◇前回のおさらい

こんにちは。アタラ合同会社でBIコンサルティングを中心に、企業のDXを支援する業務を担当している、児玉と言います。

第1回では働き方改革においてスマートオフィスの取り組みが普及し始めていること、そしてスマートオフィスづくりに欠かせない省エネルギー化のために、BIツールとIoTを組み合わせたダッシュボードが有効だということを紹介しました。

※参考リンク：

下の図が、収集から分析・解析、活用・改善までの仕組みの流れを表したものです。

◇実際に環境を作ってみた

この「収集」「分析・解析」「活用・改善」の仕組みを具体的な実施方法に落とし込んだ図が下の図です。

まずオフィスでは、10種類以上のデータを取得できるセンサと、手頃な価格の基盤を組み合わせて、1分間隔で温度や湿度、光量などのセンシングしたデータを基盤内にCSV出力します。

それらのデータをAPIやSFTPコネクターなどでDomoに取り込み、Domo上ではDomo独自の関数機能であるビーストモードで温度や湿度を組み合わせて不快指数を算出したカードと、光量の値変化によるアラートの通知設定を行います。

また、今回は対象になりませんが、SIMカードを基盤に差し込むことでDomoのWriteback機能でデータを更新できるようになるため、よりアクショナブルな運用が可能です。

※Writeback機能とは
Domoの標準ライセンス費用とは別で有償ですが、Domo内のデータを外部にCSV出力、またはデータべースに書き込みすることができます。他システムから集めたデータを見える化にすることが最終目標ではなく、さらにデータを活用するために必要な機能です。

①データの収集・出力
今回は基盤としてRaspberry Piを利用しました。センサをRaspberry Piに差し込み、データを出力できるようにしています。センサで取得した光量のデータをCSVに出力し、SFTPでDomoにアップロードします。

②分析・解析
Domo上で構築したダッシュボードはこちら。上部（黄色枠囲い部）には不快指数や温度、湿度、騒音が表示されています。不快指数は温度と湿度の値から、Domoのビーストモードで算出しています。

光量は、真ん中部分に表示させています。今回は、照度と明るさの目安の表 を参考に、閾値を300に設定しました。

※参考リンク：
http://photon.sci-museum.kita.osaka.jp/publish/text/koyomi/66.html

③活用・改善
センサにライトを当てて、閾値（300）を超えるように光量の値を高くしてみたところ･･アラートメールが届きました。「営業時間外、または会議室予約では予定が無いにも関わらず光量が高い場合、電気を消し忘れているのではないか」といったように、次のアクションにつなげやすくなります。

他に、時間帯別の温湿度の相関グラフもダッシュボード化しています。時間帯別に見ることで、どの時間帯の不快指数が高いのかが一目瞭然になります。

他にも、蓄積したデータをグラフ化することで、今まで見えなかったデータを業務に活用することができます。

◇BIツールを使って、低コストでエネルギー消費の改善が可能！

今回は、オフィス環境を改善するためにはIoTが不可欠であること、しかしIoTの実現には様々な仕組みの構築が必要であり、新規導入するには多くのリソースが必要であるため、スモールスタートさせるにはなかなかハードルが高いことなどを紹介しました。

そうした場合でも、Domoをうまく活用すればオフィス環境の分析・改善ができることがわかっていただけたかと思います。

Domoを活用する場合、末端機器からのデータ収集面ではソフトウェア開発したり、専用のソフトウェアを購入する必要がありますが、大量のデータ（ビッグデータ）を蓄積したり、用途に合わせたアプリケーションの開発・購入して分析・可視化したり、末端機器へのデータ更新は標準機能で搭載されているため、オフィス環境の改善のためのデータ収集・分析・可視化とは比較的相性が良いのではないかと考えます。

不快指数の算出方法などより詳細な内容は、以下の動画でも紹介しているので、参考にしてみてください。

※参考リンク：

次回（第3回以降）から、データ収集の開発（参考レベル）やDomoでの設定について順次紹介したいと思いますので、お楽しみに！

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