⽇興リサーチレビュー

Research Report
2023 年 9 ⽉

統合報告書における投資⼯学研究所

トップメッセージのトピック分析

川﨑正勝

社会システム研究所
杉浦

要

康之

約

本稿では、2020〜2022 年度の統合報告書に記載のトップメッセージから、経営者が投資家に対しどのような情報発信をしているのかをトピックモデルを⽤いて分析を⾏った。主に、財務分析や株主還元といった財務⾯に関連するトピック、事業戦略やＤＸといった経営戦略に関連するトピック、サステナビリティや脱炭素といった
ESG に関連するトピックなどが確認された。
分析結果の⼀つの特徴として、業種によってトピックの記載⽐率が異なることが挙げられる。例えば CO2 排出量の多い業種では脱炭素に触れることが多く、⼩売業では⾃社の理念や考え⽅などを⽰す傾向が確認された。
さらに、トップメッセージは企業の財務状況にも依存する傾向にある。例えば、中⻑期的な事業戦略や財務分析に関する記載は、ROE や PBR といった企業パフォーマンスにより記載割合が異なる。特に、⾼ ROE 企業や⾼PBR の企業の経営者は、
事業戦略などの将来に向けたメッセージを発信しているのに対し、低 ROE 企業や低 PBR
企業では、そうしたメッセージに躊躇する傾向がある。

⽬次
1. はじめに
2. 企業報告書のテキストデータを⽤いた先⾏研究について
3. データについて
4. モデルについて
4.1

LDA モデルについて

4.2

評価指標について

4.3

モデル⽐較による⼊⼒⽂書とトピックスの特定

5. 分析結果
5.1

各トピックの特徴語

5.2

各トピックの記載順

5.3

⽂字数によるトピックの記載傾向の分析

5.4

業種ごとのトピックの記載傾向の分析

5.5

各種財務指標による分析

6. おわりに本資料は、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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1. はじめに我が国における資本市場改⾰はアベノミクス以降、急速に進んだ。2014 年のスチュワードシップ・
コードと 2015 年のコーポレートガバナンス・コードの策定を契機にして、投資家と企業との建設的な対話が⾏われている。⽇本投資顧問業協会(2022)によれば、運⽤会社などの投資家は企業との⻑期的な対話のテーマとして、ガバナンスの体制や企業戦略、企業業績、⻑期⾒通し、気候変動など、中⻑期的
な企業の取組みを取り上げている。
企業のこうした中⻑期的な取組みを開⽰する⼿段の⼀つとして統合報告書が挙げられる。統合報告書のガイドラインである、統合報告フレームワーク(Integrated Reporting Framework)では、トップメ
ッセージの記述について触れていない。だが、多くの統合報告書で、企業の考え⽅や課題など様々なテーマについて経営者⾃らが⾔及している。経営者が経営等についてどのように考えているのかを把握する機会は、通常、投資家との⾯談や決算発表、株主総会といった直接的な対話の場⾯に限られており、
統合報告書におけるトップメッセージは、既存の株主や潜在的な株主となる投資家が経営者の考えを知り得る機会となる。また、そうしたメッセージを解析することによって、経営者の信念や⾏動を把握することができるのではないかと考える1。
本稿では、統合報告書におけるトップメッセージについて、テキスト解析を通じて、経営者がどのようなことに⾔及しているのかトピックモデルを⽤いて分類を⾏う。さらに、セクターや財務状況によって⾔及するトピックに違いがあるのかを確認する。
以降、2 章で企業が公表する⽂書情報などを活⽤した先⾏研究について紹介し、3 章では利⽤するデータについて触れ、4 章では解析に⽤いたモデルとトピック数を決定する際に⽤いる指標について説明する。5 章ではモデルによって分類された結果について⾔及し、6 章で考察や今後の⽅向性について述べる。

