企業と社会フォーラム学会誌，第 8 号，pp. 57-72，201957

ニューラルネットワークによるサステナビリ
ティ情報のテキスト分析――経営トップメッセージの環境・社会記述分析への適用

中尾悠利子
公立鳥取環境大学経営学部准教授

石野亜耶

広島経済大学メディアビジネス学部准教授

岡田斎

広島経済大学経営学部教授
キーワード：機械学習，ニューラルネットワーク，テキスト分析，教師あり学習，テキストマイニン
グ，解釈的テキスト分析，サステナビリティ情報【要旨】
本稿の目的は，サステナビリティ情報における経営トップメッセージのテキストを対象とし，機械学
習の一手法であるニューラルネットワークモデルを構築し，その有用性を検討することにある。このモデルの特徴は，サステナビリティ情報を研究者によって判定したデータを利用して訓練する点にある。
本稿では，このモデルの有用性の評価として，既存のテキストマイニングソフトを用いた手法との比較を行う。その結果，本稿で構築したモデルは，既存のテキストマイニングソフトを用いた手法よりも自動判定の面で有用であることが示された。この結果から，本稿で構築したニューラルネットワークモデ
ルは，文脈を考慮したテキスト分析の可能性を示した。加えて本稿では，このニューラルネットワーク
モデルを，「環境報告書」，「サステナビリティ報告書」および「統合報告書」の 918 レポート，29,669
文章に適用し，3 つの媒体の違いによる環境および社会情報開示の記述量の傾向を分析した。この分析結果により，ニューラルネットワークモデルの特性を活かしたサステナビリティ情報への実用性を示した。サステナビリティ情報を対象とした従来のテキストマイニング研究は，単語単位の分析のため，「二重の『意味の喪失』」が生じていることが課題であり，他方，文脈を考慮して分析する解釈的テキス
ト分析は，その対象となる観測数が少ないことが課題であった。本稿の貢献は，従来のテキスト研究の課題を克服し，新たな方法論を提示した点にある。

まる（e.g., Amel-Zadeh and Serafeim, 2017）中，

1 ． はじめにわが国の企業は，市場や社会からの要求が高環境活動や社会活動への取り組み内容を，投資査読付き論文（2019. 1. 31 受付／2019. 5. 20 受理）58

投稿論文 /Reviewed Article

家や取引先，消費者などのステークホルダーにれている（大森，2014；菰田・那須川編，2014）。

対し，自主的ではあるもののサステナビリティ

すなわち，テキストマイニングはテキストを単情 報 と し て 開 示 し て い る（e.g., 環 境 省，2018;

語単位に分解することから，文脈と切り離すこ

KPMG, 2017）。これらのサステナビリティ情報とによる意味の喪失（＝脱コンテクスト化） と（本稿では環境報告書やサステナビリティ報告書，ともに，単語単位のバラバラ化による意味の喪

統合報告書などにおける環境および社会情報の開失（＝脱テキスト化） がある点で，意味解釈が示を「サステナビリティ情報」と以下，呼称する）

困難になるとの指摘がある（大森，2014；菰田・は，定量情報とテキスト情報で構成されてい那須川編，2014）。これらが「二重の『意味の喪る。定量情報には自主的な基準とはいえ，各種失』」といわれるものである。

ガイドラインが存在し，算出方法や指標が示さ

他方，英語文献では，サステナビリティ情報れている。他方，テキスト情報は裁量的であるの文脈を含めて分析を行う解釈的テキストアプ

ため，その記述内容は各企業の意図により異なローチを採用した研究がいくつか存在する。解る。加えて，サステナビリティ情報の定量情報

釈的テキスト分析は，研究者自身が測定機器のでは，ROE, ROA などの財務指標とは異なり，役 割 を 担 う 分 析 で あ る（Merkl-Davies et al.,

温室効果ガス排出量などの環境情報や女性管理

2011）。加えて，サステナビリティ情報は，国職比率などの社会情報の評価基準が明確ではな

際的な環境政策や社会課題への対応などの変化

い。そのため，それら定量情報を説明するテキが大きい領域を対象としている。そのため，そストの記述が重要になる。このようなサステナの制度的な変化に応じてその記述内容は変化す

ビリティ情報のテキストを分析し，その傾向をる。つまり，サステナビリティ情報のテキスト

明らかにすることは，サステナビリティ情報を分析には，国際的な環境・社会課題の文脈を解もとに投資を行う ESG 投資を促進する上でも釈する能力を有する研究者の判断が重要とな重要になると考えられる。このようなテキストる。しかしながら，解釈的テキスト分析は，テを対象とした分析は「テキスト分析（textual

キストを分析する研究者の判断をもとに文脈をanalyses）」と呼ばれ，これには主にコンテンツ

含めたテキストを解釈するため対象となる観測分析と解釈的テキスト分析の 2 つの方法がある

数は少ない（Merkl-Davies et al., 2011）。

（Merkl-Davies et al., 2011; Pollach, 2012）。

このようにテキストマイニングは，単語単位

サステナビリティ情報のテキスト分析としの分析のため，「二重の『意味の喪失』」が生じて，わが国では，コンテンツ分析の一つである

る課題が存在し，解釈的テキスト分析では，文

テキストマイニングを利用した研究が蓄積され脈は考慮されるが，観測数は少ないという課題ている（樋口，2004；喜田，2018）。テキストマがあげられる。本稿の目的は，サステナビリ

