近年，深層学習を用いて任意の難易度で読解問題を生成できる技術が提案されている．しかし，従来手法は，読解対象文中から答えを抜き出して回答する形式の問題のみを対象としており，教育現場で広く使われている多肢選択式問題を生成できない．加えて，従来手法では訓練データ中の問題の単語列に対する尤度を最大化するように深層学習モデルを訓練しており，難易度調整精度を直接最適化していないため，難易度調整精度に改善の余地が残る．そこで本研究では，自己回帰型の深層学習モデルを用いた難易度調整可能な多枝選択式問題生成手法を開発するとともに，DirectPreferenceOptimizationにより難易度調整精度を最大化する訓練手法を提案する．

読解対象文から問題を自動で生成する読解問題自動生成が教育分野において注目されている[1,2,3,4,5]．学習支援や教育評価の文脈で問題生成を利用することを想定すると，各学習者の能力に合った適切な難易度の問題を出題することが望ましいと考えられ，そのためには難易度を調整可能な問題生成手法が必要となる[6,7]．このような背景から，近年では難易度調整機能を有する問題生成技術がいくつか提案されている[8,9,10,11,12,13]．しかし，従来手法には以下の課題が残る．1.図1左で示されるような，読解対象文中から答え単語列を抜き出して回答する形式の問題のみを対象としており，教育現場で広く使われている多枝選択式問題を直接には生成できない．