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title: ログ理解が変わると、開発の質が変わる
tags:  #findy #ログ  
author: [増井敏克](https://image.docswell.com/user/masuipeo)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2026/5/19に開催されたFindyのイベントでの登壇資料です。  https://findy.connpass.com/event/390043/
published: May 19, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/masuipeo/KJWX3M-2026-05-19-090000
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ログ理解が変わると、
開発の質が変わる
～今あらた めて押さえたい基礎と 実践～
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自己紹介
氏名： 増井
⚫ 国家資格
敏克
（増井技術士事務所 代表）
➢ 技術士（情報工学部門）
➢ システムアーキテクト
➢ データベーススペシャリスト
➢ テクニカルエンジニア（ネットワーク）
⚫ 略歴
➢ 2004年3月 大阪府立大学大学院 修了
➢ 2004年4月 セキュリティ企業 入社
➢ 2011年5月 増井技術士事務所 設立
➢ テクニカルエンジニア（情報セキュリティ）
⚫ 民間資格
➢ ビジネス数学検定１級
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著書、監修
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業務内容
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ログを読んでいますか？
毎日読む
エラー時だけ
ほぼ読まない
今日のゴール
• どんなログを出力すればいいのか
• どうやってログを読めばいいのか
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目次
ログの役割と種類
基本的なログ分析の考え方
AI活用とログの可能性
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目次
ログの役割と種類
基本的なログ分析の考え方
AI活用とログの可能性
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ログの役割
⚫ 何のためにログを出力するのか
➢「いつ」「どこで」「誰が」「何を」操作したのかを後で調べられるようにする
（5W1Hの視点で出力されていることが多い）
⚫ トラブル対応以外にも使われる
ログはシステムの「日記」であり、システムが発する「声」
であり、時には「証言者」としての役割も果たします。
➢ セキュリティ面での使用（事後対応、予兆検知、不正抑止）
「はじめに」より
➢ アクセス解析での使用（Webサーバーへのアクセスログ）
➢ 問い合わせ対応での使用（チャットログ、電話応対ログなど自然言語で書かれたもの）
➢ 労働状況の管理（出退勤の記録
→ パソコンにログイン・ログオフした時刻）
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ログの種類
⚫ パソコンに記録されているログ
➢ システムログ … OSやハードウェア、ドライバなどの基盤部分の動作
➢ アプリケーションログ …インストールされたアプリケーションの動作、エラー、警告
➢ セキュリティログ … ログインやログオフ、特権使用などセキュリティ関連
➢ クラッシュログ … システムやアプリケーションが異常終了したときの詳細
⚫ Webサーバーに記録されているログ
➢ アクセスログ … 成功、失敗を問わずすべてのリクエストを記録
➢ エラーログ … エラーやサーバー異常を記録し、ログレベルで分類
ログにはたくさんの種類がある
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ログに何が記録されているか
⚫ 一般的なログの例
2026-04-13 09:12:34.567 ERROR [PaymentService] Payment failed orderId=ORD-001 reason=timeout
タイムスタンプ
（いつ起きたか）
コンポーネント
（どこで起きたか）
ログレベル
（重大度・種別）
コンテキスト
（付加情報）
メッセージ
（何が起きたか）
基本的には1つのログが1行に出力されている
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Webサーバーのログの場合
⚫ 要求ごとにログが出力されている
接続元の
IPアドレス
Webブラウザ
リクエスト
接続元の
OS、Webブラウザ
Webサーバー
アクセス日時
直前に
閲覧していた
ページ
URL
例）「/var/log/httpd/」などに保存されている
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Windowsのログを確認するには
⚫ イベントビューアーを使う
➢ システムログ
➢ アプリケーションログ
➢ セキュリティログ
➢ その他のログ
マウスの操作で確認できる
⚫ コマンドで抽出する
➢ コマンドプロンプトやPowerShellを使う
C:¥&gt; Get-EventLog -LogName System -EntryType Error -Newest 100
システムログからエラーレベルのイベントの最新100件を抽出する
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macOSのログを確認するには
⚫ logコマンドを使う
➢ リアルタイム表示
% log stream
➢ 過去のログ検索（直近5分）
% log show --last 5m
➢ 直近5分間のエラー
% log show --last 5m --predicate &#039;messageType == 16&#039;
➢ Safariの直近1時間のログ
% log show --last 1h --predicate &#039;process == &quot;Safari&quot;&#039;
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ログを取得（記録・管理）するには
⚫ 優先順位を意識して取得する
➢ すべてのログを記録するのは現実的ではない（容量、管理体制、…）
➢ 記録したとしても、それを分析できるか（スキル、処理速度、…）
標準的な設定でもある程度のログは出力されているが、
必要に応じてログの出力内容を調整する設定が必要
⚫ ログ管理システムを使う
➢ 1台のコンピュータだけならイベントビューアーで確認することもできる
➢ 実際には社内には膨大な数のコンピュータ、サーバーがある
➢ 自社の目的に合ったシステムを選ぶ
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# Page. 15

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目次
ログの役割と種類
基本的なログ分析の考え方
AI活用とログの可能性
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ログがないとどうなるか？
ログがないとき
ログがあるとき
⚫ なぜか動かない
⚫ エラー箇所をすぐ特定
⚫ 再現できない
⚫ エラーを再現できる
⚫ 全員が当てずっぽうで調査
⚫ 根本原因までたどれる
⚫ 障害対応が数時間～数日に
⚫ 障害対応が数分～数十分で完了
⚫ 同じ障害が再発する
⚫ 再発防止策を立てられる
リリース後は祈るだけ
ログ監視で異常を即検知できる
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# Page. 17

