One World Link

多くの企業でDX推進の一環として、コスト削減や業務効率化を目的に生成AIを導入されているかと思います。DeepL、ChatGPT、Geminiなどを使って、日本語から英語への翻訳に生成AIを活用されている企業も多いことと思います。

では、2025年夏時点における生成AIによる日英翻訳の現状はどうなっているのでしょうか？

我々OWLの翻訳チームは、生成AIや機械翻訳の活用にかなり精通しております。最近、翻訳品質において、見逃せない特徴や傾向がいくつか見られるようになってきました。本ブログでは、実際に私たちが遭遇した生成AI・機械翻訳による翻訳の不自然な例や問題点をいくつかご紹介していきたいと思います。すべての例は、実際のスクリーンショットに基づいており、特にIRやコーポレートコミュニケーションで生成AIを使用する際に注意すべきポイントを明らかにします。

ポイント1：シンプルな部分こそ見逃さない

図1〜図3は、「ESG」という略語がレイアウトの都合で3行に分かれていたため、機械翻訳ツールがそれぞれを「E」「sadist」「g」と訳した例です。「S」が「sadist（サディスト）」を意味するとは、当然どの翻訳者も思わないでしょうが、それでもこの結果は見過ごせません。 大文字・小文字の不統一や、単なるアルファベットが突然単語として訳されてしまう現象は、ちょっとしたフォーマットの違いで生成AIの出力が大きく崩れることを示しています。短い語句やシンプルな内容ほど安心しがちですが、AIが正しく処理できるとは限りません。こうした箇所こそ、一貫性を持って丁寧にチェックすることが重要です。

図4〜図6は、機械翻訳でよく見られる別の問題、「辞書的な出力」の例です。
これらの翻訳は、技術的に「誤訳」ではないものの、過剰な説明、かっこ書き、冗長な定義が含まれており、ビジネス文書としては不適切な表現になっています。さらに、今回のケースでは、そもそも翻訳された意味が文脈と合っていませんでした。正しい訳語は以下の通りです。

• 支える → Support
• なし → N/a
• ときめっく → TTOKIMEKKU

補足：元の日本語では「ときめっく」は施設名として使用されていた固有名詞でした。
生成AIは、固有名詞、定訳、業界特有の用語を正しく処理するのが苦手な傾向があります。特に公式文書においては、こうした用語がどのように扱われているかを必ず確認することが重要です。

図7では、「URL」が「uniform resource locator」と訳されていますが、これは英語ではほとんど使われない表記です。
「URL」という表現が一般的であり、わざわざ正式名称を綴る必要はありません。

図8については、残念ながら説明の必要すらありません。「Polisy」は、「policy」の完全な綴りミスであります。

ポイント2：数値は必ず二重・三重に確認する

生成AIが数値を完全に誤ることもあります。さらなる事例については、こちらのブログをご覧ください。(日本語：こちら　英語：こちら)

図9および図10では、数値そのものは正しいにもかかわらず、翻訳ツールが同じ数値を4〜8回繰り返して出力している例が確認できます。数値が正確でも、このような繰り返しは誤りであり、文書全体の信頼性に影響を与える可能性があります。数値の出力は、必ず細かく確認するようにしましょう。

図11および図12では、さらに重大な誤訳が見られます。「¥」が「$20」と訳されていたり、「万人」が「million people（100万人）」と誤って訳出されています。

これらの誤りは、単体で見ればすぐに気づくレベルですが、長文の財務資料の中に埋もれていると見落とされる可能性があります。特に、英語部分だけを文法や表現の自然さの観点からチェックしている場合は、数値や単位の誤りに気づきにくくなります。

図13は、単純な日付に対する不可解な翻訳の例です。
「20239Month」という表記からは、翻訳ツールが日本語の日付を構成要素ごとに個別に処理し、それをスペースなしで結合してしまったことがうかがえます。

この翻訳は、「month」の使い方も不自然であるうえ、英語として必要なスペースが完全に欠落しており、通常の英文書式とは大きく異なる非標準的な出力となっています。

ポイント3：明らかに不適切な単語の誤訳に注意する

図14および図15では、「お得（otoku）」が「オタク（otaku）」に、そして「共食」が「cannibalism（カニバリズム）」に誤訳されています。
この2つの例については、あえて説明するまでもなく、完全に誤っており、場合によっては非常に不適切な表現となり得ます。こうした誤訳が含まれてしまうと、文書全体の信頼性に関わる問題となる可能性があります。

これらの誤訳は、生成AIが不正確、または確認不足の公開翻訳データを学習してしまった結果である可能性があります。質の低い出力がそのまま再利用され、AIの訓練データに取り込まれていくことで、こうした誤りが以前よりも頻繁に見られるようになってきています。

図16では、多くのIR資料に共通して登場する用語「中期経営計画」が、「Midterm Corporate Strategy」と訳されています。
「中期経営計画」の標準的な英訳は 「medium-term management plan」 です。

まず第一に、「midterm」は複合形容詞として使う場合、ハイフンを入れて“mid-term”と表記すべきです。

そして、より重要なのは、この“Midterm Corporate Strategy”という表現が、特定企業が独自に使用している公式名称である可能性が高いという点です。
つまり、翻訳ツールがこの訳語を過去の公開情報から“学習”した可能性があるということになります。

OWLがこれまでに生成AIや機械翻訳を使用してきた中で、「中期経営計画」がデフォルトで“Midterm Corporate Strategy”と訳されたケースはこれまで一度もありません。
これは、生成AIが一般的な定訳ではなく、企業固有の表現や公開資料上の訳語を取り込んで出力に反映させていることを示す例かもしれません。

このように、非標準の訳語が公開されたまま訂正されない場合、それがAIの学習データに取り込まれ、“正しい訳”として出力されてしまう可能性があります。
これはいわゆる「Garbage in, garbage out（質の低い入力からは質の低い出力しか得られない）」という典型的な問題であり、AIが不適切な入力を学習すればするほど、今後さらに誤訳が増えていくリスクがあることを意味しています。

→「中期」を“mid-term”と訳すのが不適切な理由は、当社ブログでご紹介しています。(こちら)

ポイント4：スペースの抜け漏れに注意する

図13では、日付の中でスペースが抜け落ちる例をご紹介しましたが、図17および図18では、文全体におけるスペースの抜けが見られます。
図17の例では、「price」と「and」の間にスペースがなく、図18では、数値（86）と単位（billion）の間のスペースが欠落しています。

一見すると小さなミスに見えるかもしれませんが、読みやすさに影響を与えるだけでなく、正式な文書としての印象を損ねる可能性があります。

また補足として、使用するスタイルガイドや文脈によって異なる場合はありますが、英語では10未満の数字は本文中ではスペルアウト（単語で表記）されるのが一般的です。
さらに、「3-year total」のようなハイフンでつながれた形容詞句は、通常「three-year」のようにスペルアウトして表記するのが適切とされています。

