--- title: "LinkedIn の90日を書き出した ― 反応が集まったのは実機の記録だけだった" slug: linkedin-analytics-research-posts date: 2026-10-26 day: 386 meta_description: "LinkedInの90日分の分析をExcelで書き出すと、反応が2桁になった投稿は実機の記録1本だけで、同じ日の3本は121・16・19に割れていた。予約を平日1日1本・研究の記録に絞った記録。" tags: [LinkedIn, SNS, アナリティクス, 予約投稿, 発信, フィジカルAI, 研究の記録] series: "ひとり研究所の裏側" --- 小さなロボットアームが、ロボット用の AI モデル π0.5（Physical Intelligence が作ったモデル）で初めてブロックを箱に入れた。その実験の記録を LinkedIn に出したら、ひと晩でインプレッション（投稿が画面に表示された回数）が40から95に伸び、翌朝までに、会ったことのない人から5件のつながり申請が届きました。LinkedIn から90日分の数字を書き出して並べると、この投稿の反応（いいね・コメント・再投稿）は13件。90日間の投稿で2番目に多いものは3件でした。 研究を続けながら個人で発信していると、何を出せば届くのかは、なんとなくの手応えでしか分かりません。LinkedIn は、自分の投稿の数字を Excel で書き出せます。書き出して並べてみると、手応えとは違うことも見えました。同じ日に3本出した投稿は、121・16・19に割れていました。予約投稿の仕組みを作ってから、LinkedIn には1日2〜3本を出す予定になっていましたが、その多くは研究の外側の作業の記録でした。 > 検索でも少し良い結果が出たし、少しずつ反応が良くなったりしてくると継続してするモチベーションに繋がりやすい。 そこで、数字を書き出して、LinkedIn の予約の出し方を変えました。 | やったこと | なぜ | 結果 | |---|---|---| | 実験の記録の投稿の数字を、夜・朝・書き出しの3回見た | ひと晩でどこまで届いたかを知るため | インプレッション 40 → 95 → 121。閲覧の約7割がつながりの外の人 | | 反応した人とつながり申請の人の肩書きを見た | 誰に届いたかを知るため | ロボットの技術者ではなく、教育・地域・IT・ものづくりの周りの人だった | | LinkedIn から90日分の分析を Excel で書き出した | 1本ずつの手応えでなく、並べて比べるため | 1日あたりのインプレッションは8月の8から10月の52へ。反応が2桁になったのは1本だけ | | 書き出したファイルの置き場所を決めた | 2週間ごとに書き出して比べるため | iCloud の `sns_analytics/linkedin/` | | LinkedIn の予約を、平日1日1本・17時・研究の記録に絞った | 同じ日の投稿どうしで見られる数を取り合っていたため | LinkedIn の予約は18本から5本に。X の予約はそのまま | **見られる数は3か月で伸びていました。ただ、反応がまとまって付いたのは実機を動かした記録だけで、研究の外側の作業の記録や、同じ日に重ねた投稿にはほとんど付いていませんでした。** LinkedIn では、研究の記録を1日1本ずつ出すことにしました。この変え方で1本あたりの数字が上がるかは、まだ分かりません。2週間後にもう一度書き出して、前と比べます。 ## 作業ログ ― 1本の実験の記録が届いた夜から、予約を絞るまで ここから下は作業の記録です。インプレッション・反応・フォロワーの数は、LinkedIn の画面と書き出したファイルで実際に見た値です。予約の変え方の効果は、まだ測っていない見込みで、何の数字で確かめるかを添えています。 人の名前は載せていません。反応した人・つながり申請をくれた人・プロフィールを見た人は、肩書きの種類だけを書きます。 ### 実験の記録の投稿は、ひと晩でインプレッション40から121へ伸びた 投稿したのは、フィジカルAI研究室を作る Log#12（π0.5 が初めてブロックを箱に入れた記録）の紹介です。10月25日の17:00に、予約投稿の仕組みから自動で出ました。 | 見た時刻 | インプレッション | 届いた人の数 | つながりの外の割合 | 反応 | どこで見たか | |---|---|---|---|---|---| | 10/25 21:24 ごろ | 40 | — | — | 5 | 投稿の画面 | | 10/26 07:22 | 95 | 52 | 78% | 13（いいね10・コメント2・再投稿1） | 投稿データの画面 | | 10/26 08:20 | 121 | 59 | 69% | 13（いいね10・コメント3・再投稿1。合計が1少ないのは下の注のため） | 書き出した Excel | コメントの数には、自分の補足のコメントが1件入っています。予約投稿の仕組みが、投稿の直後に自動で付けるもので、安全の検査は変えていないこと、変えたのはモデルに渡す角度だけであることを書いています。書き出した Excel の「反応の合計」は、この自分のコメントを数えていないようで、いいね・コメント・再投稿を足した14より1少ない13になっています。 【画像】LOG386_01_post_impressions.jpg LinkedIn の投稿データの画面。Log#12 の投稿のインプレッション数は95で、ネットワーク内が22%、ネットワーク外が78%、リーチしたメンバーは52 【画像】LOG386_02_post_engagement.jpg 同じ投稿データの画面の下の部分。この投稿からのプロフィール閲覧が4、獲得したフォロワーが1、ソーシャルエンゲージメントが13で、内訳はリアクション10・コメント2・再投稿1 「つながりの外」は、LinkedIn の画面では「ネットワーク外」と書かれています。自分のフォロワーでもつながりでもない人に表示された割合です。この時点でのフォロワーは118〜123人なので、投稿はフォロワーの外へ配られていました。 ### 反応した人とつながり申請の人は、ロボットの技術者ではなかった 夜から朝にかけて、つながり申請が5件届きました。どの人も、申請の前に Log#12 の投稿にいいねを押していたか、前からフォローしてくれていた人です。プロフィールの肩書きを見ると、次のような人たちでした。 | 届いた時刻 | どんな人か | 投稿との関わり | |---|---|---| | 10/25 夜 | 大手 IT 企業で、製造業・流通業向けにクラウドと AI の仕組みを設計している人 | 投稿に最初にいいねを押した人 | | 10/26 朝 | 地方でロボット教室を開き、自分で教えている人 | 投稿に「称賛」の反応 | | 10/26 朝 | 製薬会社に長く勤めたあと、IT コンサルタントに移った人 | 投稿にいいね | | 10/26 朝 | 学校や福祉施設で、手作りのワークショップを毎月開いている人 | 投稿にいいね | | 10/26 朝 | 海外の大学院で、組み込み機器と IoT を学んでいる人 | 10月からフォローしていた人 | プロフィールを見た人の一覧には、名前が出ない人の勤め先として、自動車メーカー系のソフトウェア会社と、卓上のロボットアームを作るメーカーが出ていました（LinkedIn の無料の画面では、名前は3人までしか見えません）。 コメントには「LinkedIn に、考えさせられた・興味深い、と伝える反応のボタンもほしい」というものがありました。いいねや称賛のボタンでは合わないので、コメントで反応した、という書き方です。 ロボットを作る人より、ロボットを教える人・現場に入れる人・人と一緒に使う場を作る人に届いていました。このプロジェクトで調べている「人とロボットの関わり方」に近い人たちです。 ### Log#12 の投稿が届いた理由を4つに分けた ここは測った値ではなく、投稿の文と反応した人を見比べた見立てです。 | 見立て | 投稿の中の具体 | |---|---| | 専門用語を使わずに書いた | 「肩を上げると2°低いところで止まる」「届かなかった分が次の出発点になる」のように、制御の言葉を使わずに書いた | | 「AI が悪くなかった」という意外さがあった | うまくいかないのは AI のせい、と思って読み始めた人に、「モデルの答えは正しく、答えをアームに届ける側がずれていた」と返した。正しい判断が、伝わる途中でずれる、という話は組織や仕事にも当てはまる | | 1本で話が完結していた | 失敗 → 原因 → 1か所の修正 → 初めての成功 → その後の失敗、までが1本に入っていた。「1回の成功で、成功率と言える段階ではない」と限界も書いた | | 最初の反応が早かった | 投稿の直後に自分で補足のコメントを入れ、早い時間に反応した人のつながりの先にも表示された | ### LinkedIn の分析は、PC から90日分を Excel で書き出せる 数字を毎回メモするつもりでいましたが、LinkedIn には書き出しの機能がありました。 - 投稿1本ずつ：投稿データの画面の右上の↓（スマホの画面でも出る） - 期間をまとめて：PC のブラウザで、自分のプロフィールの「アナリティクス」→ 投稿のインプレッション →「エクスポート」。最大で過去365日 まとめて書き出したファイルには、7つのシートが入っていました。 | シート | 中身 | |---|---| | 調査 | 期間のインプレッションの合計と、届いた人の数 | | エンゲージメント | 日ごとのインプレッションと反応 | | 最新の投稿 | 直近3本の投稿の全項目（つながりの内と外の割合も入る） | | 人気の投稿 | 反応の多い投稿と、インプレッションの多い投稿（最大50本） | | フォロワー | 日ごとの新しいフォロワーと、最後の日の合計 | | オーディエンス統計データ | フォロワーの場所・会社の規模・職務・役職・業種 | | コンテンツ統計データ | 投稿を見た人の場所・会社の規模・職務・役職・業種 | つながりの外の割合は「最新の投稿」の直近3本にしか入りません。月に1回の書き出しだと、ほとんどの投稿の割合が残らないので、2週間に1回書き出すことにしました。 ### 1日あたりのインプレッションは、8月の8から10月の52へ伸びた 書き出したのは2026年7月28日から10月25日までの90日分です。期間の合計はインプレッション2,453、届いた人は556人でした。 | 月 | 日数 | インプレッション | 反応 | 1日あたり | 新しいフォロワー | |---|---|---|---|---|---| | 7月（28日から） | 4 | 31 | 0 | 7.8 | 0 | | 8月 | 31 | 249 | 5 | 8.0 | 1 | | 9月 | 30 | 873 | 8 | 29.1 | 11 | | 10月（25日まで） | 25 | 1,300 | 29 | 52.0 | 13 | 10月25日は、1日でインプレッション186・反応16・新しいフォロワー6人で、どれも90日間で最も多い日でした。フォロワーは10月25日の時点で123人です。 【図解】LOG386_impressions_and_reactions.html ### 90日で、反応が2桁になった投稿は Log#12 の1本だけだった LinkedIn が出した「反応の多い投稿」は15本で、反応の数で並べると次のとおりです。 | 反応の数 | 投稿の本数 | どの投稿か | |---|---|---| | 13 | 1本 | フィジカルAI研究室を作る Log#12（実機の実験の記録） | | 3 | 1本 | 手順書どおりに進めたのに現場で食い違う、という短い考察 | | 2 | 1本 | 英語の短い考察 | | 1 | 12本 | 英語と日本語の短い考察、シミュレーションのページの紹介など | インプレッションでは、2位が68（人型ロボットの出荷台数の短い考察）、3位が66（英語の短い考察）で、反応がほとんど付かなくても60前後まで見られる投稿はありました。見られる数と、反応が付くことは別でした。反応が10を超えたのは、実機を動かして結果が出た記録だけです。 ### 10月25日に出した3本は、121・16・19に割れた 予約投稿の仕組みができた最初の日に、LinkedIn には3本が出ました。 | 時刻 | 投稿 | インプレッション | 届いた人の数 | つながりの外の割合 | 反応 | |---|---|---|---|---|---| | 08:00 | 協働ロボットを現場に入れる前に（法律・資格の調査） | 19 | — | — | 0 | | 12:30 | サービスロボット導入シミュレーション Log#12 | 16 | 7 | 0% | 0（コメント1は自分の補足） | | 17:00 | フィジカルAI研究室を作る Log#12 | 121 | 59 | 69% | 13 | 12:30 の投稿は、表示された相手がすべてつながりの内側でした（08:00 の投稿は直近3本に入らなかったので、割合は分かりません）。どの時刻がよかったのか、中身がよかったのかは、この1日だけでは分けられません。ただ、1日に何本も出すと、LinkedIn は同じ人に何本も見せるより、どれか1本を外へ広げる、という動きに見えました。 ### フォロワーはデザイナー、投稿を見た人には創設者やロボット工学の人が入った フォロワーの内訳（オーディエンス統計データ）と、投稿を見た人の内訳（コンテンツ統計データ）は違っていました。 | | フォロワー | 投稿を見た人 | |---|---|---| | 多い役職 | プロダクトデザイナー 8%・UX デザイナー 8%・UI デザイナー 6% | 創設者 4%・ソフトウェアエンジニア 2%・CEO 2%・共同創設者 2%・ロボット工学エンジニア 1% | | 多い業種 | IT サービス 26%・デザインサービス 13%・技術と情報 12%・人材 11% | IT サービス 16%・ソフトウェア開発 8%・技術と情報 6%・デザインサービス 4%・ロボット工学 2% | | 場所 | 広域東京 19% | 広域東京 10%・バンガロール 2%・ニューヨーク 2%・パリ 1% ほか | フォロワーは、Web デザインの仕事でつながった人が中心です。投稿を見た人には、会社を作った人や、ロボット工学の人、海外の人が入ってきていました。 ### 書き出したファイルの置き場所を、保存先の表に足した このプロジェクトでは、データの種類ごとに置き場所を決めた表があります（MASTER.md の保存先テーブル）。SNS の分析のファイルは種類として決まっていなかったので、先に表に1行足してから置くことにしました。 | データの種類 | 保存先 | |---|---| | SNS の分析データ（LinkedIn などから書き出したファイル。公開しない） | iCloud の `PixelstoMotors/sns_analytics/{媒体名}/`（ファイル名は書き出したときのまま） | 同じ表を見たとき、Mac の MASTER.md が、プロジェクトの指示より1つ前の版のままでした。Unity の作業ディレクトリに ServiceSim（サービスロボット導入シミュレーション）を足した変更が入っていなかったので、あわせてそろえました。 ### LinkedIn の予約を、平日1日1本・17:00・研究の記録に絞った 予約の表（`sns/schedule.json`）には、10月26日から11月11日までに LinkedIn へ出す投稿が18本入っていました。中身を見ると、研究の記録は8本で、残りの10本は動画づくり・Mac の整理・予約投稿の仕組みといった研究の外側の作業の記録です。研究の記録も、フィジカルAI研究室は Log#13 の後に Log#11、サービスロボット導入シミュレーションは Log#12 の後に Log#8・#9・#5・#6 が出る並びでした。 これまでの決まりは「LinkedIn は X と同じ記事を同じ時刻に出す」でした（10月24日に決めたもの）。X の数字はまだ書き出していないので、X の予約は変えず、LinkedIn だけを変えました。 - ねらい：同じ日の投稿どうしで、見られる数を取り合わないようにする。反応が付く研究の記録を、番号の順に途切れず出す - 変わったこと：LinkedIn の予約は18本から5本に。平日に1日1本、17:00（Log#12 が出た時刻）。研究の外側の作業の記録と、番号が前後する記録は X だけに出す - 見込める効果（見込み）：1本あたりのインプレッションと、つながりの外の割合が上がる。11月9日ごろにもう一度書き出し、1本あたりの数字を10月25日までの投稿と比べて確かめる | 日 | LinkedIn に出す投稿 | |---|---| | 10/26（月） | なし（Log#12 がまだ伸びているので、その日は重ねない） | | 10/27（火） | フィジカルAI研究室を作る Log#13（π0.5 がお手本の3か所すべてで箱に入れた） | | 10/28（水） | Pixels to Motors の1年の記録のページ | | 10/29（木） | サービスロボット導入シミュレーション Log#13 | | 10/30（金） | サービスロボット導入シミュレーション Log#14 | | 11/2（月） | ひとりと AI の1年で、ロボットは動き始めた | 17:00 にしたのは、Log#12 が出た時刻だからです。根拠はこの1本だけなので、2週間試して比べます。11月3日より後の空いた日には、新しい研究の記録ができたら入れます。 予約の表を書き換えたあと、予約投稿の仕組みの点検（`sns_autopost.py check`）を動かし、予約の一覧（`schedule_preview.md`）を作り直しました。予約の表を GitHub に上げると、Google カレンダーの予定も自動でそろいます。 ### 出力：書き出した Excel を読んだまとめ（analyze_linkedin.py） LinkedIn から書き出したファイルを、下の「コード」の analyze_linkedin.py で読んだ出力の全部です。投稿の名前は、LinkedIn が投稿の URL に入れた本文の書き出しを読める形にしたものです。 ``` ## 期間全体 全体的なパフォーマンス / 2026/7/28 - 2026/10/25 インプレッション / 2453 リーチしたメンバー / 556 ## 月ごとのインプレッションと反応 月 日数 インプレッション 反応 1日あたり 2026/07 4 31 0 7.8 2026/08 31 249 5 8.0 2026/09 30 873 8 29.1 2026/10 25 1300 29 52.0 ## インプレッションが多かった日（上位10日） 2026/10/25 インプレッション 186 反応 16 2026/9/27 インプレッション 147 反応 0 2026/10/12 インプレッション 94 反応 1 2026/9/25 インプレッション 80 反応 0 2026/9/20 インプレッション 78 反応 4 2026/9/21 インプレッション 78 反応 0 2026/10/19 インプレッション 78 反応 0 2026/10/14 インプレッション 77 反応 0 2026/10/2 インプレッション 74 反応 2 2026/10/18 インプレッション 74 反応 0 ## 反応が付いた日（反応1以上） 2026/8/9 インプレッション 14 反応 1 2026/8/15 インプレッション 16 反応 3 2026/8/17 インプレッション 33 反応 1 2026/9/6 インプレッション 46 反応 1 2026/9/7 インプレッション 58 反応 1 2026/9/14 インプレッション 18 反応 1 2026/9/20 インプレッション 78 反応 4 2026/9/29 インプレッション 15 反応 1 2026/10/1 インプレッション 65 反応 1 2026/10/2 インプレッション 74 反応 2 2026/10/8 インプレッション 45 反応 7 2026/10/11 インプレッション 52 反応 1 2026/10/12 インプレッション 94 反応 1 2026/10/20 インプレッション 47 反応 1 2026/10/25 インプレッション 186 反応 16 ## 反応の多い投稿（15本・LinkedIn が出した全件） 1. 2026/10/25 反応 13 フィジカルai研究室を作る log12 physical intelligenc 2. 2026/9/20 反応 3 手順書どおりに進めたのに現場で小さく食い違う仕事でそんな経験をした方は多いと思 3. 2026/10/1 反応 2 think about the last time someone held a 4. 2026/10/12 反応 1 2026年の上半期に出荷された人型ロボットは世界で2万2000台を超えた前の年 5. 2026/10/11 反応 1 its the end of the day a message arrives 6. 