この1年ほぼ毎日Zenn記事を書き続けて思ったこと

はじめに

1年前(2024年5月17日)からほぼ毎日Zenn記事を書き続けています。
ほぼ毎日と書きましたが、過去の統計を見ると書いてない日もありますね。

集計すると下記でした。

• 総記事数: 220記事、総閲覧数: 421,140回
• 平均閲覧数/記事: 1,923回、最大閲覧数/記事: 28,727回
• 記事タイプ: tech記事が90%（198記事）を占め、平均閲覧数もidea記事より高い

当時思っていたことは、少なくとも自分が入手した一次情報はオープン且つクリーンに情報発信しようということでした。また、自身のスキルも上げたいし、世の中のAIに興味がある方々に還元したく知識や姿勢というよりはノウハウの共有に重きを置きたいと考えていました。このスタンスは今も変わらずかなと。

思ったこと

よく言われていますが、インプット→アウトプットの重要性ですね。この1年でかなりできました。その結果、下記効果があったと思います。

• 自身のAI周りの知見がかなり増えた
• AIだけではなく、それに派生してITの知見が増えた (管理職ということもあり、GitHubやDockerとかこれまで現場で触れてこなかった)
• 社内外の知り合いが増えた
• 社内外の登壇が増えた

こんなに高頻度とは言いませんが、ぜひこの記事を読んでいる皆様もインプット→アウトプットの高速サイクルを回して、スキルや人脈を形成頂けると良いかなと思います。私もまだ道半ばですが！

おまけ

この1年のデータをManusと一緒に分析しました。共有します。

定量情報

• 総記事数: 220記事
• 総閲覧数: 421,140回
• 平均閲覧数/記事: 1,923.01回
• 中央値閲覧数/記事: 532.00回
• 最大閲覧数/記事: 28,727回
• 平均いいね数/記事: 10.51回
• 平均ブックマーク数/記事: 1.09回
• 平均文字数/記事: 4,022.79字
• 記事タイプ分布: tech 198記事 (90%), idea 22記事 (10%)

時系列分析

投稿頻度の推移

1年間の月ごとの投稿数推移を分析したところ、投稿頻度には明確な変動パターンが見られました。

投稿頻度は平均して月18.3記事ですが、2024年8月から9月にかけて投稿数が大幅に増加し、その後2024年12月に一度減少した後、2025年1月から3月にかけて再び増加傾向を示しています。特に2025年3月は月間26記事と最も投稿が活発な月となりました。一方、2024年6月と12月は投稿数が比較的少なく、季節や年末年始の影響が考えられます。

閲覧数の推移

月ごとの総閲覧数の推移を見ると、投稿数とは必ずしも比例しない興味深いパターンが観察されました。

閲覧数は2024年7月から8月にかけて急増し、その後も高い水準を維持しています。特に注目すべきは2024年10月の閲覧数ピークで、この月は投稿数が必ずしも多くないにも関わらず、閲覧数が突出しています。これは、この時期に特に人気を集めた記事が投稿されたことを示唆しています。

記事あたりの平均閲覧数推移

月ごとの記事あたり平均閲覧数の推移を分析することで、記事の「質」や「影響力」の変化を把握できます。

記事あたりの平均閲覧数は2024年7月から10月にかけて大きく上昇し、その後は緩やかな減少傾向にあります。特に2024年10月は記事あたり平均閲覧数が最も高く、この時期に投稿された記事が特に読者の関心を集めたことを示しています。2025年に入ってからは平均閲覧数が安定してきており、コンスタントに一定の読者層を獲得できていると考えられます。

コンテンツ分析

記事タイプの分布

Zennでは主に「tech（技術記事）」と「idea（アイデア記事）」の2つの記事タイプがありますが、投稿記事の大部分はtech記事が占めています。

tech記事が198記事（90%）、idea記事が22記事（10%）と、明確にtech記事に重点を置いた投稿傾向が見られます。これは、読者が主に技術的な情報を求めてZennを利用していることを反映していると考えられます。
記事タイプごとの平均閲覧数を比較すると、さらに興味深い傾向が見えてきます。

tech記事の平均閲覧数はidea記事よりも高く、読者の関心がより技術的な内容に向いていることを示しています。このことから、今後も技術記事を中心とした投稿戦略が閲覧数増加に効果的であると考えられます。

文字数分析

記事の文字数分布を分析することで、どの程度の情報量が読者に好まれているかを把握できます。

記事の文字数は1,000〜3,000字の記事が最も多く、次いで3,000〜5,000字の記事が続いています。比較的短めから中程度の長さの記事が中心となっていることが分かります。
文字数カテゴリごとの平均閲覧数を分析すると、文字数と閲覧数の関係がより明確になります。

興味深いことに、1,000字未満の短い記事と10,000字以上の長い記事の平均閲覧数が比較的高くなっています。これは、簡潔にまとめられた短い記事と、詳細な情報を提供する長い記事の両方が読者に評価されていることを示唆しています。一方、中程度の長さ（3,000〜5,000字）の記事は平均閲覧数が低い傾向にあります。
文字数と閲覧数の関係をさらに詳細に分析するため、散布図とカテゴリごとの箱ひげ図を作成しました。


