近年，ソーシャルメディアにおいて不特定多数への攻撃的投稿の増加に伴い，それらを検知する研究が実施されている．しかし，多様な皮肉表現や会話の文脈に対する検知精度は低いという課題点がある．そこで本研究では，攻撃的投稿の検知において，感情分類の結果を用いることで検知精度が向上する仮説を立て，感情分類を用いた新たな攻撃性投稿検知モデルを提案する．具体的には，BERTモデルをファインチューニングした感情分類モデルと，先行研究の攻撃的投稿の検知モデルをアンサンブル学習した攻撃的投稿検知モデルを提案する．各モデルの重みを変化させることで，感情分類の結果が攻撃性投稿の検知に有効であるか評価した．