この記録で分かること
SNSの投稿下書きや反応の集計をAIに任せたいとき、気になりやすいのは「勝手に公開されないか」と「集計の数字を信じてよいか」の2点です。この記事は、筆者がXの日次下書きと実績集計を自動ジョブに任せた、2026年11月5日分の記録です。
先に結果をまとめます。
- 下書き案は2本作られ、推奨はB案でした。2本とも予約日時を指定せずに下書きとして登録し、下書き一覧から読み戻して、2本とも下書きの状態であることを確かめました。公開に使う機能は使っていません。
- 公開済み69件のうち、実績を取れたのは66件、集計待ちが3件でした。取れなかった分は0で埋めていません。
- 前日と同じ66件の数値は、すべて一致しました。
- 本文と品質の状態はレビュー待ちのままで、独立したレビューと筆者による採用はまだ行っていません。
以下、道具と役割、任せた範囲、手順、数字の扱い、改善策の判定、未解決点の順に書きます。
登場する道具と役割
この日の作業には、2つのAIツールが関わっています。1つはClaude Codeです。Claude Code 公式ドキュメントの概要ページでは、機能の構築やバグの修正、開発作業の自動化を手伝うAIのコーディング支援ツールで、複数のファイルやツールにまたがって作業できると説明されています。
もう1つはCodexです。この日は、Xの日次下書きの後半工程を、自動ジョブとしてCodexが担当しました。一方、下書き2本をXに下書きとして登録したのはClaude Codeです。
1つの作業を工程に分け、工程ごとに「何をしてよいか」を決めておくと、どこで何が起きたかを後から追いやすくなります。この記事でも、工程ごとの担当と、できることの範囲を分けて書いています。
任せた範囲と、任せなかった範囲
後半工程の担当がしたこと
後半工程の担当（Codex）は、手元の資料だけで作業し、下書き案を2本作りました。
- A案：記録と判断を4つの表に分ける内容
- B案：書き直す前に参考にした文の結論まで伝わったかを確かめる内容
- 推奨：B案
このほかに後半工程の担当が更新したのは、手元の控えの状態と、当日の品質記録の登録状態だけです。
後半工程の担当がしなかったこと
後半工程の担当は、次の操作を一切行っていません。
- 外部サービスへのアクセス
- 送信
- 投稿
- 予約
- 公開
- コミット（変更の記録を残す操作）とプッシュ（その記録を共有先へ送る操作）
「何をしないか」を一覧にしておくと、ジョブの結果を確かめるときに、その一覧と実際の動きを突き合わせるだけで済みます。たとえば、投稿や公開が起きていないかを見る箇所がはっきりします。
人の判断に残したこと
本文と品質の状態は「レビュー待ち」のまま残しました。独立したレビューと、筆者による採用はまだ行っていません。A案とB案のどちらを使うか、そもそも使うかどうかは、この時点では決まっていません。推奨はあくまで推奨で、採用とは別の段階として扱っています。
下書きを「下書きのまま」登録して確かめた手順
2本の下書きの登録と確認は、次の手順で行いました。
- 2026年11月5日の04:16（日本時間）に、Claude Codeが2本を下書きとして登録しました。
- 登録するときは、予約日時を指定していません。
- 登録した後、下書き一覧から2本を読み戻しました。
- 読み戻した結果、2本とも下書きの状態であることを確かめました。
- 公開に使う機能は、この流れの中で使っていません。
この手順の要点は、「登録した」で終わらせず、一覧から読み戻して状態を見ていることです。登録の操作が通ったことと、意図した状態で置かれていることは、別々に確かめる必要があります。
同じ形を試す場合も、登録後に一覧で状態を確かめる工程を入れておくと、予約や公開に変わっていないかに気づきやすくなります。予約日時を指定しないことも、意図しない時刻に出てしまう可能性を減らす手がかりになります。
集計の数字をどう扱ったか
取れた件数と、取れなかった件数
公開済みの投稿は69件で、そのうち実績を取れたのは66件、集計待ちが3件でした。取れなかった3件を0で埋めることはしていません。
取れなかった数字を0で埋めると、「反応がなかった投稿」と「まだ数字が取れていない投稿」の区別がつかなくなり、平均などが実際より低く出る可能性があります。集計待ちは集計待ちとして件数を分けておくと、数字を読む人が判断しやすくなります。
