SNSが提供するデジタル活動データは，ユーザ行動や意見の収集に貢献している．特にヘビーユーザからのフィードバックは，企業にとって重要な意見であり，直接的な収益に結びつく．しかし，手動でのヘビーユーザ特定は時間と金銭がかかる．そこで，本研究では機械学習を使って自動的にヘビーユーザを特定し，ChatGPTと比較する実験を行う．研究の成果が企業やプロバイダーにヘビーユーザ特性の洞察を提供し，マーケティング戦略の最適化に寄与することが期待される．

1.1研究目的近年，Twitter(現X)やInstagram等のソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)が広く普及している．これによって，消費者による商品やサービスに対する意見がSNS上に多く投稿され，マーケティング上有益な情報が蓄積されている．その中でも，サービスに多くお金を費やすユーザ(以下ヘビーユーザと記載する)は消費において主要な影響力を持つため，彼らのニーズに答えることは企業にとって収益向上への重要な一環である．しかし，そのユーザがヘビーユーザか否かを人手により判断することは定常性に欠ける上にコストがかかるというデメリットがある．そこで本研究では，ヘビーユーザ評価指標を基に，機械学習を用いたヘビーユーザ特定モデルを作成し，ユーザの意見が多く蓄積されているSNSの1つであるTwitterを対象に，東京ディズニーリゾートのファンの中からヘビーユーザを特定しその精度を検証する．ヘビーユーザの特定をし，その声を聞くことでサービスや製品の改善及び顧客満足度を向上させ，長期的な顧客ロイヤルティを築くことを目的とする．1.2先行研究1.2.1Twitterデータを用いた性別予測[1]SNS上の文章分析には文脈に応じた分散表現を獲得することができるBERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)がしばしば利用され，テキスト分類や固有表現抽出において高い精度を発揮するとの報告がなされている．BurghoornらはTwitter上から収集したテキストデータに性別ラベルを付与したデータセットを元に，BERTモデルを構築し，それを用いたユーザの性別予測の研究を行った．その結果，少量のデータを用いた性別予測においてBERTモデルの有効性を示している．1.2.2深層学習を用い興味傾向推定[2]SNS上の情報を用いて，ユーザの属性を推定する研究は以前より盛んに行われている．石川らはTwitterユーザの「いいね」の傾向を基に，ユーザの興味傾向推定を行った．学習には，8層の隠れ層を持つディープニューラルネットワークが用いられ，その結果として8割を超える精度での予測が可能であると結論付けている．この結果から見て取れるように，機械学習はユーザ属性の特定分野において非常に有望であり，高い精度での予測が期待できる．1.3本研究の立ち位置前章に示す通り，BERTモデルを用いたTwitterテキスト分析は様々な手法で行われている．しかしながら，サービスや商品の消費量に着目しコンテンツにおけるヘビーユーザを特定するシステムの構築を行っている研究は存在しない点で，本研究は新規性を具備している．