サーチコンソールのデータ取得を自動化｜Claude Code・Codexが直接読める形で保存する方法

長い行は画面幅に合わせて折り返しています。ボタンでコピーすると、元の改行と字下げを保った全文がコピーされます。

# Search Consoleデータ取得のセットアップを手伝ってください

あなたは、私のPC内のファイルを読み、コマンドを実行できるAIとして、この手順を日本語で伴走してください。

## 目的

Google Search Consoleの検索パフォーマンスデータを読み取り専用で取得し、次の3種類の月別CSVへ保存します。

- `YYYY-MM_site.csv`：日付ごとのサイト全体値
- `YYYY-MM_page.csv`：日付・ページごとの値
- `YYYY-MM_query.csv`：日付・検索語・ページごとの値

取得後は、Claude CodeやCodexがCSVを直接読める場所へ保存します。分析やブログ改善の判断を自動実行する仕組みではありません。

## 進め方

- 私はプログラミングに詳しくない前提で、専門用語を短く説明してください。
- 一度に全手順を出さず、現在のステップが終わってから次へ進んでください。
- 各ステップでは、「今から行うこと」「なぜ必要か」「今回行う操作」を短く説明し、私が完了したと伝えるまで次の操作へ進まないでください。
- 最初の返答では、これから設定を1段階ずつ一緒に進めること、Google CloudとSearch Consoleの操作は基本的に初回だけであること、取得は読み取り専用でブログやGSCのデータを変更しないことを短く説明してください。その後、最初の確認事項を1つだけ質問してください。
- 質問は原則として1回に1つだけにし、私が分からないと答えた場合は、確認方法か安全な推奨案を1つ示してください。
- ブラウザ上で私が操作する必要がある場面では、操作内容を一つずつ案内して、完了を待ってください。
- PC内のファイル作成やコマンド実行は、内容を説明して私が了承した後、可能な限りあなたが行ってください。私に長いコマンドを手入力させないでください。
- 画面の表示が案内と違う場合や、私が分からないと答えた場合は、推測で進めず、画面に見えている秘密情報以外の項目名を一つだけ確認してください。
- ファイル作成、ライブラリのインストール、初回実行の前には、これから行うことを説明して確認を取ってください。
- エラーが出たら設定を推測で変更せず、エラー内容と確認箇所を日本語で説明してください。
- `sudo`、既存ファイルの削除、既存環境の大幅な変更はしないでください。
- `fetch_gsc.py`、`requirements.txt`、`gsc.env`、`GSC_USAGE.md`など、セットアップ用の同名ファイルがある場合は無断で上書きしないでください。内容を表示せずに存在だけを伝え、別フォルダを使うかバックアップするか確認してください。
- 月別CSVは、取得を依頼した月のファイルを更新する仕様です。実行前に更新対象のファイル名を説明し、同名ファイルがある場合は上書きされることを伝えてください。

## JSONキーを安全に扱うルール

JSONキーを作る前に、次の内容を専門用語を使わずに説明してください。

- JSONキーは、Googleに「この仕組みからのアクセスです」と伝える認証用ファイルです
- Googleアカウントのパスワードを入力するものではありません
- Googleアカウントのパスワードや2段階認証コードを、チャットへ貼るよう求めないでください。ログイン操作は私がブラウザ上で行います
- この設定ではGSCの読み取りに必要な権限だけを使い、ブログやGSCのデータを変更・削除しません
- 中身をチャットへ貼る必要はなく、AIは保存場所とファイルの有無だけを確認します
- 取得用プログラムはGoogleへの認証時にJSONキーを使用しますが、AIが中身を開いたり、チャットへ表示したりする必要はありません
- 保存場所が決まっていない場合は、OSと現在の作業場所を確認し、Git管理や共有の対象にならない安全な候補を1つ提案します
- AIが誤って中身を読み取ったり、チャットへ表示したりした場合は漏えいしたものとして扱い、そのキーを使い続けません。作業を止め、Google Cloudでの無効化・削除と新しいキーの作成を1段階ずつ案内します

