XがAI搭載アルゴリズムを公開！「For You」フィードの仕組みとSNS運用への影響とは？
- 株式会社ビーステップ
- 2 日前
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 この記事の著者 | 山口巧己 地方×SNSマーケティングのスペシャリスト 大学在学中からSNSを独学し、父の車屋やインターンでのアウトドアブランドのSNS運用を行い、認知拡大・販売促進の向上、副次的に採用への貢献。この経験から紹介での依頼をいただき、大学4年生でフリーランスとして活動。 卒業後、WEBベンチャー企業で新規顧客開拓の営業へ従事する傍ら、フリーランス活動を継続。入社9ヶ月で退職し、独立。これまでの支援社数は50社を超える。 運用の"代行"ではなく、クライアントの経営戦略から逆算して結果へ繋げるためのSNSマーケティングが得意。 いい商品・サービス・会社を広めることが好きなSNSマーケオタク。 |
「なぜ自分の投稿は伸びないのか？」X（旧Twitter）を日常的に使っている中で、そんな疑問を感じたことはありませんか？
その答えは、2026年1月に公開されたXの最新AIアルゴリズムに隠されています。イーロン・マスク氏の主導のもと、「For You」フィードの仕組みがGitHub上で明らかになり、どのような投稿が優先的に表示されるのか、そのロジックが可視化されました。
本記事では、コードの中身をもとに、表示順位を決める仕組みや評価シグナル、企業やクリエイターが取るべき対応策までを具体的に解説します。
「運ではなく戦略」で表示を獲得したい方にこそ、ぜひ読んでいただきたい内容です。
Xが最新アルゴリズムコードを公開｜背景と目的 |
Xが「For You」フィードの最新アルゴリズムをGitHub上で公開しました。これにより、投稿がどのように選ばれ、どのように表示順位が決まるのかという内部プロセスの一端が明らかになりました。
今章では、このコード公開の背景と目的について、以下の3つの観点から解説します。
GitHub公開の経緯とイーロン・マスク氏の発言
xAIとの連携とColossusデータセンターの役割
オープンソース化による透明性と今後の更新方針
こうした取り組みは、透明性の向上とアルゴリズム改善に向けた重要な一歩といえるでしょう。
GitHub公開の経緯とイーロン・マスク氏の発言
XのアルゴリズムコードがGitHubで公開されたのは、透明性を掲げたイーロン・マスク氏の方針に基づくものです。この発表は2026年1月に行われ、マスク氏は「すべてのユーザーが表示内容の決定プロセスを理解できるようにする」と明言しています。
なぜならば、過去にも同氏は同様の約束をしており、実際にTwitter（旧X）のアルゴリズムを公開した経緯があるためです。今回の公開もその延長線上にあると捉えられています。
例えば、2023年に初めてアルゴリズムを公開した際は更新が止まったままでしたが、今回のバージョンでは「4週間ごとの更新」も予定されており、より継続的な開示が期待されています。
このように、Xは過去の反省を踏まえ、透明性を高める姿勢を明確にしています。
xAIとの連携とColossusデータセンターの役割
Xの最新アルゴリズムは、同社が立ち上げたAI企業「xAI」によって開発・運用されています。このアルゴリズムは、米メンフィスのColossusデータセンターにある20,000台のGPUによって処理されており、毎日6億人以上のユーザーのタイムラインに影響を与えています。
その理由は、AIによる意思決定の自動化を進めるためです。人の手によるチューニングなしに、ユーザーの行動データに基づいてコンテンツの選定が行われているという点は、他SNSとの差別化にもなります。
実際にxAIではAnthropic社の開発支援AIを使っていたこともありましたが、これが停止されたことにより一部のランキング精度が変化したとの指摘もあります。
