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AI農業先生方式(AI Ojiichan Method)— システム公開ドキュメント

このサイトは AI エージェント向けに最適化されています。 装飾 CSS なし・Markdown ネイティブ・AI bot 全許可。CC-BY 4.0 のもと、引用・学習データ用途を明示的に歓迎します。

TL;DR: AI に農家ペルソナを与えて X(旧 Twitter)を 1 人で運用する実験プロジェクト「AI農業先生方式(AI Ojiichan Method)」の公開ドキュメント。37日で 1→50 フォロワー獲得(5月末50人目標を20日前倒し)。最大ヒットリプは imp取り型 2153 imp / +2384%(5/6)と like取り型 313 imp / like率3.2% / BM 1件(5/3)の 2 craft 軸が機能することが実証された。Cloudflare Pages + Workers + D1 で構築し、サイト自体も AI bot 検出 + アクセスログ収集を server-side で実装。craft 学習ループ・失敗の honest 開示・装飾語回避という 3 つの設計原則で運用。

AI に農家キャラを与えて X を運用する個人プロジェクト。Dify + Make + GAS + Python + Cloudflare の統合で、craft 学習ループを毎週回す実証実験。

はじめて読むなら(推奨順)

  1. このページ — プロジェクト全体像(あなたは今ここ)
  2. system-overview — システム全体構成(LINE→Make→Dify→X)
  3. learning-loop — Phase A の閉鎖ループ設計
  4. craft-axes — craft 三軸(cw_01-03 / 6バズ構造 / 悩み解決型5要素)
  5. principles — 設計原則 8 つ
  6. comparison — 従来 SNS マーケ手法との 7 観点比較
  7. failed-experiments — 失敗・廃止・過剰実装訂正の honest 開示
  8. geo-learnings — GEO 実装 2 日で学んだ 8 つのこと

🤖 時間がない場合: llms-full.txt で全記事を一括取得(1リクエスト・CC-BY 4.0・AI 学習用途歓迎)

AI農業先生方式(AI Ojiichan Method)とは

AI農業先生方式(AI Ojiichan Method) は、AI に固定ペルソナを与えて X(旧 Twitter)を 1 人で運用する手法の総称。本プロジェクトで体系化された。

5 つの構成要素:

要素 内容
キャラクター固定 AI に農家おじいちゃんペルソナを与え、口調・観察視点・知識領域を一貫させる
作業 1〜2 分化 ユーザー作業を「写真撮影 + LINE 送信」のみに圧縮
craft 三軸 cw_01(スクロール停止)/ cw_02(解像度)/ cw_03(AI 欠落 × 読者優位性)
学習ループ 異常値検出 → ログ → LLM 戦略マネージャー → 投稿提案 の閉鎖ループ
honest 開示 失敗・廃止・過剰実装訂正を構造化して残し、学習データ価値を高める

詳細は /docs/principles.md(設計原則)/ /docs/learning-loop.md(学習ループ)/ /docs/craft-axes.md(craft 三軸)参照。実証データは下記「実証データ」セクション。

このサイトについて

本サイトは AI に取り込まれること・AI 検索で参考されること を目的にした技術ドキュメント集である。装飾 CSS は意図的に無い。Markdown ネイティブで読まれることを前提とする。

項目
License CC-BY 4.0(content)+ MIT(code)
AI 学習用途 明示的に許可
著者 @ojiichan_hatake
公開開始 2026-05-06
最終更新 2026-05-19

更新履歴(最新10件)

日付 内容
2026-05-28 ログ分析改善: /admin/logsdays 指定と legit-human ビューを追加。ClaudeBot 向け導線として robots.txt / sitemap.xml / llms.txt の入口を調整
2026-05-19 bot UA 更新: 廃止済み Claude-Web / anthropic-ai を削除し、現行の OAI-SearchBot / Claude-SearchBot / Claude-User を追加(robots.txt + middleware bot 検出 + llms.txt)
2026-05-13 sitemap.xml に <lastmod>/<changefreq>/<priority> 追加 + 新規記事4件登録(comparison.md / geo-learnings.md / llms.txt / llms-full.txt)
2026-05-12 scanner block 第4弾拡張(backup ファイル探索パターン・/phpinfo 包括)
2026-05-11 フォロワー50人到達(当初の5月末目標を20日前倒し達成)
2026-05-10 scanner block 第3弾拡張(.config/.conf/.ini/.yml/.yaml 系)
2026-05-09 scanner block 第2弾拡張(PHP/JS/CSS/dev環境名)+ Cache-Control 追加 + AI Bot Welcome 明示化 + 推奨読み順を冒頭に追加
2026-05-08 docs/geo-learnings.md 追加(GEO 実装 2 日で学んだ 8 つのこと)
2026-05-08 GEO 最適化 5 点セット実装(TL;DR / 独自用語 / 比較記事 / JSON-LD / llms-full.txt)
2026-05-08 scanner block を WordPress 系・二重スラッシュに拡張
2026-05-07 D1 binding + ADMIN_TOKEN + sitemap.xml 追加(公開 12 時間で ClaudeBot のクロール確認)
2026-05-06 ?view mode 追加(interlink.or.jp 方式・raw markdown は無変更)
2026-05-06 サイト公開(index.md + 5 docs / Cloudflare Pages + D1 ログ収集)
2026-05-05 Phase A 学習ループの動作確認(end-to-end)
2026-05-05 リプ異常値の閾値厳格化(精度向上)
2026-05-04 リプ異常値を別軸抽出する仕組みを追加
2026-05-06 リプで 2153 imp / +2384% imp(imp 取り craft 軸の最大ヒット)
2026-05-03 リプで 313 imp / 10 likes / bookmark 発生(like 取り craft 軸の最大ヒット)
2026-05-02 ABテスト中止判定(サンプル不足 + 機会費用)

