本研究では，複数の深層学習モデルでXのポストデータに対するレーティング予測を行った．ポストデータは話し言葉表現に近いことに着目し，事前学習モデルとして日本語話し言葉BERTを導入した．他のモデルとの比較の結果，日本語話し言葉BERTを用いた場合に高いレーティング予測精度が得られた．これはポストデータ特有の話し言葉表現が適切に捉えられているためと考えられる．次に，学習データであるamazonレビューデータとXのポストデータの性質（文字数とテキストスタイル）が異なることから，学習データの書き換えを検討した．具体的には，ChatGPTと要約ツールを用いてamazonレビューデータをXのポストデータに近いデータに書き換えを検討したので，その報告もあわせて行う．

本稿では，日本語のX（旧Twitter）のポスト（旧ツイート）データに対してのレーティング予測について述べる．商品レビューは消費者の正直な感想であるため広告より信頼性が高いが，ヤラセ・サクラなど，レビューの悪用や利用者増加に伴う役に立たないレビューの増加で，真に有用なレビューが埋もれている．推薦・推薦文においてこのようなレビュー等が主に使われており，それらの結果に疑問が残るのではないかと考える．それに比べ，Xのポストなどの生の声は，レビュー文よりも実際の気持ちを表していると予想される．我々はこれまでに，多言語amazonレビューコーパス[1]の日本語レビュー文に対し，評価点（レーティング）がどの程度正確に予測できるかを調査している[2]．BERTとRoBERTaの2つのモデルに対し合計360通りのハイパーパラメータの組み合わせでグリッドサーチを行い，いずれのモデルでもレーティング予測の傾向自体の学習はできていることを確認した．本研究では，レビューデータではなく，レビューそのものを目的としていないユーザ生成テキスト，具体的にはXのポストデータに対してレーティング予測精度の調査を行ったのでその結果を報告する．その際，ポストデータは話し言葉表現に近いことから，日本語話し言葉BERTを導入したのでその結果も報告する．さらに，学習データ（amazonレビューコーパス）のレビューテキストをポストデータの表現に近いテキストに書き換えることも検討したのでその結果についても述べる．