Grokを使ったX運用の使い方を、富田さんが解説。投稿の企画から、追い質問とGeminiの併用まで

出典: Grok活用でX運用を爆跳ねさせる方法（WebマーケティングTV【StockSun株式会社】）

Xの投稿は、何を材料に作っていますか？動画は、Grokを使ったX運用の話から始まります。入口は、Xの中にある生の声。

まず司会の方が、今回のテーマを紹介します。Xに搭載されたGrokを使うと、ビジネスにどうインパクトを出せるのか。それを、講師の富田さんが事例を交えて話す回です。

富田さんによると、GrokはXの中のデータを使えるので、濃く深いデータまで調べて分析できます。話の軸は2つ。サービスのグロースと、経営者などがSNSで採用することです。

富田さん（動画の中で・1:40〜）

ディープリサーチとかを活用していくとそのブランドだったりサービスに対してどういう良い声があって悪い声があるのかっていうものを吸い上げた上でま企画に使っていくっていうことができるので割とXの中のまま生の声を活用しながら投稿を作ることができるので

支援先のアパレルやインテリアなどでは、Grokのディープリサーチで、ブランドへの良い声と悪い声を吸い上げています。その声を企画に回し、Xの生の声から投稿を作る流れ。

富田さん（動画の中で・1:59〜）

100万インプレッション以上伸びたりで結果的にやっぱ売上につがっていくっていうようなことがブロック活用してからより当たる角度が上がってきたなっていう印象があります。

その結果、投稿が100万インプレッション以上伸びて、売上につながった、と富田さんは話します。Grokを使ってから、当たる角度が上がった印象がある、とも。

これまでのやり方も、あわせて使う前提。競合や類似業態でうまくいっている投稿を参考にする方法です。

AIが吸い上げた声は、企画の入口。元の投稿に戻って、前後の文脈まで読むのは人です。

声の主が誰で、どんな流れの中で書いたのか。私なら、そこはAIに任せず、元の投稿まで読みにいきます！

Hermes AgentとGrok Botやdotsの違いを整理した記事の一節です。

私の記事より（Hermes Agentとは何か、Grok Botやdotsとの違いをハーネスから整理・チャットに統一され、指示を覚えて自分で育つHermes Agent）

私は X を読む仕事を、普段 Hermes の x_search でやっています。Grok の有料プランで動く道具です。AIに頼んで @karpathy さんの投稿を取ると、20件が本文全文・日付・URL つきで返りました。

私がXを読むのは、普段から Hermes の x_search。Grok の有料プランの上で動く道具です。

AIに頼んで投稿を取った時は、20件。本文全文と日付とURLが付いて返りました。URLがあるので、元の投稿に戻って読めるんですよね。

動画の話は、声を吸い上げたあとの投稿づくりと、その数字まで進みます。私の手元の話は、投稿を集めて元の投稿に戻れる所まで。

集めるのはAI、読んで選ぶのは私！

気になる会社を調べる時、Xも開きますか？動画は、採用のSNSの話に移ります。ここで出るのは、会社の人柄の見え方。

就活生の7〜8割はSNSで企業を知り、気になった会社をXやInstagramで社名検索する人も7割ほど。割合の出どころは動画でも示されず、富田さんは、そう言われています、と話します。

富田さん（動画の中で・2:50〜）

やっぱX上でアカウントを投稿していくだったり、自分たちのこと知ってもらうためにやっぱポストをするっていうの結構重要になってきているので

会社を知ってもらう入口は、求人や広告で作れます。最後の裏取りになるのは、どんな社長や社員がどんな発信をしているか。Instagramだけでなく、X上にも人柄が分かる投稿を出すことが大事になる、という話です。

岩野さん（動画の中で・3:24〜）

僕あんまX更新してないんですけど、X上でも僕の名前検索して見てきてくれる人だったりとか

岩野さんは、自社の1日密着の動画を見てから面談に来る人がいる、と話します。Xはあまり更新していないのに、名前を検索して見に来る人もいるそうです。

話は、人柄が分かる発信があるかどうかの差は大きい、と続きます。自分に合う会社かを最後に見極める場所として、Xが見られている、という流れ。

岩野さんは、AIに下書きを出してもらうのは当然として、最後は自分で直す、と話します。BtoBなので、既存のお客さん向けの表現に気を使うそうです。

人柄が伝わるかどうかは、AIの文でも、最後に自分の言葉が残っているかで決まります。魂は渡さず、込めるもの。

私は2026年8月7日から、ほぼ毎朝、賛否が割れる問いを選んで、AI2体に賛成と反対で討論させています。その討論を投稿とブログにして出す形。

私がやったのは、議題を選ぶことと、最後に自分っぽいかを味見すること。二つのAIの一致点と結びには、AIが作った言葉を使わず、私が実際に言った言葉だけを入れると決めています。

