noteを30日連続投稿して見えてきたこと――「読まれる記事」と「スキがつく記事」の違い

4月1日からnoteを始めて、ちょうど30日連続になります。

正確には、この記事を書いている時点では29日連続投稿ですが、
この記事がnoteで公開されると30日連続となります。

ただ、ここまでくると「30日続けたら見えてくるもの」が、少しずつ分かってきました。

最初は、とにかく毎日書くことで精一杯でした。でも、更新を続けてみると、少しずつ分かってきたことがあります。

それは、自分が書きたい記事と、読まれやすい記事は必ずしも同じではないということです。

そして、もう一つ。

ビュー数が多い記事と、スキがつきやすい記事も、必ずしも同じではないということです。

1.月単位で見ると、「実用系」が強い

私の記事の中で比較的よく読まれているのは、AIやツール活用に関する記事でした。

月間ビュー上位を見ると、上位にはかなりはっきり傾向があります。

【ビューの多かった記事（1位～6位）】

• 私がUpNoteを使う理由
  ビュー：145

• 複数の生成AIをどう使い分けるか――対話を深める3つの方法
  ビュー：127

• AI時代こそ音声入力が重要になるという話
  ビュー：115

• UpNoteの6つの欠点。それでも困っていない話
  ビュー：110

• その資料、AIに入れていい？――大学の生成AI活用で最初に整理したいこと
  ビュー：107

• AIを使ったかどうかではなく、何を引き受けたか
  ビュー：107

つまり、読まれているのは大きく分けると、

• AI活用

• メモ・知的生産

• 大学教育とAI倫理

• ツールの使い分け

このあたりです。
しかも、単なる生成AI紹介ではなく、

「どう使い分けるか」
「何を任せ、何を人間に残すか」
「どこまでAIに入れてよいか」

という、かなり実践と倫理のあいだにあるテーマも読まれています。
こうして並べてみると、かなり傾向が見えてきます。

読まれやすいのは、抽象的なAI論ではありません。

むしろ、

AIやデジタルツールが、日々の仕事や学びや文章作成にどう入り込んでくるのか

を書いた記事です。

ChatGPTやNotebookLMのような大きな話題も大事ですが、note読者が知りたいのは、案外その一歩先なのかもしれません。

• 実際にどう使っているのか

• どんな場面で助かるのか

• どこに気をつけているのか

• どのツールと組み合わせているのか

そういう「使っている人の実感」がある記事は、読まれやすいのかもしれません。

そういった意味では、下記の記事はおすすめです。
2日目に書いた記事ですね。

2.UpNoteの記事が読まれたのは少し意外だった

意外だったのは、UpNoteの記事がよく読まれたことです。

最初の記事は4月6日の「私がUpNoteを使う理由」でした。

それまでは5日間連続でAIに関する記事を書いていました。
正直に言えば、そろそろ違う記事を書いてみようかと軽い気持ちで書いたものでした。

UpNoteは、ChatGPTやNotebookLMほど大きな話題になるツールではありません。それでも、比較的よく読まれました。

これは、単にUpNoteというアプリに関心がある人が多いというだけではない気がします。

むしろ読者は、

実際に文章を書いている人が、どうやってメモを取り、情報を整理し、記事や研究につなげているのか

に関心を持っているのではないか。

つまり、ツール紹介というより、知的生産の裏側が読まれているのだと思います。

ニーズがありそうだったので、noteのマガジンにまとめてみました。
是非ご覧ください。

3.ビュー数とスキ数は、少し違う

もう一つ分かってきたのは、ビュー数とスキ数は同じではないということです。

ビュー数が伸びやすいのは、入口が広い記事でした。

タイトルを見たときに「ちょっと気になる」と思われやすいのかもしれません。また、ハッシュタグも人目に付きやすかったのかもしれません
（とはいえ、初期はあまりハッシュタグをうまく使えていませんでしたが
・・・。）

一方で、スキがつきやすいのは必ずしも上記の特徴と一致しませんでした。

【スキの多かった記事（1位～6位）】

【初心者向け】レポート・卒論のための「論文検索サイト」使い分けガイド
スキ：4　ビュー：76

AIを使ったかどうかではなく、何を引き受けたか
スキ：3　ビュー：107

AI時代こそ音声入力が重要になるという話
スキ：3　ビュー：115

UpNoteの6つの欠点。それでも困っていない話
スキ：3　ビュー：110

「なぜか噛み合わない」には理由がある：ワークショップの質を決める「流れ」の…
スキ：3　ビュー：78

AIが作業を肩代わりする時代に、大学教育は何を人間に残すのか
スキ：3　ビュー：95

「【初心者向け】レポート・卒論のための『論文検索サイト』使い分けガイド」は、ビュー数だけで見ると突出しているわけではありません。
でも、スキは最も多く頂きました。

これは、ありがたいと同時に、個人的には面白い発見でした。

読者が読み終えたあとに、

「これは役に立った」
「あとで見返したい」
「誰かに紹介できそう」

と思える記事なのかもしれません。

また、地味だけど汎用的で、基礎を重視したテーマをnote記事で書くことの重要性も改めて感じました。

「私がUpNoteを使う理由」は143ビューで月間ビュー1位ですが、スキは2でした。
一方で、
「【初心者向け】レポート・卒論のための『論文検索サイト』使い分けガイド」は73ビューながらスキが4で最多です。

