現代の情報化社会において，SNSは経済活動や投資判断において重要な情報源として注目されている．特に，SNSでの発言はリアルタイムで情報共有が可能であり，その感情をポジティブ，ネガティブでの指標化を行うことで，日経平均株価予測に役立てることができる。しかしながら，SNSには広告など株価予測に役立たない情報が多く，改善の余地があった。本研究では，Xのポストを活用し，大規模言語モデル（LLM）を用いてポストのフィルタリングを行い，LSTMモデルによる日経平均株価の予測精度向上を試みた．具体的には，LLMを用いて株価に関連性の低い情報を除外し，高品質なデータセットを構築した．