外国人が公正な裁判を受ける権利を保障するためには法廷通訳人が不可欠であるが，近年は通訳人の人数減少や質の保証が十分でない点が課題となっている．本研究は，大規模言語モデル（LLM）が法廷通訳および検証通訳として機能し得るかを検証する．先行研究で策定した評価指標をプロの法廷通訳人の知見に基づいて改訂し，人手評価も各言語の法廷通訳人に依頼した．さらに，LLM-as-a-Judgeによる評価結果との相関分析やエラー分析を取り入れ，より精緻な分析を行った．その結果，GPTは他のLLMと比較して良好な性能を示した一方，法律用語や疑問文の訳出，司法制度に関する知識不足といった課題が明確になった．

外国人が日本で裁判を受ける際，その権利保障[1,2,3]は司法手続の公正性に不可欠であり，法廷通訳は重要な役割を担っている．しかし，日本の法廷通訳制度は，通訳人の人数不足，質の保証の不十分さという課題を抱えている．通訳人候補者数は近年減少しており[4]，国家資格や通訳内容を検証する制度も整備されていない[5,6]．その結果，実際に誤訳が判決に影響を与えたケース[7]や，誤訳による冤罪事件も発生している[8]．また，通訳結果を事後的に検証する「検証通訳[9]」も重要だが，専門家による人手検証には高いコストが伴う．近年は大規模言語モデル（LLM）の発展により機械翻訳の品質は向上しているが，逐語性や言語等価性を重視する法廷通訳にそのまま適用できるかは明らかではない．本研究は，LLMによる「法廷通訳」と「検証通訳」の実現可能性を検証することを目的とする．具体的には，法廷通訳に求められる言語等価性をLLMがどの程度維持できるか，またLLMが検証通訳としてプロの法廷通訳人による人手評価を再現できるかを検討する．そのために，法廷通訳経験者の知見に基づいて評価指標を改訂し，ベトナム語・中国語・英語の三言語について法廷通訳経験者による人手評価を行った．その結果，LLMは法廷通訳として一定水準で言語等価性を維持した翻訳文を生成できる可能性を示した一方で，法律用語や疑問文の訳出に課題が残り，また検証通訳としてはLLM-as-a-Judgeと人手評価との相関が低く，現段階では実用が困難であることが示唆された．