Assessing corporate sustainability with large language models

日本語

本論文は大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のScope 3温室効果ガス排出量、特にカテゴリ11（販売した製品の使用）を評価する手法を提案する。LLMによる自動算定の有効性と課題を示し、サステナビリティ報告の効率化に貢献する。

English

This paper proposes using large language models (LLMs) to assess corporate Scope 3 greenhouse gas emissions, focusing on Category 11 (use of sold products). It demonstrates the effectiveness and challenges of automated LLM-based estimation, contributing to efficiency in sustainability reporting.

日本のGX文脈において

日本ではSSBJ基準への対応が急務であり、Scope 3排出量の算定は企業にとって大きな負担となっている。LLMを活用した本手法は、開示実務の効率化と精度向上に寄与する可能性があり、日本のGX実務に直接的な示唆を与える。

In the global GX context

Globally, the ISSB and CSRD require Scope 3 disclosure, but data collection and estimation remain challenging. This work illustrates how LLMs can streamline Scope 3 accounting, aligning with international climate reporting standards and reducing corporate burden.