SNS意見分析において，特定ドメインで学習されたモデルの他分野への汎用性は十分に検証されていない．そこで本研究では，対象判別モデルの汎化性能検証を行った．具体的には，航空業界の投稿をXから収集し，意見・対象ラベルを付与したデータセットを構築した．これを用い，ホスピタリティ産業で学習された既存モデルによるゼロショット適応の実験を行った．また，新たに航空業界で学習したモデルを構築し，ホスピタリティ産業のデータに対する逆方向転移の検証を行った．これらの実験を通じ，ドメイン間の特性差が精度に及ぼす影響を明らかにした．