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<ESG革新的サービス＞ ソーシャルインパクト・リサーチとScrumyは、生成AIを活用した「インパクト加重会計自動生成システム@」を開発し、低価格でインパクト加重会計支援サービスを提供開始!!?
[23/09/28]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
日本でインパクト加重会計による開示が行われたのは、積水化学工業、損保ホールディングス、エーザイの3社のみ。ソーシャルインパクト・リサーチは上記2社の支援し、インパクト加重会計のスペシャリスト集団です。
今般、生成AIを活用した「インパクト加重会計自動生成システム@」を開発し、上場企業のインパクト加重会計による開示を3ヶ月、300万円から実現します。
ご興味、ご相談はこちらから：https://forms.gle/2HUPQYa5FRdVDZCPA
インパクト加重会計の課題:
日本でインパクト加重会計による開示が行われたのは、積水化学工業、損保ホールディングス、エーザイの3社のみです。ソーシャルインパクト・リサーチは上記2社のインパクト加重会計の開示支援を行いました。
しかしながら、現状のインパクト加重会計には以下の課題があります。
現状のインパクト加重会計の課題
データの入手と品質: インパクト加重会計には多様なデータが必要ですが、その収集や品質の確保が課題となる場合があります。企業の内部データや外部データの収集、整理、正確な評価が困難な場合があります。
評価基準の欠如: インパクト加重会計では、インパクトの評価基準や重み付けの方法が必要ですが、一般的な基準の欠如や異なるステークホルダーの関心事に対応する難しさがあります。評価基準の統一性や信頼性の確保が求められます。
複雑性と主観性: インパクト加重会計は多くの要素や指標を扱うため、その複雑性と主観性が課題となることがあります。指標の選択や加重付けの方法によって異なる結果が得られることがあり、比較や報告の一貫性が損なわれる可能性があります。
限定的なモデル: インパクト加重会計にはモデルやアルゴリズムが必要ですが、その限定性が課題となることがあります。モデルの設計やパラメータの選択によって、特定のインパクトや要素の評価が不十分になる場合があります。
透明性と説明責任: インパクト加重会計の結果は企業の透明性と説明責任に関わる重要な情報ですが、その説明責任が不十分な場合があります。結果の根拠や計算方法の説明が不明確であったり、ステークホルダーへの開示や報告が不十分であったりすることが課題となります。
解決策
ソーシャルインパクト・リサーチとScrumyは共同で、生成AIを活用したインパクト加重会計自動生成システム@を開発し、低価格でインパクト加重会計支援サービスを提供開始します
解決方法
データの入手と品質: 生成AIは大量のデータを処理し、関連性や品質を高い精度で抽出する能力を持っています。インパクト加重会計に必要なデータの収集や評価において、生成AIを活用することで効率的で正確なデータ処理が可能となります。
評価基準の欠如: 生成AIは学習データに基づいてパターンや関係性を学習するため、複数のステークホルダーの関心事や評価基準を組み込むことができます。生成AIを活用することで、統一性のある評価基準の策定や異なる要素の重み付けの方法を柔軟に適用できます。
複雑性と主観性: 生成AIは複雑なデータや指標を処理し、パターンや関係性を抽出することができます。これにより、インパクト加重会計における指標の選択や加重付けの方法に関する客観的な判断を支援します。また、生成AIは透明性の高いモデルを構築することも可能であり、結果の説明可能性を向上させることができます。
モデルの拡張性: 生成AIは柔軟なモデル構築が可能であり、特定のインパクトや要素の評価が不十分な場合でも、学習データやモデルのアーキテクチャの改善によって対応できます。これにより、より包括的で妥当なインパクト加重会計のモデルを構築することができます。
透明性と説明責任: 生成AIを活用する場合でも、透明性と説明責任は重要な要素です。生成AIの結果を説明し、計算方法やモデルの根拠を明確に示すことで、透明性を確保します。また、生成AIの意思決定プロセスに関する情報を開示し、ステークホルダーに対する説明責任を果たすことができます。
料金体系
インパクト加重会計による開示を3ヶ月、300万円で実現することができます。
株式会社ソーシャルインパクト・リサーチ 代表 熊沢拓
[画像1: https://prtimes.jp/i/80272/26/resize/d80272-26-8ffdc48ccc53159f9d59-0.jpg ]
慶応大学大学院修士課程修了。
早稲田大学大学院環境・エネルギー研究科博士課程、
日本合同ファイナンス（JAFCO）、
ソフトバンクインターネットファンド ファンドマネジャー、
（ソフトバンクグループでナンバーワンのトラックレコード）、
ウィットキャピタル ITセクターアナリスト、
HSBC銀行 投資銀行部門 アソシエイトダイレクター、
三菱UFJキャピタル シニアアナリスト、を経て
平成22年に当社を設立。
株式会社Scrumy 代表取締役CEO 笹埜健斗
[画像2: https://prtimes.jp/i/80272/26/resize/d80272-26-02bea739b2b81cd441df-1.jpg ]
