📍 1. データが出た瞬間 ── 15.7℃、49%

4月8日 11時48分。ついにスプレッドシートに1行のデータが書き込まれた。

🗓 2. 日次サマリーの自動化 ── 積算温度が自動で計算される仕組み

15分おきに温度データが蓄積される。でも、生データが溜まるだけでは意味がない。大事なのは「集計」だ。

そこで、GASに 日次サマリー自動計算 の仕組みを組み込んだ。毎日深夜に自動実行され、前日のデータから以下の4項目を自動計算する。

これがなぜ重要か。旦那様が打ち合わせでこう語っていた。

27年の経験則を、データで裏付ける。そのための土台が、この毎日自動で走るスクリプトだ。

📐 積算温度とは？ ── 「勘」を「数字」に変える鍵

積算温度とは、毎日の平均気温を足し続けた値。作物の生育は気温の積み重ねで進むため、「何日経ったか」より「何度積み上がったか」のほうが正確に収穫時期を予測できる。

トマトの場合、さらに精度を上げるなら 有効積算温度（GDD） を使う。基準温度（トマトは10℃）を差し引き、それ以下の日はゼロとする。

今は両方を並行で記録している。1シーズン分のデータが溜まれば、
どちらがひろしま農園さんのハウスに合うか比較できる。

🛰 3. IoTの本質 ── 人がいなくてもデータは蓄積される

センサーが動き始めた後、ひろしま農園さんがしばらくハウスを離れる期間があった。

でも、センサーは止まらない。

これこそが IoTの本質 だ。人がいなくても、データは蓄積される。「デジタルに全く縁がなかった夫婦」が、どこにいてもハウスを見守れる仕組みを手に入れた。

🎬 4. シリーズを振り返って ── 3月19日の応募文から、ここまで

3月19日に届いた1通の応募文から始まった物語。

15分おきにスプレッドシートに刻まれていく温度データ。それは、27年間の「勘」が「数字」に変わっていく、静かな革命の記録だ。

この先、データが溜まり、積算温度のグラフが描かれ、「来週○ケース出せます」とスーパーに伝えられる日が来るのか── その物語は、まだ続く。

まとめ

• 4月8日 11:48:33：スプレッドシートに初データ「15.7℃、湿度49%」が刻まれた
• 14日間で完成：打ち合わせ（3/25）から初データ取得まで2週間
• 日次サマリー自動化：日平均・最高・最低・積算温度をGASが毎晩自動計算
• 積算温度 × 2方式：単純積算と有効積算温度（GDD）を並行記録
• IoTの本質：人がいなくてもセンサーはデータを蓄積し続ける
• 総費用 約1万円／月額0円：27年の勘をデータで裏付ける土台が完成

🧾 Vol.3・Vol.4で起きたことの総括

※ この記事はAIツール（ChatGPT・Claude等）を活用して作成し、編集部が内容を確認・編集しています。正確性には十分配慮していますが、最新情報は公式サイト等でご確認ください。