イニングとは，自然言語のテキストを対象とティ情報を研究者の判定によって作成した教師

し，テキストの意味的最小単位である「形態データを利用する機械学習の一手法である素」（本稿では以下，「単語単位」と呼称する）に

ニューラルネットワークのモデル（以下，ニュー分け，これを定量データとして扱うことが可能

ラルネットワークモデルと呼称する）を構築し，な分析手法である。しかしながら，テキストマ

その有用性を評価することにある。このニューイニングによって生じる単語単位には「二重のラルネットワークモデルは，上記に述べた 2 つ『意味の喪失』」が本質的に生じていると指摘さのテキスト分析の課題を克服することが可能でニューラルネットワークによるサステナビリティ情報のテキスト分析あると考えられる。

59

全コスト率の高さと頻出するキーワードとの関

本稿の構成は次のとおりである。2 節ではサ係を視覚的に検証している。彼らの分析結果でステナビリティ情報におけるテキスト研究を取は，環境コストを多く支出する企業は，環境関り上げ，本稿の位置づけを示す。3 節では本稿

連のキーワードが多く頻出していることを示しの方法を説明する。4 節では構築したニューラている。川上他（2013） は，村井他（2011） のルネットワークモデルの有用性の評価を示す。

研究手法に倣い対象範囲を拡大させ，東証 1 部

加えて，サステナビリティ情報の文章に，本稿

上場企業の 2000 年度から 2011 年度の環境報告のニューラルネットワークモデルを適用した分書に記載されているトップメッセージの内容を

析結果を示す。5 節では結論を述べる。

もとに分析を行い，時系列によるキーワードの傾向を示している。大坪・黄（2014）は，報告

2 ． サステナビリティ情報におけるテキスト研究書作成者が強調する重要課題の変化を探索する

本稿の対象とするサステナビリティ情報のテる。彼らの結果では，頻度が増加傾向にある単キスト研究は，企業情報開示におけるテキスト

語は将来的志向の「リスク管理」や「戦略」，

研究と比較するとその数は少ないものの，わが「経営ビジョン」であるとの発見事項を示して国ではテキストマイニングを利用した研究が行いる。中邨他（2015） は，2010 年から 2012 年

われ，海外では解釈的テキスト分析の研究が蓄の環境報告書を対象とし，それらの使用単語の積されつつある。本節では，これらの先行研究

傾向分析を行っている。その分析結果は，東日における方法論上の課題を明らかにする。次本大震災の発生や ISO26000，GRI 3.1 の発行のに，これらの課題を克服することを目的に，本出来事などと関連し，単語の増減変化を示して稿でニューラルネットワークモデルを構築するいる。

根拠を述べる。

ことを目的に，テキストマイニングを用いてい

野崎・霧生（2018） は，1999 年から 2016 年までの CSR レポートのテキストを対象とし，

2-1．サステナビリティ情報のテキストマイニ
ング研究

ESG（環境，社会，ガバナンス）のテキストデー
タのビジュアル化を試みている。彼らの研究

サステナビリティ情報のテキストマイニング

は，単語をベクトル（数値の列）に変換し単語研究は，「サステナビリティ情報で使用される

間 の 距 離 を 計 算 す る， 機 械 学 習 の 一 手 法 の

単語の頻度傾向」を扱った研究と，「サステナ

Word2Vec というモデルを用いている。さらビリティ情報で使用される単語とその他の属性に，Word2Vec でベクトル表現した単語の中

情報との関連」を示した研究に分類できる。

で，出現頻度の高い単語群に「E」，「S」，「G」

まず，「サステナビリティ情報で使用されるのいずれかのラベルを人手で付与し，教師デー

単語頻度」を扱った研究には，村井他（2011）

タを作成している。これらの教師データをもとや 川 上 他（2013）， 大 坪・ 黄（2014）， 中 邨 他に，各単語が「E」，「S」，「G」のどのラベルに（2015），野崎・霧生（2018），川名（2019） があ属するべきかをディープラーニングの手法にげられる。村井他（2011）では，2009 年に発行

よって機械に学習している。彼らの研究は，テされた環境報告書に記載されたトップメッセー

キストマイニングソフトではなく，人手の教師

ジに対してテキストマイニングを行い，環境保

データをもとに機械学習を採用している点に特60

投稿論文 /Reviewed Article

徴がある。川名（2019）は，原子力事業を展開

視する企業は財務パフォーマンスに対し，CSR

する重電メーカー3 社を対象とし，CSR の実践活動の取り組み向上への影響が小さい可能性をがいかなるものかを目的に，東日本大震災の前示している。

後との比較を通してサステナビリティ情報のテ

これらのテキストマイニング研究の分析結果

キストマイニングを行っている。彼の研究からは，時系列の単語傾向や，統計的検証を用いての発見事項は，震災前の原子力事業は三社同様「単語」と財務パフォーマンスなどの属性情報の位置づけで記述されているが，震災後は，三との関連を示している。しかしながらこれらの社三様に原子力事業に対する説明責任の果たし研究は，テキストの分析単位は「単語単位」で方の変化を単語の言及変化により示している。

あるため，これが前述したテキストマイニング

次に，「サステナビリティ情報で使用される研究で指摘されている「二重の『意味の喪失』」

単語とその他の属性情報との関連」を分析した（大森，2014；菰田・那須川編，2014） の課題で研 究 に， 記 虎・ 奥 田（2009） や 大 坪・ 黄ある。

