統計的機械翻訳において,特定の言語対で十分な文量の対訳コーパスが得られない場合,中間言語を用いたピボット翻訳が有効な手法の一つである.複数のピボット翻訳手法が考案されている中でも,特に中間言語を介して 2 つの翻訳モデルを合成するテーブル合成手法で高い翻訳精度を達成可能と報告されている.ところが,従来のテーブル合成手法では,フレーズ対応推定時に用いた中間言語の情報は消失し,翻訳時には利用できない問題が発生する.本論文では,合成時に用いた中間言語の情報も記憶し,中間言語モデルを追加の情報源として翻訳に利用する新たなテーブル合成手法を提案する.また,国連文書による多言語コーパスを用いた実験により,本手法で評価を行ったすべての言語の組み合わせで従来手法よりも有意に高い翻訳精度が得られた.