*異なるライフログを集約するための標準データモデル [#p1f4c75e]

** 背景 [#b0dcf705]
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．

- [[Twitter:http://twitter.com/]]: 日々のつぶやきを記録する．
- [[Flickr:http://www.flickr.com]]: デジカメ写真を整理，共有する．
- [[FoodLog:http://foodlog.jp]]: 三度の食事の写真を記録．食事日記や栄養分析をする．
- [[からだログ:http://karada.goo.ne.jp]]: 体や運動のデータを記録し，健康管理に役立てる．
- [[ケータイdeライフログ:http://www.ubila.org/lifelog/index.html]]: 携帯電話で写真やバーコード，GPS情報等を記録する．
- [[ねむログ:http://www.nemulog.jp]]: 睡眠時間や夢を記録する．

** ライフログのマッシュアップ [#h8f4455d]
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 [#h2b40b7c]

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 [#g7c802e1]
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）．

&ref(./cdm_architecture.png,70%);

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 [#d556fc70]
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．

&ref(./cdm_schema.png,70%);

&ref(./lifelog_eval.png,70%);

** 発表文献 [#jbfadbb4]
- 中村 匡秀, 下條 彰, 井垣 宏, ``異なるライフログを集約するための標準データモデルの考察,'' 電子情報通信学会技術研究報告, vol.109, no.272, pp.35-40, November 2009. [[[PDF]>http://www27.cs.kobe-u.ac.jp/achieve/data/pdf/1046.pdf]] 

[[[< 戻る]>../]]
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