Can large language models (LLMs) replace human reading? Empirical evidence from sustainability reports
大規模言語モデル（LLM）は人間の読解に取って代わることができるか？サステナビリティ報告書からの実証的証拠 (AI 翻訳)
Li Y.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、サステナビリティ報告書の分析においてLLMが人間の読解を代替可能かを検証する。実証実験により、精度や効率の面でLLMが有効であることを示す。AIとESG評価の交差点に位置する重要な研究。
English
This study empirically tests whether LLMs can replace human reading in analyzing sustainability reports. It provides evidence on the accuracy and efficiency of LLMs for information extraction and evaluation, highlighting the potential for AI-driven ESG assessment.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本ではSSBJ基準に基づくサステナビリティ開示が進む中、LLMによる報告書分析の自動化は実務負担軽減に寄与する可能性がある。本結果は日本の開示インフラ整備にも示唆を与える。
In the global GX context
As global frameworks like ISSB and CSRD mandate detailed sustainability disclosures, this paper explores the role of LLMs in automating analysis, which could enhance efficiency and consistency in ESG evaluation worldwide.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides empirical evidence on LLM applicability in sustainability disclosure analysis, advancing AI×ESG research.
🏢実務担当者:Suggests potential to automate sustainability report reading, reducing manual effort in ESG data extraction.
🏛政策担当者:Highlights how AI tools could support regulatory compliance monitoring and disclosure standardization.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105012612086first seen 2026-07-08 06:22:47
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。