글로벌 사업을 영위하는 일정 규모 이상의 기업들은 ESG(환경·사회·지배구조) 활동에 대한 헌신을 점점 더 강화하고 있다. 본 연구의 주요 목표는 ESG 점수 데이터를 기반으로 미래 기업 가치를 예측할 수 있는 모형을 설계하는 것이다. 이를 위해, 선행 연구의 기본적인 미래 기업 가치 예측 모형과 본 연구에서 제안하는 ESG 등급을 포함한 미래 기업 가치 예측 모형의 예측을 비교한다. 보다 엄격한 분석과 포괄적인 결과를 도출하기 위해, CatBoost, Extra Trees, LGBM, Random Forest, Gradient Boost의 5가지 머신러닝 방법을 사용한 결과를 제시한다. 이러한 결과는 ESG 데이터를 포함하는 모형이 포함하지 않는 모형보다 미래 기업 가치 예측에서 일관되게 우수한 성과를 보임을 나타낸다. 본 논문은 재무·회계 분야의 실증 분석에서 거의 사용되지 않는 머신러닝 기법을 독창적으로 도입하는 학제간 연구 방법론을 활용한다는 특징이 있다. 이러한 혁신적이고 미래 지향적인 연구 방법은 이 분야와 머신러닝 기법이 통상적으로 사용되지 않는 다른 분야의 후속 연구자들에게 영감을 줄 것으로 기대된다.