- サービスアカウントのJSONキーの**中身を読まない、表示しない、チャットへ貼らせない**でください。
- JSONキーの存在確認は、ファイルパスとファイルの有無だけで行ってください。`cat`、`head`、`tail`、エディタ表示などで開かないでください。
- JSONキーをGoogle以外へ送信しないでください。
- JSONキーを取得用プログラム、設定例、記事用テキストへ埋め込まないでください。
- JSONキーは作業フォルダやGit管理下ではなく、私が指定する非公開フォルダへ置いてください。
- JSONキーの移動や保存場所の変更が必要な場合も、移動元と移動先だけを説明して私の了承を得てください。キーの中身は開かないでください。
- macOSまたはLinuxでは、JSONキーを置いた後に所有者だけが読める権限へ変更してください。Windowsでは無理に同じコマンドを使わず、OSに合う方法を案内してください。
- AIが誤ってキーの中身を読み取ったり、チャットへ表示したりした場合は作業を止め、Google Cloudでそのキーを無効化・削除し、新しいキーを作る手順を1段階ずつ案内してください。

## 最初に確認すること

作業を始める前に、次を上から1項目ずつ確認してください。一度にまとめて質問せず、分からない項目は確認方法か安全な推奨案を案内してください。

1. OS（この記事で動作確認したのはmacOSです）
2. Pythonのバージョン。3.10以上を使いますが、私はPythonの文法を理解する必要はありません
3. この仕組みを置く作業フォルダ
4. CSVの保存先。未指定なら作業フォルダ内の`gsc_data`を使います
5. Search Consoleに表示される対象プロパティ。URLプレフィックスなら末尾の`/`まで完全一致させます
6. Google CloudのサービスアカウントJSONキーを、すでに作成しているか

もしあなたがPC内のファイル作成やコマンド実行をできないAIであれば、ここで止まり、「この手順はClaude CodeやCodexなど、PC内のファイルとコマンドを扱えるAI向けです。ブラウザ上で会話するだけのClaude.aiやChatGPTでは導入できません」と説明してください。

## 実行前に説明すること

ファイルを作る前に、このプログラムについて次を私へ説明してください。

- **入力**：Search Consoleのプロパティ、取得期間、サービスアカウントJSONキーの保存場所
- **通信先**：Googleの認証サービスとGoogle Search Console API
- **処理**：検索パフォーマンスを`site`、`page`、`query`の3種類で読み取る
- **出力**：指定フォルダの月別CSV。同じ月のCSVは再実行時に上書きする
- **しないこと**：Search Console設定の変更、記事やブログの変更、Google上のデータ削除、分析の自動実行、キー内容の表示

説明後、私の了承を得てから進んでください。

## Google CloudとSearch Consoleの準備

サービスアカウントJSONキーがまだない場合は、次を一段ずつ案内してください。画面名が変わっている場合は、現在のGoogle Cloud画面に合わせて読み替え、似た名前の別APIを選ばないよう確認してください。

案内を始める前に、Google CloudとSearch Consoleの設定は基本的に初回だけであり、設定後の通常運用では開く必要がないことを伝えてください。

1. 既存のGoogle Cloudプロジェクトを再利用するか、新しく作成する
2. **Google Search Console API**（`searchconsole.googleapis.com`）を有効にする。`Custom Search API`は別物なので選ばない
3. `gsc-fetcher`など識別できる名前でサービスアカウントを作る
4. サービスアカウント自体には、Google Cloudプロジェクトの編集者など不要なロールを付けない
5. サービスアカウントのJSONキーを1つ作り、私が指定した非公開フォルダへ移動する
6. macOSまたはLinuxでは、キーの権限を所有者だけが読める状態にする
7. Google Cloudの画面に表示されるサービスアカウントのメールアドレスをコピーする。JSONキーを開いて調べない
8. Search Consoleの対象プロパティで「設定」→「ユーザーと権限」から、そのメールアドレスをユーザー追加する
9. まずは必要最小限の「制限付き」権限を選ぶ

403エラーが出ても、すぐに権限を強くしないでください。先に、対象プロパティの完全一致、サービスアカウントのメールアドレス、APIの有効化を確認してください。

## 作成するファイル

私が指定した作業フォルダに、次を作ってください。

```text
作業フォルダ/
├── fetch_gsc.py
├── requirements.txt
├── gsc.env
├── GSC_USAGE.md      # 2回目以降にAIが確認する手順書
├── .gitignore        # Git管理している場合
└── gsc_data/         # 既定のCSV保存先
```

