Twitterは現実世界の状況を把握するソーシャルセンサとして活用されており，位置情報が付加されているジオタグ付きツイートを用いた人間の移動や観光地情報の分析がさかんに行われている．本論文では，ジオタグ付きツイートを内容や移動速度，移動距離などの条件に基づいて選別・集積して得られる位置情報から，それらの発言者たちが共通で利用している交通路を抽出する方法を提案する．実際には，まずツイート投稿中またはその前後にユーザが移動したと推定されるツイート群を抽出し，対象地域を細分化した矩形領域内のツイートをHough変換して，交通路の断片である近似線分群を求める．次に，連続していると推定される近似線分をグループ化して，3次スプライン曲線で近似・補間することで，連続した交通路として抽出する．実際に，JR山手線周辺の領域の抽出結果を可視化して，提案手法の特徴を分析する．また，特に鉄道路線に着目して，国土数値情報鉄道時系列データと比較することで，提案手法を評価する．さらに，動的に生成される経路抽出の応用例として，桜並木に沿って移動する花見客の経路を分析する．Twitter is used as a social sensor to grasp the situation of the real world, especially it has been an actively conducted research using a geotag, such as analysis of human movement or tourism attractions information. In this paper, we propose a method to extract traffic routes of public transports that many users used. Specifically, we obtain an approximate straight line, which seems to be a fragment of a traffic route, in each rectangle area by Hough transform of positions that are obtained from tweets during moving, and we make groups of approximate straight lines, and curve by spline interpolation. Actually, it is visualized extracted traffic routes around the JR Yamanote Line from geotagged tweets. Furthermore, we show the effectiveness of methods by evaluating the recall/precision of an approximate straight line extraction and the degree of grouping. Additionally, we evaluating the performance of our method by comparison with National Land Numerical Information Railway Data. Furthermore, we analyze the route of people enjoying the cherry blossoms by our method in an application example.