Saiを使ったReddit感情分析の全ワークフローをご紹介します。これは理論的な枠組みではなく、Saiがあなたのコンピューター上で実行する実際の一連の動作です。
ステップ1：サブレディットの発見とマッピング 感情分析を行う前に、どのサブレディットに関連する議論があるかを知る必要があります。同じトピックでも、サブレディットによって議論の視点は大きく異なります。
Saiがすること：
Saiはあなたのキーワードに一致するRedditの議論をGoogleで検索し（「[あなたのトピック] site:reddit.com」のようなクエリを使用）、サブレディットマップを作成します：
Input What Sai Extracts Output Product name Subreddits where the product is discussed Ranked list by post frequency and recency Industry keyword Communities discussing the topic Subreddit names + subscriber counts + activity level Competitor name Threads comparing competitors Cross-references between subreddits Pain point Threads where users describe the problem Question patterns + common frustrations
出力例：
トピック：「AIデスクトップエージェント」
r/artificial：30日間で関連投稿12件。トーン：技術的、評価的。 r/LocalLLaMA：投稿8件。トーン：オープンソースに肯定的、プロプライエタリツールに懐疑的。 r/productivity：投稿6件。トーン：実用的、ゼロセットアップソリューションを求める。 r/selfhosted：投稿4件。トーン：プライバシー重視、Docker優先。 r/SaaS：投稿3件。トーン：ビジネス志向、ROI重視。 このマップがあれば、どのサブレディットが重要かを推測するのではなく、分析の焦点をどこに当てるべきか正確に把握できます。
ステップ2：投稿とコメントのスクレイピング Saiがすること：
Saiは関連する各サブレディットを開き、あなたのキーワードに一致する最近の投稿をスクロールし、コメントスレッド全体を読み込みます。これは、ブラウザベースの分析とAPIベースのアプローチを分ける重要なステップです：
APIアプローチ： 投稿のタイトルとトップレベルのコメントを返します。ネストされた返信（最も率直な意見がある場所）は、個別のAPI呼び出しが必要で、それぞれが以下の制限にカウントされます。 1分あたり100リクエストのレート制限 。Saiのアプローチ： 実際のブラウザでスレッドを開き、折りたたまれた返信、「コメントをさらに読み込む」展開、ネストされた議論を含むコメントツリー全体をスクロールします。これが重要な理由： Redditでは、トップレベルのコメントは「ツールXを試しました」と書かれていることがよくあります。しかし、3階層下の返信には「ツールXを6ヶ月間試しましたが、[特定の理由]でツールYに切り替えました」と書かれています。実用的な洞察は、まさにそのネストされた返信の中にあります。
ステップ3：AIによる感情分類 Saiの機能：
各投稿とそのコメントは、肯定的、否定的、または中立的に分類されます。しかし、VADERのようなルールベースのツールとは異なり、Saiは以下を理解するLLMベースの分類を使用します。
皮肉： 「ああ、素晴らしい、また幻覚を起こしてファイルを削除しないAIツールだね /s」は肯定的ではなく、否定的です。条件付きの賞賛： 「Linuxを使用しており、Dockerに慣れているならうまく機能する」は、重要な注意点があるものの肯定的です。比較感情： 「ツールXよりは良いが、ツールYよりは劣る」は、肯定的と否定的な両方のシグナルを含みます。Reddit特有の表現： エンゲージメントの代理指標としてのアップボートパターン、アワードシグナル、コメントカルマ。
ステップ4：テーマ抽出とギャップ分析 ポジティブ/ネガティブな評価だけでなく、Saiは分析されたすべての議論から繰り返し現れるパターンを特定します。
機能への称賛： ユーザーが最も肯定的に言及する機能は何ですか？繰り返される不満： 複数のスレッドでどのような問題が挙げられますか？満たされていないニーズ： ユーザーが明確に存在を望んでいるにもかかわらず、まだ誰も開発していないものは何ですか？競合他社の言及： どのような代替案が、どのような文脈で言及されていますか？テーマ出力例：
Theme Frequency Sentiment Representative Quote Safety/permissions concern 15+ threads Negative "I don't trust an AI agent with access to my entire desktop" Windows support gap 10+ threads Negative "These tools only work on Linux/Mac" Setup complexity 8+ threads Negative "Why do I need Docker just to automate a spreadsheet?" Time savings 12+ threads Positive "Saved me 3 hours on a task I used to do manually every week" Want human-like UX 7+ threads Neutral "I want something that works like a human assistant, not a coding copilot"
ステップ5：ソースリンク付き構造化エクスポート Saiの出力内容：
最終的な成果物は、チャット内、または Googleスプレッドシート へのエクスポート、あるいはその両方として提供される構造化レポートです。
概要タブ： 全体的な感情の内訳（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの割合）、主要なテーマ、重要な洞察生投稿タブ： 感情ラベル、高評価数、コメント数、元のスレッドへの直接リンクを含む、分析されたすべての投稿テーマ分析タブ： 出現頻度、感情分布、リンク付きの代表的な引用を含む、繰り返し現れるトピックすべてのインサイトは元のスレッドに直接リンクされているため、検証し、さらに深く掘り下げることができます。ブラックボックスのような結論はなく、完全な追跡可能性を確保します。
SaiのReddit感情分析ツール はオープンソースです。ワークフローがどのように動作するかを正確に確認でき、ユースケースに合わせてカスタマイズしたり、そのまま使用したりできます。今すぐ sai.workで7日間無料トライアルを 開始し、次のようなプロンプトを試してみてください。
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