（2017），梁本他（2017） があげられる。記虎・奥田（2009）は，東洋経済新報社の「CSR 企業調査」で各社がアンケート調査で回答する

2-2．サステナビリティ情報の解釈的テキスト
分析「CSR 基本方針」のテキストの類型化を目的

研究者が文章全体の文脈を含めて分析する解に，テキストマイニングを採用している。
「CSR

釈的テキスト分析を行ったサステナビリティ情基本方針」のテキストを，言葉の意味的最小単

報 の 研 究 に，Laine（2009） や Laine（2010），

位である形態素により「主要語―係り先主要

Milne et al. （2009），Castelló and Lozano

語」のペアのデータをもとにクラスター分析を（2011） があげられる。これらの解釈的テキス

行い，4 つのクラスター群に分けている。記

ト分析は，研究者自身によってテキストを解釈

虎・奥田（2009）の研究は，この類型化のデー

するアプローチである。

タをもとに作成したものを「CSR の変数」とLaine（2009） は，制度社会学の視点から社

捉え，コーポレートガバナンスとの関係を検証

会的な変化とテキストの変化に着目している。

している。

彼女は，フィンランドの大手化学ケミア社にお大坪・黄（2017）は，報告書内の使用単語のける環境情報のテキストを対象に，社会的な変出現頻度をもとにクラスター分析を行い，それ化によってどのように環境情報開示が変化してらのグルーピングと非財務情報（統合報告書，いるのかを検討している。彼女の分析結果でサステナビリティ報告書等）の類型との関連をプ

は，フィンランドのメディアやビジネスの国際ロット図として作成している。彼らの分析は，的な動向の変化によって，ケミア社の環境情報

非財務情報の類型の違いによる報告書の単語傾は 5 つの時期に分類されると解釈している。加向を視覚化している。梁本他（2017）は，売上

えて，5 つのそれぞれの時期において自社の環高営業利益率の財務パフォーマンスを被説明変境問題への対応はテキストのレトリック変化が数とし，説明変数に CSR レポートを対象とし適応していることを示している。

たテキストデータをもとにテキストマイニング

Laine（2010） は，環境情報開示におけるサを行い，CSR 活動の指標を作成している。彼

ステナビリティに関連する概念はどのように構らの分析結果では，取引先への CSR 活動を重築されてきたかに着目し，フィンランドの主要ニューラルネットワークによるサステナビリティ情報のテキスト分析

61

な 3 社の 1987 年から 2005 年の期間を対象に解

2-3．サステナビリティ情報のテキスト分析に釈的テキスト分析を行っている。彼女の分析結

おけるニューラルネットワークモデルの果は，初期の頃は 3 社それぞれのサステナビリ

提案

ティの記述であったが，時間が経つにつれて 3

前述したテキストマイニング研究では，テキ社における「サステナビリティ」の概念が収束

ストを定量化し，統計分析によって，サステナ

していることを示している。さらに，サステナ

ビリティ情報研究における新しい発見事項を提ビリティの概念はビジネス上の重要な位置づけ

供している。ただし，テキストマイニングはへと時間の経過とともに変化が見られることをデータ自体に解釈の幅があるという曖昧さがあ示している。

り，「原文に帰り，その意味するところを常にMilne et al.（2009）は，社会的政治的文脈に意識しなければならない」と指摘されている

おいて企業におけるサステナビリティの位置づ（藤井他編，2005，27 頁）。つまり，テキストマ

けを検討している。彼らは，持続可能な開発のイニングは，単語単位で分析する点に限界が存ためのニュージーランド経済人会議（NZBC-在する。他方で，研究者によって文脈を解釈す

SD）の創設メンバー8 社における初期のトリプ

る解釈的テキスト分析は，テキスト全体の文脈

ルボトムラインレポートのテキストを対象に，からの言葉を解釈するため，その言葉の意味解

解釈的テキスト分析を行っている。この分析結

釈は分析結果から導き出されている。そして，

果では，ビジネス上におけるサステナビリティ

研究者によるテキストデータの解釈を行うたの概念は経済発展を行う中で妥協的な位置づけ

め，対象となる観測数は，テキストマイニングを探っていることを示している。

研究と比較すると少ない。つまり，解釈的テキ

Castelló and Lozano（2011）は，サステナビ
リティ報告の CEO ステートメントの言葉を対スト分析は「観測数が少ない点」がテキスト分
析を行う上での方法論上の課題である。

象に，先進企業と後進企業の違いによる，言葉

本稿で構築するニューラルネットワークモデの正統化の違いを分析している。彼らは解釈的

ルは，「単語の意味はその単語が使われた周囲

テキスト分析を用いて，サステナビリティ報告の文脈によって決まる」という分布仮説に基づの言葉を，戦略的，制度的，弁証法的の 3 つのき，単語の出現文脈の統計量から単語の意味を

