01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 307,103 件のうち直近 30,000 件を分析対象としています（統計値は分析対象の集計です）。
2024年9月から2026年7月までの1.9年で30,000件、活動日は680日、活動率100.0%。一日平均44件超を欠かさず拾う一方、コメント率は6.7%、平均スターは0.07で、主戦場は発言より収集・選別にある。必要なときだけ37字中央値の短評を差し込む、非常に高密度なインボックス運用である。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
7時8.5%、8時8.4%、12時8.1%、0時7.7%が山で、未明から夜まで空白がほとんどない。曜日も月曜15.4%から日曜13.5%まで大差なく、水曜16.2%が最多。ニュースや技術記事を生活の隙間で処理するというより、生活の側が巡回に馴染んでいる。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
Togetter5,292件、増田2,831件を入口に、note、Zenn、Qiita、Speaker Deck、ITmedia、NHK、日経へ広がる。ネット上の当事者語りと、技術資料・一般報道を同じ受信箱に入れる構成で、SNSの熱量を制度・実装・現場の話へつなぐ読み方が見える。
04 主要テーマ・関心
ネット/SNS36.4%はTogetter・増田など媒体由来の厚みも大きいが、AI/IT/技術21.0%、報道12.1%が続く。行政、組織、開発、セキュリティの語彙が多く、政治、教育、医療、労働も、誰が悪いかより運用が回るか・現場が潰れないかとして読む傾向がある。
05 頻出語
「システム」「行政」「組織」「サービス」「データ」「開発」「管理」が上位に並ぶ。社会問題を抽象的な正しさだけで閉じず、設計、運用、責任、現場、予算といった実装語へ引き寄せる。政治や文化の話題でも、仕組みを直す余地を探す語彙である。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 878 |
| 引用括弧「」を含む | 212 |
| 長文コメント（100字以上） | 151 |
| 感嘆符を含む | 150 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 134 |
| 疑問符を含む | 102 |
| w/草/笑を含む | 19 |
| というか型 | 11 |
| そもそも型 | 9 |
| URL提示・資料参照を含む | 6 |
| むしろ型 | 1 |
コメントは30字以下が878件で主力、引用括弧212件、100字以上は151件。記事の一節を拾って「わかるー！」「かっこいい」と反応することも、設計上の要点を一文で補うこともある。攻撃候補は1.7%だが、実例の多くは「しね」の語尾や害虫・寄生虫など対象外の文脈であり、対人攻撃を芸風にするタイプではない。
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）
総スター2,060、平均0.07と、30,000件の収集量に比べてスター獲得は控えめ。政治/政党0.27、医療/健康0.18、外交/安全保障0.15で相対的に反応が高く、政治を自分事として捉える話や、制度と生活の接点を言葉にした短評が届いている。
08 思想・政治傾向
行政のデジタル化、研究投資、公共組織の人手、政治参加、技術の運用可能性への関心が強い。特定の党派を断定的に応援するというより、善意や根性だけに依存する制度、現場の余力を無視した設計、改善を許さない運用に警戒する傾向が見える。AIも社会を便利にする装置であると同時に、孤立や悩みに寄り添う存在になりうるものとして見ている。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
テーマの重なりはCetusと非常に大きく、ともにTogetter、note、Zenn、報道を高速で拾う大量クリップ型である。ただしCetusが無言運用を前面に出すのに対し、peketaminはコメント率6.7%ながら、制度の詰まりや記事中の努力へ短く応答する。gabillともAI/IT・ネット・報道の地図は近いが、両者のスター授受はゼロで、peketaminの出力は比喩の打撃より受信箱の整備と共感に寄る。
10 総合評価
peketaminは、30,000件を毎日拾い続ける圧倒的な収集量を、AI、行政、組織、報道、文化へ静かに配分する常駐型である。短いコメントでも、制度の運用負荷や当事者の努力を見落とさず、攻撃より「親切に指摘し合える文化」を選ぶ。ただし発言率と平均スターは低く、鋭い観察の多くは巨大なブックマークの海に沈む。仕分け能力を時々もう一段言語化すると、その受信箱はさらに公共財になる。