インターネット広告においては，さまざまな消費者に対応する広告文を大量に制作する必要がある．そのため広告文制作者は，ターゲットとなる消費者の興味関心を知るために，ECサイトやレビューサイト等に寄せられる商品を使った際のフィードバックを参考に表現を考案することがある．商品特徴に基づき寄せられる可能性のあるフィードバックを自動予測することにより，１つの商品に対してより多様な表現が得られるだけでなく，消費者目線に近い表現を含んだ広告文の制作を支援できる可能性がある．そこで我々はGPT-2を用いてフィードバックを生成するモデルを構築した．自動評価と人手評価により，提案手法が望ましいフィードバックを一定程度生成できることを確認した．
