準構造化テキスト生成は、簡単ではない問題である。近年、大規模なデータセット上で訓練されたニューラルモデルの発展により、自然言語生成分野では著しい進歩がもたらされたが、それでも構造的で文脈および常識を踏まえたテキストを生成する点で、依然として課題が残っている。さらに、生成されたテキストの品質をどのように評価すべきかという点についても、明確な指針が存在しない。こうした問題に対処するため、本研究では料理レシピを対象とした新しいデータセット「RecipeNLG」を提案する。本稿では、データ収集プロセスについて検討し、準構造化テキストと料理レシピとの関係性についても考察する。また、このデータセットを活用してレシピ生成問題に取り組む。最後に、複数の評価指標を用いて生成されたレシピの品質を評価する。