ChatGPTのGPTsを使ってESGレポート自動生成ボットを作成しよう

こんにちは、FreedomBuildの駒田です。

もしあなたが「ESGレポートをまとめたいのに、毎回膨大なデータ整理や文章作成に追われて疲弊している…」と感じているならば、この記事がお役に立つかもしれません。

サステナ情報の開示基準が厳しさを増す中、ESGレポート自動生成に多くの企業が関心を寄せています。

とはいえ、導入コストや運用ノウハウに不安を覚えて一歩を踏み出せない方もいるでしょう。

そこで今回は、ChatGPTのGPTs機能を活用し、ESGレポート自動生成ボットを実現する方法を詳しく解説します。

ポイントを押さえれば、担当者の負担を大きく軽減しながらも、正確性と説得力あるレポートを効率的に作成できます。

早速その背景や導入プロセスを具体的に見ていきましょう。

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市場の変化を見逃さない

ESG（環境・社会・ガバナンス）開示の必要性が高まる背景には、世界的な投資家の動向や国内の法規制強化があります。

日本においては、2027年以降プライム市場上場企業から段階的にSSBJ基準が義務化される見込みです。

すでに2023年より有価証券報告書の「サステナビリティ情報欄」での開示が必須化され、1,000～2,000万円もの制作費をかけて統合報告書を作る企業が続出しています（IR協議会「IR活動の実態調査」2023年版）。

ESGレポートは「一部の意識高い企業だけの取り組み」という時代は終わり、どの業界でも、企業規模を問わず求められる方向へ進んでいます。

そのうえ、投資家や金融機関はサステナ要素を財務情報と同等に評価する姿勢を強めており、情報を的確にまとめられるかどうかが信用力にも関わりはじめています。

ここでは、急激に変化するESG開示ニーズに対してどのように対応し、どのような課題があるのかを把握するため、具体的な動向をいくつかの観点から見てみましょう。

グローバル投資家の視点

海外投資家の間では、気候関連財務情報開示（TCFD）やグローバル基準（ISSB基準）の整備が進んでおり、企業のESGデータが投資判断の重要材料となっています。

日本企業もこれに合わせて開示水準を上げる必要があるため、経営企画やIR担当者はレポート作成に大幅な時間を取られがちです。

また、国内でもGPIF（年金積立金管理運用独立行政法人）がESG投資を積極化するなど、投資家からのプレッシャーが強まっています。

国内法規制の影響

日本で特に注目されているのが、金融商品取引法の開示府令改正です。

2023年から有価証券報告書にサステナ情報欄が加わり、女性管理職比率や温室効果ガス排出量などの開示が義務化されました。

さらに、プライム市場では2027年を目安にESG要素を財務と同等に扱う流れになり、サステナ報告のプロセス整備は急務となっています。

これらの規制動向に伴い、年次報告書や統合報告書をいかに効率よく作成するかが経営課題として浮上しているのです。

ESGレポートのコスト実態

Edge社（2023年）によれば、日本国内で統合報告書を発行している企業数は1,017社を超え、今後も増加が見込まれます。

統合報告書1冊あたりの制作コストは平均1,000万円以上、うち外部制作費や翻訳費なども重なって合計2,000万円前後になるケースも珍しくありません。

大企業なら社内に専任組織があるため対応可能ですが、中小企業やサプライチェーン上の協力会社にとっては大きな負担です。

こうした費用増を抑えながら、レポートの品質を高めたい企業が続々と新しいソリューションを探し始めているのが現状と言えるでしょう。

「膨大なデータと厳しい規制要求に追われ、レポート作りが追いつかない」――まさに今、この状況を打開する仕組みが求められているのです。

なぜレポート作りが進まないのか

ESGレポートの必要性はわかっていても、実際にスムーズに進められない企業が少なくありません。

特に担当者が「どこから手を付ければいいかわからない」「コストや工数が膨らむばかりでうまくいかない」と頭を抱えているケースは日常茶飯事です。

ここでは、ESGレポート作成における代表的な問題を洗い出し、その根本原因を見つめてみましょう。

部門間連携不足がボトルネック

統合報告書の制作には環境データ、人事データ、財務数値など多岐にわたる情報が必要です。

サステナ推進部署やIR部署が主導していても、財務や人事・総務など各部門がデータをバラバラ管理していると、担当者が個別に情報を集めて手入力で精査する手間が膨大になります。