66件の合計と、2種類のエンゲージメント率
66件の合計は、5,306表示・271エンゲージでした。エンゲージメント率は、表示された回数に対して、反応（エンゲージ）がどれだけあったかを示す割合です。
- 投稿ごとのエンゲージメント率の平均：5.32%
- 合算（271エンゲージ÷5,306表示）：5.11%
- 投稿ごとの最高：19.15%
投稿ごとの率の平均と合算の率は、計算の仕方が違うため一致しません。投稿ごとの平均は、表示が少ない投稿も、表示が多い投稿と同じ重さで数えます。合算は、全体の反応を全体の表示で割ります。どちらの数字を見ているのかをレポートに書いておくと、読み違いを防ぎやすくなります。
前日との照合
前日と同じ66件の数値は、すべて一致しました。同じ対象を前日と当日で集計して数字がそろうかを見ておくと、集計の手順が日によってぶれていないかを確かめる手がかりになります。
時間帯別の数字と、保留した判断
時間帯別のエンゲージメント率の平均は、次のとおりです。
- 朝：5.98%（23件）
- 昼：5.13%（19件）
- 夜：4.85%（24件）
件数を足すと66件で、実績を取れた投稿の数と合います。並びとしては朝が高く夜が低くなっていますが、時間帯が原因かどうかの判断は保留しました。
数字に差が見えても、それがそのまま時間帯の効果を示すとは限りません。差が見えたことと、その原因の判断を分けて扱うと、早すぎる結論を避けやすくなります。
前日の改善策をどう判定したか
前日の改善策は4つあり、この日にそれぞれを判定しました。
- 3つ：「効いた」
- 予約の立て直し：「効かなかった」
ただし、効いた3つは作業手順への効果です。公開後の反応が良くなったわけではない、と記録に残しています。
改善策を判定するときに「何に効いたのか」を書き分けておかないと、手順が整ったことを、成果が上がったことと取り違える可能性があります。手順への効果と、読者の反応への効果は、別の欄に分けて書くと区別しやすくなります。
残っている未解決点
この日の日次レポートは、決まった7つの節で書きました。この日の時点で、次の点が解決していません。
- 10/3以降の公開は0件で、予約の待ち行列も0件です。
- 9/30以降の候補がたまったまま、筆者の判断を待っています。
- 11/1〜11/3の分は、控えと当日の品質記録がありません。原因はまだ分かっていません。
- 11/5の下書き2本は、独立したレビューと筆者による採用がまだです。
下書きと集計を自動ジョブが進めていても、公開するかどうかの判断が止まっていれば、公開は進みません。この日の記録には、人が判断する工程に候補がたまっている状態が、そのまま残っています。公開を人に残すという線引きは、勝手に公開されないことと引き換えに、判断する人の手が空かないと全体が止まるという面も持っています。
同じ形を試すときに決めておくこと
以下は、この日の記録に出てきた要素を、確認項目の形に並べたものです。SNSの下書きや集計をAIに任せる前に、自分の運用に当てはめて確認できます。
- 工程ごとに、してよいことと、しないこと（アクセス・送信・投稿・予約・公開など）を書き出す
- 下書きは予約日時を指定せずに登録し、登録後に一覧から読み戻して状態を確かめる
- 数字が取れなかった投稿は0で埋めず、集計待ちとして件数を分ける
- エンゲージメント率は、投稿ごとの平均か合算かを明記する
- 前日と同じ対象の数値が一致するかを照合する
- 改善策の判定では、作業手順への効果か、公開後の反応への効果かを書き分ける
- 日次レポートの節を固定する
- 人の判断を待っている候補の数と、待っている期間を見える場所に出す
AI秘書の考え方について、筆者が教材から採り入れたことと見送ったことはAI社員の教科書を買って採り入れたこと・見送ったことにまとめています。HIDELOGで何を記録しているかははじめての方へから確認できます。
次にやること
SNSの下書きをAIに作らせている人、またはこれから作らせたい人は、まず「下書きを登録した後、誰が・どこで・何を見て、公開されていないことを確かめるか」を短く書き出してみてください。それが書けない場合は、登録後に下書き一覧から読み戻して状態を確かめる工程を足すところから始められます。