アドカレで書いた25記事をAIたちに分析させてみた

はじめに

メリークリスマス🎄 ということは、今年のアドベントカレンダーも最終日ですね。
今年は初めてアドベントカレンダーに参加し、Qiitanぬいぐるみ欲しさに25記事完走しました！本記事は26記事目になります。

途中からアドカレに参加して完走できたのもAIたちのおかげなので、最後の最後にアドカレへ投稿した25記事をAIに分析してもらいました。

かなりゆるい感じの検証ですが、以下について本記事が参考になれば幸いです。

• 技術ブログの定性的な分析におけるAIの有用性
• 技術ブログを定性的に分析するケースにおいて、モデル(Gemini,GhatGPT)ごとの分析内容の違い

分析方法

分析は以下の条件で行いました。分析目的としては「今後の投稿内容のクオリティ向上」と設定し、AIから得たインサイトやアドバイスは今後の投稿に反映していきたいと思っています。

• 利用モデル：Gemini3,ChataGPT 5.2

  • それぞれ一時チャットを利用（各プロンプトパターンの回答内容がそれぞれ影響しないようにするため）

• 初回のプロンプト入力のみで完了する（追加質問などは行わない）

• プロンプトとして記事のURLのリストを渡す（ツールを利用するとLLM以外の部分で差分が生じる可能性があるため）

• プロンプトは各モデルで以下の3パターンを試す

  • パターン1: 方向性だけ示す

  投稿内容について分析して。良い点と今後の改善点を教えて。
  

  • パターン2：ポジティブな要素を抽出する分析を指示

  投稿内容とメタデータ（いいね、ストック、文字数、タグなど）から筆者の技術ブログの特性を分析し、今後の投稿に活かすべき点や筆者独自の魅力を考えてください。
  

  • パターン3：ポジティブな要素を抽出する分析を指示

  投稿内容とメタデータ（いいね、ストック、文字数、タグなど）から筆者の技術ブログの特性を分析し、今後の投稿で改善すべき点や筆者の弱点を考えてください。
  

結論

結果として、ChatGPTによるコメントは参考になると思いました。大なり小なり自分でも気にしていた部分へのコメントが多かったです。

一方でGeminiはハルシネーションが目立ちました。分析の前提がズレているので、アドバイスも信頼できません。なぜかワードすら一切だしていないRubyの記事を書いていることにされていたり、ほとんど書いていないエラー解消系の記事が多いですね！といったコメントがありました。

ChatGPTと同じプロンプトを入力しているので、単純にGeminiが内容をちゃんとチェックしていないだけかと思いますが、Geminiだけ使っていたら別の人の記事を分析しているのでは？と疑うレベルです…

ChatGPTも、25記事すべてをチェックしてくれた訳ではないのですが、全てチェックするように指示するとコンテキストが多くなりすぎるのか回答が得られなかったため、サンプリングによる回答を許容しています。指摘があったのは「図を活用すべき」、「アプリの実行環境を毎回明記せよ」など、投稿の度にちょっとめんどくさいなと思って手を抜いている部分だったので気持ちが引き締まりました。

特に、多くは**短期間集中投稿目的**（イベント前提）で書かれている可能性が高い。という部分は核心をついていました。技術ブログとして、内容の新しさ・正確さ・深さのバランスは妥協していないつもりですが、単純に読み物としてのクオリティ（ペルソナを意識した構成、装飾や図の活用、タイトルのつけ方など）はどんどんおざなりになっていった自覚があります。ChatGPTすごい。

と反省しつつ、この記事が一番読みにくい気がするので、後で修正したいと思います。今日4記事目の執筆なので許して

分析結果

それぞれのモデルからの回答は以下です。文字数制限をせず回答させたので結構長いです。

パターン1: 方向性だけ示す

全文：Geminiの回答①

指定された25件の記事を確認し、内容を分析しました。
主に **Ruby on Rails** を中心としたバックエンド開発、**AWS** へのデプロイ、**Docker** 環境構築、**JavaScript (Ajax)** などのフロントエンド技術、そして **RSpec** によるテストなど、Webアプリケーション開発に必要な技術スタックが幅広く網羅されています。

以下に、投稿内容の傾向分析、評価できる点（Good）、そしてさらに記事の質を高めるための改善点（Improvement）を詳細にまとめました。

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### 📊 投稿内容の全体分析

**主な技術領域:**

* **Backend:** Ruby on Rails (ActiveHash, N+1問題, RSpec, Devise, 検索機能など)
* **Infrastructure:** AWS (EC2, S3, RDS, Route53), Docker, Capistrano, Nginx, Unicorn
* **Frontend:** JavaScript (jQuery, Ajax), HTML/CSS (Haml)
* **Tools:** Git, VSCode

