Web上におけるテキスト情報が膨大となった近年，システムが自動で要約文を生成する抽象型要約が注目されている．一方でモデルの作成には訓練データとなる予め要約されたコーパスが大量に必要という課題を持つ．そのためニュースサイトなどの限られたドメイン以外では要約モデルの作成が困難とされている．本稿では，ドメイン適応によって訓練データが小規模である，あるいは訓練データが存在しないWebレビューにおける抽象型要約を実現する手法を提案する．提案手法では大規模要約データとレビュー文を活用した事前学習を行い要約分を生成する．評価実験では8人のアノテータにより作成された要約データを用いて一致率の評価を行う．