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JP-2026076876-A - 情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法

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Abstract

【課題】ＥＳＧ情報の開示を容易にできるようにすることを目的とする。 【解決手段】情報処理装置１０は、ＥＳＧ（環境、社会、ガバナンス）情報を入力し、ＥＳＧ情報を所定の基準にしたがって変換するため、あらかじめ用意した学習モデルを用いて、入力したＥＳＧ情報を所定の基準に合わせて変換してプロンプトを作成し、当該プロンプトに基づくＥＴＬ（抽出、変換、書き出し）処理スクリプトで所定の基準に応じたＥＳＧ情報を生成する。 【選択図】図１

Inventors

  • 笹谷 耕資

Assignees

  • 株式会社日立製作所

Dates

Publication Date
20260512
Application Date
20241024

Claims (11)

  1. 情報処理装置であって、 ＥＳＧ（環境、社会、ガバナンス）情報と所定の基準との対応関係を学習したマッピングモデル、ベクトルデータおよびスクリプトモデルを記憶する記憶部と、 前記マッピングモデルおよびベクトルデータを参照し、入力したＥＳＧ情報に基づいてマッピングデータを作成するマッピング作成部と、 前記マッピング作成部で作成されたマッピングデータに基づいてプロンプトを作成するプロンプト作成部と、 前記スクリプトモデルを参照し、前記プロンプト作成部で作成されたプロンプトに基づいてＥＴＬ（抽出、変換、書き出し）処理スクリプトを生成する生成部と、 前記生成部で生成されたＥＴＬ処理スクリプトをＥＳＧフォーマットに変換してＥＳＧ情報を生成する変換部と、 を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 請求項１に記載の情報処理装置において、さらに、前記生成部で生成されたＥＴＬ処理スクリプトを検証する検証部を有し、前記変換部は前記検証部で検証された結果に基づいて前記生成部で生成されたＥＴＬ処理スクリプトをＥＳＧフォーマットに変換することを特徴とする情報処理装置。
  3. 請求項１に記載の情報処理装置において、前記マッピング作成部は、元データ項目と変換後データ項目との単位変換ルールにしたがってマッピングデータを生成することを特徴とする情報処理装置。
  4. 請求項１に記載の情報処理装置において、前記マッピングモデルは大規模言語モデルであることを特徴とする情報処理装置。
  5. 請求項１に記載の情報処理装置において、前記スクリプトモデルは大規模言語モデルであることを特徴とする情報処理装置。
  6. 請求項１に記載の情報処理装置において、外部端末と通信可能に接続され、さらに、前記外部端末からＥＳＧ情報を入力する通信部を有し、前記マッピング作成部は前記通信部で入力したＥＳＧ情報を処理することを特徴とする情報処理装置。
  7. 請求項１に記載の情報処理装置において、前記変換部は表示用ＥＳＧ情報を生成することを特徴とする情報処理装置。
  8. 請求項７に記載の情報処理装置において、外部装置と通信可能に接続され、さらに、前記変換部で生成した表示用ＥＳＧ情報を前記外部装置に出力する通信部を有することを特徴とする情報処理装置。
  9. 請求項１に記載の情報処理装置において、前記所定の基準は国際基準であることを特徴とする情報処理装置。
  10. 情報処理システムであって、 ＥＳＧ（環境、社会、ガバナンス）情報を入力する入力装置と、 前記入力装置で入力したＥＳＧ情報を所定の基準にしたがって変換する情報処理装置と、 前記情報処理装置で変換したＥＳＧ情報を出力する出力装置と、 を備え、 前記情報処理装置は、 あらかじめ用意した学習モデルを用いて、前記入力装置で入力したＥＳＧ情報を所定の基準に合わせて変換してプロンプトを作成し、当該プロンプトに基づくＥＴＬ（抽出、変換、書き出し）処理スクリプトで前記所定の基準に応じたＥＳＧ情報を生成することを特徴とする情報処理システム。
  11. コンピュータで情報処理を実行する情報処理方法であって、 メモリに記憶した、ＥＳＧ（環境、社会、ガバナンス）情報と所定の基準との対応関係を学習したマッピングモデルおよびベクトルデータを参照し、入力したＥＳＧ情報に基づいてマッピングデータを作成するマッピング作成ステップと、 前記マッピング作成ステップで作成されたマッピングデータに基づいてプロンプトを作成するプロンプト作成ステップと、 前記メモリに記憶したスクリプトモデルを参照し、前記プロンプト作成ステップで作成されたプロンプトに基づいてＥＴＬ（抽出、変換、書き出し）処理スクリプトを生成する生成ステップと、 前記生成ステップで生成されたＥＴＬ処理スクリプトをＥＳＧフォーマットに変換してＥＳＧ情報を生成する変換ステップと、 を含むことを特徴とする情報処理方法。

