同じジャンルの競合アカウントを自動調査し、「どんな投稿がバズるか」のパターンを見つけます。

リサーチの作成

1. 左メニュー「リサーチ」→「新規リサーチ」
2. アカウントを選択（どのアカウントのジャンルで調べるか）
3. CLIを選択（Claude Code を推奨）
4. 対象アカウント数（10推奨）— 何アカウント調べるか
5. 抽出投稿数（10推奨）— 各アカウントから何件バズ投稿を取るか
6. 「リサーチを保存」を押す

リサーチの実行

1. 保存したリサーチの「AIでリサーチ実行」を押す
2. AIがDuckDuckGoで競合アカウントを検索 → 各アカウントのバズ投稿を分析
3. 数分〜10分かかる（アカウント数×投稿数による）
4. 完了したら結果を確認。次に「型を分析してナレッジ化」を押す

ナレッジ化

リサーチ結果からAIがバズの「型（パターン）」を抽出し、ナレッジカードとして保存します。これが投稿生成の素材になります。

ナレッジカードは「この型で投稿するとバズりやすい」というAIへの指示書です。

カードの見方

• カード名 — パターンの名前（例:「ストーリー型・共感誘引」）
• カードタイプ — 構成型・CTA型・ストーリー型など24種類
• スコア — 0〜100点。高いほどバズりやすいと判断されている
• 使用回数 — このカードで何回投稿したか
• 有効/無効 — 無効にすると投稿生成で使われなくなる

手動で操作できること

• カードの有効/無効切り替え — 使いたくないパターンをOFFにできる
• カードの内容を編集 — AIが生成した型を手動で調整できる
• カードの新規作成 — 自分でパターンを書いて追加できる
• カードの削除

カードの種類（手動 vs 自律運用）

ナレッジアップロード 新機能

テキスト・PDF・Word ファイルを直接アップロードして、その内容から AI に「投稿の型」を自動生成させる機能です。リサーチを介さず、手元の資料・書籍・メモから直接ナレッジを作れます。

対応フォーマット

• .txt / .md — そのままテキスト抽出
• .pdf — pypdf で本文抽出
• .docx — python-docx で本文抽出

使いどころの例

• 運用方針メモ — 「うちはこういう投稿はNG」「このトーンで」と書いた .md を入れる
• 商材資料 — サービスの PDF パンフレット / 営業資料を入れて、その内容に沿った投稿の型を作る
• 競合の名作集 — バズ投稿のスクショ書き起こしを .txt にまとめて入れる
• 書籍からの抽出 — マーケ本や心理学本から「使えるフレーズ」だけを .md にして入れる

使い方

1. 左メニュー「ナレッジ」→ ナレッジアップロードのパネル
2. カテゴリを作成（例: 「商材A 営業資料」「運用ルール」）— アカウント単位でも全アカウント共通でも可
3. カテゴリの「ファイルを追加」で対象ファイルを投入 → 自動でテキスト抽出
4. 「投稿の型を生成」ボタン → AI が抽出テキストから「投稿パターン」をナレッジカードとして自動生成
5. 生成されたカードは通常のナレッジカードとして使える（PDCA でスコア更新も対象）

投稿の作成手順

1. 左メニュー「投稿」→ フォームに入力:
   • アカウント — どのアカウントで投稿するか
   • CLI — Claude Code を選択
   • 投稿モード — 「直投稿」（すぐ投稿）or「予約」（時間指定）
   • 投稿指示 — AIへの指示（例:「AIツールの活用法について教育的な投稿」）
2. 「ジョブを保存」を押す
3. 「本文を生成」を押す → AIがナレッジカードとジャンルを参考に投稿文を作成
4. 生成された本文を確認・必要なら手動で編集
5. 「今すぐ実行」で投稿（実際に Threads へ投稿されます）

投稿モードの違い

• 直投稿 — 「今すぐ実行」で即座に投稿される
• 予約投稿 — 日時を指定すると、スケジューラがその時刻に自動投稿

スレッド投稿（連投）

1つの投稿が500文字を超えたり、AIが「---」区切りで複数パートを生成した場合、自動でスレッド（連投）として投稿されます。

自分の投稿にコメントが来たとき、自動で返信する仕組みです。

返信ルールの作成

1. 左メニュー「返信」→「新規ルール」
2. アカウントを選択
3. キーワードを設定 — コメントにこの単語が含まれたら返信する（空欄 = 全コメントに返信）
4. 返信テンプレートを書く:
   • 固定テキスト: そのまま返信される
   • {{ai}} を含める: AIがコメント内容に合わせて返信文を生成
   • {{username}}: コメント者のユーザー名に置換
5. 「保存」を押す

