SNSには企業のマーケティング調査に有益な情報が多く含まれており，自然言語処理を用いた意見抽出の研究は進んでいるものの，画像分析に関する研究はまだ十分ではない．本研究では，テーマパークにおけるキャラクター商品の画像を対象に，検出性能を評価できる詳細なラベル付けを施したデータセットを構築した．具体的には、商品のデフォルメ度や撮影場所などの要素を考慮したタグ付けを行い，タグ情報の有無に基づいてモデル精度を比較することで，アルゴリズム間の性能差を明らかにすることを目指す．これにより，SNS画像を用いたキャラクター商品検出の課題を可視化し，精度向上に向けた改善点を明確にすることを目的とする．