インターネット上で人物情報が増大する中，Web上の人物理解を効率化するためには，複数のHTML文書から有用な情報を取得・統合し，人物概要文を自動生成する技術が求められる．本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いてHTML文書から人物属性情報を抽出し，Wikipedia風の概要文を作成する手法を提案する．LLMを用いて読み仮名，生没年，出身地，職業，所属・役職等の人物属性情報を抽出し，テンプレートを用いて概要文を生成する．日本人80名を対象とした評価実験結果を報告する．