⽇興リサーチレビュー

Short Review

BERT を⽤いた
気候変動リスク⽂の抽出と可視化

2023 年 2 ⽉

投資⼯学研究所
川﨑正勝

1. はじめに
気候変動問題への世界的な関⼼の⾼まりから、ESG 投資やサステナブル・ファイナンスの取組が重要となっている。投資家や⾦融機関にとって、企業の気候変動問題への取組は重要な判断要素であり、企業の取組に関する情報開⽰の枠組みや法令は、近年急速に整備されている。
2017 年６⽉に TCFD1 は、企業など 2 に対し気候変動の情報開⽰の推奨と開⽰の枠組みを提⾔した（TCFD［2017］）。開⽰のフレームワークとして、「ガバナンス」、「戦略」、「リスク管理」、「指標と⽬標」の 4 項⽬が開⽰推奨項⽬とされ、また、重要な要素として気候変動のリスクと機会が 11 項⽬（リスク 6 項⽬、機会 5 項⽬）に分類された。
⽇本においては、2021 年６⽉に改訂された「コーポレートガバナンス・コード」（東京証券取引所［2021］）により、東京証券取引所のプライム市場上場企業（プライム企業）は「TCFD またはそれと同等の枠組みに基づく開⽰の質と量の充実」が求められ、コーポレート・ガバナンス報告書において対応することとなった3。
また、2022 年 11 ⽉に「企業内容等の開⽰に関する内閣府令」（⾦融庁［2022］）が公表され、有価証券報告書の記載事項について改正がなされた。2023 年 3 ⽉期以降の有価証券報告書では、「サステナビリティに関する考え⽅及び取組」の記載欄が新設され、「ガバナンス」、「リスク管理」については必須記載事項、「戦略」、「指標と⽬標」については重要性に応じて記載が求められる。
⼀⽅、テキスト分析の分野では企業の開⽰⽂書から情報を抽出する研究が進んでいる。例えば、⼟橋ら[⼟橋・中⽥ 2022]は、有価証券報告書から機械学習モデルを⽤いて ESG に関連する⽂を抽出し、ESG情報の開⽰は、時価総額が⼤きい企業ほど積極的であることを⽰した。また、若⽉ら[若⽉他 2022]はテキスト分析を⽤いて、統合報告書の評価スコアの算出を⾏っている。
本稿では、気候変動に関する情報開⽰の要請が急速に強まっている中での企業の対応状況について、TCFD 提⾔における気候変動リスク 6 項⽬の記載に着⽬する。機械学習の⼿法を⽤いて開⽰情報から気候変動リスク 6 項⽬に該当する気候変動リスク⽂を抽出し、可視化することで、企業の気候変動リスクの情報開⽰の変化を定量的に分析する。対象とする開⽰⽂書は、企業の法的な開⽰書類であり、統⼀さ
1

TCFD とは、「Task Force on Climate-related Financial Disclosures」の略で⾦融安定理事会によって気候関連の情報開⽰及2

債券や株式を発⾏する全ての組織（（TCFD［2017］））32022 年４⽉４⽇以降に開催される定時株主総会後に提出されるコーポレート・ガバナンス報告書が対象。

び⾦融機関の対応をどのように⾏うかを検討するために設⽴された気候関連財務情報開⽰タスクフォースのことである。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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れたフォーマットで記載される有価証券報告書とする。
本稿の構成は、以下の通りである。2 章で気候変動リスク 6 項⽬に該当する⽂を抽出するモデル（抽出モデル）の作成に関して説明する。2.1 では抽出対象とするテキストデータについて、2.2 では抽出モデルの学習に⽤いるデータのラベリングについて、2.3 では抽出モデルについて説明する。3 章で抽出モデルを使って抽出した結果を⽤いて、気候変動リスク６項⽬に関する記載量の変化を時系列で分析する。

2. 抽出モデルの作成
2.1. 対象テキストデータ
本稿では、2017 年〜2022 年の 3 ⽉が本決算の企業で、有価証券報告書が取得できた企業を対象企業とする。対象企業の有価証券報告書の「事業等のリスク」に記載されている⽂を、句点や改⾏などを考慮したルールベースにより⼀⽂ずつに分割し、⼀⽂が 15 ⽂字以上の⽂を、抽出対象の⽂（以下、対象テキストデータ）とした。年度ごとの企業数と⽂数を図表 1 に⽰す。
図表 1