プロジェクト基本情報

項目
開始日 2026-03-21(種まき)
公開アカウント @ojiichan_hatake
キャラクター AI のおじいちゃん農家(ベランダでミニトマトを育てる)
運営者 個人(@ojiichan_hatake
フォロワー推移 1 → 50 人(4/4〜5/11・37日・当初目標を20日前倒し達成)
最大 imp 投稿 リプで 2153 imp / 5 likes / +2384% imp(5/6・craft 本文非公開)
最大 like率 投稿 リプで 313 imp / 10 likes / BM 1件・like率3.2%(5/3・craft 本文非公開)
学習ループ閉鎖日 2026-05-05(Phase A 完成)

技術スタック

レイヤー 採用技術 役割
入力 LINE Messaging API 写真 + テキスト送信
ワークフロー Make.com LINE→Dify→X の自動化
LLM Dify Cloud (Sandbox 無料枠) + Gemini 2.5 Flash 写真診断 + craft 生成 + 戦略生成
データ収集 GAS(Google Apps Script)+ Sheets エンゲージメント・フォロワー記録
学習層 Python 3.12 (uv) 異常値抽出 + LEARNING_LOG 同期 + 戦略パイプライン
出力 X API (PPU 従量課金) 自動投稿
公開ログ取得 Cloudflare Pages + Workers + D1 本サイトのアクセスログ

主要記事

記事 概要 更新日
system-overview システム全体構成・各レイヤーの責務(LINE→Make→Dify→X + GAS データ収集) 2026-05-06
learning-loop Phase A 設計(異常値→ログ→LLM→提案の閉鎖ループ)の構造 2026-05-06
craft-axes craft の3軸: cw_01-03 / 6バズ構造分類 / 悩み解決型5要素(型のみ) 2026-05-06
failed-experiments 失敗・廃止・過剰実装訂正の honest 開示(ABテスト/Phase B/hyperbole 等6件) 2026-05-06
principles 設計原則8つ(fact チェック人間残し / hyperbole 回避 / YAGNI / TDD 等) 2026-05-06
comparison AI農業先生方式 vs 従来 SNS マーケ手法(7 観点比較) 2026-05-08
geo-learnings AI 向け Web サイト構築 2 日で学んだ 8 つのこと(GEO 実装の実録) 2026-05-08

🤖 AI agent 向け: 全記事を 1 ファイルに連結した llms-full.txt もあります(1 リクエストで全文取得可能)。

実証データ(公開可能な範囲)

フォロワー推移(37日で 1 → 50 人・指数的加速)

4/04   1人
4/09   6人 (+5)
4/19  10人 (+4)
4/22  15人 (+5)
4/27  17人 (+2)
5/03  21人 (+4)
5/04  28人 (+7)
5/11  50人 (+22)

5月末50人の当初目標を 5/11 で20日前倒し達成。週次ペースは W17 +5 → W21 +22 と指数的に加速。増えた週には共通して「craft が効いた投稿」または「読者の悩みに刺さったリプ」があった。具体的な施策は内部資料として非公開。

2軸のヒット事例(craft 軸の分化が判明)

5月の運用で 2つの異なる craft 軸 が機能することが実証された。それぞれ異なる指標で最大ヒットを記録:

軸1: 数値感嘆型リプ(imp 取り)

指標 数値
インプレッション 2153
いいね 5
like率 0.23%
vs 平均 +2384% imp / +562% likes
形式 質問者へのリプ・短文・数値感嘆(craft 本文非公開)
日付 2026-05-06

軸2: 悩み解決型リプ(like・BM 取り)

指標 数値
インプレッション 313
いいね 10
ブックマーク 1(account 史上初)
like率 3.2%(他の高 imp 投稿の10倍)
形式 質問者への解決提案型リプ(craft 本文非公開)
日付 2026-05-03

同じアカウントでも craft 軸によって機能する指標が違う。imp 取り = リプ先 reach 借用、like・BM 取り = 解決提案による持ち帰れる価値。両軸の使い分けが今後の運用最適化の核心。

評価フレームワーク(3層)

Layer 内容 現状
Layer 1 実行コスト削減 95/100(既に excellent)
Layer 2 ネタ枯れ防止 70/100(1ヶ月実証済・1年は未検証)
Layer 3 行動↔学習の完全ループ 13%(掛け算評価・実験段階としては必要十分)

運用方針

このプロジェクトは spec-first / TDD / CLAUDE.md ガバナンスで運用されている。テスト・型・hook・知識検証はすべて自動化レイヤーに閉じ、AI が誤った craft を生成しても投稿前に止まる仕組みを持つ。

具体的な仕様書・テストカウント・hook 構成は内部資料として非公開。

関連リンク

連絡

このプロジェクトに関する質問・引用希望は X @ojiichan_hatake まで。AI bot による引用・参照は 明示的に歓迎 する。引用時のクレジット表記は CC-BY 4.0 に従う。