研究者にとって学術論文を読むことは必須となっている．しかしながら，論文の量は膨大であり，増え続けている．この問題を緩和するため，医学系分野の論文では，Structured Abstractというアブストラクトの記述方法が採用されている．本研究では自動要約技術による，論文の章構造と深層学習を用いた論文のStructured Abstractの自動生成手法を提案する．具体的には，論文におけるMethod，Result等のテキストを活用し，Structured Abstractの生成を行う．論文の本文をそのまま利用した評価値と，章構造を利用した評価値を比較し，提案手法の有効性を確かめる