なぜこうした問題が起きるのか？

こうした翻訳品質のばらつきには、2つの要因があると私たちは考えています。
第一に、生成AIが過去に自ら出力した質の低い翻訳結果を、ユーザーが確認せずにそのまま受け入れたことにより、それを「正しい」と学習してしまっている可能性があります。
第二に、生成AIが公開されている翻訳例、いわゆる「野良翻訳」から学習すればするほど、質の低い翻訳（いわゆる“ガベージ”）が、正しい用例として取り込まれてしまうリスクが高まると考えられます。

このような傾向は、データ品質の専門家が警鐘を鳴らしている現象とも一致しています。Melissa社のスペシャルプロジェクト担当シニアディレクター、Robert Stanley氏は、2025年6月2日付のSD Timesの記事の中で次のように述べています。

「AIモデルを質の低いデータで訓練すれば、当然のように悪い結果を得ることになります。」

また、Stanley氏は、「データが正確で、完全で、補足情報がきちんと付加されていなければ、AIの出力結果は信頼できないものになる」とも強調しています。

つまり、「Garbage in, garbage out（質の低い入力からは質の低い出力しか得られない）」という原則は、いまだに強く当てはまるのです。

さらにStanley氏は、LLM（大規模言語モデル）はユーザーを満足させようとする性質があるため、「見た目には正しそうに見えるが、実際には誤りである回答を返すことがある」と警告しています。

[出典：SD Times, “Garbage in, garbage out: The importance of data quality when training AI models”（2025年6月2日）https://sdtimes.com/data/garbage-in-garbage-out-the-importance-of-data-quality-when-training-ai-models]

生成AIや機械翻訳ツールの翻訳品質に関する問題の背景には、学習データの質と出所が関係している可能性もあります。
Nature誌に掲載され、Financial Timesが報じた最近の研究では、過去のAIが生成したコンテンツ（＝合成データ）を学習データとして使用した場合、AIモデルが「モデル崩壊（model collapse）」を起こすリスクがあると指摘されています。

こうしたモデルは、訓練を重ねるごとに自分自身の過去の誤りを強化してしまい、ゆがんだ出力や意味不明な出力につながる可能性があります。
翻訳の分野では、これにより不自然、誤訳、あるいは直訳的すぎる表現があたかも標準的な英語のように学習・出力されてしまうことが懸念されます。

[出典：Financial Times “Model collapse: how AI models trained on synthetic data can quickly degrade.”（2024年7月25日） ※Nature誌に掲載された研究に基づく報道 https://www.ft.com/content/ae507468-7f5b-440b-8512-aea81c6bf4a5]

まとめ

翻訳ツールは年々進化していますが、信頼性の面では依然として課題が多く残っています。特に、公開された不正確または一貫性に欠ける翻訳データから“学習”している場合には、そのリスクがさらに高まります。
こうした自己強化的な誤りが蓄積されることで、非標準的、または誤解を招くような訳語が“正しい表現”として定着してしまう恐れがあります。

一見些細な不一致であっても、数値の誤訳や不適切な単語の使用が含まれていれば、それだけで翻訳全体の品質や信頼性が損なわれる可能性があります。
このような時代だからこそ、翻訳結果のリスクを見逃さず、自然で明確かつプロフェッショナルな英語で伝えるための対策がこれまで以上に重要です。

翻訳の品質に不安がある場合や、第三者によるチェックが必要な場合は、OWLのネイティブ翻訳チームがサポートいたします。貴社の英語資料が正確で、投資家に伝わる内容になっているかどうか、ぜひお気軽にご相談ください。

Is your company incorporating generative AI as part of the DX push to save time and money? Like many companies, you might be using DeepL, ChatGPT, Gemini, or other generative AI to translate Japanese into English. But what’s the state of generative AI Japanese-to-English translation as of summer 2025?

OWL translators are no strangers to generative AI or machine translation. Lately, we’ve noticed some quirks in quality that users should know about.

In this blog post, I’ll share several real examples of odd or problematic translations we’ve encountered. These issues highlight what to watch for when using AI translation tools for Japanese-to-English translation, especially for IR or corporate communications. All examples are taken directly from screenshots we’ve collected.

Tip 1 – Don’t skip the simple stuff

Figures 1–3 show the acronym ESG split across three lines, which led the machine translation tool to render the letters as “E,” “sadist,” and “g.” While no human translator would assume “S” stands for “sadist,” this still raises red flags.

The capital/lowercase inconsistency and the shift from a letter to a word show just how fragile AI output can be, especially with simple formatting quirks. Don’t assume short or seemingly simple content will be handled correctly. Always check for consistency.

Figures 4–6 show another common issue: dictionary-style output. These translations aren’t technically “wrong,” but they include excessive explanations, parentheses, or wordy definitions that don’t belong in the context of a professional document. In fact, the machine translation used the wrong definitions entirely. The correct translations in context were as follows:

Note: In the original Japanese, ときめっく was used as a proper noun (the name of a facility). AI often struggles with proper nouns, fixed translations, and company- or industry-specific terms. Always double-check how these are handled, especially in official documents.

In Figure 7, the translation spells out “URL” as “uniform resource locator,” something rarely done in English. There is no reason to spell this out when URL is the common term.

Figure 8, unfortunately, requires no explanation and is entirely unacceptable. “Polisy” is simply a misspelling of “Policy.”  

Tip 2 – Double and triple check your numbers

Figures 9 and 10 show examples where the translation tool repeats a number four to eight times. The number itself is correct, but the repetition is not. Always check numerical output carefully.

Figures 11 and 12 show more serious mistranslations: ¥ converted to “$20,” and 万人 translated as “million people.” These are easy to catch in isolation but could easily be missed in a lengthy financial report, especially if only the English output is reviewed for grammar, word choice, and natural language use.

Figure 13 shows a bizarre translation of a simple date. “20239Month” suggests the tool tried to translate each part of the Japanese date individually, then collapsed them into a single unreadable string. This translation is non-standard in the use of “month” as well as the lack of spaces.

Tip 3 – Watch out for the occasional completely wrong and inappropriate word

Figures 14 and 15 here depict “otoku” translated as “otaku” and 共食 translated as cannibalism. I probably don’t have to explain why this is wrong. Mistakes like these are potentially embarrassing.

These two examples may be examples of generative AI learning from incorrect or poorly reviewed public translations. As more flawed outputs get recycled into training data, we’re beginning to see these types of errors surface more frequently.

Figure 16 shows 中期経営計画, a term common to most investor relations documents, as “Midterm Corporate Strategy.” The standard English translation for 中期経営計画 is “medium-term management plan.”

