はじめに
近年、製造業の現場では 監視対象となる設備が急増 しています。
DXの推進により、生産設備や物流ラインには多数のセンサーが導入されていますが、依然として「監視コストが高い」「カバー範囲に限界がある」といった課題が存在します。
特に火災リスクを抱える設備では、従来は以下のような方法が一般的でした。
- 人が定期巡回 して異常を目視確認
- 火災報知器による異常検知（ただし検知時には火災が進行している場合も多い）
- 発見後に 人が手動で設備停止 を実施
このアプローチは、
- 人手不足の時代に非効率
- 異常を「早期に検知」するには不十分
という問題を抱えています。
そこで、「低コスト・小型・迅速導入」を実現するエッジデバイス型の監視機器 をプロトタイプとして開発しました。
開発の狙い
今回の開発では、以下の要件を満たすことを目指しました。
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安価に導入できること
- 市販のマイコンボードとサーモカメラを活用
- ハードウェアコストを数千円レベルに抑制
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短期間で開発できること
- 実装はファームウェアとユーザーソフトのみに限定
- 開発期間は1週間で完結
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クラウドとの親和性
- MQTTプロトコルでAWS等へデータ送信可能
- 将来的にビッグデータ分析やAI推論と連携可能
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セキュリティ・信頼性
- ローカル暗号化保存に対応
- 改ざん防止のためブロックチェーン連携を検討
ハードウェア構成
- M5 Stick Plus2
コンパクトでWiFi/BLE通信機能を持つワンチップマイコン。 - Thermo HAT
赤外線サーモセンサーを搭載した拡張モジュール。
この組み合わせにより、手のひらサイズで持ち運び可能な「サーモカメラIoTデバイス」が完成しました。
開発環境
- 言語: C++ (Platform IO)
- 期間: 1週間
- 設計方針
- 省メモリ環境に合わせた軽量設計
- 通信モジュールをラッパ化して再利用可能に
- データ取得・送信・保存の3層構造でシンプルに整理
システム構成
本システムは エッジ → データハブ → クラウド の三層アーキテクチャを採用しています。
1. エッジデバイス
- サーモカメラで温度分布を取得
- WiFi / BLE でデータハブに送信
- 軽量な前処理（閾値判定、異常検知アルゴリズム）を実装
2. データハブ
- 複数のエッジデバイスからデータを集約
- SQLite3 によるローカル保存
- MQTT プロトコルでクラウドに送信
- ブラウザベースの管理画面から状況確認可能
3. クラウド
- AWS IoT Core 経由でデータ受信
- 長期保存用のデータベースと連携
- BIダッシュボードで温度トレンドを可視化
- AI推論エンジンと連携して「異常予兆検知」も可能
技術的チャレンジ
🔹 小型デバイスでの処理
M5 Stick Plus2 はメモリに制約があるため、
- 温度画像をフル解像度では扱わず、
- 代表値抽出（平均温度・最大値・ヒートマップ縮小）を採用。
🔹 データセキュリティ
- 平文保存と暗号化保存を選択可能
- 将来的にはブロックチェーンにオンチェーン保存し、改ざん防止を実現
🔹 短期間開発
- PlatformIOを活用し、ライブラリ管理・デバッグを効率化
- ファームウェアとアプリを分離し、スプリント型開発で1週間に収めた
応用シナリオ
- 火災予兆検知: 倉庫や工場ラインでの異常発熱を即座に通知
- 設備保護: モーター・配電盤・ポンプなどの異常加熱を監視
- ビル・店舗での防犯活用: 簡易サーモ監視システムとして利用可能
今後の展望
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AI推論のエッジ実装
- エッジデバイス側で簡易な異常検知モデルを動作させ、検知速度を向上
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クラウド連携の強化
- AWSと連携して大規模データ分析
- 予兆保全（Predictive Maintenance）への応用
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ブロックチェーン連携
- 測定データをトレーサブルに保存
- 改ざん不可能な監視ログとして利用
まとめ
今回開発したプロトタイプは、
- 安価で手軽に導入可能
- 1週間で開発できる軽量アーキテクチャ
- 火災検知・設備保護・DX推進に活用可能
という特徴を持ちます。
半製品となっている既製のサーモカメラとワンチップマイコンを最大限活用することで、
「人に頼らず工場を守る」未来のスマート監視システム を安価に実現できることを実証しました。