transcript.jsonlを直接パースして「何が呼ばれているか」を可視化する

前回、エージェントの操作ログを可視化した話を書きました。今回はその隣接領域で、「何が呼ばれているか」を集計する話です。

Claude Codeの/usageはコスト（$）を見せてくれますが、「どのSkillを何回呼んだか」「どのAgentのsubagent_typeが重いか」「どのMCPサーバーを叩きまくっているか」は出てきません。この情報は実は~/.claude/projects/配下のtranscript.jsonlに全部書いてあります。これをPythonで直接パースして集計するusage-breakdown.shを作った話です。

困りごと：コストは見えるが内訳が見えない

/usageやtoken-budget-advisor.shは「今どれだけ使ったか」の数字は出しますが、それは合計値です。実際に肥大化の原因を潰すには、

• どのSkillが呼ばれすぎているか（乱造していないか）
• どのAgent（subagent_type）が重いタスクを繰り返しているか
• どのMCPサーバーへの呼び出しが支配的か

という内訳が要ります。これを知る手段がなかったので、transcript.jsonlを直接読むことにしました。

transcript.jsonlの中身：行ごとに型が違う

まず前提として、1セッションのtranscript.jsonlは1行1レコードのJSONLですが、レコードのtypeは一様ではありません。実ファイルの先頭数行を見ると、

last-prompt ['type', 'leafUuid', 'sessionId']
mode ['type', 'mode', 'sessionId']
permission-mode ['type', 'permissionMode', 'sessionId']
attachment ['parentUuid', 'isSidechain', 'attachment', 'type', 'uuid', 'timestamp', 'userType', 'entrypoint']
attachment ['parentUuid', 'isSidechain', 'attachment', 'type', 'uuid', 'timestamp', 'userType', 'entrypoint']

のようにlast-prompt・mode・permission-mode・attachmentが混ざっています。欲しいのはtype: "assistant"のレコードにあるmessage.content配列の中のtool_useブロックだけです。実際のSkill呼び出しはこう記録されています。

{
  "type": "tool_use",
  "id": "toolu_01Q8hr6CBx1g9TcTxRcJHD7N",
  "name": "Skill",
  "input": {
    "skill": "artifact-design"
  },
  "caller": {
    "type": "direct"
  }
}

Agent呼び出しはname: "Agent"でinput.subagent_typeにサブエージェント種別が入ります。

{
  "type": "tool_use",
  "id": "toolu_016fshGyeB3cK5awgqMn6dQK",
  "name": "Agent",
  "input": {
    "description": "既存のメモリ監視機構を調査",
    "subagent_type": "Explore",
    "prompt": "..."
  }
}

MCPツールはnameがmcp__<server>__<tool>の形式で入ってきます（例: mcp__claude-in-chrome__computer）。この3パターンをtool_useブロックから拾えば、Skill・Agent・MCPサーバーごとの呼び出し回数が分かります。

実装：Bashヒアドキュメントに埋め込んだPython

usage-breakdown.sh本体はシェルの引数処理だけ担当し、集計ロジックは丸ごとPythonのヒアドキュメントに埋め込んでいます。

ARG="${1:-7d}"
TR_DIR="$HOME/.claude/projects/-Users-matsubara"
[ -d "$TR_DIR" ] || { echo "(no transcript dir)"; exit 0; }

python3 - "$TR_DIR" "$ARG" <<'PY'
...
PY

Python側の集計コアはこうなっています。isinstanceガードが多いのは、上で見た通りレコード型が揃っていないからです。

for path in glob.glob(f"{tr_dir}/*.jsonl"):
    try:
        mtime = os.path.getmtime(path)
        if mtime < cutoff_ts: continue
        total_files += 1
        with open(path, "r", encoding="utf-8", errors="replace") as f:
            for line in f:
                try:
                    rec = json.loads(line)
                except: continue
                msg = rec.get("message", {}) if isinstance(rec.get("message"), dict) else {}
                content = msg.get("content") if isinstance(msg, dict) else None
                if not isinstance(content, list): continue
                for block in content:
                    if not isinstance(block, dict): continue
                    if block.get("type") != "tool_use": continue
                    name = block.get("name", "")
                    inp = block.get("input") or {}
                    tool_calls[name] += 1
                    if name == "Skill":
                        skill_name = inp.get("skill", "?") if isinstance(inp, dict) else "?"
                        if ":" in skill_name:
                            plugin_skill_calls[skill_name.split(":", 1)[0]] += 1
                        skill_calls[skill_name] += 1
                    elif name == "Agent":
                        st = inp.get("subagent_type", "?") if isinstance(inp, dict) else "?"
                        agent_calls[st] += 1
                    elif name.startswith("mcp__"):
                        parts = name.split("__")
                        if len(parts) >= 2:
                            mcp_calls[parts[1]] += 1
    except Exception:
        continue

ファイル単位のフィルタはos.path.getmtime、つまりセッションの最終更新日時で切っています。行ごとのタイムスタンプは見ていません。日数指定（7d/30d）はここでしか効きません。

