SNS には多様な意見が蓄積されているが，重要意見の抽出には専門家ラベルが必要であり，高コストが課題となる. 本研究は，専門家判断の代替可能性を検証するため，学生14名による4観点（共感性・意外性・顧客視点・経営視点）という判断軸に基づくラベルを用いた. 具体的には，学生14名による4観点に基づくラベルを利用し，多数決・機械学習モデル・意味類似度の3手法を用いて専門家ラベルとの一致度を評価した. 実験では，各観点における学生ラベルの性質と，専門家判断をどの程度再現できるかを分析し，観点ごとに代替可能性が異なることを明らかにした.