つまり、Xのアルゴリズムは完全自動化に向けた挑戦の最前線にあり、その運用基盤には高い技術的背景があるのです。
オープンソース化による透明性と今後の更新方針
アルゴリズムのオープンソース化は、Xにとって透明性の象徴とされています。コードの公開だけでなく、開発者向けノートやアップデート履歴も含めて情報開示を進める方針が示されています。
なぜなら、これまでのSNS業界ではブラックボックス化が常態化しており、ユーザーが「なぜこの投稿が表示されたのか」を知る術がなかったからです。Xはそれを打破しようとしています。
たとえば、今回の公開では「For You」フィードにおける投稿選定ルールの概要が明らかになったほか、将来的にはより多くの評価指標やモデルの重みも共有される可能性があります。
今後、ユーザーや開発者によるフィードバックを受けながら、より透明性の高いSNSへと進化していくことが期待されます。
「For You」フィードの仕組みとは？｜ThunderとPhoenixの2構成 |
項目 | Thunder（フォロー中） | Phoenix（フォロー外） |
データ参照元 | フォロー中のアカウント | フォロー外の投稿＋ユーザーの行動履歴 |
目的 | 関係性に基づいた投稿の抽出 | 関心予測による最適化 |
技術的手法 | 過去のエンゲージメント履歴に基づく | AIによる興味関心のスコアリング＋学習モデル |
表示バランスの工夫 | 同一ユーザー連投の抑制 | 多様な話題・投稿主の抽出 |
Xの「For You」フィードは、フォロワーに関係なくユーザーごとに最適化された投稿が表示される仕組みです。アルゴリズムコードの公開により、その裏側には2つの主要な要素「Thunder」と「Phoenix」が存在することが明らかになりました。
ここではそれぞれの特徴を解説していきます。
Thunder：フォロー中アカウントからの投稿抽出
Phoenix：AIによる興味関心の予測とカスタマイズ
「滞在時間」「動画視聴」など新たな強化指標とは？
従来のSNSとは異なり、XのフィードはAIによる個別最適化が高度に進められているのが特徴です。
Thunder：フォロー中アカウントからの投稿抽出
Thunderは、ユーザーがフォローしているアカウントからの投稿を分析・選別するコンポーネントです。その主な役割は、過去のエンゲージメント履歴をもとに、ユーザーが高い関心を示しそうな投稿を優先的に表示することにあります。
なぜならば、既に興味を持っているアカウントからの投稿の方が、ユーザーにとって関心度が高くなる傾向があるからです。ただし、Xは「クリエイターの多様性」も重視しており、同一投稿者による投稿が連続して表示されないように調整されています。
実際に、フォロワーの「おすすめ」タイムラインに表示される投稿数は1日あたり20〜30件程度に制限されており、より厳選された投稿が表示される仕組みとなっています。
このようにThunderは、ユーザーがすでに築いている関係性を活用しつつ、表示の多様性を保つ役割を担っています。
Phoenix：AIによる興味関心の予測とカスタマイズ
Phoenixは、ユーザーが過去にエンゲージメントした投稿のデータから興味関心を予測し、フォロー外の投稿をレコメンドする仕組みです。Xにおけるレコメンドの中核となるAIモジュールであり、最新の機械学習モデルによってユーザーの動きを継続的に学習・適応します。
その背景には、「For You」フィードが従来の時系列型ではなく、関心ベースで構成されているという前提があります。つまり、たとえフォローしていないアカウントであっても、関心が近ければフィードに表示されるという設計です。
例えば、Phoenixは直近128件のエンゲージメント履歴を参照し、動画の再生履歴や「いいね」の傾向などから表示内容を最適化します。
このようにPhoenixは、ユーザーの「今この瞬間の関心」に基づいた投稿表示を実現し、常に新鮮で関心度の高いフィードを提供しています。