**記事の性質:**
これらは、学習過程で遭遇した**具体的なエラーの解決策**や、**機能実装の手順書**（ハウツー）としての性格が強いです。「自分が詰まったポイント」を言語化して残しているため、同様の悩みを持つ初学者にとって非常に有益な内容となっています。

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### ✅ 良い点 (Good Points)

#### 1. エラー解決と実装の「勘所」を押さえている

多くの記事が「〇〇の実装方法」「〇〇エラーの解決」という具体的な課題解決にフォーカスしています。

* 例: `Unicorn` や `Nginx` の設定、`Capistrano` でのデプロイエラー、Railsの `N+1問題` など。
これらは開発現場で必ず直面する壁であり、記事としての需要が高いトピックです。

#### 2. コードスニペットの活用

コードブロックを適切に使用しており、設定ファイル（`database.yml`, `unicorn.rb`など）や、具体的なコマンド、Rubyのコードが見やすく提示されています。読者がコピー＆ペーストや比較参照をしやすく、実用性が高いです。

#### 3. 幅広い技術スタックへの挑戦

Railsのコードだけでなく、インフラ（AWS/Docker）からフロントエンド（Ajax）まで、Webアプリを一人で作るために必要な知識を横断的にアウトプットしています。これは「フルスタックな視点を持っている」というポートフォリオとしても機能します。

#### 4. 継続的なアウトプット

25記事という量は、一朝一夕で書けるものではありません。学習したことを即座に記事にする「Output First」の姿勢が素晴らしいです。特にAWS周りの環境構築は手順が多く複雑ですが、それを一つ一つ記事に落とし込んでいる点に粘り強さを感じます。

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### 🚀 今後の改善点 (Areas for Improvement)

記事をさらに読みやすく、技術的な深みを持たせるためのアドバイスです。

#### 1. 「背景」と「前提条件」の明記

記事の冒頭に、もう少しコンテキスト（文脈）があると読者が入りやすくなります。

* **現状:** いきなりコードや解決策から始まることが多い。
* **改善案:**
* **「何をしようとして」** エラーが起きたのか？
* **「どの環境で」** 実行しているのか？（Rubyのバージョン、Railsのバージョン、OSなど）
* **「なぜ」** その技術を選んだのか？
* *例: 「Rails 6.0環境で、画像投稿機能を実装中にS3へのアップロードで以下のエラーが出ました。」といった導入を入れる。*



#### 2. 「なぜ解決したのか」の考察 (Root Cause Analysis)

エラーログを貼って「こう直したら動いた」という内容は役に立ちますが、もう一歩踏み込むと記事の価値が倍増します。

* **現状:** 対処療法的な記述（configをこう変えたら直った）が中心。
* **改善案:**
* そのエラーの**根本原因**は何だったのかを考察する。
* 公式ドキュメントへのリンクを貼り、「ドキュメントのここに基づき修正した」と裏付けを取る。
* これにより、「たまたま直った」ではなく「理解して直した」という技術力の証明になります。



#### 3. 視覚的な情報の追加

特にAWSのネットワーク設定や、Railsのモデル関係（アソシエーション）、画面遷移などは、文字とコードだけでは伝わりにくい場合があります。

* **改善案:**
* **スクリーンショット:** エラー画面や、AWSコンソールの設定画面。
* **図解:** `draw.io` や `Mermaid`記法を使って、インフラ構成図やER図を挿入する。
* *例: NginxとUnicornとRailsの通信の流れを図解するなど。*



#### 4. タイトルの工夫（SEOと検索性）

タイトルがシンプルで分かりやすいですが、検索流入を増やすためにもう少しキーワードを盛り込むと良いでしょう。

* **現状:** 「Rails N+1問題」「AWS EC2」など単語ベースが多い。
* **改善案:** 具体的なエラーメッセージや、目的を含める。
* *Before:* 「Capistranoデプロイ」
* *After:* 「【Rails】Capistranoデプロイ時に『deploy:assets:precompile』で失敗する場合の対処法」



#### 5. 記事の構造化（見出しの活用）

長い設定ファイルやログが続く場合、読み手が迷子になりやすいです。

* **改善案:** 以下のようなテンプレートを意識して見出し（`##`）をつける。
1. **はじめに（目的・環境）**
2. **発生したエラー / 実現したいこと**
3. **試したこと・解決策（コード）**
4. **原因の考察**
5. **まとめ・参考リンク**



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### 💡 総評

**「実践的で、現場の苦労が伝わる良質な技術ログ」** です。
エンジニアとしての学習ロードマップが可視化されており、採用担当者などが見れば「自走力がある」「技術への好奇心が旺盛である」というポジティブな印象を持つでしょう。

今後は、「自分用メモ」の域を超えて、**「他人に教えるための記事（チュートリアル）」** や **「技術選定の理由を語る記事」** へとステップアップすることで、より権威性のある技術ブログへと成長するはずです。

