本研究では，重要意見抽出のためのデータセット構築および大規模言語モデル（以下：LLM）を用いた重要意見抽出の手法を提案し，その有効性を検証した．そこで，人間がラベリングを実施せずにSNSから企業がマーケティング活動に必要となる重要意見抽出モデルが構築可能であることを示す．これにより，重要意見データセットの作成や抽出にかかる時間的かつ金銭的コストの削減が期待できる．データセットの構築検証ではワークショプを開催することで重要意見に関連する議論を実施し学生による重要意見データの作成が可能であるかを検証した．また重要意見の抽出検証では，LLMによるZero-shot分類および擬似データを作成した後，ファインチューニングによる重要意見分類の精度を比較した．

Twitter（現X）などのSNSにはユーザーから発信される投稿データが蓄積されており，その中には企業のサービス向上や改善などに有益となる情報が存在し，マーケティング調査に活用されている．一方で，投稿データの中でも有益な情報が含まれている割合は少なく，人手でそれらを抽出することは大変な人的コストを要する．そこで本研究では，LLMを用いることで重要な意見を含む投稿の抽出を効率化する手法を提案し，その有効性を検証する．具体的には，まず重要意見の抽出検証の先駆けとしてXとGoogleレビューデータを用いた重要意見ワークショップを実施することで検証用データとなる重要意見データの作成を行う．ワークショップでは計14名の学生とともに4つの観点に対して，個人およびグループワークを行い，重要意見データセットの構築を図った．次に，ワークショップで作成した重要意見データから，得られる特徴をLLMによって抽出する．最後に抽出した特徴を用いて，2つの手法による重要意見の抽出効果を検証する．