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異なるライフログを集約するための標準データモデル†背景†人間の日常生活における行動をデジタルデータとして記録する ライフログが注目を集めています．インターネット上には多種多様なアプ リケーション・サービスが登場し，様々な種類のライフログをWeb上で 手軽に記録・共有できるようになってきています． 例えば，以下のようなものがあります．
ライフログのマッシュアップ†現在，こうしたライフログ・サービスでは，ライフログの「記録」と「活用」が ひとつのサービス内に閉じた形で行われており，様々なログがネットワーク上で ばらばらに存在しています．これらばらばらに記録されたライフ ログを，集約・連携することで，より付加価値の高い情報・サービスへと 発展させることが期待できます． われわれはこれをライフログのマッシュアップと呼んでいます． 現在，様々なライフログサービスがデータアクセスAPIやブログパーツを 公開しており，ライフログのマッシュアップアプリケーションの開発が 可能になってきています． 課題†しかしながら，ライフログサービスが提供するAPIやライフログの データ構造には統一的な標準が無く，サービスごとにばらばらです． したがって，マッシュアップの開発においては，連携するライフ ログ・アプリケーションの組み合わせごとに異なるプログラムロジック が必要となります． 例えば，似たようなライフログ検索を行いたくても，ア プリケーションが違えば全く異なる手段で呼び出さなければなりません． このことは，マッシュアップの開発効率（生産性）を低下させます． また，API仕様の改訂に伴って，プログラムの見直しが必要となり， 再利用性や信頼性を下げる要因にもなっています． 研究の目的とアプローチ†そこで本研究では，ライフログの効率的なマッシュアップを支援するため， ライフログのための標準的なデータモデルを提案します（下図）．
各ライフログ・サービスのションのデータは，何らかの形で， アプリケーションに強く依存しない標準的なデータモデル (Common Data Model)に変換されます．この標準データモデルの上 では汎用的なAPI(Generic APIs)が定義され，マッシュアッ プ・アプリケーションはこれら汎用APIを用いて開発されます． ライフログへのアクセス手段がアプリケーションに強依存しなくなるため， 上記の課題が解決できます． ライフログのための標準データモデル†標準データモデルの構築においては， ライフログに必要なデータ項目を5W1Hの観点から分析を行いました． これらのデータ項目を，アプリケーションに独立なものと依存するものに 分類，アプリケーションに中立な論理データモデルを構築しました．
発表文献†
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