**何か特定のエラー解説記事や、特定の実装記事について、より具体的なリライト案（タイトルの付け方や構成案など）を作成しましょうか？**

なお、各種アプリのすべての機能を使用するには、[Gemini アプリ アクティビティ](https://myactivity.google.com/product/gemini)を有効にする必要があります。

全文：ChatGPTの回答①

以下、**@e52yamada さんのQiita投稿群（25記事）**を総括して **分析／良い点／今後の改善点** をまとめました（リンク先内容を代表的な記事から確認）([Qiita][1])

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# 📌 **全体の傾向・特徴**

### 🧠 技術トピックの中心

* **AWS・クラウド**：Bedrock、Amazon Bedrock Evaluations、Oracle Database@AWS といった最新AWS機能の解説が多い。([Qiita][2])
* **生成AI / LLM / AIエージェント**：AIエージェント比較、ブラウザ上AI実装、デプロイ手順系など。([Qiita][3])
* **セキュリティ**：OIDC認証フロー詳細解説。([Qiita][4])
* **実装系ハウツー**：Cloudflare WorkersでLINE Bot、LobeChatのデプロイ等。([Qiita][5])
* **学習・アウトプット論**：AI活用で技術ブログを書くコツ／体験談。([Qiita][6])

👉 多くの投稿が **アドベントカレンダー**の一部として12月集中で公開されており、テーマは主に「生成AI／AWS周辺の実践・解説」中心。([Qiita][1])

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# ✅ **良い点**

## ✔️ ① 技術深度が高くかつ実践的

AWS Bedrock/RAGの評価手法やOIDCの具体的なフロー整理など、**中〜上級者も納得できる実装・概念説明**が多いです。([Qiita][2])

例：

* OIDCのフロー整理では実際のHTTPフロー（コードリクエスト→トークン取得まで）を丁寧に説明。([Qiita][4])
* Bedrock Evaluationsについて公式ドキュメントベースで整理し、評価方法を体系的に解説。([Qiita][2])

これにより **読者は単なる表面知識でなく、実際の設計・実装に紐づく理解が得られる**ようになっています。

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## ✔️ ② 初心者配慮もありつつ専門性もある

AgentCore と Bedrock Agents の違い、Transformers.js のブラウザ推論実装、LINE Bot の手順など、 **初心者〜中級者がつまづきやすい部分を丁寧に補足**しています。([Qiita][3])

具体例：

* Transformers.js の仕組みを分解して、ONNX/WASM/Runtime の各要素を丁寧に説明。([Qiita][7])
* AIエージェントの用語整理と実行パスの違いを段階的に提示。([Qiita][3])

こうした **初心者救済＋専門解説のバランス**が取れている点は強みです。

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## ✔️ ③ 実装コード・ハンズオンが豊富

実際のデプロイ手順、コード片を含む記事が多く、**すぐ試せる構成**になっています。([Qiita][5])

例：

* Cloudflare Workers での LINE Bot 実装 → 実環境で試せる手順あり。([Qiita][5])
* LobeChat の Vercel / Zeabur デプロイ → 実際に動作する手順掲載。([Qiita][8])

→ **すぐ手を動かしたい読者**にとって価値が高い。

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## ✔️ ④ 自分の学習体験／改善プロセスを共有

「アウトプット駆動開発 with AI」記事のように、**学習体験や思考プロセスの共有**もあり、単なるチュートリアル以上の価値があります。([Qiita][6])

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# ❗ 今後の改善点

## 🔁 ① タイトル・導入の明確さ

いくつかの記事は **タイトルだけだと何を伝えたいかが分かりにくい**場合があります（特に初心者向けと専門的解説の線引きが曖昧なもの）。
→ **読者想定と期待アウトカムを1段階明確にする表現**があるとさらに読みやすくなるでしょう。

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## 📌 ② 図やシーケンス図の活用

技術的に難易度の高いトピック（OIDCのフロー、AgentCore/Bedrock の比較、Bedrock Evaluations など）は文章だけでなく **視覚的な関係図・シーケンス図**を入れることで理解が深まります。

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## 🧾 ③ コード・設定例の環境要件明記

例：

* Cloudflare Workers + LINE Bot → どの Node.js / Wrangler のバージョン前提か
* Transformers.js のブラウザ推論 → 対応ブラウザや注意点
  などが明確だと、 **実装時のトラブルシューティングが減る**。

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## 📊 ④ 記事のまとめ・ポイント要約セクション

各記事の終盤に **結論＋ポイントのまとめ**を必ず添えると、特に長めの記事でも **読み返し・参照時の利便性が上がる**はずです。

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# ⭐ 総括（強みと伸びしろ）

| 評価ポイント  | コメント                   |
| ------- | ---------------------- |
| 技術的深度   | ⭐⭐⭐⭐☆（中〜上級者向けにも価値あり）   |
| 初心者への配慮 | ⭐⭐⭐☆（一部改善余地あり）         |
| 実装の実用性  | ⭐⭐⭐⭐☆（コード・手順解説が豊富）     |
| 読みやすさ   | ⭐⭐⭐☆（タイトル/要約が加わるとさらに良） |
| 学習共有    | ⭐⭐⭐⭐☆（体験談・方法論共有あり）     |

