近年，SNS上で他者に対して攻撃的な投稿（攻撃的投稿）が増加しており，その自動検出に関する研究が実施されている．しかし，皮肉表現や文脈依存を含む投稿に対して誤判定する課題がある．本研究では，高い言語処理能力を持つ大規模言語モデルと感情情報を用いた，SNS上の攻撃的投稿判定手法を提案する．提案手法では，GPT-4oを用いて喜びや悲しみなどの8種類の感情に対する推定確率を出力し，投稿と出力された推定確率の両方を参照して攻撃性判定する．正答率，F1スコアおよび混同行列を用いて，感情情報および例示情報の有効性を調査した結果，LLMによる攻撃性判定において情報の付加が有効であることが確認された．

近年，世界中でソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）の利用者数が増加傾向にあり，今後も利用者は増加することが推測されている[1]．しかし利用者の増加とともに，誹謗中傷やヘイトスピーチなど，他者に対して攻撃的な内容の投稿（攻撃的投稿）が増加し，社会的な問題となっている[2]．一方，各種SNSにおいて不適切な投稿を判定するAIが導入されているが，皮肉表現や前後の文脈を考慮する必要のある投稿に対して，攻撃的と誤検知しやすいという課題が存在する[3,4]．我々は攻撃的投稿による問題を解決するには，攻撃的投稿に対する判定精度が重要だと考え，大規模言語モデル（LLM）と感情情報を用いて攻撃性判定する手法を提案した[5]．その結果，感情情報の有効性とプロンプト設計の重要性を示したが，学習コストが高いという課題が存在する．そこで本研究では，LLMのみを用いて感情情報を活用した攻撃的投稿判定手法を提案する．感情情報を活用することで，投稿の感情的特徴を補助的な情報として利用して，判定の難しい投稿に対しても安定した攻撃性判定が期待される．提案手法では，判定対象の投稿から8種類の各感情の推定確率を，8要素の配列データとして出力し，それらの感情情報と投稿の両方を参照して攻撃性判定する．LLM単独の手法により，学習コストを抑えつつLLMの言語処理能力を用いて，より安定した攻撃性判定を目指す．性能評価実験では，従来手法，感情情報を利用しない手法，および感情情報を利用する提案手法を対象として，例示を与えない設定と例示を与える設定の両条件で比較し，正答率とF1スコア，さらに混同行列を用いて評価した．その結果，提案手法の有効性が示され，LLMの攻撃的判定では感情情報や例示が必要であることが示唆された．