2. 企業報告書のテキストデータを⽤いた先⾏研究について
近年、ファイナンスや経済学において、経済指標や財務諸表などの数値データ以外のテキストや⾳声、
画像データといった、いわゆるオルタナティブデータを活⽤した研究が⾏われている。例えば、年次報告書における MD&A の記述に着⽬し、その記述の変化が株式市場や利益予想などに与えることが確認されている(Brown et al.(2010)、Feldman et al.(2010))。このほかにも、Lopez-Lira(2023)は、⽶国上場企業の年次報告書内のリスクに関する記述内容をトピックモデルによって分類し、市場への影響のあるリスクを特定している。このようにテキストデータについて分類器などを⽤いて情報を分析し、市場への影響を確認している。
こうした市場や投資家の考え⽅への影響という視点だけでなく、経営者の⾏動や考え⽅などを把握し、そのことが企業価値やリスクテイクなどにどのように影響するのかという視点からも分析が⾏われて
1

経営者の信念や⾏動には、投資⾏動に消極的である⾏動(Bertrand and Mullainathan(2003)、Ikeda et al.(2017))や、過信(Heaton(2002)、Malmendier and Tate(2005))、あるいは経営者のタイプ(Bandiera et al.(2020))などが含まれる。

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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⽇興リサーチレビューいる。⾦ら(2022)は経営者の交代が有価証券報告書の記述情報の変化に与える影響を分析し、経営者交代によって記述情報のスティッキネス(過年度の記述情報の再利⽤度合い)が低下するとともにその可読性が向上すること、さらに記述情報のトーンがポジティブになることを明らかにした。Choudhury etal.(2019)は、CEO の態度をテキストデータや⾳声、画像データによって推定し、彼らまたは彼⼥らの態度が企業⾏動にどのような影響があるのかを分析している。
ところで、Value Reporting Foundation が提唱する統合報告フレームワークでは、統合報告書を「価値創造についてのコミュニケーション」と位置付けており、中⻑期的な企業価値創造に関連するような情報を求めている。こうした、投資家に有⽤となりうる統合報告書のテキストデータを⽤いた研究も進んでいる。若⽉ら(2022)は、テキストマイニングを通じて統合報告書の機械的な評価を⾏った。具体的には、word2vec によって獲得した⽂ベクトルと評価基準となる概念ベクトルとの類似度を集計して統合報告書のスコアを算出し、そのスコアが⽇本企業を代表するような統合報告書の評価と整合性を持つことを確認した。また、河村ら(2023)は、統合報告書の⾃動評価を⾏うモデルを提案し、評価の際にどの情報が重視されるのかを可視化した。同提案モデルの注⽬した情報は、機関投資家の評価基準と⼀致しており、同分析により、トップメッセージやビジネスモデルの記述が重視されていることが確認された。
統合報告書における経営者のトップメッセージに関して、司ら(2023)は、「経営者が⾃らの⾔葉で経営哲学や⻑期ビジョン、⾃社の将来像や成⻑戦略・経営課題などを明確に説明し、経営者の思いや⼈柄などが伝わる内容」となることで、投資家の関⼼を惹起させるとの⾒解を⽰している。こうした内容になり得るからこそ、投資家がトップメッセージに注⽬している可能性がある。他⽅で、すべての統合報
告書が投資家の求めるような記述になっているとは限らない。投資家に対するコミットメントの程度の違いや業種、財務状況などによって、トップメッセージの内容が異なる可能性がある。
そこで、統合報告書におけるトップメッセージの記載内容に着⽬し、どのようなことが記述されているのかを分類する。以下、その分類をもとに、業種や財務状況などによって、その記述がどのように変わるのかを分析する。

3. データについて
分析対象データについては、図表 1 の基準を下に、2023 年３⽉〜５⽉にかけて統合報告書を収集した。次に、収集した統合報告書から、社⻑や CEO、会⻑などの経営トップのメッセージに該当すると思われる箇所を抽出した。その際、⾒出しや改⾏などの段落情報を保持したまま取得した。なお、図表や注釈の箇所は形式的に抽出することが困難であるため、収集していない。また、編集不可の資料も対象外としている。