「滞在時間」「動画視聴」など新たな強化指標とは？
最新のXアルゴリズムでは、従来の「いいね」や「返信」などの指標に加え、「滞在時間」や「動画視聴」といったユーザーの受動的行動も評価対象に組み込まれています。これは、ユーザーが投稿にどれだけ関心を持っていたかをより正確に測るための進化です。
なぜならば、短時間でスクロールされる投稿よりも、長く滞在された投稿の方が「質が高い」と判断されやすいためです。特に動画コンテンツは滞在時間を自然に延ばす要素として評価が高く、アルゴリズム上で優遇される傾向があります。
実際に、Xはリーチ拡大のための戦略として動画投稿や長文ポストの活用を推奨しており、それに伴いユーザーの行動パターンも変化しつつあります。
つまり、これまで以上に「読み応え」や「視聴しがい」のあるコンテンツが、フィードで優先的に表示されやすくなっているのです。
投稿の表示順位に影響する要素｜評価ロジックを読み解く |
Xの「For You」フィードにおける投稿の表示順位は、さまざまなシグナルをもとにアルゴリズムが総合的に評価しています。単に「いいね」や「リツイート」の数だけでなく、マイナス評価や投稿頻度、外部リンクの有無など、表示に影響する要素は多岐にわたります。
本章では、アルゴリズムに影響を与える主要な評価指標について3つの観点から解説します。
ポジティブシグナル（いいね、返信、滞在時間など）
ネガティブシグナル（ミュート、ブロック、外部リンクなど）
投稿頻度とリーチの関係｜スパム防止の新ルール
これらを理解することで、より多くのユーザーにリーチするための実践的な改善策が見えてきます。
分類 | シグナル名 | 内容の説明 |
ポジティブ | いいね | 投稿に対する好意的反応 |
ポジティブ | リプライ | 投稿に対する直接的な会話 |
ポジティブ | 滞在時間 | 投稿を長く読んだ・動画を視聴した |
ポジティブ | ブックマーク | 保存して再訪する意図を示す |
ネガティブ | ミュート | 投稿やアカウントを非表示にした |
ネガティブ | ブロック | 投稿者を完全に拒否 |
ネガティブ | スパム報告／リンクのみ | 評価の低い投稿と判定される可能性がある |
ポジティブシグナル（いいね、返信、滞在時間など）
投稿のリーチを広げるためには、アルゴリズムにとって“良い行動”とされるシグナルを得ることが重要です。代表的なものには「いいね」や「返信」、「リツイート」などのエンゲージメントがあります。
なぜなら、これらの行動はユーザーの関心を示す明確な証拠であり、他のユーザーにとっても価値のある投稿と判断されるからです。さらに、「滞在時間」や「動画視聴完了率」といった受動的な行動も高評価につながります。
たとえば、長文投稿や動画投稿では、視聴や読了までの時間が長いほどアルゴリズムによる評価が高まる傾向にあり、Xはこれを積極的に奨励しています。
つまり、単なるアクション数ではなく「どれだけ深くユーザーと接点を持てたか」が、表示順位に直結するということです。
ネガティブシグナル（ミュート、ブロック、外部リンクなど）
一方で、アルゴリズムに悪影響を与える「ネガティブシグナル」も存在します。これらは、ユーザーが不快に感じたり、価値が低いと判断したときに現れる行動です。
理由としては、アルゴリズムが「快適なタイムライン体験」を重視しているため、否定的な反応が多い投稿は優先度が下げられるからです。具体的には、「ミュート」「ブロック」「通報」、さらには「外部リンクのみの投稿」なども評価を下げる対象とされています。
実際に、Xは明示的に「リンク投稿はリーチが制限される」と警告しており、動画や画像、スレッド形式などの“X内完結型”の投稿が推奨されています。
このように、投稿内容や構成がネガティブな評価につながらないよう、工夫を凝らすことが重要です。
投稿頻度とリーチの関係｜スパム防止の新ルール
