Clarity AI
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Clarity AIは企業・ファンド・国家のサステナビリティリスクと気候、インパクトを評価するESGデータプラットフォームだ。銀行や運用会社は規制当局への報告と投資判断を、出所のたどれるデータで進められる。
Clarity AI について
About
Clarity AIとは
Clarity AIは金融機関向けに作られたサステナビリティAIプラットフォームだ。企業の年次報告書や規制提出書類、報道を、アナリストが顧客や監督当局の前で説明できるスコア、エクスポージャー、レポートに変える。
2017年にマドリードで設立された。掲げた使命は「社会へのインパクトを市場に持ち込む」ことだ。顧客は運用会社、年金基金、銀行、ウェルスマネジメント、事業会社、保険会社に広がる。対象は上場株だけでなく、非上場企業やソブリン債まで届く。
制約は機関向けデータベンダーに共通するものだ。セルフサインアップも公開価格表も一般消費者向けアプリもない。営業と話し、試験導入を経て、データかモジュールを契約する。2026年9月には、議決権行使とコーポレートガバナンスのGlass Lewisとの統合を発表した。スチュワードシップと議決権の情報を同じ基盤に載せる狙いだ。
導入の流れ
- 担当チームとの面談を申し込み、必要な業務を伝える。ファンド単位のSFDRレポートや、ポートフォリオのESGリスク抽出などが例になる。
- 対象となる企業とファンドの範囲に合わせたサンプルデータか検証環境を受け取る。
- その範囲をESGデータAPI、定期的なファイル連携、Webプラットフォームのいずれかで接続する。選択は自社システムの構成次第だ。
- Clarity AIのアナリスト支援を受けて最初のレポートやスクリーニングを作り、その後は自社チームに引き継ぐ。
- 契約前にカバレッジの穴と手法の注記を確認する。非上場企業や新興国のデータは、上場株より推定の比重が大きい。
AIツール情報
Clarity AIの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 運用会社のサステナビリティ担当アナリスト：評価の出所まで追えるため、格付けを鵜呑みにせず説明できる。
- EU銀行のコンプライアンス部門：報告モジュールがSFDRやEUタクソノミー、Pillar 3の項目に対応し、自前の表計算を作らずに済む。
- 気候条件でスクリーニングするポートフォリオマネージャー：資産単位の物理リスクとシナリオが、企業合計では見えないエクスポージャーを示す。
- リテール銀行やウェルスマネジメントのプロダクト責任者：リテール向けソリューション経由で、スコアを顧客アプリに組み込める。
タスク
- SFDRの定期報告とPAI開示の作成：指標は計算済みで、元データも確認できる状態で残る。
- ポートフォリオの係争事案とESGリスクの抽出：警告は銘柄単位で出て、記事や提出書類が添付される。
- ファンドのEUタクソノミー整合やESMAのファンド名称規則の確認：ファンドの中身分析により、推測ではなくデータで判断できる。
- 融資ポートフォリオやファンドの投融資先排出量の推計：カーボンフットプリントデータが企業、ソブリン、物理資産を覆う。
シーン
- 初めてのPillar 3 ESG開示に取り組む銀行：テンプレートと計算済み指標で、手作業のデータ収集時間を大きく削れる。
- 運用会社が特定銘柄について顧客アンケートへ回答する場面：評価、係争の履歴、原資料が一か所にそろう。
- ファンドページにサステナビリティ評価を足したい資産運用プラットフォーム：リテール向けモジュールが評価を供給し、自社でデータ基盤を組まなくて済む。
主な機能
原資料から積み上げるESG評価
Clarity AIのESG評価は、企業報告書や規制提出書類、報道から自前で算出する。他社の格付けを転売する形ではない。スコアごとに、算出の根拠となった文書へ戻る経路が残る。顧客や監督当局から「なぜこの企業がこの区分なのか」と問われたとき、この経路が答えになる。公式発表では最大42,000社をカバーし、サステナビリティ報告を一度も出していない非上場企業も含む。
係争事案と事業エクスポージャーの抽出
プラットフォームは保有銘柄ごとに係争事案と事業内容を追う。ポートフォリオを見直せば、どの銘柄がガバナンスの不備、労使紛争、論争のある事業への売上を抱えているか分かる。警告には文脈が付き、数字だけを投げて終わりにはしない。ESGリスク分析では、この文脈が排除の妥当性を決める。
資産単位まで下りる気候データ
気候モジュールは資産単位の物理リスク、シナリオ分析、トランジション整合、カーボンフットプリント、自然と生物多様性を扱う。差がつくのは資産単位のモデリングだ。電力会社の総排出量を見ても、発電所が洪水地帯や水ストレス地域にあるかは分からない。シナリオ分析は、温暖化経路ごとにそうした資産がどう耐えるかを示す。
規制報告モジュール
SFDR対応の報告パッケージは規制を名指しでカバーする。EUタクソノミー、PAI指標、MiFID IIのサステナビリティ選好、ESMAのファンド名称規則、Pillar 3 ESGだ。各モジュールには規制が求める項目定義が付き、報告サイクルを丸ごと食っていた突合作業を短くする。同社はEUのESG格付規制に基づく認可も目指している。
36万本超のファンドの中身分析
ファンドのカバレッジは36万本を超え、組入資産とソブリン債のエクスポージャーまで下りる。ファンドのラベルが実際のポートフォリオに変わり、サステナブルを名乗るファンドの業種偏りや係争事案の多さが見える。ソブリンは198の国、206の地方自治体、50超の超国家機関を加え、混合ポートフォリオにも対応する。
API、ファイル、リテール経路での提供
データはESGデータAPI、定時ファイル、Webプラットフォームから届く。スコアは別タブではなく、既存のリスクシステムの中に置ける。リテール向けソリューションは同じスコアを顧客アプリや助言ツールへ流し込む。2026年9月のGlass Lewis統合により、ガバナンスと議決権のシグナルも同じ提供経路に入る。
メリットとデメリット
メリット
- 非上場企業とソブリンをカバーする。多くのESGデータベンダーが薄くしか扱わない領域だ。
- 原資料まで追えるため、顧客、監査人、監督当局に評価を説明できる。
- 報告モジュールがEU規制に具体的に対応し、SFDRやPillar 3の項目突合を手作業から外せる。
- 資産単位の気候リスクは、企業合計では得られない視点を足す。
- Glass Lewisとの統合で、ガバナンスと議決権のデータが同じ場所に集まる見通しだ。
デメリット
- 無料枠も公開価格もない。小規模チームは営業プロセスを経るまでデータを試せない。
- 費用はカバレッジと利用人数に応じて増える。小規模事業者の予算承認は遅れやすい。
- 非上場企業のスコアは推計に頼るため、欠損の指摘には人の確認が要る。
- 地域による深さの差があり、欧州規制が明確に最も強い領域だ。
よくある質問
企業、ファンド、ソブリンのサステナビリティ特性を測り、報告するために使う。銀行や運用会社は同じデータセットの上で、ESGリスクの抽出、気候エクスポージャーの確認、SFDRなどの規制報告を回す。
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