企業や自治体では、将来予測やリスク評価のために政策文書を継続的に参照し、方針などを分析・把握することが求められる[1]．しかし、政策文書は一般的に文量が多く、背景、課題、施策、期待効果が混在するため、要点の把握や文書間比較には労力を要する．本研究は，政策文書をLLMにて構造化要約し、背景(X)、政策・介入(Z)、結果(Y)といった簡易的な構造的因果モデル（SCM）の形式に写像することで、政策文書が示す因果構造を可視化し、数値的に分析する枠組みを提案する．実験では2023年、2025年に内閣府から発行された経済方針資料を利用し、因果構造による政策の可視化、意味分布の分析と、記述比重の高い分野をヒートマップにより示した．さらに、産業連関表の誘発係数を利用し、各文書の政策が経済全体に及ぼす波及効果の簡易指標を算出することで、視覚的・定量的な文書比較ができる可能性を検討した．

政策文書には政府の重点施策や目標が記述されており、その分析は社会経済への影響把握を可能にする[1]．特に因果関係の記述は、政策の狙いと効果を結び、企業における意思決定への重要な情報となる．しかし、自然言語で書かれた大量の文書から因果関係を正確に抽出することは容易ではなく、暗黙的な因果を理解する知識や工夫が必要である．このような背景を受け、近年では大規模言語モデル（LLM）を応用し、自動で政策文書を分析する手法について検討が行われている[2-5]本研究では、LLMを利用して文書比較を行う方法の一例として、日本語の政策文書から因果関係を自動抽出、SCM形式として構造化し、文書間の比較分析を視覚的・定量的に行う手法を提案する．方法は主に以下の４点として概要を報告する．1.介入を含む因果構造のグラフ化（可視化）