和文英訳問題は学習者自身での正誤判定は難しく、自動で採点・添削するシステムは有用性がある。先行研究では、添削対象と判定された箇所のうち不適切と考えられるものが約半数あり、特に適切な訳を添削してしまう過剰添削が多かった。本研究では先行研究の性能改善を目標とし、ChatGPTを用いた参照文拡張による効果を検証する。実験として先行研究と提案手法の性能比較を行った。結果として不適切な添削数を減らすことができ、特に過剰添削を大きく減らすことができた。参照文を増やしたことで正答とすべき英訳パターンを増やすことができ、過剰添削の減少につながったといえる。