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。

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図表 1

統合報告書の収集基準(出所)⽇興リサーチセンター作成

統合報告書の多くは、読み⼿が読みやすいよう⾒出しや改⾏が⾏われている。⼀般的に、⼀つの⾒出
しや段落に対しては⼀つのテーマやトピックが割り当てられることが多く、⾒出しや段落の情報はテキストを分析する上で有⽤な情報となり得る。
後述のトピックモデルによる分析を⾏う前に、⼊⼒⽂書に対して、Sudachi2による分かち書きを⾏い、
分かち書きされた単語のうち、「普通名詞」と「固有名詞」を抽出した。その結果、延べ 1,337 個の PDF
から経営者のトップメッセージのテキストデータを収集した。
図表 2 は、経営者のトップメッセージに関する単位当たりの記述統計量である。1 ⽂書当たり⽂数(⽂の数)は平均 82 ⽂であり、最⼤ 291 ⽂ある。また 1 ⽂書当たりの段落数は平均 8 段落であった。
図表 2

テキストデータの記述統計量(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

図表 3 は、東証 17 業種別の 1 ⽂書当たりの⽂字数に関する記述統計量である。統合報告書からテキストを抽出可能であった企業のサンプル数は、業種間でばらつきが⾒られる。また、業種間の平均⽂字数(図表中の平均)を⾒ると、⼩売や建設・資材などは⽐較的⽂字数が少ないのに対し、不動産や鉄鋼・⾮鉄などは⽐較的⽂字数が多い傾向にある。

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Sudachi は⽇本語形態素解析器ツールの⼀つであり、株式会社ワークスアプリケーションズのワークス徳島⼈⼯知能 NLP 研究所が開発している。

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。

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図表 3 1 ⽂書当たりの⽂字数に関する記述統計量(東証 17 業種分類別)(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

4. モデルについて
4.1

LDA モデルについて

トップメッセージの分類には 2 つの⽅法が考えられる。⼀つは事前にトピックを設けて教師データを作成し、教師データを学習することでトピックを峻別する「教師あり学習」である。もう⼀つは、トピックモデルなどに代表される⼊⼒されたデータからトピック分類を推定する「教師なし学習」である。
前者は意図した分類や⾼い精度が期待できるものの、教師データの作成にはトピック選定に恣意性があり、また作成の⼿間がかかる。そのため、本稿では教師なし学習のトピックモデルによる分類を採⽤し、モデルには、代表的なトピックモデルの⼀つである LDA(Latent Dirichlet Allocation)を⽤いる(Blei etal.(2003))。
LDA では、⼀つの⽂書に複数の潜在トピックが存在するという仮定のもと、⼊⼒⽂書から⽂書におけるトピック分布のパラメータ(𝜃)とトピックにおける単語分布のパラメータ(𝜙)を推定する(図表 4 参照)。
これにより、トピック分布から⽂書ごとにトピックの出現⽐率を推定し、単語分布から各トピックの単語の構成を推定する。つまり、LDA によって、各トピックの主要な単語から、各トピックがどのようなテーマを意味しているのかを解釈し、そのトピックの(単位⽂書当たりの)構成⽐率を把握することが可能となる。
なお、LDA モデルの作成には⼊⼒⽂書とトピック数が必要であるため、次節ではこれらの⼊⼒要素を決定する⼿法を紹介する。
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

LDA のグラフィカルモデル

α、β…ディリクレ分布のパラメータ
𝜃…⽂書内のトピック割合を⽰すトピック分布からなるパラメータ
Z…𝜃に従って決められた⽂書内のトピック
𝜙…トピックに対応する単語分布からなるパラメータ
D、Ｋ、Ｎ、Ｗ…⽂書、トピック数、⽂書内単語数、単語(出所)佐藤(2015)などから⽇興リサーチセンター作成

4.2 評価指標について
トピックモデルでは、あるトピックの個数を与えた上で、各トピックのテーマを類推する。それには、各トピックの精度が重要となる。本稿ではトピックモデルの精度を表す代表的な指標として、Perplexityと Coherence を⽤いる3。
Perplexity はモデルの分類精度を表す指標であり、推定されたモデルによる確からしさを⽰している。
Perplexity の値が低いとき、単語を予測するときの選択肢が絞り込めていることを意味する。つまり、Perplexity が低いということは、単語の予測精度が⾼いことを意味し、モデルの性能が良いことを⽰している(岩⽥(2015)、佐藤(2015))。
⼀⽅、Coherence は分類されたトピックの品質を測る指標で、各トピック内の単語間の共起率が計算され、値が⾼いほど良いモデルであることを意味する(Mimno et al.(2011))。Coherence が⾼いトピ
ックは、トピック内の単語の意味が近く、トピックの解釈がしやすいことから、トピックの品質が⾼いことを⽰すが、Coherence が低いトピックは、トピック内の単語の意味にバラつきがあり、トピックの解釈が難しい傾向にある。トピック数を特定する際、Coherence の指標からは、全トピックのCoherence の平均(以下、平均 Coherence)と Coherence の⾼いトピックの個数(以下、⾼品質トピッ
ク数)を⽤いる。なお、⾼品質なトピックの個数をカウントする際、Coherence の閾値は-3 以上とする。

