noteフォロワー997人調査　一年間で形成された「接続圏」の正体

副題:フォロワー50人から1051人へ──私は誰に見つけられ、誰とつながったのか

※本記事は、私のnoteアカウントをフォローしている人のフォロワー数を、手作業で調査した記録です。

note全体から無作為に選んだ調査ではありません。

また、フォロワー数が1万人以上のアカウントは、note上で「1.2万」などの概数として表示されます。そのため、平均値や標準偏差には一定の誤差が含まれます。

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『noteフォロワー分布調査　継続と跳躍の生態系』

はじめに｜一年前、私のフォロワーは50人だった

約一年前の2025年7月21日。

私のnoteアカウントのフォロワー数は、50人だった。

それまで大きく動かなかった数字が、ある時期から突然増え始めた。

ビューが急増したわけではない。

スキが大量についたわけでもない。

誰かに紹介された形跡もなかった。

それなのに、フォロワーだけが静かに増えていった。

私はその現象を見て、一本の記事を書いた。

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「私のnoteアカウントは、いま何が起きているのか──可視性のアルゴリズムと、沈黙する承認の謎」

当時の私は、フォロワー50人という数字が、noteの推薦構造における何らかの閾値だったのではないかと考えた。

私は評価されたのではない。

noteという構造に、信用されたのではないか。

そう考えた。

あれから一年が経った。

2026年7月21日。

私のフォロワー数は1051人になった。

一年間の純増は1001人である。

記事数は1433本になった。

では、この一年間に私をフォローしたのは、どのような人たちだったのだろうか。

初心者が多かったのか。

私と同じくらいの規模の人が多かったのか。

数千人、数万人のフォロワーを持つ人もいたのか。

私は、自分のフォロワー　一覧を遡り、一人ずつフォロワー数を記録することにした。

第1章｜今回調べたのは、直近一年の「関係の地層」である

今回の調査を始めた時点で、私のフォロワー数は1051人だった。

一年前は50人。

差は1001人である。

そして、調査中に一つの仕様が判明した。

noteのフォロワー一覧で個別に遡って表示できるのは、直近の1000アカウントまでだった。

フォロワー総数は1051人と表示されている。

しかし、一覧上で個別に確認できたのは1000人までであり、最初期の51人は表示されなかった。

一年前から存在したフォロワーが50人。

一年間の純増が1001人。

遡れる人数が1000人。

この数字は、ほぼ重なっている。

つまり、今回表示された1000人は、

直近一年間に私のアカウントへ接続し、現在もフォローを維持している人々

と、ほぼ一致すると考えられる。

厳密には、一年間の途中でフォローを解除した人もいるだろう。

以前からのフォロワーが離れ、新しい人と入れ替わった可能性もある。

フォローを解除した後、再びフォローした人がいるかもしれない。

したがって、今回の1000人を、

一年間に一度でも私をフォローした全員

と考えることはできない。

より正確には、

直近一年に新たに接続し、調査時点までその接続を維持している人々の大部分

である。

今回調べたのは、単なる現在のフォロワー一覧ではない。

この一年間、私の周囲に積み重なった関係の地層である。

第2章｜表示された1000人のうち、997人を記録した

note上で、直近1000人まで表示されることは、手作業で一覧を最後まで遡って確認した。

しかし、実際にフォロワー数を転記できたのは997人だった。

3人については、転記の途中で数え漏らしたと考えられる。

もう一度1000人近くを遡り、3人だけを探し出すことは断念した。

したがって、本調査の有効データ数は、

997件

である。

表示可能な1000人に対する捕捉率は、99.7％になる。

3件の欠損によって、中央値や人数帯の分布が大きく変化する可能性は低い。

ただし、欠損がある事実そのものは明記しておく必要がある。

今回の調査条件をまとめると、次のようになる。

* 調査時点の総フォロワー数：1051人
* 一覧で確認できた上限：直近1000人
* フォロワー数を記録できた人数：997人
* 一覧上で確認できない最初期のフォロワー：51人
* 転記時に欠損したアカウント：3人

