【2026年最新】1万件のQiita記事を分析して分かった「ブログのトレンド」の法則まとめ

*こちらの記事は、英語から日本語へ翻訳をしています。

English Original Text

I’m Anshika Kankane, a data scientist at GIFTech, and I’m back with a project that’s a little more personal this time. Instead of analyzing YouTube or comparing AI agents, I decided to point my data pipeline at the very platform you're reading right now: Qiita.

Like many of you, I’ve spent time drafting technical posts only to wonder: "Will anyone actually read this, or is it just going into the void?" Instead of just guessing what makes a post trend, I decided to treat it like a data science problem. I wanted to move from intuition to data to find the "hidden" patterns behind high-engagement articles.

🧠 The Strategy: Data > Guesswork

The goal was simple: Scrape the last 6 months of Qiita activity to see what the top-performing articles (the ones with 30+ likes or 10+ stocks) were going differently.

I didn't just want a list of popular tags; I wanted to "hear" the titles. I wanted to see if specific keywords or structural patterns actually moved the needle. In total, I collected 10,000 data points to build this analysis.

🚀 The Methodology

I used Janome to do the morphological analysis and "break down" Japanese titles into searchable keywords. I used Plotly express to visualize the correlation between different interaction types and to find the "Blue Oceans" where high engagement meets low competition.
What I did:

• Dataset: Collected 10,000 Qiita articles using api.
• Criteria: "Trending" status was defined as articles with Likes > 30 or Stocks > 10.
• Process:
  1. Cross-referencing tag frequency with engagement metrics.
  2. Identifying "Power Words" in titles using tokenization (via Janome).
  3. Visualizing the correlation between different interaction types.

🔍 The "Hidden" Insights: What I Found

I won't bore you with 50 different charts, but here are the three big takeaways that changed how I think about technical writing:

1. The "Anchor" & "Trend" Combo:
   The most successful articles use a broad foundational tag (like Python or TypeScript) but anchor it with a trending sub-tag (like ChatGPT or Next.js). It’s about being findable first, then being relevant.

2. Power Words are Real:
   Readers respond to Summary (まとめ), Basics (基本), and Efficiency (効率). If your title promises to save someone time or organize their chaos, your engagement floor rises significantly.

3. Stockability is the Goal:
   There is a massive 0.8+ correlation between Likes and Stocks. If you format your post like a "Cheat Sheet" or a "Reference Guide," users will save it.

💡 Pro Tip: Optimize for "Stocks"

If your article is just a diary, people might like it. If your article has a Markdown Table or a formatted Checklist, they will Stock it. Stocks are the ultimate validation of long-term utility.

⚠️ The "Self-Validation" Experiment

Here is the real catch: The title, the tags, and the very layout of this article were designed using the findings from my analysis.**

I’m running a live experiment. Instead of just telling you what works, I’m showing you. By using these exact "Power Words" and "Anchor Tags," I’m testing if this post can reach the very engagement thresholds I identified in my CSV files.

If you find this narrative interesting—or if you've ever felt the "void" when posting—please hit the Like button and show some support. Your reaction isn't just a number; it's the final data point I need to validate my entire analysis!

Final Thoughts

At the end of the day, Qiita success is part art and part science. By building my own pipeline to analyze 10,000 articles, I learned that we don't have to throw darts in the dark.

My Success Pillar	The Action Point
Tagging	Major Ecosystem + Trending Sub-tag
Title	Use Keywords that promise Efficiency (効率)
Structure	Use Tables/Blocks for "Stockability"
Recency	Explicitly mention [2026 Version]

If you're a developer or a data nerd, don't just follow trends—analyze them. The insights you find in your own data are worth more than any generic advice.

Lastly, if you're interested in more data-driven deep dives or want to see what we're up to at GIFTech, feel free to follow and check out our other projects!

Thank you for your time.

GIFTechのデータサイエンティスト、Anshika Kankaneです。今回は、いつものYouTube分析やAIエージェントの比較とは少し趣向を変えて、よりパーソナルなプロジェクトについてお話しします。今回、私のデータパイプラインがターゲットに選んだのは、今まさに皆さんが読んでいるこのプラットフォーム、Qiitaです。

皆さんも、技術記事を一生懸命書いたのに「これ、本当に誰かに読まれるのかな？ それとも虚無に消えていくのかな？」と不安になったことはありませんか？ 私は、何が記事をトレンドにさせるのかをただ推測するのではなく、それをデータサイエンスの課題として捉えることにしました。直感ではなくデータに基づいて、高エンゲージメント記事の背後にある「隠れた」パターンを見つけ出したいと考えたのです。

