ESG 観察丨ESG 評価における AI の役割の合理的な見解

現在、人工知能 (AI) はさまざまな分野で広く活用されており、テクノロジーコミュニティや資本市場でも注目を集めています。 ESG格付け会社の多くも、格付け手法の導入においてAIの活用について言及しています。たとえば、Miaoying Technology は AI アルゴリズムを使用して温室効果ガス排出量やエネルギー消費などのコアデータを多次元的に推定し、企業情報開示のギャップを埋めています; Weizhong Lanyue は AI を使用して高周波データと低周波データの融合、データ処理の自動化を実現しています評価の更新により、リアルタイムで独立した効果的な ESG スコアと指数が提供されます。

これは、AIの助けを借りて、ESG格付けの問題点や困難が一つずつ解決され、関連する作業が完全にAIに置き換えられることを意味するのでしょうか?

ESG 評価プロセス全体に AI テクノロジーを統合することで、主に次の側面に反映される評価の効率と精度が向上するのは事実です。

2 つ目はインテリジェントなスコアリングです。専門家のスコアリングルールに基づいて、セマンティック分析と理解に AI テクノロジーを適用することで、ESG 評価における定性的指標のスコアリングに客観的な基準がないという問題点をある程度解決できます。例えば、上場企業の環境経営を評価するESG評価制度では、まずエキスパートルールを設定し、企業の定期報告書やESG関連報告書をAI技術で分析し、企業が定性的な経営を行っているかどうかを判定することができます。環境管理や対策に関する目標を記述し、ルールに基づいて点数を付けます。 AI インテリジェント スコアリングは手動スコアリングよりも高速で、スコアリングの精度と客観性を向上させることができます。

3 つ目はインテリジェントな分析です。 AI は、機械学習や自然言語処理テクノロジーを使用して、大量のデータ (テキスト情報を含む) から ESG パフォーマンスにとって価値がある可能性のある関係、パターン、傾向を発掘するなど、分析作業で ESG 専門家の支援を行うことができます。評価モデリングの段階では、モデルを評価して補助的な最適化作業を実行できます。

4 つ目は、インテリジェントなビジュアル ディスプレイです。 ESG成果適用段階では、インタラクティブビジュアライゼーション技術を活用し、ESGデータをインタラクティブかつ簡潔でわかりやすい図表や画像などの表示形式に可視化することで、データ情報をより明確に理解し、伝えやすくします。

ただし、AI が ESG 専門家の仕事を完全に置き換えることは依然として困難であることも認識する必要があります。これは、特に次の側面に反映されています。

最初はデータ収集です。 ESGデータは、標準化・国際化が進んでいる財務データとは異なり、定義や測定基準が曖昧な定性的な情報が含まれており、人手による情報収集を完全に代替できるAIツールは現時点では存在しません。例えば、従業員の課題レベルで、従業員の満足度や会社に対する文化的アイデンティティを評価する場合、従業員との綿密なコミュニケーションや、徹底した詳細な調査・研究を通じて有効なデータを取得する必要があります。

2 番目はデータ品質です。 AI による定性データの抽出精度は 100% に達することはできません。現在、企業の環境管理目標などの一部の単純な情報については、機械学習を使用して企業の環境管理目標と思われる箇所を抽出することができ、90% の精度を達成できますが、次のような一部の複雑な情報については、コーポレートガバナンス、戦略、リスク管理、気候変動への対応目標に関する情報を抽出するTCFD（気候関連財務情報開示ワーキンググループ）フレームワークは、現在60％の精度しか達成できていない。

3 つ目はデータ予測です。 ESG 評価は、環境、社会、ガバナンスにおける数十の問題をカバーしており、100 を超える主要指標が含まれています。多くの指標は非線形特性を示し、不確実性が非常に高くなります。将来の変化は、機械が学習したデータセットを超える可能性があります。 AI テクノロジーを使用した欠落指標の予測精度も、時間の経過とともに低下します。

4 番目は、重量を決定することです。効果的なESG格付けは、さまざまな業界の類似点と相違点の分析から始まり、各業界に対応する実質的な課題を設定し、その課題と他の課題の相対的な重要性によって重み付けが決定されます。ただし、AI アルゴリズムは履歴データを考慮して変数間の関係と重みを推定するだけであり、さまざまな業界における業界固有の問題の重要度ランキングを完全に理解することはできません。

5番目は道徳と倫理です。人権、男女平等、反差別などのESG問題には道徳的倫理が関係します。これらの問題の質の判断は主観的であり、複雑な感情的認知と経験が必要です。AIはアルゴリズムに組み込まれた道徳的および倫理的原則に基づいてのみ意思決定を行うことができます。価値判断をすること自体には、善悪を判断する能力はありません。

6 番目はプライバシーとセキュリティです。 ESG には環境や社会の機密問題が含まれます。AI はデータ処理時にユーザーを匿名化できますが、本質的には、セキュリティとプライバシー保護の技術や規制がまだ成熟していない場合に AI システムを使用してデータを収集するツールであり、これらの機密データを分析および処理することで、一部の機密情報が公開されるため、プライバシー セキュリティの問題を完全には解決できません。

人工知能は発展し続けるため、将来の新しいテクノロジーにより、ESG 格付けが直面する問題がある程度軽減されるか、軽減される可能性があります。しかしながら、総合的な評価手法としての ESG 格付けは非常に複雑であり、ESG 専門家は依然として ESG 問題の倫理的判断や業界固有のテーマの設定を十分に考慮する必要があり、定性的な情報の質の高い抽出にも依存する必要があります。 ESG専門家が多数在籍。したがって、予見可能な将来において、AI が ESG 専門家の仕事を完全に置き換えることはできません。

編集者:ワン・ジャンイー

校正:ヤン・リリン

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