AIと一緒に作るInstagram分析プログラム｜Pythonで投稿データを“見える化”してみた

こんにちは、pekopokoです。

前回の記事では、

を作りました。

今回はその続きとして、集めたデータをAIと一緒に分析・可視化するプログラムを完成させました。

この記事では、

を中心にまとめています。
実際のコードやコマンドは、noteで公開しています。

データの正体：Instagramの「投稿履歴」を数字に変える

今回使っているデータは、前回自動取得した以下の情報です。

以前作ったデータ収集プログラムでこれらをGoogleスプレッドシートに記録し、

それをPythonで読み込んで分析します。

データが溜まっていくほど、「自分のアカウントの癖」がはっきり見えてくるのが面白いところ。

今回の開発では、ChatGPTにエラーの原因を相談したり、コードの整形を任せたりしながら進めました。

まるで隣にプログラマーがいるような感覚で、**“AとI共同開発”**という言葉がぴったりでした。

すると、こんなふうに**「どの時間帯に投稿すると伸びやすいか」**が一目でわかるようになります。

グラフ例：深夜3時や4時にもにみられている傾向にある、と出ていますね。これは厳密には日本時間が適用されていなかっただけでした。このあと修正して日本時間を適用しています。

このあたりのグラフ作成部分やコマンドは、noteの有料パートで詳しく解説しています。

AIとの対話は何度か繰り返していると、冒頭の会話部分をAIが忘れちゃったりします。

なので、

対人間でもコミュニケーション不足で起こりうるようなことはAIでもふつうにおこるんです。

それでもAIはこちらがわからないことや見落としているエラーも根気良く相談に乗ってくれます。

質問すれば即答してくれるAIは、副業時間が限られている人にとって最高の開発パートナーだと改めて思いました。

ただデメリットもあります。

AIは聞かれていないことまでは配慮しません。

なので先ほど「ヒートマップを出力するとき日本時間になっていなかった」

と書きましたがまさにこのことで、AIには気を利かせるということはまだまだ難しいんです。

そこは人間側が気づいて指摘する必要もあるんです。

分析というと難しそうに感じますが、実際は
「データを整える → 可視化する → 気づきを得る」
というシンプルな流れです。

私自身も分析に関する知識はありません。これもAIに提案してもらって、

しかもヒートマップ（一番リーチが多い時間を色で見える化）にしてわかりやすくしてもらいました。

AIを使えば、コードを自分で完璧に理解していなくても、目的に合わせて少しずつ作り足していける。

Instagramを「感覚」ではなく「数字」で見つめ直す第一歩として、ぜひ試してほしいです。

さらに興味のある人ならどうしてこのコードで動くの？　と相談すれば親切にAIは教えてくれますよ。

記事内で紹介したPythonコード・コマンド、

そしてヒートマップ生成の完全版は、

こちらのnoteで公開しています👇