本研究は，生成AIによる校正(revision)がL2学習者テキストの文法エラー分布をどの程度中和するかを，LanguageToolのカテゴリ別修正率(fixrate)で定量化する．ICNALEのJPN/CHN各800編(計1600編)に対し，gpt-4o-mini(temperature=0)で意味保持を課したstrong校正を適用し，校正前後のエラーカテゴリを比較した．結果，GRAMMAR，PUNCTUATIONはほぼ天井値の修正率を示す一方，REDUNDANCY，COLLOCATIONS，REPETITIONS_STYLE，TYPOSは修正率が相対的に低く残存した．母語・熟達度の効果は限定的であり，修正の成否は学習者属性より誤りタイプに強く依存することが示唆された．

同一の言語で書かれたテキストであっても，書き手の母語に由来する特徴的なパターンが残存することは広く知られている．こうしたL1fingerprintは，語彙選択，冗長性，談話構造，機能語の分布などに現れ，法言語学や著者同定の分野を中心に研究が蓄積されてきた[1,2]．L2ライティング研究においても，NativeLanguageIdentification(NLI)の枠組みを通じて，学習者の母語に由来する書き言葉の特徴が検討されてきた．先行研究[3]は，母語影響が文法誤りにとどまらず，語彙的選択や情報配置といった高次の言語的選好にも及ぶことを報告している．近年，生成AI(LLM)による自動修正がL2ライティングで広く用いられているが，こうした修正がL1fingerprintをどの程度中和するのかは十分に解明されていない．特に，規則ベースの文法的誤りと，語彙選択や冗長性といった選択性の高い誤りが同様に処理されるのかについては明らかになっていない．本研究はこの点に着目し，LanguageTool[4]によって検出される文法エラーカテゴリを対象として，生成AIによる強力な校正(strongrevision)の効果をカテゴリ別修正率(fixrate)に基づいて検討する．