本稿では、多様な内容と異なる長さを持つターゲット要約の複数バリエーションを生成し、ユーザーのニーズに応じてスコア付け・選択する新しいアプローチを提案する。単一の参照要約に基づいて訓練された抽象的要約生成モデルは、重要な情報を的確に捉え、原文に対して忠実であり、文法的に正しく流暢な出力を得ることが難しい場合がある。本研究では、段階1で入力テキストから多様な候補要約群を生成する二段階戦略を提案し、段階2でそれらの中から適切なものをスコア付け・選択する。特に、本手法の生成器は要約の長さに対して精密な制御が可能であり、特にスペース制約がある状況において極めて有効である。選択器は最適な要約長を予測する設計となっており、原文への忠実性に特に注力している。両段階とも効果的に訓練・最適化・評価が可能である。標準的な要約データセットを用いた実験の結果、本パラダイムは最先端の性能を達成することが示された。