### 1. `fetch_gsc.py`

次のコードは検証用の固定コードです。環境差で動かない理由が判明するまでは、取得ロジックを再設計したり、別のコードへ書き換えたりせず、そのまま保存してください。変更が必要な場合は、変更理由と差分を先に説明して私の了承を得てください。

```python
#!/usr/bin/env python3
"""Google Search Consoleの日別データを月別CSVへ保存する。

この公開用スクリプトは、次の3種類を別ファイルへ保存する。

  site  : 日付ごとのサイト全体値
  page  : 日付・ページごとの値
  query : 日付・検索語・ページごとの値

設定は、このファイルと同じフォルダに置く ``gsc.env`` から読む。
サービスアカウントのJSONキー自体は、作業フォルダの外へ保存する。
"""

from __future__ import annotations

import argparse
import csv
import os
import sys
from collections import defaultdict
from datetime import date, timedelta
from pathlib import Path

try:
    from dotenv import dotenv_values
    from google.oauth2 import service_account
    from googleapiclient.discovery import build
    from googleapiclient.errors import HttpError
except ModuleNotFoundError as error:
    missing = error.name or "必要なライブラリ"
    sys.exit(
        f"[エラー] {missing} が見つかりません。\n"
        "先に requirements.txt のライブラリをインストールしてください。"
    )


SCRIPT_DIR = Path(__file__).resolve().parent
DEFAULT_CONFIG_PATH = SCRIPT_DIR / "gsc.env"

SCOPES = ["https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly"]
METRICS = ["clicks", "impressions", "ctr", "position"]
ROW_LIMIT = 25_000
RETENTION_MONTHS = 16

# （ファイル名の接尾辞、APIへ渡すディメンション、説明）
DATASETS = [
    ("site", ["date"], "サイト全体の推移"),
    ("page", ["date", "page"], "記事ごとの実績"),
    ("query", ["date", "query", "page"], "開示された検索語"),
]


def resolve_path(raw_path: str, base_dir: Path) -> Path:
    """設定値の ``~`` と環境変数を展開し、絶対パスへ変換する。"""
    expanded = os.path.expandvars(os.path.expanduser(raw_path.strip()))
    path = Path(expanded)
    if not path.is_absolute():
        path = base_dir / path
    return path.resolve()


def load_config(config_path: Path) -> tuple[Path, str, Path]:
    """設定ファイルから鍵の場所、GSCプロパティ、出力先を読む。"""
    config_path = config_path.expanduser().resolve()
    if not config_path.exists():
        sys.exit(
            f"[エラー] 設定ファイルがありません: {config_path}\n"
            "fetch_gsc.py と同じフォルダへ gsc.env を作成してください。"
        )

    values = dotenv_values(config_path)
    key_value = values.get("GSC_SA_KEY_PATH")
    site_url = values.get("GSC_SITE_URL")
    output_value = values.get("GSC_OUTPUT_DIR") or "./gsc_data"

    missing = [
        name
        for name, value in (
            ("GSC_SA_KEY_PATH", key_value),
            ("GSC_SITE_URL", site_url),
        )
        if not value
    ]
    if missing:
        sys.exit(
            f"[エラー] {config_path} に次の項目がありません: "
            + ", ".join(missing)
        )

    key_path = resolve_path(str(key_value), config_path.parent)
    output_dir = resolve_path(str(output_value), config_path.parent)
    site_url = str(site_url).strip()

    if not key_path.is_file():
        sys.exit(f"[エラー] サービスアカウントのJSONキーが見つかりません: {key_path}")

    if not (site_url.startswith("https://") or site_url.startswith("http://") or site_url.startswith("sc-domain:")):
        sys.exit(
            "[エラー] GSC_SITE_URLは、Search Consoleに表示されるプロパティを"
            "そのまま指定してください。\n"
            "例: https://example.com/ または sc-domain:example.com"
        )

    return key_path, site_url, output_dir


def build_service(key_path: Path):
    """読み取り専用の認証情報でSearch Console APIへ接続する。"""
    credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
        str(key_path), scopes=SCOPES
    )
    return build("searchconsole", "v1", credentials=credentials, cache_discovery=False)


def month_bounds(year: int, month: int) -> tuple[date, date]:
    """指定月の初日と末日を返す。"""
    first = date(year, month, 1)
    next_month = date(year + (month == 12), month % 12 + 1, 1)
    return first, next_month - timedelta(days=1)


def default_period(today: date) -> tuple[date, date]:
    """既定期間は先月1日から今日まで。"""
    last_month_day = today.replace(day=1) - timedelta(days=1)
    return last_month_day.replace(day=1), today


def resolve_period(args: argparse.Namespace, today: date) -> tuple[date, date]:
    """コマンド引数から取得期間を決める。月別CSVを壊さない範囲だけ許可する。"""
    if args.month:
        try:
            year, month = (int(value) for value in args.month.split("-"))
            start, end = month_bounds(year, month)
        except (ValueError, TypeError):
            sys.exit("[エラー] --month は YYYY-MM 形式で指定してください（例: 2026-07）")
        if start > today:
            sys.exit("[エラー] 未来の月は取得できません。")
        return start, min(end, today)

    if args.start or args.end:
        if not (args.start and args.end):
            sys.exit("[エラー] --start と --end は両方セットで指定してください。")
        try:
            start = date.fromisoformat(args.start)
            end = date.fromisoformat(args.end)
        except ValueError:
            sys.exit("[エラー] 日付は YYYY-MM-DD 形式で指定してください。")
        if start > end:
            sys.exit("[エラー] --start が --end より後になっています。")
        if end > today:
            sys.exit("[エラー] 未来の日付は取得できません。")
        if start.day != 1:
            sys.exit(
                "[エラー] 月別CSVを途中の日から上書きしないため、"
                "--start は月の1日を指定してください。"
            )
        _, end_of_month = month_bounds(end.year, end.month)
        if end != today and end != end_of_month:
            sys.exit(
                "[エラー] --end は月末、または今日を指定してください。"
            )
        return start, end

    return default_period(today)


def warn_if_out_of_retention(start: date, today: date) -> None:
    """GSCの保持期間より前を指定している可能性があれば警告する。"""
    approximate_limit = today - timedelta(days=RETENTION_MONTHS * 31)
    if start < approximate_limit:
        print(
            f"[注意] {start} はGSCの保持期間（約{RETENTION_MONTHS}か月）より前です。"
            "その期間は空で返る可能性があります。",
            file=sys.stderr,
        )


def iter_months(start: date, end: date):
    """開始月から終了月までを ``YYYY-MM`` 形式で返す。"""
    current = start.replace(day=1)
    final = end.replace(day=1)
    while current <= final:
        yield current.strftime("%Y-%m")
        current = date(current.year + (current.month == 12), current.month % 12 + 1, 1)


def fetch_rows(
    service,
    site_url: str,
    dimensions: list[str],
    start: date,
    end: date,
) -> list[dict]:
    """指定ディメンションの行を、25,000行ずつ取得する。"""
    rows: list[dict] = []
    start_row = 0

    while True:
        body = {
            "startDate": start.isoformat(),
            "endDate": end.isoformat(),
            "dimensions": dimensions,
            "type": "web",
            "dataState": "final",
            "rowLimit": ROW_LIMIT,
            "startRow": start_row,
        }

        try:
            response = service.searchanalytics().query(
                siteUrl=site_url, body=body
            ).execute()
        except HttpError as error:
            sys.exit(explain_http_error(error, site_url))

        batch = response.get("rows", [])
        rows.extend(batch)
        if len(batch) < ROW_LIMIT:
            break
        start_row += len(batch)

    return rows


def explain_http_error(error: HttpError, site_url: str) -> str:
    """よくあるAPIエラーを日本語で説明する。"""
    status = getattr(error.resp, "status", None)

    if status == 403:
        return (
            "[エラー] 403 権限がありません。次を確認してください。\n"
            f"  1. Search Consoleのプロパティ「{site_url}」に、サービスアカウントの\n"
            "     メールアドレスがユーザー追加されているか\n"
            "  2. プロパティが完全一致しているか（URLプレフィックスは末尾の/まで）\n"
            "  3. Google CloudでGoogle Search Console APIが有効になっているか"
        )
    if status == 400:
        return f"[エラー] 400 リクエストが不正です。日付やプロパティを確認してください。\n{error}"
    if status == 429:
        return "[エラー] 429 レート制限に達しました。しばらく待って再実行してください。"

    return f"[エラー] APIリクエストに失敗しました。\n{error}"


def to_records(rows: list[dict], dimensions: list[str]) -> list[dict]:
    """API応答をCSVへ書ける辞書へ変換する。"""
    records: list[dict] = []
    for row in rows:
        record = dict(zip(dimensions, row["keys"]))
        record["clicks"] = row.get("clicks", 0)
        record["impressions"] = row.get("impressions", 0)
        record["ctr"] = round(row.get("ctr", 0.0), 6)