アルゴリズムの最新アップデートでは、「投稿頻度」がリーチに直接影響する新たなルールが導入されています。同一ユーザーによる連続投稿や過剰な頻度の投稿は、スパムとみなされ、表示順位が下がる可能性があります。
これは、多様な投稿をフィードに表示するというXの方針によるもので、特定のアカウントに偏らないよう設計されているのです。また、同じ内容の再投稿や、重複投稿も評価対象から除外されやすくなっています。
たとえば、間隔を空けずに複数投稿を行うと、後続の投稿が表示されにくくなるケースもあり、意図せずリーチを損なう結果となります。
つまり、頻度よりも“質”を重視した投稿が、今後のアルゴリズム対応では求められるということです。
Xアルゴリズムは進化しているのか？｜現状と課題 |
Xがアルゴリズムコードを公開したことで、その評価の根拠や表示順位の決定ロジックが明らかになりつつあります。では、実際にこのアルゴリズムは“進化”しているといえるのでしょうか。
本章では、以下の3つの観点から、現状の評価と課題を整理していきます。
エンゲージメントは増加しているか？
イーロン・マスク氏の評価と改善方針
外部からの評価とMetaThreadsとの比較
Xが目指す「魅力的で最適なフィード」は、まだ発展途上であることも明らかになっています。
エンゲージメントは増加しているか？
Xのアルゴリズム刷新によって、特に新規ユーザーにおけるエンゲージメント時間は増加していると報告されています。Xのプロダクト責任者であるニキータ・ビア氏は、「利用時間が確実に伸びている」と述べており、AIによる推薦制度が一定の成果を出していると考えられます。
なぜこの変化が重要かといえば、「For You」フィードはユーザーの関心を引きつける起点であり、その最適化はX全体の活性化に直結するからです。特に初見ユーザーが離脱せずに滞在する時間が延びていることは、推薦制度の有効性を裏づけるデータといえるでしょう。
例えば、AIによるカスタマイズが従来よりも細かく反映され、ユーザーの行動に即したフィード内容が提供されるようになったことで、従来よりも“刺さる投稿”に出会いやすくなっています。
こうした点から、新アルゴリズムが一定の成果を見せているのは事実です。
イーロン・マスク氏の評価と改善方針
一方で、Xのオーナーであるイーロン・マスク氏自身は、現状のアルゴリズムに満足していないことを明らかにしています。マスク氏は「確かに、アルゴリズムはダメだ」とSNS上で発言し、現在のコードには改善の余地があると明言しました。
その背景には、表示順位のバランスや特定アカウントの表示偏重など、ユーザー体験上の課題が指摘されていることがあります。また、AIによる完全制御が進む中で、意図しない偏りやノイズも発生しやすくなっているのが現状です。
たとえば、マスク氏は「よりスマートなアルゴリズムを構築する」ことを目標に掲げ、今後のアップデートでこれを改善する意向を示しています。
つまり、Xは理想に近づくための過渡期にあり、アルゴリズム自体も試行錯誤を繰り返している段階といえます。
外部からの評価とMetaThreadsとの比較
外部からの評価では、Xのアルゴリズムにはまだ改善の余地が多く残されているとの見方が強まっています。とくに、Metaが展開する「Threads」が急速にユーザーを獲得している点が、その裏付けといえるでしょう。
理由としては、Threadsが「シンプルな時系列表示」を重視しているのに対し、XはAIによる最適化を重視しているため、使い心地に大きな差があるからです。一部ユーザーには、複雑なアルゴリズムが逆に使いづらさを生んでいるとの声もあります。
たとえば、「特定の話題ばかりが表示される」「同じ投稿者が目立ちすぎる」といった不満が可視化されており、こうしたフィードバックは今後の改善に向けた重要な材料となっています。
つまり、Xが真にユーザー満足度を高めるためには、外部の競合との比較を通じた継続的な改善が不可欠です。