2026/9/6 反応 1 think of the last time you handed a task 7. 2026/9/8 反応 1 watch someone meet an unfamiliar dog the 8. 2026/8/8 反応 1 hri uxeghefqefyegz egyegrefteflefw 9. 2026/9/25 反応 1 人を呼ぶとき手のひらを上に向けるか下に向けるかほとんどの人は考えたこともないはず 10. 2026/10/6 反応 1 anyone who has looked after a sick famil 11. 2026/10/2 反応 1 physicalai robotics teleoperation 12. 2026/9/29 反応 1 寝る前に絶対に起こさないでと家族に頼み朝になってどうして起こしてくれなかったの 13. 2026/9/20 反応 1 anyone who has tested something on a lap 14. 2026/10/20 反応 1 サービスロボットを入れたら現場がどう変わるかを試せるページを作りました 最初 15. 2026/9/6 反応 1 新しく入った人に作業を教えるとき口で説明するより自分の手つきを横で見せたほうが ## インプレッションの多い投稿（50本・LinkedIn が出した全件） 1. 2026/10/25 121 フィジカルai研究室を作る log12 physical intelligenc 2. 2026/10/12 68 2026年の上半期に出荷された人型ロボットは世界で2万2000台を超えた前の年 3. 2026/10/19 66 a small round robot that talks surely we 4. 2026/9/20 57 手順書どおりに進めたのに現場で小さく食い違う仕事でそんな経験をした方は多いと思 5. 2026/10/11 56 its the end of the day a message arrives 6. 2026/10/14 55 中国は1日120億円じゃあ日本は ロボットのお金のニュースを見てつい比べたくなっ 7. 2026/10/11 52 pixels to motors の youtube に出す解説動画の試作を1本 8. 2026/10/19 48 the nikkei fell 3318 yen in a single day 9. 2026/8/8 42 hri uxdesign healthcare 10. 2026/9/6 40 think of the last time you handed a task 11. 2026/9/8 38 watch someone meet an unfamiliar dog the 12. 2026/8/8 37 hri uxeghefqefyegz egyegrefteflefw 13. 2026/5/6 34 elephant robotics社のmecharm270piでブロックの動的追 14. 2026/9/18 33 most of us know a colleague who is simpl 15. 2026/9/25 32 人を呼ぶとき手のひらを上に向けるか下に向けるかほとんどの人は考えたこともないはず 16. 2026/7/5 31 i rebuilt the dynamic tracking design fo 17. 2026/10/6 30 anyone who has looked after a sick famil 18. 2026/10/2 30 薬剤搬送ロボットハコブくんの病院の世界に新しいキャラクターが2人加わります 19. 2026/10/2 28 picture a parked car with someone in the 20. 2026/9/25 28 ちょっと見ておいてと頼まれてどこまで見ていればいいのか迷ったことはないでしょうか 21. 2026/8/17 26 hri uxeghefqefyegz efpehiegtefteghefqefy 22. 2026/9/19 26 洗面台の自動水栓のすぐ前に石けんのボトルを置いたら水が止まらなくなったそんな経験 23. 2026/10/16 26 physicalai robotics aiagents 24. 2026/10/16 25 シミュレーターの中ではアームはその姿勢に届いたでも机の上の本物のアームは届かなか 25. 2026/8/30 25 hri uxeghefqefyegz egseglehiegeegzegtegc 26. 2026/10/24 25 servicerobots restauranttech simulation 27. 2026/10/2 25 physicalai robotics teleoperation 28. 2026/9/29 25 寝る前に絶対に起こさないでと家族に頼み朝になってどうして起こしてくれなかったの 29. 2026/8/17 24 hri uxdesign servicedesign 30. 2026/10/13 24 mpehrpnitnbw egtegcefzefjefrehi egvefxef 31. 2026/9/7 24 初めて使う工具でいきなり本番の材料に手をつける人は少ないと思いますまず端材で一度 32. 2026/10/1 24 think about the last time someone held a 33. 2026/9/7 24 pilots log hundreds of hours in a simula 34. 2026/10/20 23 cybersecurity ai physicalai 35. 2026/10/2 23 オンライン会議で相手のカメラが黒いままのことがあります席にいるのか離席中なのか 36. 2026/10/23 23 配膳ロボットを入れると店は毎月いくら払っていくら浮くのか 経営者が最初に聞 37. 2026/9/20 22 anyone who has tested something on a lap 38. 2026/10/20 22 サービスロボットを入れたら現場がどう変わるかを試せるページを作りました 最初 39. 2026/9/6 21 新しく入った人に作業を教えるとき口で説明するより自分の手つきを横で見せたほうが 40. 2026/10/17 21 現場の仕事は将来もaiにはできない仕事あるニュースでそう紹介されていたじゃあ 41. 2026/5/12 21 海外を調べていて強い発見があった 日本ではrobotics ux designe 42. 2026/10/24 21 physicalai robotics gpu 43. 2026/9/18 20 ついでにこれお願いできると頼まれて五分のつもりで引き受ける一件ずつは断 44. 2026/10/9 20 会議の最中腕のスマートウォッチが心拍数が上がっていますと震えた経験はないでしょう 45. 2026/10/25 19 協働ロボットを現場に入れる前に 法律資格院内の調整を調べた 46. 2026/10/10 19 通信障害でカード決済が止まった日レジ横に現金のみと手書きの紙を貼り電卓で会計 47. 2026/10/1 19 自動運転で人は運転しなくなりますそれでも自分の手で動かしたいという気持ちはなくな 48. 2026/10/1 19 with self driving cars people will stop 49. 2026/9/7 18 狭い通路で人とすれ違うとき私たちは一瞬で決着をつけています目が合い片方が半歩下 50. 2026/7/1 18 reachy mini runs the same llm as any ai ## 反応の数ごとの投稿の本数（反応の多い投稿の一覧から） 反応 13: 1本 反応 3: 1本 反応 2: 1本 反応 1: 12本 ## 最新の投稿（LinkedIn が出した直近3本・ネットワークの内と外の割合つき） - physicalai robotics gpu 投稿の公開日: 2026/10/26 投稿タイプ: ブログ インプレッション数: 4 インプレッション (ネットワーク内): 100% インプレッション (ネットワーク外): 0% リーチしたメンバー: 3 獲得フォロワー: 0 プロフィール閲覧者: 0 リアクション: 1 コメント: 0 再投稿: 0 保存数: 0 送信数: 0 カスタムボタンエンゲージメント: 0 - フィジカルai研究室を作る log12 physical intelligenc 投稿の公開日: 2026/10/25 投稿タイプ: ブログ インプレッション数: 121 インプレッション (ネットワーク内): 31% インプレッション (ネットワーク外): 69% リーチしたメンバー: 59 獲得フォロワー: 1 プロフィール閲覧者: 5 リアクション: 10 コメント: 3 再投稿: 1 保存数: 0 送信数: 0 カスタムボタンエンゲージメント: 0 - サービスロボット導入シミュレーション log12 ロボットに地図を渡したら 投稿の公開日: 2026/10/25 投稿タイプ: ブログ インプレッション数: 16 インプレッション (ネットワーク内): 100% インプレッション (ネットワーク外): 0% リーチしたメンバー: 7 獲得フォロワー: 0 プロフィール閲覧者: 0 リアクション: 0 コメント: 1 再投稿: 0 保存数: 0 送信数: 0 カスタムボタンエンゲージメント: 0 ## フォロワー 2026/10/25時点の総フォロワー数 / 123 2026/07 新規 0人 2026/08 新規 1人 2026/09 新規 11人 2026/10 新規 13人 期間の合計 新規 25人 ## オーディエンス統計データ（フォロワーの内訳） 場所 広域東京エリア 19% 会社規模 従業員10,001人以上 11% 会社規模 従業員51～200人 11% 会社規模 従業員11～50人 10% 会社規模 従業員2～10人 9% 会社規模 従業員201～500人 8% 会社規模 従業員501～1,000人 6% 職務レベル シニアレベル 33% 職務レベル エントリーレベル 28% 職務レベル ディレクターレベル 7% 役職 プロダクトデザイナー 8% 役職 ユーザーエクスペリエンスデザイナー 8% 役職 UIデザイナー 6% 業種 ITサービス・ITコンサルティング 26% 業種 デザインサービス 13% 業種 技術・情報・インターネット 12% 業種 人材派遣・人材紹介 11% 業種 ソフトウェア開発 5% ## コンテンツ統計データ（投稿を見た人の内訳） 場所 広域東京エリア 10% 場所 