2026.03.31

【備忘録】AIツール4種の会話ログ保存場所と抽出方法まとめ

AISSTO

Cursor、Claude Code、Codex、Antigravity——4つのAIコーディングツールを併用しているが、会話ログがどこに保存されているか調べたことはあるだろうか。調べてみたら、合計1.9GBのデータが眠っていた。

結論から言うと、保存場所も形式もツールごとにバラバラだ。以下にまとめる。

OCCHI

こんな方に読んでほしい記事です！

環境情報

ツール	保存パス	形式	データ量（実測値）	読みやすさ
Cursor	`~/.cursor/projects//agent-transcripts/.jsonl`	JSONL	30セッション / 3.3MB	◎
Claude Code	`~/.claude/projects//.jsonl`	JSONL	29会話 / 5.2MB	◎
Codex	`~/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/*.jsonl`	JSONL	19セッション / 1.4GB	△
Antigravity	`~/.gemini/antigravity/conversations/*.pb`	Protocol Buffers	71会話 / 457MB	×

合計: 約149セッション / 1.9GB

OCCHI

1.9GBって結構な量。自分でもびっくりした。特にCodexの1.4GBは異常で、これだけでSSD圧迫しかねないレベル。

保存場所を確認するコマンド:

ls -d ~/.cursor/projects/*/agent-transcripts 2>/dev/null

各ワークスペースのセッション数を確認:

for dir in ~/.cursor/projects/*/agent-transcripts; do
  echo "$(ls "$dir"/*.jsonl 2>/dev/null | wc -l) sessions: $dir"
done

ハマりポイント: フォルダ名がワークスペースのパスをハッシュ化した文字列になっている。「SSTO_AI_Workspace」のような名前で探しても見つからない。ls -d で全フォルダを列挙し、ファイル数と更新日時から特定する。

JSONL形式なので、中身は jq で読める:

cat ~/.cursor/projects/XXXXX/agent-transcripts/YYYYY.jsonl | jq '.message.content' | head -20

OCCHI

ここ、地味にハマった。自分のワークスペース名で検索しても0件で15分迷った。ハッシュ化されてるとは思わないよね……。

保存場所を確認するコマンド:

ls ~/.claude/projects/

フォルダ名はワークスペースのパスを - 区切りに変換した文字列（例: -Users-sstomac2022-Desktop-SSTO-AI-Workspace）。Cursorのハッシュ化よりは直感的に分かる。

会話の一覧を確認:

ls -lh ~/.claude/projects/-Users-*/*.jsonl

保存場所を確認するコマンド:

ls ~/.codex/sessions/

日付ごとにフォルダが分かれている（YYYY/MM/DD/ 構造）。

du -sh ~/.codex/sessions/

ハマりポイント: データ量が1.4GBと突出して大きい。これはイベントのネスト構造が深いためで、1セッションのファイルサイズが数十〜数百MBになることがある。cat で開くと端末が固まるので注意。

セッションのタイトルだけ確認したい場合:

cat ~/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/session_index.jsonl | jq '.thread_name'

保存場所を確認するコマンド:

ls ~/.gemini/antigravity/conversations/

ハマりポイント: .pb（Protocol Buffers）形式のバイナリファイル。テキストエディタやJSONパーサーでは読めない。Protocol Buffersのスキーマ定義がないとデコードできないため、現時点では内容の直接抽出は困難。

ファイル数とサイズの確認だけなら可能:

ls ~/.gemini/antigravity/conversations/*.pb | wc -l
du -sh ~/.gemini/antigravity/conversations/

OCCHI

Antigravityが一番会話数多いのに、中身が読めないのは悔しい。71会話分の情報が .pb の壁の向こうにある。ここは引き続き調査予定。

自動抽出に取り組む場合の推奨順序:

Cursor + Claude Code（まずここから）: JSONL形式で jq で読める。難易度が低く、成果を早く出せる
Codex（次のステップ）: JSONL形式だがイベントのネスト構造が深い。event_msg、response_item、turn_context など複数のtypeが混在し、type別のパーサー開発が必要
Antigravity（最後に取り組む）: Protocol Buffersのスキーマ特定が未解決。Antigravity側のエクスポート機能が提供されれば状況が変わるかもしれない