軸足メタデータとは

複数の異種コンテンツを次々と結びつけていくメタデータを、バスケットボールの「ピボットターン」になぞらえて、 軸足メタデータ（Pivot Metadata）と呼んでいます。 我々は優れたマッシュアップのためには軸足メタデータの活用が不可欠だと考えています。

マッシュアップでは、WebAPI間やアプリとの間でメインのデータ、例えば、 写真を受け渡せるかどうか、というチェックは最低限必要です。 しかし、それだけだと、コンテンツをただ並べただけ、という代物になってしまいます。 意味のある連携でユーザの手間を省く、といった知的な処理を実現するには無理があります。

異種のAPI、コンテンツの間を結びつけて、有意味な連携をさせるのが、軸足メタデータです。

地図関連のアプリケーションが気が利いている、と感じるのは、さりげなく、緯度・経度という 古典的なメタデータが軸足メタデータとなって、地図上の意味ある場所に写真等、別の コンテンツを貼り付けているからに他なりません。 たとえば上の図では、GPSデバイスとJPEG写真を日付時刻という軸足メタデータで 結びつけて、緯度経度をJPEG写真のメタデータ(Exif)に流し込み、 さらに今度は緯度経度を軸足に、サムネイル化した写真画像を地図の上に プロットしています。

　このように、軸足メタデータをうまく発見し、選び、適切なWebAPIと組み合わせることにより、 全自動でコンテンツが連携する、たいへん便利なマッシュアップを作ることができます。 軸足メタデータとしては、位置情報、日付時刻以外にも、人名、製品名、会社コード、電話番号、 キーワードやカテゴリ名など多彩なものを選ぶことができます。 同じ位置情報でも、論理的な位置情報、たとえば、東海道本線という１次元データ上の 駅名指定なんかもあり得ます。 組織図の樹形図上の位置を指定することで、エンタープライズ内の異種アプリケーションを マッシュアップすることもできるでしょう。

「素材に引きずられて」目的のはっきりしないマッシュアップを生み出してしまうこと を避けて、何か意味のある、特にエンタープライズにおける問題解決に使えるような マッシュアップを開発するには、軸足メタデータの活用が非常に重要と思われます。