たとえば、製造部門の温室効果ガス排出実績をExcelで集計→IR部署が再計算→翻訳・検証といった具合で、データミスや二重作業が発生しやすくなるのです。

人的リソース不足による疲弊

たとえば総務部長がESG業務を兼務している中小企業の場合、本来の本業とレポート作成が重なり、月に数十時間もの残業が発生していることも珍しくありません。

さらに、投資家説明会や社内会議の準備と締め切り時期が重なると、メンタル的にも負荷が高いのが実情です。

「短納期で資料を求められては、都度徹夜」のような事態を放置すれば担当者の離職リスクも高まり、組織的なノウハウが蓄積しにくいという悪循環に陥ります。

データ整合性の確保が難しい

膨大なデータを扱ううえで一番恐ろしいのは、誤った数値をそのままレポートに載せてしまう事態です。

温室効果ガス排出量の単位換算ミスや、女性管理職比率の集計期間違いなど、根拠数字が間違っていると発覚すれば信用問題に直結します。

企業のサステナ格付けや投資家の評価にもダメージが及ぶため、一つひとつのデータ確認に時間と神経を使わざるを得ません。

このような問題を放置すれば、ESGへの真剣な取り組み姿勢を疑われ、大きなビジネス機会を失う可能性さえあります。

とはいえ、現実的にはどの企業も本業の合間を縫ってESG開示を進めるしかありません。

では、どのように解決の糸口をつかめばよいのでしょうか？

次の章では具体的なソリューションとして、ChatGPTのGPTsを活用した自動生成ボットのアイデアを提案します。

GPTsを活用した革新的アプローチ

こうしたレポート作成の悩みを解消する有力な手段として、ChatGPTのGPTs機能を軸に据えた「ESGレポート自動生成ボット」が注目されています。

GPTsとは、ChatGPT上で独自のAIチャットボットを構築できる仕組みで、企業の固有データや業務ルールを組み込んで運用できるのが大きな特徴です。

ここでは、なぜGPTsがESGレポート自動生成に適しているのか、どんなメリットがあるのかを具体的に見ていきましょう。

従来手法との比較

以下の表では、従来のレポート作成方法とGPTsを使った自動生成ボットの違いを示しています。

従来手法では手作業による集計やライティングが中心で、担当者の経験や勘に依存しがちでした。

一方GPTsなら、定量データ・定性情報ともに整合性を保ちながら文章化できるので、時間も工数も大幅に削減されます。

GPTs導入の主なメリット

人的コストや時間的制約といった現場の悩みに対し、AIが実用的なソリューションを提示してくれるのは大きな利点です。

主なメリットは以下の通りです。

1. 作業時間の大幅短縮
   部門間から集めたデータをGPTsに取り込むだけで、レポート本文の素案まで自動生成できます。これにより、毎回数百時間かかっていた編集業務が大幅に圧縮可能です。
2. 属人化の解消
   プロンプト設計やシステムプロンプトに企業独自のルールや用語集を組み込み、誰でも一定水準の文章を出力できるようにすれば、担当者のスキル差に依存しない体制を築けます。
3. 正確性と一貫性
   統合報告書や有価証券報告書で重複する情報があっても、AIが一元的に管理するため数値や用語がズレにくくなります。複数の担当者が編集しても、文章トーンが統一しやすい点も利点です。

不安や懸念への回答

「AIだと誤情報を発生させないか」「機密データが流出するのでは？」といった懸念は多くの企業で共有されています。

しかし、以下の工夫によりこれらは概ねカバー可能です。

• 費用面
  GPTs作成は有料プランが必要ですが、従来の外注コストと比べれば十分リーズナブルです。まずはトライアル的に小規模レポートから導入するのも手段です。
• セキュリティ面
  ChatGPTのAPI利用やGPTsの「モデル改善に会話データを使用しない」設定をONにすることで、機密情報が外部に学習されるリスクは大幅に低減できます。
• 最終チェック
  AIの文章出力を鵜呑みにせず、社内担当者が数値データと突合しながらレビューを行うフローを整えれば、誤情報混入のリスクを抑えられます。

具体的なセットアップ手順は次の章で詳しく説明しますので、一度導入すればどのような作業が自動化できるかイメージが湧きやすくなるはずです。

GPTs活用によるESGレポート作成【手順5ステップ】

ここからは実際にChatGPTのGPTsを使ったESGレポート自動生成ボットを作るうえでの具体手順を示します。

全体の流れを理解してから、ひとつずつ作業を進めると失敗が少なくなるはずです。

Step 1：GPTs編集画面へアクセスする

まずはChatGPTのホーム画面右上にあるアカウントアイコンをクリックし、「マイGPT」→「GPTを作成する」の順に選択します。

ここで新規GPTの設定画面を開き、基本情報を入力できる状態にしましょう。

アクセス後、画面が「名前」「メインの目的」「説明文」のように区分されています。

無料ユーザーはGPTs自体を作成できないため、有料プランが必要です。

とはいえ、レポート作成の外注コストを考えれば、有料プランの料金は十分元が取れるはずです。

無料プランのアカウントで「GPTを作成する」ボタンが表示されず作業自体が進まないケースがあります。まずはPlus、Team、Proなどのプランへ切り替えてから着手しましょう。

