| 研究課題/領域番号 |
19K01991
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07100:会計学関連
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| 研究機関 | 公立鳥取環境大学 |
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研究代表者 |
中尾 悠利子 公立鳥取環境大学, 経営学部, 准教授 (50738177)
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| 研究分担者 |
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)
岡田 斎 広島経済大学, 経営学部, 教授 (80633354)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | ESG情報 / 機械学習 / AI / 画像分析 / テキスト分析 / サステナビリティ / ESG / 人工知能 / ESG投資 / テキスト / ESG評価 / 裁量的開示行動 / ニューラルネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、企業のESG情報におけるテキストを対象とし、そのテキスト表現を通じた、企業の裁量的な情報開示行動を明らかにする。<目的1> ESG情報のテキスト表現を、専門家によるAI支援（機械学習）を通じた自然言語処理（非構造データの文章をコンピューターのプログラミングにより、構造化する手法）を用いて、テキスト表現のモデル開発を行う。
<目的2> AI支援によって開発したテキスト表現のモデルを、ESGのアーカイバルデータに適応し、ESG情報開示における裁量的開示行動の先行研究の結果と比較すること
で、AI支援モデルの有用性について考察する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ESG情報をもとにAIモデルを構築し，ESG情報にAIモデルを適用した。これまでのESG情報研究では，その評価を人の判断で行っていたため，ESG情報の対象数が限定されていた。AIモデルを適用することにより，人手ではなく機械により自動的にESG情報の判定が可能となった。これにより，ESG情報のテキストや画像の多様な側面が示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，ESG情報のとりわけ裁量的でその解釈が難しいテキストや画像を対象に，AIによる自動かつ再現可能な手法を利用した点に意義を有する。AIの活用によりESGのテキストや画像の判定に客観性且つ，圧倒的な数の適用が可能となった。これにより，これまでのESG情報の定量研究とは異なるESG情報の多様な特徴を提供した点に本研究の貢献がある。
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