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なお、本研究では、Python のライブラリーである gensim 4.3.0 を⽤いて perplexity と coherence を推定している。

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4.3 モデル⽐較による⼊⼒⽂書とトピックスの特定
ここでは、各モデルの⽐較からトピック数を特定する。まず、分析で利⽤する⼊⼒⽂書として、2 種類の情報を利⽤している。
① 句点や改⾏などで⼀⽂ごとに分割したテキストデータ(以下、⼊⼒⽂書①)② ⾒出しごとで段落ごとに分割したテキストデータ(以下、⼊⼒⽂書②)
上記 2 つの⼊⼒⽂書に対し、所与のトピック数ごとに各トピックのパラメーター(θ)と各トピックにおける単語のパラメータ(𝜙)を LDA により推定し、同時に Perplexity、平均 Coherence、⾼品質トピッ
ク数を算出する。最適なトピック数を決定するにあたって、トピック数の範囲として 1 から 25 までの整数4を与える。
図表 5 は⼊⼒⽂書①を⽤いたときのトピックごとの Perplexity と平均 Coherence、⾼品質トピック
数の推移、図表 6 は⼊⼒⽂書②における同指標の推移である。Perplexity を⽐較すると、トピック数が10 になるまでは⼤きな差異はないが、その後、⼊⼒⽂書①の Perplexity の乖離が⼤きくなり、分類精度が急激に悪化していることが窺える。
さらに、平均 Coherence を⽐較すると、⼊⼒⽂書②の⽅が⼊⼒⽂書①に⽐べ⾼い。また、⾼品質トピ
ック数についても、⼊⼒⽂書②の⾼品質トピック数は 10 個程度で落ち着いているのに対し、⼊⼒⽂書①では 1〜3 個程度と少ない。
Perplexity と平均 Coherence と⾼品質トピック数の多さなどから総合的に判断し、⼊⼒⽂書②のト
ピック数 11 を採⽤する。
図表 5

⼊⼒⽂書①の評価指標の推移(左単位︓⾼品質トピック数、Perplexity、右単位︓平均 Coherence)(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成
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Lopez-Lira(2023)は、LDA によりトピックを推定する際、25 トピックを採⽤している。本稿でも、先⾏研究で採⽤されているトピック数を⽤いる。

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図表 6

⼊⼒⽂書②の評価指標の推移(左単位︓⾼品質トピック数、Perplexity、右単位︓平均 Coherence)(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

5. 分析結果
5.1 各トピックの特徴語
前節 4.3 で特定した⼊⼒⽂書とトピック数を基に LDA により作成されたトピックの特徴語を図表 7に⽰す。図中の 2 ⾏⽬(テーマ)は、特徴語をもとに筆者が解釈し決定した各トピックのテーマであり、3 ⾏⽬は各トピックの Coherence である。なおテーマについては、⾼品質なトピック(Coherence の閾
値が－3 以上)に限定し付与した。4 ⾏⽬以降は、各トピックの特徴量の⼤きい(各トピックの寄与率の⾼い)単語を昇順で記載している。
Coherence の閾値である－3 を上回っているトピックは 11 項⽬中 9 項⽬となった。これらのトピッ
クでは、テーマの近い単語が抽出されており、トピックの品質が⾼いことがわかる。逆に、トピック 9
は Coherence が-13.665 と低く、トピック内の単語もテーマが異なるものが多く、解釈の難しいトピックとなっている。以下では、トピック７とトピック 9 については意味を与えないこととする。
⾼品質なトピックのテーマとしては、「事業戦略」、「DX」の経営戦略に関するものや、「財務分析」、「株主還元」などの財務戦略、さらには「ガバナンス」や「理念」などが抽出されている。また、「脱炭素」や「サステナビリティ」、「TCFD」など、近年重要となっている気候変動やサステナビリティにも⾔及しており、まさしく統合思考(integrated thinking)が表れている。

