観光業界では，コロナ禍による影響で観光客の人数が低迷している地域が現在も多数ある．低迷の原因や改善策を探る方法として，本音が投稿されやすいSNSの投稿内容を分析する方法が挙げられるが，膨大な投稿内容を人手で分析するのは現実的ではない．既存研究では，単語感情極性対応表を用いる手法が提案されている．これにより，ネガティブな投稿を収集し，観光地が抱える潜在的な問題点を洗い出し，改善策を探ることが期待できる．しかし，SNSの投稿情報はユーザ独自の文法や表現になりやすいため，対応表で定義する表現と一致せず，判定精度が低下しやすい．そこで，本研究ではBERTを用いて投稿内容全体を学習し，ポジネガ判定する手法を提案する．