First, midterm should be hyphenated when used as a compound adjective (i.e., “mid-term”).

Second, and more importantly, this phrase appears to reflect the official English name a specific company uses for its own medium-term management plan. In other words, the tool has likely “learned” this translation from prior public use, despite it being nonstandard.

In all our years working with generative AI and machine translation tools, we’ve never seen 中期経営計画 rendered as Midterm Corporate Strategy by default. This may be another example of how generative AI draws from real-world usage, including company-specific terms, even when they don’t align with standard or widely accepted translations. If a nonstandard translation is used publicly and goes unchecked, it can be absorbed into the AI’s training data and later offered as a “valid” translation. This reflects a classic garbage-in, garbage-out problem: the more flawed inputs the model is exposed to, the more likely it is to produce flawed outputs in the future.

→Find out why “mid-term” is the incorrect translation for 中期 on our blog (English + Japanese)

Tip 4 – Check for missed spaces

Figure 13 showed how machine translation can omit spaces within a date. Figures 17 and 18 reveal similar spacing issues in full sentences. The sentence in Figure 17 is missing a space between “price” and “and,” while in Figure 18 we are missing a space between the number (86) and unit (billion).

These may seem like minor errors, but they can affect readability and look careless in formal documents. Allow me to also note that, while it depends on context and the style guide in use, numbers under 10 are generally spelled out in body text. Hyphenated adjectives like “3-year total” are typically written as “three-year.”

So why is this happening?

We suspect two reasons for the quality quirks. First, we think that generative AI may be becoming self-referential, “learning” from its own past low-quality output accepted blindly by users. Second, we suspect that the more generative AI learns from translations “in the wild,” the more “garbage” (low-quality) translations generative AI comes to accept as correct examples.

These phenomena align with warnings from data quality experts. As Robert Stanley, Senior Director at Melissa, explains in a recent SD Times article , “If you’re training your AI model on poor quality data, you’re likely to get bad results.” He also stresses that without data that is “accurate, complete and augmented or well-defined… the outputs of the AI model won’t be reliable.” In other words, garbage in, garbage out still holds true.

Stanley also notes that LLMs are often designed to please the user, which “sometimes means giving answers that look like compelling right answers, but are actually incorrect.”

[Source: SD Times, “Garbage in, garbage out: The importance of data quality when training AI models” Published June 2, 2025. https://sdtimes.com/data/garbage-in-garbage-out-the-importance-of-data-quality-when-training-ai-models]

The source and quality of training data used in generative AI and machine translation tools may be to blame for these quality issues as well. As highlighted in recent research published in Nature and reported by the Financial Times, AI models trained on synthetic data—content generated by earlier versions of AI—are at risk of what researchers call “model collapse.” Over successive training cycles, these models can begin to reinforce their own mistakes, leading to distorted or nonsensical outputs. In translation, this could mean that awkward, incorrect, or overly literal machine-translated phrases become embedded as standard over time.

[Source: Financial Times. “Model collapse: how AI models trained on synthetic data can quickly degrade.” Published July 25, 2024. Based on research originally published in Nature. https://www.ft.com/content/ae507468-7f5b-440b-8512-aea81c6bf4a5]

To Summarize

Translation tools are becoming more advanced, but they are still quite unreliable, especially if they are “learning” from flawed or inconsistent public content. Over time, these self-reinforcing mistakes can lead to nonstandard or even misleading translations becoming normalized.

Whether the issue is a small inconsistency, a mistranslated number, or an entirely inappropriate word, even one error can affect the quality and credibility of your translations. It is more important than ever to stay alert to these risks and take steps to ensure the final English reads naturally, clearly, and professionally. If you’re unsure about the quality of a translation, or need a second set of eyes, our team of native English translators can help you make sure your materials are accurate and investor-ready.

日本語のビジネス文書を英語に翻訳する際、最もよくある課題の一つが、文や段落の長さの調整です。日本語では、一つの文の中に複数の情報や条件、結論を含めることが一般的であり、文構造も複雑になりがちです。こうしたスタイルは日本語では自然ですが、そのまま英語に直訳してしまうと、読みづらく冗長な印象を与えてしまうことがあります。

特に、投資家向け広報（IR）において効果的な英語を用いるには、簡潔さが重要です。各国の政府が発行する可読性やアクセシビリティに関するガイドラインでも、文の長さやプレーン・イングリッシュ（わかりやすい英語）の使用が推奨されています。短く整理された文や段落は、読み手の関心を引き、理解を助けます。日本語から英語への翻訳では、文と段落の構成を見直すことが、グローバルなステークホルダーにメッセージを正しく届けるうえで不可欠です。

とはいえ、文や段落が短すぎると、内容が浅く感じられる可能性もあります。では、どのようにバランスを取ればよいのでしょうか。まずは、英文ビジネス文書における基本を押さえることから始めましょう。

OWLでは、英語への翻訳時には、1段落あたり3～4文、1文あたり平均20語を目安とした構成を推奨しています。これは、投資家向けおよび企業向けの英文コミュニケーションにおいて、プレーン・イングリッシュ（わかりやすい英語）を採用することに基づいたものです。プレーン・イングリッシュとは、不必要な複雑さを避けた、明確で簡潔な表現のことを指します。読み手が内容を一度で理解できることを目的としており、特に開示資料や報告書など、海外のステークホルダー向けの資料では重要な書き方です。

このような基準は、米国証券取引委員会（SEC）によっても推奨されています。SECは、投資家保護と企業情報開示の透明性確保を目的とする機関であり、難解な金融文書に対する懸念を受けて、1998年に「Plain English Handbook（プレーン・イングリッシュ・ハンドブック）」を発行しました。このハンドブックでは、「可能な限り短い文を使うこと」が推奨されており、簡潔な文章は理解を助け、特に法務・財務文書における誤解のリスクを軽減するとしています。

出典：米国証券取引委員会（SEC）『A Plain English Handbook: How to Create Clear SEC Disclosure Documents』（1998年）https://www.sec.gov/pdf/handbook.pdf

文の長さに変化をつけることも忘れずに。
短い文は重要なポイントを端的に伝え、長めの文は背景やニュアンスを補足する役割を果たします。これらをバランスよく組み合わせることで、読みやすくリズムのある文章になります。文章の流れに変化が生まれ、読み手の関心を引きつけると同時に、理解の助けにもなります。

例）

Flesch-Kincaid（フレッシュ・キンケイド）可読性スコアとは？なぜ重要なのか？

Flesch-Kincaid Reading Ease スコアは、文章の読みやすさを評価するための強力なツールです。このスコアは、文の長さと語の長さを分析し、どれだけ簡単に内容が理解されるかを判断します。スコアが高いほど、読みやすさが高いことを意味します。