返信の仕組み

投稿別返信（自律運用で自動作成）

自律運用で投稿すると、その投稿に対して自動で「全コメントにAI返信」設定が付きます。手動で設定する必要はありません。

シナリオ分岐型自動リプライ 新機能

キーワードトリガーで起動する 多段ステップ配信 です。「ある特定の単語が含まれるコメント」に対して、複数の返信を時間差（Day-N方式）で自動送信できます。

使いどころの例

• 資料請求の自動誘導 — 「資料」というコメントに対して、すぐ DM 案内 → 1日後に補足 → 3日後にフォロー の3ステップで配信
• 濃いリードの育成 — 「興味あります」コメントに対して、初日に詳細 LP リンク → 2日後にお客様の声 → 5日後に限定オファー
• サポート1次受け — 「使い方」コメントに対して、即時にチュートリアル動画 → 翌日に FAQ ページ

シナリオの作成

1. 左メニュー「返信」→ シナリオパネルの「新規シナリオ」
2. アカウントを選択
3. トリガーキーワードを設定（部分一致 / 完全一致 / 正規表現）
4. ステップを追加:
   • 各ステップに「待機時間（時間単位）」と「メッセージテンプレート」を設定
   • テンプレ内で {{ai}} や {{username}} も使える
5. 「シナリオを保存」を押す

動作の仕組み

アプリ起動時に表示される画面で、全アカウントの状態が一目でわかります。

表示される情報

• アカウント一覧 — 各アカウントの認証状態・運用モード・直近の投稿
• 予約投稿 — 今後の予約済み投稿の一覧
• フォロワー推移グラフ — 過去のフォロワー数の変化
• 投稿パフォーマンス — 最近の投稿のビュー・いいね・返信数

認証アラート

トークン期限切れや認証エラーがあるアカウントは、画面上部にバナーで警告が表示されます。

ONにする前の最低条件

• 設定画面: スケジューラ ON
• アカウント: OAuth認証済み / 発信ジャンル入力済み
• ナレッジ: 有効なカード最低1枚（3枚以上推奨）
• CLI: Claude Code が検出済み

切替手順

1. 左メニューの 「アカウント選択」（自律運用セクション）を開く
2. 対象アカウントの 「自動に切替」 を押す
3. 確認ダイアログで「OK」

自律運用の設定（左メニュー「設定」自律運用セクション）

• 1日の投稿目標数 — 最初は3件がおすすめ
• 投稿時間帯 — 例: 09:00〜21:00
• 最低投稿間隔 — 60分がおすすめ（連投防止）

公開前の確認

投稿は実際に Threads へ公開されます（シミュレーションはありません）。不安な場合は、まずスケジューラを OFF にして「投稿」画面で手動生成し、AIモニター画面で生成内容を確認してから自律運用を ON にすると安全です。

AutoPlannerは5分ごとに全自動アカウントに対して4フェーズのサイクルを実行します。

Phase 1: ASSESS（状況把握）

AIは以下の情報をすべて読み込みます:

• 今日の投稿数（手動・自動・キュー含む全合計）
• 前回投稿からの経過時間
• 予約投稿の予定
• 投稿時間帯の設定（例: 9:00〜21:00 JST）
• AI予算の残り

Phase 2: DECIDE（判断）

以下の順番でチェックし、1つでもNGなら投稿しません:

Phase 3: POST（投稿）

1. 投稿目的を選ぶ（不足している目的を優先 = deficit計算）
2. ナレッジカードを選ぶ（スコアが高いほど選ばれやすい）
3. 失敗パターンを読み込む（「これはやるな」リスト）
4. AIで投稿文を生成
5. 投稿実行（実際に Threads へ投稿）
6. 自動返信設定を作成（投稿へのコメントにAIが返す）

Phase 4: SUPPORT（支援タスク）

• リサーチが必要なら自動実行（条件は後述）
• ナレッジカード抽出（リサーチ完了後に自動）
• 競合エンゲージメント（ON設定時のみ）
• メトリクス取得（フォロワー数・投稿パフォーマンス）

AIは投稿目的（集客・機能的価値 / 集客・自由型 / 引用 / 教育 / ファン化 / 代弁・共感 / 関係構築 / 収益・リストイン / 告知）の配分に基づいて、今日足りていない目的を優先的に選びます。配分はフォロワー数のフェーズ別マトリクスを起点に PDCA で自動調整されます。

5つの投稿目的

• 教育（education） — 知識・ノウハウを教える投稿
• 交流（interaction） — 質問・アンケートなどエンゲージメントを誘う投稿
• 共感（empathy） — 体験談・感情を共有する投稿
• ブランド（branding） — 実績・専門性をアピールする投稿
• エンタメ（entertainment） — 面白い・癒される投稿