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。

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図表 7

特徴語⼀覧

(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

5.2 各トピックの記載順
次に、各トピックの内容を特定したことの確からしさを確認するため、それぞれのトピックがトップメッセージのどの位置に記載されているかを確認する。これまでの筆者の経験から、統合報告書のトッ
プメッセージの記載順の傾向として、以下の順となっていることが多い。
①

あいさつ(経営者の⼀⾔)②

前期の振り返り③

今期以降の計画④

サステナビリティ

⑤

ガバナンス

⑥

株主還元(配当政策)

⑦

あいさつ

推定したトピックが上記のような順番で記載されていれば、トピックで掲げたテーマと合致するものと考える。そこで、各トピックの記載位置の⽐率を算出し、各トピックがどの段落にあるのかを把握する。
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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各トピックの記載位置の⽐率を計算する⼿順は以下のとおりである。まず、ある年のある企業のトッ
プメッセージのある段落について、11 個のトピックの中でウェイト(4.1 節のグラフィカルモデルにおけるθに相当)が最⼤であるトピックを、その段落のトピックと定義する。
次に、その段落が⽂書内のどの位置で記載されているのかを特定する。ある年のある企業の⽂書内の段落の位置を、1 段落⽬から 4 段落⽬までを F1、F2、F3、F4、最後の段落から 3 段落⽬までを L3、
L2、L1 とし、これらに該当しない段落を M と区分する。このとき、段落数が少なくとも 8 段落以上ある⽂書を対象とする。最後に、トピックごとに、上記で区分した段落の数を集計し、各区分の⽐率を算出する。なお、出現頻度の少ないトピックの「TCFD」、「トピック７」、「トピック９」は算出しない。
図表 8

トピック別に⾒た記載位置の構成⽐率(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

図表 8 は各トピックの区分した段落ごとの記載⽐率である。⼀つ⽬の特徴として、「理念」、「財務分
析」は、記述の冒頭(F1〜F4)のウェイトが⾼い。これは、上述の①「あいさつ」や②「前期振り返り」と⼀致する。
⼆つ⽬の特徴として、中盤で、「事業戦略」、「脱炭素」、「DX」などの記述が多い。この点についても、
上述の③「今期以降の計画」や④「サステナビリティ」などの位置と整合的である。
最後に、後半に多いトピックとして、「サステナビリティ」、「ガバナンス」、「理念」、「株主還元」などが挙げられ、この結果も想定される位置と整合的である。
以上の結果から、今回抽出されたトピックは統合報告書の⼀般的な記載順と⼀致しており、妥当な分類が出来ているものと考える。

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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5.3 ⽂字数によるトピックの記載傾向の分析
トピックの記載割合は、⽂字数の⼤⼩が影響する可能性がある。例えば、⽂字数が少ないとき、すべてのことに触れることは難しく、ある⼀定のテーマに絞って記載することが考えられる。そこで、⽂字数によって企業を分類し、トピックの占める割合に偏りがあるのかを確認する。
まず、ある年のある企業のある段落において、ウェイトが最⼤であるトピックをその段落のトピックと特定する(以降、このことを「特定されたトピック」とする)。次に、特定されたトピックごとに段落の⽂字数を合計し、⽂書内の⽂字数の総和で割ることにより、ある年のある企業の記載割合を算出する。
最後に各キーメッセージを⽂字数で 5 分位に分割し、記載割合の平均を算出する。図表 9 は、⽂字数により 5 分位に分割した企業群ごとの記載割合の平均である。
図表 9

