AIにデータ分析させてみた
以前、 ブログに書いた温度計 を、リビング、寝室、玄関、ベランダの4か所に設置し、温度と湿度を1分ごとに記録しています。 1か月ほどデータが溜まってきたので、そのデータを出力し、AIに分析させてみました。 前回のブログでは「家の温度の流れ」のようなものが見えてきましたが、AIに分析させてみると、さらに面白いことが分かりました。 それは、「温湿度の変化から生活リズムまで見えた」ということです。 人が動くと、体温、呼吸による湿度、ドアの開閉、調理、暖房の使用などの影響で、温度や湿度がわずかに変化するようです。 AIはその変化のパターンから、生活のタイミングをある程度推測できると言います。 実際に分析させてみると、次のような生活パターンが推定されました。 ① 起床時間 6:30～7:30頃 理由： ・リビングの温度が朝に少し上がる ・玄関の温度・湿度に小さな変動（出入り） ② 外出時間 8:00～9:00頃 理由： ・リビング温度がゆっくり下降 ・人体の発熱がなくなる ・玄関センサーに変動が出る ③ 日中の在宅状況 平日日中は不在の時間がある 理由： ・リビング温度が一定 ・湿度変化が少ない ・人がいると、CO₂や湿度、温度がわずかに動く ④ 帰宅時間 18:00～19:30頃 理由： ・リビング温度が上昇 ・湿度が少し上がる ・玄関データに変動 ⑤ 夕食時間 19:00～20:30頃 理由： ・リビング温度の微上昇 ・湿度上昇（調理） ⑥ 就寝時間 23:00～0:30頃 理由： ・リビング温度が安定 ・寝室温度が少し上昇 温湿度センサーを分析することで、家の中の活動が推測できるようになりました。 今回特に面白かったのは、4か所のデータを比較できたことです。 もし1か所だけのデータだと、それが外気の影響なのか、人の活動なのか判断するのは難しくなります。 しかし、データを比較することで、外気による変化、家の構造による温度差、人の生活による変化を分けて考えることができます。 つまり、比較対象があることで、分析できる情報が大きく広がるということです。 これは温湿度データに限った話ではなく、データ分析全般にも言えることかもしれません。 1つのデータだけを見ていても分からないことが、複数の視点を持つことで見えてきます。 インプラス株式会社
