製品レビューデータには、多くの非明示的な側面（aspect）および非明示的な意見（opinion）が含まれている。しかし、従来の側面ベースの感情分析（aspect-based sentiment analysis）に関する研究の多くは、この問題を無視してきた。本研究では、レビュー文に含まれるすべての「側面カテゴリ－意見－感情」四つ組（Aspect-Category-Opinion-Sentiment, ACOS）を抽出することを目的とする新しいタスク、すなわち「ACOS四つ組抽出」を提案する。このタスクは、非明示的な側面および非明示的な意見を含む側面ベースの感情分析を完全に支援することを目的としている。さらに、この新しいタスクを評価するための2つの新規データセット、Restaurant-ACOS および Laptop-ACOS を構築した。両データセットは、単なる四つ組のラベルに加えて、非明示的な側面および非明示的な意見のラベルも含んでいる。前者はSemEvalのレストランデータセットを拡張したものであり、後者は新たに収集・ラベリングされたノートパソコン用データセットであり、SemEvalのノートパソコンデータセットの2倍の規模を持つ。最後に、4つのベースラインシステムを用いてこのタスクのベンチマークを実施した。実験の結果、本タスクの実現可能性が確認されるとともに、非明示的な側面および非明示的な意見の抽出と記述において高い有効性が示された。本研究で開発した2つのデータセットおよび4つのシステムのソースコードは、URL: https://github.com/NUSTM/ACOS にて公開されている。