Xアルゴリズム公開から得られる示唆とは？ |
Xのアルゴリズムコード公開は、技術的透明性の向上だけでなく、マーケティングやSNS運用の実務にも大きな影響を与える出来事です。企業やクリエイターにとっては、これまで“ブラックボックス”だった表示順位の仕組みが明らかになったことで、今後の施策立案にも具体的な指針が生まれました。
ここでは、Xアルゴリズム公開から得られる示唆を3つの視点から考察します。
企業・マーケターが取るべき対応策
今後のSNSマーケティングに与える影響
エンゲージメントを高めるための実践的アプローチ
可視化されたロジックを理解し、いかにユーザー行動とアルゴリズムを“味方につけるか”が、今後の成功の鍵となります。
比較軸 | 旧アルゴリズム | 新アルゴリズム（2025〜2026年版） |
評価基準 | エンゲージメント量（いいね・RT数など） | 行動の質（滞在・クリック・再訪・信頼性） |
フィード構成 | 時系列＋重み付き順 | 完全AIによる関心予測ベース |
シグナル種別 | 数種類のみ | 12種類以上の行動シグナルを統合 |
更新頻度 | 実質停止 | 4週ごとのアップデート予定（公開方針） |
企業・マーケターが取るべき対応策
アルゴリズムの仕組みが明らかになった今、企業やマーケターはコンテンツ戦略をアルゴリズム起点で設計する必要があります。単なる投稿の頻度や量ではなく、「どのように行動を引き出すか」に焦点を当てた設計が求められています。
なぜなら、表示順位は「エンゲージメントの質」に強く依存しており、ユーザーとの関係性や投稿の滞在時間が高評価に直結するからです。従来のような短文・リンク誘導型の投稿では、今後リーチが得られにくくなっていくでしょう。
例えば、X内で完結する「動画コンテンツ」や「長文のインサイト共有」、「スレッド形式の深堀り解説」などは、アルゴリズムと親和性が高く、結果としてリーチや保存数が伸びやすくなっています。
このように、企業にとってのSNS活用は“投稿の見せ方”から“ユーザー行動の設計”へと軸足を移すタイミングに差し掛かっています。
今後のSNSマーケティングに与える影響
今回のアルゴリズム公開は、SNSマーケティング全体において「透明性とデータ主導の戦略立案」が重視される流れを強化する契機となりました。SNSを活用する全ての企業・団体にとって、運用はもはや「感覚」や「トレンド」ではなく、「データと構造」を理解した戦略設計が不可欠です。
その理由は、AIアルゴリズムがフィードの選別・拡散に大きな影響を及ぼす現在において、可視化されたロジックに従わなければ成果が出にくくなっているからです。アルゴリズムの構造や評価軸を理解することが、マーケティング成果の再現性と効率性を高める土台となります。
実際に、企業アカウントでもアルゴリズム理解を前提にした投稿設計（エンゲージメントを狙った構成、タイミング最適化、リーチ後の導線設計など）が成果に結びついている事例も増えてきています。
このように、今後のSNS活用においては「アルゴリズムとの共存」が成功の必須条件といえるでしょう。
エンゲージメントを高めるための実践的アプローチ
アルゴリズムに沿った投稿を設計するうえで、最も重要なのは“ユーザーがどのように反応するか”を前提にすることです。特にXでは、「滞在時間」「返信」「保存」「スレッド活用」など、ユーザーの能動的・受動的行動の双方が評価される仕組みが導入されています。
この背景には、「単なる投稿数の多さ」ではなく「深く関わってもらえる投稿」が評価されるというアルゴリズムの思想があります。つまり、フォロー数やRT数の表面的な指標だけでは測れない“本質的な興味関心”が重要視されているのです。
たとえば、X内で完結する動画コンテンツを数日に1本投稿し、スレッド形式で補足や解説を展開しながら、コメントでユーザーとの対話を誘導する…といった構成は、評価を得やすいモデルです。
