自然な質問生成のタスクとは、入力として与えられた文章（事実）とその答えから対応する質問を生成することである。このタスクは、質問・回答（QA）システムの訓練データセットを拡張する上で有効である。従来の研究では、答えの位置を示す追加情報を持つ文章を入力として、シーケンス・トゥ・シーケンスモデルを用いる手法が採用されてきた。しかし、これらの手法は文章内の答えと他の文脈との間の情報を明示的にモデル化していない。本研究では、質問を生成する前に、答えと文章を照合するモデルを提案する。実験の結果、豊富な特徴を活用した本モデルが、既存の最先端手法を上回ることを示した。