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

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。