Microsoft WordでFlesch-Kincaidスコアを確認する方法

1. Wordファイルを開きます。
2. 「ファイル」タブをクリックし、「オプション」を選択します。
3. 「言語」の項目で、英語の言語パックがインストールされており、校正ツールが有効になっていることを確認します。
4. 「文章校正」タブに移動し、「文書の読みやすさを評価する」にチェックを入れます。
5. 「校閲」タブから「スペルチェック」を実行すると、Flesch-Kincaidスコアが表示されます。

※ご使用のMicrosoft Wordのバージョンによっては、スペルチェックを完了した後に「インサイト（Insights）」を選択して、読みやすさスコアを確認する必要がある場合があります。

Flesch-Kincaidスコアが60〜70の文章は、会話調で読みやすいとされています。しかし、OWLでは、IRコミュニケーションにふさわしい専門性と読みやすさのバランスを保つために、日本語から英語への翻訳においては、Flesch-Kincaidスコア35〜40を推奨しています。このスコア帯であれば、文体に一定の洗練さを保ちながら、読み手にとって親しみやすい英語に仕上げることができます。

なお、英語で一から書く場合には、Flesch-Kincaidスコア50〜60が適しているとされています。

こうしたガイドラインを取り入れることで、英語開示文書が本来のニュアンスを損なうことなく、海外の投資家にも伝わる内容になります。

実践ガイド：まずはここから始めましょう

一緒に、あなたのストーリーを世界へ

OWLは、IR担当チームの皆さまがタイムリーで伝わる英語開示を作成できるようサポートしています。私たちの専門知識により、貴社のストーリーを、正確かつ明確に世界の投資家へ届けることが可能になります。
IRコミュニケーションを次のレベルへと引き上げたい方は、ぜひお気軽にご相談ください。
私たちと一緒に、あなたのストーリーを世界へ伝えましょう。

One of the most common challenges in translating Japanese business documents into English is adjusting sentence and paragraph length for readability. Japanese writing often features long, complex sentences that connect multiple ideas, conditions, and conclusions within a single structure. While this style is accepted in formal Japanese, it can result in dense and difficult-to-read English when translated too literally.

When it comes to crafting impactful English for investor relations (IR) communications, conciseness is key. Various government issued handbooks on readability and accessibly comment on sentence length and plain language use. Concise sentences and paragraphs are key to capturing and maintaining your reader’s attention. Adjusting sentence and paragraph length in Japanese to English translation is essential to ensure clarity and communicate your message to stakeholders worldwide.

However, if your structure becomes too short, they might seem overly simplistic. So, how do you strike the perfect balance? Let’s dive into the basics.

What’s Just Right for Business English?

OWL recommends paragraphs with three to four sentences, with each sentence containing an average of 20 words. Our recommendations are based on using plain English in translated investor and corporate communications. Plain English is clear, direct writing that avoids unnecessary complexity. This writing helps readers understand information the first time they read it, which is especially important in disclosures, reports, and other materials intended for overseas stakeholders.

The U.S. Securities and Exchange Commission (SEC), which oversees investor protection and corporate disclosure, promotes similar standards. In response to concerns about overly complex financial language, the SEC published the Plain English Handbook in 1998 to help companies communicate more clearly with investors. The handbook encourages the use of short sentences whenever possible, noting that concise writing improves understanding and reduces the risk of misinterpretation, especially in legal or financial documents.    

[Source: U.S. Securities and Exchange Commission, A Plain English Handbook: How to Create Clear SEC Disclosure Documents (1998) https://www.sec.gov/pdf/handbook.pdf]

Remember to also mix sentence lengths!

Short sentences deliver key points with punch while longer sentences provide context and nuance. Together, they create a dynamic flow that keeps readers interested and aids comprehension. A mix of shorter and longer sentences ensures clarity and rhythm, making your writing more engaging.

What is the Flesch-Kincaid Reading Ease, and Why Should You Care?

The Flesch-Kincaid Reading Ease score is a powerful tool for evaluating the readability of your writing. This score analyzes sentence and word length to determine how easily your text can be understood. Higher scores mean better readability.

How to Find Flesch-Kincaid in Microsoft Word

A score of 60-70 is considered conversational and accessible. However, OWL recommends a Reading Ease score of 35-40 for Japanese to English translations to maintain a professional tone suitable for IR communications. This score ensures sophistication while remaining reader-friendly. For original English writing, a score of 50-60 is preferable.

These guidelines ensure that your disclosures resonate with global investors without losing the nuance of your original message.

Your Action Plan

Let’s Write Your Story Together

OWL specializes in helping IR teams craft timely and impactful English disclosures. Our expertise ensures your story reaches global investors with precision and clarity. Contact us today to transform your IR communications. Together, we’ll tell your story to the world.

英語圏の読者は、一般的に「詳細に読み込む人」と「流し読みする人」の2つのタイプに分けられます。読み込むタイプの読者は、文書全体を丁寧に読み進め、背景や文脈を重視します。一方で、流し読みタイプの読者は、見出しや小見出し、キャプションに目を通しながら、主要なポイントをすばやく把握しようとします。効果的な英文のビジネス文書を作成するためには、どちらの読者にも伝わるように工夫することが重要です。情報がすばやく得られるようにしつつ、内容の深さや説得力を損なわない構成が求められます。

あなたは、読み込むタイプですか？それとも流し読みするタイプですか？

それより重要なのは、自分が作成する文書がこの両方の読者を意識しているかどうかです。

変化の激しい今日の金融市場において、ステークホルダーは限られた時間の中で意思決定を行っています。株主やアナリストは、重要な数値やトレンド、業績のポイントが一目で把握できる報告書を求めています。投資家や機関投資家も、企業の戦略に対する信頼感を左右する情報を、財務資料の中から素早く見つけ出そうとしています。

明確で的確な見出しやキャプションは、読み込む読者にも、流し読みする読者にも効果的です。文書全体の理解を促進し、情報の伝わり方と説得力を大きく向上させます。

なぜ「伝わる」見出しとキャプションが重要なのか

これまでに、決算短信や投資家向けプレゼン資料、統合報告書を流し読みしながら、重要な財務データや経営戦略の要点を探した経験はありませんか？あなたの読み手も、まさに同じように情報を探しています。