例: 今日の目標3件で1件投稿済み（教育）の場合

この比率はPDCA分析で自動調整されます。エンゲージメントが高い目的の比率が上がり、低い目的の比率が下がります。

自律運用で自動生成されるカードの種類

• リサーチ由来 — 競合分析で見つけたバズパターン（初期スコア50）。手動リサーチでも作られる
• 勝ちパターン — リサーチの中で最もバズった投稿の分析結果。手動リサーチでも作られる
• PDCA学習 — 日次PDCA分析から生まれた成功パターン（スコア60）★自律運用のみ
• 失敗パターン — 成績が悪かった投稿の「やるな」リスト（スコア30）★自律運用のみ
• 他アカウント参考 — 他のアカウントで成功した戦略の参考（スコア35）★自律運用のみ

スコアの動き方（改善ループ = 10分ごと自動実行）

過去30日の投稿実績を見て、カードごとの平均エンゲージメントをスコア（0〜100）に変換します。

• スコアが高い → 投稿時に選ばれやすい → さらにデータが溜まる → スコアが精緻化
• スコア20未満 → 自動で無効化（もう使われなくなる）
• PDCA学習カードは30日経つと自動引退（古い学びは捨てて新しい学びへ）
• アクティブカードは最大30枚まで。超えたら低スコアから引退

カード選択の仕組み

スコア加重ランダム。スコア80のカードはスコア20のカードより4倍選ばれやすいが、最低重み10があるので低スコアにもチャンスあり。完全にランダムではなく、実績に基づいた確率選択です。

毎日1回、設定した時刻（デフォルト9時 JST）にAIが前日の投稿を分析します。

AIが見ているもの

• 前日の全投稿のビュー数・いいね・返信・リポスト
• フォロワーの増減
• 前回・前々回のPDCA分析結果（学習の連続性を保つ）
• 現在の投稿目的ミックス比率
• アクティブなディレクティブ（ユーザーからの指示）

AIが変えるもの

• 投稿目的ミックスの比率を調整（各目的は最低5%を保証、急激な変動は防ぐ）
• 成功パターンカードを作成（エンゲージメント上位の投稿から学習）
• 失敗パターンカードを作成（エンゲージメントが上位の1/3以下の投稿）
• 他アカウントとのクロス学習（Aで失敗してBで成功した戦略を参考カード化）

自動リサーチのトリガー

分析結果に「低下」「不足」「苦戦」等のネガティブワードが含まれると、自動で競合リサーチを再実行します。

ディレクティブ（運用指示）

自律運用画面から「ディレクティブ」を追加すると、AIの投稿内容に影響を与えます。例: 「今週はAI活用の具体事例を重点的に」「CTAに必ずこのURLを入れて」など。期間指定も可能。

以下のいずれかの条件を満たすと、AIが自動でリサーチを実行します:

• まだ1回もリサーチしたことがない
• 前回のリサーチから7日以上経過（設定変更可能）
• 有効なナレッジカードが3枚未満（材料不足）
• 勝ちパターンカードが存在しない
• PDCA分析がネガティブな結果を検出した

リサーチの流れ

PDCA分析とは別に、10分ごとにナレッジカードのスコアを実績ベースで更新する仕組みです。AIは使わないため費用はゼロです。

PDCA分析との違い

10分ごとにやっていること

ログの見方（AIモニター）

「改善ループ完了: 0枚のカードスコア更新, 10件分析」のようなログが表示されます。

• ○件分析 — メトリクス付きの投稿を何件見たか
• ○枚のカードスコア更新 — 実際にスコアが変わったカードの枚数

「0枚更新」でも異常ではありません。スコアを変えるほどの新しいデータがなかった、または最低投稿数（デフォルト3件）に満たないカードばかりだった場合です。

登録済みアカウントの運用モードを手動⇔自動で切り替える画面です。

• 「自動に切替」→ そのアカウントの自律運用が開始される
• 「手動に切替」→ 自律運用が停止し、手動運用に戻る

切替はいつでも可能。自動→手動にしても、これまでの投稿やデータは消えません。

自動アカウントごとの今日の投稿数・目標達成率・直近の投稿一覧が表示されます。

• 目標に対する進捗がプログレスバーで見える
• 各投稿のパフォーマンス（ビュー・いいね・返信）も表示

この画面ではアカウント別の運用設定も行います:

• 投稿スケジュール — 1日の投稿目標数・投稿開始/終了時刻・最低投稿間隔
• 投稿ミックス — 投稿目的の配分比率
• バズ投稿ストック — 高パフォーマンス投稿の再利用設定
• 競合エンゲージメント（ショット版のみ）— 競合アカウントへの自動いいね/コメント等
• ディレクティブ — このアカウントへの個別指示の管理