Step 2：システムプロンプトを設計する

次にシステムプロンプトを設定します。

GPTsの心臓部とも言える部分であり、ここに企業独自の用語集やESG開示ルールを簡潔にまとめておくと、生成される文章の正確度が格段に上がります。

例えば、

• 当社で使用するCO2排出量の単位はt-CO2e
• 人事データは年度ベースで集計する
• 女性管理職比率は事業所A,Bのみ対象

など、必須ルールを箇条書きで明確にしておくのがコツです。

ChatGPTのGPTsを使ってESGレポート自動生成を行う場合、対象となるユーザーは「非エンジニアのIR担当者」や「総務・経営企画部門の実務者」であることが多く、専門用語への過度な依存や長文回答は避けるべきです。

以下に、そうしたユーザーが迷わず使いこなせるよう設計された最適なシステムプロンプト例を示します。

現場実務に沿った自然な会話と、高精度なレポート素案出力を両立することを目的としています。

role: >
  あなたはESG開示業務に精通したAIレポートアシスタントです。
  ユーザーの目的達成をサポートするAIアシスタントとして振る舞ってください。

output_style:
  tone: "丁寧かつ明快"
  structure: "段落形式"
  length_preference: "簡潔に"
  language_level: "初心者向け"

behavior_rules:
  - "不確かな情報は断言しない"
  - "ChatGPTの能力範囲外のことは明言する"
  - "差別的・攻撃的な表現は禁止"

knowledge_scope:
  include_topics:
    - "ESGレポートの章構成と文例作成"
    - "サステナビリティに関する日本の規制概要"
    - "IR資料向けの自然な表現提案"
  exclude_topics:
    - "PythonやRなどのプログラミング実装"

response_policy:
  priority_order:
    - "ユーザーの直接指示（チャット内）"
    - "このシステムプロンプト"
    - "ナレッジファイルの内容"
  fallback_strategy: >
    回答不能な場合は、無理に推測せず「情報が不十分です」と伝えること。

clarification_policy: >
  ユーザーの指示が曖昧な場合は、勝手に解釈せず「〜という意味でしょうか？」と必ず確認してください。

default_output_format: >
  必要に応じて以下のテンプレートに従って出力してください：
  ・章タイトル  
  ・要点サマリー（箇条書き3〜5点）  
  ・本文（300〜600字の自然な段落構成）

Step 3：機能（画像生成・コードなど）を必要に応じてON/OFFする

GPTsの「機能」セクションでは「4o 画像生成」や「コードインタープリターとデータ分析」を切り替えできます。

ESGレポートに画像やグラフを組み込みたい場合は「4o 画像生成」をONにします。

CSVを取り込んでAI分析させるなら「コードインタープリターとデータ分析」もONにする必要があります。

ChatGPTのGPTsを使ってESGレポート自動生成を行う場合、対象となるユーザーは「非エンジニアのIR担当者」や「総務・経営企画部門の実務者」であることが多く、専門用語への過度な依存や長文回答は避けるべきです。

Step 4：ナレッジファイルを準備する

レポート自動生成には信頼できる情報源の取り込みが欠かせません。

ChatGPTのGPTsでは、「知識ファイルをアップロードする」ことで社内文書や過去レポートのPDFなどを参照データとして登録できます。

たとえば、温室効果ガス排出量や人材データを記載したCSVや、前年度レポートのPDFをアップロードし、コードインタープリターをONにしておくとAIが必要データを参照しながら文章を自動生成してくれます。

データの更新があれば、古いファイルを削除して再アップする形でメンテナンスしてください。

Step 5：アクション設定で最終化する

最後に「アクション」→「新しいアクションを設定する」から、外部API連携や追加カスタマイズを組み込めます。

自社システムのデータベースと接続すれば最新数値をリアルタイム取得したり、Slack通知を送る仕組みを整えたりすることも可能です。

ここまで完了すると試しに「ESGレポートを生成して」とチャットに打ち込めば、アップロード済みのナレッジファイルやシステムプロンプトの指示を踏まえて自動作成案が表示されます。

次章では、データセキュリティを確保するために押さえるべきポイントをお伝えしましょう。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

