なスキルが適切に取締役会に備えられているのかを株式会社のガバナンスの中核を担う取締役会の構確認・判断することができる。そのため、取締役の成は、時代の変化に伴い透明性や多様性の確保が求スキル・マトリックスはベストプラクティスとしてめられてきた。近年では、取締役会の機能強化を支認識されている[2]。える手段としてスキル・マトリックスが注目されてその一方で、スキル・マトリックスの作成は各企いる。しかし、その作成は各企業に委ねられ、客観業に委ねられていることもあり、依然として「見た性や標準化の欠如が課題となっている。そこで本研目」を揃える範疇から出ることができず、実態を表究では、取締役のスキル・マトリックス分類モデルしていないケースも散見される。また、新任取締役の開発を行う。具体的には企業の公開している取締の選任にあたっては、取締役会の現在のスキルセッ役推薦理由文からスキルを抽出・データセットを作トと不足しているスキルを識別し、弱点を補うこと成し、スキルを定義するとともに，スキル分類を多が求められるが[3]、現状のスキル・マトリックスはラベル問題として定義する。その上で、ラベル不均定性的なデータが中心であり、評価の客観性や標準衡に対応する学習フレームワークを提案し、その有化が課題となっている。効性を実証した。このような背景を踏まえ、本研究では、企業が公開している取締役の選任に関するテキストデータ

を活用し、取締役のスキル・マトリックスを自動作取締役が持つスキルや専門性を可視化し、取締役成するモデルを開発する。具体的には、まずスキル会の機能をより具体的に評価する手段として「スキとして認識する取締役のスキルセットの定義を行ル・マトリックス」が注目を集めている。米国におう。次に、株主総会招集通知や株主総会参考書類にいて取締役のスキルは、2002年のSOX法以降に関記載された取締役推薦理由文と、そこから読み取れ心が高まり、上場企業に財務専門知識の開示を義るスキルのラベルを付与したデータセットを作成す務付けている[1]。日本においても，2021年6月のる。そして、推薦理由文を入力として、該当する取コーポレートガバナンス改定1）により企業の取締役締役のスキル(マトリックス)を出力する多ラベル会のスキル・マトリックスの開示が推奨される等、分類モデルを構築する。なお、取締役が保有するス制度的発展も進んでいる。企業はスキル・マトリッキルには偏りが存在することから、スキルごとの二クスを開示することによって、自社の取締役会が、値分類モデルを学習させる方法と、他ラベル分類モ経営方針や事業戦略等に照らして適切な知識・能デルを学習させる方法の比較も行う。交差検証によ力・経験等を備えており、十分な実効性を有するこり、スキル・マトリックスの予測精度を実証的に検とを伝えることができる。また、投資家等のステー証する。クホルダーからすると、開示されたスキル・マト本研究の手法により、実際の推薦理由文からスキルを抽出し、取締役の経験等の実態に基づいたスキ1）https://www.jpx.co.jp/news/1020/20210611-01.html―2751―.ル・マトリックスを作成することが可能となる。また異なる企業間でのスキル表現を統一的な形式に変換し、比較可能なデータセットを生成できる。さらに企業が明示していないスキルについても、推薦理由文の記述から関連するスキルを推定でき、現在の取締役会が備えているスキルと、理想的なスキルセットとの間のギャップを定量的に分析することが可能となる。