Windowsでトラブルが発生すると、イベントビューアーなどに大量のログが記録されます。

しかし、

「このエラーは何を意味している？」

「どのログが重要なのか分からない」

「イベントIDで検索しても、自分の環境と同じ事例が見つからない」

ということも少なくありません。

そんなとき便利なのがChatGPTです。

エラーログをChatGPTに渡して、

このWindowsのエラーログを解析してください。
原因として考えられるものと、次に確認すべき項目を教えてください。

と質問すると、ログの内容を整理しながら原因調査を手伝ってもらえます。

ただし、ここで注意したいことがあります。

会社のWindowsログを、そのままChatGPTへ貼り付けてもよいのでしょうか？

Windowsのログには、ホスト名、ユーザー名、IPアドレス、ドメイン名など、外部へ出すべきではない情報が含まれている場合があります。

今回は、ChatGPTをWindowsトラブル調査に利用するときの方法と、ログを貼り付ける前に確認したい情報について解説します。

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ChatGPTはWindowsのログ解析にも使える

Windowsのトラブル調査では、イベントビューアーを見ることが多くあります。

例えば、

Windowsログ
 ├ Application
 ├ Security
 ├ Setup
 ├ System
 └ Forwarded Events

などです。

ここにはWindowsやアプリケーションで発生したさまざまな情報が記録されています。

エラーをChatGPTに渡すと、

• エラーの意味
• イベントIDの意味
• 考えられる原因
• 確認すべきサービス
• 確認すべき設定
• 次に実行するコマンド

などを整理する用途に利用できます。

もちろん、ChatGPTの回答だけで原因を断定するのはおすすめしません。

「原因を決めてもらう」のではなく、「次にどこを調査するか考える補助」として利用する

のが便利です。

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Windowsイベントログをコピーする方法

イベントビューアーは、

Windowsキー + R

を押して、

eventvwr.msc

を実行すると起動できます。

イベントビューアーを開いて、

Windowsログ
→
システム

を選択している画面。

実際の会社名、コンピューター名、ユーザー名などが表示されていないことを確認してから使用します。

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イベントの内容をコピーする

調べたいイベントを開くと、

ログの名前
ソース
イベントID
レベル
ユーザー
コンピューター
説明

などを確認できます。

ここで注意してください。

この画面をそのままスクリーンショットにしてChatGPTへ送る前に、機密情報や個人情報が含まれていないか確認します。

テキストとしてコピーする場合も同じです。

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ログをそのまま貼る前に確認する

例えば、次のようなログがあったとします。

Log Name: System
Source: ExampleService
Event ID: 1234
Computer: server01.example.local
User: EXAMPLE\user01

Source IP: 192.168.10.25
Destination: server02.example.local

技術的には非常に分かりやすいログです。

しかし、この中には、

server01.example.local
EXAMPLE\user01
192.168.10.25
server02.example.local

といった情報が含まれています。

会社のシステムであれば、そのまま外部サービスへ入力してよい情報なのか確認が必要です。

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私ならログを匿名化してから貼る

ログ解析に不要な情報であれば、ChatGPTへ送る前に置き換えます。

例えば、

Computer: server01.example.local
User: EXAMPLE\user01
Source IP: 192.168.10.25
Destination: server02.example.local

を、

Computer: SERVER-A
User: DOMAIN\USER-A
Source IP: 192.168.x.x
Destination: SERVER-B