グレーター バンガロール エリア 2% 場所 ニューヨーク都市圏 2% 場所 グレーター パリ都市圏 1% 場所 ハイデラバード大都市圏 1% 場所 広域大阪エリア 1% 場所 Greater Ankara 1% 場所 グレーター デリー エリア 1% 場所 ジャカルタ都市圏 1% 会社規模 従業員10,001人以上 14% 会社規模 従業員11～50人 11% 会社規模 従業員2～10人 10% 会社規模 従業員1,001～5,000人 9% 会社規模 従業員51～200人 9% 会社規模 従業員5,001～10,000人 6% 会社規模 従業員201～500人 5% 会社規模 従業員501～1,000人 4% 職務レベル エントリーレベル 32% 職務レベル シニアレベル 25% 職務レベル マネージャーレベル 6% 職務レベル 経営者 6% 職務レベル ディレクターレベル 5% 職務レベル 最高責任者 (CXO) 4% 職務レベル 研修・トレーニング 2% 職務レベル 副社長 (VP) 1% 役職 創設者 4% 役職 ソフトウェアエンジニア 2% 役職 CEO 2% 役職 共同創設者 2% 役職 グラフィックデザイナー 2% 役職 ユーザーエクスペリエンスデザイナー 2% 役職 教授 1% 役職 ロボット工学エンジニア 1% 業種 ITサービス・ITコンサルティング 16% 業種 ソフトウェア開発 8% 業種 技術・情報・インターネット 6% 業種 デザインサービス 4% 業種 ビジネスコンサルティング・サービス 3% 業種 高等教育 2% 業種 電気機器・電子機器製造業 2% 業種 人材派遣・人材紹介 2% 業種 ロボット工学 2% ``` ### データ：書き出した Excel の全シート（dump_xlsx.py） 書き出したファイル（`AggregateAnalytics_Eiichi_Shimazu_2026-07-28_2026-10-25.xlsx`。受け取ったときのファイル名は、日本語の部分が `_` になっていた）の全シート・全行を、下の dump_xlsx.py でタブ区切りにしたものです。投稿の URL はすべて自分の投稿です。 ``` ### シート：調査（3行 × 2列） 全体的なパフォーマンス 2026/7/28 - 2026/10/25 インプレッション 2453 リーチしたメンバー 556 ### シート：エンゲージメント（91行 × 3列） 日付 インプレッション エンゲージメント 2026/7/28 9 0 2026/7/29 3 0 2026/7/30 17 0 2026/7/31 2 0 2026/8/1 1 0 2026/8/2 2 0 2026/8/3 0 0 2026/8/4 3 0 2026/8/5 2 0 2026/8/6 1 0 2026/8/7 0 0 2026/8/8 48 0 2026/8/9 14 1 2026/8/10 8 0 2026/8/11 3 0 2026/8/12 5 0 2026/8/13 3 0 2026/8/14 9 0 2026/8/15 16 3 2026/8/16 7 0 2026/8/17 33 1 2026/8/18 9 0 2026/8/19 10 0 2026/8/20 1 0 2026/8/21 29 0 2026/8/22 2 0 2026/8/23 1 0 2026/8/24 5 0 2026/8/25 1 0 2026/8/26 3 0 2026/8/27 2 0 2026/8/28 2 0 2026/8/29 1 0 2026/8/30 25 0 2026/8/31 3 0 2026/9/1 9 0 2026/9/2 0 0 2026/9/3 2 0 2026/9/4 6 0 2026/9/5 0 0 2026/9/6 46 1 2026/9/7 58 1 2026/9/8 25 0 2026/9/9 16 0 2026/9/10 28 0 2026/9/11 7 0 2026/9/12 23 0 2026/9/13 8 0 2026/9/14 18 1 2026/9/15 11 0 2026/9/16 7 0 2026/9/17 11 0 2026/9/18 43 0 2026/9/19 54 0 2026/9/20 78 4 2026/9/21 78 0 2026/9/22 20 0 2026/9/23 19 0 2026/9/24 11 0 2026/9/25 80 0 2026/9/26 4 0 2026/9/27 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https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_%E7%8F%BE%E5%A0%B4%E3%81%AE%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%AF%E5%B0%86%E6%9D%A5%E3%82%82ai%E3%81%AB%E3%81%AF%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%81%AA%E3%81%84%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%82%E3%82%8B%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%A7%E3%81%9D%E3%81%86%E7%B4%B9%E4%BB%8B%E3%81%95%E3%82%8C%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%9F%E3%81%98%E3%82%83%E3%81%82-ugcPost-7516008137057939456-DlfT 2026/10/17 21 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_%E6%B5%B7%E5%A4%96%E3%82%92%E8%AA%BF%E3%81%B9%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%A6%E5%BC%B7%E3%81%84%E7%99%BA%E8%A6%8B%E3%81%8C%E3%81%82%E3%81%A3%E3%81%9F-%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%A7%E3%81%AFrobotics-ux-designer-share-7459956328472457216-KGyR 2026/5/12 21 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_physicalai-robotics-gpu-ugcPost-7519532767785857024-yJ2E 2026/10/24 21 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%AB%E3%81%93%E3%82%8C%E3%81%8A%E9%A1%98%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%81%A8%E9%A0%BC%E3%81%BE%E3%82%8C%E3%81%A6%E4%BA%94%E5%88%86%E3%81%AE%E3%81%A4%E3%82%82%E3%82%8A%E3%81%A7%E5%BC%95%E3%81%8D%E5%8F%97%E3%81%91%E3%82%8B%E4%B8%80%E4%BB%B6%E3%81%9A%E3%81%A4%E3%81%AF%E6%96%AD-ugcPost-7506534461157605376-x9zI 2026/9/18 20 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_%E4%BC%9A%E8%AD%B0%E3%81%AE%E6%9C%80%E4%B8%AD%E8%85%95%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%83%E3%83%81%E3%81%8C%E5%BF%83%E6%8B%8D%E6%95%B0%E3%81%8C%E4%B8%8A%E3%81%8C%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%81%A8%E9%9C%87%E3%81%88%E3%81%9F%E7%B5%8C%E9%A8%93%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%97%E3%82%87%E3%81%86%E3%81%8B-ugcPost-7514139384200392704-fc3V 2026/10/9 20 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_%E5%8D%94%E5%83%8D%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88%E3%82%92%E7%8F%BE%E5%A0%B4%E3%81%AB%E5%85%A5%E3%82%8C%E3%82%8B%E5%89%8D%E3%81%AB-%E6%B3%95%E5%BE%8B%E8%B3%87%E6%A0%BC%E9%99%A2%E5%86%85%E3%81%AE%E8%AA%BF%E6%95%B4%E3%82%92%E8%AA%BF%E3%81%B9%E3%81%9F-share-7519895619071766528-eJbP 2026/10/25 19 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_%E9%80%9A%E4%BF%A1%E9%9A%9C%E5%AE%B3%E3%81%A7%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%89%E6%B1%BA%E6%B8%88%E3%81%8C%E6%AD%A2%E3%81%BE%E3%81%A3%E3%81%9F%E6%97%A5%E3%83%AC%E3%82%B8%E6%A8%AA%E3%81%AB%E7%8F%BE%E9%87%91%E3%81%AE%E3%81%BF%E3%81%A8%E6%89%8B%E6%9B%B8%E3%81%8D%E3%81%AE%E7%B4%99%E3%82%92%E8%B2%BC%E3%82%8A%E9%9B%BB%E5%8D%93%E3%81%A7%E4%BC%9A%E8%A8%88-ugcPost-7514529643891331072-gp7w 