M0 + M1–M6

学習体系

ハードウェア基礎から業界納品までの完全な技術スタックをカバーする7つの学習モジュール（M0〜M6）

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学習マトリックス

M0–M6 × L1/L2/L3 パノラマ

横軸はL1〜L3の3レベル、縦軸はM0〜M6の7モジュール；M0はゼロ基礎の旗艦エントリー、M1〜M6は方向別に独立して選択可能。各モジュール内ではL1デモ層 → L2コンサルタント層 → L3設計層へと段階的に進みます。

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学習マトリックス：横軸はL1〜L3の3レベル、縦軸はM0〜M6の7モジュール。各マスには該当モジュール・レベルのモジュールタイトル、時間数、成果物を表示。
モジュール / レベル	L1 理解でき、説明でき、実演できる——3分で「魔法の瞬間」を実現	L2 使用可能なシステムを独自に設定し、体験ワークショップを提供する	L3 ビジネス完結ループと深層カスタマイズ：API 接続 / モデルトレーニング / プライベートデプロイメント
M0 基礎ゼロからのスマートハードウェア入門 A/B/C ハードウェアプラットフォーム階層	A · センシング 1d Grove × Codecraft · Grove キットで Codecraft 上に初めて動作するプロトタイプを完成させる · 「センシング→ロジック→出力」メンタルモデルを確立する	B · インタラクション 1d Wio Terminal × BMAD · Wio Terminal のカラースクリーンで HMI を実装する · BMAD の5役割ワークフローで構造化された完全なプロジェクトを完成させる	C · ビジョン 1d XIAO ESP32S3 Sense · XIAO カメラで画像分類とエッジ AI 推論を実装する · SenseCraft AI ノーコードモデルデプロイを体験する
M1 デバイス接続とスマート制御	プラットフォーム入門と基本デバイス接続 1d 1つのパネルで各ブランドのデバイスを統一管理し、高額な商用ソフトウェアライセンスから脱却する · Home Assistantの基礎アーキテクチャとコア概念（エンティティ、サービス、状態、自動化）を理解する · ESPHomeファームウェア設定とXIAO ESP32-C6センサー接続フローを習得する	産業用バス接続とシーン連携 3d 既存の産業用デバイスを連携させ、リアルタイムデータを直接閲覧し、デバイス間連携を実現する · Modbus RTUプロトコルの配線、デバッグ、YAMLレジスタ設定を習得する · 完全なエネルギー消費計測とモニタリングダッシュボードを独立して構築する	ビジネス統合とシステム運用保守 5d 専用のスマートビル監視ダッシュボードを保有し、コアデータを完全にローカルに保持する · HAと外部管理システムのデータ統合手法（REST API/MQTT/Webhook）を習得する · Node-REDを使用して複雑なビジネスフローをオーケストレーションできる
M2 マルチモーダル AI インタラクション	マルチモーダルインタラクション機能体験 1d 専用のAI音声アシスタントを保有し、日常的な発話でデータ照会とデバイス制御を直接行う · エッジビジョンと大規模モデルAgentを組み合わせた技術アーキテクチャを理解する · MCPプロトコルがエッジ側AIと業務システムの連携において果たす中核的役割を習得する	業務システム統合と連携設定 3d 内部業務システムを連携させ、音声インタラクションでワークオーダーを直接処理し、煩雑な操作を簡素化する · Watcherのビジョンと音声Agentパラメータを独立して設定する · Dockerによるローカル業務システムとMCPブリッジサービスのデプロイを習得する	エンドツーエンドローカルオフライン音声AIパイプラインデプロイ 5d 純ローカルオフラインデプロイを実現し、ネットワーク切断時でも利用可能でコア業務データが内部ネットワークから絶対に出ない · VAD→ASR→LLM→TTS完全ローカルエンドツーエンド音声パイプラインアーキテクチャを習得する · Jetsonエッジコンピューティングハードウェア上での大規模モデル量子化とデプロイ最適化手法を習得する