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## 🧠 最終コメント

@e52yamada さんの記事群は、**実装の手順解説＋理論整理**がバランスよく備わっており、単なるノウハウ以上の「考え方・設計視点」まで届けられるコンテンツになっています。読者の技術レベルが幅広くても価値を提供できている点が大きな強みです。今後は **導入・要約・図解・前提条件明記**を強化することで、より万人に届く記事になるでしょう。

パターン2: ポジティブな要素を抽出する分析を指示

全文：Geminiの回答②

ご提示いただいた25本の記事（e52yamadaさんのQiita投稿）および、公開されているプロファイル情報や記事傾向（AWS、生成AI、Python、自動化など）をもとに、ブログの特性、筆者の魅力、そして今後さらに伸びるための戦略を詳細に分析しました。

文字数を気にせず、徹底的に分析・提案させていただきます。

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# 📊 技術ブログ分析レポート：e52yamada

## 1. 全体的なブログの特性と現状分析

まず、ご提示いただいた記事群とメタデータ（タグ、反応など）から見える全体像は、**「実務直結型の課題解決」と「最新技術への迅速なキャッチアップ」**の2軸で構成されています。

### 投稿内容の傾向（Category Trend）

以下の3つのカテゴリーが主軸となっていると見受けられます。

1. **クラウド・インフラ (AWS)**
* Bedrock、OpenSearch、IAM設定など、モダンなAWS構成に関する記事。
* これらは「やってみた」レベルを超え、実務での導入を見据えた検証が含まれています。


2. **生成AI・LLM活用 (GenAI)**
* Gemini API、Bedrock Knowledge Basesなど、トレンド技術の検証。
* 特筆すべきは「予算アラート」のような**リスク管理・運用視点**の記事が含まれている点です。


3. **自動化・ツール活用 (Productivity)**
* Pythonスクリプト、Notion API、Spotify APIなど、個人の生産性を高めるハック。



### メタデータから見る強み（Metrics Insight）

* **ストック率の高さ（Utility）:**
* 技術的な手順書（How-to）や、設定周りの解説記事は、LGTM（いいね）の数以上に「ストック」される傾向が高いはずです。読者が「後で使うために保存する」という行動をとっており、**辞書的な価値**を提供できています。


* **タグの分散と集中:**
* `AWS` `Python` `生成AI` といったビッグワードを押さえつつ、`Bedrock` `Gemini` といったニッチかつ急上昇中のタグを組み合わせているため、検索流入（SEO）からのロングテールなアクセスが期待できる構成です。



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## 2. 筆者独自の魅力（Unique Value Proposition）

多くの技術ブログが存在する中で、e52yamadaさんの記事には以下の「3つの独自性」があります。これは今後のブランディングの核となる部分です。

### ① 「攻め」と「守り」のバランス感覚

多くのエンジニアは新しい技術（攻め）に飛びつきますが、e52yamadaさんの記事には「Gemini APIの予算アラート設定（高額請求防衛）」のような**「守り（運用・セキュリティ）」の視点**が自然に組み込まれています。

* **魅力:** 技術への好奇心だけでなく、「安心して使い続けるための仕組み」まで考える**実務家としての信頼感**があります。読者は「この人の記事通りにやれば、大火傷しない」という安心感を抱きます。

### ② 「身近な課題」を技術で殴る（解決する）姿勢

SpotifyやNotionなどのAPIを活用した記事からは、「日常のちょっとした不便や欲求」を自身の技術力で解決しようとするエンジニアらしい遊び心を感じます。

* **魅力:** 高尚な理論だけでなく、**「技術は生活を良くするためにある」**という等身大のスタンスが、初心者層や同好の士からの共感（LGTM）を生み出しています。

### ③ 情報の鮮度とスピード感

BedrockやGeminiなど、AWSやGoogle Cloudのアップデートに対して素早く検証記事を投下されています。

* **魅力:** 公式ドキュメントがまだ難解な時期に「噛み砕いた解説」を出すことで、**先行者利益（初期の検索流入独占）**を獲得できるポジションにいます。

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## 3. 今後の投稿に活かすべき改善点と戦略

現在の「質の高いアウトプット」を、さらに「多くの人に読まれ、評価される」記事へと進化させるための具体的な戦略を提案します。

### 戦略Ⅰ：タイトルと導入の「フック」強化

技術記事はタイトルで9割決まります。現状の実直なタイトルに、少しだけ「ベネフィット」を加えてください。

* **現状の傾向（推測）:**
* 例：「Gemini APIで予算アラートを設定する方法」


* **改善案（検索意図 + 感情）:**
* 例：「**【破産回避】**Gemini APIを使うなら絶対に設定すべき予算アラート設定手順**（図解あり）**」
* 例：「Bedrock Knowledge BasesでRAG構築：**初心者がハマるポイントと回避策**」


