近年，インターネット環境やスマートフォンの普及によりインターネットの利用者が増加したため，インターネット上には多くの意見が投稿されている．それらの中には，企業がサービスの開発や改善を行なっていく上で重要度の高いものが存在している．しかし，重要意見は含まれる割合が少ない不均衡なデータであり，十分なデータ数を確保することが難しい．本研究では，この問題を解決するために，少量の教師データからでも高精度なモデルを構築することができる転移学習を用いる。具体的には、アノテーションを必要としないインフルエンサーツイート分類モデルから重要意見抽出モデルを構築し、その精度を検証する．