[1O3-GS-11] AIと社会：

[1O3-GS-11-05] サステナビリティ・トランスフォーメーションに向けたマクロ環境モニタリングに基づくマテリアリティ分析

〇山本 昂¹、篠崎 玲菜²、篠原 滉¹、毛利 研¹ (1. デロイト トーマツ リスクアドバイザリー合同会社 デロイトアナリティクス、2. デロイト トーマツ リスクアドバイザリー合同会社 ゼネラルアドバイザー)

キーワード：大規模言語モデル、スタッキング、サステナビリティ・トランスフォーメーション、マクロ環境モニタリング、文章分類

サステナビリティ・トランスフォーメーション（SX）とは、企業が持続可能性を重視した経営に転換することを指す。そのために、マクロ環境モニタリングに対する予測からあらゆる利害関係者と協働しながら事業を行うことが強く求められる。 本研究ではSX関連ニュース記事中に出現する技術革新、特許、投資動向などについて言及している「文」を分類（技術的要因文）、時系列分析やトピック分類にて市場動向を検証、重要課題の特定（マテリアリティ分析）を試みた。 技術的要因文など明確な定義づけが可能でない分類問題を解くタスクは、SXのみならず地政学リスクなどのモニタリング時における共通の課題となる。そこで、本研究にて大規模言語モデルをスタッキングすることでアノテーションの揺らぎを低減させ、高精度な分類器を構築した。 SXの「脱炭素」に関する技術の普及は、新たな技術が研究開発段階から市場化へ移行する「整備期」に位置づけられ、特にエネルギー業界が重要課題の大部分（全体の約30%程度）を占めることが分かった。