2022 Fiscal Year Annual Research Report
Extensive AI-based research on models for analyzing and evaluating ESG information.
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22H00897
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
中尾 悠利子 関西大学, 総合情報学部, 准教授 (50738177)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石野 亜耶 広島経済大学, メディアビジネス学部, 准教授 (50639424)
國部 克彦 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (70225407)
田中 優希 法政大学, 経済学部, 教授 (00636178)
奥田 真也 名古屋市立大学, 大学院経済学研究科, 教授 (40351431)
西谷 公孝 神戸大学, 経済経営研究所, 教授 (30549746)
Weng Yiting 神戸大学, 経営学研究科, 助教 (50975381)
岡田 華奈 大阪経済大学, 経営学部, 講師 (30799929)
大西 靖 関西大学, 会計研究科, 教授 (80412120)
越智 信仁 関東学院大学, 経営学部, 教授 (70758771)
北田 皓嗣 法政大学, 経営学部, 准教授 (90633595)
増子 和起 就実大学, 経営学部, 講師 (20848642)
牟禮 恵美子 青山学院大学, 会計プロフェッション研究科, 准教授 (30393052)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | AI / ESG評価 / SRI / 機械学習 / 民主化 / ESG情報開示 / サステナビリティ報告 / 統合報告 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、ESG評価へのAI技術の導入の意義について考察した。AI技術の発展により、さまざまな領域への適用が進んでいるが、ESG評価の世界にAI技術を導入する際には、ESGの本質を十分に理解することが重要である。ESG評価は、ESG投資と密接に関連しているが、ESG投資の源流である社会的責任投資（SRI）の思想に立ち返れば、それは単なる利益追求のための手段ではなく、社会的価値の多様性を反映したものであるべきだ。しかし、近年のメインストリームの機関投資家によるESG投資の拡大に伴い、ESG評価が投資パフォーマンスの向上に資するものでなければならないという規範的なロジックが生まれている。しかし、実際にはESG評価と株価には相関がないことが、FTSE Blossom Japan IndexスコアとMSCIジャパンESGセレクトリーダーズ指数の分析から明らかになった。にもかかわらず、AIを使ってESG要因と株価の関係を推定しようとする研究も現れている。このような状況で、AIによって特定のESG要因が株価に影響すると「実証」されれば、それが現実化してしまう危険性がある。ESG評価にAIを活用する場合、①情報収集、②情報開示の批判的分析、③多様なESG評価の実現、という3つの可能性が考えられる。特に③に関しては、AIを活用することで、ESG評価が評価機関の専売特許ではなくなり、一般投資家や個人も独自の評価モデルを構築できるようになる。これはESG評価の民主化につながる可能性がある。
ESG評価へのAIの導入は、ESGの多様性を支援する方向で行われるべきであり、特定の価値観を強化したり、実態とかい離した「神話」を現実化させたりすることは避けなければならない。本研究は、AIとESG評価の関係を批判的に検討し、ESG評価の本来の意義を見失わないAI活用の方向性を示している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は、ESG評価へのAI技術の導入の意義について考察を進めている。まず、ESG評価の本質を理解するために、ESG投資の源流である社会的責任投資（SRI）の思想に立ち返り、ESG評価が社会的価値の多様性を反映したものであるべきだと指摘した。
次に、近年のESG投資の拡大に伴い生まれた、ESG評価が投資パフォーマンスの向上に資するものでなければならないという規範的なロジックについて検討した。FTSE Blossom Japan IndexスコアとMSCIジャパンESGセレクトリーダーズ指数の分析から、ESG評価と株価には相関がないことを明らかにした。
さらに、AIを使ってESG要因と株価の関係を推定しようとする研究の動向を調査し、AIによって特定のESG要因が株価に影響すると「実証」されれば、それが現実化してしまう危険性があることを指摘した。
ESG評価へのAIの活用可能性として、①情報収集、②情報開示の批判的分析、③多様なESG評価の実現、の3点を挙げ、特に③に関して、AIを活用することでESG評価の民主化につながる可能性があることを論じた。
最後に、ESG評価へのAIの導入は、ESGの多様性を支援する方向で行われるべきであり、特定の価値観の強化や実態とかい離した「神話」の現実化は避けなければならないと主張した。
現在は、これらの考察をもちに、AIによるESG評価の活用の新たな方向性を提示する段階に至っている。今後は、具体的なAI活用の事例研究を通じて、提示した方向性の有効性を検証していく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の今後の推進にあたっては、次の点を検討している。第1に、AIを活用したESG評価については、その精度を高めることが重要である。そのために、学習データの質を高めることを考えている。第2に、ESG評価へのAI活用に関する規範的な議論も検討している。AIによるESG評価が、特定の価値観の強化や実態とかい離した「神話」の現実化につながらないための条件を考察する。また、AIの公平性や説明可能性などの倫理的な側面を考慮しつつ、ESG評価におけるAIの適切な役割を検討する。第3に、ESG評価の民主化を促進するためのAI活用の方策を提案する。一般投資家や個人がAIを活用して独自のESG評価モデルを構築できるような環境整備のあり方を検討する。AIによるESG評価の利用可能性を高めることで、より多くの人々がESGに関与できる社会の実現に寄与することが期待される。第4に、ESG評価へのAI活用が、企業のESG活動にもたらす影響を考察する。AIによるESG評価が、企業のESG活動の改善につながるのか、それとも歪曲を招くのかを明らかにする必要がある。AIがESG評価に与える影響を多角的に分析し、企業のESG活動の健全な発展を促すための知見を検討する。
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