私たちは、BERTとオープンソースのAnserini情報検索ツールキットを統合したエンドツーエンドの質問応答システムを示します。現在の大多数の質問応答や読解モデルが少量の入力テキストで動作するのに対し、当システムはIR（情報検索）のベストプラクティスとBERTベースのリーダーを組み合わせることで、大量のウィキペディア記事から答えを特定し、エンドツーエンドで処理を行います。標準的なベンチマークテストコレクションにおける以前の結果に対する大幅な改善を報告しており、SQuADを使用して事前学習されたBERTを微調整することで、答えの範囲を特定する際の高い精度が達成できることを示しています。