近年，フリマアプリをはじめとする個人間電子商取引の市場規模が拡大している．フリマアプリでは，出品者は自由な出品設定が行える反面，適切な出品価格の設定が簡単に行えないことが問題となっている．中でも，ハンドメイド品については，参考となる市場価格が不明なことから，出品価格を決定することが容易ではない．そこで本研究では，価格設定が難しいハンドメイド品を対象として，実際の商品データからメタデータと商品説明文を含むテキストデータを特徴量として抽出する．抽出した特徴量を基に機械学習手法を適用し，適切な出品価格を推定するモデルを構築する．