label{1}自治体による政策の改善には，都市で暮らす市民の意見を収集し，反映させることが重要となる．また，接客業のサービスの質を向上させるためにも，店員の接客に対する批評や，提供している商品の評価等の意見を反映させることが重要となる．これらの背景から，著者らの先行研究\cite{Ishida2022}では，特定の都市の市民によるTwitter\footnote{\url{https://twitter.com}}のつぶやきから，分析対象の市民意見を自動抽出するためのフレームワークを提案した．このフレームワークでは，人手で作成した市民意見分析コーパスを教師データとして，BERT\cite{bert}を用いたマルチタスク学習モデルをファインチューニングすることで，つぶやきの意見タイプや極性等の複数の属性を推定した．Twitterでは多くのユーザが日頃感じたことを気軽に述べており，市民が生活している都市の自治体による政策や，日頃利用している接客業のサービスに関する多様な市民意見を収集することができる．一方で，市民ユーザが感じたことが，分析対象の都市の市民に特有の意見であるのか，それとも他都市の市民も同様に感じている意見であるのかといった判断には，他都市の市民意見との比較が重要となる．しかし，都市によって自治体の政策やその都市の店舗の接客業のサービスは異なる．そのため，別の都市を対象として市民意見を抽出するには，その都市のつぶやきを対象として，市民意見抽出モデルを訓練するための新たな教師データを作成する必要がある．一方で，すべての都市を対象とした教師データの作成にかかるコストは大きく，こうした実装方法は現実的とはいえない．そこで本研究では，教師データを構築済みの都市（以降，ソース都市と呼ぶ）のデータと，評価対象の別の都市（以降，ターゲット都市と呼ぶ）の比較的少量のデータを活用して，ターゲット都市の市民意見を抽出する手法を提案する．本手法により，これまでに市民意見を抽出していた都市とは異なる都市で新たに市民意見を抽出する際の，教師データ作成にかかるコストを削減することを目的とする．また，ソース都市のデータでファインチューニングを行ったモデルによるターゲット都市のデータへの予測の確信度の情報を活用し，ターゲット都市の教師データを効果的に選定する手法について検証を行う．実験では，政令指定都市である横浜市と札幌市に暮らす市民のつぶやきを対象として構築した市民意見分析コーパスを用いて，都市を横断した市民意見抽出手法の有効性について検証する．また，横浜市と札幌市と比較して人口が少ない仙台市に暮らす市民のつぶやきを対象として，ソース都市と比較して十分なつぶやきが得られない都市をターゲット都市にする際の市民意見抽出手法の有効性について検証する．本研究の貢献は以下の通りである．\begin{enumerate}\item都市を横断した市民意見抽出手法の有効性の検証のため，横浜市民と札幌市民のつぶやきからなる市民意見分析コーパスを作成した．\itemソース都市のデータとターゲット都市の比較的少量のデータを用いて2段階のファインチューニングを行う手法を提案し，各属性の推定における有効性を検証した．\itemターゲット都市の教師データは，ソース都市の教師データでファインチューニングしたモデルによる予測の確信度が高いものを選定して構築することで，アノテーションコストを効果的に削減できることを示した．\end{enumerate}本論文の構成を以下に示す．\ref{2}節では，関連研究について述べる．\ref{3}節では，提案手法の複数の都市を横断した市民意見抽出について述べる．\ref{4}節では，都市を横断した市民意見抽出の実験に使用するコーパスの構築について述べる．\ref{5}節では，都市を横断した各属性のラベル分類の分類精度について，単一都市の訓練データを利用した際の分類精度や，ソース都市のみで訓練した際の分類精度との比較を行い，有効性について検証する．\ref{6}節では，提案手法である都市を横断した市民意見抽出手法を用いて，実際に市民意見を抽出した際の結果と，エラー分析について述べる．最後に\ref{7}節において，本論文のまとめを示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%