本研究は、東京ディズニーリゾート（TDR）に関するSNS投稿から、ユーザのヘビーユーザ性を推定する枠組みの検討を目的とする。まず、来園・購買・ホテル等に関する正規表現ルールを用いて投稿内容を分類し、BM25 による関連度スコアを付与した。さらに、ユーザ単位で投稿を要約し、行動傾向を捉えるメタ情報と統合した入力を作成し、Longformer による分類モデルの適用可能性を検討した。ベースラインとしてルールベース手法と比較しつつ、要約情報や重要度付与がユーザ特性推定に寄与し得るかを探索的に評価した。本研究は、SNS 発言を通じたテーマパーク利用行動の推定に関する手法的知見を提供する。