本研究は、アラビア語の文法エラー修正（GEC）に関する最初のマルチシステムアプローチ「ArbESC+」を紹介します。アラビア語は複雑な形態論と構文を持ち、文法エラーの修正において特に挑戦的な言語です。従来の研究は個別モデルに依存していましたが、ArbESC+は複数のモデルを統合し、修正提案を数値的特徴として表現します。これに基づき、分類器が適切な修正を決定し、出力の質を向上させるために、重複する修正をフィルタリングし、決定の信頼性を評価する支援技術を使用します。AraT5やByT5などの複数のモデルを組み合わせることで、QALB-14、QALB-15（L1およびL2）データセットにおいて、単一モデルを上回る性能を達成し、特にF0.5スコア82.63%を記録しました。この研究は、アラビア語の文法エラー修正のための先駆的な試みであり、今後のツール開発に寄与します。