などに変更します。

これなら実際の名前を出さずに、

SERVER-A
↓
SERVER-B

という関係を残せます。

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全部「xxxxx」にするのはおすすめしない

匿名化するときに、

Computer: xxxxx
User: xxxxx
Source: xxxxx
Destination: xxxxx

としてしまうと、ログの関係が分かりにくくなります。

例えば、

SERVER-A
SERVER-B
SERVER-C

や、

USER-A
USER-B

のように置き換えると、関係性を残せます。

IPアドレスについても必要に応じて、

192.168.10.10 → 192.168.x.10
192.168.10.20 → 192.168.x.20

など、調査に必要な範囲で構造を残す方法があります。

重要なのは、

同じ値は同じ仮名へ置き換えること

です。

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ChatGPTへ貼る前に確認したい情報

特に注意したいのは次のような情報です。

□ パスワード

□ APIキー

□ アクセストークン

□ Cookie

□ セッションID

□ 秘密鍵

□ VPNの認証情報

□ メールアドレス

□ ユーザー名

□ 実際のホスト名

□ 社内ドメイン名

□ IPアドレス

□ 顧客名

□ 組織名

□ 個人情報

□ シリアル番号・契約情報

特に、

パスワード・秘密鍵・APIキー・アクセストークン

などの認証情報は、ログ解析に必要だからと安易に貼り付けないようにします。

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IPアドレスは全部消した方がいい？

ここは少し難しいところです。

ネットワーク障害の解析ではIPアドレスが重要な場合があります。

例えば、

192.168.10.10
↓
192.168.20.10

という通信なのか、

192.168.10.10
↓
203.0.113.x

という通信なのかによって、調査の方向が変わることがあります。

そのため、単純に全部削除するのではなく、

CLIENT-A
SERVER-A
DNS-A
GW-A

などへ置き換えて関係を説明する方法もあります。

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ChatGPTへの質問方法で回答が変わる

ログだけ貼って、

これ何？

と質問するより、状況を説明した方が原因を絞り込みやすくなります。

例えば次のように質問します。

Windows Serverで通信障害を調査しています。

【症状】
クライアントからSERVER-Aへ接続できません。

【正常時】
SERVER-Aへ接続できます。

【発生時刻】
10:30頃から発生しています。

【直前の変更】
ネットワーク設定を変更しました。

以下はWindowsのイベントログです。
ホスト名・ユーザー名・IPアドレスなどは匿名化しています。

このログについて、

1. 重要と思われるエラー
2. 考えられる原因
3. 次に確認する項目
4. 実行するとよいWindowsコマンド
5. このログだけでは判断できないこと

に分けて説明してください。

【ログ】

（ここにログを貼る）

単に「原因を教えて」と聞くより、

「このログだけでは判断できないことも教えて」

と入れるのがポイントです。

AIが推測した内容と、ログから確認できる事実を区別しやすくなります。

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大量のログを全部貼る必要はない

イベントビューアーには大量のログがあります。

それを全部コピーする必要はありません。

まず、

障害発生時刻
↓
その前後のWarning / Error
↓
関連しそうなイベント

と絞り込みます。

例えば10:30に障害が発生したなら、10:20～10:40付近のイベントから調べていきます。

必要なログだけを渡した方が、こちら側でも内容を確認しやすくなります。

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ChatGPTの回答をそのまま信用しない

これは非常に重要です。

ChatGPTが、

「原因はDNSです」

「このサービスを再起動してください」

「このコマンドを実行してください」

と回答しても、すぐに本番環境で実行するのはおすすめしません。

特に、

サービス停止

ファイル削除

レジストリ変更

ネットワーク設定変更

Active Directory変更

ファイアウォール変更

など、システムへ影響する操作には注意が必要です。

まず、

なぜその操作が必要なのか

を確認します。

さらに、

このコマンドを実行するとシステムにどんな変更が発生しますか？

確認だけを行う読み取り専用のコマンドはありますか？

と追加で質問するのも有効です。

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まず「確認コマンド」を聞く

私はトラブル調査でAIを使うなら、

原因として何が考えられる？

だけではなく、

設定変更を行わずに確認できるコマンドを教えてください。

と聞く方法をおすすめします。

例えばWindowsなら、

ipconfig /all

route print

nslookup

Test-NetConnection

など、状態確認だけで切り分けられる場合があります。

確認 → 原因を絞る → 必要なら変更

という順番にした方が安全です。

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ChatGPTのデータ設定も確認しておく

ChatGPTには、会話をモデル改善に利用するかを選択するデータコントロールがあります。

個人向けChatGPTでは、

設定
↓
データコントロール
↓
「すべての人のためにモデルを改善する」

をオフにすると、新しい会話はモデル改善のための学習には使用されません。

また、一時チャットを利用する方法もあります。

一時チャットは通常のチャット履歴には表示されず、モデル改善にも使用されません。

ただし、この設定をしていれば会社の機密情報を自由に入力してよい、という意味ではありません。

勤務先や組織の生成AI利用ルールがある場合は、そちらを優先します。

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BusinessやEnterpriseの場合は？

組織でChatGPT BusinessやEnterpriseなどを導入している場合は、個人向けChatGPTとはデータの取り扱いが異なります。

OpenAIはBusiness、Enterprise、APIなどのビジネス向けサービスについて、入力・出力をデフォルトではモデルの学習に使用しないとしています。

ただし、

「学習されない」＝「どんな情報でも入力してよい」

ではありません。

社内規程、情報セキュリティポリシー、顧客との契約などを確認したうえで利用する必要があります。

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私ならWindows障害調査でこう使う

AIにすべて任せるのではなく、

① 自分で障害時刻を確認

↓

② イベントビューアーを確認

↓

③ 関係ありそうなログを抽出

↓

④ 機密情報を匿名化

↓

⑤ ChatGPTへ解析を依頼

↓

⑥ 原因候補を整理

↓

⑦ 読み取り専用コマンドで確認

↓

⑧ Microsoft公式情報などで裏付け

↓

⑨ 必要なら設定変更

という流れで利用します。

ChatGPTは、

「答えを出してもらう道具」というより「調査する場所を絞る道具」

として使うと便利です。

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まとめ

ChatGPTはWindowsのエラーログ解析にも利用できます。

大量のイベントログから、

• 何が重要なのか
• エラーが何を意味するのか
• 原因として何が考えられるのか
• 次に何を確認すればよいのか

を整理する用途には非常に便利です。

一方、Windowsログには、

ホスト名
ユーザー名
IPアドレス
ドメイン名
メールアドレス
組織名
認証情報

などが含まれることがあります。

会社のログをそのままコピー＆ペーストするのではなく、

「この情報を外部サービスへ送ってよいのか？」

を一度確認することが重要です。

また、匿名化するときも全部を削除するのではなく、

SERVER-A
SERVER-B
USER-A
DNS-A

のように関係性を残して置き換えると、解析に必要な情報を残しやすくなります。

そしてAIが提示した原因やコマンドについても、そのまま本番環境で実行するのではなく、

確認 → 裏付け → 変更

の順番で調査することをおすすめします。