概要

アプリケーションログには豊富な実行時情報が含まれていますが、手動での分析は時間と労力がかかります。Claudeは、ログを素早く解析し、主要な指標を抽出し、エラーパターンを特定し、視覚的なレポートを生成するお手伝いができます。

活用シーン

本番環境のエラートラブルシューティング
APIリクエストのパフォーマンス分析
システムリソース使用状況の監視
ユーザー行動経路の追跡
運用レポートの生成

手順

ステップ1: ログフォーマットの特定

まずログの構造とフォーマットを把握します。

~/logs/app.log ファイルを分析してください：
- ログフォーマットを特定（JSON、プレーンテキスト、その他）
- 最初の20行をサンプルとして抽出
- フィールドを特定：タイムスタンプ、ログレベル、メッセージ、ソースなど
- ファイルサイズと行数
- カバーしている時間範囲

ステップ2: エラー統計

すべてのエラーメッセージを抽出して集計します。

ログ内のエラーを分析してください：
- ERRORとFATALレベルのログエントリ数をカウント
- エラータイプ別にグループ化
- 最も頻繁なエラー上位10件を一覧表示
- 各エラーの最初と最後の発生時刻を表示
- 完全なエラースタックトレースを抽出

ステップ3: パフォーマンス分析

APIまたは機能のパフォーマンス指標を分析します。

ログからパフォーマンスデータを抽出：
- レスポンス時間を含むログ行を特定
- 平均、最大、最小レスポンス時間を計算
- APIエンドポイントまたは機能別にグループ統計
- レスポンス時間が1秒を超える遅いリクエストを特定
- 時系列グラフを描画（可能であれば）
- パフォーマンスレポートを ~/logs/performance_report.txt に保存

ステップ4: 時間パターン分析

問題が発生する時間パターンを分析します。

ログの時間パターンを分析：
- 時間帯別にログ量とエラー率を集計
- ピーク時間帯を特定
- 周期的な問題がないか確認（例：毎日特定の時間にエラー発生）
- 平日と週末の違いを比較
- 結果を表またはグラフ形式で表示

ステップ5: サマリーレポートの生成

読みやすい分析レポートを作成します。

上記の分析に基づいて、Markdown形式のログ分析レポートを生成：
# ログ分析レポート - 2025-01-12

## 概要
- 分析時間範囲
- 総ログエントリ数
- エラー率

## 主な発見事項
- 重大な問題トップ3
- パフォーマンスボトルネック
- 異常パターン

## 詳細統計
- エラー分布表
- パフォーマンス指標
- 時間分布グラフ

## 推奨事項
- 優先的に対処が必要な問題

~/logs/analysis_report.md として保存

警告: 大きなログファイル（数GB）は処理が遅くなったり、メモリの問題を引き起こす可能性があります。フィルタリングするか、重要な時間帯のみをバッチで分析することをお勧めします。

ヒント: 本番環境では、毎時最新のログを分析し、自動的にレポートを生成してアラートメールを送信するスケジュールタスクを作成し、プロアクティブな監視を実現できます。

よくある質問

Q: ログファイルが大きすぎて一度に読み込めない場合は？ A: Claudeはストリーミング処理を使用するか、特定の時間範囲のみを読み込むことができます。また、grepでエラーログをフィルタリングしてから詳細に分析することもできます。

Q: 複数行のエラースタックトレースをどう処理しますか？ A: ログの複数行ルール（例：スタックトレースはタブまたは特定のマーカーで始まる）をClaudeに伝えれば、関連する行を完全なエラーレコードに統合します。

Q: 複数のログファイルを分析できますか？ A: はい。Claudeは複数のログファイルを統合して分析するか、各ファイルを個別に分析して比較レポートを生成できます。