2026/03/10 19:07
私の人生そのものを一つのデータベースに注ぎ込んだ。
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要約▶
Japanese Translation:
著者は 2019 年から 2022 年までの 3 年間にわたり個人データ追跡プロジェクトを実施し、フィットネス・栄養・社交生活・コンピュータ使用状況・天候など 100 を超える日次指標で約 380,000 件のデータポイントを収集しました。データは Telegram ボット（1 日に複数回問い合わせ）、RescueTime（149,466 エントリ）、Foursquare Swarm（126,285）、手動入力（67,031）、COVID ロックダウンとフィットネスシーズンの手動日付範囲（19,273）、Weather API（15,442）、Apple Health ステップ数（3,048）から取得され、すべて MIT ライセンスの PostgreSQL データベースに一元保管されています。
著者はこれらのデータを可視化するために公開サイト howisFelix.today を構築し、気分と温度、フライト統計、時間経過によるステップ数、体重対安静時心拍数、アルコール消費パターン、および Spotify のリスニング習慣（480,155 分、202,148 曲、プレミアムに 1,080 ユーロを支出）を結ぶ 48 本のチャートを掲載しています。主な洞察は次のとおりです。
- 気分：楽しい日ほど温度が高く、運動量が多く、ビデオ通話が少ないことに相関します；COVID ロックダウン時には音声通話が増加しました。
- COVID の影響：ステップ数は減少し、コミュニケーションパターンは変化（音声通話の増加、社交活動の減少）。
- フライトデータ：サンフランシスコ・NYC・ウィーン・フランクフルト間で頻繁に移動；パンデミック時にはフライト頻度が低下しました。
- ステップ数：8 年間で 2,280 万歩。NYC の日々は他の都市よりも 2 倍多く歩き、1 日 15,000 歩以上は社交時間を増やしアルコール消費を減らす傾向にあります。
- 体重と心拍数：ブロード期間中に約 20 kg の体重増加（69–89.8 kg）が観測され、安静時心拍数はレイン・ブルクス期や飲酒/病気時に +9 bpm 上昇し、親の田舎住宅では低下しました。
このプロジェクトには何百時間もの作業が投入されました。著者は日次追跡を縮小する予定ですが、公開サイトは参照と洞察共有のためオンラインで維持します。この作品は、詳細なセルフトラッキングの労力と潜在的利益を比較検討したい他者に対してモデルを提供します。
本文
背景 – なぜ私の人生を一つのデータベースにまとめたか
2019 年から、私は毎日の生活を細部まで追跡し始めました。
過去 3 年間で、フィットネス・栄養から社交生活・コンピュータ使用時間・天候に至るまで、1 日あたり 100 種類以上のデータを記録しています。
目的はシンプルです：次のような質問に答えるために。
- 異なる都市で暮らすことがフィットネス、作業効率、幸福感にどう影響するか？
- 睡眠が気分やパフォーマンスにどれだけ影響を与えるか？
- 季節・天候は私の習慣にどんな変化をもたらすか？
- 長期的なトレンドはあるか？
- コンピュータ時間や会議が個人生活にどう作用するか？
それ以来、約 38 万件 のデータポイントを集めてきました。主な情報源は以下の通りです。
| データソース | エントリ数 | 種類 |
|---|---|---|
| RescueTime | 149,466 | 毎日のコンピュータ使用時間（サイト/アプリ） |
| Foursquare Swarm | 126,285 | ロケーション・POI 訪問 |
| 手入力 | 67,031 | フィットネス、気分、睡眠、社交生活、健康、栄養、エネルギー、テレビ、ストレス等 |
| 手動日付範囲 | 19,273 | 雇用状況・ロックダウン状態・居住環境 |
| 天気 API | 15,442 | 気温、降雨、日照、風 |
| Apple Health | 3,048 | 毎日の歩数 |
データは個人サイト（当初は whereisFelix.today、現在は howisFelix.today）で可視化しています。ドメイン自体が「私」そのものを表すようになりました。
プロジェクトルール
- 収集した全データを一つのセルフホスト型データベースに保管。
- 質問を自由に追加・削除できる柔軟性。
- 可視化は完全に自分で制御。
- 時間帯が変わっても（頻繁な出張者向け）機能する。
- 100 % オープンソース、MIT ライセンス。
公開用として 48 個のグラフ を選定し、プライバシー保護のため日次でスナップショットを撮っています。
選択した可視化
| タイトル | 概要 | データ期間 |
|---|---|---|
| データエントリ数の推移 | 2014‑2022 年間、情報源別増加量 | 10 年 |
| Mood = Happy & Excited | 他因子（快適ゾーン・瞑想・アルコール等）との相関 | 2.5 年 |
| Flying Stats – General / Top | Swarm によるフライト履歴（COVID の影響をハイライト） | 7 年 |
| My Life in Weeks | 都市、雇用・教育の週次タイムライン | 27.5 年 |
| Average Daily Steps over Time | Apple Health 歩数；NYC vs ウィーン比較 | 8 年 |