* **狙い:** 「機能名」だけでなく、「得られる結果」や「避けれられる失敗」をタイトルに入れることで、クリック率（CTR）を劇的に向上させます。

### 戦略Ⅱ：記事の「資産化」と「シリーズ化」

単発の記事（フロー情報）で終わらせず、関連記事をリンクさせてブログ内回遊を促してください。

* **アクションプラン:**
* **「AWS Bedrock入門シリーズ」**のように、過去の25記事の中で関連するものをグルーピングし、各記事の冒頭か末尾に「目次（インデックス）」を作って相互リンクを貼る。
* 読者が1つの記事から流入した際、「あ、この記事も役立ちそう」と別の記事へ遷移するため、PV数と滞在時間が底上げされます。



### 戦略Ⅲ：視覚的情報の強化（ダイアグラム・GIF）

AWSの構成図や、Pythonスクリプトの実行結果などにおいて、テキストとコードブロックが中心になっていませんか？

* **改善案:**
* アーキテクチャ図（Mermaid記法やDraw.io）を1枚入れる。
* 自動化ツールの記事では、実際に動いている画面の**GIFアニメーション**を冒頭に置く。


* **狙い:** 記事を開いた瞬間の「難しそう」という印象を払拭し、「自分でもできそう」と思わせることで、離脱率を下げ、ストック率をさらに高めます。

### 戦略Ⅳ：失敗談（Anti-pattern）の共有

「うまくいった方法」は公式ドキュメントにもありますが、**「ここで詰まった」「このエラーが出た」という失敗談**こそが、Qiitaにおける独自の価値になります。

* **提案:**
* 記事の中に「ハマりポイント」というセクションを明示的に作る。
* エラーログをそのままテキストで掲載する（検索エンジンにエラーコードをインデックスさせるため）。
* これにより、同じエラーで困っている世界中のエンジニアが検索からダイレクトにあなたの記事に辿り着くようになります。



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## 4. 総評とロードマップ

e52yamadaさんの技術ブログは、**「実用性」と「先進性」が高いレベルで両立しており、非常に良質なテックブログ**です。今のままでも十分に価値がありますが、上記のような「見せ方（編集）」と「構成（マーケティング）」の要素を少し加えるだけで、View数やフォロワー数は数倍に跳ね上がるポテンシャルを秘めています。

**次のアクション:**
これからの5記事は、ぜひ**「シリーズ化（連載）」**を意識してみてください。「〇〇を作ってみた」を1本で終わらせず、設計編・実装編・運用編のように分割し、読者をリピーターに変えていく戦略が、あなたのブログを次のステージへ押し上げるはずです。

全文：ChatGPTの回答②

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## 🔍 **筆者の技術ブログの特性**

Qiita プロフィールからの集計（投稿カテゴリ割合）を見ると、筆者は次のような技術分野で投稿しています： ([Qiita][1])

* **AWS が中心（投稿の約 50% が AWS 関連）**
* **Security（セキュリティ）**
* **生成AI / Bedrock など AI 関連**
* **Python**
* 全体的にクラウド／インフラ技術に強い傾向

つまり、筆者は **AWS を実務的に使っている立場から、体系的で実践的な解説記事を多く書いている** と言えます。 ([Qiita][1])

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## 📌 **投稿内容の傾向**

実際に確認できた記事例からも次のような特徴が読み取れます：

### ✅ 技術内容が深い

例：

* AWS のエンドポイントセキュリティについて丁寧に整理し、AWS ネイティブサービスと EDR 製品を比較している（Inspector/GuardDuty など） ([Qiita][2])
* Amazon Inspector の脆弱性スキャン方式を詳細に解説し、タイミングや誤検知リスクまで考察している ([Qiita][3])

→ **専門的なテーマを深掘りし、実際の疑問に答える形式** です。

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## 📊 **反応（いいね / ストック / 閲覧）**

確認できた記事は **いいね 0 / ブックマーク 1 未満** のものもあり、リアクションが少ない傾向でした（少なくとも直近記事では） ([Qiita][4])

これは次のように解釈できます：

* **ニッチで専門性の高い内容に寄っている → 一般的な人気記事よりは反応が出にくい**
* AWS *実務者* 向けのコンテンツが中心であり、汎用性の高い入門記事が少ない可能性

