Hacker Newsの新着投稿は何割がAIか──ライブカウンターと手作業調査、2つの実測を並べて読む

3行まとめ

1. hnstats.comは、Hacker Newsの新着投稿タイトルに「AI」を含む割合をブラウザ側でリアルタイムに数えるジョークめいた非公式サイト。1日単位の見出し全体（ファイアホース）を対象にしており、フロントページだけの割合はこれより高くなる、とサイト自身が注記している。
2. lcamtuf氏のブログは2026年2月・6月・8月に、Hacker Newsのデイリートップ5を人力で分類し、AI検出モデルPangramで「AIが書いた可能性が高い記事」も洗い出した調査を公開している。
3. lcamtufの集計では、デイリートップ5のAI関連比率は2026年2月が約40%、6月が約50%、8月が「nearly 60%」と、調査のたびに上がっている。

自動集計：hnstats.comの数え方

hnstats.comは、UTC午前0時以降に投稿されたHacker Newsの新着ストーリーのうち、見出しに「AI」が含まれる割合をライブでカウントする。集計方式は2種類用意されている。「strict」は独立した単語としての"AI"だけを数え（大文字小文字を区別、単語境界あり——"OpenAI"はカウントされないが"AI-powered"はカウントされる）、「extended」はスペルアウトされた"artificial intelligence"や、モデル・ベンダー名のリストを大文字小文字を区別せずに加える。

データはAlgolia HN Searchでその日の分をシードし、以降はHN Firebase APIのストリームで即座に更新される（ストリームが止まった場合に備えて5分ごとの整合性チェックがあり、それでも接続できない場合は45秒間隔のポーリングにフォールバックする）。過去データの範囲チャートは、prefixマッチングをオフにしたAlgolia集計にもとづく——オンのままだと"Airport"や"Airbus"まで「AI」として拾ってしまい、あらゆる数値が約5%過大になっていたためだという。オフにした状態で1日分をスポットチェックしたところ、strict集計とぴったり一致した（574件中67件）とサイトは説明している。サイト自身が明記する限界として、この集計は「その日の新着投稿全体（ファイアホース）」を対象にしており、フロントページに実際に載る割合はこれとは別の、より高い数字になる——「それこそがlcamtuf氏が調べたものだ」と、サイトはlcamtufのブログに直接言及している。サーバーもデータベースもなく、すべてブラウザ内で完結し、Cookieも使わない（ページビューはクッキーレスのCloudflare Web Analyticsで計測）ともある。

手作業調査：lcamtuf氏の2月・6月の集計

lcamtuf氏のブログ記事は2026年3月12日付で、2026年2月の1ヶ月間、Hacker Newsのデイリートップ5を人力でサンプリングした結果から始まる。AIが上位5件中4件を占めた日として2月4日・2月12日が挙げられ、2月5日は「実質的に全5件」（うち1件はAIベンダーによる偽装的な宣伝記事だったという）。逆にAI関連が上位5件に一切入らなかった日は2月1日（最初のAI関連は7位・9位）、2月9日（最初は8位）、2月25日（6位・9位・10位）の3日だけだったとしている。

もう1つの軸として、どの記事が「AIによって書かれた可能性が高いか」を、AI生成テキスト検出モデルPangramを使って調べている。フラグが立った記事はすべて著者自身が目視でも確認し、「むしろPangram側の見逃し（false negative）が数件あった」という所感を述べている。例として挙げられているのは2月19日の3位の記事「AI is not a coworker, it's an exoskeleton」——500件超のアップボート・500件超のコメントを集めた人気記事だが、著者いわく「かなりの数の危険信号がある」という。

Pangram自身の公式サイトを確認すると、「99.9%以上の精度」「メリーランド大学・シカゴ大学など第三者機関による検証済み」と謳うAI検出サービスで、ChatGPT・Gemini・Grok・Llama・Claudeなど主要モデルが生成した文章のパターンを学習データにしていると説明されている。ただしこれはPangram自身の宣伝文句であり、lcamtuf氏の記事もこの数値を独自に検証したとは書いていない。

なぜこうした検出が可能なのかについて、lcamtuf氏は「AI生成文章が非人間的である必要はない。現行世代のLLMのデフォルトの文体が準決定論的（quasi-deterministic）であることが重要で、同じエッセイを2回頼めば文体的に似た結果が返ってくる。個々の言い回し（mannerism）自体は人間的でも、まったく同じ組み合わせを人間の文章が再現する可能性は低い」と説明している。

