サステナ人員を増やさずに、
開示対応を“9割完成”まで。

開示の「基準」は、毎年動く。
昨年の正解は、
今年の正解ではありません。

CDP・CSAなど評価機関の質問書は毎年、設問と採点基準が改定される

昨年回答の使い回しは、もう通用しません。

SSBJ義務化が段階拡大。対象は68社→171社→284社へ

対応は「するか」ではなく「いつか」の問題です。

顧客調査票から有報のサステナ記載まで、書く場所が増え続ける

対応すべき開示物は増える一方で、人は増えません。

昨年承認した回答のうち、今年の基準で
無効になっている件数を把握できていますか。

この「基準のズレ」にどう対応すべきか、無料相談でご相談ください。

ツールを入れたのに、
サステナ開示の負担が
減らないのは、なぜか。

大手製造業のサステナ部門を支援するなかで見えてきたのは、
ツールの機能不足ではない共通の構造です。

開示も調査も「外」から求められる。様式は選べない

評価機関・顧客・有報——形式を決めるのは、常に相手側です。

答えの材料は「社内」に散らばっている

過去回答もエビデンスも、貴社の社内のどこかにあります。

汎用テンプレートには、貴社の「積み重ね」が引き継がれない

開示の質を決めるのは、貴社固有の判断の蓄積です。

探す時間を、答える時間に。

散らばる情報。探して、聞き回って、時間が消える

質問書・調査票は年間40〜50件。データの所在も確認先も、担当者の記憶頼みです。

“9割完成”の回答案が、出典付きで並ぶ

既存のSharePointと接続し、過去回答から回答案を自動生成。確認先の提示から依頼まで完結します。

生成AIの回答を、そのまま社外に出せない

根拠のない生成文を外部に送るリスクは、許容できません。

出典必須・承認必須。承認の証跡が残る

根拠ファイルのない回答は生成せずエスカレーション。承認履歴は証跡として蓄積されます。

導入時がピークで、基準改定のたびに古くなる

ツールもマクロも、作った日から劣化が始まる。担当者が代わればノウハウも消える。

使うほど賢くなり、改定にも追従する

修正のたびにAIが学習し、翌年の初稿はさらに正確に。基準改定の影響も自動で洗い出します。

取り込むだけで、根拠付きの回答案が並ぶ。

質問書（Excel・PDF）を取り込むと、AIが設問を分割し、過去回答から回答案を生成。英語設問にも対応し、意図解説を付与します。

聞き回る仕事が、なくなる。

確認先部門をAIが提示し、チャットやメールで依頼から進捗管理まで完結。「誰に聞くか」が仕組みになります。

音声で数問答えるだけで、“意図”が伝わる。

生成前にAIが音声で方針を確認。ニュアンスまで汲むため、後からの手直しがほとんど発生しません。

“使うほど”、賢くなっていく。
それがサステナAIエージェントの
設計です。

ご担当者の修正・承認をAIが学習し、確認の手間は年々減っていきます。

質問書に回答案を提示。人は確認・修正・承認を行う。

ご担当者の修正（赤入れ）を、AIが差分として記録。

「なぜ直されたか」をルール化し、貴社専用の知見として蓄積。

翌年の初稿はさらに正確に。修正は年々減っていく。

改善レポート（月次）

「賢くなっている」を、感覚ではなく数字で。初稿採用率・修正回数・対応時間のトレンドを毎月レポートします。

担当者が代わっても、判断は引き継がれる

承認履歴を構造化して記録。担当者交代時は、過去の基準から外れた回答をAIが検知してお知らせします。

改定セルフチェック

基準改定を検知すると、承認済み回答を自動で再点検。修正が必要な件数を特定し、修正案を提示します。

基準改定への対応、貴社の場合はどう進めるべきか。
無料相談でご相談ください。

貴社の状況をお伺いし、進め方をご案内します。