消費者向けウェアラブルを研究利用へ拡張する技術基盤の構築

博士後期課程では、消費者向けウェアラブルデバイスである Fitbit を研究レベルで活用するための技術基盤を構築した。特に、Fitbit の Web API によって歩数・心拍などの生データを取得する際に生じる技術的課題に対し、Python を用いたデータ取得スクリプトの開発と運用環境の整備によって解決を図り、地域在住高齢者を対象とした大規模データ収集を可能にした。また、休息‐活動リズム（Rest-Activity Rhythm）を算出するため、R を用いた解析スクリプトを独自に整備し、研究者が利用できるようオープンソースとして公開した。