@shigeyuki_hirai のX投稿分析

最も伸びる投稿は、水曜12〜15時台に投稿された「長文（120字以上）で画像・動画つきの、インタラクション・生成AI・ハッカソン・動画・大学・学生・論文といったキーワードを含む投稿」であり、平均いいねが59件と圧倒的な効果を発揮している。具体的には、ハッカソン合宿の動画や生成AIガイドライン発表など、大学での具体的な取り組みを動画やリンク付き長文で、特定のキーワードを使いながら発信すると大きく伸びる傾向にある。

「大学・教育関連」と「技術・研究トピック」は平均いいねが高く、フォロワーの関心と一致しているため、これらの投稿を増やし、特に具体的な取り組みや成果を示す長文コンテンツ、動画やリンク付き投稿を強化すべきである。「日常・雑記」はエンゲージメントが低いため、減らすか、教育や技術と絡める工夫が必要。問いかけや短文投稿など、エンゲージメントが低い型は避けるべきである。

投稿は、長文で具体的に情報を伝える傾向が強く、この長文投稿（120字以上）は平均いいね23と、そうでない投稿の4倍以上もの高いエンゲージメントを獲得している。また、画像・動画を添付した投稿は平均いいね28と約3倍、リンク付き投稿も平均いいね21と約2.7倍の効果がある。一方で、ハッシュタグ付き、問いかけを含む投稿、短文投稿は平均いいねが低く、効果が薄い。情報伝達に注力し、共感や議論を誘発するよりも、深掘りした情報提供が評価されている。

このアカウントのフォロワーは、20代後半から50代にかけての大学教員、研究者、教育関係者、テクノロジー企業のエンジニア、または学生であると推測される。彼らは、AI、ハッカソン、教育改革、大学運営といった分野の最先端情報、特に日本の大学における実践的な取り組みに関心が高い。このアカウントをフォローする理由は、専門性の高い知見と、現場の生の声、そして将来の教育や技術トレンドへの示唆を得るためと考えられる。

週4.2投稿 ／ 投稿間隔の中央値 39.7時間 ／ 最長の間隔 24.1日 ／ 分析期間 178日

1. 285いいね(表示19,300) — コード読むスキル低いけど、Claude CodeやCodexとか使う人、これ買って目を通すほうがいいと思う。 日経ソフトウェア2026年7月号 特集「これさえわ
2. 210いいね(表示24,928) — この動画を思い出したよ。 これ、うちの大学でハッカソン合宿（デジタルコンテンツ制作合宿）やってた頃の動画（12年前）。 このサメ風船ラジコンをハックして、一晩で
3. 45いいね(表示10,991) — へー、DISのBest Paperだったのね、これ。 論文はこれか。
4. 29いいね(表示3,173) — 京都産業大学としての「学びへの生成AI利用の基本姿勢」と「生成AI利用ガイドライン」を公開しました。 学びへの生成AI利用の基本姿勢 生成AI利用ガイドライン（
5. 28いいね(表示7,156) — 論文書くための最短経路の研究しかやってこなくて、エンジニアリング能力が低かったり、周辺知識が乏しい博士は、企業によって辛いことになるのは確かにそう。 研究職だっ

1. 「大学」での「生成AI」や「ハッカソン」の「動画」など、具体的な取り組みを詳細に説明する長文投稿を増やす。特に水曜の12〜15時帯を狙う。
2. 過去の成功事例（ハッカソン動画など）を定期的に振り返り、現在の文脈に合わせた形で再投稿することで、新しいフォロワーにも価値を届ける。
3. 「インタラクション」や「様子」といった効いている言葉を意識的に使い、読者の興味を引きつけるような具体的な状況描写を増やす。