M3 自己組織化ネットワークとレジリエント通信	基礎ネットワーキングとオフライン通信 1d 専用の緊急通信網を保有し、ネットワークのない環境下でメッセージを送受信し位置を共有する · LoRaの物理特性とMeshtasticルーティングトポロジーの原理を理解する · ノードロール（Client / Repeater / Router）とチャネル暗号化（256ビットAES PSK）の設定を習熟する	状態モニタリングとMQTTブリッジ 3d 野外オフグリッドセンサー監視を実現し、環境データと異常アラートを自動収集 · LoRa Meshとローカルネットワーク/公衆網のMQTTブリッジ手法を習得する · Node-REDによるMeshテレメトリデータ解析と自動化フローオーケストレーションを習得する	オフグリッドセンシング統合とファームウェアカスタマイズ 5d オフグリッド専用網とIoTエコシステムを連携させ、ネットワークのない専用網でも現場デバイスと連携できるようにする · MeshtasticオープンソースファームウェアアーキテクチャとC++ソースコードカスタマイズフローを習得する · PlatformIOによる組み込みコンパイルとファームウェア書き込みを習得する
M4 エッジビジョン AI	デュアルライン体験と基礎設定 1d 専用のスマートビジョンセンチネルを保有し、警戒エリアを画定して自動撮影・証拠保全を行う · フレームレート、解像度、信頼度しきい値、IoUなどのビジョンコア概念を理解する · reCameraデバイスのネットワーク設定とビデオストリーム出力を独立して完了する	デュアルラインシーン連携とマルチチャンネル集約 3d 既存の老朽カメラをスマート監視ネットワークにアップグレードし、誤報をフィルタリングして現場の音声光アラームと連携 · reCamera上でNode-REDを使用してエッジイベントのローカル連携を実装する方法を習得する · Frigate frigate.ymlのマルチチャンネル設定、エリア描画、パラメータチューニングを習得する	モデルカスタマイズとエッジデプロイ最適化 5d 専用ビジョン認識モデルをカスタマイズし、リアルタイム大画面業務データを表示 · ビジョンAIのデータアノテーション、モデルトレーニングからエッジデプロイまでの完全なエンジニアリングクローズドループを習得する · TensorRTと組み込みモデル量子化変換のキーツールチェーンを習得する
M5 環境センシングとデータ収集	環境センシングネットワークアーキテクチャとデータモニタリング 1d 配線不要の広域センシング監視を実現し、デバイスの電源投入後すぐに環境データを閲覧可能 · 4G DTUとLoRaWANゲートウェイのIoTデータ収集における異なるトポロジー構造と適用条件を理解する · SenseCraft DataのWeb版とモバイル版Appを使用して、多次元環境パラメータと履歴トレンドカーブを確認する操作を習熟する	センサー配線、Modbus設定、ルールアラート 3d パーソナライズされたセンサーデータ統一ダッシュボードを保有し、異常時に自動アラート · RS485差動配線、5V/12V電源分配、Modbus RTUレジスタアドレッシング設定を習得する · 4Gデータロガー（またはLoRaWANゲートウェイ）のデバイスバインドとポーリング周期設定を習熟する	APIデータ統合とローカルエッジ自動化 5d データインターフェースを連携させ、現場監視データを自社システムにシームレスに統合 · SenseCAP Open API認証（Access ID / Access Key、HTTP Basic Auth）とテレメトリデータ抽出API呼び出しを習得する · reComputer R1025上にNode-REDをデプロイしてローカル自動化制御フローをオーケストレーションし、センサー値に基づいてアクチュエーターをトリガーする
M6 ロボット制御と身体化知能	選定認知、安全規範、開箱セットアップ 1d 6軸ロボットアームを遠隔操作し、多自由度動作をリアルタイムで同期する · 産業用ロボットアームの分類（直交座標スライド、SCARA、Delta、6軸関節）と速度/精度/可搬質量/安全/コストのビジネス選定トレードオフを理解する · ロボットアームの物理的作業空間境界、ハードウェア非常停止の使用、安全操作手順を習得する	シーン分析、空間直感、マルチモーダルオーケストレーション 3d ターゲットを自律的に認識して把持を実行し、位置変化に柔軟に対応する · 3Dシーンになぜ6軸ロボットアームが必要かとその選定境界を顧客に明確に説明できる · SenseCraftマルチアクションフローオーケストレーションと「生成 → 3Dプレビュー → 人間確認 → 実機実行」安全確認メカニズムを習得する	3D空間グラスピングクローズドループと身体化知能の展望 5d 専用シーンアプリケーションをカスタマイズし、特定の作業フローに迅速に適合させる · RGB-D深度カメラでターゲットの3D物理座標を取得し、PythonでPinocchioを呼び出してモーター角度の自動換算を完了し、Motorbridgeで実機を駆動して空間グラスピングと異常処理を完了する · マスタースレーブテレオペレーション動作データセット収集フロー（LeRobot標準フォーマット）を習得し、VLA身体化大規模モデルとIsaac Simデジタルツインシミュレーションの基本原理を理解する

