ログの収集と分析とは？
ログの収集と分析とは、何が起きたか後から追えないという状態を、仕組みで解消することです。anomaly-detection-log-datasetsは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。異常検知に用いるログデータセットを分析するためのPythonスクリプト群です
- ログデータを使った異常検知の分析
- BGLログデータセットの調査
- HadoopやHDFSのログデータの分析
- 機械学習を用いたログ分析の検証や学習素材としての利用
- 異常検知手法を検討する際の分析スクリプトの参照
anomaly-detection-log-datasetsを使うと何が変わるのか
BGL、Hadoop、HDFSなどのログデータを対象に、異常検知の分析を行うための開発者・データ分析担当者向けツールです。完成した業務アプリではなく、ログ分析や機械学習の検証作業に利用するスクリプトとして位置付けられます。
すでに世界で使われている完成品を土台にするので、同じものをゼロから作るより短い期間で済みます。当社は、この土台に対して日本語化、画面や項目の変更、権限、帳票、既存システムとの連携を加えて、御社の業務に合う状態にします。
anomaly-detection-log-datasetsの日本語対応（実測）
anomaly-detection-log-datasetsには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。
| ライセンス | GPL-3.0 |
|---|---|
| 主な言語 | Python |
| GitHubスター | 85 |
| 日本語ロケール | 日本語ファイルなし（0ファイル） |
GitHubの公開ファイル一覧から日本語ロケールの実ファイルを数えた結果です。配布用のビルド成果物は除いています。技術的な詳細はanomaly-detection-log-datasetsのOSS情報にまとめています。
進め方は？
進め方とは、現場を見て対象を決め、動くものを見ていただきながら作り、御社の環境へ導入するまでの流れのことです。書類で仕様を固めてから作る進め方はしません。
1日目（無料）
現場に伺い、いまのやり方を見せていただきます。ログの収集と分析のどこから手を付けるかを決めます。
2〜4日目
anomaly-detection-log-datasetsを土台に、御社のPCで目の前で開発します。動くものを見ながらその場で直します。
5日目
御社の環境へ導入し、ソースコードと開発ノウハウをお渡しします。以後は自社で改造できます。
その後
追加の作り込みが必要なら、範囲を決めてあらためてお見積もりします。延長を前提にした進め方はしません。
この方法が向かないのは？
向かないのは、基幹システムの全面刷新や、複数部門にまたがる大規模な仕組みのことです。15時間という枠では作り切れません。また、決まった手順を正確に繰り返すだけの処理は、AIを使わないほうが速く確実です。当社ではその部分は普通のプログラムとして作ります。
ログの収集と分析を、まず15時間で試す
名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。
AI導入お試し実験を見る 動くデモを先に見る（110,000円〜） anomaly-detection-log-datasetsについて相談するログの収集と分析に使える他のオープンソース
同じ用途に使える土台は他にもあります。ライセンス、日本語対応、規模を比べて選べます。
| 名前 | できること | 日本語 | デモ |
|---|---|---|---|
| Grafana | 多種多様なデータソースを統合して可視化するオープンソースの観測・データ可視化プラットフォームです。 | 日本語ファイルあり | — |
| PasswordPusher | 機密情報を安全に共有するためのパスワード管理・共有ツールです。 | 未調査 | — |
| ThriveX-Blog | モダンな技術スタックで構築された、高機能で無料のブログ管理システムです。 | 日本語ファイルなし | — |
| ThriveX-Admin | Next.jsとSpring Bootを採用した、モダンで高機能なオープンソースのブログ管理システムです。 | 日本語ファイルなし | — |
| vouch | AIエージェント向けのGitネイティブなナレッジベース管理ツールです。 | 日本語ファイルなし | — |
