本研究は、特定のシステムに依存せず、複数の異なるシステムを跨り適用可能な個人モデルを提案し、パーソナルデータの特性を考慮しながらデータ分析に基づく統合個人モデルUnified Individual Modelの構築法を計算論的な方法論として開発し確立することが目的である。具体的には、ヘルスケアやソーシャルメディアにおけるパーソナルデータを実験データとして取得し、ブロックチェーンを利用したパーソナルデータにおけるプライバシー保護の強化をはかる仕組みづくりや関連基盤アルゴリズムの開発を行い、検証・評価実験を実施する。さらに、実験結果を分析し、今後の展開と応用の可能性と課題について検討する。