サステナビリティ学者、SDGs社会起業家。京都大学法学部、東京大学大学院情報学環・学際情報学府を経て、各業界のCSOやSDGs戦略顧問を歴任。現在、SDGsを経営や教育に応用するための「サステナビリティ学」の第一人者として共同研究やChatGPTを活用した技術開発をリード。主な単著論文「持続可能なIoMTセキュリティに向けた法政策―サステイナビリティ学の視座からの政策提言―」など。
今般、生成AIを活用した「インパクト加重会計自動生成システム@」を開発し、上場企業のインパクト加重会計による開示を3ヶ月、300万円から実現します。
ご興味、ご相談はこちらから：https://forms.gle/2HUPQYa5FRdVDZCPA
インパクト加重会計の課題:
日本でインパクト加重会計による開示が行われたのは、積水化学工業、損保ホールディングス、エーザイの3社のみです。ソーシャルインパクト・リサーチは上記2社のインパクト加重会計の開示支援を行いました。
しかしながら、現状のインパクト加重会計には以下の課題があります。
現状のインパクト加重会計の課題
データの入手と品質: インパクト加重会計には多様なデータが必要ですが、その収集や品質の確保が課題となる場合があります。企業の内部データや外部データの収集、整理、正確な評価が困難な場合があります。
評価基準の欠如: インパクト加重会計では、インパクトの評価基準や重み付けの方法が必要ですが、一般的な基準の欠如や異なるステークホルダーの関心事に対応する難しさがあります。評価基準の統一性や信頼性の確保が求められます。
複雑性と主観性: インパクト加重会計は多くの要素や指標を扱うため、その複雑性と主観性が課題となることがあります。指標の選択や加重付けの方法によって異なる結果が得られることがあり、比較や報告の一貫性が損なわれる可能性があります。
限定的なモデル: インパクト加重会計にはモデルやアルゴリズムが必要ですが、その限定性が課題となることがあります。モデルの設計やパラメータの選択によって、特定のインパクトや要素の評価が不十分になる場合があります。
透明性と説明責任: インパクト加重会計の結果は企業の透明性と説明責任に関わる重要な情報ですが、その説明責任が不十分な場合があります。結果の根拠や計算方法の説明が不明確であったり、ステークホルダーへの開示や報告が不十分であったりすることが課題となります。
解決策
ソーシャルインパクト・リサーチとScrumyは共同で、生成AIを活用したインパクト加重会計自動生成システム@を開発し、低価格でインパクト加重会計支援サービスを提供開始します
解決方法
データの入手と品質: 生成AIは大量のデータを処理し、関連性や品質を高い精度で抽出する能力を持っています。インパクト加重会計に必要なデータの収集や評価において、生成AIを活用することで効率的で正確なデータ処理が可能となります。
評価基準の欠如: 生成AIは学習データに基づいてパターンや関係性を学習するため、複数のステークホルダーの関心事や評価基準を組み込むことができます。生成AIを活用することで、統一性のある評価基準の策定や異なる要素の重み付けの方法を柔軟に適用できます。
複雑性と主観性: 生成AIは複雑なデータや指標を処理し、パターンや関係性を抽出することができます。これにより、インパクト加重会計における指標の選択や加重付けの方法に関する客観的な判断を支援します。また、生成AIは透明性の高いモデルを構築することも可能であり、結果の説明可能性を向上させることができます。
モデルの拡張性: 生成AIは柔軟なモデル構築が可能であり、特定のインパクトや要素の評価が不十分な場合でも、学習データやモデルのアーキテクチャの改善によって対応できます。これにより、より包括的で妥当なインパクト加重会計のモデルを構築することができます。
透明性と説明責任: 生成AIを活用する場合でも、透明性と説明責任は重要な要素です。生成AIの結果を説明し、計算方法やモデルの根拠を明確に示すことで、透明性を確保します。また、生成AIの意思決定プロセスに関する情報を開示し、ステークホルダーに対する説明責任を果たすことができます。
料金体系
インパクト加重会計による開示を3ヶ月、300万円で実現することができます。
株式会社ソーシャルインパクト・リサーチ 代表 熊沢拓
[画像1: https://prtimes.jp/i/80272/26/resize/d80272-26-8ffdc48ccc53159f9d59-0.jpg ]
慶応大学大学院修士課程修了。
早稲田大学大学院環境・エネルギー研究科博士課程、
日本合同ファイナンス（JAFCO）、
ソフトバンクインターネットファンド ファンドマネジャー、
（ソフトバンクグループでナンバーワンのトラックレコード）、
ウィットキャピタル ITセクターアナリスト、
HSBC銀行 投資銀行部門 アソシエイトダイレクター、
三菱UFJキャピタル シニアアナリスト、を経て
平成22年に当社を設立。
株式会社Scrumy 代表取締役CEO 笹埜健斗
[画像2: https://prtimes.jp/i/80272/26/resize/d80272-26-02bea739b2b81cd441df-1.jpg ]
サステナビリティ学者、SDGs社会起業家。京都大学法学部、東京大学大学院情報学環・学際情報学府を経て、各業界のCSOやSDGs戦略顧問を歴任。現在、SDGsを経営や教育に応用するための「サステナビリティ学」の第一人者として共同研究やChatGPTを活用した技術開発をリード。主な単著論文「持続可能なIoMTセキュリティに向けた法政策―サステイナビリティ学の視座からの政策提言―」など。
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