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。
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
