本研究では，既存の読解問題データセットが与えられる場合に，それらの問題の構文的特徴を捉えつつ，任意の読解文に対して多様な読解問題を生成できる手法を提案する．提案手法では，事前準備として，問題データセット中の各問題の構文的特徴を「問題型」として抽出した上で，それらのクラスタリングとフィルタリングによって，データセットを代表する多様な問題型の集合を作成する．そして任意の読解文と様々な問題型を大規模言語モデルに指定して問題生成を行うことで，ベースとした問題データ集合の構文的特徴を適切に反映しつつ，指定した読解問題に対する多様な問題の生成を目指す．本研究では実データ実験を通して提案手法の有効性を示す．