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@cursorvers のX投稿分析

この分析は 2026-07-17 時点のもので、1 か月以上前です。今の投稿で分析し直せます。

最新で分析する

この結果は古い形式のため、成長診断・投稿時間の助言・発信力スコアの所感を伏せています (最終投稿がいつかを記録していない結果で、活動中かどうか確かめられないため)。上の「最新で分析する」から分析し直すと、新しい形式で表示されます。

@cursorvers ・ 2026-07-17 時点の分析

発信力スコア
あなたの投稿タイプ
量産継続型

とにかく投稿量が多い。露出で積み上げるタイプ。

診断: フォロワーが見に来ているもの

最先端のAI技術が社会と医療現場にどう影響するか、その具体的な洞察と実践的な知見を求めている。

xscope.skyphone.social

フォロワー
2,903
平均いいね
5
中央値
4
フォロワー反応率
0.14%
中央値いいね/フォロワー(上限100%)
反応率
0.5%
いいね/表示
増幅率
11.3%
RT数/いいね数
保存率
17.8%
ブクマ数/いいね数
週の投稿数
70

フォロワー層の興味

フォロワーのプロフィール文から、よく出てくる言葉を集めます(押した時だけ取得。1回分の回数を消費)。

最も伸びる投稿スロット

火曜 21〜24時台 平均10いいね(2件)

勢い(古い半分 → 新しい半分の平均いいね)

6 → 5 (▼12%)

投稿の種類別成績(直近80件)

投稿の種類別の件数・平均いいね・最大いいね
種類平均いいね件数最大
医療・現場の課題14634
AI技術トレンド・考察46112
個人的な視点・意見4107
NewsPicks引用274

勝ちパターン

「情報」や「開発」、「現場」といったキーワードを含む投稿は平均いいね倍率が高く、特に長文(120字以上)で、リンクを含まない投稿が平均いいね数5と良い成績を収めています。最も伸びる時間帯は火曜21〜24時台(平均10いいね)。具体例として、病歴とAI開発に関する投稿(36番)が34いいね、17保存と圧倒的に伸びており、これは「情報」「開発」「現場」という要素が複合的に絡み、長文で医療現場の課題に深く切り込んでいることが要因と考えられます。

コンテンツ戦略(何を増やし何を減らすか)

「医療・現場の課題」に関する投稿は非常に高いエンゲージメントを示しているため、このカテゴリの投稿を増やすべきです。特に「情報」「開発」「現場」「データ」「ローカル」「llm」といったキーワードを意識的に取り入れ、具体的な課題提起や解決策を提示する内容に重点を置くと良いでしょう。「NewsPicks引用」も一定のエンゲージメントがありますが、単なる引用に留まらず、自身の見解や考察を深く加えることで、さらに価値を高められます。一方で、短文やハッシュタグのみの投稿は効果が薄いため、削減を検討し、その分を考察を深める投稿に充てるべきです。

文体の特徴と効き方

専門用語を多用しつつも、具体的な事例や問いかけを交えることで、技術的な内容を分かりやすく伝えています。絵文字は少なく、ビジネス寄りの真面目な文体です。文の長さは様々ですが、長文(120字以上)の投稿は平均いいね数が5件と、短文(60字未満)や画像・動画つきの投稿より高い傾向にあり、深く掘り下げた内容が好まれることを示唆しています。ハッシュタグは使用頻度が低く、使用するといいね数が平均2件と著しく低くなるため、ハッシュタグに頼らず内容で勝負するスタイルが定着しています。

フォロワー像の推定

30代〜40代の技術者や医療関係者、技術の最新動向や社会実装に関心が高く、特に医療現場でのAI活用やデータプライバシーに関する課題に敏感です。表面的な情報ではなく、深い洞察や具体的な課題解決策、未来予測を求めてこのアカウントを追っています。

時間帯別の平均いいね(上位)

21〜24時 平均7(6件)6〜9時 平均6(22件)15〜18時 平均5(19件)18〜21時 平均4(15件)12〜15時 平均4(5件)3〜6時 平均3(7件)

曜日別の平均いいね

火曜 7(14)月曜 6(9)木曜 5(26)金曜 3(17)水曜 3(14)

伸びる要素(ありvsなしの平均いいね)

要素のあり・なしごとの平均いいねと倍率
要素倍率ありなし
長文(120字以上)1.11倍5(40)4
リンクつき1.05倍5(12)5
問いかけ(?)を含む0.8倍(下)4(10)5
画像・動画つき0.75倍(下)4(22)5
短文(60字未満)0.72倍(下)4(21)5
ハッシュタグつき0.33倍(下)2(8)5

文の長さ別の平均いいね

〜40字 4(16)40〜80字 4(13)80〜120字 6(11)120字〜 5(40)

絵文字の効果

あり 5(10件) / なし 51倍

ハッシュタグ別の平均いいね(3回以上)