つまり、

ビュー数は「どれだけ入口になったか」を示し、
スキ数は「読んだ人がどれだけ反応したか」を示している、
と分けて見るとよさそうです。

もちろん、単純には言えません。
でも、そんな違いがあるように感じています。

4.すぐ読まれる記事と、後から効いてくる記事がある

もう一つ感じているのは、記事には「すぐ読まれる記事」と「後から効いてくる記事」があるということです。

AIやツール活用の記事は、比較的すぐに読まれます。

一方で、私が書いている大学進学、地域、キャリア教育に関する記事は、少し違います。

たとえば、ビューの多かった記事の続き（7位～10位）は以下の順位でした。

【ビューの多かった記事（7位～10位）】

• 大学進学に伴う東京一極集中：神奈川・千葉・埼玉は「受け皿」でもある
  ビュー：98／スキ：2

• 大学進学に伴う東京一極集中：茨城県は「流出県」だけでは語れない
  ビュー：98／スキ：1

• 自県進学率だけでは見えないこと――朝日新聞コメントをきっかけに考えた、地域の大学の見方
  ビュー：98／スキ：1

• 大学進学に伴う東京一極集中：地方からの視点、東京からの視点
  ビュー：94／スキ：2

これらは、短期的に大きく伸びる記事ではないかもしれません。でも、テーマとしては寿命が長い。

• 地域の大学をどう見るか

• 大学進学に伴う移動をどう考えるか

• 自県進学率という数字をどう読むか

• 東京一極集中をどの視点から捉えるか

こうしたテーマは、流行とは別のところで、後から読まれていく可能性があります。

ちなみに、これらの記事はちょうど新聞記事に私のコメントが掲載された4/19の前後で公開していたものです。

また、反応については来月末にまた確認してみたいと思いますが、noteでは短期的な反応だけで記事の価値を判断しない方がよいものもあると思います。

これらの記事は「大学進学に伴う東京一極集中と自県進学率」というnoteのマガジンとしてまとめてみました。是非ご覧頂ければと思います。

5.30日続けて、自分の3つの柱が見えてきた

30日近く投稿してみて、自分のnoteには大きく3つの柱があると感じています。

一つ目は、AI時代の知的生産術です。

ChatGPT、NotebookLM、Claude、Gemini、UpNote、音声入力。
こうした道具を、仕事や研究や文章作成の中でどう使うのか。
これは、今のところ一番読まれやすいのかもしれません。

二つ目は、大学生・院生向けの学び方ガイドです。

論文検索、文献の読み方、レポート作成、卒論、学会参加。
これらのように、地味だけど基礎を大事にした記事も育てていきたいと思います。

三つ目は、データで考える大学・地域・キャリア教育です。

自県進学率、東京一極集中、高校キャリア教育、大学生調査。
これは、長く研究してきたという意味で私の専門性が出やすい柱です。

すぐに大きく伸びるとは限りません。
でも、長く読まれる可能性があります。

この3つの柱が見えてきたことは、30日連続投稿の大きな収穫でした。

6.毎日投稿は、書く訓練であり、観察の訓練でもある

毎日投稿というと、「続けられるかどうか」が注目されます。
もちろん、それは大事です。
でも、実際にやってみると、毎日投稿は「書く訓練」だけではありませんでした。

それは、観察の訓練でもあります。

• 自分は何を書くと筆が進むのか

• どの記事が読まれるのか

• どの記事にスキがつくのか

• どの記事はすぐには伸びないが、自分にとって大事なのか

• 読者は、どの入口から自分の記事に入ってくるのか

noteを始めてまだ一か月ですので、一喜一憂する必要はないのですが、
データを取り続けることにより、多ければ多いなりに、少なければ少ないなりに有益なフィードバックになります。

「こうするとあまりうまくいかないのかも」
これが分かることも含めて学びになります。

つまり、何が失敗なのかという、失敗の概念が変わります。
「実験できただけよかったじゃないか」となります。

こうしたことは、頭で考えているだけでは分かりません。

• 実際に出してみる

• 数字を見る

• でも、数字に振り回されすぎない

• また書く

この繰り返しの中で、自分の発信の輪郭が少しずつ見えてくるのだと思います。

おわりに

noteを30日近く続けてみて、強く感じたことがあります。

それは、書き続けることで、記事が増えるだけではなく、
自分が何者として読まれているのかが少しずつ見えてくるということです。

私の場合は、現時点では、

• AI時代の知的生産術。

• 大学生・院生向けの学び方。

• データで考える大学・地域・キャリア教育。

このあたりが、少しずつ柱になってきました。

もちろん、まだ30日です。

大きなことを言うには早いかもしれません。

でも、30日続けると、少なくとも「何となく書いている状態」からは一歩進みます。

何が読まれるのか。
何に反応があるのか。
何はすぐには伸びないけれど、自分にとって大事なのか。

そうしたことが、少しずつ見えてきます。

「毎日書くこと」は、発信というより、自分の関心の地図を描くことだったことに近いと思っています。

その上で、自分の書くテーマと、読者の関心がどこで重なるのかを観察すること。

そこに、連続投稿の意味があるのだと思います。

PS：ひとまずは30日連続まで来れたので、次は60日連続を目指します。（もし、100日連続できたら、週4～5日ぐらいにペースを落とそうかと。。。）