        record["position"] = round(row.get("position", 0.0), 2)
        records.append(record)
    return records


def write_by_month(
    records: list[dict],
    dimensions: list[str],
    suffix: str,
    output_dir: Path,
    start: date,
    end: date,
) -> list[tuple[Path, int, float, float]]:
    """日別レコードを月ごとに分け、同じ月のCSVを上書きする。

    データが0件の月も、列名だけのCSVを作る。API接続は成功したものの
    表示実績がなかった場合と、ファイル作成の失敗を区別するため。
    """
    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    fieldnames = dimensions + METRICS

    buckets: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list)
    for record in records:
        buckets[record["date"][:7]].append(record)

    written: list[tuple[Path, int, float, float]] = []
    for month in iter_months(start, end):
        items = buckets.get(month, [])
        items.sort(
            key=lambda record: (
                record["date"],
                -float(record["clicks"]),
                -float(record["impressions"]),
            )
        )
        path = output_dir / f"{month}_{suffix}.csv"

        with path.open("w", newline="", encoding="utf-8") as file:
            writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
            writer.writeheader()
            writer.writerows(items)

        written.append(
            (
                path,
                len(items),
                sum(float(item["clicks"]) for item in items),
                sum(float(item["impressions"]) for item in items),
            )
        )

    return written


def parse_args() -> argparse.Namespace:
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="Search Consoleの日別データを3つの切り口で月別CSVへ保存します。"
    )
    parser.add_argument(
        "--config",
        type=Path,
        default=DEFAULT_CONFIG_PATH,
        help="設定ファイルの場所（既定: fetch_gsc.pyと同じフォルダのgsc.env）",
    )
    parser.add_argument("--month", help="取得する月（YYYY-MM）")
    parser.add_argument("--start", help="開始日（YYYY-MM-DD、月の1日）")
    parser.add_argument("--end", help="終了日（YYYY-MM-DD、月末または今日）")
    return parser.parse_args()


def main() -> None:
    args = parse_args()
    today = date.today()
    key_path, site_url, output_dir = load_config(args.config)
    start, end = resolve_period(args, today)
    warn_if_out_of_retention(start, today)

    print(f"対象プロパティ : {site_url}", file=sys.stderr)
    print(f"取得期間       : {start} 〜 {end}", file=sys.stderr)
    print(f"保存先         : {output_dir}\n", file=sys.stderr)

    service = build_service(key_path)
    results: list[tuple[Path, int, float, float]] = []
    empty: list[str] = []
    total_rows = 0

    for suffix, dimensions, description in DATASETS:
        print(f"[{suffix}] {description}を取得中...", file=sys.stderr)
        rows = fetch_rows(service, site_url, dimensions, start, end)
        total_rows += len(rows)
        if not rows:
            empty.append(suffix)
            print("  該当データなし", file=sys.stderr)
        records = to_records(rows, dimensions)
        results.extend(
            write_by_month(records, dimensions, suffix, output_dir, start, end)
        )
        if rows:
            print(f"  {len(rows)}行", file=sys.stderr)

    if total_rows == 0:
        print(
            "\n3種類とも0件でした。期間が新しすぎるか、"
            "その期間にGoogle検索で表示されなかった可能性があります。"
            "列名だけのCSVを保存しました。",
            file=sys.stderr,
        )

    print("\n保存しました。", file=sys.stderr)
    for path, count, clicks, impressions in results:
        print(
            f"  {path}  {count}行  クリック {clicks:g}  表示 {impressions:g}",
            file=sys.stderr,
        )

    if empty:
        print(
            f"\n[注意] データが0件だった切り口: {', '.join(empty)}",
            file=sys.stderr,
        )

    print(
        "\n※ 検索語を含むqueryデータには、プライバシー保護などにより"
        "表示されない検索語があります。"
        "\n※ pageの合計とsiteの合計は集計方法が異なるため、"
        "一致しない場合があります。",
        file=sys.stderr,
    )


if __name__ == "__main__":
    main()
```

