Harnessing large language models for ESG analysis: Evaluating ...
大規模言語モデルを活用したESG分析：評価... (AI 翻訳)
(著者不明)
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は大規模言語モデル(LLM)を用いて企業のESGパフォーマンスを体系的に評価し、株価との関係を分析した。LLMの適用可能性を示す。
English
This study systematically assesses corporate ESG performance using large language models (LLMs) and examines its relationship with stock prices. It demonstrates the applicability of LLMs in ESG analysis.
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
日本の投資家や企業はESG評価の自動化に注目しており、LLMの活用はSSBJ報告や有報の分析に応用可能。本論文はその基盤となる手法を提供する。
In the global GX context
Global investors increasingly use NLP for ESG ratings; this paper demonstrates LLM application to ESG-stock price linkage, relevant for TCFD/ISSB-aligned disclosure.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Demonstrates LLM feasibility for ESG-stock price analysis, providing a methodological baseline.
🏢実務担当者:Can be used for automated ESG scoring and investment signals, improving efficiency.
🏛政策担当者:Regulators should monitor AI-driven ESG assessments for transparency and fairness.
📄 Abstract（原文）
This study employs large language models (LLMs) to systematically assess corporate ESG performance and its relationship with stock prices.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- SSRN https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5508485first seen 2026-06-10 16:47:33
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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。