SNS上では、Botアカウントによる情報操作や世論誘導が指摘されており、その影響として、選挙結果への影響やフェイクニュースの拡散といった社会的な問題が懸念されている。本研究では、SNSプラットフォームXを対象に、投稿内容の特徴を活用したBot判別手法を設計し、その性能を検証した。投稿データを基に、投稿時間や絵文字の使用頻度など、Botアカウント特有の行動を捉える特徴を設計し、既存のBot判別モデルを活用してラベル付けを行った。その後、複数の分類アルゴリズムを比較した結果、Random Forest Classifierが最も高い性能を示した。本研究の成果は、Bot判別技術の向上に貢献し、SNSの信頼性や健全性を支える基盤技術として期待される。