@tommyyoshida_ のX投稿分析

この分析は 2026-07-18 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。

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

月曜 6〜9時台平均3いいね(2件)

勢い(古い半分 → 新しい半分の平均いいね)

2 → 2 (▼1%)

投稿の種類別成績(直近81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
AI社会観察	2	37	3
司法裁判体験記	2	6	2
Web3地方創生系	2	19	6
ニュース考察	2	6	2
ポッドキャスト書籍告知	2	13	3

勝ちパターン

平均いいね2の中でも『活用』『chatgpt』『理由』『技術』などの語を含む投稿は1.2〜1.4倍伸びており、抽象論より『自分の行動・気づきの理由』を一言で示す投稿が強い。月曜6〜9時台が唯一平均3まで伸びる枠で、朝の思考整理ツイートが最も刺さる時間帯。逆に問いかけ(?)は0.8倍と弱く、疑問形で終わるより断定気味の一言洞察の方が好まれている。

コンテンツ戦略(何を増やし何を減らすか)

AI社会観察系は投稿数が最も多く安定した反応があるため主軸として継続し、効いている語(活用・理由・技術・chatgpt)を意識的に増量する。Web3・DAO告知系は件数は多いが埋没しやすいテーマなので本数を絞り、鹿島建設のような具体企業名入りの実例投稿(いいね6件と突出)のパターンだけ抽出して再現する。ポッドキャスト・書籍の単純告知ツイートは反応が薄いため、告知単体で終わらせず考察一言をセットにして『告知+観察』のハイブリッド型に変える。

文体の特徴と効き方

一文が短く改行を多用する『詩のような箇条書き』文体で、絵文字はほぼ使わず落ち着いた印象。長文(120字以上)は倍率0.98でほぼ影響なし、画像動画つきは1.12倍とわずかに有利だが件数が少なく判断材料が薄い。全体に静かなトーンが一貫しており、これがフォロワーの『じっくり読む』層とは合っているが、新規流入のインパクトには欠ける。

フォロワー像の推定

40代以上、テクノロジーや社会制度の変化に関心があり、ニュースを追う若手ではなく、キャリアを積んだ実務者や地方創生・行政関係者が『考えるヒントを得るために』フォローしている可能性が高い。

時間帯別の平均いいね(上位)

0〜3時平均4(2件)9〜12時平均2(23件)6〜9時平均2(16件)15〜18時平均2(17件)18〜21時平均2(13件)3〜6時平均2(2件)

曜日別の平均いいね

土曜 2(18)金曜 2(10)木曜 2(8)水曜 2(11)火曜 2(11)月曜 2(14)日曜 2(9)

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
画像・動画つき	1.12倍	2(4)	2
長文(120字以上)	0.98倍	2(65)	2
問いかけ(?)を含む	0.8倍(下)	2(20)	2

文の長さ別の平均いいね

40〜80字 2(1)80〜120字 2(15)120字〜 2(65)

絵文字の効果

あり 2(21件) ／なし 21倍

ハッシュタグ別の平均いいね(3回以上)

#ai 2(50)#digitaltransformation 2(3)#japan 2(4)#note 2(6)#生成ai 2(7)#futureofwork 2(3)#働き方 2(3)#chatgpt 2(5)

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
活用	1.44倍(上)	6	3
chatgpt	1.32倍(上)	3	2
titlei	1.32倍(上)	3	2
理由	1.27倍	4	2
available	1.27倍	4	2
技術	1.22倍	7	2
web3	1.2倍	18	2
note	1.13倍	7	2
本人訴訟	1.12倍	3	2
age	1.12倍	3	2

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		6					2
3時	1					2
6時		3	2	2	2	2	1
9時	2	2	2	2	2	2	2
12時	2	2		1		0	2
15時	3	1		2		2	2
18時		2	2		3	2
21時	2			2

06少 → 多枠つき = 最高点線 = 投稿なし

投稿ペース

週1.7投稿／投稿間隔の中央値 98.8時間／最長の間隔 112.9日／分析期間 776日

ベスト投稿5

1
6いいね(表示1,034) — 鹿島建設がWeb3技術を活用した建設業DXを推進：JPYC導入の実証実験とは "Kajima Corporation's Web3 Initiative: Pi
2
3いいね(表示67) — AI, globalization, and demographics are quietly reshaping Japan. I wrote this as
3
3いいね(表示29) — A new observation record is now available on YouTube. TitleI：Will AI Really Take
4
3いいね(表示44) — Spotifyに新しいバイリンガル音声エピソードを公開しました。タイトル：「これからはAIだ」と聞いて、私が少し懐かしくなった理由 #AI #ChatGPT
5
3いいね(表示110) — 📘 My new book is LIVE on Amazon Kindle: The Quiet Space in the AI Age 👉 We must

処方箋

1冒頭に結論めいた一言洞察を置き、問いかけで終わらせず『私はこう考えた』で締める(?型は0.8倍で逆効果)
2『活用』『理由』『技術』など効いている語を意識的にタイトルや一文目に入れ、抽象論文体を具体行動ベースに寄せる
3月曜6〜9時台に主力の考察ツイートを集約し、告知系(Podcast/Kindle)は反応が薄い時間帯に分離して投稿頻度を落とさず質を上げる

伸びる投稿の型(穴埋めで使える)

NHK型・日常ニュース観察

今日、【ニュース/出来事】を見ました。でも私が考えたのは【本題】は、私たちが『【気づき】』に気づく機会を増やしているのかもしれません。

なぜ効く: 具体的なニュースを起点に抽象的な気づきへ着地させる構造が読者の思考を誘導し、効いている語『理由』『活用』と組み合わせやすい

観測記録型・一市民の記録

私は【対象】を評価したいのではありません。一人の市民として、その仕組みを観測し、時代だからこそ、【気づきの主題】。その記録にも価値があるように感じています。

なぜ効く: 断定を避けつつ静かな権威性を出す文体がフォロワー層の『じっくり読む』傾向と合致し、司法体験記カテゴリで安定した反応を得ている

問いの転換型・視点シフト

多くの人は【AIの一般的な話題】を気にします。でも私が気になったのは別の問いでした。【シフトした問い】。最近の観察から、そのことについて書きました。

なぜ効く: ?で終わらず一言で言い切る構造にすると倍率0.8の弱点を避けつつ、視点転換という知的フックで滞留時間を延ばせる

明日そのまま使える下書き3本

NHK受信料のニュースを読んで、また気づいたことがあります。制度の話より、私たちが『知らなかったこと』に気づく速度が変わってきている気がします。#AI #情報格差

AIと対話していて気づいたのは、便利さの理由がいつも『時間』だけではないということです。判断の前に、私たちが渡している言葉そのものを見直す必要があるのかもしれません。#AI #思考

裁判制度を観測していて思うのは、AIが法律を説明できても、経験そのものは代われないということです。一市民として、その違いを記録し続けています。#AI時代 #観測記録

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