--- a/paper/d_add.tex	Sun Mar 31 08:48:26 2013 +0900
+++ b/paper/d_add.tex	Sun Mar 31 08:54:22 2013 +0900
@@ -7,7 +7,7 @@
 2つめの層はD-ADDが扱うデータのモデルを指す.
 今回提案するモデル含め, 上位層で扱うデータはここで定義される.
 下位層はD-ADDで扱うデータベースである.
-D-ADDは様々なデータを扱うためいくつかの種類のデータベスースを利用する予定である.
+D-ADDは様々なデータを扱うため数種類のデータベスースを利用する予定である.
 
 \begin{figure}[tb]
   \begin{center}
@@ -29,7 +29,7 @@
 D-ADDはその合意形成支援をWebアプリケーションにより行う.
 
 \subsection{KLのモデルを参考にした合意形成支援}
-合意形成の実装の仕組みを考えるにあたり, D-ADD研究チーム所属の株式会社Symphonyが開発したKnowledge Line(KL)のモデルを参考にした.
+合意形成の実装の仕組みを考えるにあたり, D-ADD研究チーム所属の株式会社Symphonyが開発したKnowledge Line(以下KL)のモデルを参考にした.
 KLは企業で使う情報インフラで, 企業内・企業間で情報の共有を行うWebアプリケーションである.
 合意形成支援も行うことができる.
 KLはPMT構造と呼ばれるモデルを使っている. 
@@ -37,7 +37,7 @@
 Pの下にはいくつかのMを作ることができ, Mの下にはいくつかのTをつなげる階層構造となっている.
 このPMT構造はRDBを使って実装されているが, 内部ではグラフ構造のようなものになっている.
 
-そこで, 今回合意形成支援を行うにあたりグラフ構造のままデータを保存するGraphDBを用いることとなった.
+PMT構造の実体がグラフ構造に近くなったという経験から, 今回の合意形成支援はグラフ構造のままデータを保存するGraphDBを用いることにした.
 
 \subsection{GraphDB}
 GraphDBはノードとエッジにより表されるグラフ構造であるデータの扱いが得意なデータベースである.
@@ -49,9 +49,8 @@
 GraphDBは各ノードが自身に繋がっているエッジの情報を保持しているため次のノードへと
 渡り歩くことが容易である.
 しかしRDBでこれを表そうとするとindexを引いてエッジの情報をとってきて次のノードの情報をとるという
-手間がかかる.
+手間がかかる.GraphDBを用いることでその手間のなくすことを狙いとする.
 
-合意形成支援WebアプリケーションではGraphDBを用いることでその手間のなくすことを狙いとする.
 次は, 合意形成支援を行うに辺り提案したモデルを説明する.