CHATREPORT: Democratizing Sustainability Disclosure Analysis through LLM-based Tools

要約

気候変動に直面して、企業は本当に持続可能な事業運営に向けて実質的な措置を講じているのでしょうか?
包括的な答えは、企業の持続可能性レポートの緻密で情報が豊富な状況の中にあります。
ただし、これらのレポートは膨大で複雑であるため、人間による分析には非常にコストがかかります。
したがって、これらの報告書を大規模に分析するためのリソースを備えている企業は世界中でほんのわずかであり、それが持続可能性報告書の透明性の欠如につながっています。
LLM ベースの自動分析ツールを利害関係者に提供することは、持続可能性レポートの分析を民主化する有望な方法となり得ます。
ただし、そのようなツールの開発は、(1) LLM の幻覚、(2) AI 開発ループにドメインの専門家を参加させるのが非効率であるため、困難です。
この論文では、企業の持続可能性レポートの分析を自動化する新しい LLM ベースのシステムである ChatReport について説明します。このシステムは、(1) 幻覚の害を軽減するために回答を追跡可能にし、(2) 開発に分野の専門家を積極的に関与させることによって、既存の課題に対処します。
ループ。
私たちは、方法論、注釈付きのデータセット、および 1,015 件のレポートの生成された分析を公開しています。

要約(オリジナル)

In the face of climate change, are companies really taking substantial steps toward more sustainable operations? A comprehensive answer lies in the dense, information-rich landscape of corporate sustainability reports. However, the sheer volume and complexity of these reports make human analysis very costly. Therefore, only a few entities worldwide have the resources to analyze these reports at scale, which leads to a lack of transparency in sustainability reporting. Empowering stakeholders with LLM-based automatic analysis tools can be a promising way to democratize sustainability report analysis. However, developing such tools is challenging due to (1) the hallucination of LLMs and (2) the inefficiency of bringing domain experts into the AI development loop. In this paper, we ChatReport, a novel LLM-based system to automate the analysis of corporate sustainability reports, addressing existing challenges by (1) making the answers traceable to reduce the harm of hallucination and (2) actively involving domain experts in the development loop. We make our methodology, annotated datasets, and generated analyses of 1015 reports publicly available.

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