この記事は Zenn に投稿したものの再掲です。内容は同じで、更新も両方に反映します。

3行で

ログ 389 ファイルから user ロールのメッセージ 588 件を取り出した。総量 5,928,433 字。
人間が実際に打ったのは 282 件（48.0%）。だが文字量では 37,583 字、全体の 0.63% しかない。
人間が打つ入力の中央値は 29 字。同じ枠から入ってくる自動投入は 2,153 字、セッション引き継ぎは 12,710 字。件数はほぼ半々なのに、量は 150 倍以上違う。

「ユーザー入力」を数えようとして詰まった

エージェントに人間が何を言っているかを数えようとした。type: "user" のメッセージを集めて、長さを見る。単純な話のはずだった。

発話 587 件 / 総量 5,928,408 字
中央値 242 / 平均 10100 = 平均は中央値の 42 倍

平均が中央値の 42 倍。分布がおかしい。上位を見るともっとおかしかった。

  上位  1件 = 総量の  27.3%
  上位  3件 = 総量の  55.1%
  下位半分(293件) = 総量の 0.26%

**1件で全体の 27.3%。**最長のものは 1,620,019 字あった。162 万字を人間が打つことはない。

1万字を超えるメッセージ 154 件の先頭を見たら、正体が分かった。

87 件が This session is being continued from a previous conversation — 会話が長くなったときの引き継ぎ文書
51 件が自動パイプラインからの定型投入
9 件がコマンド展開

人間の入力を数えているつもりで、機械の投入を数えていた。

`promptSource` で分かれる

ログには promptSource というフィールドがある。これで綺麗に割れた。

出どころ                       件数     件数比          文字数     文字比     中央値
typed                     274   46.6%       37,339    0.6%      29
sdk                       187   31.8%    4,459,378   75.2%    2153
(なし)                      119   20.2%    1,431,472   24.1%   12710
queued                      6    1.0%          214    0.0%      25
suggestion_accepted         2    0.3%           30    0.0%      15

人間が打った     282 件 =  48.0% / 37,583 字 = 0.63%
それ以外         306 件 =  52.0% / 5,890,850 字 = 99.37%

typed — キーボードから打ったもの。274 件、中央値 29 字。
queued / suggestion_accepted — 実行中に打ち込んだもの、補完を受け入れたもの。これも人間。合わせて 8 件。
sdk — SDK 経由の自動投入。187 件で 75.2% の文字量。中央値 2,153 字。
(なし) — 引き継ぎ文書、中断通知、他セッションからの連絡。119 件で 24.1%。中央値 12,710 字。

件数は 48.0% 対 52.0% でほぼ半々だ。だが文字量は 0.63% 対 99.37%。

人間は 29 字しか打たない

一番はっきりしたのはこれだった。typed の中央値 29 字。

私の 274 件を見ても、短いものは「動作確認して。」「終わった？」「引き続き進めて。」といった一行に集中していた。長いものもあるが、それは資料の貼り付けや要件の列挙で、頻度は低い。

**指示は短く、文脈は機械が運ぶ。**これがエージェント運用の実態だった。

人間が 29 字を打つ。そのあと、引き継ぎ文書が 12,710 字を運ぶ。自動投入が 2,153 字を運ぶ。エージェントが読む「ユーザーからの入力」の 99% 以上は、人間がその場で書いたものではない。

何が変わるか

**1. プロンプトの推敲より、注入される文脈のほうが効いている。**29 字を 40 字にしても、その隣に 12,710 字が置かれる。改善の余地があるのは短いほうではなく長いほうだ。

**2. 引き継ぎ文書の品質が、そのままセッションの品質になる。**中央値 12,710 字が「前のセッションで何をしたか」の要約だ。ここに誤りが入ると、そのセッションは誤った前提の上で全部を進める。人間が打つ 29 字にはそれを訂正する余地がほとんど無い。

3. 「ユーザーが言った」を根拠にするなら、出どころを見る必要がある。type: "user" の枠には、人間・自動化・引き継ぎ・他セッションからの連絡が全部同居している。同じ枠に入っているからといって、同じ重みではない。承認を確認するなら promptSource が typed か queued かを見るしかない。

3 番目は自分でも意外だった。ログ上、機械が入れた 12,710 字と人間が打った 29 字は、同じ user ロールの、同じ形をしたメッセージとして並んでいる。区別する情報は promptSource にしか無い。

測るスクリプト

#!/usr/bin/env python3
"""エージェントに届く「ユーザー入力」の出どころを分ける。

    python3 who_talks.py <ログのルート>

user ロールのメッセージには promptSource が付く。人間が打ったもの（typed）と、
自動化やセッション引き継ぎで注入されたものを、件数と文字量の両方で数える。
"""
import sys, os, json, glob, collections, statistics as st

