急速な都市化と人口増加に伴い、大規模な群衆が形成される場面では、公共安全上のリスクが高まっている。既存研究は群衆密度推定や異常行動検知を中心に発展してきたが、事後的な評価に留まり、潜在的な危険兆候を早期に検知する仕組みは十分に確立されていない。そこで本研究では、群衆内の感情状態に着目し、公共安全イベントの予兆把握に資する群集感情検出フレームワークを提案する。提案手法では、生成AIによる合成動画を学習データとして活用し、現実データで不足しがちな多様な群集状況や感情表出を補完する。合成データで学習したモデルを実データで評価した結果、感情分類性能の向上およびデータ拡張手法としての有効性を確認した。