凡例 L1 理解でき、説明でき、実演できる——3分で「魔法の瞬間」を実現 L2 使用可能なシステムを独自に設定し、体験ワークショップを提供する L3 ビジネス完結ループと深層カスタマイズ：API 接続 / モデルトレーニング / プライベートデプロイメント

モジュールとレベルをどう組み合わせるか

M0〜M6は学習の方向を示し、L1/L2/L3は実践の深度を示します。教育機関が導入する際は、モジュールとレベルに応じてプログラムパッケージの範囲を決定できます。

横軸 · M0–M6

学習方向。M0はゼロ基礎の旗艦エントリー（スマートハードウェア入門）、M1–M6は5つの業界方向で、目標に応じて独立して選択可能。

M0 · ゼロ基礎の旗艦エントリー
M1–M5 · 5つの業界方向

縦軸 · L1 / L2 / L3

習熟深度。L1デモ層は理解でき実演可能、L2コンサルタント層は使用可能なシステムを独自に構成、L3設計層はビジネス統合と高度なカスタマイズ。

L1デモ層｜理解でき、実演できる
L2コンサルタント層｜使用可能なシステムを独自に構成
L3設計層｜ビジネス統合と高度なカスタマイズ

各モジュールはL1/L2/L3の3つの深度で個別に導入でき、またモジュールを組み合わせて完全なソリューションパッケージにすることもできます。

導入可能な7つの学習モジュール

各モジュールには本物のハードウェア、授業実験、能力目標、持ち帰り可能な教材が含まれています。単独導入も、シリーズソリューションとしての組み合わせも可能です。

基礎ゼロからのスマートハードウェア入門

プログラミングの壁を取り除き、中国語でAIに作りたいものを伝えるだけで、初心者でもスマートハードウェア作品を作れます

中国語で AI に作りたいものを伝えれば、AI がコードを書き、コンパイルし、書き込みます。プログラミング基礎ゼロでも、自分だけのスマートハードウェア作品を作れます。

デバイス接続とスマート制御

高額な商用ソフトウェアライセンスから脱却し、ローカルで各ブランドの老朽デバイスを統一管理する

Home AssistantとESPHomeをベースに、ローカルネットワーク内でマルチプロトコルデバイスを統一的に接続し、エネルギー消費モニタリングと自動連携を実現します。

マルチモーダル AI インタラクション

煩雑なシステムインターフェースと複雑な操作から脱却し、話すだけでデータ照会、業務処理、デバイス制御ができる

物理AI端末をベースに、エッジビジョン、音声、業務システムAPIを融合し、マルチモーダル空間インタラクションを実現します。

自己組織化ネットワークとレジリエント通信

ネットワークも信号もなくても接続でき、信号中継をサポートし、位置確認とメッセージ送信が可能な緊急専用網を迅速に構築

LoRa Mesh 自己組織化ネットワークプロトコルをベースに、公衆網に依存しないマルチホップ中継によるオフグリッド緊急通信とセンシングデータバックホールネットワークを構築します。

エッジビジョン AI

事後の監視録画確認から脱却し、老朽カメラをリアルタイム撮影・連携可能なスマートビジョン防御線にアップグレードする

軽量エッジカメラと産業グレードマルチチャンネルAIコンピューティングホストをベースに、物体検出、エリア侵入アラート、自動連携を備えたエッジビジョンソリューションを構築します。

環境センシングとデータ収集

複雑な配線工事なしで広域センサーネットワークを構築し、産業デジタル化アップグレードを容易に実現

産業グレードセンサーと4G/LoRaWANデュアルリンクにより、広域シーンでの低消費電力環境モニタリングとデータ収集を実現します。

ロボット制御と身体化知能

煩雑な従来型ロボットプログラミングから脱却し、多自由度動作を容易に制御し、現場作業ニーズに迅速に対応する

6軸デスクトップロボットアームとマルチモーダルセンシングにより、マスタースレーブテレオペレーションから3D空間精密グラスピングと身体化知能開発を実現します。

3つの学習方向

これらの方向はユーザーラベルではなく、一般的な導入方法です：AIでものづくり（M0）、AIプロダクト開発（M2 · M4）、ソリューション（M1 · M3 · M5）。

3つの学習方向学習目標に応じてモジュールを組み合わせます。M0はゼロ基礎の旗艦エントリー、M1〜M6は方向別に組み合わせます。

M0

AIでものづくり

AIをプログラマーに、あなたをメイカーに。自然言語でAIにコードを書かせ、ゼロからでもセンシング、インタラクション、エッジビジョンまで、自分だけのスマートハードウェア作品を作り上げます。

M0

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M2 · M4 · M6

AIプロダクト開発

マルチモーダルAIインタラクションからエッジビジョンAIまで、ビジネスを理解し、ニーズを見抜き、ミリ秒で応答するスマート端末と製品を生み出します。

M2M4M6

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M1 · M3 · M5

ソリューション

デバイス連携、アドホックネットワーク通信、環境センシングの3つのラインを組み合わせ、マルチベンダーデバイス、オフグリッド通信、全域センシングを統合し、納品可能な業界ソリューションを構築します。

M1M3M5

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すでに明確な方向性をお持ちでしたら、Bare Hardware Kit、Standard Teaching Kit、Full-Delivery、Train-the-Trainerについて引き続きご相談いただけます。目標に応じてモジュール構成と実践深度を推奨いたします。

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