病気の流行を迅速に察知することは，予防や流行への対処などの観点から重要な課題である．病気情報をリアルタイムに取得して地図上に表示することで，地理的遷移の把握や原因分析が可能になる．本稿では，Twitterで発信される病気症状の可視化に向け，機械学習を用いてユーザの居住地を都道府県別に推定する手法を提案する．プロフィールの居住情報を利用することで，人手によるラベリングを介さずに教師データを作成し，プロフィールやTweet文中の出現単語や固有表現などを素性として居住地を推定する．提案手法の有効性を検証するため，居住情報を持つユーザと持たないユーザそれぞれに対して評価を行う．