冒頭では「HN AI singularity（2026年7月21日）」というキャプション付きの画像も示されており、これは特に酷かった1日の例として挙げられている。本文いわく「もっと公正な評価をするために、2月、次いで6月、最後に同年8月に体系的な調査もした（I also performed a more systematic survey in February 2026, then in June, and finally in August of the same year）」という位置づけで、7月21日の画像自体は定量調査ではなく一例（アネクドート）として紹介されている。

2026年6月には集計方法を少し変え、AIそのものを扱う投稿（ベンダー発表、賛否を論じるオピニオン記事など）と、AIが絡むがより広い含意を持つ投稿（InstagramのAIサポートエージェントのアカウントがハッキングされた事件など）を塗り分けて分類している。結果は、6月の節見出しが「June 2026: jump to ~50%」で、2月時点の約40%からの上昇だと記事は位置づけている。さらに8月にも調査があり、記事冒頭の要約は「TL;DR: nearly 60% as of August 2026. This is up from ~50% in July and ~40% in February.（2026年8月時点で60%近く。7月の約50%、2月の約40%からの上昇）」と結んでいる。

（なお、この要約は「~50% in July」と書いているが、本文の節見出しは「June 2026: jump to ~50%」で6月としている。約50%がどちらの月の数字なのかは出典の中で表記が揺れており、当サイトでは両方をそのまま示す。2026年9月4日に取得して逐語確認）

3つ目の独立調査：新規アカウントはコメントでもAIっぽい

投稿の見出しやAI生成テキスト検出とは別の角度から、HNの「AIらしさ」を定量化した第三の調査もある。検索エンジンMarginaliaの開発者Viktor Löfgren氏が2026年2月25日に公開した記事「New accounts on HN 10x more likely to use EM-dashes」は、投稿本文ではなくコメントを対象に、/newcomments（直近の全コメント）と/noobcomments（新規登録アカウントによる直近コメント）をスクレイピングして比較している。

Comments from newly registered accounts are nearly 10x more likely to use em-dashes, arrows, and other symbols in their text (17.47% vs 1.83% of comments). p = 7e-20

Comments from newly registered accounts on HN are also more likely to mention AI and LLMs (18.67% vs 11.8% of comments). p=0.0018

（新規登録アカウントのコメントは、em-dash（ダッシュ記号）や矢印などの記号を使う頻度が、既存アカウントの約10倍高い（17.47% 対 1.83%）。p値は7e-20。／新規登録アカウントのコメントは、AIやLLMに言及する頻度も既存アカウントより高い（18.67% 対 11.8%）。p値は0.0018）

サンプルサイズは各カテゴリ約700件とそこまで大きくないと著者自身が断っているが、p値の低さからすると偶然の差とは考えにくい水準だ。hnstats.comとlcamtufの調査がいずれも「投稿の見出し・本文」を対象にしているのに対し、この調査は「コメント」側からHNのAI化を裏付けている点で、独立した傍証になっている。

アクセスした瞬間のライブカウント値は取得できなかった

本記事はhnstats.com・blog.coredump.cx（lcamtuf氏のSubstack）・marginalia.nuの該当記事を2026年8月27日〜30日にcurlで取得した内容にもとづく。hnstats.comのライブカウンター自体はJavaScript必須で、curlでは静的なHTML（説明文とメソドロジー）のみが取得でき、その瞬間の実際のカウント値（現在時点で新着の何%がAIか）は確認できていない。lcamtuf氏の「約40%」「約60%」「約50%」という数字は、同氏個人による目視分類とPangramというサードパーティ検出モデルの組み合わせによるものであり、分類基準（何を「AI関連」と数えるか）に一定の主観が入る調査である点は、記事自身も否定していない。marginalia.nuの調査も、著者自身が「サンプルサイズはそこまで大きくない」と明記しており、この記事より新しい追試や再現があるかどうかは確認していない。

「HNの何割がAIか」というメタな観測はまだ語られていない

Zenn・Qiitaともに、このテーマ固有の言及は確認できなかった（Qiitaで関連語のヒットはあったが、いずれも無関係な内容である可能性が高いと見て個別確認まではしていない）。「Hacker Newsの何割がAI関連か」というメタな観測自体、日本語圏ではまだ紹介されていない。

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