ける広告やテレビCMに代表される，動画を用いたYouTubeやTikTokに代表される動画共有サービスマーケティングにおいて，視聴者の感情をコントは，現代において様々な人の行動や選択に大きな影ロールすることによって商品に対する見方を変えら響力を持つようになっている．それにより動画共有れる事が実証されている[4]．このような事例から，サービスはビジネスやマーケティングの場としても動画視聴者がどのような感情を動画から受け取った活用されるようになった．視聴者が動画を閲覧するかという情報は，有用であると言える．ことでどのような感情を得るかという情報は，視聴我々は動画から得られる感情について研究を行っ者とマーケターの両方において有益となる．本稿でてきた[5][6][7]．動画から得られる感情を取得するは，オンライン動画共有サービス上にアップロードことで，関連動画の精度改善などのユーザビリティされた動画に付けられたコメントから，動画の視聴の向上やマーケティングへの応用などに活用でき者に引き起こされる感情の推定を行う手法を提案る．しかし，動画から感情を取得する手法についする．BERT及び数種類の大規模言語モデル(LLM)て，現在主な手法である生体情報を用いた測定法を用い，動画コメントを利用した各モデルの感情推[8]はコンテンツの数に対するスケーラビリティに定に関する能力の違いを明らかにする．提案手法で問題がある．YouTube上には2016年時点で20億本は，7種類の感情の強さを成分とした7次元ベクト以上の動画がアップロードされている[9]．動画共ルにより感情を表現し，推定を行う．実験の結果，有サービスの利用者が増加傾向にあるため，動画本100件のコメントを使用して精細な感情の強度を推数が増加し続けることが考えられる．先述の手法で定する場合にはLLMが優位であることが分かった．は，多くの動画に対して感情の判別をすることがコまた，10件の少ないコメント件数から最も強い感情ストや時間の面から難しいと考えられる．を推定する場合，BERTが高いスコアを示した．本研究では，動画共有サービスで最もよく知られたYouTubeを対象とし，多くのユーザの感想や

意見を集約し一般性の高い客観的な感情の抽出近年，動画共有サービスの普及が進んでいる．を目的とし，動画のコメントを利用した感情推定調査によって，インターネットの利用時間の内訳手法について提案する．近年では大規模言語モデで最も長時間利用されているものが，YouTube1）やル(LLM)の開発競争が加速し，複数のLLMが市TikTok2）に代表される動画共有サービスであるとい場に存在する．しかし，本稿で提案している視聴う結果が出ている[1]．者コメントに基づく動画視聴者の感情推定につ動画共有サービスはユーザの多さやテレビ視聴いては，精度や傾向が明らかではない．そこで，者よりも若い年齢層への訴求力の高さから，マーケBERT及び5種類のLLMを用い，当該タスクにおティングの場としても扱われるようになっているける推定能力の差異を明らかにする．具体的に[2]．は，深層学習モデルとしてBERT[10]を，大規模言動画媒体は人間の感情へ大きな影響を与えるこ語モデルとしてGPT(3.5-turbo，4，4-turbo，4o)[11]，1）https://www.youtube.com[12]，Claude(3Sonnet，3Opus，3.5Sonnet)[13]，[14]，2）https://www.tiktok.com―3657―.Gemini(1.5Flash，1.5Pro)[15]，[16]，Deepseek[17]，Llama-3-ELYZA-JP-8B[18]，[19]を使用している．