Transcript
00:00:00Claude Codeのリサーチにおける課題を解決する オープンソースのGitHubリポジトリがあります
00:00:05「Last 30 Days」というツールで Claude Codeで検索を行おうとするときに
00:00:08直面するジレンマを解消してくれます
00:00:10これまでは 単なるGoogle検索の延長であるウェブ検索に頼るか
00:00:145分、10分、15分、20分と時間がかかり
00:00:19数百ものサブエージェントや数百万トークンを消費するディープリサーチを使うしかありませんでした
00:00:23ですが「Last 30 Days」スキルを使えば 最適な中間解が得られます
00:00:26数多くの異なるプラットフォームをスクレイピングして
00:00:28ユーザーの生の反応や意見を
00:00:31単なる見出しやSEO上位のニュース記事にとどまらず 把握できるのです
00:00:35Claude Codeで調査を行うすべての人にとって 最適なツールですので
00:00:38ぜひ最後までご覧ください
00:00:40「Last 30 Days」スキルは GitHubで5万5千スターを獲得しているオープンソースリポジトリです
00:00:44GitHubの日次トレンド1位にも輝いたことがあり
00:00:47基本的には Claude Codeが
00:00:49主要なSNSプラットフォームすべてをスクレイピングできるようにするものです
00:00:52Reddit、Hacker News、Polymarket、GitHub、YouTube、TikTok、Instagramなど
00:00:57あらゆる場所から 必要な情報を収集してくれます
00:01:00通常のウェブ検索では手に入らない ユーザーの生の声を多く集め
00:01:04それらをまとめてレポートを出力してくれます
00:01:07実際のレポートはこのような感じです
00:01:08Claude Codeにこう質問しました
00:01:10「Claude Opus 5について人々は何と言っているか？」と
00:01:12左側が「Last 30 Days」スキルを使ったレポートで
00:01:15右側がClaudeの通常のウェブ検索結果です
00:01:17まず右側の通常のウェブ検索の出力を見てみましょう
00:01:22「Opus 5の評判」をGoogle検索したときに出てくるような
00:01:27主要な記事の要約が得られるだけです
00:01:30間違いではありませんが もう一歩踏み込んで
00:01:33TwitterやRedditなどで人々が実際に何を言っているかを
00:01:37調べられてはいませんよね？
00:01:38草の根レベルの声までは届いていないのです
00:01:41一方「Last 30 Days」のレポートを見ると
00:01:43ずっと広い範囲を網羅していることがわかります
00:01:45実際の情報源を確認すると 一目瞭然です
00:01:49このレポートでは Redditの22のスレッドを参照しています
00:01:52Xの投稿13件、YouTube動画14本、TikTok 26本、Instagramリール13本
00:01:57Hacker Newsのニュース16件、GitHubの項目25件、Polymarketの情報も含まれます
00:02:02非常に膨大な情報量です
00:02:04そのため 人々の意見についての
00:02:07非常に細かい部分まで教えてくれます
00:02:10Instagramでどのように扱われたかや
00:02:12TikTokなどショート動画領域での反応を分析したり
00:02:14どんな文脈で語られているか、例えば
00:02:18「Opus 5はFable 5の半額だ」といった議論についてまとめたりしています
00:02:21投稿本文だけでなく コメント欄にある反論や批判にも言及しています
00:02:24Redditなどの投稿の見出しを読むことと
00:02:27コメント欄で何が書かれているかを確認するのは別物です
00:02:30元投稿に同意しているのか
00:02:33それとも激しい議論が起きているのかがわかります
00:02:35最後に 専門家のレビューにおける
00:02:37全体的な評価傾向も教えてくれます
00:02:48これらを組み合わせることで「Last 30 Days」スキルを使えば
00:02:51はるかに深い洞察が得られます
00:02:57さらに詳しく見ていくと 「Last 30 Days」スキルでは
00:03:00このレポートは収集した全情報のほんの一部にすぎません
00:03:08表示されているレポートの裏で Markdownファイルも生成されます
