教員の著書

本書では、ESG評価が企業の社会的影響を評価するものであるという前提のもと、AIの活用がESGの多様性をどのように促進させるかに焦点を当てている。本書は以下の2部構成である。
第1部では、これまでESG評価がESG評価機関の独占により実施されてきた事実を考慮し、個別企業のESG情報開示データからAIによる評価が評価機関と同等の推定が可能であるかどうかのモデル構築を試みている。それをもとに、ESG評価されていない企業に対してAIによる推定を行い、得られたESGスコアを用いた実証研究を進めている。さらに、本書の研究で用いる機械学習の解説や、商業的に活用されているAIによるESG評価の事例も取り上げている。そして、AIによるESG評価における品質保証やAI利用とアカウンタビリティに関連する課題を提示し、AIを利用したESG評価に対する信頼性の向上について考察している。
第2部では、公表されているESG情報の中で、テキストや画像情報を対象として、AIを活用したモデルの構築とESG情報への適用について検討している。はじめに、企業のESG報告ガイドラインを発行する組織の共通化の動向とAI技術との関連性を考察している。次に、トピックモデルを用いて日本企業の経営トップが注力するESG情報の傾向を分析している。さらに、ESG情報のテキストを対象に、ニューラルネットワークを利用した環境・社会情報判定モデルやナルシズム文章判定モデルの構築を行い、その適用可能性を検討している。また、ESG情報の中の画像に焦点を当て、ディープラーニング技術を活用した分析を試みている。最後に、ESG情報の保証におけるAIの可能性について考察している。これらの内容は、個別企業のESG情報の分析の可能性を広げ、今後のESG評価モデルの構築における可能性を示唆している。

1. 第1部　AIによるESG評価モデルの構築
   1. 第1章　ESG評価にAI技術を導入する意義
   2. 第2章　ESG評価に活用するAIの基礎
   3. 第3章　ESG評価におけるAIの活用事例
   4. 第4章　AIによるESG評価の推定モデルの構築
   5. 第5章　サンプルセレクションバイアスとAIによるESG評価
   6. 第6章　AIによるESG評価と財務パフォーマンス
   7. 第7章　AIによるESG評価モデルと資本コスト
   8. 第8章　AIによるESG評価の信頼性・品質保証
   9. 第9章　ESG評価におけるAIの利用とアカウンタビリティ
2. 第2部　AIによるESG情報分析
   1. 第10章　AIによるESG評価のための情報開示の展開
   2. 第11章　トピックモデルを用いたサステナビリティ情報開示の傾向
   3. 第12章　ESG報告の環境・社会情報判定モデル
   4. 第13章　経営トップのナルシズム判定モデル
   5. 第14章　画像認識AIモデルを利用したESG情報の分析
   6. 第15章　ESG情報の保証とAIの適用可能性