これまでの大多数のseq2seq要約システムは、要約生成にあたって源文にのみ依存しており、その結果、生成の安定性に欠ける傾向があった。伝統的なテンプレートベースの要約手法に着想を得て、本研究では既存の要約を「ソフトテンプレート」として活用し、seq2seqモデルの生成をガイドする手法を提案する。具体的には、一般的に用いられる情報検索（IR）プラットフォームを用いて適切な要約を検索し、候補となるテンプレートとして取得する。さらに、seq2seqフレームワークを拡張し、テンプレートの再ランク付け（Reranking）とテンプレートを意識した要約生成（リライト）を統合的に実行する。実験の結果、情報量（informativeness）という観点から、本モデルは最先端手法を顕著に上回り、さらにソフトテンプレート自体が非常に高い競争力を持つことが明らかになった。また、高品質な外部要約を導入することで、生成要約の安定性および可読性が向上することが確認された。