文字数と閲覧数の相関係数は-0.0223と非常に弱く、文字数だけで閲覧数を予測することは難しいことが分かります。箱ひげ図からは、各文字数カテゴリ内でも閲覧数のばらつきが大きいことが見て取れます。これは、文字数よりも記事の内容や質、タイミングなど他の要因が閲覧数に大きく影響していることを示唆しています。

トピック分析

記事タイトルに含まれるキーワードを分析することで、どのようなトピックが多く取り上げられているかを把握できます。

最も頻出するキーワードは「OpenAI」（22回）、「Dify」（21回）、「Claude」（19回）、「Copilot」（16回）、「Gemini」（13回）など、AIや生成AIに関連する用語が上位を占めています。これは、この1年間でAI技術、特に生成AIが急速に発展し、注目を集めていたことを反映しています。
これらのキーワードが頻出する記事は閲覧数も比較的高い傾向にあり、読者のAI関連技術への高い関心が伺えます。今後も、AIや最新技術トレンドに関する記事を継続的に投稿することが閲覧数増加に効果的と考えられます。

絵文字分析

Zennでは記事に絵文字を設定できる機能があり、これが読者の印象や閲覧行動に影響を与える可能性があります。

残念ながら文字化けしている。。。
最も使用されている絵文字は「🙂」（26回）で、次いで「😄」（8回）、「😉」（7回）などのポジティブな表情の絵文字が続いています。全体的に明るく親しみやすい印象を与える絵文字が多用されており、これが読者に好印象を与え、閲覧数増加に寄与している可能性があります。

エンゲージメント分析

いいね数とブックマーク数

記事の質や読者の反応を測る指標として、いいね数とブックマーク数は重要です。分析対象期間中の平均いいね数は10.51、平均ブックマーク数は1.09となっています。
エンゲージメント率（いいね数+ブックマーク数/閲覧数）の分布を分析することで、読者の反応パターンをより詳細に把握できます。

エンゲージメント率は全体的に低い値に集中していますが、一部の記事は高いエンゲージメント率を示しています。これらの記事は、単に閲覧されるだけでなく、読者の具体的なアクションを引き出すことに成功しており、特に質の高いコンテンツであると考えられます。
月ごとの平均エンゲージメント率の推移を見ると、時間経過に伴う読者の反応の変化が分かります。

エンゲージメント率は2024年7月から8月にかけて上昇し、その後は変動しながらも比較的高い水準を維持しています。特に2024年10月と2025年2月は平均エンゲージメント率が高く、この時期に投稿された記事が読者の強い反応を引き出したことを示しています。

閲覧数トップ記事の分析

閲覧数の多い記事を分析することで、どのような内容が読者に特に支持されているかを把握できます。

閲覧数トップ10の記事を見ると、「OpenAI」「Claude」「Gemini」などのAI関連キーワードを含む記事が多く、特に最新の生成AI技術に関する記事が高い閲覧数を獲得していることが分かります。また、具体的な使い方や比較分析など、実用的な情報を提供する記事が多い傾向にあります。
これらの人気記事の公開後の閲覧数パターンを分析することで、記事の「寿命」や閲覧数の伸び方を把握できます。

人気記事は公開直後に急速に閲覧数が増加し、その後も長期間にわたって安定した閲覧数を獲得し続けていることが分かります。特に注目すべきは、一部の記事が公開から数週間後に再び閲覧数が増加する「第二波」を経験していることです。これは、SNSでの拡散や他の記事からの参照など、外部要因による影響と考えられます。

投稿タイミング分析

記事が閲覧される曜日のパターンを分析することで、読者の活動時間帯を把握できます。

閲覧数は平日（月曜日から金曜日）に多く、特に火曜日と水曜日がピークとなっています。一方、土曜日と日曜日は閲覧数が減少する傾向にあります。これは、読者が主に平日の業務時間中にZennを閲覧していることを示唆しており、技術記事を中心としたZennの性質を反映していると考えられます。

記事の公開間隔

記事の公開間隔を分析することで、投稿リズムを把握できます。

記事の公開間隔は1日から3日が最も多く、コンスタントに記事を投稿していることが分かります。特に1日間隔での投稿が最も多く、定期的な投稿習慣が確立されていると言えます。このような定期的な投稿は、読者の期待を維持し、継続的な閲覧を促す効果があると考えられます。

記事の寿命分析

公開後の閲覧数推移

記事の公開後、時間経過に伴う閲覧数の変化を分析することで、コンテンツの「寿命」を把握できます。

記事は公開直後（0〜3日目）に最も多く閲覧され、その後急速に閲覧数が減少する傾向にあります。しかし、公開から約1週間後と1ヶ月後に小さなピークが見られ、これはZennのアルゴリズムや外部からの参照による可能性があります。

