🔨 レシピブック
電子工作のレシピ集。公式チュートリアルをベースに、初心者向けにまとめました。
LEDを点滅させよう（Blink）
Arduino に接続した LED が1秒ごとにパッと光って消えるを繰り返す、電子工作の「Hello World」です。プログラムから digitalWrite() で電圧の ON/OFF を切り替えることで LED を制御します。マイコンのデジタル出力の仕組みと、delay() による時間制御の基本が身につきます。
ボタンでLEDをON/OFF
ブレッドボード上のタクトスイッチを押している間だけ LED が点灯する、インタラクティブな回路を作ります。ボタンの状態を digitalRead() で読み取り、条件分岐で LED を制御する仕組みです。入力と出力の連携、プルダウン抵抗を使ったノイズ対策の考え方を学べます。
光センサーで明るさを測ろう
光センサー（CdS セル）で部屋の明るさをリアルタイムに数値化し、シリアルモニターにグラフ表示できる計測装置を作ります。明るさに応じて抵抗値が変わる CdS セルの電圧を analogRead() で 0〜1023 の値として読み取ります。アナログ入力と電圧分圧回路の基礎が身につき、自動照明などへの応用もできます。
ブザーでメロディーを鳴らそう
パッシブブザーからドレミの音階を使った短いメロディーが流れる電子オルゴールを作ります。tone() 関数で指定した周波数の矩形波を出力し、音の高さと長さを配列で管理します。周波数と音階の関係、配列を使ったデータ管理、ループ処理のパターンを一度に学べます。
サーボモーターを動かそう
SG90 サーボモーターの軸が 0° から 180° まで滑らかに往復し続ける、モーター制御の入門プロジェクトです。Arduino の Servo ライブラリが生成する PWM 信号でモーターの角度を精密に制御します。ロボットアームや自動ドアロックなど、物理的な動きを伴うプロジェクトへの第一歩になります。
超音波センサーで距離を測ろう
超音波センサー（HC-SR04）が前方の障害物までの距離をリアルタイムに cm 単位で計測し、シリアルモニターに表示する距離計を作ります。センサーから 40kHz の超音波パルスを発射し、反射波が戻るまでの時間から距離を算出する仕組みです。障害物回避ロボットや駐車センサーなど、実用的なプロジェクトの基礎になります。
温湿度モニターを作ろう
DHT22 センサーで室内の温度と湿度を同時に計測し、シリアルモニターにリアルタイム表示する環境モニターを作ります。専用ライブラリを使ったセンサー通信と、外部ライブラリのインストール方法を実践で学べます。データロギングや IoT 気象ステーションなど、より高度なプロジェクトの土台になります。
NeoPixel LEDでイルミネーション
WS2812B NeoPixel LED テープの各 LED を個別に色制御し、レインボーやグラデーションなどカラフルなイルミネーションを作ります。Adafruit NeoPixel ライブラリで RGB 値を指定して 1600 万色以上の表現が可能です。デスクの間接照明、PCケース装飾、ウェアラブル LED など、見た目のインパクトが大きいプロジェクトに発展できます。
ESP32でWi-Fi温度ロガー
ESP32 が Wi-Fi 経由で温湿度データを配信する Web サーバーになり、同じネットワーク内のスマホやPCのブラウザからリアルタイムに室温・湿度を確認できます。ESP32 の Wi-Fi 機能でローカルネットワークに接続し、HTTP リクエストに対してセンサーデータを含む HTML ページを返します。IoT 開発の基礎となる Wi-Fi 接続・Web サーバー構築・センサー連携を一度に学べます。
Raspberry Pi + カメラで画像認識
Raspberry Pi にカメラモジュールを接続し、TensorFlow Lite を使ってリアルタイムの物体認識を行います。カメラ映像に映った物体（コップ、キーボード、人物など）を自動で検出し、バウンディングボックスとラベルを画面に表示します。カメラのセットアップから AI モデルの推論実行まで、エッジ AI の一連の開発フローを体験できます。
ESP32でIoTセンサーノード
ESP32 に温湿度・気圧・光量など複数のセンサーを接続し、MQTT プロトコルでクラウドやローカルサーバーにデータを送信する IoT センサーノードを構築します。MQTT ブローカーを介して Node-RED や Grafana などのダッシュボードでデータを可視化できます。本格的な IoT システムの通信設計・データパイプライン構築を実践的に学べます。
TinyML: マイコンで音声認識
Arduino Nano 33 BLE Sense の内蔵マイクで周囲の音声を取得し、「Yes」「No」などの特定キーワードをマイコン上で認識する音声コマンドシステムを作ります。Edge Impulse で学習した TinyML モデルをマイコンにデプロイし、音声をスペクトログラムに変換して CNN で分類します。クラウド不要で動作するエッジ AI の仕組みと、機械学習モデルの組み込みデプロイを体験できます。