01 基本データ
3.7年で558件、コメント率66.8%。件数は中規模だが平均2.37スターで反応は強め。短文だけでなく中央値58字、100字以上28件と、必要な時は理由まで書く。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
21時9.7%が最多、22時7.3%、12時7.2%が続く。曜日は火曜20.4%が突出し、水曜9.7%が最少。夜間中心だが昼休み帯にも山がある。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
YouTube55件が最多だが、Zenn33件、Speaker Deck18件、Qiita16件と技術資料が厚い。増田49件・Togetter37件もあり、技術だけでなく社会実装の議論も追う。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術34.9%が主軸。ネット/SNS22.6%、メディア/報道10.8%、学術/教育9.5%が続く。経済/労働は7.7%ながら平均5.86スター、政治も5.48スターと制度絡みで反応が伸びる。
05 頻出語
「コード」「生成」「開発」「システム」「エンジニア」「設計」「データ」「実装」が上位を占める。技術語の比率が高く、抽象的な賛否より実装条件・運用可能性を考える語彙。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 70 |
| 引用括弧「」を含む | 30 |
| 長文コメント（100字以上） | 28 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 26 |
| URL提示・資料参照を含む | 21 |
| 疑問符を含む | 14 |
| 感嘆符を含む | 12 |
| w/草/笑を含む | 9 |
| というか型 | 4 |
| そもそも型 | 3 |
| むしろ型 | 2 |
30字以下70件に対し100字以上28件。引用括弧30件、資料参照21件で、短評と検証コメントの両方を使う。疑問符14件は「本当に追従できるか」を確かめる問いとして機能している。
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）
平均2.37スター。ジェンダー/家族13.0、医療/健康6.53、経済/労働5.86など、技術以外でも制度と実務が絡むテーマで反応が高い。
08 思想・政治傾向
特定陣営への帰属より、制度や技術が現場で成立する条件への関心が強い。関税変更なら通関・輸入業者システムが追従できるか、生成AIなら学習データ法制や計算資源まで見る。政策・技術とも「発表されたか」より「運用できるか」を重視する傾向が明瞭。
10 総合評価
AI・システム設計・行政運用を、実装可能性と副作用で読む技術実務型。一次情報やRCAまで見に行く検証力が強い。一方、技術的に説明できる論点へ関心が寄りやすく、人間関係や価値判断の争点でもシステム問題として整理しすぎる危うさはある。