近年，SMS（ショートメッセージ）を利用したスパム（迷惑メール）によるフィッシング詐欺（スミッシング）が急増しており，その検出精度向上が急務である．しかし日本語SMSスパムのデータセットは公開されておらず，研究が困難である．そこで本研究では，英語SMSデータセットを和訳し疑似日本語SMSデータセットを作成することに加え，前処理としてデータから特徴を抽出する新たな手法を提案する．実験では独自に収集した日本語SMSデータセットを用いて，複数の機械学習手法を用いて比較を行った．その結果，スパム検出に広く使われるベイジアンフィルタと比較して，k近傍法を用いた提案手法で約10%上回る精度を達成した．