Life Score Prediction

概要

日々の体調記録・Apple HealthKit・気象データ・Toggltrack の時間記録など複数のソースを統合し（計59種の変数を統合）、自身と友人の翌日の体調を機械学習モデルを使って予測するSPA。相関分析で目的ごとに重要な変数を抽出し、複数モデルを比較して精度の高いものを採用。翌日の「体調予報」を表示する

解決する課題

• ・体調記録・気象・活動量・睡眠といった複数のデータが別々に管理されており、相互の関連性が見えなかった
• ・体調の変化に対して経験則だけで対応しており、包括的な予測手段が無かった

使用技術

開発背景

自身と、生活支援を行う友人（障害者）の5年以上にわたるライフログデータと気象庁などが提供するオープンデータを統合した上、機械学習の知見を活かして体調の変化や症状の発生を予測。より高いQOL(Quality of Life)を実現することを目的として開発した