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title: 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〜
tags:  #kintone #iot #pico2w  
author: [Mizu](https://image.docswell.com/user/4015497516)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/KE4WPNKYJ1.jpg?width=480
description: kintone Café HYOGO Vol.8で発表したLT資料です。 電子工作やMicroPython未経験ながら、kintone hiveで見た「くるみ幼稚園」のIoT活用事例をきっかけに、Raspberry Pi Pico 2 Wを使ったIoT電子工作に挑戦しました。 Lチカやセンサー値の表示から始め、Pico 2 WからkintoneのREST APIを直接呼び出して測定データを記録。さらに、多肉植物の温湿度・照度・土壌水分を可視化し、kintoneに蓄積したデータをCodexやExcelで活用する方法まで試してみました。 生成AIに教わりながら取り組むことで、IoT電子工作が思っていたより身近に感じられた、という体験をまとめました。
published: August 29, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/4015497516/ZR8M61-2026-08-29-175508
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# Page. 1

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# Page. 2

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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
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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
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# Page. 4

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01 IoT電⼦⼯作とkintone連携に挑戦してみた
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# Page. 5

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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
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# Page. 6

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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
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# Page. 7

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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
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# Page. 8

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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
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# Page. 9

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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
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# Page. 10

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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
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# Page. 11

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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
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# Page. 12

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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
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# Page. 13

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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%
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# Page. 14

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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
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# Page. 15

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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
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# Page. 16

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02 kintoneに貯めたデータの活⽤について考えてみた
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# Page. 17

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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
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# Page. 18

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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
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# Page. 19

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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
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# Page. 20

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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
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# Page. 21

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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︕
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# Page. 22

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ぜひアイデアを
形にしてみませんか︖
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