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Automated ESG Classification by Using Natural Language Processing Techniques from Vietnamese Company Annual Reports

ベトナム企業年次報告書からのNLP技術を用いた自動ESG分類 (AI 翻訳)

Thi Loan Bui, Oanh Thi Tran, Nguyen Thi Kim Oanh, Tho Chi Luong, Vanha Tran

Communications in computer and information scienceジャーナル2026-08-11#AI×ESG対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1007/978-981-92-2587-3_11
原典: https://doi.org/10.1007/978-981-92-2587-3_11

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、ベトナム企業の年次報告書に自然言語処理（NLP）を適用し、ESG関連情報を自動分類する手法を提案する。これにより、開示情報の分析効率化とESG評価の自動化を目指す。AIとESGの交差領域に位置する研究である。

English

This paper proposes an NLP-based method to automatically classify ESG-related information from Vietnamese corporate annual reports, aiming to streamline disclosure analysis and automate ESG assessment. It sits at the intersection of AI and ESG.

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開示が進む中、NLPによるESG情報抽出は有報や統合報告書の分析に応用可能。ベトナム事例は新興市場での開示実務に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, this contributes to the growing field of AI-driven ESG data extraction, relevant to ISSB and CSRD reporting requirements. The Vietnamese context offers insights for emerging markets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Highlights NLP application to ESG classification in an emerging market context.

🏢実務担当者:Could inform automated ESG data extraction for reporting and benchmarking.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。