研究活動情報

• Integrated reporting as organisational practice: a case study from Japan

  Yiting Weng, Katsuhiko Kokubu, Ataur Belal, Alex Wright

  2026年12月, Accounting, Auditing & Accountability Journal

  研究論文（学術雑誌）


• Revisiting sustainability disclosure theories: Evidence from corporate climate change disclosure in the United States and Japan

  Jin Dong Park, Kimitaka Nishitani, Katsuhiko Kokubu, Martin Freedman, Yiting Weng

  2023年01月, Journal of Cleaner Production, 英語

  研究論文（学術雑誌）

• Starting Academia Differently (Doing Academia Differently)

  分担執筆, Routledge, 2026年07月, ISBN: 9781040679852

• From Global Norms to Domestic Governance: Rethinking the Institutionalisation of Sustainability Disclosure in Japan

  ASFAAG 5th Annual Conference 2025, London, 2025年07月, 英語

  口頭発表（一般）


• Integrated Reporting Practices in Japan: A Practice-Based Case Study

  33rd International Congress on Social and Environmental Accounting Research, St Andrews, 2023年08月, 英語

  口頭発表（一般）


• 日本企業における統合報告実践――実践に基づく事例研究

  社会関連会計学会, 2023年07月


• 統合報告から価値創造へ:統合思考の役割

  社会関連会計学会, 2021年07月, 日本語

  口頭発表（一般）

• バリューモデルに基づく目標志向型サステナビリティ情報開示と評価に関する総合的研究

  中尾 悠利子, 田中 優希, 牟禮 恵美子, 須貝 フィリップ, 石野 亜耶, Weng Yiting, 國部 克彦, 星野 俊也, 北田 皓嗣

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 基盤研究(B), 関西大学, 2025年04月 - 2029年03月


• 資本市場における情報ニーズと制度設計の適合性：日本のサステナビリティ情報開示をめぐって

  公益財団法人石井記念証券研究振興財団, 2025年04月 - 2028年03月, 研究代表者


• 会計の視点から見る進化する国際サステナビリティ基準への組織適応

  Weng Yiting

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 若手研究, 神戸大学, 2025年04月 - 2028年03月


• エフェクチュエーションによる価値創造プロセスに関する総合的研究

  國部 克彦, 竹中 毅, 鈴木 竜太, 栗木 契, 山田 仁一郎, 川上 智子, 吉田 満梨, 天王寺谷 達将, Weng Yiting, SUN QI, 伊藤 智明, 田路 則子, 山口 みどり

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 基盤研究(A), 神戸大学, 2024年04月 - 2028年03月


• AIによるESG情報分析と評価モデルに関する総合的研究

  中尾 悠利子, 石野 亜耶, 國部 克彦, 須貝 フィリップ, 田中 優希, 牟禮 恵美子, 奥田 真也, Weng Yiting, 西谷 公孝, 越智 信仁, 大西 靖, 増子 和起, 北田 皓嗣, 岡田 華奈

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 基盤研究(B), 関西大学, 2022年04月 - 2025年03月

  本研究では、ESG評価機関に独占されてきたESG評価を、AIを活用して誰でも評価可能とすることを目的に、企業のESG情報開示を対象としたAIによるESG評価モデルの構築を実施した。 先行研究レビューより、既存のESG評価機関のスコアをもとにAIのモデルを構築している研究は存在するものの、企業のESG情報開示を直接対象としてAIによる推定モデルを構築している研究は見当たらないことを確認した。そこで本研究では、RobecoSAMのESG評価モデルを参考に、企業の開示するESG情報からAIを用いてESG評価の推定を試みた。 具体的には、Bloombergのデータベースから1300社のESGのスコアを収集し、ニューラルネットワークの一手法であるDeep Averaging Networks（DAN）を用いて、ESG報告のテキストと企業の業種情報からRobecoSAMのESGスコアの下位企業を推定するモデルを構築した。その結果、経済スコア、環境スコア、社会スコアの推定において、F値がそれぞれ0.70、0.67、0.75という一定の精度が得られた。本研究の特徴は、誰でも入手可能な公表媒体であるESG報告を対象に、AIによるESG評価の推定モデルを構築したことにある。この技術の発展により、ESG評価機関に独占されていた分析を投資家と企業に開放することができれば、ESG投資のより民主的で多様な発展に貢献できると考えられる。 今後は、本研究で構築したモデルと、GRI対照表を用いたESG評価の推定モデルとの比較を行い、より精度の高いESG評価の推定手法の確立を目指す。また、ESG報告以外の企業の開示情報も活用し、より多面的なESG評価の推定を試みることで、AIを活用したESG評価の可能性を展開することを検討している。


• Integrated Reporting Practices in a Japanese Company: A Practice-Based Case Analysis

  公益財団法人牧誠財団, 公益財団法人牧誠財団 2023年度第一次研究助成, 2023年07月 - 2024年06月, 研究代表者