SDカードからのデータ復旧 (生成AI活用)

結論:破損・分離した動画データを、AI主導のツール選定と自動化処理でほぼ完全復元

弊社では、生成AIを活用した業務効率化・課題解決の実践を継続的に発信しております。今回ご紹介するのは、お客様から依頼された「SDカード内データの誤削除の復旧」。

通常であれば専門業者への依頼を検討するようなトラブルですが、生成AIとの協働により、復旧ツールの費用をかけずに、ほぼ完全な形でデータを復元できた事例です。

対象は120GBのSDカードに保存されていた重要な動画データ。所要時間は合計約10時間で、最終的にご依頼主様にも大変ご満足いただける結果となりました。

本事例が示すのは、生成AIの価値が「対話による情報提供」だけに留まらないという点です。過去30年以上にわたり蓄積されてきたITツール・フリーソフトウェア・ライブラリ群を的確に選定し、組み合わせ、実行まで担う「案内役」としてのAI活用が、今回の成果を支えました。

実施内容:復旧プロセス

1. 復旧可能性の見立て

作業着手前に、まず生成AIへ「削除されたデータの復旧可能性」について確認を行いました。

一般に、削除の操作をしても、実際にデータは削除されておらず、対象領域を「上書き可能」として扱うのみだということ。

上書きが発生していなければ復旧の可能性は高いとの見立てを得ました。この段階でお客様にも、追加のデータ書き込みを避けていただくようご案内しています。

2. 復旧ツールの選定

生成AIとの対話を通じ、候補となる復旧ソフトウェアを比較検討しました。

  • DiskDrill
  • R-Studio
  • PhotoRec(オープンソース・無料)

それぞれの特性・想定される復旧精度を踏まえ、段階的に検証を進める方針としました。

3. 検証と切り分け

  1. R-Studio による復旧を試行 → 復旧に至らず
  2. DiskDrill による復旧を試行 → データの存在は確認できたものの再生不可。以降の本格復旧には有償ライセンスが必要となる仕様であったため、無償範囲での対応方針に切り替え
  3. PhotoRec による再スキャンを実施 → 大容量ファイル(MP4形式・94ファイル)の取得に成功

なお、1回のスキャンには約3時間を要し、複数回の実行を重ねたことから、この工程だけで約9時間を費やしております。

4. データ構造の分析(生成AIによる解析)

PhotoRecにより取得したファイル群は、いずれも再生不可の状態でした。この原因究明にあたり、Claude Codeを用いた解析を実施したところ、以下が判明しました。

  • 動画の本体データヘッダー・メタ情報が別ファイルとして分離した状態で復元されている
  • 一部データに部分的な破損が発生している

この解析結果に基づき、ファイルの正しいペアリングと、破損部分の除去という具体的な修復方針を策定しました。

5. ツールの組み合わせによる修復と自動化

修復にあたっては、単一ツールでは対応が困難であったため、複数の技術を組み合わせて対応しました。

  • FFmpeg による動画ファイルの診断
  • FFmpeg単体では構造修復が完結しないため、破損MP4の構造修復に特化した untrunc を併用
  • 対象ファイルが94個と多数に上るため、Claude Codeに Pythonスクリプトの生成を依頼し、一括自動処理を実施

Windows95のリリースから30年以上が経過し、この間に蓄積された膨大な技術資産(フリーソフトウェア・ライブラリ等)を、生成AIが状況に応じて選定・組み合わせ、実装まで担うことで、専門知識に依存しない形での問題解決を実現しています。

6. 復元完了

最終的に、本体データとヘッダー情報を正しく結合する処理により、対象動画データのほぼ完全な復元に成功しました。ご依頼主様からも高い評価をいただいております。


要点まとめ

  • 削除操作はデータ本体を即座に消去するものではないため、上書きが発生していなければ復旧の可能性は十分に見込める
  • 生成AIは対話による助言に留まらず、適切なツールの選定・組み合わせ・実装(コード生成含む)までを一貫して担う「案内役」として機能する
  • 無償ツール(DiskDrill/R-Studio/PhotoRec/FFmpeg/untrunc)の組み合わせと自動化処理により、追加の商用復旧サービス費用をかけずに解決に至った
  • 本件の対応工数は合計約10時間。地道な検証の繰り返しが必要な工程であったが、AIとの協働により着実に前進させることができた
  • こうした問題解決には、AIとの対話を粘り強く継続する姿勢が重要であり、専門知識の有無によらず一定の成果が期待できる

弊社では、こうした生成AIを活用した実践的な課題解決の知見を今後も発信してまいります。データ復旧に限らず、業務上のさまざまな課題に対する生成AI活用についてご関心をお持ちの方は、お気軽にお問い合わせください。

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