#newspicks 2(7)

効いてる言葉(その語を含む投稿の平均いいね倍率)

語ごとの使用回数・平均いいね・倍率
言葉倍率使用平均いいね
情報3.72倍(上)316
開発3.19倍(上)314
現場3.03倍(上)413
データ2.23倍(上)410
ローカル2.23倍(上)410
llm2.15倍(上)69
採用1.7倍(上)38
仕事1.61倍(上)47
必要1.55倍(上)47
クラウド1.54倍(上)37

曜日×時間帯ヒートマップ(平均いいね)

曜日×時間帯の平均いいね
日月火水木金土
0時
3時
1
3
4
6時
8
4
9
3
9時
1
4
1
12時
2
6
4
15時
7
9
2
3
2
18時
6
5
0
3
1
21時
8
10
4
010少 → 多枠つき = 最高点線 = 投稿なし

投稿ペース

週70投稿 / 投稿間隔の中央値 1.8時間 / 最長の間隔 0.4日 / 分析期間 4日

ベスト投稿5

  1. 1

    34いいね(表示3,843) — 病歴が、本人の同意なしにAI開発へ回りうる制度改正が成立しました。 院内会議で、現在の研究提供手順を誰が見直すかが決まっていないと、施行直前に現場が詰まります。

  2. 2

    26いいね(表示17,408) — これなんだよなぁ… 他の情報から個人を特定されるとなると、もっと根本的に暗号化/匿名化しなければならなくなるけど、ちゃんと復元できるのか、むしろそこまでやって得

  3. 3

    15いいね(表示1,221) — 『門番が一番難しい仕事をする』 先生のご提案、かなり面白いです。 「毎日カルテをAIに食わせたい」という現場の欲求から、質問ごとに必要な情報だけ外へ出す。 全体

  4. 4

    12いいね(表示1,070) — 研究データを情報保全が確立してないLLMに投げて分析してませんか? 先生が完全ローカルで動く統計ツールを提供してくれています 最近「論文査読をAIにやらせて良い

  5. 5

    11いいね(表示2,070) — NVIDIAの革ジャン、本当に神田の居酒屋で一杯やってたのか🍺

処方箋

  1. 1「情報」「開発」「現場」「データ」「ローカル」「llm」「採用」「仕事」といった影響力の高いキーワードを積極的に使用し、フォロワーの関心領域に合わせた内容を意識的に含める。
  2. 2長文(120字以上)の投稿を増やし、単なる情報の共有だけでなく、深い考察や具体的な事例を交えて記述することで、読者の理解と共感を深める。
  3. 3火曜日21〜24時台をゴールデンタイムと捉え、この時間帯に最も届けたい、質の高い考察や深い洞察を含む投稿を集中させる。

伸びる投稿の型(穴埋めで使える)

医療現場の課題深掘り型
病歴や機微な【個人情報】のAI活用、同意なき「情報」利用は本当に許されるのか?現場の【医師・開発者】にとっての「データ」とプライバシーのジレンマをどう乗り越えるべきか。
なぜ効く: 医療分野の個人情報やデータ利用はフォロワーの関心が高く、具体的な「現場」の課題提起が共感を呼びやすい。
最新AI技術考察型
フロンティアAIモデル乱立の時代に、真に「現場」で価値を生むのは何か。高価なクラウドLLM一辺倒ではなく、「ローカルLLM」が「開発」の選択肢となる理由を深掘り。
なぜ効く: 最新技術の動向と実用性、特にローカルLLMへの関心が高く、深い考察がフォロワーに響く。
仕事とAIの未来予測型
AIが変える「仕事」の「現場」。「採用」市場で求められるスキルが激変する中で、私たちはどう「開発」能力をアップデートすべきか。未来に向けた「情報」収集と戦略。
なぜ効く: AIによる仕事の変化は幅広い層の関心を集め、キャリアやスキルアップに関する言及はエンゲージメントにつながる。

明日そのまま使える下書き3本

現場の医師がAI活用で直面するデータ管理のリアル。個人情報保護と効率化、この板挟みをどう乗り越えるか。皆さんの「情報」収集・「開発」現場の知見が知りたい。
最新LLMの「開発」競争が激化する中、本当に「現場」で使えるAIは何か。高スペックモデルに固執せず、「ローカル」環境での活用が鍵となる未来を考察。
AI時代の「採用」戦略。「仕事」の定義が変わる中で、企業はどんな人材を求めているのか。個人の「データ」活用能力が問われる時代に、私たちが磨くべきスキルとは?

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※ 直近の公開投稿(最大約100件・返信とリポスト除く)が対象です。本サービスは X Corp. とは無関係の非公式ツールで、SkyPhone Social の実験プロジェクトです。分析結果の削除依頼は Instagram(@fc2inc) のダイレクトメッセージまで。

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