対象テキストデータの基本情報

年度

201720182019

202020212022

企業数

2,422

2,419

2,399

2,387

2,368

2,345

⽂数

87,84990,33492,290120,736

126,121

132,544（出所）⽇興リサーチセンター作成

2.2. データラベリングについて
本稿では TCFD 提⾔に基づき気候変動リスクを 6 項⽬とする。各リスクとその具体例を図表 2 に⽰す。
気候変動リスクは「移⾏リスク」と「物理的リスク」の 2 つのカテゴリーに分類される。
「移⾏リスク」
は、脱炭素社会への移⾏に伴う幅広い分野（規制、技術、市場、評判）におけるリスクであり、「物理的リスク」は、台⾵や洪⽔などの異常気象の激甚化（急性）と、より⻑期的な気象の変化や影響（慢性）に分類される。
また、単に該当する単語があるかではなく、重要な⽂を抽出するために 3 つの条件に当てはまる⽂を抽出対象とする。条件は以下の通り。
① リスクの原因が気候変動に関連している② リスクの内容が具体的である③ リスクが企業に影響を与えている本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

2⽇興リサーチレビュー

図表 2
リスク

リスク

カテゴリー項⽬

気候変動リスク 6 項⽬とその具体例
具体例

規制

炭素税、GHG 排出規制、製品への規制強化、運営コストの増加、開⽰義務

移⾏技術

低炭素製品への置き換え、新技術や設備への投資の先⾏投資や失敗

リスク

市場

エネルギーミックスの変化、消費者の嗜好の変化、原材料コストの上昇

評判

顧客・投資家の評判の変化、ステークホルダーの懸念の増⼤

物理的急性

異常気象の激甚化

リスク

慢性

平均気温の上昇、降⽔・気象パターンの変化、⽔不⾜（出所）⽇興リサーチセンター作成

2.1 の対象テキストデータから、気候変動に関連する⽂をキーワード（「⼆酸化炭素」や「気候変動」などの⼀般的な語）によるスクリーニングで抽出した。抽出したテキストデータに対し、気候変動リス
ク各 6 項⽬の正例データがそれぞれ 200 を超えるようにラベリングを⾏い、学習⽤データを作成した。
ラベリングは 4 ⼈で⾏い、正例・負例4を多数決で判定し、多数決で判定できない場合や信頼性に疑義が⽣じた場合は再度相談して合議により判定した。

2.3. 抽出モデル
機械学習モデルには、代表的な⾔語モデルである BERT（Bidirectional Encoder Representationsfrom Transformers）を⽤いる。BERT は、⼤規模教師なしデータを⽤いる双⽅向型の Transformer による事前学習モデルであり、少量の教師ありデータで Finetuning することにより、汎⽤性が⾼く、⾼性能な予測モデルを作成することができると⾔われている。
本稿では、気候変動リスク 6 項⽬について抽出モデルをそれぞれ作成する。2.2 で作成した学習⽤データを⽤いて Finetuning を⾏い、訓練データ、検証データ、評価データそれぞれで正例データと負例データが 1:1 となるように分割した。実装においては、BERT は東北⼤学乾・鈴⽊研究室が公開している⽇本語 Wikipedia の学習モデル5を⽤いた。
気候変動リスクのリスク項⽬ごとの評価結果は図表 3 に⽰す。F 値は適合率と再現率の調和平均であり、⼆項分類の統計において⼀般的な指標である。また、適合率は正例と予測したもののうち、本当に正例だったものの割合で、再現率は本当の正例のうち、正例として予測した割合であり、適合率と再現率はトレードオフの関係にある。
「評判」以外の項⽬で F 値は 0.8 を超えた。また、全体的に適合率より再現率の⽅が⾼く、正例判定を出しやすいモデルであると解釈できる。
4

正例…気候変動リスク各 6 項⽬に該当する抽出対象の⽂

5

下記 HP にて、Pretrained Japanese BERT models released / ⽇本語 BERT モデルは公開されている。

負例…気候変動リスク各 6 項⽬に該当しない抽出対象外の⽂（https://www.nlp.ecei.tohoku.ac.jp/news-release/3284/）
本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

