サウナ・銭湯を静かに楽しむために混雑具合を把握するプログラムを作ってみる

近所にサウナが2店ある。非常にきれいな銭湯Kと、サウナ専門店Mで、それぞれとても気に入っているのだが、昨今のサウナブーム、そしてコロナ騒ぎを経ての営業時間短縮などの影響を受けてなんだか混んでいるタイミングが増えている気がする。

根っからの人ごみ・行列・ノイズ大嫌いの私としては「人が少ない・並ばない・静か」のためなら高い金を払うことも早起きも厭わず、空いている時間を狙って通っていたのだけれどちょっともう限界かもしれない。

何とか訪問してからの「うわ、今日混んでる...」を避けることはできないものかと色々考えてみたのだけど、結局のところ精度的には微妙なのだがGoogle検索結果の「訪問数の多い時間帯」情報を頼るしかないのが現状。

これね。

もっと正確にやろうとすればするほどお店の人にも協力してもらう必要性があったりしてなかなか実戦導入となるとハードルが高そうだ。

ただこのGoogle検索結果の「訪問数の多い時間帯」データは各曜日その1日分しか表示できないため、「何曜日の何時が空いてそう」という全体像の把握、比較には不向きだとずっと感じていて、とりあえずこのデータ一括取得してグラフ描画する仕組みを作ってみた。

使っている技術
Python
Selenium, Beautiful Soupを使ったWebスクレイピング
Plot

処理手順
「訪問数の多い時間帯」を取るAPIがないのでターゲットの銭湯の検索結果から「訪問数の多い時間帯」をぶっこ抜く。各曜日の各時間帯、グラフの高さを数値化してグラフに描画。

結果
1週間すべての混雑具合を一枚のグラフに展開することで、何曜日の何時が狙い目になりうるか、ということが把握できるようになった。訪問日時の指針くらいには十分なる。この仕組みはサウナや銭湯に限らずレストランやその他の場所にでも適用できるため応用範囲は広い。わざわざ密な場所に飛び込まなくても済む。はず。

高さ方向はGoogleのグラフのピクセル数をそのまま使ってます。月・木のお昼、火曜の22時くらいがよさそう。可視化に関してはもっとよい手法があるとも思う。

実装
汚いので省略。PythonのDataframeの扱いに慣れません..。

次の展開
ちょっと毎日データ取って変化を確認。あとは実際に訪問してデータ検証。もう少し頭がよくなったらきっと機械学習の混雑モデルとかできるのだろうかね