00:03:11そちらはもう少し詳しい要約になっています
00:03:13ここにある生データ形式のファイルで確認できますが
00:03:16各プラットフォームで見つかった内容がより詳しく書かれています
00:03:23さらにそれだけでなく
00:03:23すべてのデータを収集して JSONファイルに保存してくれます
00:03:27文字起こしやコメントなど すべてのデータです
00:03:30それが今画面に見えているものです
00:03:32かなりの量がありますよね？
00:03:34分析するためのデータが遥かに豊富に揃うわけです
00:03:37このスキルの詳細に入る前に
00:03:39本日のスポンサーである私からお知らせです
00:03:42Chase AI+内で
00:03:44「Claude Code マスタークラス」をリリースしました
00:03:46初心者からAIエンジニアになるための最高の講座です
00:03:49非エンジニアの方には特におすすめです
00:03:52実践的なユースケースに特化しており
00:03:53コンテンツは常に更新されています
00:03:55AIを活用した開発スキルを高めたいけれど
00:03:58何から始めればいいか分からない方は
00:04:00ぜひチェックしてみてください
00:04:02固定コメントにリンクを貼っておきます
00:04:04コミュニティでお会いしましょう
00:04:05さて これらを見れば
00:04:06「30 Days」スキルの価値がどこにあるかが
00:04:08明確にわかると思います
00:04:09それは情報源です
00:04:10標準のClaude Codeだけでは確認できないような
00:04:12情報源にアクセスできます
00:04:14非常に広範囲にわたっており
00:04:15RedditやYouTube、
00:04:17Hacker Newsといった大手はもちろん
00:04:19LinkedIn、Pinterest、Blueskyにも対応しています
00:04:22本当にあらゆるプラットフォームをカバーしています
00:04:23設定がとても簡単なものもあり
00:04:25このスキルをインストールするだけで
00:04:27（これも1行のコマンドです）
00:04:28後ほどお見せしますが
00:04:29自動的にセットアップが完了します
00:04:31APIキーも必要ありませんし
00:04:32料金を支払う必要もありません
00:04:34他のサービスでは特定の依存関係が必要な場合もありますが
00:04:36スキル実行時にClaude Codeが
00:04:38ガイドしてくれます
00:04:39最後に 一部のプラットフォームでは
00:04:42APIキーが必要になります
00:04:43X（Twitter）などの場合です
00:04:44Twitterをスクレイピングするには xAIのAPIキーが
00:04:49必要になります
00:04:50とはいえ それほど高額ではありません
00:04:53ここで一番費用がかかるのがTwitterですが
00:04:55私が試した実行では
00:04:56平均して1回あたり約10セントでした
00:04:59もうひとつ注意すべきなのは
00:05:01TikTokやInstagramリールなどのプラットフォームです
00:05:04これらにはScrape CreatorsのAPIキーが必要です
00:05:08ただし このスキルをインストールして実行すると
00:05:11自動的に
00:05:12セットアップが行われ
00:05:14実質的に補助金付きのアカウントが作成されて
00:05:16数千回分の無料呼び出し枠が付与されます
00:05:20毎日使ったとしても
00:05:21Scrape Creatorsに課金することなく
00:05:22約6ヶ月間
00:05:23無料で運用し続けることができます
00:05:25ですので セットアップは非常に簡単で
00:05:28膨大なデータにアクセスできるようになります
00:05:30リポジトリ自体にも
00:05:31どの情報源に何が必要で
00:05:31コストがいくらかかるかが細かく記載されています
00:05:35インストールとデモに入る前に
00:05:36仕組みについて説明します
00:05:38手順としては
00:05:40Claude Code内でスキルを
00:05:42呼び出すだけです
00:05:43「/last-30-days」と入力するか
00:05:45「30 dayスキルを使って」と伝えるだけです
00:05:46そしてトピックを与えます
00:05:48先ほどの例でお見せしたように
