近年ESG という言葉が急速に普及し、企業は企業の長期的な成長に影響するESG 活動という環境や社会に配慮した活動を求められるようになった。そこで従来の投資手法である売上高や利益などの財務指標のみを重要視した投資手法ではなく、ESG への取り組みという非財務情報の要素も考慮した経営を行う企業に投資する、「ESG 投資」が台頭してきている。本研究では、実際に企業が行っているESG 活動の動向や実績などの記事をロイターニュース記事から取得し、どの企業に投資するのがよいのかという判断材料を作ることが目的となる。具体的には、ロイター記事に対してアノテーションを行いロイター記事データセットを作成し、作成したデータセットに対してBERT のファインチューニングを行い、ESG の文章分類を行うことでESG 関連文の抽出を行った。その結果、BERT のファインチューニングモデルは高い性能を発揮した。またSHAP 値による判断根拠となる単語を可視化したことでモデルの有効性を示せたとともに、重要語の抽出が行えた。
