近年，SNSのテキストの感情分析結果が株価と相関があることが明らかになった．また，テキストを感情分析する前処理としてLLMを活用することで，予測精度の向上が可能となった．
XAPIで収集した日経平均株価関連のポストには，Xでつぶやいたユーザーの主観が含まれるものや，ニュース記事などの事実を公表するものなど，多様な種類のポストが混在している．混在したデータを一括して処理すると，重要な特徴を見落とす可能性があるため，種類ごとの特性を考慮した分類が必要となる．
そこで本研究では，ポストのテキスト情報をもとにLLMを用いて文章の特性に基づいて分類したうえで感情分析を行い，複数の感情値を特徴量として予測する手法を提案する．