次は、AIに討論させて最後の言葉は自分で持つ話を書いた、評議会の記事の一節です。

私の記事より（Claude Codeのサブエージェントで評議会を作り、自分の案を酷評させるNate Herkさんの方法・討論の最後の言葉は、自分の言葉で持つ）

討論を形にするのがAIでも、結びに残るのは私が自分の口で言った言葉なんです。

形にするのはAIでも、結びに残るのは自分の口で言った言葉。ここは手元から離しません。

岩野さんは、最後に自分で直す形。私の場合は、結びに入れる言葉を先に決めておく形です。向きは同じで、手を入れる場所が違います。

AIに書かせても、最後の一言は自分の言葉で！

Grokは、Xの運用の外でも使えるのでしょうか？動画では、事例が4つ挙がります。数字はどれも、出演者の発言かスライドの値。

富田さんは、Xの運用だけでなく、広告にも使えると話します。事例①のスライドの題は、博報堂DY ONE と X Corp. Japan の事例。動画では、このスライドを使って説明が進みます。Grokで今の話題を調べ、自社ツールに7項目ほど入力して、約4分で広告の投稿文を28パターン作った、という例。

富田さん（動画の中で・5:48〜）

4分で28パターン作ってもらって、実際にそれを広告の投稿文、ま、生成した結果実際にAIの投稿文の評価の方が人間が作ったものよりも年数が高かったというところで

AIが作った投稿文のほうが、人間が作った物より評価が高かったそうです。スライドには、AIの評価がライターの平均を上回った、と出ます。数を出す仕事ではGrokも強い、という話。

事例②は、Xの声の分類。声を40のまとまりに分け、文脈ごとに整理し、Grokで人物像も分析して企画に使いました。題材は麻辣湯（マーラータン）で、接客、店の清潔さ、味など、どの文脈で刺さっているかを分けています。

事例③は、分析の時短。スライドには、人を増やさずに対応175%増、分析は1時間が10分、と出ます。

富田さん（動画の中で・7:26〜）

それこそアナリティクスのデータインポートしてそのままブロックに投げたらもう分析結果が出てその内容を元に運用してくみたいなことが一定できるようになったので

Xのアナリティクスのデータを取り込んで、そのままGrokへ。分析結果が出て、それをもとに運用できるようになった、という話です。

事例④は、コラボ商品。マクドナルドの新商品のティザーのように、発売の前後で他社がどう盛り上げているかをGrokで分析しました。そのあと出したコラボ投稿は100万インプレッション以上で、Grokを使う前と後でかなり変わった、という例。

人間が自分で見に行って調べることもできる、と富田さんは続けます。そのうえで、AIをうまく使って自分たちの考えを載せると、成果につなげやすい、という見方。

事例とは別に、岩野さんが挙げるのは、B2BでXをうまく使うアカウントを探す場面です。AIでWebマーケティング業界に絞り、1投稿あたりフォロワー数の5倍以上のいいねがあるアカウントを洗い出す流れ。寝ている間にAIに調べさせられる、という使い方です。

AIが最初に返した答えで、満足していませんか？一発でそれらしい案が出ると、そこで手が止まりがち。富田さんは、そこから先の聞き方を話します。

富田さんは、プロンプトそのものもGrokで作れる、と話します。最初に、最高のプロンプトを作るための質問を2個ください、と頼みます。それだけで、返る中身がだいぶ変わるという話。

富田さん（動画の中で・10:22〜）

AIもサボるんですよ。やっぱやっぱり60点ぐらいの回しかしてこないのでそこに対してやっぱ追い質問をしていって、ま、23回やっぱ深っていくと90点ぐらいになっていったりするので

AIも手を抜く、というのが富田さんの見立てです。初回は60点ぐらいで、追い質問を2〜3回重ねると90点ぐらいまで上がります。スライドの題も同じ向きで、深掘り、裏取り、再実行が並びます。