Description

本発明は、たとえば、情報処理装置、情報処置システムおよび情報処理方法に関する。 たとえば、ＥＳＧ（環境、社会、ガバナンス）格付けでは、非財務情報を数値化することで、企業価値を客観的かつ適切に評価するシステムが提案されている（特許文献１）。 また、ＥＳＧ経営の導入においては、開示基準に沿った開示を求める各種の開示制度が策定されている。ＥＳＧ情報開示では、企業のＥＳＧ担当者にとって負担が大きく、これをサポートする技術が望まれている。 今日、企業によるＥＳＧ経営を支援するシステムも登場している。例えば、特定の企業におけるＥＳＧ情報を定量的にデータとして収集し、当該データに基づく情報（例えば、各指標のＥＳＧ目標の達成度、各指標のＥＳＧデータ及び財務データの各々並びにこれらの相関性分析の結果、将来予測）を出力するシステムの提案がある（特許文献２）。 特開２０２３－５８８５７号公報特開２０２１－９６９６号公報 本発明の一実施形態による情報処理装置の機能例を示すブロック図である。本発明の一実施形態による情報処理装置のハードウェア構成例を示す構成図である。本発明の一実施形態によるドメイン知識の一例を説明する説明図である。本発明の一実施形態による主要なシーケンスを説明する説明図である。本発明の一実施形態による処理手順を説明する説明図である。本発明の一実施形態による処理手順を説明する説明図である。本発明の一実施形態による処理手順を説明する説明図である。本発明の一実施形態による処理の具体例を説明する説明図である。本発明の一実施形態による処理の具体例を説明する説明図である。本発明の一実施形態による処理の具体例を説明する説明図である。本発明の一実施形態による処理の具体例を説明する説明図である。本発明の一実施形態による処理の具体例を説明する説明図である。 以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態について説明する。なお、以下の記載及び図面は本発明を説明するための例示に過ぎず、説明の明確化のため、適宜、省略や簡略化がなされている。また、本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。また、とくに限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。 以下の説明において、同一の又は類似する構成に同一の符号を付して重複した説明を省略することがある。また、以下の説明では、「情報」、「テーブル」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。また、識別情報の表現として、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現があるが、これらについてはお互いに置換することが可能である。また、以下の説明において、「データベース」のことを「ＤＢ」と、「テーブル」のことを「ＴＢＬ」とそれぞれ表記する。 まず、図１および図２を用いて、構成について説明する。図１は本実施形態による情報処理装置の機能例を示すブロック図であり、図２は本実施形態による情報処理装置のハードウェア構成例を示す構成図である。 情報処理装置１０は、たとえば図２に示すように、外部装置の一例として、ＥＴＬ（抽出、変換、書き出し）作業者端末２０、ＥＳＧ情報開示担当者が操作するＥＳＧ担当者端末３０、技術者端末５０などに図示せぬネットワークを介して接続され、最新の国際標準フォーマットでＥＳＧ情報を開示するための処理を実施する。 なお、ＥＴＬ作業者端末２０、ＥＳＧ情報開示担当者が操作するＥＳＧ担当者端末３０、技術者端末５０は、いずれも本実施形態の操作およびデータ入力のためのキーボード、本実施形態の画面表示を行うディスプレイを備えており、もちろん、キーボードとディスプレイを一体化したタブレットタイプでもよい。 