数字はヒントに過ぎない
自宅の4か所に温湿度計を設置してから、81日が経過しました。 データ件数は、なんと約45万件にのぼります。 前回のブログでは、AIに「 生活パターンを読み取らせた 」話を書きましたが、今回はもう一歩踏み込んで「健康リスクの可視化」に挑戦してみました。 冬のリビングにおける健康リスクといえば、「乾燥」を思い浮かべる方も多いのではないでしょうか。 今回のデータ分析では、その感覚が間違っていないことを裏付ける結果となりました。 暖房のおかげで、リビングの室温が18℃を下回った時間は、全体のわずか7.8%にとどまっていました。 ところが、ウイルスが活性化しやすいとされる絶対湿度7 g/m³を下回った時間はなんと31.7%にのぼりました。 これは、1日のうち約7～8時間は、空気がカラカラな状態が続いていたことになります。 一方で、玄関は正反対の問題を抱えていました。 湿度60%を超えた時間は全体の25.8%。 1日あたり約6時間が「カビが発生しやすい環境」だったことになります。 さらに、リビングと玄関の温度差が5℃以上になった時間を調べたところ、1月〜3月の間はほぼ毎日のように発生していました。 暖かいリビングから寒い玄関へ移動するたびに、ヒートショックのリスクにさらされていたことになります。 つまり、このリスクは一時的なものではなく、「冬の間ずっと続いていた」と捉えることができます。 データは、「何が問題か」を直接教えてくれるわけではありません。 しかし、グラフを眺めていると、自然と問いが生まれてきます。 これは製造現場でも同じで、単にデータを集めるだけでなく、「どう見せるか」「どう読み取るか」が重要なのです。 5/19（火）・ 5/20（水）に、ポートメッセ名古屋で開催する バックオフィスDXPO に出展します。
