01 基本データ
4308件を12.6年、2398日活動。コメント率42.0%、総7314スター・平均1.70で、技術収集だけでなく制度・生活への短評もかなり読まれている。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
稼働率52.0%と高く、12年以上かなり日常的にブックマークしている。単発のバズ型より、長期巡回の中で技術と社会の変化を追う使い方。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Qiita246件、GitHub91件、Speaker Deck84件、SlideShare78件、Zenn65件と技術一次・準一次資料が厚い。一方で増田268件、Togetter169件も多く、技術村だけで閉じない。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術35.6%が突出。ネット/SNS15.6%、メディア/報道11.4%が続く。生活・教育・労働も一定量あり、技術を「実装した後の現場」まで見る関心分布。
05 頻出語
「子供」64が最多で、「データ」27、「アプリ」24、「エンジニア」23、「生成」22と技術語が並ぶ一方、「介護」22、「地方」28、「新潟」21も目立つ。家庭・地域・制度が技術話と同居する。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 706 |
| 疑問符を含む | 196 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 80 |
| そもそも型 | 50 |
| 感嘆符を含む | 43 |
| 引用括弧「」を含む | 41 |
| URL提示・資料参照を含む | 33 |
| w/草/笑を含む | 31 |
| 長文コメント（100字以上） | 20 |
| むしろ型 | 7 |
| というか型 | 3 |
30字以下706件、疑問符196件、そもそも型50件。短く前提を問い直す文体。攻撃候補率3.6%で、「死ね」は語尾誤検出、「隔離」は反語的な例示など、高重み語は本人の攻撃ではないケースが中心。
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7314スター、平均1.70。wisboot52、ysync38、rgfx37などから付与。テーマ別では事件/司法6.36、ジェンダー/家族5.94、医療5.12と、技術そのものより生活・制度へのコメントで強く反応される。
08 思想・政治傾向
政治や制度については、理念の所属より「仕組みとして機能するか」「現場負担を減らすか」を優先する傾向が見える。確定申告をAIで頑張らせるより制度自体を簡略化すべき、学校端末は問題があっても不登校児の参加に役立つ、といった発言が典型。政治的所属を断定するより、実装・運用重視の技術者的な判断軸として読むのが自然。
10 総合評価
Go・機械学習・Web技術を厚く追いながら、税、年金、学校、介護、企業運用まで「仕組みの設計ミス」として眺める人。技術知識を生活問題へ接続するのが強く、単なる新技術礼賛にはならない。反面、短文で結論を急ぐ時は「無能」など強い評価語が混ざり、設計批判が人の能力評価へ滑ることもある。