近年のインターネットやスマートフォンの普及により，動画共有サービスに多くの人がアクセスするようになった．それにより動画共有サービスはビジネスやマーケティングの場としても活用されるようになった．視聴者が動画を閲覧することでどのような感情を得るかという情報は，視聴者とマーケターの両方において有益となる．本研究では過去に行った動画のコメントから視聴者の感情を推定する手法の拡張として，BERTとGPT-3.5-turboを利用した動画視聴者の感情推定を行った．結果として，単純な感情であればBERTが向いており，複数の感情が混在したり推定の難易度が高い感情においてはGPT-3.5-turboが優勢となった．

近年，スマートフォン等の普及が急速に進み，世帯保有率は90.1%(2022年時点)と高い数値を示している[1].また，同時にインターネットの普及も進んでおり，スマートフォンからの個人による利用率が71.2%となっている[1]．これらの要因から，インターネットはメジャーな情報媒体となっており，インターネット利用者率がテレビ利用者率を5年以上連続で上回る結果となっている．このことから，インターネットは幅広い世代に浸透していることが分かる．中でもYouTube1）のアクティブユーザ数は2022年1月時点で全世界で25億6200万人となっている[1]．日本国内でもユーザ数が7000万人を突破し，日本でも非常に人気の動画共有サービスである[2]．YouTube上には2016年の時点で20億本の動画が存在しているという調査結果が存在している[3]．3500億円の経済効果や10万人相当の雇用を生み出したという調査結果も存在する[4]．1）https://www.youtube.com近年では動画共有サービスはビジネスやマーケティングに利用されることも多く，YouTubeでは広告や有名なYouTuberに対する案件としてマーケティングが行われている[5]．動画が人の感情に与える影響は大きい．動画が感情を動かすのに適したメディアであることはGrossら[6]によって実証されている．YouTube上に「笑える動画」「泣ける動画」等のコンテンツも存在していることからも，YouTube上の動画が感情を動かすためのツールとして利用されている事が分かる．我々は動画から得られる感情についての研究を行ってきた[7][8].動画から得られる感情を取得することにより，関連動画の精度の改善等のユーザビリティの向上に用いることが出来る．しかし，動画のサムネイルやタイトルから感情を得ることは難しい．多くのユーザからの感想や意見から一般性の高い印象を取得し，利用することが出来れば客観的な印象を取得できると考え，動画のコメントを利用する．本稿ではその研究の差分として，BERTによるより良い推定の手法の検討と，大規模言語モデルであるGPT-3.5を利用した推定について提案する．