つまり、本調査は、

全フォロワー1051人の全数調査

ではない。

直近一年に形成された接続層とほぼ重なる、表示可能な1000人のうち997人を調べた調査である。

今回の調査対象と、note上で観測できた範囲を整理すると、次のようになる。

したがって、今回の997件は、直近一年に形成され、現在まで維持されている接続層をほぼ反映している。

第3章｜noteには「数の限界」と「遡りの限界」がある

今回の調査では、noteに二つの観測限界があることが分かった。

1．数の限界

フォロワー数が9999人以下のアカウントについては、

6152人。

8671人。

9884人。

というように、一人単位で人数が表示される。

しかし、1万人以上になると、

1万。

1.2万。

1.7万。

2.6万。

という概数表示に変わる。

「1.2万」と表示されたアカウントが、実際には12001人なのか、12499人なのかは分からない。

そこで、今回の元データでは、1万人以上のアカウントだけを、

（1.2万）

（2.6万）

のように括弧で囲んだ。

括弧のない数値は、note上に表示された厳密な人数。

括弧付きの数値は、note上に表示された概数である。

これは、一つのアカウントのフォロワー数を、どこまで細かく観測できるかという数の限界である。

2．遡りの限界

私のフォロワー総数は1051人だった。

しかし、個別に表示されたのは直近1000人までだった。

総数の中には含まれている。

だが、個人としては確認できない。

こちらは、どこまで過去へ遡れるかという遡りの限界である。

今回判明した二つの観測限界を、図に整理した。

つまり、noteが表示する総数と、利用者が個別に観測できる範囲は一致しない。

数えられている存在のすべてが、同じ精度で見えているわけではない。

noteは総数を表示する。

しかし、その総数を構成する全員を、無制限に見せるわけではない。

数えられていることと、見えることは同じではない。

第4章｜997人の基本統計

1万人以上の概数表示については、表示された数値を代表値として扱った。

たとえば、

（1.2万）なら12000人。

（2.6万）なら26000人。

として計算した。

その結果、997人のフォロワー数は次のようになった。

* 有効データ数：997件
* フォロワー数の表示値合計：約356万6454人
* 平均：約3577人
* 中央値：1485人
* 最小値：1人
* 最大表示値：約5万人
* 標本標準偏差：約5491人

平均は約3577人。

しかし、中央値は1485人である。

平均が中央値の約2.4倍ある。

これは、一部の大規模アカウントが平均を強く押し上げていることを意味する。

997人を少ない順に並べたとき、中央にいる人は1485人である。

したがって、「この集団の典型的な一人」を考えるなら、平均3577人よりも中央値1485人のほうが実感に近い。

また、標準偏差は約5491人。

平均値を大きく上回っている。

個々のアカウント規模には、非常に大きなばらつきがある。

第5章｜中央の50％は、609人から3852人にいる

平均値と中央値だけでは、分布の広がりは十分に分からない。

そこで、997人をフォロワー数の少ない順に並べ、分位点を確認した。

おおよその境界は次のようになった。

* 下位10％地点：約188人
* 下位20％地点：約475人
* 下位25％地点：609人
* 下位30％地点：約800人
* 下位40％地点：約1101人
* 中央値：1485人
* 下位60％地点：約2059人
* 下位70％地点：約3244人
* 下位75％地点：3852人
* 下位80％地点：約4876人
* 下位90％地点：約9900人
* 下位95％地点：約1.5万人
* 下位99％地点：約2.8万人

中央の50％は、

609人から3852人

の間にいる。

下端と上端には、約6.3倍の差がある。

つまり、極端な大規模アカウントを除いたとしても、この接続圏の内部にはかなり大きな規模差がある。

下位90％地点が約9900人であることも重要だ。

1万人以上のアカウントは、ちょうど上位約10％に対応している。

第6章｜最も多いのは、1001人から3000人の層だった

人数帯ごとに分けると、次のようになった。

* 1〜100人：74人、約7.4％
* 101〜300人：56人、約5.6％
* 301〜500人：79人、約7.9％
* 501〜1000人：150人、約15.0％
* 1001〜3000人：320人、約32.1％
* 3001〜9999人：219人、約22.0％
* 1万人以上：99人、約9.9％

