Claude Code を活用！ALB ヘルスチェックに失敗したwebサーバーのログから原因箇所を特定してみた
2025.07.09はじめに
アノテーションの Shimizu です。
前回の記事 *1 *2 ではWebサイトの管理業務に Claude Code を活用する方法をご紹介しました。
今回は日々の業務でよく行う ALB（Application Load Balancer）のヘルスチェック失敗時のログ調査に Claude Code を活用してみた事例をご紹介します。
今まで手動でやっていたこと
ALB ヘルスチェック失敗の原因調査 *3 で、バックエンドwebサーバーのログを確認することがよくあります。 具体的には以下のようなwebアクセスログからヘルスチェックへの応答を示す "ELB-HealthChecker/2.0" の記録を抽出して、応答間隔が不規則になっていたり通常と異なる部分がないかを目視で探す、という方法です。
・・はっきり言って、心が折れそうになります。
Claude Code でやってみた
結果から書きますと、Claude Code に簡単な指示を与えただけで以下のようにアクセスログを解析して、サーバーがヘルスチェックに応答していなかった部分を特定してくれました！
以下に、実際に行った手順をご紹介します。
前提
前提として以下が必要になります。
- 端末に Claude Code をインストール済み
- Claude Code に解析させたいwebアクセスログファイル（apache、nginx 等）を用意している
※ これから Claude Code をインストールする方は *4 Claude Codeを徹底解説してみた（前編） を参考にしてください。
実施した手順
対象のwebサーバーから ALB ヘルスチェックに失敗していた時刻付近のアクセスログファイルを取得し、端末上のフォルダに配置します。
ログファイルを配置したフォルダ内で Claude Code を起動し、以下のプロンプトを与えました。
このフォルダ内にある "access_log" ファイルを解析してください。
"ELB-HealthChecker/2.0" からのリクエストが不規則になっている箇所を特定してください。
すると AI がアクセスログデータの解析を始め、今回の調査に特化した python スクリプトの作成を提案してきました。「Yes」を選択してそのまま進めます。
フォルダ内に「health_check_analysis.py」というファイルが追加されます。
しばらく待つと解析が完了し、以下のように正常な ELB ヘルスチェック間隔が 30 秒であること、およびサーバーからの応答間隔が 60 秒や 150 秒になっている（つまり応答していない）箇所があることを特定してくれました！
今回試した内容は以上となります。
さいごに
いかがでしたでしょうか。
アクセスログの解析は従来のAIチャットでも可能でしたが、Claude Code が凄いと思った点は以下になります。
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こちらから「正常・異常の定義はこうである」といった指示を与えなくても、AIが自律的にログを解析して「30 秒間隔で記録されることが正常であり、その定義から外れた箇所は異常である」という判断をしてくれている。
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このタスクに特化した python スクリプトを自動作成してくれるので、次回からはAIを介さずに、このスクリプトを利用して同様の分析ができる。
今回ご紹介したのは一例となりますが、他にもこのように「あるログファイルから特定条件の箇所を抽出したい」という反復的なタスクがあれば、いろいろと応用ができそうです。
※ もしご覧になった方が業務データ等をAIに解析させる場合、社内規約に抵触しないか確認のうえ実施しましょう。
今後も Claude Code を活用し、機会があれば記事にしたいと思います。
この記事がお役に立てば幸いです！
参考資料
- *1 Claude Codeで課題解決！従来のWebサイト開発環境をまるっと刷新してみた | DevelopersIO
- *2 Claude Code を活用！Webアクセス解析レポートの作成と S3 公開を自動化してみた | DevelopersIO
- *3 Application Load Balancer のヘルスチェックが失敗した場合のトラブルシューティング | AWS re:Post
- *4 Claude Codeを徹底解説してみた（前編） | DevelopersIO
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