CSR レトリックに分類している。この分析結

実数ベクトルで表現する手法である。また，周果では，先進企業には道徳的正統性を特徴とす

囲の文脈も考慮した分析が可能であり，テキス

る弁証法的 CSR レトリックが使用され，後進トデータの量を増やすことによりモデルの性能

企業には認知的正統性を意図する制度的 CSRを向上させることが可能である。

レトリックの使用傾向を示している。

本稿で提案するニューラルネットワークやこれらの解釈的テキスト分析結果では，研究

ディープラーニングを採用したサステナビリ者によってサステナビリティ情報のテキストを

ティ情報の研究は，筆者らの知る限り，海外研

解釈しており，時代や企業特性の異なることに究では Sukthomya and Laosiritaworn（2018）

よるテキスト使用の違いを示している。しかしが， わ が 国 で は 野 崎・ 霧 生（2018） に 限 ら れながら，解釈的テキスト分析は研究者自身にる。 た だ し，Sukthomya and Laosiritaworn

よってテキストの解釈を行うため，その観測数（2018）の研究は CSR の取り組みと株価との関が少ない点が課題である。

係のモデル構築を目的としており，サステナビ

62

投稿論文 /Reviewed Article

図1ニューラルネットワークモデルの構築および

サステナビリティ情報への適用に関するプロセス

Step1：教師データの作成（3.1）
・研究者 2 名によるサステナビリティ情報の環境・社会ラベルの判定（70 レポート，約 2,000 文章）

Step2：ニューラルネットワークによるモデルの構築（3.2）
・研究者が判定したサステナビリティ情報を教師データとして利用し，Deep Averaging Networks（DAN）により自動判定するモデルを構築
Step3：ニューラルネットワークモデルによるサステナビリティ情報の評価（4.1）
・ニューラルネットワークモデルと既存のテキストマイニングソフトとの比較

Step4：ニューラルネットワークモデルのサステナビリティ情報への適用（4.2）
・54 社 17 年分（918 レポート），29,669 文章に対してモデルを適用（環境報告書，サステナビリティ報告書，統合報告書）の記述傾向

リティ情報のテキストは対象としていない。野ニューラルネットワークモデルと，テキストマ

崎・霧生（2018）はサステナビリティ情報のテ

イニングソフトとの比較を行うことで，本稿でキストを対象としているが，そのテキストは名構築したモデルの有用性を検証する（4-1）。最詞のみであるため，文章を分析単位としていな

後に，Step4 では，本稿で構築したニューラル

い。

ネットワークモデルを，54 社 17 年分（918 レ

そこで本稿では，サステナビリティ情報のポート）の 29,669 文章に適用する（4-2）。

「文章」を対象にニューラルネットワークモデ
ルを提案する。

3-1．教師データの作成
本稿では，サステナビリティ情報の 1 文章に

3 ． 方法

対し，その文章が環境について述べている文章
か，社会について述べている文章かを，ニュー

図 1 は，ニューラルネットワークモデルの構

ラルネットワークにより自動判定するモデルを

築およびサステナビリティ情報への適用に関す構築する。最初に，教師データを作成する。教るプロセスを示している。Step1 では，サステ

師データの作成では，人手によって，環境につナビリティ情報の経営トップメッセージを対象

いて述べている文章には環境ラベルを，社会にに，教師データを作成する。教師データとは，ついて述べている文章には社会ラベルを付与す

機械学習において，モデルを訓練するためのる。環境かつ社会について述べている文章にデータを指す。本稿では，研究者が経営トップ

は，環境ラベルと社会ラベルの両方を付与すメッセージの内容を判定することで教師データる。サステナビリティ情報の 1 文章に対し，人を作成する（3-1）。Step2 では，研究者によっ手でラベルを付与したイメージを表 1 に示す。

て判定したデータを教師データとし，自動判定

人手で付与したラベルを，正解ラベルと呼ぶ。

を行うためのニューラルネットワークモデルを教師データの作成には，2001 年から 2017 年

構築する（3-2）。Step3 では，本稿で構築したに発行された日本企業約 70 レポート（約 2,000

ニューラルネットワークによるサステナビリティ情報のテキスト分析

表1

63

研究者判定によるサステナビリティ情報の環境ラベルおよび社会ラベル付与イメージ
文章

ラベル2010 年，お蔭様で日立製作所は，創業 100 周年を迎えました。

なし

一方，ここ数年は日立にとって非常に厳しい経営環境が続きました。

なし

今や環境への対応は，すべての分野において必要不可欠なプラットフォームです。

環境

そのなかで，日立は，発電・送電にかかわる電力事業や鉄道車両・運行管理などの交通事業，水処理事業などさまざまな分野で，関連する機器やシステムを構築する技術をもっており，社会インフラ全体を総合的にソリューションとして提供できる力を有しています。

社会経済成長を果たしつつ，地球環境や人々の健康な生活を守っていくという国や自治体が果たすべき使命の一翼を担う機会が大きく広がっている。

環境，社会

出所：日立製作所「サステナビリティ報告書 2010」。

表2 教
 師データの作成：サステナビリティ情報に
対し研究者が正解ラベルを付与したラベルの数
環境ラベル

社会ラベル

987

984

手法である Deep Averaging Networks（DAN）（Iyyer et al., 2015）を採用する。DAN による環境ラベルの自動判定手法のイメージ図を図 2 に示す。図 2 の横長の長方形は，DAN の入出力となる特徴ベクトルを模式的に表したものであ

