消えたDaylight Return。ChatGPTが調査を組み、CodexがPCを探した

発端

Daylight Returnの制作素材が見当たらなくなった。

画像、MP3、WAV、MP4。制作に使っていた一式が、いつも置いているつもりの場所にない。

こういうとき、最初に頭へ浮かぶのはあまり楽しくない可能性だ。

消したか。

どこかの作業で巻き込んだか。

あるいは、何かの操作でなくなったか。

ただ、そこで「消えた」と決めるのは早い。

まず事実を取ることにした。

ログを見た。でも、答えは出なかった

最初に確認したのはWindowsのSecurity Auditログだった。

だめだろうなとあきらめつつ、念のためファイル削除を追う手掛かりとして、4660や4663のイベントを確認する。

ただ、今回の環境ではその記録が十分に取れていなかった。

対象期間のログも、Daylight Returnの素材制作時期全体をカバーしていない。

つまり、ここから言えることは限定的だった。

「削除された証拠が見つからない」ことと、「削除されていない」ことは同じではない。

ログだけでは、削除の有無を判定できなかった。

ここで一度、仮説を変えた。

「削除」から離れる

ファイルが見つからないと、つい削除を原因にしたくなる。

でも、実際には別の可能性もある。

違う場所へ移した。

保存先を勘違いした。

フォルダ名が少し違う。

想定していないディレクトリに作っていた。

制作中は、画像、動画、音源、書き出し先、生成物の保存先が増える。普段なら覚えているつもりでも、後から見ると「なぜここに?」という場所に置かれていることがある。

ログで断定できない以上、次にやるべきことは原因を決めることではなく、PC全体を安全に探すことだった。

ChatGPTは探さない。調査を組む

ここでChatGPT側の役割を変えた。

「たぶんこのフォルダです」と保存場所を推測するのではなく、CodexがWindows実機で実行する調査を設計する。

対象はPC全体。

検索語は Daylight Return と DaylightReturn。

フォルダ名だけでなく、関連する画像・音声・動画がまとまって存在する制作フォルダ候補も見る。

同時に、安全条件を先に固定した。

検索は読み取り専用。

削除しない。移動しない。名前を変えない。復元しない。上書きしない。

clean や reset のような、既存データへ影響する操作もしない。

この時点で欲しいのは修復ではなく、所在確認だった。

Codexが実機を探す

調査設計を渡し、実際のWindows PCを探すのはCodexに任せた。

ここが今回、一番面白かったところかもしれない。

ChatGPTはPCの中身を見ているわけではない。状況を整理し、何を疑い、何をしてはいけないかを決める。

Codexは、その条件の中で実機を横断して探す。

同じ「AI」という言葉でまとめると見えにくいが、やっている仕事はかなり違う。

判断と調査設計。

実機での探索。

役割を分けたことで、少なくとも「思いついた場所を一つずつ人間が開いて確認する」状態からは抜けられた。

あった

PC全体の検索結果から、Daylight Returnのフォルダが見つかった。

場所は、こちらが最初に想定していたところではなかった。

素材一式も残っていた。

削除されたのではなく、想定外の場所にフォルダを作っていた。

結果だけ見れば、単純な話である。

保存場所を間違えていた。より詳しく言えば、別の作業をやった場所で、そこにうっかりおいてしまった。

でも、その答えに行くまでに「消えたはず」という思い込みを外せたことの方が大きかった。

Securityログで証明できないことを無理に証明したことにせず、仮説を切り替えた。

そして、人間が手当たり次第に探す代わりに、実機を扱えるCodexへ安全条件付きで探索を渡した。

今回の役割分担

今回うまく機能したのは、Codexが賢かったから、だけではない。

ChatGPTに全部やらせたわけでもない。ChatGPTは、調査の順序を考えた。

ログで何が分かり、何が分からないかを分けた。

「削除」という仮説に固執せず、探索方針を変えた。そしてCodexへ渡す実行条件を、読み取り専用まで含めて決めた。

CodexはWindows実機を調べた。

PC全体を検索し、人間の想定外にあったフォルダを見つけた。

ChatGPT=判断・調査設計。Codex=Windows実機調査。

今回の使い方は、この分担がかなり明確だった。

コトの本質って

AIに「ファイルが消えた。探して」と言うだけなら、たぶん今回ほど意味はなかった。

重要だったのは、最初の仮説が外れたときに次の調べ方を組み直せたことと、実機へ触る工程に安全条件を付けたことだったと思う。

調査は、答えを早く決めるほど危ない。

ログが不十分なら、不十分なまま扱う。

削除と断定できなければ、別の仮説を置く。

実機探索が必要なら、変更禁止の条件を決めてから渡す。

今回はその流れの先で、素材が見つかった。

「AIでファイルを探した」というより、考える役と探す役を分けたら、調査そのものが前に進んだ。

Daylight Returnの素材は無事だった。

そして、Codexはコードを書く以外にも、こういう使い方ができるらしい。

これは、かなり勉強になった。

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