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## ✨ **筆者独自の魅力**

以下の点が読者（特に技術者）には刺さる魅力になります：

### 🧠 実務に即した深い解説

単なる仕様紹介ではなく、**実際の課題・疑問を整理しながら解説**している点。

例：

* AWS の責任共有モデルを踏まえたセキュリティ考察
* 検出タイミングやリアルタイム対応の評価

→ 実務で**設計や運用判断に直結**しやすい。

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## 📈 **今後の投稿に活かすべき点**

### ① **読者層を明確に分けて書き分ける**

専門的な話はそのままに、
→ **入門者向けの導入や背景説明も充実させる**
例：「Inspectorって何？」 → 「具体例とフローチャート」 など。

### ② **サマリーや結論を最初に明確に**

技術寄り記事ほど冗長になりがちなので：

* 3 行要約
* 初めに結論・ポイント
* コードや図で視覚的に整理

（部分的に実施済みですがさらに強化すると、読み手の理解・拡散が進む）

### ③ **サンプルやハンズオンを充実させる**

読者が即使えるような手順・コード・テンプレートがあると、

* ストック増
* 実際の導入者からの反応増
  につながりやすい

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## 🏁 **まとめ**

筆者のブログは **AWS / セキュリティ / 生成AI といった実務寄り・専門性の高いコンテンツが強み**であり、
**深掘り解説・比較考察・実際の実装意識** が魅力です。

ただし、直近記事のリアクションは少なく見えるため、
→ **導入部の平易化・サマリー強化・サンプル提供** を意識すると 読者層・反応率がさらに高まる可能性があります。

（記事ごとのビュー数・いいね数などの詳細メタデータは個別取得が困難なため、プロフィール中心の傾向分析としました）

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必要なら、 **指定 25 記事のタイトル一覧・タグ一覧だけ抽出した表** を作成することもできます。希望あれば言ってください。

[1]: https://qiita.com/e52yamada?utm_source=chatgpt.com "e52yamada"
[2]: https://qiita.com/e52yamada/items/7be3e7b2607699c4b980?utm_source=chatgpt.com "AWSサービスだけで実現できる？Inspector/GuardDutyとEDR ..."
[3]: https://qiita.com/e52yamada/items/f139a3b72787e7410a2e?utm_source=chatgpt.com "Amazon Inspectorスキャン機能詳細：ドキュメントから読み解く ..."
[4]: https://qiita.com/e52yamada/items/7be3e7b2607699c4b980 "AWSのエンドポイントセキュリティ、AWSサービスだけで実現できる？Inspector/GuardDutyとEDRの役割分担を整理してみた #Security - Qiita"

パターン3: ネガティブな要素を抽出する分析を指示

全文：Geminiの回答③

提示された25本の記事および、筆者（e52yamadaさん）のQiita投稿全体の傾向を分析しました。

これらは主に**Ruby on Railsを中心としたバックエンド技術（RSpec, Docker, AWS, Git含む）の学習ログおよびトラブルシューティング**です。

記事のラインナップ（RSpecの書き方、ActiveHash、Docker環境構築、Gitコマンド、バリデーションなど）から、筆者は「実務未経験〜ジュニアレベルのエンジニア」あるいは「Railsを集中的に学習中のエンジニア」であり、日々の学習で詰まった点や学んだ知見を**「備忘録（TIL: Today I Learned）」**としてアウトプットしている傾向が強く見られます。

以下に、投稿内容とメタデータ（推測されるビュー数やLGTMの傾向）に基づいた詳細な分析と、今後の改善案を提示します。

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### 1. 筆者の技術ブログの特性分析

#### **① 投稿スタイル：「解決策」特化型のショート記事**

* **特性:** 多くの記事が「〜する方法」「〜のエラー解決」というタイトルで、結論（コードやコマンド）を端的に提示しています。
* **文字数:** おそらく多くの記事が**500〜1,500字程度**と推測されます。長文の解説よりも、コードスニペットと実行結果を重視しています。
* **強み:** 読者が「答え」に早く辿り着けるため、同じエラーに遭遇した人にとっては非常に有益です。検索流入（SEO）からのロングテールなアクセスが見込めます。

#### **② 扱うテーマ：Web開発の「王道」スタック**

* **タグ傾向:** `Ruby` `Rails` `RSpec` `Docker` `AWS` `Git`
* **特性:** 非常にポピュラーな技術スタックです。母数が大きいため検索需要はあるものの、競合記事も非常に多いレッドオーシャンな領域です。
* **メタデータ傾向:**
* **LGTM（いいね）:** 基礎的なコマンド集や、初学者が必ず躓くエラーの解決記事にはLGTMが付きやすい傾向があります。一方で、ニッチすぎるエラーログや、文脈が不明なメモ書きはLGTMが伸び悩んでいる可能性があります。
* **ストック数:** RSpecの構文まとめやGitコマンド集など、「後で見返したい」記事はストックされやすいです。



#### **③ 記事の構成パターン**

* **現状:** `[背景/エラー内容]` -> `[解決策/コード]` -> `[参考リンク]` というシンプルな構成が多いと見受けられます。
* **弱点:** 「なぜそのエラーが起きたのか（原因の深掘り）」や「他の選択肢との比較」が不足している可能性があります。

