ESG評価に対する自然言語処理の活用Workshop

企業のESG評価を効率化するにあたり、自然言語処理の基本的な活用方法を学ぶためのワークショップです。企業のESG評価に関心ある方が3つの知識を得ることで、評価業務の効率化につながる自然言語処理技術の導入や社外ESG評価データの活用について議論をリードできるようになることをゴールにしています。

1. ESG評価の意義と問題点
2. ESG評価に自然言語処理を応用する際のアプローチ方法
3. データ分析業務の効率化進める際に相談可能なパートナー

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1. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ESG評価に対する 自然言語処理の活用Workshop
2. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ワークショップのゴール 企業のESG評価に関心ある方が3つの知識を得ることで、ESG評価業 務の効率化につながる自然言語処理技術の導入、および社外ESG評 価データの活用について議論をリードできるようになること。 1. ESG評価の意義と問題点 2. ESG評価に自然言語処理を応用する際のアプローチ方法 3. データ分析業務の効率化進める際に相談可能なパートナー
3. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ワークショップの時間内で解説しないこと • ハンズオンで使用しているPythonのモジュール、ライブラリ、自 然言語処理技術についての解説。 • 参加されている方のプログラミングスキルが一様ではないため、処理の概 要のみ説明しコードの詳細については解説しません。 • 社内、またデータ分析部門内でトレーニングを検討されている方は Homeworkの期待する支援の欄に要望を記載いただくようお願い致します。
4. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Cybozu Days 2016 Takahiro Kubo / 久保 隆宏 Developer Relation, Machine Learning Career 1. SAPコンサルタント(10年) + kintone エヴァンジェリスト 業務要件定義から開発、運用保守まで一貫した導入支援を実施。 SaaS連携による効率的な業務アプリケーションの開発を模索 している時にkintoneと出会い、エヴァンジェリストとして活動。 2. 機械学習エンジニア (5年) 自然言語処理の研究に従事。対話アプリケーションのプロトタイプ作成、 自然言語処理による企業の非財務情報評価に取り組む。研究部署在籍中、 「Pythonで学ぶ強化学習」「直感 Deep Learning」などを執筆。arXivTimes やNLP若手の会といったコミュニティ活動にも参加。 3. プロダクトマネージャー(2年) プロダクトマネージャーとして非財務情報参照・点検サービスの開発に携わる。 研究開発をプロダクト化する険しい道を泥まみれで進む経験をする。 非財務開示に携わる方、評価する方双方が使えるサービスです！ 4. Developer Relation (0年~) + お父さん0年生 機械学習を活用したプロダクトの開発を学び普及させるためにAWSへ。 Product Manager for Software 2.0 を目指す。 自然言語処理と ESG評価に携わる
5. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Takahiro Kubo / 久保 隆宏 Developer Relation, Machine Learning 企業評価、ESG開示に関する記事を書いたりしています。 有価証券報告書のデータセットを公開しています。
6. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ESGの評価とは ガバナンス Governance 環境 Environmental ▪ 炭素排出量 ▪ 水の使用 ▪ 廃棄物管理方針 ▪ 取締役会の構造 ▪ 役員報酬 ▪ 税務戦略 社会 Society ▪ 労働力の多様性 ▪ 同一賃金の方針 ▪ 健康と安全の方針 自然環境の保全および保護 従業員、サプライヤー、クライアント コミュニティとの関係 会社の取締役会、リスク管理 および株主の権利に関する基準
7. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 40% 専門的に管理されている世界の金融資産110兆USDのうち40%がESGを考慮 — Financial Times: Wall Street’s New Mantra: Green is Good 資産運用業界ではESG評価の重要性が増しています 5億5000万USD ESGデータに最も多額の投資をしている資産運用会社は、2021年に ESG データに 5 億5000万USDを投資すると推定されている — Opimas: ESG Data Market: No Stopping Its Rise Now 2,880億USD 2020年1月から11月までに、投資信託とETFの投資家は、持続可能な資産に 世界全体で2,880億USDを投資。これは2019年に比べて96%の増加 — BlackRock: Larry Fink の 2021 年 CEO へのレター 81% 2020年、世界を代表する持続可能インデックスの 81%が、親インデックスの ベンチマークを上回る — BlackRock: Larry Fink の 2021 年 CEO へのレター
8. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 資産運用会社ではESG評価の実施が当然となりつつあります Schrodersは、すべての投資の 財務分析にESG要因を完全に 統合。 2021 年 1 月 UBSは現在、グローバルのプラ イベートクライアントに対して 従来のソリューションよりも持 続可能なソリューションを推奨。 2020 年 9 月 JP Morgan Asset Managementは、すべての投資 でグローバルなESG統合ポリ シーを展開する予定。 2020 年 7 月 Amundiは、マネージドファン ドにベンチマークインデックス よりも高いESGスコアを持たせ ることを求める予定。 2018 年 10 月 BlackRockは、リスク管理、 ポートフォリオ構築に持続可 能性を考慮することを確約。 2020 年 1 月 Credit Suisseは、すべての投 資にわたる持続可能性を統合す るためのサステナビリティ ・ ファンクションをローンチ。 2020 年 7 月
9. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 資産運用会社ではESG評価の実施が当然となりつつあります GPIF: ESG投資より引用 JPX:機関投資家のESG投資より引用 年金積立金管理運用独立行政法人様の取り組み JPX様のページではESG投資に取り組む機関投資家の 取り組みが紹介されています。
10. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. GPIFのレポートによれば、2017年からの過去4年間で親指数及び 市場平均を概ね上回る結果となっています。 2020年度ESG活動報告書
11. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 現在の業界によるESG評価のアプローチには限界があります スコアリングモデルは独自のもので あるため透明性が欠如しており、ス コアの推進要因を特定するのが困難 多くの場合、更新頻度が低く、 スコアは毎年の企業による開 示によって提供されるため、リ アルタイムのニュースフローは 考慮されていない サードパーティのESG スコア カスタムESGスコアリングモデル プロバイダー間の相関関係がない ため、資産運用会社は多くの場合、 複数のベンダーからスコアをソー シングする必要がある 何百もの異なるデータポイントを業界の フレームワークにマッピングするには、 複雑でカスタマイズされたデータインフ ラストラクチャが必要 顧客の義務や、変化する顧客や規 制当局の報告ニーズを満たすた めに、柔軟性と強力なデータ系 統を持つシステムを要求。 データの調達、クリーニング、処 理、統合、分析をサポートする、 データサイエンス専門家の大規模 なチームが必要 便利だが過信にはリスク ゼロからの構築は困難
12. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. https://www.fsa.go.jp/news/r3/singi/20220203-2.html サードパーティーのESGスコアについては、金融庁でも期待され る行動規範の議論を始めています。
13. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ESG評価に不可欠な非定型・非金融のデータは扱いが困難。 ESGデータを報告するための単一 の基準がないため、多様で不完全 で相関がないデータセットが生成 される 資産運用会社と機関投資家の66％がESG評価の障壁はデータであると報告1 ESGデータのソーシング、クリーニング、処理、統合、分析には多大な手作業が必要。 ESGレポートの頻度が低く 高品質でタイムリーなデータに アクセスするのが困難 ESGスコアリングモデルは ESG要因に 異なる加重評価を使用するため ESG データから投資に関するインサイ トを明らかにするのが難しい 1.BNP Paribas (2019): ESG グローバル調査 データは「原油」に近く精製には困難を伴う。
14. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ESG情報を公開する企業も企業内での収集に苦慮している。 1.BNP Paribas (2019): ESG グローバル調査 「EYサーベイ：上場企業の半数以上がESGデータを手作業で管理」より引用
15. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWSは非定型・非金融のデータを扱うテクノロジーを提供できます データの 調達と購入 データのクリーン アップ、処理、統合 データ分析と 機械学習の適用 独自のESGスコアリ ングモデルを構築 クラス最高のデータの調達や アクセスを簡素化 高品質データの基盤を 速やかに確立 幅広い種類の分析ツールの セットを適用して、スコア推進 要因を特定し、クライアントの 義務を満たす 高度なMLモデルを使用して、 アルファを特定し、差別化さ れたESG提案を構築 AWS Data Exchange Registry of Open Data on AWS Amazon S3 AWS Lake Formation Amazon SageMaker/ Amazon SageMaker Studio Lab Amazon Redshift Amazon Comprehend Amazon Athena AWS Glue データの分析と予測 データの収集と管理 Amazon Textract データの保存、加工を 行うためのサービス群 無料の データ セット有 データの分析、 機械学習を用いた予測/分析を行うためのサービス群 データの調達、 購入を行うためのサービス群
16. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWSは非定型・非金融のデータを扱うテクノロジーを提供できます データの 調達と購入 データのクリーン アップ、処理、統合 データ分析と 機械学習の適用 独自のESGスコアリ ングモデルを構築 クラス最高のデータの調達や アクセスを簡素化 高品質データの基盤を 速やかに確立 幅広い種類の分析ツールの セットを適用して、スコア推進 要因を特定し、クライアントの 義務を満たす 高度なMLモデルを使用して、 アルファを特定し、差別化さ れたESG提案を構築 AWS Data Exchange Registry of Open Data on AWS Amazon S3 AWS Lake Formation Amazon SageMaker/ Amazon SageMaker Studio Lab Amazon Redshift Amazon Comprehend Amazon Athena AWS Glue データの分析と予測 データの収集と管理 Amazon Textract データの保存、加工を 行うためのサービス群 無料の データ セット有 データの分析、 機械学習を用いた予測/分析を行うためのサービス群 データの調達、 購入を行うためのサービス群 原油から加工するより、 ガソリンや灯油から始めるほうが楽 ガソリンスタンドのような インフラがあると活用が楽
17. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ESG投資理解度チェック ESG評価について誤っている記載はどれか 1. ESGの評価は重要だが、投資パフォーマンスはでない。 2. 海外で投資効果は出ているが国内では出ていない。 3. ESG評価を行うには非定型・非金融のデータの扱いが課題。 4. ESG評価は外部機関のスコアを買えばよい。 5. データサイエンティストが少なくともクラウドのマネージドサー ビスを利用することでデータを活用することは可能。
18. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ESG投資理解度チェック ESG評価について誤っている記載はどれか 1. ESGの評価は重要だが、投資パフォーマンスはでない。 2. 海外で投資効果は出ているが国内では出ていない。 3. ESG評価を行うには非定型・非金融のデータの扱いが課題。 4. ESG評価は外部機関のスコアを買えばよい。 5. データサイエンティストが少なくともクラウドのマネージドサー ビスを利用することでデータを活用することは可能。
19. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 本日は原油状態のデータであるIRテキストを自然言語処理し、 ESG評価モデルを動かすまでをハンズオンで実施します。 画像処理 自然言語処理 音声処理 動画処理 時系列データ処理 予測精度向上 業務効率化 顧客サポート IRテキスト 記者会見動画 News 企業財務情報 株式注文情報 金融統計 速報値 気象情報 衛星写真 船舶航行情報 特許情報 POS売上データ 企業統計 交通量 カード利用情報 非定型 定型 金融 非金融 色付きの範囲が、いわゆる 「オルタナティブデータ」 Amazon SageMaker Studio Lab
20. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ハンズオンで得られる知見 1. 原油状態のデータを扱うことの難しさ。 2. 基本的なテキストデータの精製プロセス。 3. 基本的なテキストデータの活用アプローチ。 社内でデータ分析業務効率化の議論を進める際、パートナーと会 話する際に、ハンズオンで試してみた知見をもとに1段深い議論が できるようになります。
21. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon SageMaker Studio Labは、メールアドレスだけでデー タサイエンスの学習をはじめられます。無料で利用が可能です。 アカウント登録は こちらから
22. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 機械学習・自然言語処理のモデルを学習し、実行するのに十分な GPUとストレージが利用可能です。
23. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 大規模なデータ処理や本格的な学習を行う場合、シームレスに SageMakerへ移行が可能です。 大規模なデータ作成や前処理 Enterpriseレベルのセキュリティ 長時間の学習／分散学習 MLOps/CI/CD モデルの監視/本番稼働
24. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ハンズオン開始 https://github.com/aws-samples/aws-esg-evaluation-handson URLにアクセスしてください
25. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 参考資料 1. 東海林 正賢.リレーコラム データサイエンスの新地平～オルタナティブデータ活用最前線～ 第１回 オルタナティブ データの基礎知識. 2021. 2. 徳山 相賢, 神田 裕樹. 金融市場における機械学習の活用について. 2021.