01 基本データ

468件を7.6年、活動日393日。コメント率0.2%、実コメントは1件、総スター2個。発話から性格や思想を読む材料はほぼなく、観測できるのは技術記事を長期保存する行動だけである。無言ユーザーに余計なキャラクターを足さないことが重要な標本。

02 投稿時間帯

時間帯（0〜23時）

曜日

時間帯は7時12.4%・12時8.3%・19時6.4%が上位。曜日は火曜18.6%が最多。長期ログの偏りとして読み、生活時間や職業までは推定しない。

03 よく参照する媒体

ほか計30媒体

Qiita57件、Zenn44件、Speaker Deck31件、note23件、Publickey11件。技術者向けの実装記事、設計資料、登壇スライドが明確に中心で、一般ニュース媒体より開発者向け一次・準一次資料を保存する比率が高い。

04 主要テーマ・関心

AI/IT/技術235件で全体の50.2%を占め、ネット67件が続く。文化21、教育20、労働13件はあるものの、輪郭は圧倒的にソフトウェア開発・設計資料側。コメントが1件しかないため、技術テーマ内での賛否や思想までは推定しない。

05 頻出語

実コメントが「わかる！ソフトウェア設計トレーニング」の1件だけなので、wordFreqも「ソフトウェア」「設計」「トレーニング」各1回。頻出語分析と呼べる母数ではなく、語彙から人物像を膨らませるのは避ける。

06 文体の特徴

感嘆符1件・30字以下1件、それが全発話。文体分析は事実上不能で、攻撃候補も0件。ここで測れるのはコメントの書き方ではなく、ほぼ無言で技術資料を保存し続ける利用スタイルである。

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）

dadddaから1個、rokin_sから1個。テーマ別ではネット/SNS平均0.01星、AI/IT/技術平均0.00星、文化/表現/オタク平均0.00星が上位。本人から他ユーザーへの継続的なスター上位関係は既存図鑑内では確認できず、受け取り側の輪郭の方が明瞭である。

08 思想・政治傾向

政治的所属や本人属性は断定しない。AI/IT・ソフトウェア設計・開発資料への関心は明確だが、どの技術思想や開発手法を支持しているかはコメントが1件しかないため判断できない。関心領域と立場を混同しない方がよい。

09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較

既存図鑑の iig742 や kensei_realdeal と同じ技術レファレンス型。feltngen は468件と規模は小さいが、AI/IT比率50.2%と無言率99.8%が極端で、より「発言する場所ではなく、あとで参照する設計資料庫」としての使い方が純化している。

10 総合評価

このユーザーを説明する材料は、発言ではなく保存先である。Qiita、Zenn、Speaker Deckを中心に7年以上積み、半数がAI/IT。唯一のコメントも「ソフトウェア設計トレーニング」への短い反応で、図鑑側が思想や文体を盛るより、技術資料棚としての一貫性をそのまま見せるのが正確である。