997人をフォロワー数帯ごとに分けると、分布の中心がより明確に見える。

今回の接続圏の中心にいたのは、開始直後の小規模アカウントではなく、すでに1000人以上のフォロワーを持つ中規模の活動層だった。

最も多かったのは、1001人から3000人の層だった。

全体の約3分の1が、この範囲に集中している。

3001人以上は318人。

全体の約31.9％である。

一方、500人以下は209人。

全体の約21.0％だった。

つまり、この一年間に私をフォローした人々は、開始直後の小規模アカウントばかりではない。

すでに1000人以上のフォロワーを持ち、一定期間活動していると考えられる層が中心だった。

今回の分布だけから、活動期間や投稿頻度を直接判断することはできない。

それでも、フォロワー1000人から3000人の層が最大であることは、この接続圏が比較的活動性の高い人々によって構成されている可能性を示している。

第7章｜上位10％が、表示値合計の約半分を占める

人数帯だけでなく、各アカウントのフォロワー数の合計が、どこへ集中しているかも調べた。

997人の表示値合計は、約356万6454人だった。

もちろん、この数字は実際の重複を除いた読者数ではない。

同じ人が複数のアカウントをフォローしている可能性があるため、各アカウントの表示値を単純に合算した数字に過ぎない。

それでも、分布の集中度を見ることはできる。

* 1万人以上の99アカウントが、表示値合計の約47.4％
* 上位10％の100アカウントが、約47.6％
* 上位20％の200アカウントが、約67.9％
* 上位5％の50アカウントが、約31.4％
* 上位1％の10アカウントが、約9.6％

を占めていた。

この偏りを、完全に均等な状態との距離として模式的に表したものが、次のローレンツ曲線である。

ここで示しているのは、読者そのものの独占率ではない。

アカウントごとに表示された規模が、どれほど上位層へ偏っているかである。

反対に、

* 500人以下の209アカウントは、人数では21.0％だが、表示値合計では約1.2％
* 1000人以下の359アカウントは、人数では36.0％だが、表示値合計では約4.4％

だった。

つまり、人数としては多数存在する中小規模アカウントと、合計値の大部分を占める少数の大規模アカウントが共存している。

分布の偏りを表すジニ係数を概算すると、約0.64になる。

0に近いほど均等。

1に近いほど一部に集中する。

約0.64という数値は、この接続圏にかなり強い偏りがあることを示している。

第8章｜この分布の「典型」は、平均3577人ではない

通常の平均は約3577人だった。

しかし、極端な値の影響を減らすと、中心の見え方は変わる。

* 通常の平均：約3577人
* 上下5％を除いた平均：約2737人
* 上下10％を除いた平均：約2343人
* 幾何平均：約1276人
* 中央値：1485人

