GitHubトレンド1位として紹介されていたlast30daysを日本語対応して使ってみました。でね、うまくいった場面だけではなく、Pythonの版で止まった場面や、検索計画を省いて警告された場面も録画しています。失敗も、そのまま。

さらに、日本語のテーマでは情報が薄い弱点を発見。そこで、はてなブックマーク・Qiita・Zenn・noteを追加しました。完成した日本語対応版で「Codex vs Claude Code」の直近30日比較まで。

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。この記事では、何ができるのか、どう使うのか、どこまで信じてよいのかを、実測値でお伝えします。

01last30daysとは？ GitHubトレンド1位で話題になった調査ツール

last30daysは、指定したテーマについて直近30日の話題を集めるAIエージェント用スキルです。あ、そうそう。通常のWeb検索よりも「実際の利用者が何を評価し、何に不満を持っているか」を拾いやすく、Redditの賛同数、Hacker Newsのポイント、YouTubeの再生数、GitHubの活動などを一緒に確認できるんですよね。

きっかけは、公開直後のYouTube動画で「GitHubトレンド1位」と紹介されていたことでした。順位は時点で変わるため、現在も1位という意味ではない点に注意。実際のリポジトリはmvanhorn/last30days-skillです。

02実際にインストールして、最初の失敗まで試しました

導入コマンドは短いのですが、最初はPythonの版が合わずに止まりました。環境確認を飛ばすと、ツール本体ではない場所で時間を使います。

使う前の確認：Python 3.12以上と、利用するAIエージェントからスキルが見えているかを先に確認します。

03雑に頼むと警告されます。先に検索計画が必要でした

テーマ名だけを渡して実行すると、結果は出ます。ところが——last30days自身が「計画なしの劣化実行」だと警告。調べる対象、期間、情報源、比較軸を決めずに検索すると、集まった件数だけ多くても判断材料として弱くなるんですよね。

料理で言えば、食材を買う前に献立を決める工程です。検索計画は飾りではありません。何を証拠として採用するかを揃える——そのための下ごしらえだったんですよね。

04検索計画を作ると、証拠が31件から71件へ増えました

同じテーマで、先に検索計画を作ってから実行しました。すると、取得した証拠は31件から71件へ。Redditも6スレッド・賛同3,021から、23スレッド・賛同21,379まで広がりました。

実行方法	証拠	Reddit	賛同数
テーマだけ	31件	6スレッド	3,021
検索計画あり	71件	23スレッド	21,379

05日本語17件で終わらせず、国内4ソースを追加しました

最初に日本語テーマを試したときは17件でした。17件。ぶっちゃけ、本家は英語圏のRedditやHacker Newsに強い一方、日本語の実務記事や利用者の反応を十分に拾えていなかったんですよね。

そこで「日本語版を作る予定です」では終わらせず、実際に次の4ソースを追加しました。ここが今回の本題。

追加ソース	記事で使える反応	認証
はてなブックマーク	ブックマーク数・コメント	不要
Qiita	LGTM・ストック数	任意のトークンで上限緩和
Zenn	いいね数	不要
note	スキ数・コメント数	不要

日本語の文字を含むテーマでは国内4ソースを自動で有効にし、海外側には英訳した検索語を渡す二車線にしました。日本語だけで調べた実測は54件。ところが、英訳した海外検索を加えると112件まで増えたんですよね。日本語の現場感と海外の議論は混ぜず、最後に統合します。

しかもね、英語テーマでは日本語4ソースを動かさないこと、明示した情報源を勝手に増減しないことまでテストに固定しました。取得制限や形式変更を「話題がない」と誤認しないための防止策。現行版では3,624件通過、5件スキップ、41サブテスト通過という結果に。

公開状態と注意点

現在地も、正直に。この日本語対応版は、このMacで実際に使っているローカル版です。本家GitHubへのpushや公開はしていません。Zennとnoteは非公式APIなので、先方の仕様変更で取得できなくなる可能性も…ここは要注意。

06日本語対応版でCodexとClaude Codeを直近30日比較しました

完成した版を使い、2026年7月12日から8月11日までの30日間で「Codex vs Claude Code」を調べました。で、最初に検索計画を作り、利用者の評価・不満・GitHub活動を分けて比較しています。

利用者が評価した点と不満

利用者の声では、Codexは「速さ・並列作業・大きなコードベース」、Claude Codeは「計画・説明・対話の分かりやすさ」が評価される傾向でした。不満は、Codexでは制限や文脈の扱い、Claude Codeでは料金・使用上限・長い作業での安定性に集まりました。ただし、個別投稿を束ねた傾向であって、全利用者を代表する統計ではない点には注意。

公式GitHub活動は別集計

直近30日の公式GitHub活動	Codex	Claude Code
コミット	972	23
新規Issue	4,381	8,829
Close済みIssue	1,053	4,315
PR／マージ	987／977	103／1
リリース	70	19
スター	105,243	140,992

ここはlast30daysの結果だけで断定せず、公式GitHub APIでも別に数えました。リポジトリの運用方針が違うため、数字の大小だけで製品の優劣は決まりません。数字だけなら分かりやすい。でも…活動量と利用者の声は分けて読む必要があるんですよね。

07last30daysの使い方と、使う前に知るべき限界

そのまま使える依頼文

使うときは、AIエージェントへ次の依頼文。

last30daysで「Codex vs Claude Code」を直近30日で調べてください。先に検索計画を作り、利用者の評価・不満・GitHub活動を比較してください。

日本語テーマなら、日本語の検索語と海外向け英訳を分けます。カスタム版ではこの二車線を計画に入れないと警告が出るため、ゼロ件を「話題がない」と早合点しにくくしました。

向く調査、向かない調査

• 向いている用途：AIツール導入前の評判確認、競合比較、記事や企画の一次調査、人物や企業の最近の動きです。
• 向いていない用途：厳密な市場規模、医学・法律・投資の最終判断、投稿数だけでの人気判定。ここは別の一次情報が必要です。
• 取得上の限界：Xは認証が必要です。YouTube字幕は429やボット判定で欠ける場合も。国内の非公式APIも、仕様変更の影響を受けます。

08まとめ：last30daysは、検索より「調べ方」を整える道具でした

last30daysは使えます。ただし、テーマ名だけを投げる魔法の検索箱ではありません。先に検索計画を作り、情報源ごとの意味を分け、取れなかった理由まで確認する。そこで初めて、判断材料になるんですよね。

今回いちばん大きかったのは、日本語で弱いと分かったあとに、国内4ソースを追加し、同じ手抜きを止める警告とテストまで入れたことです。弱点を見つけたら、直すだけではなく、次も同じ品質で使える仕組みにします。

AIに「調べて」と頼む前に、何を、誰の声で、どの期間で確かめたいのかを決める。その一手間で、集まる証拠も、そこから出す結論も変わりました。