金融文書からの原因・結果表現抽出は投資判断などに有用だが，大規模言語モデル（LLM）を用いた手法では過抽出による精度の低下，ルールベース手法は再現率の低さが課題となっている．本論文では，既存のルールベース手法のアルゴリズムを自然言語で記述し，LLMを実行器として用いる手法を提案する．決算短信を用いた評価実験の結果，適切な粒度のアルゴリズムの提示により，意味的一致評価において，提案手法は主要モデル（GPT-5，Gemini2.5Pro，gpt-oss-120b）を含む全8モデル中5モデルで，ゼロショット抽出および既存ルールベース手法を同時に上回るF1スコアを達成した．

企業分析・投資判断では，財務指標に加え，決算短信等の金融文書に含まれる記述の活用が重要である．金融文書には因果的説明（例：「〇〇の増加により売上が伸長した」）が多く，これらを抽出できれば業績変動の要因理解や検索・要約などに資する．因果関係抽出には，大規模言語モデル(LLM)の応用が期待される．しかし，LLMのみを用いた抽出では，因果関係のない記述を誤って抽出しやすく（過抽出），結果の信頼性を損なうおそれがある[1]．また，ルールベース手法は抽出根拠が明確で制御しやすいが，定義されたパターン以外の表現を取り逃がす課題がある．そこで，ルールベースの手順による制約で過抽出を抑制しつつ，LLMの言語理解能力で多様な表現への対応力を補うことができれば，高い精度と再現率を両立できると考えられる．本研究では，ルールベース因果抽出手法のアルゴリズムを自然言語で記述し，LLMをその解釈・実行器として用いることで，原因と結果を表す表現の抽出を行う．本論文の主な貢献は以下の通りである．1.既存のルールベース原因・結果表現抽出手法のアルゴリズムを自然言語で記述し，LLMをその解釈・実行器として用いる原因・結果表現抽出手法（提案手法1）を提示する．