研究現場より利用者の声
当方は、Wi-Fi とBLE の電波を計測する混雑度センサを開発し、九州大学伊都キャンパス内のバス停と食堂、さらに、昭和バスの車両に搭載しています。これまでRaspberry Pi に、LTE モジュールを追加する形であったため、サイズおよび電源確保の観点で問題がありました。今回、LTE-M とESP32 が搭載されたLeafony によって、体積で1/10 程度になるととともに、バッテリ駆動も可能となり、どこでも手軽に混雑度センサを設置できるようになりまして、研究室としても非常に大きな成果となっています。〈九州大学 教授 荒川 豊 先生〉
当校 AI システム科では Edge AI を含めた IoT をテーマとした授業も展開しており、これまで他の製品を利用して授業を進めて参りました。今回参加したナノコン応用コンテストで初めて Leafony に触れましたが、基本性能の高さ、機能拡張の豊富さ / 容易さ、開発環境の完備、ドキュメント / 利用事例の豊富さなどにより、学生さんのアイデアをとてもスムーズに形にすることができたと思います。 〈日本電子専門学校 AIシステム科 安中 悟 先生〉
当研究室では、地盤の上に構造物を建て、その上で安心して人々が生活するために、それを支える地盤の特性（強度・変形）を調べる研究を行っています。これまで傾斜の経過を簡易的にモニタリングする技術がありませんでしたが、Leafony の活用により、地盤がどのように傾斜していくかを0.2 度の高精度で観測できるセンサを開発することができ、研究室の成果に繫がりました。〈東海大学 教授 杉山 太宏 先生〉
当研究室では、IoT サービスとしてヘルスケア機能を持つ RFID タグやスマートフォンと連携可能なセンサーモジュールなどの開発を進めてきましたが、デバイスの大きさや既存マイコンの消費電力の高さが課題でした。2015 年頃から消費電力が低い ARM 系マイコンへの実装環境を変更しましたが技術的ハードルの高さも実感していました。Leafony は小型・低消費マイコン等を簡単に利用できる環境を準備されており、サービスを短期間で実現できる点は大きなメリットと感じています。〈愛知工業大学 准教授 内藤 克浩 先生〉