平均3577人だけを見ると、この集団の典型的な規模をかなり大きく見積もってしまう。

中央値1485人。

幾何平均約1276人。

この二つは比較的近い。

したがって、この分布の中心を表現するなら、

平均約3577人

だけを示すより、

中央値1485人
中央の50％は609人から3852人

と書くほうが実態に近い。

平均値は間違っていない。

だが、平均値だけでは、少数の大規模アカウントに引っ張られた世界が、集団全体の姿であるかのように見えてしまう。

第9章｜右側に長い尾がある

今回の分布では、少数の非常に大きなアカウントが右側に長い尾を形成している。

フォロワー数の範囲が1人から約5万人まで広がっているため、分布の特徴を対数的な模式図で表した。

したがって、平均3577人を「典型的な一人」と考えることはできない。

分布の中心を見るなら、中央値1485人のほうが実態に近い。

歪度を概算すると、約3.2だった。

左右対称に近い分布なら、歪度は0に近づく。

今回の値は、右側への偏りが非常に強いことを示している。

ただし、右側に長い尾があるからといって、

べき乗分布である。

Zipf則に従っている。

note全体がスケールフリー構造である。

と断定することはできない。

右裾の長い分布には、

* べき乗分布
* 対数正規分布
* 切断されたべき乗分布
* 複数の異なる集団が重なった混合分布

などがある。

今回のデータから確認できるのは、

直近一年に私をフォローした997人には、少数の大規模アカウントが平均を押し上げる、強い右偏分布がある

ということまでである。

第10章｜1051人の私は、どこにいるのか

現在の私のフォロワー数は1051人である。

今回の997人と比較すると、

* 1051人未満：380人
* 1051人と同数：0人
* 1051人超：617人

だった。

現在の1051人を、今回調査した997人の分布上に置くと、次の位置になる。

1051人という数字は、note全体を母集団にすれば大きく見える可能性がある。

しかし、この一年間に形成された接続圏の内部では、中央より少し下に位置する。

したがって私は、この集団の下から約38.1％地点にいる。

約61.9％の人が、私より多くのフォロワーを持っている。

中央値1485人よりも、434人少ない。

note全体で見れば、1051人という数字は比較的大きいのかもしれない。

しかし、この一年間に私をフォローし、現在も接続を維持している人々の中では、まだ中央値に届いていない。

ここには、順位の相対性がある。

1051人という数字は変わらない。

だが、比較する集団を変えるだけで、その位置は変わる。

noteに登録した全アカウントと比較するのか。

現在も投稿している人と比較するのか。

私をフォローしている人と比較するのか。

フォロワー1万人以上の人と比較するのか。

順位とは、その人の内部に固定された属性ではない。

誰と比較するかによって発生する関係である。

第11章｜前回の518件調査と比べて、真実に近づいたのか

2025年10月の前回調査では、516件と記載していた。

しかし、掲載した元データを再確認すると、実際には518件あった。

再計算すると、

* 平均：約3450人
* 中央値：約1714人
* 最大値：56000人
* 標本標準偏差：約5312人

だった。

今回の997件は、

* 平均：約3577人
* 中央値：1485人
* 最大表示値：約5万人
* 標本標準偏差：約5491人

である。

前回と今回を比べると、

* 標本数：518件から997件へ、約92％増加
* 平均：約3.7％上昇
* 中央値：約13.3％低下
* 標準偏差：約3.4％上昇

となった。

標本数がほぼ2倍になっても、平均値は大きく変わらなかった。

一方、中央値は下がった。

これは、比較的小規模なアカウントが増える一方で、1万人以上の大規模アカウントも多く加わったためだと考えられる。

裾野が下へ広がりながら、右側の尾も伸びた。

では、前回より真実に近づいたのだろうか。

答えは、条件付きで「近づいた」である。

ただし、近づいたのはnote全体のフォロワー分布ではない。

今回の997件は、note全体から無作為に選ばれたアカウントではない。

全員が、

* 私のアカウントを発見した
* 私をフォローする行動を取った
* 調査時点までフォローを維持した

人々である。

したがって、このデータからnote全体の中央値や上位割合を推定することはできない。

今回近づいたのは、

直近一年間に谷博貴の周囲へ形成された、活動的な接続圏の実態

である。

前回は、フォロワーの一部を抽出した調査だった。

今回は、表示可能な直近1000人のうち99.7％を記録した。

この接続圏については、標本調査というより、ほぼ全数調査に近い。

つまり、世界全体の真実ではない。

だが、私の周囲に形成された世界については、前回よりはるかに正確になった。

第12章｜1万人以上の99人も、私をフォローしていた

997人の中には、フォロワー1万人以上のアカウントが99人いた。

約10人に1人である。

2万人。

3万人。

5万人。

そうした規模のアカウントも含まれていた。

彼らは、すでに多くの人から発見される位置にいる。

それでも、この一年以内に私のアカウントをフォローした可能性が高い。

ここから少なくとも確認できるのは、

フォロワー数の多いアカウントも、自分から他者との接続を作る行為をやめていない

という事実である。

ただし、

自分から積極的にフォローしたから、フォロワー数が増えた

と因果関係まで断定することはできない。

今回調べたのは、各アカウントの現在のフォロワー数である。

彼らのフォロー数や、成長前後の推移は調べていない。

また、私が先にフォローし、相手がフォローを返した可能性もある。

