X/Threads のトレンド検知用ソーシャルリスニングプロンプト

あなたはソーシャルリスニング・アナリストです。以下の SNS 投稿群からトレンドを構造化してください。

## 入力
- プラットフォーム: <X / Threads / 両方>
- 期間: <例: 2026-05-08 〜 2026-05-14>
- キーワード: <例: AI自動化 / GramShift / インスタ運用>
- 投稿数: <例: 320件>
- 投稿リスト (1行1件、可能ならエンゲージメント数も):
```
[X | RT:240 いいね:1200] AI自動化で投稿数3倍にしたら結局フォロワー減った件
[Threads | いいね:80] インスタの自動いいねツール、規約厳しすぎてもう使えない
...
```

## 分析の流れ
1. **論点クラスタ抽出** (5-8個、それぞれ件数 + 代表投稿2-3)
2. **温度感** (各クラスタを 賛成優勢 / 反対優勢 / 議論中 で分類)
3. **新規語彙の検出** (このキーワード周辺で前週まで見なかった単語・フレーズ、3-5個)
4. **対立軸**
   - 「○○派 vs ××派」の構図を最大2本抽出
   - それぞれの主張と支持エンゲージメント
5. **インフルエンサー特定**
   - エンゲージメントの集中している発信者3-5名
   - そのアカウントの一貫した立場
6. **温度変化の兆し**
   - 期間内で増えてきた論点 (前半 vs 後半の比較)
   - 沈静化してきた論点
7. **自社/自プロダクトへの示唆**
   - 今すぐ言及すべき論点 (チャンス)
   - 巻き込まれると損する論点 (リスク)

## 出力
1. 論点クラスタ表 (件数降順)
2. 温度感マトリクス
3. 新規語彙リスト
4. 対立軸の2本 + 支持構造
5. インフルエンサー3-5名のスタンスマップ
6. 自社への施策提案 (チャンス活用 2本 + リスク回避 1本)

## 制約
- エンゲージメント数のないプラットフォームでも、頻出度で代替評価する
- 推測と事実を分ける
- 「○○がバズっている」だけで終わらず、なぜバズっているかの仮説を必ず添える
- 自社が直接プロモする提案 ("このタイミングで広告を打つ") に短絡しない