AI時代となり、さまざまな処理を自動化できるようになりました。
しかし、何でもAIで処理できるわけではありません。
AIが得意とするのは、ある程度の共通性や傾向を見つけられる分野です。
つまり、似ているパターンを抽出し、それをもとに判断できる処理であれば、AIは非常に有効に働きます。
たとえば、不良セクタの発生位置や、ドライブの応答傾向、劣化の進み方などには、ある程度の統計的な特徴が現れることがあります。
そのため、このような物理的な故障傾向の解析では、AIや統計処理を活用しやすい分野といえます。
一方で、本格的に損傷したファイルシステムが絡んでくると、事情は大きく変わります。
ファイルシステムの破損は、ドライブの故障状態、使用状況、保存されていたデータ、過去の操作、チェックディスクの実行有無などによって、壊れ方が大きく異なります。
そのため、破損状況によっては、自動化された復旧ソフトウェアやAIだけでは対応が難しくなります。
もちろん、AIや統計処理が無意味というわけではありません。
たとえば、これまでご紹介してきた頻度あいまい検索のように、ファイルシステム上に展開されるデータの配置傾向を予測する処理は、非常に有効です。
有効なデータが存在する可能性の高い領域を優先的に探すことで、復旧作業の効率や精度を高めることができます。
しかし、データの使われ方は、お客様ごとに異なります。
保存されていたファイルの種類、フォルダ構成、使用頻度、断片化の状態、過去の削除や上書きの状況。
これらは一台ごとに異なり、単純なパターンだけでは判断できません。
ここが、物理的な不良セクタとは大きく異なる点です。
不良セクタは、セクタ単位で発生する物理的な異常として扱いやすく、統計的に整理しやすい面があります。
しかし、ファイルシステムの論理構造が本格的に壊れている場合は、その壊れ方が非常に個別的になります。
では、不良セクタなどによって論理構造が大きく破損したファイルシステムから、どのようにデータを取り出すのでしょうか。
この段階になると、AIを含めた自動復旧ソフトウェアだけでは限界があります。
その場合に必要になるのが、手作業による解析と修復です。
メタ情報を確認し、実データの位置を推定し、断片化の状態を読み解き、必要なデータへたどり着く。
場合によっては、壊れた管理情報を補いながら、データ構造を一つずつ再構築していく必要があります。
もちろん、手作業である以上、復旧できるファイル数や対象範囲には一定の制約が出る場合があります。
しかし、重要なデータを指定していただければ、そのデータを優先し、ピンポイントで復旧を進めることが可能です。
AIや自動処理は、復旧作業を支える強力な手段です。
しかし、本格的に損傷したファイルシステムでは、最終的に人の判断と手作業が必要になる場面があります。
当サービスでは、AIや統計処理による効率化と、手作業による精密な解析を組み合わせながら、破損状況に応じたデータ復旧を行っております。
