気温、湿度、気温の変化などは私たちの体調に影響を与える要素の1つです。
北海道では、1日の寒暖差が30度近くあり、学校の体育祭で熱中症で数人が搬送されたというニュースもありました。
気温が低くても湿度が高いと汗が蒸発しにくくなるため、体温調節がうまくいかずに熱中症になりやすくなります。気温が25度以下でも湿度が80％を超えている場合は危険性が高くなります。
このように気象条件によって、体調不良が起きやすくなるのです。
そこで、気象条件による体調不良が起きる可能性をAIが予測することで、事前に対策を行えるようにする取り組みをご紹介します。
気象条件による体調不良のリスクを予測する方法としては以下の方法があります。
体調不良者が増える傾向をAIが導き出すには、過去のデータをもとに傾向をAIが把握する必要があります。
熱中症が高くなる気温だけではなく、日々の気温変化による体調不良の発生確率まで予測します。
過去のデータがあるからこそ、AIによる予測が可能になります。
センサーを利用し気温と湿度を計測します。得た情報をAIに取り込み、AIが体調不良発生のリスクを予測します。そのデータをスマホに送ることで、すぐに通知することができます。
リアルタイムに予測を知ることができます。
気象庁が提供しているデータを利用し、数日先のリスクを予測します。
AIが導き出した予測データは、AIが機械学習から得た情報をもとにしています。
AIが取得したデータに偏りや間違いがあれば、間違った予測を出すこともあります。
そこは、人がきちんとAI予測を使うリスクを理解したうえで、予測データを活用することが求められます。
当人が疲れていて、体力が落ちている場合にはちょっとした気象の変化でも体調を崩しやすくなりますし、1日の時間の中でも調子の良いとき悪いときが大きく変化する場合もあります。
AIはあくまで指標。判断するのは自分のことを一番よくわかっているあなた自身です。
気象条件による体調不良のリスクを抑えるには、予測データを活用する人間の手にかかっています。
データを見て、そのデータから必要な対策を講じることが重要となります。
AIを活用できなければ、改善できるものもできないため、これからは、AIを使うこなすための勉強が必要な時代になるでしょう。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
