Internet of Things 技術の急速な発展に伴い，ユビキタスコンピューティング環境の実現が現実的なものとなりつつある．しかしながら，生活空間や身の回りのあらゆるモノがIoTデバイス化され相互に連携しながら，あらゆる場所で即時かつ安全に人々の生活を支援し，地域社会を豊かにする真のユビキタスコンピューティング環境の実現には至っていない．真のユビキタスの環境を実現するには，（1）利用できるIoTデバイスの種類が少ない，（2）IoTセンサデータのタイムリーな処理・分析ならびに応用ができていない，という2つの問題点を解決する必要がある．本博士論文研究では，地域におけるIoTセンサデータの生産を促進するとともに，収集されたIoTセンサデータを地域に存在する計算資源を活用して即時に処理・分析・応用する「地産地消」を基本コンセプトとする，IoTセンサデータの地産地消基盤の実現を目指した研究を行った．具体的には，前述の２つの問題点を解決するために，A: 実用可能なIoTデバイス開発とセンサデータ収集の簡略化，B: エッジIoTデバイス群による弾力性のあるデータ処理の実現という2つの研究課題に取り組んだ．研究課題Aに関して，8つのセンサ（加速度，ジャイロ，磁気，光，UV，温度，湿度，圧力），BLE通信モジュール，フラッシュメモリ，バッテリー，充電回路を搭載した小型マルチセンサボード，データ収集用のソフトウェア，自由に拡張可能な3Dプリンタ用のケースデータによって，モノのIoTデバイス化とデータ収集のプロセスの簡略化を実現するSenStickプラットフォームを設計・開発した．そして，ベルトや箸のIoTデバイス化といったケーススタディを通じてSenStickプラットフォームを評価し，SenStickを活用することで開発プロセスが簡略化され，試作されたIoTデバイスを用いて，長時間の行動データ収集および高精度（F値0.95）の日常行動認識を実現できることを確認した．研究課題Bに関して，地域に存在するIoTデバイス群をセンサデータプロバイダ，計算資源プロバイダ，サービスコンシューマとして抽象化し，それらのリソースをセンサデータ処理サービスの需要に応じて調整・分配しながら，一つのサービス系として弾力性のあるデータ処理を実現するIFoTプラットフォームを設計し，プロトタイプを開発した．そして，実機とシミュレーション（エリア：2km×2km，ノード数：4000台）の評価実験によって，250msの遅延要求を満たすタイムリーな処理を実現すると共に，サービスの需要が増加した場合でも，近隣のエッジIoTデバイスを活用したスケールアウトによってQoSを維持できること確認した．