00:05:49「Claude Opus 5について
00:05:50人々は何と言っているか？」と尋ねるわけです
00:05:52すると 雑なプロンプトであっても
00:05:55どんな内容であれ
00:05:56より適切な形に最適化してくれます
00:05:58そこから範囲を広げて
00:06:00各プラットフォームへのアクセスを開始します
00:06:02説明にある通り 賢く処理してくれます
00:06:03例えば
00:06:05「カニエ・ウェストについて調べてほしい」と頼むと
00:06:07調べるべきサブレディットや
00:06:09関連する
00:06:10Twitterアカウントを自動で判別します
00:06:12そしてそれらを並行して一気に検索します
00:06:14そのため 処理はかなり高速です
00:06:16さらに深く掘り下げます
00:06:17先ほど言ったように 単に投稿のタイトルを見るだけでなく
00:06:20コメント欄まで分析します
00:06:21そこから情報をランク付けし
00:06:22ブリーフィング資料としてまとめます
00:06:24複数のプラットフォームで何度も
00:06:27言及されている内容があれば
00:06:27その情報の優先度を高く設定します
00:06:29たった1つのRedditのコメントに
00:06:31全体が振り回されることもありません
00:06:32そしてレポートで教えてくれます
00:06:34「これが重要なポイントだ」と
00:06:35高評価を得ているコメントを抽出してくれます
00:06:36「Redditでも見かけ
00:06:38Twitterでも言及され
00:06:38YouTubeでも取り上げられているなら
00:06:39価値のある情報だ」と判断するわけです
00:06:41Claude Codeへのインストールは非常に簡単です
00:06:43たった1行のコードを実行するだけです
00:06:44コードはGitHubリポジトリに記載されており
00:06:46概要欄にリンクを貼っておきます
00:06:48さらに このリポジトリは
00:06:49他のエージェントツールについても詳しく解説しています
00:06:51ですので Codexや
00:06:53Cursorなどを使っている場合でも
00:06:54とても簡単に導入できます
00:06:56また claude.aiの
00:06:57ウェブ版での導入手順も載っています
00:06:59機能や仕組み
00:07:00インストール方法がわかったところで
00:07:02実際に試してみましょう
00:07:03このスキルの使い方はとてもシンプルです
00:07:05他のスキルと同様に
00:07:06「/last-30-days」と入力するか
00:07:09自然言語で指定することで呼び出せます
00:07:11あとはプロンプトを入力するだけです
00:07:13ここでは「Last 30 Daysスキルについて
00:07:15人々が何と言っているか
00:07:16調査してほしい」と指定します
00:07:18先ほど利用可能な数々の
00:07:21情報源をお見せしました
00:07:22特にフラグや追加情報を
00:07:24指定しなかった場合
00:07:25関連性があると判断された
00:07:26すべての情報源が使用されます
00:07:28また 検索対象を絞り込むことも
00:07:29可能です
00:07:31例えば
00:07:31「Last 30 Daysについて調べたいけれど
00:07:33Redditのみを確認して」や
00:07:34あるいはTwitterだけ、
00:07:35YouTubeだけを調べる、
00:07:36といった指定も可能です。
00:07:38もしこのスキルの具体的な
00:07:40使い方やオプションが
00:07:42分からなくなっても、
00:07:44Claude Codeが把握しています。
00:07:45スキルをダウンロードした時点で、
00:07:46その内容を理解しているのです。
00:07:47この動画で解説しきれていない
00:07:49高度な使い方についても、
00:07:50ベストプラクティスを教えてくれます。
00:07:52実際に実行してみると、
00:07:53追加の質問などは
00:07:54一切聞かれません。
00:07:55やり取りの必要はなく、
00:07:56ただスキルを呼び出して
00:07:57処理を開始し、
00:07:58複数のエージェントを
00:08:00並列で立ち上げて
00:08:00各プラットフォームを巡回します。
00:08:02実際の検索処理では、
