論文の概要: Advancing ESG Intelligence: An Expert-level Agent and Comprehensive Benchmark for Sustainable Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08676v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 15:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.270897
• Title: Advancing ESG Intelligence: An Expert-level Agent and Comprehensive Benchmark for Sustainable Finance
• Title（参考訳）: ESGインテリジェンスの向上: 専門家レベルのエージェントと持続可能な財務のための総合ベンチマーク
• Authors: Yilei Zhao, Wentao Zhang, Xiao Lei, Yandan Zheng, Mengpu Liu, Wei Yang Bryan Lim,
• Abstract要約: ESGAgentは、特定のツールセットによって強化された階層型マルチエージェントシステムで、詳細なESG分析を生成する。 本稿では, 原子間共通感覚質問から, 総合的, 詳細な分析まで, 310件の企業サステナビリティレポートから得られた評価指標について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.560441664514778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Environmental, social, and governance (ESG) criteria are essential for evaluating corporate sustainability and ethical performance. However, professional ESG analysis is hindered by data fragmentation across unstructured sources, and existing large language models (LLMs) often struggle with the complex, multi-step workflows required for rigorous auditing. To address these limitations, we introduce ESGAgent, a hierarchical multi-agent system empowered by a specialized toolset, including retrieval augmentation, web search and domain-specific functions, to generate in-depth ESG analysis. Complementing this agentic system, we present a comprehensive three-level benchmark derived from 310 corporate sustainability reports, designed to evaluate capabilities ranging from atomic common-sense questions to the generation of integrated, in-depth analysis. Empirical evaluations demonstrate that ESGAgent outperforms state-of-the-art closed-source LLMs with an average accuracy of 84.15% on atomic question-answering tasks, and excels in professional report generation by integrating rich charts and verifiable references. These findings confirm the diagnostic value of our benchmark, establishing it as a vital testbed for assessing general and advanced agentic capabilities in high-stakes vertical domains.
• Abstract（参考訳）: 環境・社会・統治基準(ESG)は、企業の持続可能性や倫理的パフォーマンスを評価する上で不可欠である。 しかし、プロのESG分析は構造化されていないソース間のデータの断片化によって妨げられ、既存の大規模言語モデル(LLM)は厳格な監査に必要な複雑な多段階のワークフローにしばしば苦労する。 これらの制約に対処するために,検索強化,Web検索,ドメイン固有関数など,特殊なツールセットによって強化された階層型マルチエージェントシステムであるESGAgentを導入し,詳細なESG解析を行う。 このエージェントシステムを補完し、310の企業サステナビリティレポートから得られた総合的な3段階のベンチマークを提示する。 実証的な評価では、ESGAgentは最先端のクローズドソースLCMを平均84.15%の精度で原子問合せタスクで上回り、リッチチャートと検証可能な参照を統合することで、プロフェッショナルなレポート生成に優れていた。 これらの結果から,本ベンチマークの診断値が確認され,高吸収垂直領域における汎用的および高度なエージェント能力を評価するための重要なテストベッドとして確立された。

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