取締役推薦理由文を用いた取締役のスキル・マトリックス分類モデルの開発

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