| Weight ↔ Resting Heart Rate | 体重増加と安静時心拍数の相関 | 1.5 年 |
| Healthiness Over Years | 毎日の自己評価健康度（黄＝天候不足、赤＝病気） | 2.5 年 |
| Alcohol >4 Drinks | ダンス・昼寝・友人・歩数への影響 | 2.5 年 |
| Mood over the Years | 日次ムードスコアの分布 | 4 年 |
| Location History (Map) | Swarm チェックインを都市別に可視化 | 7 年 |
| Most Visited POIs / Check‑Ins per City | カテゴリ別訪問頻度 | 7 年 |
| Flying Stats – Number of Check‑Ins over Time | 四半期ごとの Swarm 活動 | 10 年 |
| Days in Full Lockdown | 年ごとのロックダウン日数カウント | 3 年 |
| Effects of the Lockdowns | コール・食事・歩数・アルコールへの影響 | 3 年 |
| Alcoholic Beverages per Day / Month | 日次・月次飲酒パターン | 2.5 年 |
| Gym Workouts | 筋力トレーニング頻度（緑の四角） | 7 年 |
| Food Tracking – Macros | 週単位でマクロを体重と比較 | 4 年 |
| Fitness Bulk & Cut Season | ボディビルダーのフェーズ可視化 | 4 年 |
| Weight History (8 yrs) | 時系列で見るブロック＆カット | 9 年 |
| Steps >15,000 | 週末・高歩数日の影響 | 2.5 年 |
| Long Sleep Duration (>8.5h) | エネルギー・健康への否定的効果 | 2.5 年 |
| Air Quality in Rooms | 自宅の Awair Element データ | 1 年 |
| RescueTime Categories | 7 年間のコンピュータ使用状況 | 7 年 |
| Seasonal Effects (Summer / Winter) | 季節別ライフスタイル変化 | 2.5 年 |
| Days per Country | 旅行分布 | 4 年 |
| Living Style | 永久住所のないノマド生活年数 | 7 年 |
| Cold Symptoms | 月間風邪発生率 | 2.5 年 |
| Weekends | 週末行動パターン | 2.5 年 |
| Max Temperature per Day of Year | 居住地別の過去天気 | 3 年 |
| Weather Conditions per Year | 雲量トレンド | 3 年 |
| CO₂ Emissions from Flying | フライト関連排出量 | 7 年 |
| Resting HR by Location | 睡眠時心拍数差（自宅 vs 郊外） | 1 年 |
| Spotify Listening Duration over Time | 総再生分、曲数、完了率 | 9 年 |
| Instagram Stories per Day | ストーリーポスト傾向 | 3 年 |
| High Temperature Effects | 暑い日のライフスタイル変化 | 2.5 年 |
| GitHub Open‑Source Contributions | 11 年間のコミット活動 | 11 年 |
| Investment Management & Simulations | 純資産シナリオ、リスク分布 | 8 年 |
| Annual Money Flow | 所得 vs 支出（例チャート） | 5 年 |
(すべての可視化はスナップショットであり、生データは公開されません。)
システム構成
1. データベース
PostgreSQL のタイムスタンプベースキー・バリュー ストア。
各行は
timestampkeyvalueyearmonth2. データ入力
- Telegram ボット：日次質問（フィットネス・ムード等）を受け付け。
- 手動でロックダウン期間やトレーニングシーズンの日付範囲を登録。
3. 可視化
Ruby と JavaScript のカスタム分析層で Plotly を使用。ソースコードは
KrauseFx/FxLifeSheetプライバシー対策
データはローカルに保存され、第三者サービスが保持することはありません。
可視化では正確な位置情報や自宅住所などのセンシティブ情報を除外しています。
公開しているのはグラフのスナップショットのみで、生データは一切共有しません。
使えるか？
はい、ただし FxLifeSheet をセットアップするにはある程度のエンジニアリング作業と自分用ツールへの適応が必要です。MIT ライセンスなので、すべてを自由に改変できます。
もし迅速な開始を望むなら：
- データの完全エクスポートや公開 API を提供しているサービスを探す。
- アクティブにメンテナンスされているオープンソースプロジェクトを選ぶ。
- プロプライエタリアプリでデータが閉じたシステムに縛られないよう注意する。
結論
自分の生活を追跡した結果、深い洞察と同時に膨大な労力も明らかになりました。
今後はムードや数個の重要指標だけを継続し、全体的な投資を減らしていく予定です。
プロジェクトは現在アーカイブ状態ですが、参照用としてページは存続します。