2026/10/10 19 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_%E8%87%AA%E5%8B%95%E9%81%8B%E8%BB%A2%E3%81%A7%E4%BA%BA%E3%81%AF%E9%81%8B%E8%BB%A2%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8F%E3%81%AA%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%81%9D%E3%82%8C%E3%81%A7%E3%82%82%E8%87%AA%E5%88%86%E3%81%AE%E6%89%8B%E3%81%A7%E5%8B%95%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%9F%E3%81%84%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%86%E6%B0%97%E6%8C%81%E3%81%A1%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%8F%E3%81%AA%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93-share-7511327577924390912-xmOI 2026/10/1 19 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_with-self-driving-cars-people-will-stop-share-7511327459015929856-Q8H_ 2026/10/1 19 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_%E7%8B%AD%E3%81%84%E9%80%9A%E8%B7%AF%E3%81%A7%E4%BA%BA%E3%81%A8%E3%81%99%E3%82%8C%E9%81%95%E3%81%86%E3%81%A8%E3%81%8D%E7%A7%81%E3%81%9F%E3%81%A1%E3%81%AF%E4%B8%80%E7%9E%AC%E3%81%A7%E6%B1%BA%E7%9D%80%E3%82%92%E3%81%A4%E3%81%91%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E7%9B%AE%E3%81%8C%E5%90%88%E3%81%84%E7%89%87%E6%96%B9%E3%81%8C%E5%8D%8A%E6%AD%A9%E4%B8%8B-ugcPost-7502200533361844224-6tUB 2026/9/7 18 https://www.linkedin.com/posts/eiichi-shimazu_reachy-mini-runs-the-same-llm-as-any-ai-chat-share-7478063185204432896-w63o 2026/7/1 18 ### シート：フォロワー（93行 × 2列） 2026/10/25時点の総フォロワー数 123 日付 新規フォロワー 2026/7/28 0 2026/7/29 0 2026/7/30 0 2026/7/31 0 2026/8/1 0 2026/8/2 0 2026/8/3 0 2026/8/4 0 2026/8/5 0 2026/8/6 0 2026/8/7 0 2026/8/8 0 2026/8/9 0 2026/8/10 0 2026/8/11 0 2026/8/12 0 2026/8/13 0 2026/8/14 0 2026/8/15 0 2026/8/16 0 2026/8/17 0 2026/8/18 0 2026/8/19 0 2026/8/20 0 2026/8/21 0 2026/8/22 0 2026/8/23 0 2026/8/24 0 2026/8/25 0 2026/8/26 0 2026/8/27 0 2026/8/28 0 2026/8/29 1 2026/8/30 0 2026/8/31 0 2026/9/1 0 2026/9/2 0 2026/9/3 0 2026/9/4 0 2026/9/5 0 2026/9/6 0 2026/9/7 0 2026/9/8 2 2026/9/9 0 2026/9/10 0 2026/9/11 0 2026/9/12 0 2026/9/13 0 2026/9/14 0 2026/9/15 0 2026/9/16 0 2026/9/17 0 2026/9/18 0 2026/9/19 0 2026/9/20 0 2026/9/21 0 2026/9/22 1 2026/9/23 1 2026/9/24 2 2026/9/25 1 2026/9/26 1 2026/9/27 0 2026/9/28 2 2026/9/29 0 2026/9/30 1 2026/10/1 2 2026/10/2 1 2026/10/3 0 2026/10/4 2 2026/10/5 0 2026/10/6 0 2026/10/7 0 2026/10/8 0 2026/10/9 0 2026/10/10 0 2026/10/11 0 2026/10/12 0 2026/10/13 0 2026/10/14 0 2026/10/15 0 2026/10/16 1 2026/10/17 0 2026/10/18 0 2026/10/19 0 2026/10/20 0 2026/10/21 0 2026/10/22 1 2026/10/23 0 2026/10/24 0 2026/10/25 6 ### シート：オーディエンス統計データ（19行 × 3列） 上位統計データ 値 パーセンテージ 場所 広域東京エリア 19% 会社規模 従業員10,001人以上 11% 会社規模 従業員51～200人 11% 会社規模 従業員11～50人 10% 会社規模 従業員2～10人 9% 会社規模 従業員201～500人 8% 会社規模 従業員501～1,000人 6% 職務レベル シニアレベル 33% 職務レベル エントリーレベル 28% 職務レベル ディレクターレベル 7% 役職 プロダクトデザイナー 8% 役職 ユーザーエクスペリエンスデザイナー 8% 役職 UIデザイナー 6% 業種 ITサービス・ITコンサルティング 26% 業種 デザインサービス 13% 業種 技術・情報・インターネット 12% 業種 人材派遣・人材紹介 11% 業種 ソフトウェア開発 5% ### シート：コンテンツ統計データ（43行 × 3列） 上位統計データ 値 パーセンテージ 場所 広域東京エリア 10% 場所 グレーター バンガロール エリア 2% 場所 ニューヨーク都市圏 2% 場所 グレーター パリ都市圏 1% 場所 ハイデラバード大都市圏 1% 場所 広域大阪エリア 1% 場所 Greater Ankara 1% 場所 グレーター デリー エリア 1% 場所 ジャカルタ都市圏 1% 会社規模 従業員10,001人以上 14% 会社規模 従業員11～50人 11% 会社規模 従業員2～10人 10% 会社規模 従業員1,001～5,000人 9% 会社規模 従業員51～200人 9% 会社規模 従業員5,001～10,000人 6% 会社規模 従業員201～500人 5% 会社規模 従業員501～1,000人 4% 職務レベル エントリーレベル 32% 職務レベル シニアレベル 25% 職務レベル マネージャーレベル 6% 職務レベル 経営者 6% 職務レベル ディレクターレベル 5% 職務レベル 最高責任者 (CXO) 4% 職務レベル 研修・トレーニング 2% 職務レベル 副社長 (VP) 1% 役職 創設者 4% 役職 ソフトウェアエンジニア 2% 役職 CEO 2% 役職 共同創設者 2% 役職 グラフィックデザイナー 2% 役職 ユーザーエクスペリエンスデザイナー 2% 役職 教授 1% 役職 ロボット工学エンジニア 1% 業種 ITサービス・ITコンサルティング 16% 業種 ソフトウェア開発 8% 業種 技術・情報・インターネット 6% 業種 デザインサービス 4% 業種 ビジネスコンサルティング・サービス 3% 業種 高等教育 2% 業種 電気機器・電子機器製造業 2% 業種 人材派遣・人材紹介 2% 業種 ロボット工学 2% ``` ### コード：書き出した Excel を読むスクリプト analyze_linkedin.py ```python """LinkedIn の分析の書き出し（Excel）を読み、投稿の数字をまとめて出す（LOG386）。 使い方: python3 analyze_linkedin.py LinkedIn の「アナリティクス」→ 投稿のインプレッション →「エクスポート」で書き出したファイルを読む。 シートは 調査 / エンゲージメント / 最新の投稿 / 人気の投稿 / フォロワー / オーディエンス統計データ / コンテンツ統計データ。 数字は文字列で入っているので int に直して使う。 """ import collections import sys import urllib.parse import openpyxl def rows(ws): return [r for r in ws.iter_rows(values_only=True) if any(c not in (None, "") for c in r)] def post_name(url): """投稿の URL から、本文の書き出し（LinkedIn が URL に入れた語）を読める形にする""" tail = url.split("/posts/eiichi-shimazu_", 1)[-1] tail = urllib.parse.unquote(tail) for sep in ("-share-", "-ugcPost-", "-activity-"): tail = tail.split(sep, 1)[0] return tail.replace("-", " ")[:40] def main(path): wb = openpyxl.load_workbook(path, data_only=True) print("## 期間全体") for r in rows(wb["調査"]): print(" ", " / ".join(str(c) for c in r if c is not None)) print("\n## 月ごとのインプレッションと反応") daily = [(d, int(i), int(e)) for d, i, e in rows(wb["エンゲージメント"])[1:]] month = collections.OrderedDict() for d, i, e in daily: y, m, _ = d.split("/") k = f"{y}/{int(m):02d}" month.setdefault(k, [0, 0, 0]) month[k][0] += i month[k][1] += e month[k][2] += 1 print(" 月 日数 インプレッション 反応 1日あたり") for k, (i, e, n) in month.items(): print(f" {k} {n:>4} {i:>14} {e:>4} {i / n:>8.1f}") print("\n## インプレッションが多かった日（上位10日）") for d, i, e in sorted(daily, key=lambda x: -x[1])[:10]: print(f" {d:<11} インプレッション {i:>4} 反応 {e:>2}") print("\n## 反応が付いた日（反応1以上）") for d, i, e in daily: if e: print(f" {d:<11} インプレッション {i:>4} 反応 {e:>2}") top = rows(wb["人気の投稿"])[2:] by_eng = [(r[0], r[1], int(r[2])) for r in top if r[0]] by_imp = [(r[4], r[5], int(r[6])) for r in top if r[4]] print(f"\n## 反応の多い投稿（{len(by_eng)}本・LinkedIn が出した全件）") for n, (u, d, e) in enumerate(by_eng, 1): print(f" {n:>2}. {d:<10} 反応 {e:>2} {post_name(u)}") print(f"\n## インプレッションの多い投稿（{len(by_imp)}本・LinkedIn が出した全件）") for n, (u, d, i) in enumerate(by_imp, 1): print(f" {n:>2}. {d:<10} {i:>4} {post_name(u)}") eng = [e for _, _, e in by_eng] print("\n## 反応の数ごとの投稿の本数（反応の多い投稿の一覧から）") for k, v in sorted(collections.Counter(eng).items(), reverse=True): print(f" 反応 {k:>2}: {v}本") print("\n## 最新の投稿（LinkedIn が出した直近3本・ネットワークの内と外の割合つき）") head, *body = rows(wb["最新の投稿"]) for r in body: print(f" - {post_name(r[0])}") for h, v in zip(head[1:], r[1:]): print(f" {h}: {v}") print("\n## フォロワー") fr = rows(wb["フォロワー"]) print(" ", " / ".join(str(c) for c in fr[0])) fmonth = collections.OrderedDict() for d, n in fr[2:]: y, m, _ = d.split("/") k = f"{y}/{int(m):02d}" fmonth[k] = fmonth.get(k, 0) + int(n) for k, v in fmonth.items(): print(f" {k} 新規 {v}人") print(f" 期間の合計 新規 {sum(fmonth.values())}人") for name in ("オーディエンス統計データ", "コンテンツ統計データ"): print(f"\n## {name}（{'フォロワーの内訳' if name.startswith('オーディエンス') else '投稿を見た人の内訳'}）") for r in rows(wb[name])[1:]: print(f" {r[0]:<6} {r[1]:<28} {r[2]}") if __name__ == "__main__": main(sys.argv[1]) ``` ### コード：Excel の全シートを出すスクリプト dump_xlsx.py ```python """Excel の全シートを、行ごとにタブ区切りで出す（LOG386。書き出したデータを記事に全量で残すため）。 使い方: python3 dump_xlsx.py """ import sys import openpyxl wb = openpyxl.load_workbook(sys.argv[1], data_only=True) for ws in wb: print(f"### シート：{ws.title}（{ws.max_row}行 × {ws.max_column}列）") for row in ws.iter_rows(values_only=True): if any(c not in (None, "") for c in row): print("\t".join("" if c is None else str(c) for c in row)) print() ``` ### コード：予約の表から LinkedIn の13本を外し、5本を17:00に置き直したスクリプト r2r2r-content の中で動かしたものです。外す予約と置き直す予約は、id で決め打ちしています。予約の表がもともと時刻の順に並んでいたので、書き換えたあとも時刻の順に並べ直しています。 ```python import json p='sns/schedule.json' d=json.load(open(p,encoding='utf-8')) posts=d['posts'] was_sorted = [e['post_at'] for e in posts]==sorted(e['post_at'] for e in posts) drop={f'{x}-linkedin' for x in 'LOG378 LOG366 LOG380 LOG364 LOG365 LOG358 LOG385 LOG359 LOG369 LOG360 LOG372 LOG376 LOG377'.split()} move={'LOG363-linkedin':'2026-10-27T17:00:00+09:00','LP_one-year-linkedin':'2026-10-28T17:00:00+09:00', 'LOG379-linkedin':'2026-10-29T17:00:00+09:00','LOG382-linkedin':'2026-10-30T17:00:00+09:00', 'LOG381-linkedin':'2026-11-02T17:00:00+09:00'} ids={e['id'] for e in posts} assert drop<=ids and set(move)<=ids, (drop-ids, set(move)-ids) posts=[e for e in posts if e['id'] not in drop] for e in posts: if e['id'] in move: e['post_at']=move[e['id']] if was_sorted: posts.sort(key=lambda e:e['post_at']) d['posts']=posts json.dump(d,open(p,'w',encoding='utf-8'),ensure_ascii=False,indent=2); open(p,'a').write('\n') if False else None print('sorted before:',was_sorted, 'remaining',len(posts)) for e in posts: if e['platform']=='linkedin' and e['post_at']>='2026-10-26': print(e['post_at'],e['id']) ``` #### 出力 ``` sorted before: True remaining 51 2026-10-27T17:00:00+09:00 LOG363-linkedin 2026-10-28T17:00:00+09:00 LP_one-year-linkedin 2026-10-29T17:00:00+09:00 LOG379-linkedin 2026-10-30T17:00:00+09:00 LOG382-linkedin 2026-11-02T17:00:00+09:00 LOG381-linkedin ``` ### 出力：予約の点検と、予約の一覧の作り直し ``` $ printf '\n' >> sns/schedule.json $ python3 tools/sns_autopost.py check 問題ありません。 $ python3 tools/sns_autopost.py preview 一覧を書きました: sns/schedule_preview.md $ git diff --stat sns/schedule.json | 110 ++------------ sns/schedule_preview.md | 393 ++++++++---------------------------------------- 2 files changed, 78 insertions(+), 425 deletions(-) ``` 書き換えたあとのファイルの最後に改行がなかったので、元のファイルに合わせて足しました。 ### 差分：予約の表 sns/schedule.json（r2r2r-content の commit dd14bad） ```diff commit dd14bad634045f18de812142d37f7504683eed54 Author: PixelstoMotors Date: Mon Oct 26 08:32:44 2026 +0900 LinkedIn の予約を平日1日1本・17:00・研究の記録に絞る LinkedIn の分析（7/28〜10/25）で、同じ日に3本出すと Log#12 以外は16・19インプレッションで ネットワーク外に届かず、反応が付いたのは研究の記録だけだったため。 - 研究の外側の作業と、番号が前後する研究の記録の LinkedIn 予約13本を外す（X はそのまま） - 研究室 Log#13・1年の記録の LP・シミュレーション Log#13/#14・1年の記録の記事を平日17:00に置き直す Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 Claude-Session: https://claude.ai/code/session_016BtBdDw3SyuzKf5qiFeTyz diff --git a/sns/schedule.json b/sns/schedule.json index 29eca6e..b934316 100644 --- a/sns/schedule.json +++ b/sns/schedule.json @@ -48,12 +48,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-10-25T18:30:00+09:00" }, - { - "id": "LOG378-linkedin", - "source": "sns/LOG378_sns_posts.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-26T12:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG378-x", "source": "sns/LOG378_sns_posts.json", @@ -66,12 +60,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-10-26T18:30:00+09:00" }, - { - "id": "LOG366-linkedin", - "source": "sns/LOG366_linkedin_ja.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-26T19:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG366-x", "source": "sns/LOG366_sns_posts.json", @@ -84,12 +72,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-10-26T20:00:00+09:00" }, - { - "id": "LOG380-linkedin", - "source": "sns/LOG380_sns_posts.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-27T12:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG380-x", "source": "sns/LOG380_sns_posts.json", @@ -100,7 +82,7 @@ "id": "LOG363-linkedin", "source": "sns/LOG363_linkedin_ja.json", "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-27T19:30:00+09:00" + "post_at": "2026-10-27T17:00:00+09:00" }, { "id": "LOG363-x", @@ -120,12 +102,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-10-27T20:30:00+09:00" }, - { - "id": "LP_one-year-linkedin", - "source": "sns/LP_one-year_sns_posts.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-28T12:30:00+09:00" - }, { "id": "LP_one-year-x", "source": "sns/LP_one-year_sns_posts.json", @@ -133,10 +109,10 @@ "post_at": "2026-10-28T12:30:00+09:00" }, { - "id": "LOG364-linkedin", - "source": "sns/LOG364_linkedin_ja.json", + "id": "LP_one-year-linkedin", + "source": "sns/LP_one-year_sns_posts.json", "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-28T19:30:00+09:00" + "post_at": "2026-10-28T17:00:00+09:00" }, { "id": "LOG364-x", @@ -156,12 +132,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-10-28T20:30:00+09:00" }, - { - "id": "LOG381-linkedin", - "source": "sns/LOG381_sns_posts.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-29T12:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG381-x", "source": "sns/LOG381_sns_posts.json", @@ -169,10 +139,10 @@ "post_at": "2026-10-29T12:30:00+09:00" }, { - "id": "LOG365-linkedin", - "source": "sns/LOG365_linkedin_ja.json", + "id": "LOG379-linkedin", + "source": "sns/LOG379_sns_posts.json", "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-29T19:30:00+09:00" + "post_at": "2026-10-29T17:00:00+09:00" }, { "id": "LOG365-x", @@ -192,12 +162,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-10-29T20:30:00+09:00" }, - { - "id": "LOG379-linkedin", - "source": "sns/LOG379_sns_posts.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-30T12:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG379-x", "source": "sns/LOG379_sns_posts.json", @@ -205,10 +169,10 @@ "post_at": "2026-10-30T12:30:00+09:00" }, { - "id": "LOG358-linkedin", - "source": "sns/LOG358_linkedin_ja.json", + "id": "LOG382-linkedin", + "source": "sns/LOG382_sns_posts.json", "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-30T19:30:00+09:00" + "post_at": "2026-10-30T17:00:00+09:00" }, { "id": "LOG358-x", @@ -222,12 +186,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-10-30T20:00:00+09:00" }, - { - "id": "LOG382-linkedin", - "source": "sns/LOG382_sns_posts.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-10-31T12:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG382-x", "source": "sns/LOG382_sns_posts.json", @@ -246,30 +204,24 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-11-01T12:30:00+09:00" }, - { - "id": "LOG385-linkedin", - "source": "sns/LOG385_sns_posts.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-11-01T12:30:00+09:00" - }, { "id": "VIDEO_ai-reviews-ai-x", "source": "sns/VIDEO_ai-reviews-ai_sns_posts.json", "platform": "x", "post_at": "2026-11-01T19:30:00+09:00" }, + { + "id": "LOG381-linkedin", + "source": "sns/LOG381_sns_posts.json", + "platform": "linkedin", + "post_at": "2026-11-02T17:00:00+09:00" + }, { "id": "VIDEO_votoms-at-x", "source": "sns/VIDEO_votoms-at_sns_posts.json", "platform": "x", "post_at": "2026-11-02T19:15:00+09:00" }, - { - "id": "LOG359-linkedin", - "source": "sns/LOG359_linkedin_ja.