課題
企業が発行するCSRレポート（サステナビリティレポート）は、年々ページ数が増え、記載内容も多岐にわたります。コンサルティングの現場では、レポートがどれだけ充実しているかを評価する機会が多い一方、1冊ずつ人が読み込んで判断するやり方では手間がかかり、評価者によって見方がぶれる課題がありました。
お客様は、レポートの記述内容をデータとして捉え、品質を一定の基準で評価できる仕組みを求めていました。
支援内容
Nextremerは、テキストマイニングを活用したレポート品質評価モデルの開発を支援しました。
- レポートからテキストを抽出し、表記ゆれや不要な要素を除いて分析に使える形へ整形
- 重要なテーマに関わるキーワードを整理し、出現頻度などの特徴量を設計
- 特徴量からレポートの品質を評価するモデルを構築し、評価結果の妥当性をお客様と確認
レポートは企業ごとに構成も表現も異なるため、分析の精度は前処理で大きく変わります。整形のルールづくりに時間をかけ、どのレポートも同じ物差しで比べられる状態をつくりました。
成果
キーワードの出現傾向をもとに、CSRレポートの品質をデータに基づいて評価できる仕組みを構築しました。
人の読み込みに頼っていた評価に客観的な指標が加わり、評価の根拠を説明しやすくなりました。