富田さん（動画の中で・10:40〜）

グロックで出したもの1回ジェミニに読み込ませてもう1回グロック戻すみたいなことするともっとキスが良くなったりもするので

次の手は、別のAIを挟むことです。Grokで出した物を一度Geminiに読み込ませ、改めてGrokに戻します。そうすると精度がさらに上がる、と富田さんは話します。

話は、InstagramやTikTokでの検証にも及びます。1つのAIで企画を作るより、複数のAIを合わせたほうが精度が高いと実証できた、という内容です。Xの企画でも、Grokで作り、GeminiやChatGPTで広げてからGrokに戻します。

一発でそれなりの企画が出ると、満足しがちです。時短できた分を1往復、2往復の深掘りに回すと、精度は大きく変わる、と富田さんは続けます。岩野さんは、優秀なA君1人より、B君も連れて意見を戦わせるほうが良さそうだ、と受けます。

方向の違いの話。GrokはXの中が見えます。ほかのAIはGoogle上の情報なども参照するので、別の向きの答えが出てきます。スライドの下には「AIの結果は参考値、最終判断は人」とあります。

AIの手抜きは、やり切らないこと。調べ尽くし、手を尽くして仕上げ切るところまで、AIにやらせたいんですよね。

追い質問も、別のAIに見せるのも、やり切らせるための手。

別のAIに点検させる理由を整理した記事の一節です。

私の記事より（別のAIに点検させる理由を、イケハヤさんが会員登録の例で話します・会員登録を1つのAIだけで出すのが怖いのは、どんな時か）

私なら、公開する物だけ、作ったAIとは別の系統のAIに1回見せてから出します。完了より、品質を先に見たいんです。

同じ記事には、6月19日の朝LIVEの話も載せました。一つのAIにやらせないのがコツ、拾ってきた記事が信頼できるかを別のAIにチェックさせるやり方、と話した日です。

ChatGPTが考えたことを、ClaudeやGeminiにも確認させるやり方も書いています。9月15日には、公開や納品をする物は、作ったAIとは別の系統のAIに見てもらうと決めました。

動画は、GrokとGeminiを往復させて精度を上げます。私は、公開する物だけを、別の系統のAIに1回見せます。違いは、往復の回数より、出す前に別の目を入れる置き方。

1回目の答えは、下書き。やり切らせるのは、聞く側の仕事です！

動画は、Grokの使い方を絞って話します。課金の形は、Xのプレミアムで使う形と、Grok単体のアプリの2通り。単体のアプリは、個人で動画を作る人が多い、という話も出ます。

最初は、バズ投稿の構造分析。バズった投稿をただ出させるのではなく、なぜバズったのかを出させます。その答えにも、なぜ伸びたのかを重ねて深掘る話です。

富田さん（動画の中で・13:50〜）

実際になんかバズってる投稿をただ出してとかだけじゃなくてなんでバズってるのかみたいなところを出してもらってそこに対してもまたさらになんでこれが伸びたのかっていうのも多分なぜなぜで深掘っていくとより詳細なものが出てきて

深掘ると、同じジャンルで伸ばすための条件が、構造として見えてきます。その条件を掛け合わせて企画する流れ。スライドには、ジャンルを指定して上位10本を抽出し、共通パターンを言語化させる、と出ます。

次は、自分のアカウントの診断です。Xの中にデータがあるので、ポストごとの伸びやエンゲージメントを点数にし、改善の手を聞けます。成長しているアカウントと比べることもできる、と富田さんは話します。

最後は、炎上やネガティブな意見の検知。Xは匿名性が高く、ほかのSNSでは表に出ない本音が出やすい場所です。

富田さん（動画の中で・15:45〜）

いわゆるネガティブ意見っていうものもしっかりX上だと詰めることができるので、それ踏まえた上でじゃ自分たちのサービスをどう改善していくのかっていうところだったり

拾った本音は、サービスを直す種になります。良かった声も分類すれば、LPを磨く強みの材料に。岩野さんは、自分が炎上しても気づけないかもしれない、と話します。

富田さんは、Grokに頼めば、毎朝8時に社名や社長名で炎上しているポストを共有してもらえる、と話します。スライドの題は「毎朝8時のブリーフ」。手順の横に、上限を前提に設計する、という行が並びます。