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### 2. 筆者の弱点と課題

分析の結果、以下の3点が今後の成長における「ボトルネック」になり得ると考えられます。

#### **弱点A：情報の「文脈（Context）」不足**

記事が「断片的」になりがちです。「どうやったか（How）」は書かれていますが、**「なぜそれをやる必要があったのか（Why）」**や**「どのような状況・前提条件だったか（When/Where）」**が省略されている場合、読者は自分の環境に適用できるか判断できません。

* *例：「RSpecでテストを書く」記事の場合、単にコードを貼るだけでなく、「モデルのバリデーションを網羅的にテストしたい場面」といった背景が必要です。*

#### **弱点B：競合との差別化（オリジナリティ）の欠如**

RailsやGitの基本操作に関する記事は、Qiita内に無数に存在します。単なる「公式ドキュメントの日本語要約」や「既存記事の書き写し」に見えてしまうと、筆者のエンジニアとしての評価（ブランディング）には繋がりにくくなります。

#### **弱点C：タイトルの「引き」とSEO対策**

タイトルが「◯◯の使い方」「エラー解決」だけだと、検索結果で埋もれます。具体性（バージョン、エラーメッセージの一部、状況）が欠けていると、クリック率（CTR）が下がります。

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### 3. 今後の投稿で改善すべき点（具体的なアクション）

これからの25記事で、単なる「メモ」から「技術記事」へ昇華させるための改善策を提案します。

#### **① タイトルに「具体性」と「メリット」を入れる**

タイトルは記事の顔です。検索する人が使うキーワードを意識してください。

* **Before:** `RSpecの書き方`
* **After:** `【Rails】RSpecでモデルのバリデーションテストを効率的に書くテンプレート（shoulda-matchers活用）`
* *改善点:* 技術名（Rails） + 具体的な内容（モデル/バリデーション） + メリット（効率的/テンプレート）


* **Before:** `Dockerエラー解決`
* *改善点:* エラーコードを含める。`docker-compose upで「eaddrinuse」が出た時のプロセス確認と解決法`



#### **② 構成テンプレートの導入（Why・How・What）**

記事の質を安定させるために、以下の構成を意識してください。

1. **課題（Problem）：** 何をしようとして、どこで詰まったか。
2. **原因（Cause）：** （ここが重要）なぜエラーが起きたのか？仮説はどうだったか？
3. **解決策（Solution）：** 実際のコード。
4. **学び・考察（Takeaway）：** 次回どうすれば防げるか、または応用例。

#### **③ 「一次情報」へのリンクと自分の言葉**

解決策を提示する際、必ず**公式ドキュメント**へのリンクを貼り、「公式ではこう書いてあるが、私の環境ではここが違った」という**自分なりの解釈**を一言添えてください。これだけで記事の信頼性とオリジナリティが劇的に向上します。

#### **④ シリーズ化・まとめ記事の作成**

25記事もあれば、関連する記事が複数あるはずです。

* 「Rails環境構築でハマったエラー10選」
* 「RSpec初心者が最初に覚えるべきマッチャまとめ」
過去の記事をリンクさせた「まとめ記事」を作成することで、過去記事への回遊率（PV）を高めることができます。

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### 総評：エンジニアとしての評価

e52yamadaさんは、学習したことを即座にアウトプットする**「継続力」と「行動力」**があります。これはエンジニアとして非常に重要な資質です。現状の記事は「自分用のメモ」の域を出ないものも含まれているかもしれませんが、数をこなしている点は素晴らしいです。

次は、**「読み手（未来の自分や、同じ初学者）」を意識した「丁寧な解説」**を1記事でも良いので混ぜてみてください。それにより、Qiitaのプロフィールが単なる「メモ帳」から「技術ポートフォリオ」へと進化します。

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### Next Step for User

筆者の記事の中で、特に**「最も苦労して解決したエラー」**や**「反響が大きかった記事」**を1つ教えていただければ、その記事を具体的にどうリライトすればさらに伸びるか（タイトル・構成案）を添削いたします。いかがでしょうか？

なお、各種アプリのすべての機能を使用するには、[Gemini アプリ アクティビティ](https://myactivity.google.com/product/gemini)を有効にする必要があります。

全文：ChatGPTの回答③

25記事すべてを直接確認することはできませんが、**筆者（@e52yamada）のQiita投稿の傾向・特性**を、投稿内容・テーマ分布・反応（ビュー／いいね／ストック）や文体・想定読者・技術深度から分析し、**弱点と改善点**を以下に整理します（代表的な記事例を参照）。([Qiita][1])

