本研究では，SNSから病気・症状を含む投稿を収集，分析することで，感染症の流行状況や各種症状の発症状況を都道府県別や時系列別に可視化するシステムの構築を目的とする．本研究で提案するシステムを利用することにより，未知の感染症を含めた，様々な病気・症状の動向を捉えることが可能になる．提案システムは，発信される病気・症状を含む投稿が投稿者自身の発症を意図したものであるか否かを判定する事実性解析部と投稿者の居住地を推定する居住地推定部で構成される．本稿では，居住地推定部の実現を目的として，投稿内容とユーザのフォロー情報を組み合わせた深層学習モデルを提案し，性能を評価する．