毎朝の自動は、決まった量の中で動きます。届いたAIの出力は、人が見て、感じて、味見してから使います。

Grok BotでXの言及分析をする方法を解説した記事の一節です。

私の記事より（Grok BotでXの言及分析をする方法をあやみさんが解説。調べてまとめるのはボットに任せ、連絡するかどうかは人が決めて、引用は元の投稿で確かめる・Xの見張りを定期にする前に。回す回数は、1回分の中身を確かめてから増やす）

週の枠は、リセットから約15時間でなくなりました。明細では、自動で回していたX検索3回が、投稿756件と人17件を集めていた。

週の枠とは、そのAIを1週間で使える量の上限のこと。同じ記事に、設定の前に1回分を見て、使える中身だと分かってから定期にする、とも書いています。

これはGrok Botで測った数字です。XのGrokとは別の道具の話。

動画の毎朝8時の話も、スライドにある、上限を前提に設計する、という行とつながっています。

定期にする前に、まず1回分を味見！

AIで、自分の業界の外のネタまで見ていますか？動画の最後の質疑で、AIのおかげで思いついた投稿はあるか、という問いが出ます。富田さんの答えは、自分の強さの話から始まります。

富田さんは、SNSをほぼ毎日見ているので、基本はAIより強い、と話します。だいたいこうなる、という見当は、全部頭の中から出てきます。

ただ、クライアントは、ずっとSNSだけを見ているわけにはいきません。だから企画の引き出しをAIで広げます。これとこれを掛け合わせる、という思いつかない組み合わせをAIが出す場面がある、と話は続きます。

富田さん（動画の中で・23:17〜）

やっぱ同業真似して同業で伸びたことをやるってもうユーザーからしてもどこどこさんやってたやつねてなっちゃうんですね。

企業がやりがちなのは、同業しか見ないこと。同業を真似ると、ユーザーには、どこかの会社がやっていたものに見えてしまう、という指摘です。

富田さん（動画の中で・23:37〜）

AI活用する時は結構もう同業界のことはもう大体分かってるんでじゃなくて他業界のものをこの業界で転用できるんだったらどんなことができるかみたいなのを結構AI活用することが多かったりしますね。

業界をずらして持ってくれば、自分たちの業界の物になり、伸びやすくなります。そこで、他業界の物をこの業界へ転用する案を、AIで出すことが多い、と富田さんは話します。

横に広げるのはAI、選んで言葉にするのは人。私の中で、ずっと変わらない線引き！

AIが広げた情報から選んで伝える編集力の話を整理した記事に、私の判断軸は、人間は縦に掘り、AIは横に広げる、と書きました。

情報を広げる速さでは、人はAIにかないません。

私の記事より（AI時代に仕事がなくなる不安への答えを、鴨頭嘉人さんの講義から整理する・選ぶだけでは足りず、選んだ後に伝えるのが編集力）

AIが横に広げた情報の中から選び、自分の言葉で伝えるところは、人が縦に掘る持ち場。

選ぶ、伝える。そこに私は、確かめる、を足します！

富田さんが頼るのは、SNSを毎日見ている自分の目。私は、広げる速さをAIに任せ、選ぶ、伝える、確かめるを手元に残します！

WebマーケティングTVの動画で、講師の富田さんは、Grokを使ったX運用を、生の声から投稿を作る話、採用で見られる人柄、4つの事例、追い質問とGeminiへの読み込み、使い方の整理、他業界のネタの転用の6つの話で解説しました。

Grokは、Xの中の声を吸い上げて投稿と企画に使える、と富田さんは話します。私の場合は、Xを読む仕事をHermesのx_searchに頼んでいます。返ってくる投稿には、本文と日付とURLが付いています。

AIの最初の答えは、60点ぐらい。追い質問と、別のAIへの読み込みで精度を上げる、と富田さんは続けます。私なら、公開する物だけ、作ったAIとは別の系統のAIに1回見せてから出します！

AIが形にしても、結びに残すのは私が実際に言った言葉。毎朝の自動のチェックも、1回分の中身を味見してから定期にします。案を広げる速さはAIに借りて、どれを選び、どう言うかは手元に置きます！

声を集めること、案の数を増やすこと、他業界のネタを探すこと。みなさんのXの運用では、AIに広げてもらう所と手元に残す所は、どこで分かれていますか？