00:08:03確定的なPythonスクリプトを実行して
00:08:06全データをスクレイピングします。
00:08:075分後に
00:08:08出力された結果がこちらです。
00:08:09冒頭には要約として、
00:08:11「SNSの話題性が
00:08:11追いつかないほどの速度で
00:08:13リポジトリが成長している」とあります。
00:08:14リアルタイムの数値データも示されています。
00:08:16全体を通した
00:08:17共通のテーマにも触れており、
00:08:19「一般的なAIリサーチの問題を解決する」とのことです。
00:08:22さらに、YouTubeやTwitterで
00:08:23どのような議論がなされているか
00:08:25を視覚的に示してくれます。
00:08:26主要なパターンを抽出し、
00:08:27調査結果をまとめた上で、
00:08:28プラットフォーム別に内訳を出してくれます。
00:08:31Redditから5件のスレッド、
00:08:32Twitterから22件、といった具合です。
00:08:35そして、生の検索結果の
00:08:36確認場所も表示されます。
00:08:38生データはMarkdown形式です。
00:08:39生のJSONデータが必要な場合も、
00:08:41リクエストすれば取得できます。
00:08:43対比として、
00:08:43実質的にまったく同じプロンプトを
00:08:44与えつつ、
00:08:45「30-dayスキルは
00:08:47使用しないこと」と明確に指示した場合
00:08:48の結果を見てみましょう。
00:08:50こちらが通常のWeb検索のみで
00:08:51作成されたレポートです。
00:08:52内容が間違っているわけではありません。
00:08:54ただ、かなり浅い内容にとどまっています。
00:08:55ユーザーの反応や感情といった
00:08:56情報は得られません。
00:08:57評価されている点について
00:08:58触れられてはいますが、
00:08:59非常にありきたりです。
00:09:00個別コメントや
00:09:01動画の文字起こしデータなどを
00:09:03確認していないからです。
00:09:04つまり、日常的な
00:09:06ちょっとした質問に対して
00:09:07Claude Code内で
00:09:08Web検索を使うのは悪くありません。
00:09:10すべての調査に
00:09:12「last 30 days」を使う必要はないのです。
00:09:13むしろ毎回使うべきではないと言えます。
00:09:15それなりに大がかりな処理だからです。
00:09:17ですが、このツールがもたらす最大の価値は、
00:09:19表面的なWeb検索と、
00:09:22「/deep-research」を実行して
00:09:23動的ワークフローを組み、
00:09:243,000個のサブエージェントを
00:09:25動かすような大規模調査、
00:09:27その中間に位置する点です。
00:09:29ちょうどいい着地点なのです。
00:09:30特に、
00:09:31ユーザーの生の声を
00:09:31把握するという点においては、
00:09:32Deep Researchよりも
00:09:32優れているとさえ言えます。
00:09:35ご覧いただいた通り、
00:09:36使い方はとても簡単です。
00:09:38インストールも1行で完了します。
00:09:39唯一つまずく可能性があるとすれば、
00:09:41特定の情報ソースを
00:09:43連携させようとするときくらいです。
00:09:44ですがそれも、Claude Codeに
00:09:46このリポジトリのリンクを渡せば、
00:09:47必要な設定手順を
00:09:48順を追って案内してくれます。
00:09:49実際のところ、
00:09:50有料となる情報ソースは
00:09:52X（Twitter）の連携だけです。
00:09:54参考までに、
00:09:55私がこれを使用する際は
00:09:55前にも話した通り、
00:09:561回あたり10セント
00:09:58前後に収まっています。
00:09:59それではいつも通り、
00:09:59この動画の感想を
00:10:00コメント欄で教えてください。
00:10:01私のClaude Codeマスタークラスを
00:10:03受講してみたい方は、
00:10:04Chase AI Plusをぜひチェックしてみてください。
00:10:05固定コメントに
00:10:05リンクを貼っておきます。
00:10:07それでは、またお会いしましょう。