# 人間が入力したもの
HUMAN = {"typed", "queued", "suggestion_accepted"}


def user_text(d):
    """user メッセージの本文。ツール結果やシステム注入は除く。"""
    c = (d.get("message") or {}).get("content")
    if isinstance(c, str):
        t = c
    elif isinstance(c, list):
        t = "".join(x.get("text", "") for x in c
                    if isinstance(x, dict) and x.get("type") == "text")
    else:
        return None
    t = t.strip()
    # ツール結果ブロックと、ハーネスが差し込む注意書きは対象外
    if not t or t.startswith("<") or "system-reminder" in t:
        return None
    return t


def main(root):
    files = glob.glob(os.path.join(root, "**", "*.jsonl"), recursive=True)
    count = collections.Counter()
    chars = collections.Counter()
    lens = collections.defaultdict(list)
    entry = collections.Counter()

    for f in files:
        for ln in open(f, errors="replace"):
            try:
                d = json.loads(ln)
            except json.JSONDecodeError:
                continue
            # サブエージェント側の投入は親の「ユーザー入力」ではない
            if d.get("type") != "user" or d.get("isMeta") or d.get("isSidechain"):
                continue
            t = user_text(d)
            if t is None:
                continue
            src = d.get("promptSource") or "(なし)"
            count[src] += 1
            chars[src] += len(t)
            lens[src].append(len(t))
            entry[d.get("entrypoint") or "?"] += 1

    n = sum(count.values())
    total = sum(chars.values())
    if not n:
        print("user メッセージが見つからない")
        return 1

    print(f"ログ {len(files)} ファイル / user メッセージ {n} 件 / {total:,} 字")
    print()
    print(f"{'出どころ':22s} {'件数':>6s} {'件数比':>7s} {'文字数':>12s} {'文字比':>7s} {'中央値':>7s}")
    for src, c in count.most_common():
        print(f"{src:22s} {c:6d} {100 * c / n:6.1f}% "
              f"{chars[src]:12,} {100 * chars[src] / total:6.1f}% "
              f"{st.median(lens[src]):7.0f}")

    hc = sum(c for s, c in count.items() if s in HUMAN)
    ht = sum(v for s, v in chars.items() if s in HUMAN)
    print()
    print(f"人間が打った   {hc:5d} 件 = {100 * hc / n:5.1f}% / "
          f"{ht:,} 字 = {100 * ht / total:.2f}%")
    print(f"それ以外       {n - hc:5d} 件 = {100 * (n - hc) / n:5.1f}% / "
          f"{total - ht:,} 字 = {100 * (total - ht) / total:.2f}%")
    print()
    print("entrypoint:", dict(entry))
    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main(sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else
                  os.path.expanduser("~/.claude/projects")))

python3 who_talks.py ~/.claude/projects

この記事の限界

私の使い方が偏っている。entrypoint は cli 384 に対し sdk-cli 173 / sdk-py 31。3 分の 1 が自動実行だ。**対話でしか使わない人なら typed はほぼ 100% になる。**この 0.63% という数字は一般的な値ではなく、自動化を併用している環境の値である。
(なし) を「人間ではない」に入れているが、微妙である。引き継ぎ文書は、前のセッションの人間の発言とエージェントの作業から生成されている。その場で打たれたものではない、という意味で分けた。由来を辿れば人間に行き着くものも含む。
**文字数はトークン数ではない。**日本語と英語では字数あたりのトークン数が違うので、この比率がそのまま課金比率になるわけではない。
1人分のログである。389 ファイル・588 メッセージ。
promptSource が無いメッセージ（119 件）の内訳は先頭文字列で目視分類しただけで、機械的に判定していない。

まとめ

user メッセージ 588 件のうち、人間が打ったのは 282 件（48.0%）。
だが文字量では 0.63%。残り 99.37% は自動投入とセッション引き継ぎ。
人間が打つ入力の中央値は 29 字。引き継ぎ文書は 12,710 字。
ログ上、両者は同じ形のメッセージとして並ぶ。区別できるのは promptSource だけ。

エージェントに何を伝えたかを測るなら、自分が打った文字ではなく、**自分が打っていない文字のほうを読んだほうがいい。**そちらが 99% を占めている。

関連

エージェントに届く文字の99%を人間が打っていないなら、規約や指示ファイルが「ちゃんと届いているか」も、書いた側の感覚では判断できません。配ったのに守られない、の多くはここで起きています。

層をどう切るか、効かなくなる4つのパターンの見分け方、測定結果をどう読むかをまとめた本があります。

→ AIコンテキスト設計ガイド ── 規約を配ったのに守られない理由（2,000円）

第3章「規約が効かなくなる4つのパターン」まで無料で読めます。
/compact の後もルートの CLAUDE.md は再注入されるが、サブディレクトリと paths: 付きは再注入されない ── 長いセッションで静かに落ちるのはどちらか、という章です。