⽂字数から 5 分位に分類した記載割合の平均(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

図表 9 から、⽂字数が最も少ない企業群(Q1)とそれ以外の企業群(Q2~Q5)で傾向が異なることがわかる。Q1 では「理念」の記載割合(31％)が最も⼤きく、「事業戦略」(8％)、「ガバナンス」(3％)、「DX」(5％)などの記載割合が⼩さい。他⽅、それ以外の企業群では「理念」(19〜22％)の記載が Q1 に⽐べ
⼩さく、「事業戦略」(9~13%)、「ガバナンス」(6〜7％)、「DX」(8〜9％)の記載割合が⼤きい傾向にある。
したがって、記載量が少ないと、挨拶や理念などに関する記述のウェイトが多くなるが、⼀定以上の記載量となると、記載割合に⼤きな差がなくなる。

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5.4 業種ごとのトピックの記載傾向の分析
ここでは、東証 17 業種ごとにトピックの記載割合にどのような傾向があるかを確認する。5.3 節で⽰した⽅法と同様に、ある年のある企業のトピックごとの記載割合を算出し、東証 17 業種ごとに記載
割合を平均した(図表 10 参照)。
図表 10 業種別の記載傾向(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

図表 10 から業種ごとに傾向が異なっていることがわかる。特に、「脱炭素」、「事業戦略」、「理念」などの記載割合にばらつきがある。⼀⽅で、「財務分析」や「サステナビリティ」の記載割合は業種によらず⼤きいことが確認される。
次に記載割合のばらつきが⼤きいトピックが業種ごとにどの程度異なるのかを⽰す。図表 11 は「脱炭素」のトピックにおける業種別の記載割合を降順にした結果である。この結果からもわかるように、「電気・ガス」と「エネルギー資源」の記載割合が突出して⼤きい。いずれの業種も「脱炭素」は重要な課題(マテリアリティ)とする業種である。さらに、鉄鋼・⾮鉄、⾃動⾞・輸送機などの製造業がそれらに続き記載割合が⾼い。したがって、CO2 排出量の多い業種で、「脱炭素」の記載割合が⼤きく、経営者としても重要なテーマと位置付けていることが窺える。

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 11 「脱炭素」に関する業種別の記載割合(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

次に、「事業戦略」に関する業種別の記載割合(図表 12)を⾒ると、医薬品の記載割合が最も⼤きいことがわかる。特に医薬品セクターに属する企業の統合報告書では、研究開発に関連した記述が多くなる傾向があるため、経営者のコメントにおいても、その記載割合が⼤きくなったと推察される。また、⼩売や⾃動⾞・輸送機の記載割合も⼤きく、図表 7 で⽰した特徴語として「店舗」や「出店」、「クルマ」などの関連語が上位にあることにも表れている(図表７参照)。
図表 12 「事業戦略」に関する業種別の記載割合(出所)各社統合報告書から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。

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最後に「理念」に関する記載割合(図表 13)を確認すると、⼩売や⾷品、⾃動⾞・輸送機といった、いわゆる BtoC 業種で記載割合が⼤きい傾向にある。このことは、個⼈顧客に対するブランドイメージを重視していることが、経営者のトップメッセージにも表れているものと推察される。
図表 13 「理念」に関する業種別の記載割合(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

5.5 各種財務指標による分析
最後に、経営者によるキーメッセージが企業の財務状況などによってどのような違いが⽣じるのかを確認する。これまでと同様の⽅法により、⽂書におけるトピックの記載割合を算出し、財務指標を基準に 5 分位に分割し、分割した企業群ごとに記載割合を平均した。なお、財務指標には ROE(⾃⼰資本利
益率)、PBR(株価純資産倍率)、固定資産構成⽐率、時価総額を採⽤し、統合報告書の対象決算期の財務指標を対象とした。
図表 14 は、ROE で分類した各トピックの記載割合の平均である。ROE が⾼い企業群では「財務分析」、「脱炭素」の記載割合が⼩さく、「事業戦略」、「ガバナンス」、「DX」の記載割合が⼤きい特徴が確認される。すなわち、資本効率性の⾼い企業の経営者は、「事業戦略」や「ガバナンス」といった中⻑期
的な課題を記載する傾向にある。⼀⽅、ROE の低い企業は、「財務分析」や「理念」の記載割合が⾼くなる傾向にある。効率性の低い企業ほど、前期の振り返りなどに重点が置かれているものと推察される。
このことから、⾼ ROE 企業の経営者は将来に向けたメッセージを発信しているのに対し、低 ROE 企
業の経営者は、将来に向けたメッセージに躊躇している可能性がある