技術者端末５０は、図示せぬネットワークを介して、ドメイン知識ＤＢ６０、国際標準ＤＢ７０と接続され、後述するベクトルＤＢ１２２に格納するドメイン知識データや国際標準データを提供する。 なお、情報処理装置１０、ＥＴＬ作業者端末２０、ＥＳＧ担当者端末３０で情報処理システムが形成され、この情報処理システム内で変換前のＥＳＧ情報から変換後のＥＳＧ情報が生成される。 情報処理装置１０は、通信部１１、記憶部１２、マッピング作成部１３、プロンプト作成部１４、ＥＴＬ処理生成部１５、ＥＴＬ処理スクリプト検証部１６、ＥＳＧフォーマット変換部１７などにより構成される。 通信部１１は、情報処理装置１０内部と上述した外部装置との間でデータ通信を司る。記憶部１２は、マッピングモデル１２１、ベクトルＤＢ１２２、スクリプトモデル１２３などを記憶するストレージである。 マッピングモデル１２１は、ＬＬＭ（大規模言語モデル）として機能し、ＥＳＧ情報を元データ項目と変換後データ項目との単位変換ルールでマッピングデータを作成するために使用される生成ＡＩモデルである。ベクトルＤＢ１２２は、ＲＡＧ（Retrieval-Augmented Generation）として機能し、マッピングデータをベクトルデータに変換するために使用されるＤＢである。スクリプトモデル１２３は、生成ＡＩ（Artificial Intelligence）として機能し、プロンプトに対してＥＴＬ処理スクリプトデータを生成するために使用される生成ＡＩモデルである。 マッピング作成部１３は、マッピングモデル１２１を使用して、ＥＳＧ情報を元データ項目と変換後データ項目との単位変換ルールでマッピングデータを作成し、さらに、ベクトルＤＢ１２２を使用して、そのマッピングデータをスクリプトデータに変換する。 プロンプト作成部１４は、マッピング作成部１３で作成されたスクリプトデータに基づいてスクリプトモデル１２３に質問するプロンプトを生成し、ＥＴＬ処理生成部１５は、プロンプトに基づいてスクリプトモデル１２３からＥＴＬ処理スクリプトデータを回答として得る。 ＥＴＬ処理スクリプト検証部１６は、ＥＴＬ処理スクリプトデータを検証し、ＥＳＧフォーマット変換部１７は、ＥＴＬ処理スクリプト検証部１６の検証結果に基づいてＥＴＬ処理スクリプトデータをＥＳＧフォーマットに変換し、通信部１１を介してＥＳＧ担当者端末３０に変換後のＥＳＧ情報を出力する。なお、記憶部１２は、変換前後の変換後のＥＳＧ情報を対応付けて記憶してもよい。 情報処理装置１０は、たとえば図２に示すハードウェア構成のように、装置全体の制御を司るＣＰＵ１０１、ＣＰＵ１０１が実行するための処理（図２参照）等のプログラム１０２を格納するとともに実行中の各種データを格納するメモリ１０３、キーボードおよび表示デバイスを備える操作デバイス１０４、各種データをＤＢ、ＴＢＬ等の形式で登録して記憶管理する外部記憶装置１０５、ネットワーク４０に接続されて各種外部装置との通信を司る通信ＩＦ１０６、装置内の各ユニットに接続されて装置内部におけるデータ、信号等の通信を司るバス１０７などにより構成される。 ここで、図３を用いて、ドメイン知識について説明する。図３は本実施形態によるドメイン知識の一例を説明する説明図である。ドメイン知識ＤＢ６０は、図３に示すように、コードに対応させて、ＥＳＧ情報における測定対象を示す項目とその測定単位とを記憶する構成である。 たとえば、コード「ＴＣ００１」には、項目として「総エネルギー消費量」が対応付けられ、その測定単位として「ジュール」が対応付けられている。コード「ＴＣ００２」には、項目として「総取水量」が対応付けられ、その測定単位として「立方メートル」が対応付けられている。 また、コード「ＴＣ００３」、「ＴＣ００４」には、それぞれ項目として「データセンターのニーズに対する戦略的なプランニングの環境配慮の統合に関する検討」、「行動に基づく広告と利用者のプライバシーに関する方針と実務の説明」が対応付けられ、その測定単位は該当なし（ｎ／ａ）となっている。 