AWS IoTで「会社のトイレ混雑」を可視化し「生命の波動」に触れた

はじめまして,清水と申します。リクルートテクノロジーズでエンジニアとして働いています。

今日は「Recruit Engineers Advent Calendar 2018 その２」19日目の記事として社内で行なったことの一つを紹介したいと思います。

tl;dr

何をしたのか

オフィスの個室トイレ混雑状況をリモートで把握し、データを得られる仕組みをAWS IoT 1-Clickを利用して作成しました。

学び

AWS IoTを使うことで簡単にデータを得られるようになったこと。
データを見るとトイレの事情を通して「あぁ我々も生命なんだなぁ」と感じられるようになったこと

背景

男性の多い職場にはありがちなことだと思いますが、弊社ではたびたび男性用個室トイレが混雑して待ちが発生する問題がありました。
しかしながら待ちの状態が可視化されていないため対策などを打てない状態にあり、エンジニアとしてはこの状態をなんとかしたいと思いました。

手段

今回は AWS IoT1-Clickを利用すると背景にある問題の可視化ができそうだと思ったのと、偶々 AWS IoTエンタープライズボタンが転がっていたため、これらの仕組みを利用して可視化を行うことにしました。

全体像は下記の通り

具体的な実装方法については実装例などの記事、ドキュメントがすでに出回っている(参考記事 2.)ため割愛させていただきますが大まかな説明をすると

ボタンをスマホアプリ経由でWifiに接続し、ボタン押下をAWS側で認識できるようにする。
ボタン押下をトリガーにしてLambdaを実行し、Slackに通知されるようにする。
ボタンをトイレに配置する。

の３ステップになります。

第1ステップの具体な内容については参考記事1.の内容が充実しているため割愛させていただきます。

第2ステップのLambdaではAWS IoTからの通知をトリガーにし、以下のコードを実行させてSlackの特定チャンネルに通知を投げるようにしました。

 var request = require('async-request');

 exports.handler = async (event) => {
     // Slack TOKEN
     const token = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXX";

     const response = await request(
     'https://slack.com/api/chat.postMessage',
         {method:  "POST",
          data: {
              "token": token,
              "as_user": false,
              "channel": "オフィス8階男子トイレ",
              "username": "オフィス8Fのトイレ混雑を伝えてくれる君",
              "text": "個室トイレ待ちが発生していることをお知らせいたします。"
              }
     });

     return {
         statusCode: 200,
         body: response
     };
 };

var request = require('async-request');

exports.handler = async (event) => {

// Slack TOKEN

const token = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXX";

const response = await request(

'https://slack.com/api/chat.postMessage',

{method: "POST",

data: {

"token": token,

"as_user": false,

"channel": "オフィス8階男子トイレ",

"username": "オフィス8Fのトイレ混雑を伝えてくれる君",

"text": "個室トイレ待ちが発生していることをお知らせいたします。"

}

});

return {

statusCode: 200,

body: response

};

Lambdaが実行されるとSlackに下図のような通知が飛ぶようになりました。

第３ステップではトイレの入り口に以下のような張り紙とボタンを配置することでトイレ待ちをしている人に協力してもらうようにしました。

実装結果

トイレに行かなくても混雑状況をリモートで把握できてかつデータを収集できるようにしました。
第1ステップから第３ステップまで30分程度で完了しシンプルかつ短時間で実現できたことに驚きを感じました。

得られたデータの中身と可視化

Slackに通知を投稿されることでSlack上にデータが蓄積されるようになりました。
そしてデータをSlackAPI経由でjson形式で取得することができるようになることで、データを詳細に解析できるようになりました。

{
  "ok": true,
  "messages": [
    {
      "text": "個室トイレ待ちが発生していることをお知らせいたします。",
      "username": "オフィスのトイレ混雑を伝えてくれる君",
      "bot_id": "XXXXXXXXX",
      "type": "message",
      "subtype": "bot_message",
      "ts": "1541748580.042500"
    },
    {
      "text": "個室トイレ待ちが発生していることをお知らせいたします。",
      "username": "オフィスのトイレ混雑を伝えてくれる君",
      "bot_id": "XXXXXXXXX",
      "type": "message",
      "subtype": "bot_message",
      "ts": "1541748256.042400"
    },
    {
      "text": "個室トイレ待ちが発生していることをお知らせいたします。",
      "username": "オフィスのトイレ混雑を伝えてくれる君",
      "bot_id": "XXXXXXXXX",
      "type": "message",
      "subtype": "bot_message",
      "ts": "1541746315.042300"
    }, ... 以下略