Raspberry Pi で『家にAIを住ませる』プロジェクト始めます

こんにちは、つばさです。
製造業で計測・制御系エンジニアをしながら、AI駆動開発を学んでいます。

今日から 自宅に AI を住ませるプロジェクト を始めることにしました。

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🎯 なぜ「家にAIを住ませる」のか？

仕事では、プラントの生産性やコストを最適化することを日々考えています。
一方で、家庭に目を向けると、意外なほど“面倒”や“非効率”が残っています。

• 子どものテレビ視聴時間が、気づくと伸びてしまう
• 生活習慣をサポートしたいが、親が声をかけ続けるのは大変
• 「家電が勝手に連携してくれたら…」と思うシーンが多い
• 「ここ自動だったらいいのに」という小さなストレスが散らばっている

市販のIoT機器は増えていますが、
家庭ごとに最適解はまったく違います。

だからこそ、
自分の家に本当に合う AI × IoT を “自作する” という挑戦を始めました。

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🧠 第一弾：TV視聴を“自動で”見守るAI

最初のテーマは、
「TVの前に誰がどれだけ座っていたか」を自動記録するAI。

使う技術はざっくりこんな感じ：

• Raspberry Pi
• USBカメラ
• OpenCV
• 顔検出（HOG / MediaPipe など検証中）
• 時刻ログ
• 後々は個人識別（face_recognition）も導入予定

最終的には、

「今日の TV 視聴時間は XX 分です」
「見ていたのは Mio が 80%、Yu が 20% です」

のようなレポートを自動生成するのが目標です。

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🔍 顔検出まわりの技術選定

いままさに、
HOG / CNN / MediaPipe / YOLO / face_recognition
などを検証しているところです。

• 推論速度
• 角度耐性
• 誤検出の傾向
• Raspberry Pi での安定性

「家庭で動かすAIならではの難しさ」を日々感じています。

ここは別記事で詳しくまとめます。

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🏗️ 現在の構成（MVP）

• Raspberry Pi 4（64bit）
• Python 3.13 + venv
• USB Webカメラ（UGREEN）
• MJPG-streamer（ブラウザから映像確認）
• OpenCV（画像処理）
• NumPy（画像配列処理）
• dlib + face_recognition（個人識別候補）
• MediaPipe（顔向き推定候補）

すでに カメラ映像の取得・顔キャプチャ・モデル周りは動きました。

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🚧 苦戦ポイント（リアル）

実際に“家庭でAIを動かす”と、いろいろ沼があります。

• Raspberry Pi は相性問題が多い
• NumPyのバージョンが噛み合わず dlib が落ちる
• Webカメラがノイズを吐くと認識が不安定になる
• 複数モデルを同時に動かすと熱暴走しがち

これらも含めて、経験を記事として残していきます。

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🔮 今後やりたいこと

• TV視聴時間の自動ログ化
• 部屋ごとの「行動センシングAI」
• 音声 → LLM でリアルタイム助言
• 家族ごとの行動プロファイル生成
• Home Assistant との連携
• 最終的には 「家庭版 AI エージェント」 へ

家そのものが賢くなる
そんな未来を自宅で先に体験してみたい。

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✍️ 最後に

このプロジェクトは、
「AI × IoT × 家庭Hack」をテーマに、
技術的にも生活的にも学びが多い取り組みです。

同じように家庭を未来化したい方の参考になれば嬉しいです。

次回は
『HOG / CNN / MediaPipe / YOLO の比較』
について書きます。

ではまた！