サステナビリティ情報開示への要請は世界的な潮流として高まっている．この動向を受け，TCFDは，気候変動に関する11の推奨開示項目を設定し，実際の開示に対する規範としての活用を求めている．開示情報は多様な形式で記載されるため，推奨開示項目の充足状況の調査には膨大な資料の分析が必要となり，多大なコストを要する．機械的に開示箇所の判定を行う手法により，このコストを一定程度削減できると考えられる．本稿では，TCFD推奨開示項目の開示箇所判定のために実施した一連の施策を報告する．具体的には，各項目の自動判定のためのより基本的な単位(TCFD推奨開示項目クライテリア)への分解と，各クライテリアに対するゼロショットテキスト分類の性能を検証した．

気候変動への対応をはじめとするサステナビリティ(ESG要素を含む中長期的な持続可能性)に関する課題は，中長期的な企業価値の向上を目指す中で，重要な経営課題であるとの意識が高まっている．この中で，金融安定理事会によって気候関連財務情報開示タスクフォース(TaskForceonClimate-relatedFinancialDisclosures,TCFD)1）が設立され，投資家に適切な投資判断を促すための効率的な気候関連財務情報開示に関する議論が行われてきた．2017年に公表された「RecommendationsoftheTaskForceonClimate-relatedFinancialDisclosures」[1](以下，TCFD提言)では，気候変動に関する「ガバナンス」「戦略」「リスク管理」「指標と目標」の4点からなる構成要素と，これらに連なる11の推奨開1）https://www.fsb-tcfd.org/示項目(以下，TCFD推奨開示項目)が設定された．日本取引所グループでは上場会社によるサステナビリティ情報に関する開示(以下，サステナビリティ情報開示)におけるTCFD提言の充足状況の把握のため，実態調査を実施している[2]．サステナビリティ情報開示は各社の資料上に自然言語を始めとした多様な形式で記載され，情報が構造化されていないことから，TCFD推奨開示項目の充足状況の調査には必然的に資料の読解が必要となる．上場会社全ての資料に対して人手での分析を実施する負担は高く，自動的な開示項目の該当箇所の手法が望まれる．しかしながら，従来の機械学習に基づく手法では，学習データの構築に係るコストが大きい．本研究では，上場会社の有価証券報告書におけるサステナビリティ情報開示を対象に，大規模言語モデル(以下，LLMs)を用いたゼロショットテキスト分類により，TCFD推奨開示項目の充足状況を機械的に分類する手法を提案する．また，原文の11項目のTCFD推奨開示項目では，判断基準の曖昧さに起因して，人手の判断に高い専門性を要する．そこで，TCFD提言で開示が推奨されている11項目について，各企業の開示内容がそれぞれの項目に沿った情報開示であるかどうかを検討するための判断基準.として，合計27種類からなるTCFD推奨開示項目クライテリア(以下，本クライテリア)を作成した．そして，本クライテリアのそれぞれに対して，人手で作成した100件の正解データを元に，提案手法の性能を検証した．本研究の流れを図1に示す．