開示ベースの非財務エビデンスインフラ測定手法: N4/N5軸、ΔN、およびマルチプロバイダLLMスコアリング
A Disclosure-Based Method for Measuring Non-Financial Evidence Infrastructure: N4/N5 Axes, ΔN, and Multi-Provider LLM Scoring (原題)
Kokubu, Hiroyuki
🤖 gxceed AI 要約
日本語
この論文は、企業のサステナビリティ開示における非財務エビデンスインフラの成熟度を測定する開示ベースの手法を提案する。N4（事業-環境統合）とN5（ガバナンス統合）の二つのスコアリング軸、ΔN（前年差）、四つの回帰タイプ分類、および四つの主要AIプロバイダーを用いたマルチプロバイダLLMコンセンサススコアリングパイプラインを導入する。日本の上場企業6社のFY2025-FY2026パイロットによりパイプラインを検証し、文書タイプ変更によるΔNの解釈不能問題を示す。この手法は開示ベースであり、特定の企業や製品に依存しない。
English
This paper proposes a disclosure-based method for measuring non-financial evidence infrastructure maturity in corporate sustainability disclosures. It introduces N4 and N5 scoring axes, ΔN (year-on-year change), four regression-type classifications, and a multi-provider LLM consensus scoring pipeline. A six-firm pilot on Japanese listed companies validates the pipeline and highlights a source-mismatch failure mode. The method is disclosure-based and company-agnostic.
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
日本のSSBJや有価証券報告書における非財務情報開示の質的評価に直接貢献する。マルチプロバイダLLMを用いた評価手法は、日本の投資家や規制当局が開示のエビデンス基盤を客観的に評価する手段を提供する。特に、複数LLMのコンセンサスを利用することで、単一LLMのバイアスを低減し、日本企業の開示進化を追跡できる。
In the global GX context
This method addresses the global need for standardized, AI-assisted evaluation of sustainability disclosures, complementing frameworks like TCFD, ISSB, and CSRD. The multi-provider LLM consensus approach mitigates model-specific biases and offers a reproducible method for assessing disclosure maturity. The pilot on Japanese firms provides a template for cross-market application.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A reproducible methodology for AI-assisted disclosure evaluation and a new scoring framework (N4/N5) for non-financial evidence infrastructure.
🏢実務担当者:A practical pipeline using multiple LLMs to score and track the evolution of sustainability disclosures, useful for internal benchmarking and investor communication.
🏛政策担当者:Insights into how LLM-based evaluation can standardize disclosure quality assessment; the source-mismatch warning has regulatory implications for disclosure consistency.
📄 抄録（日本語訳）
このプレプリントは、企業のサステナビリティ開示における非財務的エビデンス基盤の成熟度を測定するための、開示ベースの研究方法を文書化したものである。本フレームワークは、2つのスコアリング軸、すなわちN4（事業と環境の統合）およびN5（ガバナンス統合、0〜5）を、ΔN（前年比スコア差）、4つの回帰タイプ分類（目標後退、ガバナンス後退、ナラティブ後退、広範な悪化）、および4つの主要AIプロバイダーを用いたマルチプロバイダーLLMコンセンサススコアリングパイプラインとともに導入する。日本の上場企業を対象とした6社のFY2025〜FY2026パイロットテストは、パイプラインを検証し、基礎となる文書タイプが年度間で変化する場合にΔNを解釈不能にするソース不一致の失敗モードを例示する。本ノートの目的は、研究方法論を透明に文書化し、AI支援によるサステナビリティ開示評価の領域において、再現可能で引用可能な参照を提供することである。本手法は開示ベースであり、特定の企業、製品、特許、または独自システムに依存しない。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
This preprint documents a disclosure-based research method for measuring the maturity of non-financial evidence infrastructure in corporate sustainability disclosures. The framework introduces two scoring axes — N4 (Business-Environment Integration) and N5 (Governance Integration, 0–5) — alongside ΔN (year-over-year score difference), four regression type classifications (Target Retreat, Governance Retreat, Narrative Retreat, Broad Deterioration), and a multi-provider LLM consensus scoring pipeline using four major AI providers. A six-firm FY2025–FY2026 pilot on Japanese listed companies validates the pipeline and illustrates the source-mismatch failure mode that makes ΔN uninterpretable when the underlying document type changes between years. The purpose of this note is to document the research methodology transparently and to provide a reproducible, citable reference in the domain of AI-assisted sustainability disclosure evaluation. The method is disclosure-based and does not depend on any specific company, product, patent, or proprietary system.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/20821826first seen 2026-07-18 00:30:43 · last seen 2026-09-21 05:55:08
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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。