文章）のサステナビリティ情報を利用した。正

る。

（1）

により行っ

図 2 のとおり，DAN への入力は，サステナた。研究者が正解ラベルを判定した結果を表 2

ビリティ情報の 1 文章である。その 1 文章を単に示す。

語に分割し，各単語を 300 次元の分散表現ベク

解ラベルの判定は 2 名の研究者

トル ci に変換する。本稿ではテキスト情報の3-2．ニューラルネットワークによる環境・社
会ラベルの自動判定モデル構築

散表現ベクトルを用いている（鈴木他，2016）。

機械学習には，ニューラルネットワークの一
図2

利用に，日本語の Wikipedia から作成された分
図 2 の ci を平均しベクトル av とする。av に対DAN による環境ラベルの自動判定手法のイメージ
環境ラベルあり or なし

softmax関数
h2＝f（W・
h1+b2）2h1＝f（W1・av+b1）
n

n
Σ
i＝1

av＝

ci

・・・
今
c1

や
c2

環境
c3

です
cn－1

サステナビリティ情報（1文）

。
cn

64

投稿論文 /Reviewed Article

して線形関数および活性化関数を適用し，300に対する判定結果を，本稿ではテキストマイニ

次元の特徴ベクトル h1 へ変換する。さらに，

ングソフトを用いた手法と呼ぶ。

h1 に対して線形関数を適用し，2 次元のベクト

ニューラルネットワークを用いた手法と，テル h2 へ変換する。最後の出力では，softmax

キストマイニングソフトを用いた手法の評価尺関数を適用し，最も値の大きい次元に対応する

度 に は， 以 下 の 式（1），（2），（3） で 示 す 精

ラベルを予測ラベルとする。社会ラベルの自動度，再現率，F 値を用いる。精度は，計算機に判定も，環境ラベルの判定と同様の流れであよりラベルが付与された件数のうち，それが正る。

解である割合を示している。再現率は，正解の以上のように，本稿では，研究者によって環

うち，計算機によりラベルが正しく付与された

境ラベルおよび社会ラベルを判定したデータを割合を示している。F 値は，精度と再現率の調教師データとして利用し，ニューラルネット

和平均であり，総合的な指標である。一般的ワークの一手法である DAN を訓練し，サステに，総合的な指標である F 値が高ければ，性ナビリティ情報の 1 文章に対して環境・社会ラ

能がよいことを意味する。また，評価は，5 分

ベルを自動判定するモデルを構築した。

割交差検定を用いた。

4 ． ニューラルネットワークモデル
によるサステナビリティ情報の評価

計算機によりラベルが正しく付与された件数精度 =（1）
計算機によりラベルが付与された件数

4-1．ニューラルネットワークモデルとテキス

計算機によりラベルが正しく付与された件数
再現率 =（2）
人手によりラベルが付与された件数

トマイニングソフトとの比較
本項では，前節で構築したニューラルネット
ワークモデルを，既存のテキストマイニングソ（2）

フトと比較することで，その有用性を検証

F値=

2 ×精度×再現率
精度 + 再現率（3）する。なお，サステナビリティ情報 1 文章を，

3-1 節で人手により正解ラベルを付与した日

3.2 節で訓練したニューラルネットワークモデ

本企業約 70 レポート（約 2,000 文章） のサステルに入力し，モデルの出力を判定結果としたもナビリティ情報に対し，ラベルの自動判定をのを，ニューラルネットワークを用いた手法と行った結果を評価尺度により評価した結果は，呼ぶ。他方，テキストマイニングソフトは，サ

表 3 のとおりである。環境ラベルでは，テキス

ステナビリティ情報をソフトにインポートし，

トマイニングソフトを用いた手法の精度は言葉の意味的最小単位である形態素の「自立0.824 であり，ニューラルネットワークを用い語」と「非自立語」の中で，「自立語」のみがた手法よりも 0.101 ポイント高い結果となっ抽出される。その「自立語」で抽出された単語た。しかし，再現率では，ニューラルネット

は 7,931 語あり，環境に関連する単語（例えば，ワークを用いた手法の方が，テキストマイニン「リサイクル」） を「環境ラベル」とし，社会にグを用いた手法よりも 0.274 ポイントも高い結関連する単語（例えば，「人権」） を「社会ラベ果となった。この結果は，ニューラルネット

（3）

ル」に分類

した。これらテキストマイニン

ワークを用いた手法の方が，環境ラベルの付与

グソフトによるサステナビリティ情報の 1 文章に漏れが少ないことを意味している。ニューラ

ニューラルネットワークによるサステナビリティ情報のテキスト分析

表365

環境ラベルおよび社会ラベルの文章単位での評価：

テキストマイニングソフトおよびニューラルネットワークの比較
環境ラベル

手法

社会ラベル

精度

再現率

F値

精度

再現率

F値

テキストマイニングソフト

0.824

0.428

0.563

0.715

0.483

0.576

ニューラルネットワーク

0.723

0.702

0.713

0.723

0.691

0.706

ルネットワークを用いた手法により再現率を改が，ニューラルネットワークを用いた手法では善させることができたため，総合的な評価であ正しくラベルを付与できたサステナビリティ情る F 値を 0.150 ポイント改善することができて報のテキストを示している（文章（a）～（e））。

いる。

また，ニューラルネットワークを用いた手法で社会ラベルでは，精度，再現率，F 値とすべ

正しくラベルを付与できなかったテキストを示ての評価指標において，テキストマイニングをし，ニューラルネットワークの課題を示してい用いた手法よりも，ニューラルネットワークをる（文章（f）～（g））。

