製造現場では工場IoTを活用した製品の品質判断などを実現するために, エッジコンピューティング領域で稼働するエッジアプリケーション（以下EAP）が開発されている. しかし製造現場では推論モデルや製造工程などが変化し, それに応じてEAPへの要求も変化する.
特に推論モデルを変更する際, センサデータから推論モデルに入力するデータ（説明変数）を作成するデータ加工処理（前処理）が大きく変化する.データ前処理は様々な統計処理を組み合わせて無数の処理を表現する. 推論モデルの変更のたびに無数の前処理を実装することはプログラミングコストを増大させてしまうためプログラミングレスでの前処理実装が求められている.
本研究ではEAPの開発を支援するフレームワークの提案を行った. また本フレームワークは包括的なEAPの開発支援を目的としているが, 特に実装コストが大きくなる前処理部に着目し, 前処理を抽象的に表現する前処理言語の実装と評価を行った.