読解問題自動生成とは，読解対象文からそれに関連する問題を自動生成する技術である．近年では，深層学習を用いた手法により，柔軟で高品質な問題生成が実現されている．しかし，従来手法には，次の課題がある．1）問題に対応する答えを生成できない．2）学習者の能力に合わせた難易度の問題を生成できない．これらの問題を解決するために，本研究では，項目反応理論を用いて推定される難易度を考慮して，問題と答えのペアを生成する手法を提案する．提案手法は事前学習済み深層学習モデル（BERTとGPT-2）を拡張することで実現する．実データを用いた実験により，提案手法が，所望の難易度にあった問題と答えを生成できることを示す．
