課題解決 事例紹介

事例:ブラウザの操作を、Excelマクロで自動制御[1]・・・気象データをまとめてDL

業種
利用規模
用途
解決した問題
事象 RPAなど、自動でブラウザ操作等を行う環境が普及してきたが、WindowsUpdateのあと止まる、WebPageのデザインが変わると動かない、と言った問題がある。
原因 RPAの動作原理は基本的に2種類。
1つは「決まった"場所"をクリックする」であり、もう1つは「ある画像パターンが一致した場所をクリック」のため、少しでも位置や表現が崩れると、正常に動かない。
対策 Windowsに追加の設定を加えると、VBAから直接ブラウザを自動制御ができ、WindowsUpdateの影響を受けにくくできる。

今回のテーマ:気象データを定時自動取得

公的機関や自社の基幹システムからは、様々な情報が取得できます。いちいち手作業で”取得”していると、手間がかかるだけでなく、人的ミスがつきものです。

今回は、気象庁のデータを自動で取得し、活用する事例についてご紹介します。

日々の温湿度ログデータを、Excelで自動取得

多数の温湿度ロガーから、データを収集

住居の快適性評価や、発酵食品の管理などでは、温度/湿度の把握が重要です。

そのための機器として、温湿度ロガーというジャンルのものが古くから提供されています。

こうした機器を置いておくだけで、自動的に1分に1回(設定により変えられます)温度・湿度を計測し、メモリー内に蓄積してくれるので、爾後ダウンロードすればコンピュータ上で傾向分析などに活用できます。

家庭で使う分には1台でよいのですが、研究開発の現場などでは複数台を同時に稼働させ、条件の違いにより何が異なるかといった因果関係の分析などに活用します。

ところが困ったことに、個別に温湿度ロガーを大量に配置して何ヶ月も計測していると、機器個別の内部クロックが少しずつずれてきて、微妙に時刻が合わなくなってしまうのです。

これを回避するには、オンライン接続型の温湿度ロガーを使う事で、共通でタイムサーバーの時刻を使ってすべての時刻を同期する事ができます。また、個別にデータをダウンロードする必要がなくなり、リアルタイムで「現状」確認が可能になります。

今回使用したのは、ネットワーク対応でありながら、低価格なSwitchBotの温湿度計です。1つ2000円程度なので、お手軽です。

自動的に温湿度データを収集、クラウドで集計

当然のことながら、温湿度ロガーもメーカーによってデータ形式がまちまちです。また、新型になるとデータ形式が変わることも普通にあります。

このため、新旧世代の機器混在環境では、データ形式をあわせるのが結構面倒だったりします。

そこで今回、この差を吸収して、必要な情報をデータベース(DB)上に集計するしくみを作ってみました。

対話的にDBに収納できる形に加工し、クラウド上のDBに登録します。

様々なログデータを組み合わせて分析

温湿度ロガー自体がリアルタイムでデータを出力しているので、定期的にこれを自動集計(同じ形式でまとめる)し、いつでも分析できる状態にしておくことができるようになりました。

1分単位、1時間単位、1日単位、曜日別といった視点から、表示を切り替え、異なる計測機器(高さや場所による違い)を比較できるようになっています。

外部データを統合して、新しい評価軸を追加する

アメダスデータを合成(天気・雨量)

ここまでの状態で、「5月中旬以降は湿度が急激に上昇する」「室温が25度を超えるのは7月以降」のような傾向が見て取れますが、何故そうなるかの因果関係までは分かりません。

しかし、アメダスの計測データから、時間単位の天気・雨量データを集めて、同時に比較できるようにすれば、天候との相関関係は分析できるようになります。

アメダスのデータは、気象庁のWebページで、公開されているので、参照・ダウンロードすることができます。

全国のアメダスデータを人力取得するには、限界が!

ここで現実的な問題として、1箇所2箇所であれば手作業でデータを取得してくればよいのですが、全国的な情報を網羅しようとすると、1700回(アメダス設置数)操作を行わなければなりません。恐らく1日では終わらないでしょう。

そこで今回、気象庁のWebページから、天気・雨量データを自動的に取得するしくみも作ってみました。

寝ている間に、指定拠点の気象データを最新化してくれます。

室内データと外部の気象データを比較して見えること

こうして、室内環境だけでなく、室外の気象データとの関連で、室温/室内湿度が何に影響を受けているか、視覚的に比較ができるようになりました。

次の例では、つくば市と台東区にある住居内の湿度(実測データ)とつくば市の湿度(気象庁のアメダスデータ)を比較したもので、当然普通に生活していれば外部の湿度が上がっても空調装置を使って一定に抑えることから、湿度が一定以上になると逆に室内の湿度が下がる可能性を示唆しています。現状では1時間単位のデータ粒度ですが、1分単位にすれば1日の内の何時頃に湿度が上がる~下がるといったことも見えてきます。

同様に、電気消費量などを比較すれば、「外気温により空調装置が稼働するタイミングが分かる」「空調装置により、快適となる温湿度帯になるまで調整される」といった相関関係が見えてきそうです。

政府の統計データサイトなど

このように、単一のデータ系列だけを見るのではなく、外部データと組み合わせることで、従来のログ分析だけでな見えてこなかった新しい視点を得ることができるようになります。

こうした外部データには、他にも公的機関から様々な情報が取り出せるようになっており、特にe-Statと呼ばれる統計情報の窓口サイトは、様々な情報取得を一元化した窓口となっています。

APIも用意されているので、プログラムから直接呼び出すような設定も可能です。データ分析をする方は、是非一度覗いて見ることをお勧めします。

また、自分でプログラムするには荷が重い、もしくは最新データを毎回手でダウンロードするのは骨が折れる、と言う方は、自動化のソリューションを用意していますので、お問い合わせ下さい(匿名歓迎です)。