次のような見出しを見たとき、どれだけの情報が伝わるでしょうか？

• グループの取り組み
• 2024年度の業績
• 当社のビジョン

おそらく、ほとんど何も伝わらないのではないでしょうか。
こうした見出しでは、読み手の期待に応えることができず、興味を失わせてしまいます。

では、次のような見出しではどうでしょうか？

• グループの重点施策
• 2024年の収益成長
• 持続可能な成長に向けた当社のビジョン

若干の情報が加わっていますが、それでもまだ抽象的です。
次の例をご覧ください。

• カーボン排出削減に向けたグループの重点施策
• 2024年の収益が20％成長
• 再生可能エネルギー投資による持続的成長の実現

これらの見出しは、読み手の関心を引き、どのような内容が続くのかを明確に伝えています。

この後、さらに分かりやすい例をいくつか紹介します。

あいまいな見出しの例
　- 主要業績
　- 未来への取り組み
　- サステナビリティ活動

伝わる見出しの例
　- 2024年第4四半期の主要業績：純利益5億ドル、前年比12％増を記録
　- 2050年カーボンニュートラル実現に向けた取り組み
　- カーボン排出削減を目的とした太陽光発電設備の導入

見出しに具体的な情報を盛り込むだけで、読者の理解度と関心度が大きく変わります。

これはキャプションにも同じことが言えます。
キャプションは、図表やビジュアルの補足情報としてだけでなく、重要なメッセージを強調し、文脈を与える「速読ポイント」として機能します。

よく練られたキャプションは、投資家やアナリストが重要なポイントをすぐに把握する助けとなり、報告書やプレゼン資料全体の効果を高めます。

以下のキャプション例を見比べてみてください。どちらがより伝わると感じますか？

読みやすさと読者の関心を高めるためには、情報量のある見出しやキャプションを取り入れることが欠かせません。以下に、効果的な見出しとキャプションを作成するための基本的なポイントをご紹介します。

1. 内容を具体的に伝える
見出しは、そのセクションで何が述べられているかを読者に伝える役割を果たします。該当箇所の具体的な内容や数値などを含めることで、読者は必要な情報を素早く見つけやすくなります。
キャプションも同様に、読者の注意を引きつけ、資料への理解度を高める効果があります（出典：savvy-writer.com）。また、検索エンジンにも有効で、SEOとユーザビリティの両面でメリットがあります（出典：Seowind）。

2. キーワードを適切に使用する
見出しにキーワードを自然に組み込むことで、検索エンジンによるインデックスや順位付けに有利になります（savvy-writer.com）。SEO対策の観点からも、戦略的なキーワードの活用は不可欠です（Seowind）。

3. 明確かつ簡潔に表現する
専門用語や複雑な表現は避けましょう（出典：scribbr）。読み手が内容を瞬時に理解できるよう、明快で簡潔な言葉を使うことが大切です。

4. 目的や読者に合わせて構成する
報告書や提案資料など、文書の目的や読み手の立場に応じて、見出しの構成や表現を調整しましょう。たとえば、審査基準に沿った提案書であれば、それに対応した見出しを用いることで、読み手の理解と評価を助けます。

見出しやキャプションを確定する前に、次の点を確認してみてください：

• この見出し（キャプション）は、内容を明確に伝えているか？
• 流し読みする読者でも、要点を把握できるか？
• この見出し（キャプション）は、全体のメッセージに価値を加えているか？

クイズに挑戦！

次のうち、最も情報量のある見出しはどれでしょう？理由も考えてみてください。

A）サステナビリティへの取り組み
B）FY2025 年度のカーボン排出量を33％削減する目標
C）サステナビリティへの取り組みの詳細
D）FY2025 年度の排出削減目標

次に、もっとも情報が伝わるキャプションはどれでしょう？その理由も考えてみてください。

A）拡張された工場の空撮
B）大阪の新製造拠点での開所初日の様子
C）4月の施設案内
D）エンジニアの会議風景

両方の設問で「B」を選んだ方、正解です！

「FY2025 年度のカーボン排出量を33％削減する目標」は、具体的な数値と年度を明記しており、内容が一目で伝わる見出しになっています。

「大阪の新製造拠点での開所初日の様子」は、写真の内容を明確かつ魅力的に伝えるキャプションであり、読み手に文脈を提供します。

最後に

明確で情報量のある見出しやキャプションは、単なるデザインの要素ではありません。効果的なコミュニケーションを実現するための基本要素です。データを提示する時も、ビジョンを伝える時も、報告書を作成する時も、見出しがストーリーを導き、読み手を引き込む力となります。

Western readers typically fall into two categories: detailed readers and skimmers. Detailed readers go through content thoroughly, looking for depth and context, while skimmers scan for key points, often relying on headings, subheadings, and captions to extract the main ideas quickly. Effective writing must cater to both types, ensuring that information is accessible without losing depth.

Are you a reader? Or a skimmer?

More importantly, do you write for both of these audiences?

In today’s fast-paced financial landscape, stakeholders rely on concise and clear information to make informed decisions. Shareholders and analysts expect reports that highlight key data, trends, and performance metrics at a glance. Investors and institutional stakeholders scan financial documents, looking for insights that drive confidence in corporate strategy.

Clear, informative headings and captions help engage both readers and skimmers, making your information easier to understand and more effective.

Why Informative Headings and Captions Matter

Think about the times you’ve scanned an earnings report, investor presentation, or annual report, looking for key financial data and company strategy insights. Your audience does the same. Consider the following headings.

What about…

Although we’ve added more content, these headings are still relatively vague. Now consider

These headings immediately capture attention and let the reader know what to expect if they continue reading.

Here’s a few more simple examples to give you a better idea of what makes headings informative.

Vague Headings

• Key Results
• Our Commitment to the Future
• Sustainability Initiatives

Informative Headings

• Q4 2024 Key Results: Record $500M Net Profit and 12% YoY Growth
• Our Commitment to Achieving Carbon Neutrality by 2050
• Solar Power Installations to Reduce Carbon Emissions

Specifying key information in headers makes a world of difference to all readers.

The same can be the same for captions. Captions serve as quick reference points for readers, reinforcing key messages and providing context to visuals. Well-crafted captions help investors and analysts absorb critical details at a glance, making reports and presentations more effective.

Take a look at these captions. Which ones resonate more with you?

Incorporating informative headings and captions is essential for enhancing readability and engagement in your content. Here are some best practices.

1. Be Descriptive: Headings inform readers of what is to come in a particular section. Include specific details from the particular section to help find key information faster. Using descriptive captions helps attract attention, encourage engagement, and improve user experience. (savvy-writer.com). Descriptive headings help search engines, supporting SEO benefits and user-friendliness (Seowind).

2. Use Keywords: Integrate keywords for search engine indexing and ranking (savvy-writer.com). The strategic use of keywords is also crucial to SEO  (Seowind).

3. Prioritize Clarity: Avoid jargon and complex language in your headings. (scribber). Clear and concise wording makes it easier for readers to grasp the main idea quickly, enhancing their overall experience.

4. Align with Your Purpose: Tailor your headings to reflect the content’s purpose and the audience’s needs. For instance, in proposals, structuring headings to correspond with evaluation criteria can facilitate easier navigation and comprehension.

