流暢な文の生成を可能にするニューラルネットワークによる系列変換モデル\cite{Sutskever:2014,BahdanauCB14}の発展は，文生成を利用する自然言語処理タスクに大きな恩恵をもたらした．文書要約タスクも例外ではなく，\citeA{D15-1044}以降，系列変換モデルを用いた生成型要約(abstractivesummarization)の研究が盛んに行われており，ヘッドライン生成，単一文書要約ではそれが顕著である．一方，文書の一部を抜き出すことで要約を生成する抽出型要約\footnote{本稿では，文抽出と文圧縮を統合した圧縮型要約(compressivesummarization)も抽出型要約とみなす．}(extractivesummarization)の研究は脈々と続いているものの生成型要約の研究と比較すると数は少なくなってきた．たとえば，2019年開催の第57回AssociationforComputationalLinguistics(ACL)では，抽出型要約手法に関する発表は約5件であったが生成型要約手法に関する発表は約15件であり，生成型要約手法に注目が集まっていることがよくわかる．このように自動要約研究の主流は抽出から生成へと移り変わりつつある．では，抽出型要約は終わってしまった研究，すなわち，継続する価値のない研究なのだろうか？この疑問に答えるためには，抽出型要約手法の上限，つまり抽出型要約でどれほど人間の要約に近づけるかを知る必要がある．抽出型要約手法の上限が十分高い水準にあるのならば，研究を続ける価値があるし，そうでないのならば続ける価値はない．自動要約手法のパラダイムが移りつつあるいまだからこそ，抽出型要約手法の上限を明らかにすることは自動要約研究の今後の発展に大きな意味を持つと考える．本稿では人間が生成した参照要約に対する自動評価スコアを最大化する抽出による要約，すなわち抽出型オラクル要約を上限の要約とみなす．そして，それを得るための整数計画問題による定式化を提案し，自動評価という観点から抽出型要約手法の到達点を調べる．次に，その妥当性をより詳細に検証するため，ピラミッド法\cite{nenkovau:2004:HLTNAACL,Nenkova:2007}，DocumentUnderstandingConference(DUC)\footnote{\url{https://duc.nist.gov}}で用いられたQualityQuestions\cite{qqduc06}を用いて内容と言語品質の両側面から人手で評価し，それが人間にとってどの程度良い要約なのかを検証する．TextAnalysisConference(TAC)\footnote{\url{https://tac.nist.gov}}2009/2011のデータセットを用いて，自動評価指標であるROUGE-2\cite{rouge3}，BasicElements(BE)\cite{hovy06}に対する文抽出，ElementaryDiscourseUnit(EDU)抽出，根付き部分木抽出の3種の抽出型オラクル要約を生成し，上記の観点でそれらを評価したところ，(1)自動評価スコアはいずれの抽出型オラクル要約も非常に高く，現状のシステム要約のスコアと比較すると差が大きいことがわかった．(2)ピラミッド法による評価結果から，要約の内容評価という点でも優れていることがわかった．(3)しかし，QualityQuestionsによる言語品質評価の結果は，現状の要約システムと大差ない，あるいは劣る結果となった．これらより，抽出型要約手法で重要情報に富んだ要約を生成できることが明らかとなった．つまり，抽出型要約は今後も続けていく価値のある研究であることが示された．その一方，言語品質には改善の余地があることも明らかとなった．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%