まずはこちらの画像をご覧ください。
- 457万インプレッション
- 283万インプレッション
- 698万インプレッション
- 821万インプレッション
- 155万インプレッション
合計2,400万超。
100万インプ超えが5本。
そして821万インプを叩き出したのは、
顔も名前も出していない別アカウントです。
フォロワーは2,000人しかいません。
やったことはシンプルです。
「伸びるパターンを分析してそのパターンで生成する」
という作業を、Claude Codeで自動化しただけです。
この記事では僕がやっている6ステップの全体像と、
実際に使っているバズ構文パターンの一部を公開します。
AIで投稿を作っても伸びない人の共通点
ChatGPTやClaudeでポストを作っている人は増えました。
でも大半は伸びていない。
理由は「自分のアカウントのデータを使っていないから」です。
伸びる投稿には再現性があります。
自分のフォロワーがどんな属性で、
どんな言葉に反応して、どんな構成で読み進めるのか。
そのパターンは人によって違う。
ネット上の「バズるテンプレ」をそのまま使っても、
自分のフォロワー層に刺さるかは別の話です。
結果として「それっぽいけど伸びない」投稿が量産され続ける。
ChatGPTとClaude Codeの決定的な差
従来のやり方はこうです。
1. X上で過去の投稿をスクロールして手作業で収集
2. スプレッドシートに貼り付けて整理
3. 「いいね数が多かった投稿」を目視で分類
4. それをChatGPTに伝えて投稿案を作らせる
これで3〜4時間は飛びます。
毎週やるとなると正直しんどい。
でも、Claude Codeだとこうなります。
- X API（Xが公式に提供しているデータ取得の仕組み）と直接つながる
- コマンドを1行打つだけで投稿データを自動取得
- 取得したデータをその場で分析
→ パターン抽出 → 投稿文の生成まで一気通貫
これが5分で終わる
3〜4時間の作業が5分で終わる。
ここがChatGPTとの最大の差です。
もう1つ大きいのが「ナレッジの蓄積」です。
Claude Codeはプロジェクト単位で自分の情報を保持できます。
過去の分析結果や自分のアカウントの特徴を
「知っている状態」で出力してくれる。
ChatGPTに毎回「僕のアカウントはこういう属性で、過去にこういう投稿が伸びて…」と説明し直すのと比べると、出力精度がまるで違います。
6ステップの全体像
1. 環境構築
→ Claude Code + X APIの初期設定
2. API連携
→ X APIキーを取得してデータ取得を自動化
3. 自己分析
→ 過去90日の自分の投稿を解析してパターンを抽出
4. 競合分析
→ 同ジャンルで伸びているアカウントの投稿を解析
5. 投稿量産
→ 抽出したパターンに沿って一括生成
6. 週次PDCA
→ 数字を見て翌週の生成パターンを調整
週の合計作業時間は2〜3時間です。
1日あたりに均すと20〜30分。
この記事ではステップの概要と核になる考え方を解説します。
具体的な環境構築手順やプロンプト集は
現在制作中の無料PDFマニュアル（90ページ超）にまとめているので、
最後のセクションを確認してください。
ステップ①②：セットアップとAPI連携
Claude Codeのインストール自体はターミナルから1行です。
\\`
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
\\`
X APIとの連携にはX Developer Portal（Xが開発者向けに提供している管理画面）でAPIキーを取得する必要があります。
「APIとか聞くだけで無理」と思った人もいるかもしれません。
正直、ここが一番ハードルが高いポイントです。
ただ、PDFマニュアルではスクリーンショット付きで全手順を解説しているので、エンジニア経験がなくても手順通りに進めれば完了します。
ステップ③：自己分析
API連携が完了したら、まず自分のアカウントを解析します。
Claude Codeに「直近90日の投稿を取得して、インプレッション上位のパターンを分析して」と指示するだけです。
出力されるのは「どんな構成の投稿が伸びているか」「どんな書き出しがクリックされているか」「ツリー投稿と単発投稿でどちらが強いか」といった自分専用のデータです。
ここで出てきたパターンが「自分のアカウントで伸びたパターン」です。
次の生成ステップで使う核になります。
ステップ④：競合分析
自己分析だけだとサンプルが偏ります。
なので同ジャンルで伸びているアカウントの投稿も分析にかけます。
やり方は同じで、Claude Codeに競合アカウントのハンドルを指定して「直近の投稿を分析してパターンを出して」と投げるだけです。
自分の型と競合の型を並べると「自分にはないけど試す価値のあるパターン」が見えてきます。
- 自分のアカウント → リスト型が強い
- 競合A → ストーリー型（体験談の語り）が強い
- 競合B → データ引用型が強い
→ 自分でもストーリー型を試してみる、という判断ができる。
感覚ではなくデータで判断する。
ここがAI活用の本質です。
バズ構文パターン
僕が分析の中で分類したバズ構文パターンのうち1つを公開します。
残りはPDFマニュアルにまとめています。
バズ構文①：共感フック型
直近の平均インプレッション：180万。
構造はこうです。
- 1行目：ターゲットへの呼びかけ（「新社会人へ」「副業始めた人へ」）
- 2行目：強い断定（「これマジで覚えておけ」「これだけは知っとけ」）
- 本文：⭕️と❌のリスト形式で対比を見せる
- 最後：煽りor続きを匂わせて離脱を防ぐ
直近1ヶ月の実績データ
この他にもバズポストを量産できています。
証拠として直近の数字を並べておきます。
5本合計：2,414万インプレッション。
今月の広告収益が楽しみです。笑
でも正直、毎回100万を超えるわけではありません。
20本投稿して1〜2本が大きく跳ねるイメージです。
残りは数万〜数十万インプの範囲で推移します。
でも、このやり方で1日3投稿（週21投稿）を継続していれば、
月に4〜8本は100万超えが出る確率になります。
打席に立つ回数を増やせるのが量産の強みです。
無料PDFマニュアルの案内（近日公開）
現在制作中のPDFマニュアル（90ページ超）には以下を収録予定です。
- Claude Code + X API 環境構築の全手順（図解・スクリーンショット付き）
- 分析用・生成用プロンプト集
- バズ構文パターン10選（テンプレート付き）
- 実際の投稿事例集
受け取りたい方はこの投稿にいいねしてください👍
