人間の一日の行動をデータ化して分析すると平均寿命が伸びるかも

ここ最近企業のデータ活用に関して色々と考えることが多いのですが、ふと自分の一日の行動をデータ化したらどうなるのかなぁと思いつき、データ化できそうな行動を挙げてみました。

起床時間、就寝時間
食事（内容、推定カロリー、時間、掛かった時間、相手、コスト）
移動（手段、距離、時間、場所）
会話（内容、相手、時間）
購買（内容、時間、金額、場所）
業務（内容、時間、場所）
音楽（内容、時間、場所）
映像（内容、時間、場所）
トイレ（内容、時間、場所）
入浴（時間、場所）

他にもありそうですが、リストアップしていて気がついたのは、ほとんどの行動は内容、時間、場所がデータ化できれば、あとはうまくカテゴライズするだけである程度分析に使えるデータになるような気がします。

さらに、それぞれの行動はすでに提供されているスマホアプリやWebサービスなどでデータ化できるものもあります。
そもそもほとんどの物が日記系のサービスを使えばデータ化はできると思いますが、入力の手間があると毎日データ化するのはなかなかハードルが高そう、継続できなさそうですね。

アプリによっては自動的にデータ化してくれるものもあります。
例えば筆者は、自分の移動履歴を管理できるMovesというiPhoneアプリを使っています。
https://itunes.apple.com/jp/app/moves/id509204969?mt=8

このアプリは、スマートフォンのGPSなどを使ってユーザーの移動を常に追跡してくれます。
また、移動速度から自動的に交通手段を判断してくれて、徒歩やジョギング、自転車などある程度細かい分類までしてくれます。
1週間や1ヶ月で移動距離を集計してくれるので、今週はたくさん歩いたので健康的な週だったとか、異常に電車での移動が多い週だったなど定期的に自分の行動を振り返れます。
筆者はこのアプリを使って、運動が不足していそうな週は自転車の代わりに徒歩で移動する時間を増やしたりして、運動不足を調整するようにしています。
基本的にユーザー自身で何か入力する必要はなく、ものぐさな私でも便利に移動履歴を管理して、健康管理にも役立てています。

また、今後はウェアラブルデバイスが出てくることで、個人の行動データはさらに収集しやすくなっていくのでしょう。
例えば赤ちゃん向けにですが、心拍数、体温、動きなどをモニター、分析して赤ちゃんがご機嫌なのか、またはグズっているのかなどを判断するサービスなども出てくるようです。

参考：赤ちゃんが何分後に起きるか予測するウェアラブルモニター Sproutling Baby Monitor、予約受付開始
http://japanese.engadget.com/2014/08/08/sproutling-baby-monitor/

赤ちゃんだけでなく、介護が必要な高齢者などの体調検知や失踪時の発見などにも使えそうですし、今後色々と活躍できそうなシーンがありそうですね。

また、このようなデバイスやサービスが増えてくると、今より健康管理がしやすくなり平均寿命が伸びる効果も出てくるような将来が想像できます。

収集した行動データを何に活用するかというところで、やはりパッと思い浮かぶのはヘルスケア：健康管理サービスですが、他にもまだまだ応用が可能なデータなのではないでしょうか。