Before finalizing any heading or caption, ask yourself:

• Does this heading or caption clearly convey the content?
• Would someone skimming understand the key takeaway?
• Does this heading add value to the overall message?

Quiz Time!

Which of the following headings is the most informative? Why?

A) Sustainability Efforts
B) FY2025 Target to Reduce Carbon Emissions by 33%
C) Details of Sustainability Efforts
D) FY2025Carbon Reduction Goals

Which caption provides the clearest information? Why?

A) Ariel view of expanded factory
B) Workers at the new manufacturing facility in Osaka on opening day
C) Facility orientation in April
D) Engineer meeting

If you chose (B) for both questions, you would be correct! FY2025 Target to Reduce Carbon Emissions by 33% because it provides a specific goal and timeframe, making it clear to readers what the content will discuss.

Workers at the new manufacturing facility in Osaka on opening day is the most informative caption because it describes the content of the image in a clear and engaging way, providing context to the viewer.

Final Thoughts

Clear and informative headings and captions are more than just a design choice—they’re a fundamental aspect of effective communication. Whether you’re presenting data, sharing a vision, or delivering a report, let your headings drive the narrative and keep your audience engaged.

(水) 06月11日

Q. 次のうち、ビジネス英語として最も適切な構文が使われているものを選んでください。

a. Due to cost reduction measures, operating income increased.
b. We implemented cost reduction measures, resulting in increased operating income.
c. Operating income increased due to cost reduction measures.

正解：c.
解説：
選択肢cは、簡潔で明確な構文となっており、ビジネス英語で推奨される「主要な情報を最初に伝える」スタイルになっています。
bも意味は正しいですが、構造がやや複雑で、動詞の主語が曖昧になりやすいため、読み手に負担がかかることがあります。
aは “Due to…” で始まる 導入句（introductory clause） を使用しており、ビジネス文書では避けた方が読みやすくなります。

(金) 06月13日

(水) 06月18日

(金) 06月20日

(水) 06月25日

(金) 06月27日

ESG（環境・社会・ガバナンス）をめぐる状況は急速に変化しており、日本企業もこの流れに乗り遅れるわけにはいきません。グローバル投資家による透明性の要求が高まる中、2025年4月から施行される「英文開示の同時提出義務化」も控え、主要なESGフレームワークを正しく理解することは、信頼性と競争力を維持する上で不可欠な要素となっています。

なぜ重要なのか

IR担当者には、自社の財務・非財務情報の開示が国際基準に適合していることを担保する責任があります。海外投資家は、ISSB、TCFD、GRIといった主要フレームワークに準拠した、明確で質の高いESG開示を期待しています。

開示内容に一貫性がなかったり、期待を下回る内容であったりすると、投資家の信頼を損ね、企業価値にも影響を及ぼしかねません。ESGに関する基準や動向を正しく理解することで、変化する規制に的確に対応し、投資家との信頼関係を強化し、持続可能な経営をリードする企業としてのポジションを確立することができます。

以下は、世界の上場企業に対するESG開示のルール策定に関与している主要な国際組織の一部です。

1. 国際サステナビリティ基準審議会（ISSB）
https://www.ifrs.org/groups/international-sustainability-standards-board/

• 役割：サステナビリティ報告の国際的な共通基盤を策定
• 主な基準：ISSBは「IFRSサステナビリティ開示基準（S1およびS2）」を発行。2024年から適用が開始され、気候関連およびサステナビリティ関連の開示内容の一貫性確保を目的としています。

2. グローバル・レポーティング・イニシアティブ（GRI）
https://www.globalreporting.org/

• 役割：世界で最も広く使用されているサステナビリティ報告フレームワークを提供
• 主な基準：GRIスタンダードは、経済・環境・社会の影響に関する開示を網羅しており、企業がESG全体のパフォーマンスを包括的に報告することを支援します。

3. サステナビリティ会計基準審議会（SASB）
https://sasb.ifrs.org/

• 役割：業種別のサステナビリティ開示基準を策定
• 主な基準：SASBスタンダードは、各業界における財務的に重要なESG課題を特定しています。
• 統合状況：SASBはバリュー・レポーティング財団（VRF）の一部として、2022年にISSBへ統合されました。

4. 気候関連財務情報開示タスクフォース（TCFD）
https://www.fsb-tcfd.org/
（※2023年10月12日をもって解散。現在はIFRS財団のISSBが監督を継承）

• 役割：気候変動に関連する財務情報開示のフレームワークを提供
• 主な基準：TCFD提言は、ガバナンス、戦略、リスク管理、指標・目標の4つの柱を中心に、気候リスクに関する情報開示を求めています。
• 規制対応状況：英国、EU、日本、カナダなどがTCFDに準拠した開示を義務化しています。
• ISSBとの関係：ISSBが発行するIFRS S1およびS2にはTCFDの提言が完全に統合されており、サステナビリティおよび気候関連開示の包括的な基準として位置づけられています。

5. 欧州財務報告諮問グループ（EFRAG）
https://www.efrag.org/en

• 役割：企業サステナビリティ報告指令（CSRD）の下で、欧州サステナビリティ報告基準（ESRS）を策定
• 影響：2024年より、EU域内の大企業および上場企業に対してESGパフォーマンスの開示が義務付けられます。

6. 国連責任投資原則（UN PRI）
https://www.unpri.org/

• 役割：投資家向けにESG開示に関する自主的な原則を策定
• 主な基準：企業や機関投資家に対し、投資判断プロセスにESG要素を組み込むことを推奨しています。

7. CDP（旧カーボン・ディスクロージャー・プロジェクト）
https://www.cdp.net/en

• 役割：環境影響に関する情報開示のための国際的なプラットフォームを運営
• 主な基準：気候変動、水資源の保全、森林破壊に関する情報開示に重点を置いています。

8. 米国証券取引委員会（SEC）
https://www.sec.gov/

• 役割：米国の上場企業に対するESG情報開示を規制
• 主なルール：TCFDの提言に沿った気候リスク開示に関する規則案を提示しています。

9. 証券監督者国際機構（IOSCO）
https://www.iosco.org/

• 役割：世界各国の証券規制当局によるESG報告フレームワークの整合性確保を支援
• 主な活動：ISSB基準を支持し、国際的な普及を促進しています。

10. 各国の証券取引所および金融監督当局

• 日本：
  　金融庁（FSA） https://www.fsa.go.jp/en/
  　東京証券取引所（TSE） https://www.jpx.co.jp/english/
• 目的：日本の上場企業に対するESG情報開示の規制・指導を担う
• 主なルール：金融庁はTCFDに準拠した開示を義務化。東京証券取引所は、上場企業に対しコーポレートガバナンス報告書におけるESGの透明性向上を推奨しています。
• 影響：企業は、財務報告にESG要素を統合し、新たな規制に対応するとともに、海外投資家の関心を惹きつける必要があります。

