LLMLogAnalyzerは、サイバーセキュリティの重要な要素であるシステムログの解析を簡素化するために、大規模言語モデル（LLM）と機械学習（ML）アルゴリズムを活用したクラスタリングベースのチャットボットです。多くの組織では多様なログデータの分析がコストや専門知識の不足、時間的制約から難しいですが、本研究はこれらの課題を克服します。LLMLogAnalyzerは、コンテキストウィンドウの制約や構造化されたテキストの処理能力の低さといったLLMの限界を改善し、要約、パターン抽出、異常検出をより効果的に行います。4つの異なるドメインログに対して評価を行った結果、従来の最先端のLLMベースのチャットボットと比べて39%から68%の性能向上が見られ、強力なロバスト性も確認され、結果の変動が93%減少しました。このフレームワークは、ルーター、ログ認識器、ログパーサー、検索ツールからなるモジュラーアーキテクチャにより、構造化テキストの分析精度と堅牢性を向上させています。