01 基本データ
※ ブックマークが非常に多いため、全 374,746 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）。
直近30,000件は2023-09-22〜2026-07-04の2.8年分で取得上限に達しており、真の総数は374,746件、初回は2005-02-11。稼働率98.1%だがコメント率0.2%、スター付き率0.1%で、発言より収集が主用途。活動量は突出する一方、コメント由来の人物像は薄い。
02 投稿時間帯
時間帯（0〜23時）
曜日
8時19.5%、9時14.1%、7時13.0%が突出し、朝の情報収集が非常に強い。10時6.8%、6時5.6%もあり、始業前後に大量に流し込む運用に見える。曜日は水曜17.0%、土曜15.0%、火曜14.7%、日曜14.2%で、平日だけでなく週末も落ちない。ニュース巡回というより、技術フィード・GitHub・論文・記事を朝にまとめて刈り取る習慣である。
03 よく参照する媒体
ほか計30媒体
GitHub1837件、Zenn1651件、note1229件、ITmedia1006件、GIGAZINE794件、Wikipedia746件、Qiita714件、Hugging Face550件、日経534件、Speaker Deck533件、NHK483件、arXiv428件が上位。GitHub、Zenn、Qiita、Hugging Face、arXiv、Speaker Deckがこれだけ並ぶため、普通のニュース読者ではなく、AI/LLM・開発・研究・地理空間・データ基盤まわりの資料収集ユーザーである。
04 主要テーマ・関心
AI/IT/技術37.9%が突出し、メディア/報道9.7%、ネット/SNS6.7%、経済/労働5.0%、外交/安全保障4.1%、学術/教育3.7%が続く。政治や社会も拾うが、中心は明確にAI・開発・研究資料の収集である。
05 頻出語
wordFreqはコメント数が少ないため、価格6、いくら3、受容3、インフレ3、生成2、ワロタ2、最高2、管理2、事業2、医療2など低頻度語が並ぶ。コメント語彙から人格や思想を強く推定するのは危険である。むしろ見るべきはタイトル・ドメイン・タグで、AI、LLM、GIS、人工衛星、STAC、MCP、GeoAI、DuckDB、MongoDB、脅威インテリジェンスなどの収集傾向が本体である。
06 文体の特徴
| 短文ツッコミ（30字以下） | 37 |
| 引用括弧「」を含む | 8 |
| 長文コメント（100字以上） | 6 |
| 感嘆符を含む | 5 |
| 疑問符を含む | 5 |
| w/草/笑を含む | 4 |
| 一人称（俺・私・自分）を含む | 4 |
| URL提示・資料参照を含む | 2 |
| idコールを含む | 2 |
短文ツッコミ37件、長文6件、引用8件、疑問符5件、草/笑4件、一人称4件、idコール2件。そもそもコメント母数が60程度しかなく、文体分析の材料は薄い。攻撃候補も草2件程度で、攻撃性や粘着性は出ない。文体は『コメントを書く人』ではなく『リンクを保存する人』であり、たまに必要な補足や個人的経験を書く程度である。
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）
総スター70、スター付き率0.1%、平均スター0.0。topGiversもtameyo5、harienikki5、ch1248 3を除けばほぼ1〜2件で、固定クラスタから強く読まれている形跡はない。これは評価が低いというより、ほぼ無言の大量保存なのでスターが付く余地がない。スター圏のユーザーではなく、個人用ナレッジベース構築型である。
08 思想・政治傾向
関心傾向としては、AI/LLM、生成AI、Hugging Face、arXiv、GitHub、Zenn、Qiita、Speaker Deck、GIS、地理空間情報、人工衛星、STAC、GeoAI、MCP、DuckDB、脅威インテリジェンス、セキュリティ、開発者向け資料に強く寄っている。政治・外交・経済・医療も保存するが、コメントで陣営的に語るのではなく、技術・社会・データの観点から情報を蓄積しているように見える。思想を断定する材料は乏しい。強いて言えば、情報を語るより保存し、意見を表明するより後で検索できる状態にする、技術者的なナレッジ管理志向が前面に出ている。
09 類似・正反対・idコール頻度が高いユーザーとの比較
既存解析群で近いのは、発言量ではなく収集傾向という意味での技術資料共有型である。K-Onoやbad-movie-guyのような短文リアクション型ではなく、Arturo_Uiやlovevoiceryuのような政治論争型でもない。sawashoのように特定政策へコメントで集中するタイプでもない。yuiseki は、GitHub・Zenn・Hugging Face・arXiv・Speaker Deck・Qiitaを大量保存する、はてブを公開スクラップブック兼個人検索インデックスとして使うタイプである。
10 総合評価
yuisekiは、2005年から続く超大量保存型で、直近30,000件だけでもAI/IT/技術が37.9%。GitHub、Zenn、Hugging Face、arXiv、Speaker Deck、Qiitaを高密度で積む。強みは技術情報の網羅性と継続性。弱みはコメント率0.2%ゆえ、関心は読めても評価軸や考え方まではほとんど読めない点である。