本研究では､企業のｳｪﾌﾞｻｲﾄ上のESG情報の効率的な収集手法を提案する｡ESG情報は投資判断や企業評価において極めて重要な情報であるが､ESG情報自体が多岐に渡り､企業のHPや統合報告書等､多くの場所に分散している｡そのため､ESG情報の収集には多くの時間が必要になるとともに､包括的な収集が困難であるという課題が存在する｡そこで､本研究では機械学習を活用し､当該課題に対処するための次の二つの問題に取り組む｡まず､企業HPのURLからESG情報の存在の有無を二値分類する問題に取り組む｡次に､ESG情報が存在すると判定されたｳｪﾌﾞｻｲﾄ本文から､実際にESG情報が含まれるかを判定する問題に取り組む｡前者の二値分類問題においてはF1ｽｺｱ0.924を達成し､後者の本文判定問題においてはF1ｽｺｱ0.986を達成した｡これらの結果は､機械学習を用いることでESG情報の効率的かつ広範な取得が可能であることを示している｡