用いた手法の方が高い値を示した。F 値では，最初に，（a）の文章は「全員参加の活動」のニューラルネットワークを用いた手法により文脈が環境活動の文脈であるため，人手は「環0.130 ポ イ ン ト 改 善 す る こ と が で き た。 つ ま境ラベル」と判定し，ニューラルネットワーク

り，サステナビリティ情報への環境ラベルおよを用いた手法でも「環境ラベル」と判定した。

び社会ラベルの自動判定は，単語単位のテキス

しかしながら，この文章には環境活動の単語がトマイニングソフトを用いた手法よりも，研究ないため，テキストマイニングソフトを用いた者の判定によって構築したニューラルネット

手法は「環境ラベル」とは判定されなかった。

ワークを用いた手法の方が有用性は高いといえ同様に，（b）の文章は，人手とニューラル
ネットワークを用いた手法では「環境ラベル」

る。
表 4 は，本稿のニューラルネットワークの特と判定した。この文章の「トラックの活躍」が徴を考察するために，テキストマイニングを用何の活躍かは，文脈上でしか環境活動によるもいた手法では正しくラベルを付与できなかったのとしか判定できない。したがって，人手では

表4

ニューラルネットワークおよびテキストマイニングを用いた手法の判定内容の比較（4）
人手

ニューラル
ネットワーク

テキストマイ
ニングソフト（a）ですから，私たちはつねに「全員参加の活動」を意図しています。

環境

環境

なし

（b）トラックの活躍によって人々の豊かな生活が支えられているといっても決して過言ではないと思います。

環境

環境

なし

（c）少し口幅った言い方ですが，世の中から愛される会社になることこそ現代の企業にとって最も重要な責務だと考えています。

社会

社会

なし

（d）日本の鉄道システムはその意味でも世界一だと思っています。

社会

社会

なし

（e）グローバルな展開をするためには，一方で相互の違いを尊重し合いながら，統一的な取り組みを進めていくことが必要です。

社会

社会

なし

（f）私たちには，こうして脈々と受け継がれてきた良き DNA があります。

社会

なし

なし

（g）それが伝統や社風やブランドをつくりあげてきたのです。

社会

なし

なし

文章

（各文章に（a）～（g）を付与している。）

66

投稿論文 /Reviewed Article「環境ラベル」と判定した。ニューラルネット

示語が社会活動を指している場合に，ニューラ

ワークを用いた手法の判定は，このような正解

ルネットワークを用いた手法では正しく「社会ラベルを学習した結果として，「環境ラベル」

ラベル」を付与することができなかった。これと判定された。
（c），（d），（e）の文章においは，ニューラルネットワークを用いた手法でても，その文章内に消費者課題や労働などの具は，1 文章単位を入力としているため，指示語体的な「社会」活動に関連する単語はない。しの内容を正しく理解することができなかったた

かしながら，前後の文脈において社会活動の記めである。これらの問題は，前後の文章も入力

述があることから，「人手」は「社会ラベル」に加えたり，照応解析という代名詞や指示語のと判定し，ニューラルネットワークを用いた手対象を推定する技術を利用したりすることで解法も「社会ラベル」と判定した。しかしなが決できると考えられる。

ら，テキストマイニングソフトを用いた手法

次節では，以上で挙げたニューラルネット

は，消費者課題や労働などの具体的な社会活動

ワークの特性を活かし，918 レポート，29,669に関連する単語はないため，「社会ラベル」と文章へモデルを適用し，環境ラベルおよび社会は判定されなかった。

ラベルの付与の自動判定を行う。なお，教師

このように，サステナビリティ情報は環境活データに利用した 70 レポート，約 2,000 文章

動や社会活動に関連する単語が文章中に含まれに，研究者が正解ラベルを付与するには，1 日

ていなくても，環境活動や社会活動の内容を示

1 時間～2 時間，2 週間ほどの労力を要した。

す文章の場合がある。ニューラルネットワーク

しかしながら，ニューラルネットワークを用いを用いた手法は，人手の正解ラベルの「文章」た手法による自動判定は数分で行うことがでを機械が学習した結果，「環境ラベル」や「社き，従来の人手での分析と比較すると，圧倒的会ラベル」と判定している。つまり，表 4 のにスピード面で有利といえる。

（a）～（e）の文章によるテキストマイニングを用いた手法の判定とニューラルネットワークを

4-2．ニューラルネットワークの手法によるサ用いた手法の判定の比較により，ニューラル

ステナビリティ情報への適用：開示媒体

ネットワークを用いた手法がテキストマイニン

別の環境および社会記述

グソフトを用いた手法より「再現率」や「F（1）開示媒体の文章数の変化

値」の値が高かった。
最後に，表 4 の（f）および（g）の文章は，

 本稿では，サステナビリティ情報開示媒体
を，次の 3 つに分類している。

人手で社会ラベルと判定したにも関わらず，①環境報告書（以下，ER）：2000 年代前後に

ニューラルネットワークおよびテキストマイニ

公表された環境省「環境報告ガイドライ

ングソフトを用いた手法では社会ラベルと判定ン」の影響を受けた，社会性報告を含めてされなかった文章である。
（f）は，「こうして」

いない報告書の指す内容が社会活動であるため，人手での社②サステナビリティ報告書（以下，SR）：国会ラベルは「社会ラベル」と判定した。
（g）

際的な GRI ガイドラインの影響を受けたは，「それが」の指す内容が社会活動の内容で企業の労働や人権，消費者課題を含めた社あるため，人手は，「社会ラベル」と判定し会性報告を含めた報告書

