E2E NLG Challengeは、キーバリューペアの集合からレストランの説明文を生成するための共同課題である。本論文では、当該チャレンジへの参加結果について報告する。我々は、自然で流れの良いレストラン説明文を生成できる、シンプルでありながら有効なニューラルエンコーダデコーダモデルを構築した。このモデルは強力なベースラインを上回る性能を示した。さらに、主催者から提供されたデータを詳細に分析した結果、数時間で開発可能なテンプレートベースのモデルを用いたアプローチも、本タスクに対して有効であることが明らかになった。