01 基本データ
2021年から5.4年で2,186件。ブックマーク量は多いがコメント率は11.4%と低く、基本は収集型。書く時は中央値55字で、総スター647、平均0.30。人物像はコメント249件の範囲で読む必要がある。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
11時7.7%が最多で、14〜15時も7.3%。曜日差は小さく、火曜16.1%、月曜15.6%、木曜15.3%。特定の夜型・朝型というより、日中を中心に継続して技術記事や読み物を拾う。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
note234件、Togetter151件、Zenn87件、GIGAZINE81件、Coliss79件、ITmedia63件、Qiita51件。技術・制作系メディアが厚く、コメントより資料クリップとしての使い方が中心。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術44.2%が圧倒的で、ネット/SNS22.8%、文化/表現/オタク11.8%。映画・デザインの話では職業経験や作品評価が入り、技術記事の無言収集とは違ってコメントの輪郭が急に濃くなる。
05 頻出語
映画34回、作品20回、デザイン18回、時間11回、監督10回。技術記事の多さに対して、コメント語彙では映画とデザインが目立ち、鑑賞・制作の『出来』を具体的に判定する場面が代表的。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 57 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 31 |
| 疑問符を含む | 26 |
| 長文コメント（100字以上） | 25 |
| 引用括弧「」を含む | 13 |
| 感嘆符を含む | 13 |
| w/草/笑を含む | 8 |
| というか型 | 5 |
| そもそも型 | 4 |
| むしろ型 | 3 |
短文57件、長文25件、一人称31件、疑問符26件。攻撃候補率4.4%だが、高重み候補は『卒制』の文字列一致や『クラインの壺』などの誤検出。単発の辛口はあるものの、攻撃性を主軸に見るほどの継続性はない。
07 スター分析
上位スター付与者
スターが付きやすい領域（平均スター）
dayli9ht、naoto_moroboshi、pikopikopanらが上位。平均スター自体は0.30と低いが、デザイン論や作品評では数十スターまで伸びる。無言クリップより、自分の制作・鑑賞経験を持ち込んだ時に反応が出る。
08 思想・政治傾向
政治的な立場を推定できるほどのコメント量はなく、関心の中心はAI/IT、デザイン、映画、教育・制作環境に見える。特に『実際の現場ではどう見えるか』『良いデザインは何を意識させないか』という制作側の感覚を重視する。一方、全2,186件のうちコメント付きが249件なので、無言ブックマークの意図まで思想や嗜好として読み込むのは避けるべきデータ量でもある。
10 総合評価
aibaba64は、AI/IT記事を大量に収集しつつ、映画とデザインの話になると現場経験を持ち込んで評価軸を言語化するタイプ。強みは、見た目の派手さより細部や自然さを評価できること。弱みは、コメント率11.4%で全体像がかなり欠ける点と、短い断定が前提説明を省きやすい点。資料収集者としての顔と、クリエイティブ評の顔がはっきり分かれる。