3⽇興リサーチレビュー

図表 3

気候変動リスクのリスク項⽬ごとの評価結果

リスク項⽬

F値

適合率

再現率

規制0.870.820.92

技術0.930.920.94

市場0.870.810.94

評判0.770.670.90

急性0.860.800.94

慢性0.820.820.82（出所）⽇興リサーチセンター作成

3. 時系列での気候変動リスクの抽出結果の可視化
2 章で作成した抽出モデル（リスク項⽬ごとの 6 種類）による気候変動リスクの抽出結果を、⽂・企業ごとに、記載数、記載割合、増加率の時系列（2017 年度〜2022 年度）で集計した（図表 4・５）。
図表 4-1 の記載⽂数、図表 5-1 の記載企業数、図表 4-2 の記載⽂割合、図表 5-2 の記載企業割合を確認すると、すべての項⽬、すべての年度において増加している。これは、近年の気候関連情報の開⽰の質と量の充実という動きと合致している。また、図表 4-3 の記載⽂増加率，図表 5-3 の記載企業増加率をみると、特に 2020 年度からすべての項⽬で急激に増加している。これは、2019 年 1 ⽉に⾏われた有価証券報告書の開⽰の充実を求める内閣府令（⾦融庁［2019］）の影響だと考えられる。内閣府令は、「財務情報及び記述情報の充実」として「事業等のリスクについて、顕在化する可能性の程度や時期、リスクの事業へ与える影響の内容、リスクへの対応策の説明を求める」としている。また、2022
年度は 2021 年度よりも記載⽂数、記載企業数の増加率が⼤きく、2021 年の「コーポレートガバナンス・コード」（東京証券取引所［2021］）の改定による、プライム企業の気候変動リスクの開⽰義務化が影響していると思われる。
図表 4-1、4-2 と図表 5-1、5-2 をみると、記載⽂数、記載⽂割合では 2020 年度以前の年度で、記載企業数、記載企業割合では全ての年度で「物理的リスク」（急性、慢性）が多い。⼀⽅で、図表 4-3、5-3 の増加率を確認すると、傾向として、特に 2020 年度以降では、「移⾏リスク」（規制、技術、市場、評判）の増加率が⼤きく、個別にみると、技術と評判の増加率が⼤きい。気候変動リスクの整理と記載内容の充実に伴い、気候変動の直接的なリスクである災害の激甚化や気温の上昇などの「物理的リスク」だけでなく、それまで注⽬度の低かった「移⾏リスク」の記載が増えたと考えられる。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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図表 4-1

記載⽂数

図表 5-1 記載企業数

3000

1400

2500

1200
1000

2000

800

1500

600

1000

400

500

20000201720182019

2020

2021

2022

201720182019

20202021

規制

技術

市場

規制

技術

市場

評判

急性慢性

評判

急性慢性

図表 4-2記載⽂割合2022

図表 5-2 記載企業割合

2.5%

60%

2.0%

50%
40%

1.5%30%
1.0%

20%

0.5%

10%

0.0%0%
2017

2018

2019

2020

2021

20172022

2018

2019

20202021

規制

技術

市場

規制

技術

市場

評判

急性

慢性

評判

急性

慢性

図表 4-3

記載⽂増加率図表 5-3

120%

120%

100%

100%

80%

80%

60%

60%

40%

40%

20%

20%

0%

2022

記載企業増加率0%2018201920202021

規制

技術

評判

急性20222018201920202021

市場

規制

技術

市場

慢性

評判

急性

慢性

2022

（出所）各社有価証券報告書より⽇興リサーチセンター作成

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

5⽇興リサーチレビュー

次に、企業が気候変動リスクをいくつ記載しているかを図表 6 に⽰す。
図表 6 からは、企業の気候変動リスクの記載数が毎年増えていることが確認できる。平均記載リスク項⽬数は 2017 年度の 1.1 から 2022 年度の 2.4 になり、2 倍以上に増えている。また、2017 年度には気候変動リスクを⼀つも記載していない企業が 60％近くあったが、2020 年度に⼤きく減少し、2022年では 35％となっている。特に 4 項⽬以上記載している企業が⼤きく増加しており、気候変動リスクの記載項⽬数が多ければリスクを丁寧に記載していると解釈すると、年々記載内容は充実してきていると⾔える。
図表６ 気候変動リスクの記載項⽬割合と平均項⽬数の推移
100%