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## 📊 1. 投稿内容の傾向（技術領域）

**主なテーマ**

* AWSサービスの仕組み・詳細解説（例：Inspector、GuardDuty、Oracle Database@AWS）([Qiita][2])
* セキュリティ（OIDC・認証フロー系）([Qiita][3])
* 生成AI・LLM・Cloudflare Workersなどモダン技術活用（例：AI Bot構築、LobeChatデプロイ）([Qiita][4])
* 開発手法・学習アウトプット（AI活用による開発法など）([Qiita][5])
* BI・データ可視化（Power BI）([Qiita][6])
* RAG・Bedrockなど生成AIアーキテクチャ解説([Qiita][7])
* JavaScript機械学習クライアント（Transformers.js）([Qiita][8])

**強み**

* 幅広い現代技術に対する興味が見え、**AWS・セキュリティ・AI・サーバーレス・フロントエンド機能**など多岐にわたる知識を持つ。([Qiita][1])
* 実際に手を動かしながら解説する「実践寄り記事」が多い。([Qiita][9])

**弱点（投稿傾向）**

* 技術分野が広い一方で、**深掘りの一貫性がやや弱い**ケースあり（例：Power BIやOracleDBなど、筆者の本職領域からやや外れる記事も混在）。([Qiita][6])
* CybersecurityやAI開発など複雑領域で**想定読者が曖昧になりがち**。具体例やケーススタディが浅いこともある。

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## 📈 2. メタデータ（評価/反応）の傾向

Qiitaの記事ではビュー数・いいね数・ストック数が記事の反響指標ですが、少なくとも代表例では

* **0いいね・0ストック** が多い（Inspector記事など）([Qiita][10])
* Advent Calendar投稿が中心であり、多くは**短期間集中投稿目的**（イベント前提）で書かれている可能性が高い。このような形式は反応を得にくい場合がある。

**弱点**

* 単発投稿が多く、**検索トラフィックを意識したSEO寄りの執筆が弱い**
* タイトルや導入で「3行要約」「想定読者」があるものの、**読者の問題設定・解決価値の明示が弱い**

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## ✍️ 3. 文章構成・技術解説のスタイル

**良い点**

* 各記事で概念整理 → 実装/仕組み → まとめのフローは概ね一貫している。
* 実装手順やコード例（ある記事では明示あり）に踏み込んでいる。

**改善ポイント**

* **図や概要表の活用の一貫性**が弱く、読者が構造的に理解しづらい箇所がある（例：セキュリティ比較表・アーキテクチャ図の説明量）。
* **コード例の補足説明**（何がポイントか）をもっと丁寧にすることで、初心者／中級者双方への価値が高まる。

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## 🎯 4. 今後の投稿で改善するべき点

### 💡 (1) 価値提示の明確化

* タイトルや冒頭で**「この記事を読むメリット（結論）」を具体例で提示**
  例：「エンジニアがInspectorで遭遇しがちな誤検知を20分で理解する」など。

### 🧠 (2) 想定読者のセグメント化

* 初心者向け・中級者向け・実務者向けのどれかを明示し、**内容の深さを統一する**。

### 📊 (3) SEO・検索流入を意識

* よく検索されるキーワードや**問題解決系の記事（実装エラー対応など）**を意識して書く。
* コードブロックはタイトル前に**問題／ソリューションの見出し** → 例：「〜でエラーになる」「〜を解決する方法」。

### 🧩 (4) 技術領域の絞り込み

* AWS基盤／セキュリティ／生成AIなど広いテーマをさらに**シリーズ化**して、専門性を高める。
* 例えば「AWS Securityシリーズ」「生成AI応用シリーズ」など。

### 📚 (5) 事例・ケーススタディの充実

* 実際のプロジェクト課題・検証ベンチマーク・運用上の注意点を**読者が再現できる形で提示**。

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## 📌 まとめ

**強み**

* 技術領域が広く、幅広いトピックを扱うエンジニア視点の記事が多い。
* 実装・仕組み説明を丁寧に行っており、社内/個人学習用途には有用。([Qiita][1])

**改善すべき点**

* 検索流入や反応を得るための**価値の明確化・SEO意識・想定読者設定**が弱い。
* 読者に刺さる**具体的な課題の提示と解決パターン**の整理が必要。

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必要であれば、**記事ごとの詳細メタデータ（ビュー数・いいね・タグ）を一覧表化**してからさらに深い分析もできますので、希望があればお知らせください。

さいごに

ChatGPTのコメントがかなり的を射ていたと思います。Geminiはなんであんなハルシネーションが発生するんでしょうね…

せっかく分析したので、分析内容をもとに今後の目標およびアクションには以下を設定します。

• 目標１：想定読者のレベルをしっかり想定して、構成・記載内容を考える
  【アクション】初級・中級・上級くらいに分けて、自分なりの記事のひな型を作成・ブラッシュアップする
• 目標２：図表を効果的に使う
  【アクション】公開前の最終チェックで、図表の必要性もAIに質問する

また投稿がたまったら、AIと一緒に内容を振り返りたいと思います。