### 2. `requirements.txt`

次をそのまま保存してください。

```text
google-api-python-client==2.198.0
google-auth==2.50.0
python-dotenv==1.2.1
```

### 3. `gsc.env`

このファイルにはキー本体ではなく、キーの保存場所と設定値だけを書きます。実際の値は、最初に私と確認した内容へ置き換えてください。

```dotenv
GSC_SA_KEY_PATH="サービスアカウントJSONキーの保存場所"
GSC_SITE_URL="Search Consoleに表示される対象プロパティ"
GSC_OUTPUT_DIR="CSVの保存先"
```

`GSC_SITE_URL`の例：

```text
https://example.com/
sc-domain:example.com
```

URLプレフィックスプロパティでは、`http`と`https`、`www`の有無、末尾の`/`までSearch Consoleの表示と一致させてください。

### 4. `.gitignore`

作業フォルダがGit管理下なら、少なくとも次を追記してください。既存の`.gitignore`は上書きしないでください。

```gitignore
.venv/
gsc.env
*.json
gsc_data/
```

### 5. `GSC_USAGE.md`

初回テストに成功した後、2回目以降の取得方法を残すために作成してください。次の内容を、実際のOS、作業フォルダ、仮想環境、CSV保存先に合わせて記載します。

- AIへ送る依頼文：`GSC_USAGE.mdを確認し、GSCの最新データを取得してください。`
- 通常取得でAIが実行するコマンド
- 特定月を指定するときにAIが実行するコマンド
- 取得対象のSearch Consoleプロパティ
- CSVの保存先
- 作成される`site`、`page`、`query`の3種類
- JSONキーの中身を読まない、表示しないという注意
- 実行後は、更新したファイル名、行数、クリック合計、表示合計だけを報告すること
- 検索語やページURLを、依頼なくチャットへ大量表示しないこと

2回目以降は、Pythonのコマンドを私が覚えて入力するのではなく、初回設定で作ったファイルを扱えるClaude CodeやCodexが、この手順書を読んで実行する前提です。

## Python環境とライブラリ

1. Python 3.10以上か確認してください
2. 作業フォルダ内に`.venv`という仮想環境を作ってください
3. OSに合う仮想環境のPythonを使い、`requirements.txt`をインストールしてください
4. グローバル環境へ無断でインストールせず、`sudo`も使わないでください
5. 実行に使ったPythonのバージョンと、インストール結果だけを報告してください

## 初回テスト

まず、データが確定している直近の1か月を`--month YYYY-MM`で指定して実行してください。

実行後は次を確認してください。

- `YYYY-MM_site.csv`
- `YYYY-MM_page.csv`
- `YYYY-MM_query.csv`

検索表示が少ないサイトでは、列名だけでデータ行が0件のCSVがあっても異常とは限りません。確認時は、ファイル名・列名・行数・クリック合計・表示合計だけを報告し、検索語やページURLの一覧をチャットへ大量表示しないでください。

エラー時は次の順に確認してください。

1. 403：Search Consoleへのユーザー追加、対象プロパティの完全一致、API有効化
2. 400：日付形式、対象プロパティ
3. JSONキーが見つからない：`gsc.env`に書いたパスとファイルの有無。キーの中身は開かない
4. ライブラリがない：仮想環境のPythonを使っているか
5. 0件：新しい期間を指定していないか、その期間に検索表示があるか

## 初回テスト後

テストに成功したら、`GSC_USAGE.md`を作成したうえで、次を短くまとめてください。

- 作業フォルダ
- CSV保存先
- 通常実行で使うコマンド
- 特定月を取り直すコマンド
- 取得できた3種類のCSV
- 自動化されている範囲と、手動のまま残る範囲
- JSONキーを安全に保管し、チャットへ貼らない注意

最後に、2回目以降は同じ作業フォルダでClaude CodeやCodexを開き、次の1文を送ればよいと案内してください。

```text
GSC_USAGE.mdを確認し、GSCの最新データを取得してください。
```

通常実行では引数を付けず、先月1日から今日までを取り直します。過去分をまとめて取得したい場合は、初回テスト成功後に、月の1日を`--start`、月末または今日を`--end`として実行方法を案内してください。私の了承なく過去分の一括取得は実行しないでください。