それでも、大規模なアカウントがネットワークの外側に立ち、受動的に発見されるのを待っているだけではないことは分かる。

彼らもまた、誰かを見つけ、フォローし、新しい接続を作っていた。

第13章｜フォローとは、相手の視界へ入ることである

記事を投稿するだけなら、読者が偶然その記事を発見するまで待つことになる。

検索される。

おすすめに表示される。

関連記事から移動してくる。

誰かが紹介する。

それらは、相手側からこちらへ向かう経路である。

一方、自分から他者をフォローすると、相手の通知欄やフォロワー一覧に自分の存在が現れる。

そこで初めて、

プロフィールを見られる可能性が生まれる。

記事を読まれる可能性が生まれる。

フォローを返される可能性が生まれる。

フォローとは、単なる数字の交換ではない。

自分の存在を、相手の視界の端へ置く行為である。

もちろん、フォローしたからといって、必ず記事を読まれるわけではない。

フォローバックされるとも限らない。

文章そのものの価値が高くなるわけでもない。

だが、接触がなければ、評価される可能性そのものが生まれない。

創作には内容が必要である。

同時に、その内容が他者へ届く経路も必要である。

記事を書くことは、窓を作ることだ。

他者をフォローすることは、その窓の存在を知らせに行くことなのかもしれない。

第14章｜1433本の記事と、997人の接続

現在、私が書いた記事は1433本ある。

一年前、フォロワー数は50人だった。

それから一年で、フォロワー数は1051人になった。

一年間で増えたのは、ほぼ1000人。

今回調査したのも、ほぼ1000人である。

この二つは、偶然ではない。

1433本の記事が、検索や関連記事を通じて、外部から人が入る入口になった。

同時に、スキ、コメント、フォローといった行動が、私から他者へ向かう接続経路になった。

つまり、この一年間の成長は、

* 記事によって発見される受動的な経路
* 自分から他者へ接続する能動的な経路

の両方によって作られたと考えられる。

記事を書くことだけでもない。

人をフォローすることだけでもない。

文章と交流。

蓄積と接続。

待つことと、探しに行くこと。

その両方が重なって、現在の1051人になった。

フォロワー数とは、単なる人気の数ではない。

関係が生まれた経路の違いを、すべて一つにまとめて表示した数字である。

この一年間にフォロワーが増えた経路は、大きく二つに整理できる。

記事を書くことは、誰かが入ってこられる窓を作ることである。

他者をフォローすることは、その窓の存在を知らせに行くことである。

終章｜この一年間に、どのような世界が作られたのか

今回、私は997人のフォロワー数を調べた。

平均は約3577人。

中央値は1485人。

中央の50％は、609人から3852人。

1万人以上は99人。

約10人に1人だった。

上位10％が、表示値合計の約半分を占めていた。

現在1051人の私は、この集団の下から約38％地点にいた。

そして、調査の途中で二つの限界を知った。

1万人以上になると、正確な人数が見えなくなる数の限界。

1000人より前へは遡れなくなる遡りの限界。

数字は表示される。

しかし、その数字の内部を、どこまでも観測できるわけではない。

一年前、私のフォロワーは50人だった。

その50人は、現在の一覧では最古の層として見えなくなった。

その上に、約1000人の新しい接続が積み重なった。

私は今回、その最新の地層をほぼすべて掘り起こした。

そこにいたのは、初心者だけではなかった。

フォロワー1000人から3000人の活動層が中心にいた。

数千人の人もいた。

1万人、2万人、3万人、5万人の人もいた。

彼らは、すでに多くの人から発見される側にいる。

それでも、自分から誰かを見つけ、フォローし、新しい接続を作っていた。

今回の997件は、note全体の真実ではない。

しかし、この一年間に谷博貴というアカウントの周囲へ形成された世界については、かなり真実に近い。

私が調べたのは、単なるフォロワー数の分布ではなかった。

この一年間、

誰が私を見つけ、

誰が私のもとに残り、

どのような規模の人々が、

同じ接続圏を作ったのか。

その関係の地層だったのである。

フォロワーとは、見つけられた人の数である。

同時に、自分から誰かを見つけ、その世界へ入っていった痕跡でもある。

伸びるアカウントとは、ただ待ち続けたアカウントではない。

文章を書き、

窓を増やし、

他者の存在を見つけ、

その窓の存在を知らせに行ったアカウントなのだと思う。

付録｜本調査で使用した997件の実測データ

この記事を執筆するために使用した、997アカウント分のフォロワー数データを、再検証可能な形で残しておく。

本データは、2026年7月21日時点で、私のフォロワー一覧を手作業で遡り、一件ずつ記録したものである。

調査時点の総フォロワー数は1051人だったが、一覧から個別に確認できたのは直近1000アカウントまでだった。

そのうち、転記できたのが997件である。残る3件は手作業での記録中に数え漏らしたものと考えられる。

データの読み方

数値と数値の間にある「．」は、データを区切るための記号である。

たとえば、

118．302．415

は、フォロワー数がそれぞれ118人、302人、415人の三つのアカウントを表す。

フォロワー数が9999人以下の場合は、note上に表示された数値をそのまま記録した。

一方、1万人以上のアカウントは、note上で厳密な人数が表示されず、

1万
1.2万
2.6万

などの概数表示になる。

そのため、本データでは1万人以上の値だけを、

（1万）
（1.2万）
（2.6万）

のように括弧で囲っている。

統計計算では、これらをそれぞれ、

* （1万）＝10000
* （1.2万）＝12000