ESG開示基準の統合に向けた動き

ESG報告の領域では、複数の開示フレームワークを統合する動きが本格化しています。現在、その中心的な役割を担っているのがISSBであり、国際的に統一された開示基準の策定を主導しています。

TCFDによる気候関連開示の原則は、ISSBが発行したIFRSサステナビリティ開示基準（S1およびS2）に直接反映されています。また、SASBとバリュー・レポーティング財団（VRF）はISSBに統合されました。一方で、GRIは引き続き補完的なフレームワークとして位置づけられています

典：ESG Professionals Network「ESG報告の全体像」インフォグラフィック

本図は、現在のESG報告を形成する主要な関係機関を視覚的に示しており、ISSBが主導する新たな国際基準に整合することの重要性をあらためて浮き彫りにしています。

今後の対応ポイント

こうした動向を踏まえ、日本のIR担当者に求められる対応は次のとおりです。

• 最新情報の把握：グローバルなESG開示基準の動向を継続的に把握し、規制への適合性を保つとともに、投資家の期待に応える体制を整えること。
• 基準の整合性を意識した対応：国際基準と国内規制（特にTCFDに準拠した日本の開示要件）の整合性を理解し、整合的な開示方針を構築すること。
• 報告内容の高度化：統合された基準群を活用し、透明性が高く網羅的なESG情報を発信することで、投資家からの信頼を高め、グローバルなベストプラクティスに合致した報告を実現すること。

The landscape surrounding ESG (Environmental, Social, and Governance) is shifting rapidly, and Japanese corporations can’t afford to fall behind. With global investors demanding greater transparency and Japan’s mandatory simultaneous disclosure regulations taking effect in April 2025, understanding key ESG frameworks isn’t just important—it’s essential for maintaining credibility and competitiveness.

Why This Matters to You

As an IR professional, you are responsible for ensuring your company’s financial disclosures meet international standards. Overseas investors expect clear, high-quality ESG reporting that aligns with frameworks like ISSB, TCFD, and GRI.

If your disclosures are inconsistent or fail to meet expectations, it could damage investor confidence and impact your company’s valuation. Understanding these ESG standards will help you navigate evolving regulations, boost investor trust, and position your company as a leader in sustainable business practices.

The following is a partial list of the main global organizations that control the rules for ESG disclosures for publicly traded companies around the world.

1. International Sustainability Standards Board (ISSB)

https://www.ifrs.org/groups/international-sustainability-standards-board

• Function: Develops a global baseline for sustainability reporting.
• Key Standards: ISSB issued the IFRS Sustainability Disclosure Standards (S1 and S2), effective from 2024, to ensure consistency in climate-related and sustainability-related disclosures.

2. Global Reporting Initiative (GRI)

https://www.globalreporting.org

• Function: Provides the most widely used framework for sustainability reporting.
• Key Standards: GRI Standards cover economic, environmental, and social impacts, helping companies report on their broader ESG performance.

3. Sustainability Accounting Standards Board (SASB)

https://sasb.ifrs.org/

• Function: Develops industry-specific sustainability disclosure standards.
• Key Standards: SASB Standards identify financially material ESG issues for different industries.
• Integration: SASB is now part of the Value Reporting Foundation (VRF), which merged into the ISSB in 2022.

4. Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD)

https://www.fsb-tcfd.org

(Disbanded as of Oct. 12, 2023. Monitoring now conducted by ISSB of IFRS.)

• Function: Provides a framework for climate-related financial disclosures.
• Key Standards: TCFD recommendations focus on governance, strategy, risk management, and metrics related to climate risks.
• Regulatory Adoption: Countries like the UK, EU, Japan, and Canada have mandated TCFD-aligned disclosures.
• The ISSB’s standards, IFRS S1 and IFRS S2, fully incorporate the TCFD recommendations, providing a comprehensive framework for sustainability and climate-related disclosures.

5. European Financial Reporting Advisory Group (EFRAG)

https://www.efrag.org/en

• Function: Develops the European Sustainability Reporting Standards (ESRS) under the Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD).
• Impact: Requires large and listed EU companies to disclose ESG performance starting in 2024.

6. United Nations Principles for Responsible Investment (UN PRI)

https://www.unpri.org

• Function: Sets voluntary ESG disclosure principles for investors.
• Key Standards: Encourages companies to integrate ESG factors into investment decision-making.

7. CDP (formerly Carbon Disclosure Project)

https://www.cdp.net/en

• Function: Manages global disclosure systems for environmental impacts.
• Key Standards: Focuses on climate change, water security, and deforestation disclosures.

8. U.S. Securities and Exchange Commission (SEC)

https://www.sec.gov

• Function: Regulates ESG disclosure for publicly traded companies in the U.S.
• Key Rules: Proposed rules for climate risk disclosures, aligned with TCFD recommendations.

9. International Organization of Securities Commissions (IOSCO)

https://www.iosco.org

• Function: Supports global securities regulators in aligning ESG reporting frameworks.
• Key Role: Endorses ISSB standards to promote global adoption.

10. Stock Exchanges and National Regulators

Japan:
Japan’s Financial Services Agency (FSA) https://www.fsa.go.jp/en/
Tokyo Stock Exchange (TSE) https://www.jpx.co.jp/english/

• Purpose: Regulates ESG disclosure requirements for publicly traded companies in Japan.
• Key Rules: The FSA has mandated TCFD-aligned disclosures, and the TSE encourages listed companies to improve ESG transparency in their corporate governance reports.
• Impact: Companies must integrate ESG factors into their financial reporting to comply with new regulations and attract foreign investment.

Visualizing ESG Disclosure Convergence

The ESG reporting landscape is undergoing significant consolidation. The ISSB is leading the effort to integrate various ESG disclosure frameworks into a unified global standard. The TCFD’s climate-related disclosure principles have directly influenced ISSB’s IFRS Sustainability Disclosure Standards (S1 & S2). Additionally, SASB and the Value Reporting Foundation (VRF) were merged into ISSB, while GRI remains a complementary framework.

Source: ESG Professionals Network. An Infographic of the ESG Reporting Landscape.

This visual highlights the key players shaping ESG reporting today, reinforcing the importance of aligning with ISSB’s emerging standards.

Implications

Given these developments, it’s crucial for IR professionals in Japan to:

• Stay Informed: Regularly update your knowledge on global ESG reporting standards to ensure compliance and meet investor expectations.
• Engage in Harmonization Efforts: Understand how global standards align with local regulations, especially with Japan’s commitment to TCFD-aligned disclosures.
• Enhance Reporting Practices: Leverage the consolidated frameworks to provide transparent and comprehensive ESG disclosures, thereby boosting investor confidence and aligning with global best practices.