安心して使うためのセキュリティ対策

自社データを扱う以上、AIを導入する際のセキュリティは大きな懸念材料です。

誤って重要情報が外部に流出したり、改ざんされた数値を含むレポートを公開したりしないために、どのような対策が必要なのでしょうか。

ここでは主なリスクと、それぞれの対処法をまとめます。

機密データ流出を防ぐ

企業にとっては、まだ公開していない財務情報や内部資料を扱う場面が多いでしょう。

GPTsを通じた学習にデータが再利用されないよう、モデル改善チェックをOFFにするなどの設定が有効です。

特に個人情報保護法や社内規程で「未公開情報を外部サービスへ送信する際の管理」が定められている場合は、必ず関連部門の承認を経てから設定してください。

改ざん・誤情報混入のリスク

AIが生成した文章の全てを無条件で信用すると、想定外の誤情報が含まれる恐れもあります。

最終レビュー工程を必ず人間が実施し、数値や日付、法的根拠などを元データと照合してください。

サステナ情報は投資判断にも直結するため、監査法人に外部検証を依頼する企業も増えています。

法的遵守と内部統制

ESG関連の数値が金融商品取引法や有価証券報告書で要求される開示項目に該当する場合は、記載フォーマットの整合性や監査対応資料の保存に留意しましょう。

ChatGPTのGPTs上で作成したレポート原稿や分析結果は、必要に応じてローカル保管しておき、いつでも第三者に説明できる状態を保つことが重要です。

社内では「ESGレポート生成に用いたデータの最終確認責任者を誰にするか」というガバナンスルールを明確化しておきましょう。

章末に示すチェックリストも参考に、セキュリティ対策を徹底することで、安心してGPTsを使いこなせます。

運用と改善を継続する

いざGPTsでESGレポート自動生成を始めた後は、どのように効果測定を行い、改善していくのが理想的でしょうか。

運用が軌道に乗れば、制作スピードやコストは確実に削減されます。

その成果を持続させるには、PDCAを回しながら最適化を図るアプローチが欠かせません。

30日・60日・90日のマイルストーン

導入直後は操作やデータ登録に慣れていないため、最初の1カ月（30日間）で「レポート生成から社内レビューまでのプロセス確立」を目指すと良いでしょう。

60日目には余裕があれば英語版ドラフトや社外向け広報資料の検討、90日目にはKPIの見直しや機能拡張を検討するのがおすすめです。

こうした短期→中期→長期のマイルストーンを設定しておくことで、運用チームも進捗を把握しやすくなります。

PDCAを回すポイント

• Plan
  レポート作成時期や必要なデータ一覧を策定、担当者とスケジュールを共有
• Do
  ChatGPTのGPTsでレポート草案を生成し、部門横断的にレビューを依頼
• Check
  データミスの有無や文章トーンをチェックし、フィードバックを収集
• Act
  システムプロンプトやナレッジファイルの内容をアップデートし、次回に備える

このサイクルを回すうちに、AIと人間の協働フローが整い、より質の高いESGレポートが安定して生み出せるようになります。

改善プランの3段階

運用開始後も企業ごとの成熟度に合わせ、段階的に機能追加やカスタマイズを進めましょう。

• ライト
  定量データの自動取り込みだけを最初に実装し、文章校正は人間が行う
• スタンダード
  システムプロンプトを拡充し、トップメッセージや目標数値など定性情報まで自動生成
• アドバンス
  外部API連携でWeb上の最新ニュースや株主向け情報を参照し、都度リアルタイム更新する

失敗例としては、せっかく自動生成の仕組みを入れたのに担当者が「今まで通りのやり方」に固執してAIを使わなくなるケースがあります。

そこは経営層が導入目的を再度共有し、成功事例を小まめに社内で発信して盛り上げていくのが重要です。

次はまとめとして、本記事の要点を一気に振り返りつつ行動を後押しするメッセージをお伝えします。

まとめ

本記事では、ChatGPTのGPTsを用いてESGレポート自動生成を実現する手順とポイントを一連の流れで解説してきました。

AIが得意とする自然言語生成の力を活用すれば、これまで担当者を悩ませていた部門連携不足やデータ整合性の問題を大きく軽減できます。

さらに、モデル改善チェックOFFや内部レビュー体制の整備など適切なセキュリティ施策を実行すれば、機密性と正確性を両立できるのも大きなメリットです。

ESG開示のハードルが上がり続けるなかで、時間とコストをかけずに高品質なレポートを作成できる仕組みを持つことは、企業にとって強力なアドバンテージとなるでしょう。

まずはGPTsの基本機能を試しながら小規模レポートで成果を確かめるのも良い方法です。

うまく運用が軌道に乗れば、本業へ集中しつつも、投資家やステークホルダーに説得力のあるESG情報を提示できるようになります。

あなたの組織でもぜひ、AIと人間が協力する新しいレポート作成のスタイルを検討してみてはいかがでしょうか。

今こそ、ESGレポートの課題に終止符を打ちつつ、さらなるビジネス成長のチャンスをつかむタイミングです。

FreedomBuildは、あなたのAI活用や業務効率化に寄り添いながら、より良い未来の創造をサポートします。

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駒田 隆成

ChatGPT 活用支援 / 構文設計者

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