AutoPlannerの全行動がログとして記録されます。「AIが何を考えて何をしたか」がわかる重要な画面です。

• 投稿生成・スキップの判断理由
• ナレッジカードの選択・PDCA分析の結果
• リサーチの実行状況
• エラーの詳細

「AIが何を作ったか」をここで確認できます。投稿は実際に Threads へ公開されるため、自律運用を始める前の確認に使うと安全です。

毎日のPDCA分析結果の履歴が見られます。

• AIの分析テキスト（何がうまくいって何が課題か）
• 投稿目的ミックスの変化
• 作成された成功/失敗パターンカード

カードをクリックすると分析の全文が展開されます。

全アカウント共通の自律運用システム設定を調整する画面です。
※ アカウント別の投稿目標数・時間帯・間隔・投稿ミックス・競合エンゲージメント・ディレクティブは、この画面ではなく「運用ダッシュボード」にあります。

• 1日の AI 呼び出し予算と超過時の動作
• メトリクス自動更新の間隔
• リサーチ自動実行の間隔
• 投稿失敗時のリトライ回数
• PDCA分析の有効/無効・分析対象日数
• AutoPlanner / 改善ループ の実行間隔

全ての自動処理が停止します。予約投稿・自律運用・自動返信はアプリが起動している間だけ動きます。PCのスリープ中も停止します。次回起動時に自動的に再開しますが、停止中に「投稿すべきだった分」を追いつきで投稿する機能はありません。

Claude Code の場合の目安:

• 投稿1件の生成: 約$0.02〜0.05（約3〜8円）
• PDCA分析1回: 約$0.03〜0.05（約5〜8円）
• リサーチ1回: 約$0.10〜0.30（約15〜50円）※アカウント数による
• 1日3投稿+PDCA: 約$0.10〜0.20（約15〜30円/日）
• 1日15投稿+PDCA+リサーチ: 約$0.50〜1.00（約75〜150円/日）

AI予算上限（デフォルト100回/日）で上限を設定できます。

どちらも同等に利用できます。 設定画面で「CLIを検出」したあと、テーブルの「動作確認」ボタンで PONG 応答を確認すれば本番運用可能です。

アカウントごとに使う CLI を切り替えたい場合は、アカウント編集の「優先AI CLI」で個別に指定できます。投稿生成・PDCA・リサーチの既定値がそのアカウントの設定に追従します。

「アカウント」画面の 「Threadsと連携する」ボタンを押すだけです。Meta App の作成や Redirect URI の設定は不要で、HTTPS 終端と認証コードの受け渡しはサーバー側の中継で処理されるため、http://localhost 環境でもそのまま連携できます（ngrok や GAS は不要です）。

• ボタンを押すと新しいタブで Meta の認証画面が開きます
• 「許可する」を押すと数秒〜十数秒でトークンが自動取得・保存されます
• 長期トークンは期限前にスケジューラが自動更新します

うまくいかない場合は、認証完了後に元のタブへ戻り、必要なら「認証コードを手動で交換する」ボタンを使ってください。

主要データ（投稿・アカウント・設定・ナレッジ等）は data/threads_control_center.sqlite3 に保存されています。ショット版では、人格(UNIT)や画像などのユーザーデータは C:\ThreadoData（workspace=人格 / media=画像）に分かれて保存されます。

• バックアップ: アプリを停止した状態で data/ フォルダと C:\ThreadoData をコピー
• 移行: 新しいPCにアプリフォルダ＋C:\ThreadoData をコピーすればそのまま動きます
• 復元: 両方を差し替えてアプリを再起動

考えられる原因と対処:

• 時間帯と間隔の制約 — 12時間で60分間隔なら最大12件。目標を下げるか間隔を短くする
• 遅い時間に起動 — 18:00起動で21:00終了なら3時間で最大3件。追いつき機能はない
• AI予算上限に到達 — AIモニターで「budget」系のログを確認。上限を上げるか不要なAI呼び出しを減らす
• ナレッジカード不足 — 有効なカードが0枚だと投稿を作れない。リサーチを実行してカードを増やす
• AI生成エラー — AIモニターでエラーログを確認。CLI認証切れやAPI上限の可能性

はい、可能です。アカウントごとに手動/自動を個別に設定できます。

• 各アカウントが独立して5分サイクルを回す
• 投稿目標・時間帯・ミックス比率はアカウントごとに別設定
• PDCA分析ではアカウント間のクロス学習（Aで成功した戦略をBに参考カードとして共有）も自動で行われる