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-11-02T19:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG359-x", "source": "sns/LOG359_sns_posts.json", @@ -288,12 +240,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-11-03T19:30:00+09:00" }, - { - "id": "LOG369-linkedin", - "source": "sns/LOG369_linkedin_ja.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-11-04T19:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG369-x", "source": "sns/LOG369_sns_posts.json", @@ -306,12 +252,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-11-04T20:00:00+09:00" }, - { - "id": "LOG360-linkedin", - "source": "sns/LOG360_linkedin_ja.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-11-05T19:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG360-x", "source": "sns/LOG360_sns_posts.json", @@ -324,12 +264,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-11-05T20:00:00+09:00" }, - { - "id": "LOG372-linkedin", - "source": "sns/LOG372_linkedin_ja.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-11-06T19:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG372-x", "source": "sns/LOG372_sns_posts.json", @@ -342,12 +276,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-11-06T20:00:00+09:00" }, - { - "id": "LOG376-linkedin", - "source": "sns/LOG376_sns_posts.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-11-09T19:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG376-x", "source": "sns/LOG376_sns_posts.json", @@ -366,12 +294,6 @@ "platform": "x", "post_at": "2026-11-10T19:00:00+09:00" }, - { - "id": "LOG377-linkedin", - "source": "sns/LOG377_sns_posts.json", - "platform": "linkedin", - "post_at": "2026-11-11T19:30:00+09:00" - }, { "id": "LOG377-x", "source": "sns/LOG377_sns_posts.json", ``` ### 差分：MASTER.md（保存先の行・ServiceSim の行・更新履歴） Mac の `マスターMD/MASTER.md` を書き換える前に `MASTER_old_20261026.md` として写しを残し、Python で3か所を書き換えました。プロジェクトの指示には、保存先の行・更新履歴・最終更新の日付の3か所を手で足しました（ServiceSim の行は、プロジェクトの指示にはもう入っていた）。 ```diff $ diff MASTER_old_20261026.md MASTER.md 4c4 < 最終更新: 2026-10-25 --- > 最終更新: 2026-10-26 230a231 > | SNS の分析データ（LinkedIn などから書き出したファイル。公開しない） | `iCloud Drive/デスクトップ/ADAPT DESIGN/じぶんの/PixelstoMotors/sns_analytics/{媒体名}/`（ファイル名は書き出したときのまま） | 278c279,280 < - 作業ディレクトリ: /Users/shimazueiichi/Robotics_UX/Robotics_UX_New/ --- > - 作業ディレクトリ: /Users/shimazueiichi/Robotics_UX/Robotics_UX_New/（mechArm） > - 作業ディレクトリ: /Users/shimazueiichi/Robotics_UX/ServiceSim/（サービスロボット導入シミュレーション） 318a321,322 > - 2026-10-25: Unityの絶対ルールの作業ディレクトリに ServiceSim（サービスロボット導入シミュレーション）を追加。mechArm の Robotics_UX_New に同居していたため、Assets/ServiceSim/ の外を変えられず、ビルド設定・時間・物理の設定を合わせられなかった。夜も回せる仕組み（画面なしの実行ファイル）のために分けた。 > - 2026-10-26: 保存先テーブルに SNS の分析データの行を追加（iCloud の sns_analytics/{媒体名}/）。LinkedIn の分析を書き出して投稿の反応を追うことにしたが、置き場所が決まっていなかったため。 ``` #### MASTER.md を書き換えたスクリプト ```python p="MASTER.md" s=open(p,encoding="utf-8").read() def rep(old,new): global s assert s.count(old)==1, old[:40] s=s.replace(old,new) anchor="| サービスロボット導入シミュレーションの Unity の出力（往復・止まり・条件ごとの数字） | `service_sim/unity/` |\n" rep(anchor, anchor+"| SNS の分析データ（LinkedIn などから書き出したファイル。公開しない） | `iCloud Drive/デスクトップ/ADAPT DESIGN/じぶんの/PixelstoMotors/sns_analytics/{媒体名}/`（ファイル名は書き出したときのまま） |\n") rep("- 作業ディレクトリ: /Users/shimazueiichi/Robotics_UX/Robotics_UX_New/\n", "- 作業ディレクトリ: /Users/shimazueiichi/Robotics_UX/Robotics_UX_New/（mechArm）\n- 作業ディレクトリ: /Users/shimazueiichi/Robotics_UX/ServiceSim/（サービスロボット導入シミュレーション）\n") if not s.endswith("\n"): s+="\n" s+="- 2026-10-25: Unityの絶対ルールの作業ディレクトリに ServiceSim（サービスロボット導入シミュレーション）を追加。mechArm の Robotics_UX_New に同居していたため、Assets/ServiceSim/ の外を変えられず、ビルド設定・時間・物理の設定を合わせられなかった。夜も回せる仕組み（画面なしの実行ファイル）のために分けた。\n" s+="- 2026-10-26: 保存先テーブルに SNS の分析データの行を追加（iCloud の sns_analytics/{媒体名}/）。LinkedIn の分析を書き出して投稿の反応を追うことにしたが、置き場所が決まっていなかったため。\n" s=s.replace("最終更新: 2026-10-25","最終更新: 2026-10-26",1) open(p,"w",encoding="utf-8").write(s) ``` ### この日の公開（r2r2r-content） ``` commit dd14bad634045f18de812142d37f7504683eed54 Author: PixelstoMotors Date: Mon Oct 26 08:32:44 2026 +0900 LinkedIn の予約を平日1日1本・17:00・研究の記録に絞る LinkedIn の分析（7/28〜10/25）で、同じ日に3本出すと Log#12 以外は16・19インプレッションで ネットワーク外に届かず、反応が付いたのは研究の記録だけだったため。 - 研究の外側の作業と、番号が前後する研究の記録の LinkedIn 予約13本を外す（X はそのまま） - 研究室 Log#13・1年の記録の LP・シミュレーション Log#13/#14・1年の記録の記事を平日17:00に置き直す sns/schedule.json | 110 ++------------ sns/schedule_preview.md | 393 ++++++++---------------------------------------- 2 files changed, 78 insertions(+), 425 deletions(-) ``` コミットの説明には「16・19インプレッションでネットワーク外に届かず」と書きましたが、書き出したデータで割合が分かるのは16の投稿（つながりの外 0%）だけで、19の投稿の割合は分かりません。記録として、書いたときの文のまま残しています。