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集計 API で 5xx を数えるところまでは前回やった。だが「何件出たか」は分かっても「誰が踏んだか」は分からない。生ログを 9 日ぶん S3 に貯めて DuckDB で掘ったら、504 の 307 件すべてが Cloudflare の Early Hints による内部リクエストで、実ユーザーの UA は 1 件も無かった。慢性障害だと診断していたものが、ユーザー影響ゼロだった話。ついでに無料プランのログ保持が 8 日しかないことも実測で分かる。

9日ぶんの生アクセスログを1リクエスト1行で S3 に貯め、全 1198 IP を排他的に分類したら、人間候補は 2% だった。鍵は「UA を証拠として使わない」こと。データセンターから来る MobileSafari が 297 IP、ブラウザ UA を名乗るがアセットを一切読まないスクレイパーが 76 IP。UA は自己申告なので、ASN と行動を重ねて初めて正体が見える。判定ロジックと実数を全部出す。

症状から次に打つコマンドを最短で決めるための判断表。2026-07-19 の Proxmox 構築で実際に踏んだ切り分けが土台。NO-CARRIER の見落とし、ping 損失0%の誤読、TLS エラーは到達の証拠、原因は1つとは限らない、といった「仕事中に開く用」の勘所をまとめた。network の教科書ではない。

GA4 は JS ビーコンなので、5xx・ボット・ブロックされたリクエストは構造的に計測に乗らない。その死角を Cloudflare の GraphQL Analytics API（無料・集計）で埋める過程を、実際のクエリと実データで追う。ついでに自分のブログが全ページで 504、www で 522 を返していたことに気づいた ― GA4 では静かなままだった。

自分の記事を読み返すと「効く」がやたら出てくる。最近はClaudeに下書きを手伝ってもらっているので、これはAIの癖なのか自分の癖なのか。英語のeffect由来では、と仮説を立てて、ブログ全記事をgrepして数え、文化庁の使い分けと英語のニュアンスまで確認した。仮説は半分外れて、半分当たった。