本稿では、Transformerエンコーダを用いたシンプルかつ効率的な文法誤り訂正（GEC）シーケンスタガーを提案する。本システムは、合成データ上で事前学習された後、2段階にわたって微調整を行う：まず誤りを含むコーパスで、次に誤りを含むものと誤りのないものを組み合わせた並列コーパスで微調整する。入力トークンをターゲット修正にマッピングするために、カスタムなトークンレベル変換を設計した。提案システムの単一モデルおよびアンサンブルによる最良性能は、CoNLL-2014（テスト）で$F_{0.5}$F0.5​ 65.3／66.5、BEA-2019（テスト）で$F_{0.5}$F0.5​ 72.4／73.6を達成した。また、推論速度はTransformerベースのseq2seq GECシステムの最大10倍に達する。コードおよび学習済みモデルは公開されている。