実行結果：直近30日で20755回のtool_use

~/.claude/projects/-Users-matsubara/は現在199ファイル・約1.0GBです。ここに対してusage-breakdown.sh 30dを実際に走らせた結果がこれです。

=== usage breakdown (last 30d, 199 transcripts) ===

total tool_use: 20755

--- top tools ---
  13340  Bash
   2088  Read
   1956  Edit
    832  Write
    597  mcp__claude-in-chrome__computer
    218  TaskUpdate
    196  ToolSearch
    184  mcp__claude-in-chrome__navigate
    149  mcp__claude-in-chrome__javascript_tool
    136  TaskCreate

--- top skills (10 unique) ---
      7  artifact-design
      2  superpowers:brainstorming
      1  deep-research
      1  frontend-design:frontend-design
      1  harness-audit
      1  pre-completion-self-audit
      1  frontend-design
      1  dataviz
      1  claude-api
      1  remotion-video-creation

--- top agents (7 unique) ---
     68  general-purpose
     21  Explore
      4  ?
      3  reviewer
      2  fork
      1  code-reviewer
      1  security-reviewer

--- top MCP servers (5 unique) ---
   1293  claude-in-chrome
     79  plugin_playwright_playwright
     54  computer-use
     28  claude_ai_Gmail
     22  claude_ai_Google_Calendar

30日でBashが13340回とツール呼び出し全体の6割を占めています。Agentはgeneral-purposeが68回でダントツ、Exploreが21回で続きます。この2つで全Agent呼び出しの大半を食っていることが数字で分かります。MCPはclaude-in-chromeが1293回で他を圧倒しており、mcp__claude-in-chrome__computer（597回）単体でトップツールの5位に食い込んでいます。ブラウザ操作系のMCP呼び出しがトークン消費の主因になっていそうだ、というのがこの内訳から立てられる仮説です。

面白いのはtop skillsにfrontend-design:frontend-designとfrontend-designが別エントリで両方出てくることです。前者はプラグイン名前空間つきの呼び出し（skill: "frontend-design:frontend-design"）、後者は素の名前での呼び出しで、集計コードが":"の有無で分岐しているため、同じスキルでも呼び方によって別カウントされます。

--shortモード：statuslineへの1行埋め込み

--shortを渡すと、内訳を出さずに合計だけ1行で返します。

if SHORT:
    total = sum(tool_calls.values())
    print(f"{total} tool_use across {total_files} sessions ({days}d)")
    sys.exit(0)

実行するとこうなります。

$ usage-breakdown.sh --short
5010 tool_use across 41 sessions (7d)

--shortのデフォルトはarg = "--short"のときdays=7に固定される作りなので、statuslineに埋め込む用途では常に直近7日固定です。1行で返るのでstatuslineの他の項目（5h/7dのプラン使用率など）と並べて出しても崩れません。

踏んだ落とし穴

• レコード型が一様でない → last-prompt/mode/permission-mode/attachmentなどmessage.contentを持たない行が混ざる。isinstanceガードをmessage・content・各blockの3段で入れないと、どこかでAttributeErrorかKeyErrorで落ちる
• 日数フィルタはファイルmtime基準 → 行ごとのタイムスタンプではなくos.path.getmtimeで切っている。長時間セッションのファイルは、開始が何日前でも「最後に触った日」でしか判定されない
• プラグインSkillは名前空間つき文字列 → "frontend-design:frontend-design"のように:区切りで入るので、split(":", 1)しないと同じSkillが名前空間ごとにバラける
• MCPツール名はmcp__<server>__<tool>だがサーバー名自体に_が入る → plugin_playwright_playwrightのようにparts[1]だけでは区別しづらい名前も出てくる。split("__")前提が崩れるサーバー名には未対応
• set -uo pipefailだがPython側の例外は握りつぶす設計 → ファイル単位のtry/except Exception: continueなので、1ファイル壊れていても全体は止まらない代わりに、集計漏れがサイレントに起きうる

まとめ

• /usageが見せないSkill・Agent・MCPの呼び出し内訳は、transcript.jsonlのtool_useブロックから直接集計できる
• JSONLは行ごとに型が違う（attachment/modeなど）ので、パースはisinstanceの多段ガードが要る
• 実測30日でBash13340回・general-purposeAgent 68回・claude-in-chromeMCP 1293回、と支配的な呼び出し元が数字で見える
• --shortで合計1行に潰せば、statuslineにそのまま埋め込める
• 集計はcall countベースで、token数そのものではない。「どこが重いか」の一次スクリーニングとして使う

次回は、この内訳で見えたclaude-in-chromeMCPの呼び出し過多をどう削ったか、という話を書く予定です。

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Lily（@bokuwalily）― 個人開発者。Claude Code で自動化基盤を組みながら、iOSアプリやWebサービスを量産しています

• AIで「寝てても回る仕組み」を作って月120万にした話は noteの有料記事 に💰
• OSS: github.com/bokuwalily 🐙
• 最新情報・お問い合わせは X @bokuwalily へ🌍

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