た。このように指示語が含まれており，その指③統合報告書（以下，IR・AR）：国際統合フニューラルネットワークによるサステナビリティ情報のテキスト分析

図367

情報開示媒体の経年変化

60
50
40
数量

ER
SR
IR・AR

30
20

200

200

7

201

年

1
200
2
200
3
200
4
200
5
200
6

0

7
200
8
200
9
201
0
201
1
201
2
201
3
201
4
201
5
201
6

10

レームワークの影響を受け，財務報告と環2008 年から登場し，2012 年から SR に減少に

境，社会，およびガバナンスの非財務報告

伴い，年とともにほぼ増加傾向にあるが発行数を統合した報告書に，アニュアルレポート

は SR に及ばない。また，ER の減少の程度に（AR）を含めた報告書

比べ SR の減少の程度は小さく，IR・AR の増

本稿で対象とした 54 社の報告書を対象に，加の程度は緩やかである。このことから，情報

これら 3 種類の情報開示媒体別に 2001 年から

開示媒体を SR から IR・AR への移行する企業

2017 年までの経年変化として図 3 に示した。

の増加が認められるが，その程度は小さい。

また，2001 年から 2017 年までの報告書の総数（2）開示媒体別の環境・社会文章数

は，ER が 187，SR が 645，および IR・AR が86 で，報告書の総合計は 918 である。

2001 年から 2017 年のサステナビリティ情報の経営トップメッセージ，54 社，合計 918，

図 3 より，ER は 2001 年には情報開示媒体

29,669 文章に，本稿で構築したニューラルネッ

として大部分を占めていたが，年とともに減少

トワークを用いた手法を適用して，環境・社会

し 2011 年には発行されていない。次に，ERに関する文章の自動判定を行い，ニューラルの減少に伴って，SR は，2001 年から増加傾向

ネットワークを用いた手法の実用性を評価しにある。この頃から，情報開示媒体を ER からた。

SR へ移行する企業の増加が認められた。SR

表 5 に，ER，SR お よ び IR・AR の ト ッ プ

は，2006 年には発行数がピークを迎え 2012 年

メッセージにおける文章数の平均値，環境およ

頃 か ら 減 少 傾 向 に あ る。 一 方，IR・AR は，び社会の文章数とそれらの割合を示す。なお，

表5

 R，SR および IR・AR のトップメッセージにおける文章数の平均値，
E
環境および社会の文章数とそれらの割合

情報開示媒体 文章数の平均
EA
SR
IR・AR

20.07
32.73
55.83

環境の文章数の平均

社会の文章数の平均

環境の文章数の割合

社会の文章数
の割合

11.40
13.66
10.40

5.16
15.22
16.73

0.59
0.43
0.22

0.23
0.47
0.35

68

投稿論文 /Reviewed Article

図4

ER の環境割合および社会割合（2001 年～2017 年）

100%
90%
80%

y=‐0.0075x+0.2357

70%

社 会 の 割 合

60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

環境の割合

表 5 の 2 列目にある「文章数」とは，分析対象

社会と環境の文章数は同程度である。IR・ARとなる経営トップメッセージのテキストの文章

では，環境の文書数の平均が 10.40 に対し社会数である。その文章のうち，ニューラルネットの文章数は 16.73 であり，環境よりも社会の文ワークを用いた手法で自動判定した環境の文章

章数が多い。これらの傾向は，環境・社会の文

数，社会の文章数と，1 企業ごとの文章数を分

章数の割合にも顕著に反映されている。

母とした環境の文章数および社会の文章数における割合の平均値を示している。

次に，図 4～図 6 に，それぞれ ER，SR および IR・AR のトップメッセージにおける環境

表 5 より，ER，SR および IR・AR のトップ

および社会の割合の分布を散布図でその傾向をメッセージにおける文章数の平均値は，それぞ示す。それぞれの図には，データの回帰式と，れ 20.07，32.73 および 55.83 に増加している。

原点から 45 度の破線を併せて記載している。

特に，IR・AR は ER の 2.5 倍以上に増加して

図 4 より，ER では，データのばらつきは大いる。従来の環境・社会に加え財務報告を含む

きいが，全体として環境に関する文章割合が多という報告書の位置づけ上，文章量の増加についことが認められる。次に，図 5 より，SR でながったものと考えられる。

は，環境・社会の文章割合が大きくばらついて環境および社会の文章数を比較すると，ERいるものの，ER と比較すると多くのデータはの環境の文書数の平均が 11.40 に対し社会の文中央に集まっている。これは，環境・社会のい

章数は 5.16 であり，ER では社会よりも環境のずれかに重点を置いて記述している企業も多い

文章数が多い。SR では，環境の文書数の平均が，環境・社会両方をバランスよく記述していが 13.66 に対し社会の文章数は 15.22 であり，る企業も多いことを示している。また，図 6 よニューラルネットワークによるサステナビリティ情報のテキスト分析

