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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．
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．
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．
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）．
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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．
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．
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