01 基本データ

84件を3.6年。コメントは10件だけだが中央値81字で、書く時は比較的まとまった文章になる。総134スター、平均1.60は少数の高反応コメントに支えられている。

02 投稿時間帯

時間帯（0〜23時）

曜日

投稿ピークは12時29.8%（次いで19時9.5%）。曜日では月曜21.4%が最多。生活リズムの推定はせず、観測上はこの時間帯に投稿が集まる。

03 よく参照する媒体

ほか計30媒体

note16件、Togetter9件が中心。Zenn・Qiitaも各2件あり、AIや学習ツールの情報収集に寄った媒体構成。

04 主要テーマ・関心

ネット/SNS39.3%、AI/IT/技術36.9%が二本柱。タグでもAI25件、学習8件、NotebookLM3件が目立つ。一方、実コメントは事故・司法・職場安全など人の被害に関する話題が多い。

05 頻出語

コメントが10件しかないため頻出語は安定しない。「肥満」3、「身内」「親切」各2などが出るが、人物像を語彙頻度だけで固定するには材料不足。

06 文体の特徴

100字以上3件、一人称3件、30字以下2件。少数ながら、感情だけでなく条件や立場を補って書く。攻撃候補は0件で、強い表現が出るコメントも被害者側の感情を想像する文脈。

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）

総134スター。テーマ別では事件/司法7.33、ネット/SNS3.45、学術/教育3.08が高いが、母数が小さいためランキングは参考値。

08 思想・政治傾向

収集行動では生成AI・学習ツールへの関心が明確。一方、実際にコメントした話題では、事故の被害、子どもの安全、死刑をめぐる遺族感情、職場での避難など「当事者が負う痛み」に目が向く。政治的・思想的な立場を推定できるほどのコメント量はなく、ここでは関心の方向だけを見るのが妥当。

10 総合評価

AI・学習系の記事を多く集める一方、発言は10件だけ。その少数コメントでは、事故や司法を「当事者ならどう感じるか」まで想像して長めに書く。高スターの反応もあるが、母数が小さいため人物像の確定は禁物。現時点では技術収集と人間側への共感が同居するプロフィールとして読むのがよい。