本論文の目的は，有価証券報告書の表から情報を抽出するタスク（NTCIR-18U4Task）に参加するためのシステムの構築である．NTCIR-18U4タスクは，表検索サブタスクと表質問応答サブタスクに分けられる．本研究は，表質問応答サブタスクに注目した．表質問応答サブタスクでは，多くの自然言語処理タスクで優れた結果を示している最先端の大規模言語モデル（LLM）を利用し，既存の事前学習済みのモデルを上回り，最高の性能を達成することが期待される．

有価証券報告書は，上場企業が金融商品取引法に基づいて作成・提出する法定書類であり，企業の財務状況や事業内容、経営方針などを投資家や株主に明らかにするためのもので，企業の透明性を高め，投資判断に役立つ情報を提供することが目的である．企業別の有価証券報告書を分析することで，企業間の比較が可能である．有価証券報告書は通常，年度ごとに作成され，提出期限は決算終了後3ヶ月以内とされている．企業が提出した有価証券報告書は，金融庁のEDINET（電子開示システム）を通じて一般に公開されており，誰でも閲覧することが可能である．EDINETで公開されている有価証券報告書は，主にXBRLの形式であり，EDINETのサイトもしくはAPIを通じて，有価証券報告書を直接にダウンロードすることができる．有価証券報告書のXBRLファイルにはタクソノミやインスタンスの情報が含まれており，このタクソノミを解析することで，構造的な正確さを保つデータを抽出可能である．しかしながら，企業間の有価証券報告書を比較する際に，二つの課題があった[1]．一つ目は，有価証券報告書中の表は，全てがタクソノミが付与されているわけではないという点である．木村らの研究によると，TOPIX100の企業の有価証券報告書は，約18%しかタクソノミが付与されていない[2]．二つ目は，企業が独自に定義することができるタクソノミや，一部の企業のみ使用しているタクソノミが存在している点である．この二つの課題によって，タクソノミを機械的に読み，解析することでデータを抽出することが極めて困難である．また、奥山らはEDINET上で公開された有価証券報告書中の表8673件を分析した結果，約37%の表が機械判読困難で複雑な構造を持つため，これらの表からデータ抽出には新たな手法を探る必要がある[3]．以上を踏まえて，木村らはNTCIR-18U4タスク1）を提案した．U4タスクは，与えられた自然言語の質問を用いて，有価証券報告書の文書中から表を見つける表検索サブタスクと，表からデータを見つける表質問応答サブタスクで構成される．最終的には文書中から所望のデータを高精度で得られるようになり，企業間比較が容易になることが期待できる．本研究では，U4タスクに参加し，機械的に抽出困難なデータを大規模言語モデル（LargeLanguageModel以下：LLM)を用いる手法で抽出することを提案する．