ChatGPTでデータ分析：SwitchBotのデータを分析してみました

中小企業・小規模事業者の皆様、IT関係でお困りのことはありませんか？
今回は、ChatGPTを用いたデータ分析の実例として、SwitchBotの温湿度計データの分析についてご紹介します。

自宅でのSwitchBotの利用方法

私の自宅では、SwitchBotの温湿度計を使って室内環境をモニタリングしています。あわせて、その温湿度の状況にあわせてエアコンやサーキュレーターの電源をON/OFFしたり、温度設定を行ったりしています。このデバイスから得られるデータを分析することで、さらに効率的な空調管理が可能になるかもしれません。

SwitchBot温湿度計データの分析

まずは、SwitchBotの温湿度計で収集した1時間ごとの温湿度データを1年分、csvファイルでエクスポートしました（345KB）。
内容は以下のようになっています。

温湿度計プラス 22_data.csv

Date,Temperature_Celsius(℃),Relative_Humidity(%),DPT(℃),VPD(kPa),Abs Humidity(g/m³) 2023-06-21 15:52,27.6,50,16.2,1.85,13.30 2023-06-21 16:52,27.5,49,15.8,1.87,12.96 2023-06-21 17:52,27.3,51,16.3,1.78,13.34 2023-06-21 18:52,27.4,52,16.7,1.75,13.68 2023-06-21 19:52,27.2,57,17.9,1.55,14.83

ChatGPT(GPT-4o)を使って以下のプロンプトとあわせて分析用のファイルを添付しました。

プロンプト

あなたは住環境の研究のエキスパートです。１年間の室内の温湿度のcsvファイルを添付します。このデータを分析してわかることを教えてください。出力はマークダウン記法でお願いします。必要に応じてグラフを利用してわかりやすく説明してください。

分析結果

分析結果を画像添付しました。
画像をクリックするとすべての分析結果をみることができます。

画像をクリックして見ていただけるとわかりますが、無料版のため、これから、ということころで分析が止まってしまいました。。。
ただ、SwitchBotからのデバイス制御の履歴と合わせて分析すれば、より効率的な空調管理の方法がわかるかもしれません。

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