自分でつくるIoT、思ったより身近だった話〜Pico 2 W × kintone × CodexでやってみたIoT電子工作〜

本⽇のメニュー 01 IoT電⼦⼯作とkintone連携に挑戦してみた 02 kintoneに貯めたデータの活⽤について考えてみた 2

⾃⼰紹介と今回のお話の前提 自己紹介 今回のお話の前提 水谷 正樹（Mizu） • 今回の話は、あくまでプライベートな環境での試み ・⾃前のPCとkintone開発者ライセンス環境を使⽤ • とある⼩規模地⽅公共団体に勤務 • プラントオペレーターの現場職 ⇒ 総務 • 数年前から畑違いながら情報システム担当に • kintone歴3年 • 2026年1⽉ kintone認定 アソシエイト取得 • 2026年6⽉ kintone認定 ADS取得 • 趣味︓⾃転⾞旅 ・IoT機器とkintone REST APIの連携の検証 ・kintone MCPサーバーを活⽤したアプリ構築、 データ活⽤の検証 • ⾃⾝のスキル ・JavaScript：簡単なコードであれば読める程度 ・電子工作やMicroPythonは未経験 未経験からAIに教わりながら実際に試した話 3

01 IoT電⼦⼯作とkintone連携に挑戦してみた 4

IoT電子工作をやってみようと思ったきっかけ kintone hive 名古屋 くるみ幼稚園さんの発表 IoTを活用した業務改善事例に 「こんな活用方法もあるのか！」 「⾯⽩そう︕︕」 ⾃分にぴったりな⼊⾨書との出会い 「これなら自分にもできるかも」 ⇒さっそくポチった 5

Raspberry Pi Pico 2 Wとは センサーやLEDをつないで動かせる⼩型マイコンボード WiFi搭載でインターネットにも接続可能 6

開発環境 Thonny：MicroPython対応の初⼼者向け開発環境（IDE） MicroPythonで書いたプログラムを実⾏ Pico2Wにアップロード Codex ⼀つのプロジェクトで • 基本構想・基本設計 • kintoneアプリ構築 • MicroPython実装・テスト • README・設計メモ・TODO をまとめて管理・実⾏ 7

まずやってみたこと ① LEDを光らせる（Ｌチカ） ② センサーを繋いで温度・湿度・気圧を測る 8

まずやってみたこと ③ Pico 2 W で測定したデータをkintoneへ送信 センサー(BME280) 温度・湿度・気圧 Pico 2 W → JSONに変換 Wi-Fi／HTTPS → kintone REST API kintone → レコードを追加 Pico 2 W⾃⾝が、kintoneのREST APIを直接呼び出して レコードを追加 9

次の題材を探していたら、⽬の前に… 以前の状態 気になり始めた状態 光が足りない？ 水が足りない？ 原因が見た目だけでは分からない 10

原因を確かめるために２つのセンサーを追加導⼊ 光が⾜りないかも ︖ → 照度センサー ⽔やりの過不⾜︖ → ⼟壌⽔分センサー 11

原因を確かめるために２つのセンサーを追加導⼊ 温度・湿度・気圧に加えて、照度(lux)と⼟壌⽔分を測定⇒kintoneに送信 12

⼟壌⽔分センサーのキャリブレーション ⼟壌⽔分センサーのRaw値は、⽔分量による静電容量の変化を数値化したもの → Raw値だけでは⼟の状態を判断できないため、キャリブレーションが必要 測定した順番 空気中 → 乾いた⼟ → ⽔やり直後 → 乾いていく変化をkintoneを使って観察 暫定基準を設定 空気中 52950 乾いた⼟ 51000 ⇒ 推定保⽔率 0% ⽔やり直後 24050 ⇒ 推定保⽔率 100% 13

⼟壌⽔分センサーのキャリブレーション 推定⼟壌保⽔率を算出する計算式を検討 ①キッチンスケールで量った重さから⼟壌保⽔率を算出 ②⼟壌⽔分センサーRaw値と⼟壌保⽔率の関係を調べ、 近似式を作成 ③kintoneに近似式を設定し、Raw値から推定保⽔率を ⾃動計算 14

育成環境ログアプリ 10分ごとにPico2Wからのデータが kintoneに貯まっていく 15

02 kintoneに貯めたデータの活⽤について考えてみた 16

直近の傾向を見るならkintoneのグラフ機能 室温 推定保⽔率 照度 エラー回数 17

直近の傾向を見るならkintoneのグラフ機能 例えば照度センサーのデータ 陽が斜めに⼊る朝の 時間は⼗分な照度 照度のデータをデジタル化したことにより、 多⾁植物の育成には照度が不⾜している ことが分かった。 陽が昇った11時以降は、 庇で光が遮られるため、 思ったより照度が低い 18

さらに詳しくCodexに分析してもらう kintoneに貯めたデータをAIへ 01 kintoneの測定データ 温湿度・照度・⼟壌⽔分を蓄積 02 MCP / REST APIで取得 必要な期間と項⽬をAIへ渡す 03 Codexが取得したデータを整形 ⽇別・時間帯別の傾向を整理 AIが整理 より詳しい⽇ごとの差や時間帯ごとの傾向を、 AIと対話しながら分析 19

定期的な分析ならExcelでkintoneのデータを取得 Excel VBAでREST APIを呼び出し、kintoneからデータを取得 20

まとめ（気付き） • これまで組み込み系技術者の領域だった「IoT電⼦⼯作」も、⽣成AIに よって⾝近なものになった • ⾝の回りの出来事や状態を「IoT」と「kintone」でデータ化・可視化す ることで、これまで⾒えなかったことに気付ける • 「kintone」に蓄積したデータを、「IoT」を通じて⾝近な場所で活⽤す ることもできる • ⽣成AIを組み合わせることで、「kintone」に蓄積したデータの分析・活 ⽤⽅法も⼤きく広がる IoT × kintone × ⽣成AI、可能性は無限⼤かも︕ 21

ぜひアイデアを 形にしてみませんか︖ 22