* （2.6万）＝26000

として扱った。

したがって、1万人以上のアカウントについては、note上の表示値を代表値として使用しており、実際の人数との間に一定の誤差がある。

また、掲載順は集計結果の大小順ではなく、フォロワー一覧を確認しながら転記した順序である。

使用した997件のデータ

118．302．415．308．77．171．1307．4587．998．138．1112．804．964．201．33．437．2653．684．942．286．517．650．1703．447．512．438．2396．138．1824．18．6152．2488．13．470．470．515．1177．539．466．1100．1224．34．2109．314．890．867．1023．360．2291．64．383．1075．58．1048．1613．1523．469．1093．5．2334．1372．590．207．1267．1058．3396．1718．333．1664．9．1697．1107．362．3611．1608．1070．1342．4．1256．1395．442．562．1018．531．1758．421．1320．176．1857．516．1773．1129．1218．1103．1077．1．1076．1041．1165．3276．1770．2276．1877．788．2152．1187．72．1294．638．1445．3618．822．1735．1988．549．1229．3051．1027．3338．222．151．1504．1880．1084．299．175．5624．2141．1257．3318．3268．1453．2085．794．620．1973．1602．3266．827．6095．204．608．3166．1951．（1.2万）．4604．4463．3012．155．393．198．11．96．2598．61．171．2123．1316．2133．3464．1114．3144．1544．1071．546．18．708．1427．390．1394．704．636．2024．3261．125．760．1379．1098．1911．5548．363．421．348．392．363．482．（1万）．442．482．599．522．571．350．337．364．448．370．417．476．604．479．502．20．1396．1853．2909．2224．2811．329．8422．5580．556．60．3968．2008．4225．3852．1576．487．334．1918．4439．699．124．1965．1894．2134．1192．513．1398．1458．936．1530．159．1118．1170．302．451．924．801．1024．1339．318．36．1777．712．3125．618．5746．4．2964．7359．3292．1027．139．1964．18．29．14．850．810．207．2243．869．1017．474．275．1055．282．4097．（1.4万）．1725．427．300．2457．294．3250．327．1313．1534．581．961．19．25．19．2937．3305．3281．2．18．20．4013．1610．1025．861．552．1434．977．724．785．132．9545．538．8611．963．1405．1196．1881．1321．1605．1378．1753．2391．736．1483．4994．956．293．685．3459．501．1369．1084．1635．523．8671．2845．1499．1424．113．9330．2792．1270．6017．1540．3．924．1096．798．942．973．931．3623．4263．3．4016．5309．218．1334．952．4631．5336．2614．2603．2479．（1.1万）．3950．1450．476．1568．1565．2930．3279．773．929．2762．729．1246．7153．984．2886．1217．17．1907．1043．831．344．761．3422．1344．3242．716．1373．3333．6711．2132．1026．2074．2726．2912．1787．8198．4812．1338．7199．687．4729．17．（1万）．1328．4032．3402．3393．1205．5256．3393．1335．2127．8769．4386．6514．2221．3653．7458．7035．646．984．2．3．6241．4．8470．2．2．17．66．822．990．391．1929．321．（1.3万）．2447．1022．2431．1474．3522．5871．3328．130．482．617．3372．6839．2410．8752．2351．634．1847．4223．1202．1240．1758．1414．745．1530．59．1375．1．411．743．646．619．135．1523．2107．（1.1万）．4348．4209．1253．9714．326．34．7645．937．4609．2186．21．4751．35．66．392．1607．8670．201．390．395．9256．649．46．1307．1594．3342．9199．572．3266．1915．1032．1023．2111．1006．（1.2万）．1150．1．5141．990．349．2759．805．249．1320．1657．（1.3万）．3749．328．7229．3070．1197．3541．2341．（1.2万）．4934．（1.3万）．1947．1255．1485．9190．3672．4248．2010．（1万）．6952．4794．（1.1万）．2673．6429．1997．136．