近年，薬物事犯の検挙人員は減少傾向が続いているが，SNS上で大麻などの違法薬物売買に関する記事の投稿が続いており，違法薬物を入手しやすい状況となっている. そのため，そのような投稿記事を自動検出する必要性が高まっている．そこで本研究では, SNS上の違法薬物売買に関する投稿記事の検出を目指し，投稿記事で使用される隠語の有無や対数オッズ比、また単語の一般的な使われ方であるかを考慮するスコア（一般性スコア）を用いた分類手法の開発した. また, 既知のすべての隠語を検索語として用いて投稿記事を収集し, 人手によるラベル付けを行い，信頼性の高いデータセットを用いて開発を行った．