第14章 センサーデータとローカルAI
🔒 研修参加者向け
この章は研修参加者向けです
この章では、温湿度と明るさのデータをローカルAIへ渡し、現場の状況判断を支援する講師デモを扱います。
研修参加者の方は、講師から案内されたパスワードを入力してください。
この教材を利用した研修については、お問い合わせください。
構想中の章
このページは、研修方針を検討するための章構成案です。 使用機材、ローカルLLM、判定方法、デモの進行は今後の検証により変更します。
この章の目的
Section titled “この章の目的”Pico Wで取得した温度、湿度、明るさなどのデータを 講師が用意したローカルLLMへ渡し、 数値の表示だけではない状況判断の例を確認します。
クラウドAIのAPIキーを受講者へ配布せず、 研修会場へ持ち込んだローカルAI環境を使う講師デモとして実施します。
- DHT11による温度・湿度の測定
- 光センサーによる明るさの測定
- 箱やドライヤーを使った状態変化の再現
- 複数の測定値をまとめたAIへの入力
- AIによる状況説明、異常の可能性、確認事項の提示
- しきい値判定とAIによる説明の違い
デモ機材の方針
Section titled “デモ機材の方針”講師側で配線と動作を確認した完成品を準備し、 受講者は配線作業ではなく、 データと判定結果の関係を確認する構成です。
スイッチによる扉の開閉状態は追加候補とし、 温湿度と明るさだけで成立するデモを先に検証します。
今後決定する事項
Section titled “今後決定する事項”- 使用する光センサーと接続方法
- ローカルLLMとデータ受け渡しプログラム
- 研修時間内に再現しやすい状態変化
- AIへ渡すデータ形式と指示文
- AIの出力が不安定な場合の代替結果
- 本編、講師デモ、発展項目のどこへ位置付けるか