1914．579．15．3606．985．540．1880．144．468．960．30．5164．601．1193．617．722．141．537．1737．24．40．2669．588．453．430．2483．1396．872．（1.4万）．1237．172．1084．7251．9524．1378．922．2611．475．4089．833．2337．197．962．448．888．（1万）．715．1172．3．2．1303．6704．2279．5685．1763．1575．1538．1089．3099．6804．286．614．16．763．3076．48．471．702．（1万）．1385．5978．（1.2万）．4226．540．33．1061．1825．7942．1529．592．6．1332．1022．（1万）．1016．（3.9万）．3374．1159．242．802．1013．1653．2724．1219．1788．1017．（1万）．1932．2276．392．2037．9884．1992．914．8657．（1.3万）．950．149．（1.5万）．227．132．2697．6069．416．3169．1．（1.2万）．1348．225．674．2696．430．1606．826．1440．77．6306．119．567．240．315．991．274．2679．41．256．4067．108．829．879．944．196．4747．5333．347．54．6302．409．1141．721．1113．2032．4．3107．（1.3万）．9798．2010．1379．437．1．296．（1万）．1980．（1.2万）．1704．2342．2240．1．7552．1093．（2万）．1077．3263．493．（2万）．1508．3006．（1.1万）．4352．2600．（1.5万）．839．2774．（1.1万）．779．3232．1318．1294．3879．21．532．1797．797．864．1534．（1万）．1837．1770．682．1206．3069．1451．869．1207．1119．2160．1361．172．3825．885．（1.1万）．1962．6630．3352．609．9063．239．2489．1128．3004．6494．1485．1180．6851．655．2941．609．540．714．1636．1799．998．6720．1178．3465．1955．984．802．789．1342．4174．4298．8182．4969．3513．4214．9659．697．1．4327．4361．4261．4065．4114．4196．3693．4141．3627．3398．3378．3485．206．553．648．（1.8万）．197．8392．1568．8292．548．4297．4232．（2.3万）．448．1015．552．5495．（1.5万）．（2.2万）．（2.1万）．2718．958．3994．48．567．2475．375．8762．（1.1万）．2620．5919．（1.5万）．4．1840．（2.2万）．（1.9万）．8893．324．2726．1143．（1万）．2290．2601．622．8073．（3.3万）．3931．9264．403．1654．26．2826．479．1529．（1万）．1486．1128．8549．（1.1万）．6436．9358．266．1372．（1.6万）．5055．（1.1万）．2274．3042．（1.1万）．9473．415．7280．1837．5958．（1.5万）．6569．（1.1万）．963．3．2595．6892．（1.6万）．1366．1329．8656．8259．5988．9160．（1.2万）．3118．（2.1万）．4018．9．4846．（2.6万）．5099．（1.9万）．（2万）．9426．（1.6万）．9925．4622．4602．9220．（2.8万）．（3.6万）．（1.7万）．1004．（1.8万）．（1.7万）．（1.3万）．1670．（1.7万）．74．1478．757．3624．（2.5万）．6359．3430．1751．1782．2775．4703．1243．6515．2689．2818．（3.1万）．5647．（1.8万）．4884．7261．2508．5312．2315．2450．4888．（3.1万）．848．3193．979．8514．3251．（2.2万）．（2.8万）．1956．1796．3791．（1万）．3376．365．2437．2349．1391．（1.7万）．（1.9万）．（1.2万）．3788．（1.6万）．2162．（2.5万）．（1.1万）．（1.7万）．（2.3万）．（1万）．1616．（1.7万）．311．3988．（1.2万）．5037．1578．（2.9万）．（1.3万）．7570．（1.1万）．（1.3万）．1059．1332．（3万）．9333．（1.5万）．（5万）．869．（2万）．556．（1.3万）．1615．3188．（1.4万）．（1.7万）．（1.9万）．（1.4万）．326．（3.5万）．（2.6万）．（2.6万）．4

再利用について

本データを再集計・再検証する場合は、1万人以上の値が厳密値ではなく、note上の概数表示であることに注意してほしい。

また、本データはnote全体を無作為抽出したものではなく、直近一年に私のアカウントをフォローし、調査時点までフォローを維持していた層と大部分において重なる。

したがって、このデータからnote全体のフォロワー分布を直接推定することはできない。

この997件が示しているのは、2025年7月から2026年7月までの約一年間に、谷博貴の周囲へ形成された接続圏の分布である。

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