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ログがあるときのフロー
⚫ トラブル発生から対策の実施までにログを使える
トラブルの発生
• エラーメッ
ログの確認
現象の再現
対策の実施
• 発生時刻や内
• 同じ操作で再
• プログラムの
セージの表示
容の確認
現するかの確
修正、設定
• 正しく動作し
• 問題点の把握
認
ファイルの変
ない
• 他の原因の調
査
更
• 再発しないこ
との確認
ログは「未来の自分（またはチーム）」への手紙
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何を残すべきか
残すべきもの
残してはいけないもの
⚫ 起動、停止、変更などの履歴
⚫ パスワード、認証トークン
⚫ 注文、決済など重要なイベント
⚫ クレジットカード番号
⚫ エラー、例外
⚫ マイナンバーなど個人識別情報
⚫ パフォーマンスの異常
⚫ 機密性の高い社外秘の情報
⚫ 外部APIの呼び出し、結果
⚫ 過度な量のデバッグ情報（本番環境）
⚫ 認証、認可など
⚫ 意味のない繰り返しログ
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# Page. 19

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適切なログレベルで出力する
⚫ 環境に応じて出力するログ、調べる内容は異なる
レベル
内容
使う環境
DEBUG
変数の値や処理（関数）の開始、終了
開発環境のみ
INFO
正常な動作の記録、アプリの起動や終了
開発、検証環境など
WARN
推奨外の動作（非推奨の関数など）
全環境
ERROR
処理の失敗、例外の発生
全環境
FATAL
システム停止など
全環境
開発環境ではDEBUG情報だけ出力、本番環境では一定の値以上のみ出力
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# Page. 20

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複数のログを「つなげて」読む
⚫ ログは複数の場所で出力される
➢ 例）Webアプリの場合
DBサーバー
Webサーバー
ネットワーク上
（ルーター、WAF）
Webアプリ
時系列で並べて読む = 時刻情報の同期は必須
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# Page. 21

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ログを集計する
⚫ 正常な状態を把握していないと異常には気づけない
➢ 例）毎日のログを集計していると、件数が多い日があることに気づく
時間軸での集計
• 1時間ごと、1日ごと、1週間ごと、曜日ごとなどで集計して時間的な傾向を把握する
グループでの集計
• 特定のエラーコード、IPアドレス、タグなどでグループに分けて差を把握する
環境での集計
• サーバーごと、アプリケーションごとなどで集計して差を把握する
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# Page. 22

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ログを検索する
⚫ イベントビューアーでのフィルター
➢ レベルやイベントIDなどで検索できる
⚫ コマンドでのフィルター
➢ grepコマンドなどで抽出する
C:¥&gt; grep Error sample.log
⚫ テキストエディタでのフィルター
➢ キーワードで検索する
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# Page. 23

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ログを可視化する
⚫ データの羅列を見るのは苦痛
➢ 数が増えると、直感的に把握するのは難しくなる
→ グラフなどで可視化する
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# Page. 24

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問題を発見するパターンの例
突然のエラー
徐々に遅くなる
特定ユーザーだけ
• デプロイ直後
• メモリリーク
• データ不整合
• 外部システムの障害
• 利用者数の増加
• 権限設定ミス
定時に発生
一部リクエストだけ
再起動で回復
• 処理の競合
• 特定の入力パターン
• メモリ不足
• タイムゾーンの問題
• 境界値での不具合
• 外部環境の不具合
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# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9YNLRED.jpg)

目次
ログの役割と種類
基本的なログ分析の考え方
AI活用とログの可能性
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# Page. 26

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ログ分析で生成AIが得意な分野
自然言語での要約
• 大量のログから「何が起きたか」をまとめる
パターン認識
• ログの中から繰り返しパターンや異常値を見つける
原因の推論
• エラーログから考えられる原因と調査手順の提案
対話的な調査
• 次に確認すべきことなどを会話しながら進める
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# Page. 27

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生成AIを用いたログの分析
⚫ Webサーバーのアクセスログを生成AIにそのまま渡す
➢ 例）添付したファイルを要約して
➢ 例）対応策を教えて
専門家が分析する結果に
近い内容が一瞬で出力される
今後はこのような使い方が
当たり前になるかも
（正確性は検証が必要）
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# Page. 28

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異常なログの出力を把握する
⚫ 例）決定木を使ってAIで自動的に判定する
➢ 決定木は量的データも質的データも扱えて、条件を人間が理解しやすい
➢ 複数の決定木を使って、その結果を多数決する「ランダムフォレスト」もある
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サービスの改善に使う
⚫ パフォーマンスを最適化する
➢ CPU使用率、メモリ使用量、ストレージの空き容量、応答速度などを元に、
買い替えやメモリ増強、ストレージ追加、ネットワーク変更などを考える
⚫ システムが壊れる前に兆候を検出する
➢ CPUの温度が高い、ファンの音が大きい、エラーメッセージが出ている、などを把握する
⚫ ユーザーの行動を分析する
➢ どのページで離脱するのか、どのような属性の顧客がアクセスしているのかを分析する
大切なのは「データ」を根拠に話をすること
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# Page. 30

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ログで文化を変える
Before
After
• 動いていればOK
• 観測できるシステムを作る
• 障害は運が悪かった
• ログで原因を突き止める
• ベテランだけが修正できる
• ログで誰でも対応できる
• 本番環境は触らない
• ログで本番を観察する
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まとめ
必要なログについて意識する
• 何を記録しておくと原因がわかるかを考えてログを出力する
既存のエラーログを読む
• 普段見ていないサービスのログを確認してみる
生成AIに渡して相談する
• 効率よくログを分析する
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