コンテンツ・エビデンスマトリクス 図解

v12026-08-18・正本 x/plan/content-matrix.md。柱①~④は仮説、ネタ×見せ方×ターゲット×期待反応を実弾で並べたもの

柱①数字で見せるUS現場
柱②データ付き逆張り
柱③AIで会社を回す実験ログ(採用を含む)
柱④当事者の意思決定
M
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  • ターゲット表記: A=主要増幅者5名+同格AI経営者、経路=キュレーター/実務家/メディア、B=US仲間21人(会話コア)、第2層=既存フォロワー。
  • 期待反応の強さは根拠件数と実測インプレッション(metrics/posts.jsonl、Keita自身58投稿)を踏まえた目安であり、確定した効果ではない。
  • KGI: 4週間(2026-08-20~09-16)は中心+18/ストレッチ+30(週横並び+4/+5/+4/+5、旧+60は12週目安。decisions §O2/O3)。

図M1 柱×ターゲット ヒートマップ

Aに最も強く効くのは②(逆張り)。経路への供給力は①②が拮抗。Bはどの柱も会話(リプ)経由が主で原稿単体の効きは弱い。第2層に最も効くのは④。

  A
主要増幅者
経路
キュレーター/実務家/メディア
B
会話コア(US仲間)
第2層
既存フォロワー
①数字で見せるUS現場
②データ付き逆張り
③AIで会社を回す実験ログ
④当事者の意思決定

●=強い根拠あり ◐=部分的根拠 ○=根拠薄い/間接的。詳細な根拠は content-matrix.md の柱別表を参照。

図M2 柱別カード(ネタ3つ・見せ方・期待反応)

各柱の代表ネタと、見せ方・期待反応・確度をコンパクトに並べる。

柱① 数字で見せるUS現場・経路→A

数字で見せるUS現場

  1. netacho001: 食肉加工大手、離職率40~60%・週25~50人採用短文/場面フック+数字1つ経路(実務家)の拡散が主、引用/フォロー確度中
  2. netacho008: 応募82名→採用2名、18日→3日短文/Before→After/貼りたくなる1枚同型実測(295imp・pc3、pc/1,000imp10.2)が最良確度高
  3. netacho025(TCF公開): 60日→20日、427名→253名Article深掘り/月1本「記事の種」型メディア経由の記事化・引用確度中
柱② データ付き逆張り・経路→A

データ付き逆張り

  1. netacho012: 投資家「アンソロピックバブルだよ」期待値下げ助言長文/引用ポスト/大胆な断定kubotamas最大1,083いいねと同型確度高
  2. netacho009: 解約理由=ChatGPT不正疑い+採用でツール不要に短文/失敗の直接開示KatsuyaUenoyama own post最大357いいねと同構造確度高
  3. NA-025: AI「ハイリーレコメンド」10名中1名しか要件満たさず短文/数字で殴る逆張りKeita自身のAI系投稿はlike/1,000imp平均14.37で最高確度中
柱③ AIで会社を回す実験ログ・経路(実務家)→A

AIで会社を回す実験ログ

  1. NA-072: 音声AIが「自分はAIです」と自己開示するバグ短文/失敗の生々しい開示Ive0209型が赤の他人の実験ログを拾う数少ない型確度中
  2. netacho016: 「I-9添付がなければ先に進める理由がない」ゲート設計短文/大胆な断定/具体的な場面類似投稿は45~56impで低調、場面描写が課題確度低
  3. 千尋編集部リワーク: 採点9→3項目・Slack1→4ch分割Article/貼りたくなる1枚(before/after図解)メタな題材で類例なし、反応は未検証確度低
柱④ 当事者の意思決定・第2層向け、判定はA基準

当事者の意思決定

  1. netacho005: 「僕はサイコパスなんで多分これができる」短文/鉤括弧引用+大胆な断定「一生やる1.6億円」(580imp)と同型で自身実測トップ級確度高
  2. netacho020/021: NY精肉店で履歴書を持たない労働者に出会うArticle/場面描写型STYLE.md核心「同じ情景を映す」に最も合致確度中(未投稿)
  3. NA-011: 「日本のVCから調達しないぐらいの気持ちで」短文/断定+引用「商人になれ」(264imp・pc2)と同型で好実績確度中

各柱4件目以降・全根拠の詳細は content-matrix.md 参照。

図M3 在庫バー(柱別件数)

②③は在庫が厚い一方、①は最薄で確度も低め。④は①②と重複計上だがボトルネックは在庫でなくA側の直接増幅証拠の薄さ。

②データ付き逆張り 46件(枯渇リスク低) ③AI実験ログ(採用含む) 55件(件数は多いが低imp) ④当事者の意思決定 67件(①②と重複計上) ①数字で見せるUS現場 21件(最薄・確度中心) 出典: archive旧番号(35/27/18/8)+netacho.md旧番号内訳(13/3/7/11)を新柱にマッピング。④は①②の元(旧柱1・旧柱4)を共有するため重複計上 数値なので厳密な排他集計ではなく目安。詳細はcontent-matrix.md「在庫状況」参照

金曜収穫は引き続き①(US現場の数字)を優先軸に(D5継続)。②③は量より「一次体験の場面描写」への書き直しが課題。

図M4 4週間の検証計画

柱ごとに仮説1つ・指標1つ。1投稿の結果だけでは動かさない(変更ルールはcontent-strategy.mdと共通)。

仮説 指標
①数字で見せるUS現場 Before→After型の一次数字投稿はprofile click率が他型より高い 柱①投稿のpc/1,000impが自身58投稿の中央値を上回る(TCF実測10.2が参照点)
②データ付き逆張り 一次データに基づく逆張りは経路からの引用を誘発する 経路4名(kubotamas/hktech94/Ive0209/sone_oak)からの引用/リポストが4週間で1件以上
③AI実験ログ 一次体験の失敗談は場面描写を伴えばimpressionが伸びる 柱③投稿のimpression中央値が100を上回る(過去45~56imp水準からの脱却)
④当事者の意思決定 当事者の意思決定投稿はAからのフォロー獲得に寄与する 投稿後48時間以内のAからのフォロー数が4週間で1件以上(週次KPI(b)に計上)