本稿では，人間による翻訳({\HUM})と機械翻訳システムによる翻訳({\MT})を訓練事例とした機械学習によって構築した識別器を用いて{\MT}の{\FLU}を自動評価する手法について述べる．提案手法では，{\HUM}と{\MT}の{\FLU}の違いを表わす手がかりとして，逐語訳（原文と翻訳文での単語同士の対応）に着目した．{\HUM}と{\MT}における逐語訳の違いを捉えるために，原文と{\HUM}との間，および原文と{\MT}との間で{\align}を行ない，その結果を機械学習のための素性とする．提案手法は，識別器を構築する際に対訳コーパスを必要とするが，評価対象の{\MT}の{\FLU}を評価する際には参照訳を必要としない．さらに，大量の訓練事例に人手で{\FLU}の評価値を付与する必要もない．検証実験の結果，提案手法によってシステムレベルでの自動評価が可能であることが示唆された．また，{\SVM}による機械学習で各素性に付与される重みに基づいて{\MT}に特徴的な素性を特定できるため，このような素性を含む文を観察することによって文レベルでの{\MT}の特徴分析を行なうこともできる．