近年，大麻やコカインなど違法薬物関連で検挙される若年層が急増している．違法薬物は，SNS上で多く取引されている実態があるが，隠語で取引され，詐欺も多く，捜査が困難になっている．そこで本研究では，SNS上での違法薬物売買の捜査に寄与するシステムの実現を目指す．本稿では，違法薬物に関する投稿が多いTwitterから違法薬物売買ユーザを抽出することを目的に，薬物売買に関連した投稿を自動分類する手法について検討する．本手法では，特に絵文字に関する素性に注目する．さらに，薬物売買ユーザの特徴から詐欺の可能性が高いユーザを自動分類する手法についても検討する．評価実験により，両手法とも高い性能で分類できることを確認した．