企業がTwitterをマーケティングに利用する「ソーシャルリスニング」が広く行われている。しかし、膨大なツイートデータから人手で意見を抽出するのは困難であり、また機械学習手法を用いた抽出システムもTwitterの特性上、教師データが不均衡になり、抽出精度が落ちるという課題がある。そこで本研究では、テーマパークなどの特定の大規模サービス施設をキーワード検索で収集したツイートコーパスの一部に評価表現辞書を用いてフィルタリングをかけることによって、より学習が容易である均衡な教師データを構築する手法を提案した。さらに、この教師データを学習させた分類モデルを利用した意見抽出システムを構築した。