統合報告書をPDF形式で公開していませんか？印刷を前提としていないのであれば、HTML形式で発信することで、ステークホルダーとの効果的なコミュニケーションの機会を広げられるかもしれません。

PDFは長年にわたって情報発信・印刷に活用され、多くのメリットがあります。しかし、企業コミュニケーションの在り方は変化しています。ペーパーレス化が進む中、PDFは最適な手段ではなくなりつつあります。

自社の報告書が本当に読まれているか、把握できていますか？PDFのダウンロード数を追跡していますか？閲覧データを可視化することは、ステークホルダーの関心や重視しているテーマを理解する上で欠かせません。

Microsoft、Philips、BASF、Bayerといったグローバル企業は、ハイパーリンクを活用して情報同士のつながりやナビゲーション性を高めた包括的なオンラインレポートをHTML形式で公開しています。 HTMLでの発信は、閲覧者の利便性を高めるだけでなく、分析データを通じて読者理解を深めることにもつながります。

HTMLとPDFの違い

コーポレート・バリュー・レポーティング・ラボ（Corporate Value Reporting Lab）によると、統合報告書を発行する日本企業の数は年々増加しています。2015年には200社強だった発行企業数が、2023年には1,000社を超え、今後さらに増加が見込まれています（詳細はフルレポートをご参照ください）。

PDFとHTMLのどちらの形式で発行している企業が多いのか、明確な統計はありませんが、デジタルレポートへの移行が進んでいる傾向は明らかです。

NexxarのCEOであるエロイ・バランテス（Dr. Eloy Barrantes）氏は、2018年にIFRS財団の統合報告に関するニュース記事で次のように述べています。

「統合オンラインレポートは多くの企業で定着していますが、企画やデザイン面では十分に配慮されていないことが多いのが現状です。良質なHTMLレポートは、Webという媒体の特性を理解し、それに即した発信方法を考慮しています。」

さらに次のように述べています。

「現在、オンラインレポートの優良事例は、長年HTMLレポートを発行してきた企業が中心です。そうした企業は、発行とコミュニケーションの両戦略においてHTMLレポートを重要視しています。」

IR業務においてHTML形式で報告書を発行することは、読みやすさやアクセシビリティの向上につながり、海外ステークホルダーにも情報が伝わりやすくなります。また、検索エンジンでの可視性も高まり、より多くの投資家に報告書を届けることができます。

「PDFとHTMLは具体的にどう違うのか？」と思われた方もいらっしゃるでしょう。以下の表で、一般的な違いを確認してみましょう。

図の和訳

項目	PDF	HTML
アクセス解析が可能（アクセス数がアナリティクスで確認できる）	いいえ	はい
共有しやすい（共有ボタンの設置が可能）	いいえ	はい
CMSと連携し、簡単に更新可能	いいえ	はい
アクセシビリティ対応（障がいのある方にも配慮）	基本的に対応していない	対応している
操作性・インタラクティブ性	フォーム機能のみ	高い
検索エンジンに表示されやすい（SEO対策）	あまり対応していない	対応している
書式の完全な制御（印刷に最適）	可能	不可
簡単にダウンロード・オフライン閲覧が可能	はい	いいえ

出典：Content Marketing Institute

ご覧のとおり、HTMLは「印刷時の正確な書式設定」と「オフライン閲覧用のダウンロード」を除くすべての項目で優れています。PDFの利点は、主に印刷を前提とした資料発行にあります。

HTML形式で発信する主な7つのメリットを詳しく見てみましょう

1. アクセシビリティの向上
HTMLは、障がいのあるユーザーにとっても利用しやすい形式です。スクリーンリーダーなどの支援技術がHTML構造を正確に読み取ることができ、誰にとっても情報へアクセスしやすくなります。

2. モバイル対応の閲覧体験
スマートフォンでPDFを読む際に、拡大・縮小を繰り返した経験はありませんか？HTMLならその必要はありません。レスポンシブデザインにより、画面サイズに応じて自動調整され、スムーズな閲覧が可能です。

3. SEO（検索エンジン最適化）への効果
HTMLコンテンツは検索エンジンによってインデックスされやすく、情報の発見性が高まります。一方、PDFはSEO対策がしづらく、検索結果に表示されにくい傾向があります。

4. インタラクティブ機能
HTMLでは、ハイパーリンク、動画、アニメーション、インタラクティブなデータビジュアルなどが利用可能です。閲覧者の関心を引きつけ、より動きのある表現が可能です。

5. 高速な表示・パフォーマンス
容量の大きいPDFが読み込まれるのを待つのはストレスです。HTMLは軽量で、特に大規模なドキュメントでも素早く表示されます。

6. リアルタイムでの更新
誤りの修正や最新情報の追加も、HTMLなら即座に対応可能です。ユーザー側で再ダウンロードする必要はありません。

7. アクセス解析とユーザー行動の把握
読者がどのセクションに興味を持っているのかを知りたい場合、HTMLなら行動データの取得が可能です。PDFでは得られないインサイトを得ることができます。

HTML形式への移行は、読みやすさを向上させるだけではありません。情報の即時更新が可能となり、再ダウンロードの手間がなくなります。これにより、修正ミスの削減、迅速な改訂対応、そしてタイトなスケジュール下での業務負担の軽減が期待できます。

なぜ今もPDFにこだわるのでしょうか？

配信方法がデジタル限定であれば、従来型のPDFに固執する必要はありません。印刷物として残したい場合はPDFが有効ですが、ユーザーフレンドリーで現代的なアプローチを目指すなら、HTML形式を選ぶべきです。

まだ全面的な移行に不安がある場合は、まずは主要な数値情報だけでもHTML化して、読者のエンゲージメント指標を比較してみてください。多くの企業は、HTMLとPDFを併用したハイブリッド型のレポートも採用しています。たとえば、2023年版のBayer統合報告書ではその具体例が確認できます。

まとめ

デジタル環境は急速に進化しています。古いフォーマットにとらわれていては、変化のスピードに対応できません。HTMLを活用することは、世界のベストプラクティスに則ることであり、「革新性」と「アクセシビリティ」を重視する企業姿勢を海外投資家に示すことにもつながります。

HTML形式で統合報告書を発信することは、単なる技術面のアップグレードではありません。企業のストーリーを、デジタルリテラシーの高いステークホルダーに向けて効果的に伝えるための重要な機会です。

HTMLレポートやハイブリッド型の具体例はこちらからご覧いただけます：

• BASF Annual Report 2023
• Clariant Integrated Report 2023
• Philips Annual Report 2023
• Microsoft Annual Report 2023
• Intel Q3 2024 Results (HTML press release example)
• Bayer Integrated Annual Report 2023