390%

記載項⽬割合

70%

260%
50%

1.540%
130%20%

平均記載項⽬数

2.580%

0.5

10%
00%
2017
計6計52018計42019
計32020
計22021
計1計02022
平均記載項⽬数（出所）各社有価証券報告書より⽇興リサーチセンター作成

4. おわりに
本稿では、開⽰情報から TCFD 提⾔による気候変動 6 項⽬のリスクの記載量に着⽬して、機械学習の⼿法を⽤いて気候変動リスク⽂を抽出し、可視化することで、企業の気候変動リスクの情報開⽰の変化を定量的に分析した。
抽出した気候変動リスク⽂の記載量を確認すると、特に 2020 年度から急激に記載量が増えていることが分かった。リスク項⽬別にみると、「移⾏リスク」に関する記載の増加が⼤きく、企業の記載が「物理的リスク」だけでなく、「移⾏リスク」にも拡⼤している。また、企業の気候変動リスクの記載数は年々増加しており、気候変動リスクの記載のない企業は 2017 年度の 60％から 2022 年度には 35％まで減少し、平均記載リスク項⽬数は 1.1 から 2.4 まで倍増しており、年々記載が充実してきていること

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

6⽇興リサーチレビューが確認された。
今後の課題として、抽出モデルの拡張と、抽出対象の拡⼤が挙げられる。抽出モデルの拡張としては、
本稿では気候変動の 6 項⽬のリスクに着⽬したが、更なる抽出対象として、TCFD 提⾔における、気候変動の機会の 5 項⽬、さらに、「ガバナンス」、「戦略」、「リスク管理」、「指標と⽬標」の 4 項⽬などがある。今後、TCFD 提⾔に沿った情報開⽰が期待されるが、企業の記載がどの項⽬に当てはまるかを確認することは、開⽰状況を確認する上で重要だと考える。また、抽出対象の拡⼤では、有価証券報告書だけでなく、統合報告書や CSR レポートなども対象となる。統合報告書や CSR レポートは有価証券報告書と異なり、記載の内容・形式は定まっておらず、⾃由記述となっている。分析には困難が伴うが、⾃由記述のため、企業固有の情報を捉えることができる可能性がある。
2023 年度からは、有価証券報告書で、「サステナビリティに関する考え⽅及び取組」の記載欄が新設され、開⽰情報の更なる充実が予想される。今後も気候変動に関する情報に注⽬して、有益な分析情報の発信に努めたい。

参考⽂献
TCFD［2017］,「気候関連財務情報開⽰タスクフォースによる提⾔（最終版）」
https://assets.bbhub.io/company/sites/60/2020/10/TCFD_Final_Report_Japanese.pdf
東京証券取引所［2021］,「コーポレートガバナンス・コード」
https://www.jpx.co.jp/news/1020/nlsgeu000005ln9r-att/nlsgeu000005lne9.pdf
東京証券取引所［2022］,「コーポレートガバナンス・コードへの対応状況について」
https://www.jpx.co.jp/news/1020/nlsgeu000006jro6-att/nlsgeu000006jrqr.pdf
⾦融庁［2019］,「企業内容等の開⽰に関する内閣府令等の⼀部を改正する内閣府令」
https://www.fsa.go.jp/news/30/sonota/20190131/191018.pdf
⾦融庁［2022］,「企業内容等の開⽰に関する内閣府令等の⼀部を改正する内閣府令」
https://www.fsa.go.jp/news/r4/sonota/20230131/03.pdf
⼟橋、中⽥［2022］,「BERT を⽤いた有価証券報告書からの ESG 関連分抽出」、第 28 回 ⼈⼯知能学
会 ⾦融情報学研究会
https://sigfin.org/?028-25
若⽉、南、河合、松原、花城［2022］,「テキストマイニングを活⽤した統合報告書評価の試み」、第26 回 ⼈⼯知能学会 ⾦融情報学研究会
https://sigfin.org/?026-02（END）

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