図569

SR の環境割合および社会割合（2001 年～2017 年）

100%
90%
80%
70%

社 会 の 割 合

60%
50%
40%
30%
20%
10%

y=‐0.0518x+0.491
0%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

環境の割合

図6

IR・AR の環境割合および社会割合（2001 年～2017 年）

100%
90%
80%
70%

社 会 の 割 合

60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

y=0.7069x+0.1882
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

環境の割合

り，IR・AR では，やはりデータのばらつきが次に，ER における環境・社会の文章割合の認められるが，全体的に社会の記述割合が多経年変化を一例としてみてみよう。ER は図 4

い。

に示したごとく，2006 年から発行企業数が急70

投稿論文 /Reviewed Article

図7

ER の環境文章（平均）および社会文章（平均）

の経年変化（2001 年～2005 年）

0.7
0.6

割 合

0.5

環境の割合

0.4

社会の割合

0.3
0.2
0.1

5
200

4
200

年度

200

3

2
200

200

1

0

激に減少している。そこで，データ数が多い
2001 年から 2005 年までの ER における環境・

5 ． 結論社会の文章数の割合の経年変化を図 7 に示す。
図 7 より，ER では，環境の文章の割合はほぼ

本稿では，サステナビリティ情報における経60 ％ で あ る が， 社 会 の 文 章 の 割 合 17 ％ か ら

営トップメッセージのテキストを対象とし，37％へと増加している。これは，「環境報告ガニューラルネットワークを採用して研究者にイドライン」の 2003 年の改訂により社会に関よって評価したデータを教師データとして利用する記述要求が増加したことや，GRI のガイドして構築したモデルと，既存のテキストマイニ

ラインの普及により，社会に関する記述が増加

ングソフトを用いた手法との比較を行い，本稿したものと考えられる。図 7 は ER の一例であで構築したモデルの有用性を明らかにした。

るが，SR や IR・AR についても同様に経年変化を容易に分析することができる。

テキストマイニングと比較すると，このモデルの有用性は，単語単位ではない文脈を考慮しこのように，本稿で構築したニューラルネッてサステナビリティ情報の文章を判定している

トワークを用いた手法を適用すれば，トップ点である。本稿で構築したニューラルネット

メッセージにおける環境・社会文章の割合が容ワークを用いた手法では，モデルの性能の良さ

易に算出され，報告書の違いによる環境・社会を示す F 値において，テキストマイニングを文章の割合の特徴や経年変化を示すことができ用いた手法よりも高いことが示された。

る。このことから，構築したニューラルネット

また，ニューラルネットワークによって構築ワークを用いた手法の実用性は高いと評価できし た モ デ ル を 2001 年 か ら 2017 年 の 918 の レる。

ポートに適用した。そして，3 つの開示媒体である「環境報告書」,「サステナビリティ報告

ニューラルネットワークによるサステナビリティ情報のテキスト分析書」，「統合報告書」の開示媒体の違いによる環境および社会の記述量の自動判定を行い，本稿で構築したニューラルネットワークを用いた手法の実用性を検討した。その結果，本稿のモデルを適用した分析と，人手による分析とを比較
すると，その処理速度の点において本稿のモデルを適用した分析が圧倒的に有利であり，実用性が明らかになった。
サステナビリティ情報のテキストマイニング
研究では，単語単位の分析のため，「二重の『意味の喪失』」が生じていることが課題であり，他方，文脈を考慮した解釈的テキスト分析
は，その対象となる観測数が少ない点が課題であった。本稿は，これらの課題を克服する新たな方法論を提示し，その評価および実用性を示した点に大きな貢献がある。また筆者らが知る限り，ニューラルネットワークを採用したサス
テナビリティ情報の研究は限られている。そのため，サステナビリティ情報のテキスト分析だ
けでなく，サステナビリティ情報を人手によって判断を行う研究に対しても，本稿で構築したニューラルネットワークを用いた手法は，新しい方法論の可能性を示唆したものといえるだろう。

改善に貴重なコメントを賜りました。心より感謝申し上げます。また，本稿は JSPS 科研費 19K01991 お
よび公立鳥取環境大学特別研究費の助成を受けたものです。
研究者は本研究の従事者 2 名で実施した。従事者の一人は，サステナビリティ情報のコンサルティ
ング経験を 10 年以上有し，その他のサステナビリ
ティ情報のテキスト研究を多く行っている。従事者の一人は，サステナビリティ情報の第三者意見を実施するなど，多くの企業へのアドバイス経験を有している。
（2）

テキストマイニングソフトから抽出された単語のうち，環境ラベルの単語は 534 で，社会ラベルの単語は 116 となる。なお，環境および社会の両方に該当する単語は 117 となった。
（4） （a）～（h）の文章は次の出所となる。（a）リコー
グループ「社会的責任経営報告書 2006」，（b）いすゞ自動車株式会社「環境報告書 2003」，（c）日本
通運株式会社「環境・社会報告書 2006“美しい地球”を未来へ」，（d）JR 東日本グループ「社会環境報告書 2003」，（e）リコーグループ「社会的責任
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Laine, M. (2009) ‘Ensuring Legitimacy Through Rhe-

謝辞：査読をご担当頂きました先生方には，拙稿の

（1）

（3）

71

本研究では学術領域で多く利用されている IBM

SPSS Text Analytics for Surveys 4.0 のソフトを採用した。

torical Change?: A Longitudinal Interpretation of
the Environmental Disclosures of a Leading Finnish Chemical Company’, Accounting, Auditing andAccountability Journal, Vol. 22, Issue 7, pp. 10291054.
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72

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