Web上ではユーザの行動履歴や商品レビューなど，多種多様なテキストデータが言語を問わず蓄積されている．そのため，Webテキストを用いた評判分析では多言語対応の感情抽出手法が必要となっている．本研究では，外国語の知識を持たない日本人分析者が多言語のテキストから感情抽出を行えるよう多言語対応の感情抽出手法を提案する．また，自然言語処理ライブラリのFastTextと日本語感情辞書を用いて提案手法を実装し，外国語ツイートデータの持つ感情を3種類に分類する実験を行う．そして，既存手法と比較することにより，提案手法の有用性について検証を行い，実験により判明した課題を基に実用性について考察していく．