信頼できる文法誤り訂正の自動評価手法の構築は，文法誤り訂正の研究および開発の発展に有用である．可能な参照文を網羅することが難しいため，先行研究では参照文を用いない自動評価手法が提案されてきた．そのうちの一つは，文法性・流暢性・意味保存性を評価する3つの評価モデルを用いることで，参照文を用いる手法よりも人手評価との高い相関を達成した．しかし，各項目の評価モデルは人手評価には最適化されておらず，改善の余地が残されていた．本研究では，より適切な評価を行える自動評価手法の構築を目的として，各項目の評価モデルを事前学習された文符号化器を用いて人手評価に対して最適化する手法を提案する．また，最適化に理想的である，訂正システムの出力文に対して人手評価が付与されたデータセットの作成を行う．実験の結果，項目ごとの評価モデルおよびそれらを組み合わせた手法の両方で，従来手法と比べて人手評価との相関が向上し，事前学習された文符号化器を用いることおよび訂正文の人手評価に最適化することの両方が貢献していることがわかった．分析の結果，提案手法は従来手法に比べて多くのエラータイプの訂正を正しく評価できていることがわかった．