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ESG評価を支える自然言語処理基盤の構築
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ESG評価を支える自然言語処理基盤の構築
1.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. ESG評価を支える自然言語処理基盤の構築 戦略技術センター 久保隆宏
2.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. 2 Agenda ESG投資とは ESG評価の課題 自然言語処理による支援 課題
3.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. 3 久保隆宏 TIS株式会社 戦略技術センター 化学系メーカーの業務コンサルタント出身 既存の技術では業務改善を行える範囲に限界があるとの実感から、戦 略技術センターへと異動 現在は会計/投資の現場で使える要約の実現を目指し、主にESG投資へ の活用をテーマに研究中。 自己紹介 チュートリアル講演:深層学習 の判断根拠を理解するための研 究とその意義(@PRMU 2017) 機械学習をシステムに組み込む 際の依存性管理について (@MANABIYA 2018) あるべきESG投資の評価に向け た、自然言語処理の活用 (@CCSE 2019)
4.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. 4 ESG投資とは (1/4) E: Environment S: Social G: Governance 年金積立金管理運用独立行政法人: ESG投資より 売上や利益だけでなく、ESG(=環境/社会/ガバナンス)に関する取り組み を評価する投資。
5.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. 5 ESG投資とは (2/4) 80兆ドルを超える資産がESGを加味して運用されている(2019年)。 日本の国家予算の約84年分 About the PRI 日本の年金(厚生年金/国民年金)の運用を担うGPIF(年金積立金管理運用独 立行政法人)でもESGを考慮している (参考)。 あなたの年金も、(部分的には)ESG投資で運用されている ESGを考慮します という運用機関 ESGが考慮され た資産運用残高
6.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. 6 ESG投資とは (3/4) 「ESGを考慮する」とは具体的に?
7.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. 7 ESG投資とは (4/4) 7つの手法がある。 手法名 概要 ネガティブ・スクリーニング ESG評価が低い企業を除外する ポジティブ・スクリーニング ESG評価が高い企業を組み入れたり、比率を上げる 規範に基づくスクリーニング 国際的な規範に反する企業を除外する インテグレーション 通常の投資基準(経営方針、財務etc)に+ESGを考慮する エンゲージメント 投資先との対話/議決権行使でESG活動を促す テーマ投資 ESGの特定テーマ(気候変動etc)に投資する インパクト投資 ESに貢献する技術/サービス開発企業へ投資する 手法としてはスクリーニング、イ ンテグレーションが多い。 いずれにしてもなんらかの「ESG評価」をベースとしている。
8.
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Inc. All rights reserved. 8 ESG評価の課題 (1/4) 様々な評価機関がスコアを算出し、公開している。 MSCI ESG Ratings FTSE Russells ESG ratings Thomson Reuters Asset4 これらのスコアをベースにESG投資が行われている。 (各投資会社が、独自に企業のESGを評価する体力はない。) 投資パフォーマンスとの関係も、スコアを基に検証されているが・・・
9.
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Inc. All rights reserved. 9 ESG評価の課題 (2/4) 各評価機関のスコアに、相関がない(上図はFTSE/MSCIのスコア相関)。 もちろん評価機関ごとに評価基準は異なる。 しかし、評価の属人性も見過ごせない要因となっている。 ESG 開示スコアとパフォーマンス
10.
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Inc. All rights reserved. 10 ESG評価の課題 (3/4) ESGの取り組みについて書かれた文書(統合報告書)の例(弊社) 数十~百ページ近くあるところもある(×会社数) これを人が読んで評価(ダブルチェックを行う場合もある)
11.
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Inc. All rights reserved. 11 ESG評価の課題 (4/4) マンパワーのみでESG評価をこなすには限界がある。 各評価会社には大きな負荷がかかっている。 企業側も評価のチェックが負担になっている。 評価漏れなどが多く含まれるため。 評価のばらつきは、ESG投資自体の存続意義にも関わる。 機械化により、低コストで一定レベルの評価をできないか? 文書評価のサポート =自然言語処理の出番!
12.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. 12 自然言語処理による支援 自然言語処理による支援として、以下3点を実施する。 文書データの収集 評価対象となる文・段落の絞り込み 自動評価 支援アプローチの全体像 CSR/統合報告書 有価証券報告書等 文書データの 収集 文書データの 整形・整理 テキスト・データ項目の抽出 PDFのテキスト化等 自然言語処理 モデル 文書データと、フィー ドバックから学習 +ルール 評価担当者からの フィードバック
13.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. 13 自然言語処理による支援: 文書データの収集 (1/3) 文書リスト取得 文書取得 XBRL/PDF メタデータ 年次報告書(有価証券報告書) の抽出 一覧の取得 文書取得 CSRポータル サイト Lambdaで一覧を取得、 各文書はSQSを使い並列で取得、 が基本の流れ(StepFunctionでJOB化)。
14.
Copyright © TIS
Inc. All rights reserved. 14 自然言語処理による支援: 文書データの収集 (2/3) 決算書情報・CSR報告書・統合報告書 のメタデータと、決算書数値・株価の 情報をすべて合わせてビュー化。一覧 で見られるように加工。 S3のテーブル化にはGlue Crawler、 ビュー作成にはAthenaを使用。 年次報告書 年次報告書 ビュー CSR報告書 CSR報告書 ビュー 統合ビュー 決算数値データ 株価データ 年集計株価データ 作成したデータ5年分を、 近日無償公開予定です!
15.
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19.
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