近年、日本では少子高齢化等の持続可能性を脅かす社会問題が増加している。これらの問題に対処するためには、市民が積極的に議論を行い、解決に向けて取り組んでいくことが重要である。しかし、議論に参加するための社会問題についての事例についての情報が不足していると考えられる．そのため本研究では，社会問題や解決策に関する事例を提供することを目的とし，それらの情報をWeb記事から抽出する手法を提案する．提案手法では，クラウドソーシングを用いてコーパスを構築し，構築したコーパスを学習データとして用い，ALBERTをファインチューニングすることで，Web記事から社会問題や解決策に関連する事例を抽出する．