本研究では，文芸翻訳，とりわけ推理小説の翻訳における機械翻訳の利用可能性を検討した．推理小説の短編を対象に，DeepL，みんなの自動翻訳＠TexTra，GPT-5の訳文を比較するために，ジャンル特性を反映し構築した人手評価スキームを適用した．その結果，GPT-5ではエラー数が最も少なく一貫性も維持された一方，情報の再提示を省略する傾向が課題として確認された．DeepLでは記号処理と訳抜け，TexTraでは語義の誤りや不自然さ，代名詞の誤解が特徴的にみられた．算出された翻訳スコアを確認すると，現段階では人手訳の最低水準に届かず，利用には課題が残ることを示す結果となった．

これまで，機械翻訳が対象とする領域は主として産業翻訳であり，文芸翻訳はほとんど対象とされてこなかった．しかし機械翻訳の品質が年々向上することを受けて，機械翻訳の文芸翻訳への利用可能性が検討され始めた．たとえば，2024年のWMTGeneralMTSharedTask[1]から，その翻訳対象に文芸テクストが使用され始めている．このような潮流のなかで重要な課題となっているのは，文芸機械翻訳をいかに分析し，評価するかである．一般的な機械翻訳の人手評価には，多くの場合MQM[2]が用いられてきた．しかし文芸機械翻訳に対してMQMを適用することには疑義が呈されている[3]．また文芸機械翻訳の人手評価にはSCATEtaxonomy[4]が用いられることも多いが，研究によっては改良を加えたうえで運用される場合もある[5]．以上を踏まえると，文芸機械翻訳の評価手法は現在なお多様なアプローチが検討されている段階にあると言える．そこで本研究では，文芸翻訳領域，特に推理小説の翻訳への機械翻訳の利用可能性について明らかにすることを試みる．対象を推理小説に絞るのは，文芸機械翻訳の評価にはジャンルの観点が必要であると考えられるからである．