本論文では、既存の選択肢生成（Distractor Generation: DG）手法における以下の2つの制限について調査を行いました。第一に、既存のDG手法の品質は実用的な使用にはまだほど遠く、改善の余地があります。第二に、既存のDG設計は主に単一選択肢の生成を目的としていますが、実際の複数選択問題（Multiple Choice Question: MCQ）作成においては複数の選択肢が必要とされます。これらの目標に向けて、本論文では多タスク処理と否定的な回答訓練戦略を用いた新しい選択肢生成スキームを提案します。このスキームにより効果的に\textit{複数}の選択肢を生成することが可能となります。実験結果は、(1) 当モデルが最新の成果をBLEU 1スコアで28.65から39.81へと向上させたこと、および(2) 生成された複数の選択肢が多様性を持ち、複数選択問題において強い誤導力を示していることを示しています。