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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図表 14 ROE 別の記載割合(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

図表 15 は PBR の結果である。⾼ PBR 企業群ほど「財務分析」の記載割合が⼩さく、「事業戦略」の記載割合が⼤きく、低 PBR 企業群では、その逆の傾向(「財務分析」の割合が⼤きく、「事業戦略」の割合低い)が確認される。その他に、低 PBR 企業群では「脱炭素」の割合が⼤きく、「DX」の割合が⼩さい傾向にある。また、⾼ PBR 企業群では「理念」の記載割合が⼤きく、上述の ROE の結果とは逆の結果となった。このことから、企業価値が⾼い企業の経営者は、中⻑期的な将来に対するメッセージと⾃社のブランドイメージや企業理念を意識しているのに対し、企業価値の低い企業では、中⻑期的な価値創造の視点が⽋けている可能性がある。
図表 15

PBR 別の記載割合(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成
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図表 16 は固定資産構成⽐率の結果である。固定資産構成⽐率の⾼い企業群では、「財務分析」と「DX」の記載割合が⼩さく、「脱炭素」と「理念」の記載割合が⼤きい。この結果は、固定資産⽐率の⾼い企業が相対的に排出量の多いことや資産効率が低いことなどが寄与している可能性が考えられる。
図表 16 固定資産構成⽐率別の記載割合(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

最後に、図表 17 は時価総額の結果である。図表から、時価総額の⼤きい企業ほど「財務分析」の記載割合が⼩さく、「理念」の記載割合が⼤きいことがわかる。その他のトピックでは記載割合に傾向は確認できなかった。つまり、時価総額規模の⼤きい企業群では、⾃社のブランドイメージや企業理念に重きを置く⼀⽅、規模の⼩さい企業群ほど、財務の振り返りについて⾔及する傾向にある。また、規模によらず「サステナビリティ」に 2 割程度割いていることも興味深い結果である。

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図表 17 時価総額別の記載割合(出所)各社統合報告書から⽇興リサーチセンター作成

6. おわりに
本稿では、統合報告書のトップメッセージから、経営者が投資家に対しどのような情報発信をしているのかをトピックモデルを⽤いて分析を⾏った。トピックとしては、財務分析や株主還元といった財務⾯に関連するトピック、事業戦略やＤＸといった経営戦略に関連するトピック、コーポレートガバナン
スやサステナビリティ、脱炭素といった ESG に関連するトピックなど、経営者は様々なことについて投資家に向けてメッセージを発信している。
さらに、業種などによってもトピックとして記載する量は異なり、例えば CO2 排出量の多い事業では、脱炭素に触れ、⼩売などの消費財などを対象にした事業の場合、⾃社の理念や考え⽅などを⽰す傾向にある。
また、経営者のメッセージは企業の財務状況にも依存する傾向にある。例えば、中⻑期的な経営戦略や財務分析に関する記載は、ROE や PBR といった企業パフォーマンスにより記述割合が変わる。特に、資本効率性が⾼い企業や企業価値の⾼い企業の経営者は、投資家に対し、具体的な事業計画など将来にについて⾔及するが、他⽅でパフォーマンスの低い企業は、過去の業績について⾔及するなど将来に対する⾔及に躊躇している可能性がある。さらに固定資産⽐率にみられるように CO2 排出量が多い企業の経営者は、脱炭素に紙⾯を割く傾向にある。
経営者のメッセージは、企業業績や重要課題を踏まえ記述した可能性が⽰唆される。当然、経営者は⾃社の状況を正しく認識しているはずであるが、もしそうではない場合、ガバナンスなどがどのような効果をもたらすのか、あるいは経営者の実際の⾏動やその後の企業業績などにどのような影響をもたらすのかは興味深い点である。

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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本稿では、簡易的に LDA によるトピックの記載傾向を計算し、財務指標との関係を⽰した。統合報告書を基に経営者の意識を把握することを試みたが、記載内容の読みやすさや使いまわし(ボイラープレート)などを⼗分にコントロールできてない。こうした点にも配慮する必要があると考える。

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書評価の試み」第 28 回⼈⼯知能学会⾦融情報学研究会 , pp.138-143, 2022
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