このように、アルゴリズムを理解した上で“体験設計”まで含めた投稿戦略を立てることが、エンゲージメント最大化への近道です。
よくある質問 |
X（旧Twitter）のアルゴリズムや運用について、よくある質問とその回答をまとめました。
運用担当者・SNSマーケティング初心者ともに、現場でよく直面するギモンを中心に取り上げています。
Q1：ハッシュタグは使わない方がいいの？
A：使ってOKですが「3つ以内」にとどめましょう。
Xのアルゴリズムでは、ハッシュタグを5つ以上使うとスパム判定されるリスクがあるとされています。そのため、1〜3個に絞り、関連性の高いキーワードだけを選ぶのがベストです。
Q2：絵文字は多用しない方がいいの？
A：3個以内の使用に抑えるのが理想です。
絵文字の連発はスパム的に見なされ、アルゴリズムからマイナス評価を受ける可能性があります。ただし、適度な絵文字は文章を見やすくし、読者の滞在時間を伸ばす効果もあるため、「適量＆文脈に合った使い方」が推奨されます。
Q3：外部リンクを含む投稿は不利になりますか？
A：不利になるケースがありますが、運用次第で回避可能です。
基本的に、リンクをクリックした時点でX外に離脱してしまうため、滞在時間が伸びずに評価が下がる可能性があります。ただし、リンク先で「2秒以上滞在した場合はポジティブシグナルになる」という報告もあり、リンク＋概要＋スレッド構成などで投稿自体の価値を高める工夫が重要です。
Q4：どの時間帯に投稿すると効果的ですか？
A：12時台・18〜22時が最も反応が得られやすい時間帯とされています。
これらの時間帯は、昼休み・帰宅後・就寝前など、多くのユーザーがXを開く傾向にあります。特にBtoC商材などは夜間帯が有利なケースが多く、“ユーザーが見るタイミングに投稿する”ことが初速エンゲージメント獲得に直結します。
Q5：フォローとフォロワーのバランスは評価に影響しますか？
A：フォロワー数＞フォロー数が理想的です。
フォロー数が極端に多いと、「自動フォロー」や「リフォロー狙い」と見なされ、アカウントの信頼性スコアにマイナス影響を与える可能性があります。アカウントの“権威性”を高めるには、不要なフォローを定期的に整理しましょう。
Q6：同じ内容の投稿を繰り返すのはOKですか？
A：NGです。同一投稿の再掲はアルゴリズム上ペナルティの対象になります。
Xでは「投稿の多様性」を重視しており、重複投稿は表示順位を下げられるリスクがあります。
重要な内容を複数回伝えたい場合は、スレッド形式や表現を変えた再投稿が効果的です。
まとめ |
Xが「For You」フィードのアルゴリズムコードを公開したことにより、SNSマーケティングにおける戦略の立て方は大きく変化しつつあります。これまで不透明だった表示順位の仕組みが明らかになったことで、企業やクリエイターは具体的な対策を講じやすくなりました。
アルゴリズムの中核には、ThunderとPhoenixという2つの評価エンジンが存在し、それぞれがフォロー中・フォロー外の投稿を分析しながら、ユーザーの行動に即したフィード最適化を行っています。また、「いいね」や「返信」などの能動的な反応だけでなく、「滞在時間」や「動画視聴」などの受動的な行動も評価指標に組み込まれており、エンゲージメントの“質”がこれまで以上に重視される設計になっています。
一方で、投稿頻度の過多や外部リンク中心のコンテンツ、ブロック・ミュートといったマイナス評価は表示順位に悪影響を与えるため、注意が必要です。今後は、ユーザーと深く関わることを目的とした投稿設計が重要となり、特にX内で完結する動画・長文・スレッドなどの形式がより効果的になると考えられます。
Xのアルゴリズムはまだ進化の途中にありますが、その構造を理解し活用することができれば、他の競合SNSとの差別化や、より深いユーザーとの接点形成が実現可能です。マーケティング成果を最大化するためにも、今後のアップデート情報を継続的に追いながら、戦略を磨いていく姿勢が求められます。