累積閲覧数パターン

記事の公開後の累積閲覧数パターンを分析することで、長期的な閲覧傾向を把握できます。

平均的な記事は公開後90日間で約1,500回の閲覧を獲得しています。累積閲覧数のカーブは最初の数日間で急速に上昇し、その後も緩やかに増加し続けています。これは、良質なコンテンツが長期間にわたって価値を提供し続けることを示しています。
特に注目すべきは、公開から約30日目以降も閲覧数が安定して増加し続けていることです。これは、Zennの記事が「使い捨て」のコンテンツではなく、長期的な資産として機能していることを示唆しています。

長寿命記事の主要キーワード

長寿命記事のタイトルに最も多く含まれるキーワードは「Claude」（7回）、「Copilot」（5回）、「Google」（3回）などとなっています。特定のAIツールや大手テック企業に関する記事が長期的に参照される傾向にあることが分かります。

短寿命記事の主要キーワード

一方、短寿命記事に多く含まれるキーワードは「OpenAI」（21回）、「Dify」（20回）、「Claude」（12回）、「Gemini」（11回）などとなっています。こちらもAI関連のキーワードが多いものの、より最新のトレンドや特定のバージョン（「v0」など）に関する記事が多い傾向にあります。

両者を比較すると、長寿命記事は特定のツールや企業に関する基本的な情報や使い方を扱った記事が多く、短寿命記事はより最新の動向や特定のバージョンに関する記事が多いことが示唆されています。基本的な情報は長期間にわたって参照価値があるのに対し、最新動向は時間の経過とともに価値が低下する傾向にあると考えられます。

長寿命記事トップ10

長期閲覧率が特に高い上位10記事を分析することで、長期的に読まれる記事の具体的な特徴を把握できます。

長期閲覧率トップ10の記事を見ると、「Claude」「Copilot」などのAIツールの基本的な使い方や設定方法を解説した記事が多く含まれています。これらの記事は、特定のバージョンや一時的なトレンドに依存しない、普遍的な価値を持つ情報を提供していると考えられます。
また、トップ10の記事の多くは文字数が平均よりも少なく、簡潔にまとめられた内容となっています。これは、読者が繰り返し参照する際に、簡潔で要点がまとまった記事を好む傾向があることを示唆しています。

相関分析と考察

文字数と閲覧数の関係

前述の通り、文字数と閲覧数の間には明確な相関関係は見られませんでした（相関係数-0.0223）。これは、記事の長さよりも内容の質や関連性が閲覧数に大きく影響していることを示唆しています。
ただし、文字数カテゴリ別の分析からは、非常に短い記事（1,000字未満）と非常に長い記事（10,000字以上）が比較的高い平均閲覧数を獲得していることが分かりました。これは、簡潔な情報提供と詳細な解説の両方が読者に評価されていることを示しています。

投稿頻度と閲覧数の関係

月ごとの投稿数と閲覧数の分析から、両者には一定の相関が見られるものの、完全に比例関係にあるわけではないことが分かりました。特に2024年10月は投稿数の割に閲覧数が突出しており、単に投稿数を増やすだけでなく、質の高い記事や時宜を得たトピックを選ぶことの重要性が示唆されています。

トピックと閲覧数の関係

キーワード分析から、AI関連のトピック（OpenAI、Claude、Gemini、Copilotなど）が多く取り上げられ、これらの記事が高い閲覧数を獲得していることが分かりました。これは、最新技術トレンドに関する記事が読者の関心を集めやすいことを示しています。

閲覧数増加のための提案

分析結果に基づき、今後の閲覧数増加のための提案をまとめます。

コンテンツ戦略

1. AI関連トピックの継続: OpenAI、Claude、Gemini、Copilotなど、AI関連のトピックは高い閲覧数を獲得しています。これらの最新技術に関する記事を継続的に投稿することで、閲覧数の増加が期待できます。
2. 記事の長さの最適化: 分析結果から、非常に短い記事（1,000字未満）と非常に長い記事（10,000字以上）が比較的高い閲覧数を獲得していることが分かりました。読者のニーズに応じて、簡潔な情報提供と詳細な解説の両方を意識した記事作成が効果的です。
3. tech記事の重点化: tech記事はidea記事よりも平均閲覧数が高いため、技術的な内容に重点を置いた投稿戦略が閲覧数増加に効果的です。

投稿タイミング

1. 平日投稿の重視: 閲覧数は平日（特に火曜日と水曜日）に多いため、重要な記事は平日に投稿することで、より多くの読者に届く可能性が高まります。
2. 定期的な投稿リズムの維持: 1〜3日間隔での定期的な投稿が読者の期待を維持し、継続的な閲覧を促す効果があります。

エンゲージメント向上

1. 実用的な情報の提供: 閲覧数トップの記事は具体的な使い方や比較分析など、実用的な情報を提供するものが多いため、読者が実際に活用できる情報を意識した記事作成が効果的です。
2. 長期的な価値の創出: 記事は公開後も長期間にわたって閲覧され続けるため、一時的なトレンドだけでなく、長期的な価値を提供するコンテンツ作成を意識することが重要です。

おわりに

引き続き、投稿していくので、皆さん宜しくお願いします！