Prioritizing Records with a High Probability of Data Presence
データ存在確率が高いレコードを優先する仕組み

In addition to minimizing scan volume and properly handling bad sectors, the technique of extracting the data you want first corresponds to this “appropriate risk management.” Increasing the likelihood of hitting the target data means the smaller the data volume, the closer you get to successful data recovery.
スキャン量を最小限に留めたり不良セクタを適切に処理する点に加え、自分が欲しいデータを先に取り出す技術がこの「適切なリスク管理」に相当いたします。目的のデータに当たる可能性を高めておきますとデータ量が小さいほどデータ復旧が成功に近づきます。

If you could repeat the process indefinitely, it wouldn’t be a problem. However, when operating time is limited, such wastage can significantly reduce the amount of retrievable data. Since the goal is data recovery, a separate method is needed to find as much of the desired data as possible.
何度でもやり直し可能ならばそれでも問題にはなりません。しかし残りの稼働時間が限られるなかそのような無駄が積み重なりますと取れるデータが一気に少なくなってしまいます。目的はデータ復旧ですから自分が欲しいデータを出来る限り最大限に探し出す方法が別途必要となりました

Tricks to Finding the Desired File
目的のファイルを探し出すコツ

There’s a tendency for the files you’re looking for to have a higher frequency of updates, so we utilize this aspect. Data such as photos, which aren’t updated once written, are filtered by extensions and other criteria.
目的のファイルほど更新回数が高い傾向がありますのでそれを利用いたします。写真等のデータは一度書き込まれると更新されませんのでそのような場合は拡張子などで絞り込みます。

We mechanically prioritize and extract data that seems to be of higher importance based on elements like update frequency. Our data recovery service operates on such mechanical mechanisms. We do not inquire about file names or other private matters; mechanical processing is optimal in these cases.
更新頻度等の要素から重要度が高そうなデータを優先的に(機械的に)取り出していきます。データ復旧サービスでもこのような機械的な仕組みで処理いたしております。ファイル名等はプライベート的な問題から伺いません。このあたりは機械的な処理が最適です。