研究課題
近年，ESG(Environment, Social, Governance)投資が重要性をますます増しており，ESG情報開示に関する研究の必要性が高まっている。ESG投資のためESG評価では，定性的なESG情報を取り扱うことが多い。そのため，AI（人工知能）でESG評価する試みが，Arabesque S-RayやTruValue Labsなどで見られる。AIがESG評価することで，評価の自動化とともに，外部情報ソースとしてニュースやSNSの投稿など，日々更新されるデータも取り入れることが可能となる。AIのアルゴリズムは，あらかじめ人間が事前に設定したインプットとアウトプットの関係を推定するものである。たとえば，AIが人間の判断の代わりに，猫の写真を与える(インプット)と，「猫」と出力（アウトプット）するのである。したがって，ESG情報と株価の関係にAIを適用すれば，株価に関連するESG情報がAIによって特定できるかもしれない。しかし，それはESG情報と株価の間に関係があると人間が最初に考えるからであって，そのロジックはAIとは別の次元で探究されなければならない。本研究では，持続可能な社会で求められるESG評価の課題やAIの可能性を検討した。おもに、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。ただし，本研究で対象としたESG情報はテキストや画像などのESG情報の一部になる。しかし，ESG情報はその多面的な側面をいかに多くの人に理解し，評価することが重要になる。本研究が発足した当時よりもESG評価やAIへの期待は高まっている。これからのAIとESG評価研究では，ESG情報の限られた側面だけでない，多様な側面を誰でもアクセス可能な評価基盤の構築が望まれる。
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社会関連会計研究
巻: 33 ページ: 143-166
企業会計
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巻: 33 ページ: 133-142
環境情報科学
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