さらに、コード「ＴＣ００５」には、項目として「情報を二次目的で使用される利用者の数」が対応付けられ、その測定単位として「件数」が対応付けられている。コード「ＴＣ００６」には、項目として「利用者のプライバシーに関する法的手続きに起因する金銭的損失の総額」が対応付けられ、その測定単位として「報告通貨 」が対応付けられている。 そして、コード「ＴＣ００７」には、項目として「利用者情報に対する法執行機関からの要請件数、情報が要求された利用者数、開示に至った割合,件数」が対応付けられ、その測定単位として「パーセンテージ」が対応付けられている。 つぎに、図４を用いて、動作を説明する。図４は本実施形態による主要なシーケンスを説明する説明図である。図４に示すシーケンスには、ＥＴＬ作成者が操作するＥＴＬ作業者端末２０、ＥＳＧ担当者端末３０、技術者端末５０、情報処理装置１０、マッピングモデル１２１、ベクトルＤＢ１２２およびスクリプトモデル１２３の間で処理が進行する一例が示されている。 ＥＴＬ作業者端末２０から情報処理装置１０に対して、ＥＴＬ処理生成が依頼される（ステップＳ１００１）。以降、情報処理装置１０によって以下の処理が実行される。すなわち、マッピング作成部１３により、その依頼にしたがって、マッピングモデル１２１およびベクトルＤＢ１２２を参照してマッピングデータが作成される（ステップＳ２００１）。 ここで、ＥＴＬ作業者端末２０は変換前のＥＳＧ情報を入力するための入力装置であるが、他の端末から変換前のＥＳＧ情報を入力してもよい。また、ＥＳＧ担当者端末３０は変換後のＥＳＧ情報を出力する出力装置であるが、他の端末で変換後のＥＳＧ情報を出力してもよい。 つづいて、プロンプト作成部１４により、マッピングデータに基づいてプロンプトが作成され（ステップＳ２００２）、ＥＴＬ処理生成部１５により、スクリプトモデル１２３を参照してＥＴＬ処理スクリプトデータが生成される（ステップＳ２００３）。 つぎに、ＥＴＬ処理スクリプト検証部１６によりＥＴＬ処理スクリプトデータに対してスクリプト検証が行われる（ステップＳ２００４）。そして、ＥＳＧフォーマット変換部１７により、その結果に基づいてＥＴＬ処理スクリプトデータをＥＳＧフォーマットに変換してＥＳＧ情報が生成され（ステップＳ２００５）、ＥＳＧ担当者端末３０に対してそのＥＳＧ情報が提供される（ステップＳ２００６）。 ＥＳＧ担当者端末３０では、情報処理装置１０から提供されるＥＳＧ情報が図示せぬディスプレイに表示される（ステップＳ３００１）。 つづいて、図５から図７を用いて、具体的な処理手順を説明する。図５から図７は本実施形態による処理手順を説明する説明図である。上述したシーケンスにしたがって、事前に、技術者は、技術者端末５０を操作して、ベクトルＤＢ１２２にドメイン知識を入力する。それ以降、ＥＴＬ作成者は、ＥＴＬ作業者端末２０を操作して、情報処理装置１０に対して、ＥＴＬ処理生成を依頼する。 情報処理装置１０は、企業内独自フォーマットと国際標準フォーマットからそれぞれ出た項目を抽出して、マッピングモデル１２１の変換ルールにしたがって関連する情報でベクトルＤＢ検索を実施する。 この場合、図５の例では、企業内独自フォーマット５００１の項目に使用電力量、水使用量が定義され、それぞれ５００ＭＷｈ、１０,０００立方メートルとなっている。国際標準フォーマット５００２の項目には、企業内独自フォーマット５００１の使用電力量、水使用量に対してそれぞれ総エネルギー消費量、総取水量への変換が定義されている。よって、単位は、ＭＷｈはＧＪに変換され、立方メートルは変換なく同様の立方メートルが扱われる。 また、ベクトルＤＢ検索においては、使用電力量で検索して総エネルギー消費量に関する情報が取得され、水使用量で検索して総取水量に関する情報が取得される。 つづいて、プロンプト作成の指示とともに変換前ESG情報（項目、データ部）および国際標準フォーマットの項目、ＲＡＧ（補足情