StellarArc — AIアイドルPoC 参考資料

現役日本人女性アイドルの Instagram
投稿傾向 × エンゲージメント分析

フォロワー数 TOP100 のうち個人アカウントを持つ 96 名の全フィード投稿を対象に、投稿のやり方（頻度・形式・文体・内容）と反応（いいね）の関係を分析。集計は「アカウント内パーセンタイル」で規模差を補正し、全主張を独立再計算で検証済み。

96 アカウント / 39,325 投稿 2026-07-17 取得スナップショット 直近365日 = 8,428 投稿 検証 40 主張: 反証 0・補正 3

標準投稿ペース（中央値）

週 1.33 本

週1〜2本が業界標準。週3以上は96名中9名のみ

投稿時刻ピーク

21時 JST

単独で18.0%。20〜23時に全体の54%が集中

支配的フォーマット

カルーセル 73%

単発画像は3年で半減（18.7%→9.3%）

最強コンテンツ

記念日・報告

高エンゲージ側出現が低評価側の11倍

1. リアクションが良いのはどんな投稿か

各アカウントの直近365日「いいね上位4件（high）vs 下位4件（low）」960投稿を実画像込みで分類した極値対照。勝率 = そのカテゴリが high 側に出る割合（50%が中立）。

コンテンツカテゴリ別の勝率

記念日・絡み・お出かけが勝ち、告知・宣伝が負ける。物量の多い「私服コーデ」「メディア出演告知」（サンプルの28%）は勝率41%・18%と成果と逆転している。

n はカテゴリ出現数。極値対照設計のため効果量は増幅されている（全投稿分布での差はより小さい）。

写っている人数の効果

「複数人で写る」こと自体に効果がある — collab・記念日投稿を除いて統制しても multi 優位は残る（63% vs solo 49%）。

勝ちコンボ / 負けコンボ（主+副カテゴリ）

「メンバーと遠出」「他グループ共演」が最強。案件・告知の掛け合わせはほぼ確実に負ける。

効く: マイルストーン演出

誕生日・○周年・○万人達成・お披露目などの「節目」投稿は勝率91.7%（lift 11倍）。祝福がコメント・いいねの明確な行動トリガーになる。

効く: キャラ同士の絡み

collab 82.2%・multi写り72.6%。複数キャラを同時運用して絡ませられる AI アイドルは構造的に有利。

効かない: 告知・宣伝の直球

TV/雑誌出演告知は勝率18.3%、グッズ・案件宣伝は20.0%。#pr・メンション付き投稿は自アカウント分布の下位2割に沈む（唯一の頑健なキャプション要因）。

2. フォーマット — カルーセル支配と「フォトダンプ」の台頭

エンゲージでもカルーセルが最強（アカウント内比較で video に +0.05、image に +0.05）。枚数は 7〜9 枚が最良で、10枚超も劣後しない。

投稿タイプ構成の推移（年別シェア %）

単発画像が構造的に衰退。動画は2025年末をピークに反落（ほぼ K-POP 勢の動画急減で説明可能）。

「フォトダンプ」（10枚以上）の伸長

複数枚投稿に占める10枚以上の比率は3年で4.5倍。2024年後半の上限20枚化以降に加速し、最も成長しているフォーマット。

2026H2 は7月中旬までの部分データ。

3. タイミング — 夜9時が業界標準、ただし最適化リターンは小さい

プール集計では夜投稿ほど伸びて見えるが、同一アカウント内で比較すると差は +0.02 に縮む＝ほぼ「誰がその時間に投稿しているか」の構成効果。時間帯・曜日・連投の細かい最適化は優先度が低い。

時刻別の投稿分布（直近365日・JST・全体シェア %）

国内系統は夜集中（ハロプロ81%・坂道62%が19〜22時）、K-POP 勢のみ昼夕・深夜へ分散（19〜22時は34%）。

4. アカウント構造 — 規模より「ファンダムの濃さ」

同一規模帯（10〜30万）でも系統間のいいね率格差は約9倍。規模調整後の上位10は櫻坂4・NiziU3・乃木坂2・=LOVE1 と、外部で濃いファン層を形成済みのフランチャイズに集中する。

フォロワー数 × いいね率の中央値（アカウント別・両対数）

100万未満では「規模10倍で率0.34倍」の負のスケーリングが成立。300万超の K-POP グローバル勢だけが法則を破る。点にホバーで氏名。

いいね数非表示の混入が疑われる 11 アカウント（率がほぼ 0%）と取得不能・混入疑い 3 アカウントは除外（表示 83 点）。

5. AIアイドルPoC への示唆

フォーマット戦略

カルーセル7〜9枚の「フォトダンプ」寄り運用が本命。単発画像は衰退済み。動画はいいね基準では補助（Reels のリーチは別途計測が必要）。

頻度・タイミング

週1〜2本の抑制運用＋夜21時前後で業界標準に合わせる。それ以上の細かい最適化に工数を割かない。頻度を週2超に上げるといいね率は数分の一に落ちる「壁」がある。

コンテンツ配分

節目演出・キャラ間の絡み・お出かけ感を主軸に。フィードで告知・宣伝を主軸にしない（ストーリーズ等の別枠へ）。

KPI ベンチマーク

フォロワー10〜30万帯の中央値いいね率: 全体10%・新興系2%・ファンダム型17%。IG の率は「ファン層をどこで濃く形成したか」の結果変数として設計する。

方法: いいね÷フォロワー数（アカウント間）とアカウント内いいねパーセンタイル（投稿間）で正規化。プール集計とアカウント内比較を突き合わせ、構成効果と投稿手法の効果を分離。コンテンツ分類は960投稿を実画像込みで LLM 分類（分類者にエンゲージ情報は秘匿）。全主張を独立エージェントが再計算検証（反証0・補正3）。

限界: エンゲージ指標はいいねのみ（コメント・保存・リーチ・Reels再生は含まず）。スナップショット時点の累積値であり因果ではない。フィード投稿のみ（ストーリーズ・未グリッドReels除く）。系統別のうちハロプロ n=2・AKB48G n=4・ももクロ n=4 は参考値。

出典: instagram-export による取得データ（2026-07-17）。詳細レポート: Vault「AIアイドルPoC_参考_Instagram投稿傾向分析」。