近年,拡大するESG投資に対し,従来の評価基準における開示の有無だけでは不十分という課題を解決すべく,バリューモデルは81の明確な目標を設定し企業のサステナビリティ活動を評価する枠組みを提示している.本稿では,バリューモデルの168のサブゴールうち従業員向け42サブゴールを対象に,大規模言語モデル（LLM）を用いた情報抽出を検証した.具体的には,企業のサステナビリティレポートトに対し「従業員のメンタルヘルス施策」などの定量および定性情報を抽出するプロンプトを設計し,LLMのツールのひとつであるChatPDFからの回答を人手で検証したところ,報告書の表のレイアウトや類義語の違いなどに起因して未抽出情報率が企業ごとに20～40%台と大きく異なることが示された.この結果は,LLM活用の際,レポート側のレイアウトや抽出に適した類義語のプロンプト設計が重要であることを示している.

近年,企業活動の環境･社会課題への影響が拡大する中,企業のESG（環境・社会・ガバナンス）のリスクと機会を捉えたESG投資が拡大している.それに伴い,企業のESGの側面を評価し,ESG投資に活用する動きが広がっている.しかし,従来のESG評価には,いくつかの課題が指摘されている.まず,ESG情報を客観的に評価する統一的な基準がないこと,アナリストによる評価バイアス,評価機関同士の評価結果の不一致,そして企業のグリーンウォッシングの可能性などの問題が指摘されている（Bergetal.,2022;Boiraletal.,2021;IOSCO,2021）.これらの課題に対し,近年,AI技術の急速な進展により,機械学習や自然言語処理などのAI技術をESG評価に活用する画期的な取り組みが見られるようになった（Macphersonetal.,2021;Nakaoetal.,2023）.たとえば,AIによる大量のサステナビリティ情報のテキスト分析は,ESG評価結果の整合性に貢献している（Macphersonetal.,2021;中尾他,2023）.また,AI技術の発展により,大規模言語モデル（LLM）を活用した企業のサステナビリティ情報分析も展開されている（Zouetal.,2023;Mishra,2023）これにより,企業が発行している非構造化テキストからの情報抽出と,産業・地域横断的なサステナビリティ活動の分析が可能となってきている（Zouetal.,2023;Mishra,2023）.しかしながら,これらの研究は既存のESG評価やサステナビリティ開示基準に依拠しており,ESG評価の根本的な課題解決には至っていない（Nakao,2024）.このような状況に対し,同志社大学社会価値研究センターが開発したバリューモデルは,方針や開示基準の遵守にとどまらず,明確に定義された目標設定を重視する評価枠組みを提示している（Sugaietal.,2021,2022,2023）.例えば,人権に関する取り組みでは,人権侵害の発生件数ゼロといった具体的な数値目標の設定を求めることで,グリーンウォッシュのような表面的な対応を防ぎ,実質的なサステナビリティ活動を促進する（Sugaietal.,2021,2022,2023）.しかし,バリューモデルは具体的な数値目標設定を重視することで従来のESG評価の課題解決を図っているが,非構造データであるサステナビリティ情報から関連する目標や実績を効率的に抽出することが課題となっている（Sugaietal.,2023）.そこで,本稿では,バリューモデルに基づくESG評価の実現を目指し,LLM（大規模言語モデル）を活用することで,サステナビリティ情報からのバリューモデルの評価に必要な情報の抽出に取り組む.具体的には,バリューモデルのESG評価に必要な情報抽出を行うLLMのプロンプトを作成し,LLMが情報抽出可能なケースと情報抽出が困難なケースを検.証する.本稿での対象は,バリューモデルの特に,従業員の健康やウェルビーイングへの取り組みである42の目標を抽出する.なお,企業の従業員の取り組みは,従業員の定着率や生産性,また企業価値向上につながる内容であるが,企業によってはその取り組みに差が見られるものと指摘されている.本稿ではバリューモデルに基づく目標に対して,LLMのプロンプト工夫を活用し,従業員向けのサステナビリティ情報に関する情報抽出を効率化し,定量的かつ定性的に情報抽出する手法を検討し,その情報抽出の課題を検討する.