皆さん、スマートウォッチは使っていますか？
私も以前はいわゆるブランド時計をしていました。しかし、もしかしてこれは便利なのでは？と思い、2018年発売のSeries 4からApple Watchを使用するようになりました。現在はSeries 6を使用中ですが、4年近く前の機種のためそろそろ買い替えも考え始めたという状況です。
最初はどんなものかと思っていましたが、想像していたより多くの機能があり、私の人生をプラス方向に変えてくれたと思っています。
例えば、生体・身体情報モニター機能では以下の情報を記録することができます。
- 活動量
- 睡眠状況
- 心拍数
- 血圧
- 脈拍数
- 他バイタルサイン
こうした記録を見ることで、運動しようとするモチベーションが上がります。ウォーキングに励んだ結果、体重も減らすことができました。
また、Apple Watch Series 4以降では転倒が検出されるとアラートが表示され、ユーザーはすぐに緊急通報サービスに電話できます。このアラート機能は、なんと55歳以上の場合には自動的に有効になるとのことで、自分の年齢を考えるとちょっと悲しい設定です。とはいえ、人気の少ないところでウォーキングやランニングをしている最中に転倒したら……と思うと、無効にする気にはなれません。
このように身体的なデータを気軽に取得でき、またそれをフィードバックしてもらえるのは非常にいいですね。こうした日常のデータは、体調不良時にも大いに役立ちます。年に1回の人間ドッグももちろん大切ですが、普段から生体データを取っておくこともとても大事なのだなと、この年になると特に思います。
実はこれと同様に、コンピュータシステムに障害などが発生した際、原因を調べるためには平常時の状況を知ることが大きく役に立ちます。私もエンジニア時代に障害調査はよくやりましたが、毎回データを遡って平常時の状態を探し当てることから始めていました。障害発生前から負荷が非常に高かったり、エラーログが吐かれていることがあり、障害が起きたときのログやデータだけでは本質的な原因が見えないことが多くあるのです。
余談ですが、このようなシステムの監視は、以前であれば閾値を設定してその値を超えたらアラームを上げるのが通常でした。しかし、昨今では機械学習により普段の状況を学習させることで、閾値によらないアラームを上げることが可能になっています。弊社でも、普段よりもデータの上げ下げの頻度が高い、普段負荷の低い時間帯に負荷が上がっているなど、振る舞いの違いを時系列で捉えることに取り組んでいます。
閾値によらない異常を時系列の変化で検知
クルマのような機械も、人間のような生体も、等しくデータを取得して日常生活に役立てる時代になりました。これまで「データ」と聞いて想像したものと、今「データ」と聞いて想像するものは、もう意味も内容も大きく変化しているのかもしれませんね。