🧠 戦略：直感よりもデータ（Data > Guesswork）

目標はシンプルです。過去6ヶ月間のQiitaの活動をスクレイピングして、高いパフォーマンス（いいね30以上、またはストック10以上）を出している記事が、他の記事と何が違うのかを明らかにすることです。

単に人気のあるタグをリストアップするだけでなく、タイトルの「響き」も調査しました。特定のキーワードや構造的なパターンが、実際に数字を動かしているのかを確認したかったのです。合計で10,000件のデータポイントを収集し、この分析を構築しました。

🚀 分析の手法（Methodology）

日本語のタイトルを「単語レベル」に分解してキーワードを特定するために、Janomeを使って形態素解析を行いました。また、Plotly Expressを活用して、各メトリクス間の相関関係を可視化。これにより、エンゲージメントは高いのに競合が少ない「ブルーオーシャン」な領域を浮き彫りにしました。

具体的なプロセスは以下の通りです：

• データセット: Qiita APIを使用して、10,000件の記事データを収集。
• 抽出条件: 以下のいずれかを満たす記事を「トレンド（高エンゲージメント）」と定義しました。
  • いいね数 > 30
  • ストック数 > 10
• 分析ステップ:
  1. タグの出現頻度とエンゲージメント率のクロス集計
  2. Janomeによるタイトルのトークン化と、いいね数に貢献する「パワーワード」の特定
  3. 各インタラクション（いいね・ストック等）間の相関関係の可視化

🔍 調査結果：見えてきた「隠れた」インサイト

50個もチャートを見せて退屈させるつもりはありませんが、技術記事の書き方に対する私の考え方を変えた3つの大きな発見を紹介します：

1. 「アンカー」＆「トレンド」のコンボ
   最も成功している記事は、広範な基礎タグ（Python や TypeScript など）を使用しつつ、それをトレンドのサブタグ（ChatGPT や Next.js など）で固定（アンカー）しています。「見つけやすさ」を確保した上で、「関連性」を提示することが重要です。

2. パワーワードの威力
   読者は「まとめ」、「基本」、「効率化」といった言葉に強く反応します。もしタイトルで、誰かの時間を節約したり、混沌とした情報を整理したりすることを約束できれば、エンゲージメントの最低ラインは大幅に上がります。

3. 「ストック性」こそがゴール
   いいね数とストック数の間には、0.8以上の非常に強い相関があります。記事を「チートシート」や「リファレンスガイド」のような形式に整えると、ユーザーは後で見返すために保存（ストック）してくれます。

💡 プロのヒント： 「ストック」に最適化する

単なる日記のような記事なら、「いいね」はもらえるかもしれません。しかし、記事にMarkdownの表やチェックリストを含めると、ユーザーはそれを ストック してくれます。ストックこそが、その記事に長期的な実用性があるという究極の証明なのです。

⚠️ 「自己検証」という名の実験

ここで種明かしをしましょう。この記事のタイトル、タグ、そしてレイアウトそのものが、私の分析結果に基づいて設計されています。

私は今、ライブ実験を行っています。何が効果的かをただ教えるのではなく、実際にそれをお見せしているのです。分析で見つけた「パワーワード」や「アンカータグ」をそのまま使用することで、この記事が実際に分析で特定したエンゲージメントの閾値に達するかどうかをテストしています。

もしこの試みが面白いと感じていただけたなら、あるいは投稿時に「虚無」を感じたことがある方は、ぜひ いいね ボタンを押して応援をお願いします！ 皆さんの反応は単なる数字ではなく、私の分析全体を検証するための最も重要なデータポイントなのです。

最後に

結局のところ、Qiitaでの成功はアート（芸術）とサイエンス（科学）の融合です。10,000件の記事を分析する独自のパイプラインを構築したことで、もう暗闇の中でダーツを投げる必要はないのだと学びました。

私の成功の柱	アクションポイント
タグ付け	主要エコシステム + トレンドサブタグ
タイトル	効率化（効率）を約束するキーワードを使用
構造	表やブロックを活用して「ストック性」を高める
鮮度	[2026年版] のように明示的に記載する

開発者やデータ好きの皆さんも、ただトレンドを追うのではなく、分析してみてください。自分自身のデータから見つけたインサイトは、どんな一般的なアドバイスよりも価値があるはずです。

最後に、もしデータ駆動型の深掘り記事に興味がある方や、私たちGIFTechの活動をもっと知りたい方は、ぜひフォローして他のプロジェクトもチェックしてみてください！

ご清聴ありがとうございました。