合成された透明性の検出：生成AI・ESGナラティブ・利益の質に関するパイロット的テキスト分析研究

Detecting Synthetic Transparency: A Pilot Text-Analytics Study if Generative AI, ESG Narratives and Earnings Quality (原題)

Xiao-Xi Chen, Saira Kharuddin, Jalila Johari

2026-05-15#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: finance

DOI: 10.1145/3837873.3837925

原典: https://doi.org/10.1145/3837873.3837925

🤖 gxceed AI 要約

日本語

生成AIが作成したESGナラティブ（開示文書）をテキスト分析で検出し、その企業の利益の質との関係を探るパイロット研究。AI生成の「見かけ上の透明性」が投資家判断やESG評価を歪めるリスクを示唆し、開示の真正性検証という新たな課題を提起する。

English

A pilot text-analytics study that detects generative-AI-produced ESG narratives and links them to earnings quality. It flags the risk that AI-generated 'synthetic transparency' distorts ESG assessment and investor judgment, raising a new authenticity-verification challenge for disclosure.

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

SSBJ基準・有報・統合報告書でのESG記述が生成AIで量産される時代に入り、日本企業の開示ガバナンスと投資家の信頼確保に直結する論点。ESG評価機関や監査法人が真正性検証をどう組み込むかを考える材料となる。

In the global GX context

Speaks directly to ISSB/CSRD-era concerns about disclosure quality and greenwashing, extending the debate from 'what is disclosed' to 'who (or what) wrote it'. Relevant to regulators and assurance providers building AI-content detection into sustainability reporting oversight.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI生成テキストとESG評価・利益の質を結ぶ実証デザインの出発点として参照できる。

🏢実務担当者:自社ESG開示における生成AI利用ポリシーと真正性担保の必要性を再確認できる。

🏛政策担当者:開示文書のAI生成検出・検証義務を制度設計に組み込む際の根拠となりうる。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

semanticscholar https://doi.org/10.1145/3837873.3837925first seen 2026-09-16 05:18:20 · last seen 2026-09-21 05:20:17

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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。