sbm-analyzer

概要

sbm-analyzer は、生活記録データを AI 技術を活用して解析し、行動の傾向やカテゴリごとの行動時間を算出するツールです。

分析結果はユーザーの指定した期間に基づき JSON フォーマットで提供され、今後も多様な分析機能を追加予定です。

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機能

1. AI によるカテゴリ分類:

• 活動内容 (name または contents) をもとに自然言語処理 (NLP) を利用して自動的にカテゴリ分け。

• 技術: Hugging Face の zero-shot-classification パイプラインを活用。

• モデル: MoritzLaurer/multilingual-MiniLMv2-L12-mnli-xnli

  生活記録をもとにした自動カテゴリ分類の種類

  • 運動
  • 仕事
  • 学習
  • 趣味
  • 食事
  • 睡眠
  • 買い物
  • 娯楽
  • 休憩
  • 家事
  • その他

2. 期間指定のデータ解析:

• ユーザーが指定した期間内のデータを解析し、カテゴリごとの活動時間を算出。

3. カテゴリ別時間計算:

• カテゴリに属する活動の合計時間を X時間Y分 の形式で提供。

4. 拡張可能な分析機能:

• 今後のアップデートで、さらなる AI 活用による分析機能（例: 傾向分析、感情分析、月間データ可視化など）を予定。

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今後の課題

1. エラーハンドリングの強化:

• JSON シリアライズにおける型変換の完全対応。

2. 拡張可能な分析機能の追加:

• 傾向分析、感情分析、可視化機能の導入。

3. パフォーマンス向上:

• NLP モデルの効率化と処理速度の改善。

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使用技術

• Python: メインのアプリケーションロジック。
• Flask: 軽量な Web フレームワーク。
• SQLAlchemy: データベースとの連携。
• Hugging Face Transformers: NLP モデルの利用。
• Waitress: WSGI サーバー。

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