近年の資産運用分野では，財務情報である売上や利益だけでなく，非財務情報である環境(Environment)，社会(Social)，企業統治(Governance)の3 つの観点を考慮して投資を行う「ESG投資」が世界的に広まりつつある．そのためESG 投資において，企業によるESG 情報を判断材料として獲得することは重要である．日本においては，企業の自社のESG 情報を開示する手段として統合報告書がある．決算短信や有価証券報告書のような他の金融テキストとは異なり，統合報告書には企業の財務情報に加え非財務情報が開示されており，ESG 投資を行う上で重要な情報源であると言える．しかし，統合報告書の中には100 ページを超えるものもあり，人手でESG 情報を探すには多くの時間と労力が必要となる．統合報告書においてESG 情報が存在する位置を自動で推定することが可能になれば，例えば，企業の成長・持続可能性を判断し，投資リスクを抑えることが可能となる，そこで本研究では，ESG に関連する内容についての記述が含まれるページをESG 関連ページと定義し，機械学習手法を用いて統合報告書からESG 関連ページを推定する手法を提案する．
