ESG-CRE：ESG報告書のための変換・検索・抽出フレームワークと人間誘導型精緻化ループ

日本語

本論文はESG報告書から情報を抽出するための「変換・検索・抽出（CRE）」フレームワークを提案する。人間の判断を組み込んだ精緻化ループにより、LLMによる抽出精度の向上を図る構成とみられる。ESG開示データの自動処理基盤として実務応用が期待される。

English

This paper proposes a Convert-Retrieve-Extract (CRE) framework for extracting information from ESG reports, augmented by a human-guided refinement loop. It targets improved accuracy in automated ESG disclosure processing, with practical relevance for sustainability data workflows.

日本のGX文脈において

SSBJ基準・有報でのサステナビリティ開示が拡大する中、ESG報告書からの情報抽出自動化は日本企業の開示実務コスト削減に直結する。AI×開示インフラの研究として国内実装の参考になる。

In the global GX context

As CSRD, ISSB and SEC climate rules multiply disclosure volume, automated extraction from ESG reports becomes core disclosure infrastructure. The human-in-the-loop design speaks to reliability and assurance concerns in global ESG data pipelines.