行政の政策や接客業のサービスの質を向上させるためには，市民によるフィードバックの収集/分析と同時に都市の特徴を明らかにするための他の都市との比較が重要となる．しかし，都市によって政策やサービスは異なり，市民の抱える意見も異なるため，機械学習により複数の都市に適応した市民意見の分析を実現することは難しい．本論文では，都市を横断して市民意見を抽出する手法を提案する．実験では，横浜市民，札幌市民，仙台市民のつぶやきを対象として，特定の都市のつぶやきでファインチューニングしたモデルを，評価対象の都市の比較的少量のつぶやきを用いて再度ファインチューニングする手法の有効性を確認した．この際，評価対象の都市の訓練データは，異なる都市のつぶやきで訓練したモデルによる予測の確信度が高いものを選定することが有効であることを明らかにした．
