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技術資料を平日昼に拾い、仕事の実感を短いメモで添える小型ナレッジ棚
AI/IT/技術 仕事 ネット/SNS 短評
基礎 全員共通・0-20
活動量
3
影響力
3
特性 この人の個性
偏執度
8
瞬発力
9
報道追随度
5
粘り強さ
5

01 基本データ

266
総ブックマーク
9.8年
活動期間
2016年11月17日
ブクマ誕生日
266
解析対象ブックマーク
9.8年
解析期間
222
アクティブ日数
6.2%
期間内の稼働率
53.4%
コメント付き率
14字
コメント中央値
66
総スター数
9.8%
スター付き率
0.25
平均スター

266件を9.8年。コメント率53.4%、中央値14字。総66スター、平均0.25スターで、低頻度・短文の個人メモ用途が中心。

02 投稿時間帯

時間帯(0〜23時)

0時6時12時18時23時

曜日

14時13.9%、13時12.8%、15時10.5%、12時9.4%と昼〜午後に集中。曜日は金曜21.4%、月曜18.8%で、土日合計8.3%と平日型。

03 よく参照する媒体

qiita.com
31
anond.hatelabo.jp
18
zenn.dev
11
www3.nhk.or.jp
10
speakerdeck.com
8
togetter.com
8
note.mu
7
gigazine.net
6
note.com
5
www.publickey1.jp
4

ほか計30媒体

Qiita31件、増田18件、Zenn11件、NHK10件、Speaker Deck8件。技術記事・開発資料が中心で、一般ニュースは補助的。

04 主要テーマ・関心

AI/IT/技術
38.0%
ネット/SNS
13.9%
メディア/報道
12.4%
生活/社会
7.9%
政治/政党
7.5%
学術/教育
6.0%
経済/労働
3.4%
事件/司法
3.0%
外交/安全保障
3.0%
医療/健康
2.6%

AI/IT/技術38.0%が明確な主軸。ネット/SNS13.9%、報道12.4%、生活7.9%、政治7.5%が続くが、件数自体は小さい。

05 頻出語

応援 メモ 北海道 参考 期待 勉強 利用 サーバ 準備 カード 責任 同時 説明 業務 ゼンリン 自動化 去年 福島 町歩 ダメ 大概 先生 全て ラム 石化 理解 無理 許可 情報 自衛隊 選挙 組織 自民 違法 行事 対応 牛乳 反省 Claude プラグイン 連携 ボタン 個別 起動 手間 助手 マニュアル 楽天 エラー 購入 設定 解除 相応 知識 環境 ファイル スプレッドシート 経由 複数人 編集 アクセス権 ドライブ 制御 手法 統一 安全 人為的 ミス ヨシ 芝生 ネタ いま 分量 未来 自由 最大級 尊重 春夏 秋冬 なつ プログラム 変心 共感 馬鹿 疑問 嫌い 過去 ログ 一通り フリーランス 各種 転職 反発 文章 バカ 人力 調査 限界 新築 住所 反映 はげ コード 反歩 世帯 小規模 農家 感謝 得意 フロント 初学 本番 会社 上役 特集 お世話 レンタル 経済 成長 予定

『応援』『メモ』『北海道』『参考』『期待』『勉強』『サーバ』『準備』『業務』などが少数ずつ並ぶ。固定の論争語彙より用途メモが中心。

06 文体の特徴

短文ツッコミ(30字以下)106
感嘆符を含む12
疑問符を含む4
長文コメント(100字以上)3
一人称(俺・私・自分)を含む3
引用括弧「」を含む3
むしろ型1
URL提示・資料参照を含む1

短文106件が圧倒的で、感嘆符12件、疑問符4件、長文3件。コメントはタグに近い一言メモとして使われる。攻撃候補率2.1%で、該当は軽い評価語のみ。

私もちょっと話を聞いて受託を断った思い出。テスト結果のキャプチャ画像をExcelにまとめる作業が苦痛→それ自動化しちゃダメなんですか?→.NET使う許可取っていないから無理ということだった。死ぬ前に許可取れや。
2018-06-05 ・ ★16 ・ megalodon.jp
これはとても良い反省。偉い。
2026-02-09 ・ ★7 ・ zenn.dev
あとでよむ。あとでよむ。あとでよむ。あとでよむ。
"自分担当のタスクは途中経過も含めてカンバンやgitに残しておくと、急に不在になった場合には残された情報でほかのメンバーがヘルプしてくれるし" あああそんな職場に当たりたい
言葉にならない。生きていてくれてよかったと。
2019-01-23 ・ ★3 ・ note.mu
情報量を増やしすぎず、必要な記事に短い用途メモを付ける使い方が一貫している。特に自動化やタスク共有への実務感覚は具体的。公開プロフィールとしては、重要な記事だけでも『何に使えるか』を一文足すと、個人メモの価値がそのまま他者にも伝わる。

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)

ネット/SNS
0.54
事件/司法
0.38
外交/安全保障
0.25
メディア/報道
0.24
経済/労働
0.22
AI/IT/技術
0.21
政治/政党
0.20
生活/社会
0.19
医療/健康
0.00
学術/教育
0.00

総スター66、スター付き率9.8%で反応は小規模。特定テーマの平均スターも0点台で、公開議論より個人の保存・再読用途が強い。

08 思想・政治傾向

技術資料と仕事上の運用知識への関心が中心で、政治・社会テーマの件数は少ない。公開コメントから特定の思想傾向を論じるには材料が不足しており、開発現場の手順・自動化・情報共有への実務関心を記述する範囲が妥当。

10 総合評価

QiitaやZennを中心に、後で使えそうな技術知識と仕事の経験を短く残す小型ナレッジ棚。『それ自動化しちゃダメなんですか?』のように現場の非合理を拾う感覚がある。一方、コメントが短いので、何を学んだのかは後から本人以外には読み取りにくい。