XはAIエージェントが使えるインターフェースを提供した。それを自分の投稿に向けてみた

X（旧Twitter）は最近、AIエージェントがプラットフォームデータと対話できるホスト型MCPサーバーを開始しました。MCPは、言語モデルにツールをプラグインするためのプロトコルで、モデルは投稿の検索、ブックマークの管理、トレンドの取得などが可能です。この動きにより、ユーザーはAIアシスタントを通じて自分のアカウントデータに直接問い合わせることができ、手動でのエクスポートやカスタムスクリプトの作成が不要になります。

ブログ著者のダニエル・レメイアは長年Xを利用してきましたが、最近、自身の投稿習慣を調べるためにAIコーディングエージェントをXのMCPサーバーに接続しました。2026年5月中旬から7月中旬までの約60日間に、彼は435件の非リツイート投稿（オリジナル投稿、返信、X記事を含む）を公開していました。エージェントはMCPツールを介してこれらの投稿を取得し、公開指標（いいね、ビュー、リポスト）を収集して簡単な分析を実行しました。

レメイアはまず、投稿を現地時間（アメリカ/トロント、東部時間）の時間帯ごとに分類し、各時間帯の投稿数とビューの最小値、中央値、最大値を計算しました。その結果、彼の投稿は午前中に集中していることがわかりました。特に午前9時から10時の時間帯には58件の投稿があり、中央値ビューは1,067回で、全時間帯の中央値188回を大きく上回りました。これは朝の投稿がより効果的であることを示唆しています。

次に、文字数で分類したところ、ほとんどの投稿は短い（返信は数十文字程度）ことがわかりましたが、長い投稿のエンゲージメントは著しく高いことが判明しました。例えば、300〜325文字の投稿のいいねの中央値は46.5であったのに対し、0〜25文字の短い返信の中央値は1でした。レメイアは自身の「真面目な」投稿の多くがこの文字数帯に集中していると指摘しています。

さらに、最もいいねを集めた投稿の種類をAIに特定させたところ、AIと専門家の論争、SIMDスタイルのデータ並列処理の標準ライブラリへの追加、SIMDアクセラレーションによるデータ処理、Nvidiaハードウェア、大学でのAIチート検出、C++契約といったトピックが挙げられました。

レメイアが強調するのは、ワークフローの簡便さです。彼は手動でCSVをエクスポートしたりExcelを開いたりすることなく、XのMCPサーバーに接続されたAIエージェントに質問するだけで分析を完了できました。この能力はソーシャルメディアアカウントの分析にとどまらず、バグトラッカー、ログ、論文の草稿、コードベースなどにも応用可能です。このイノベーションは、AIエージェントがデータ分析や自動化タスクにおいて持つ大きな可能性を示しています。