本研究では、大規模自然言語モデルを用いてSNS投稿からメンタルヘルスの状態を推定する手法を提案する。短文投稿SNSサービスXからメンタルヘルス関連の単語を含む日本語の投稿を収集した。投稿者のメンタルヘルスの不調の有無のアノテーションを3名で行いその多数決によりラベルを決定した。ラベル付きの投稿データを教師データとして日本語BERTのファインチューニングを行った。機械学習による分類結果に比べ、BERTは正解率が10％程度向上した。この結果から、大規模テキストデータによって事前学習したモデルがメンタルヘルスの不調の推定タスクの精度向上に寄与する可能性を示した。