01 基本データ

2013年から2026年まで13.3年、7,631件。活動日は3,417日、期間内稼働率は70.5%である。コメント率3.4%は記事保存が主で、コメントは必要な場面に絞る運用を示し、中央値27字からコメントは一段落以内の中距離が中心。総スター367、1件平均0.05スターで、量に対する反応の密度も確認できる。

02 投稿時間帯

時間帯（0〜23時）

曜日

最多は12時の19.7%で、次いで18時6.4%、22時6.4%。日中9〜17時は49.0%、18〜23時は34.8%、深夜0〜5時は6.6%で、日中の巡回が明確に厚い。曜日は火曜15.5%が最多、土曜13.2%が最少。土日合計26.4%なので、平日だけの習慣か週末型かも数字で読める。

03 よく参照する媒体

ほか計30媒体

上位媒体はtogetter.com 541件、gigazine.net 497件、blog.livedoor.jp 229件、note.com 220件。上位2媒体でも13.6%で、参照先は比較的分散している。媒体種別ではその他→ネット言論→報道の順で、単に何を読むかだけでなく、話題をどこで発見し、どの種類の資料へ移るかという巡回経路が出ている。特に増田・Togetter偏重なら村内言論、新聞・NHK偏重なら出来事追随、Qiita等が厚ければ実務情報の比重として読むべきである。

04 主要テーマ・関心

主要テーマはAI/IT/技術 23.9%（開発・AI・アプリ）、文化/表現/オタク 18.8%（ゲーム・漫画・アニメ）、ネット/SNS 15.2%、メディア/報道 11.6%。量の首位はAI/IT/技術だが、反応効率は生活/社会の平均0.22スターが最も高い。テーマ比率はタイトル・コメント・タグ・媒体の一致を含むため思想判定ではないが、どの話題へ戻り続けるかは明確に示す。量が多い領域とスターが集まる領域のずれは、本人の関心と読者が評価する芸の違いとして読むとよい。

05 頻出語

特徴語は「ゲーム」14回、「漫画」3回、「AI」6回、「開発」4回、「エンジニア」2回、「議員」3回。単語を束ねると作品・娯楽（ゲーム・漫画）、IT・開発（AI・開発・エンジニア）、政治・行政（議員・国会・政治家）という複数の話題群が見える。単独語から立場を決めつけることはできないが、記事ごとの感想がどの制度・職業・国・作品へ繰り返し接続されるかは分かる。一般語を除いても残る組み合わせこそ、このユーザー固有の関心の指紋である。

06 文体の特徴

主調は短文判定型で、短い一言で論点の急所へ判定を置く。定量マーカーは短文54.0%、長文4.6%、引用9.9%、疑問符4.9%、コメント中央値27字。さらに5/31件で比喩・たとえ。候補語には引用や制度批判も多く、強い単語の機械一致だけで攻撃性を断定すべきではない。

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）

上位スター付与者はnumber917 8、zu2 4、Eiichiro 4、mataleao 4。上位5人の合計は総スターの6.3%で、支持が特定少数に集中しているかも読める。テーマ別平均は生活/社会 0.22、事件/司法 0.20、外交/安全保障 0.16が上位で、ブックマーク量の多い話題と、コメントが評価される話題は分けて見る必要がある。

08 思想・政治傾向

大枠ではIT・技術、文化・表現、ネット・SNS、報道を巡回するが、語彙を一段掘ると作品・娯楽（ゲーム・漫画）、IT・開発（AI・開発・エンジニア）、政治・行政（議員・国会・政治家）が反復する。代表コメントでは制度運用の穴に反応する読み方が目立ち、短い一言で論点の急所へ判定を置く。ここから言えるのは思想所属ではなく、どの種類の破綻を見逃しにくいかという関心の癖までである。テーマごとに評価が変わる余地は残る。

09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較

類似: fashiとは、AI・ITと文化・表現への比重が近いうえ、『パスワード・入力・仕様』周辺の語も重なる。本人は短文判定型、fashiは引用切り返し型で、関心が近くても結論までの運び方は異なる。ただし、本人は学術・教育へ、fashiは医療・健康へ相対的に広がる。上位スター付与者は11人重なる。

10 総合評価

ブックマーク棚の表面は幅広いが、jama_icanの芯はゲーム・漫画・AI・開発にある。強みは作品・娯楽とIT・開発の制度運用の穴を、短い一言で論点の急所へ判定を置く力。13.3年の活動でこの型は繰り返され、テーマによってスター反応も得ている。ただし、前提条件や例外が省かれ、判定だけが独立すると批評の焦点がずれる。何を読むか以上に、どこへ疑義を差し込むかで識別できるタイプである。