Gemini を Raspberry Pi で走ら せた経験

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1. (C) Cloud Ace, Inc. Gemini を Raspberry Pi で走ら せた経験 💻IoT で AgenticAI を経験してみました Tanmay Bagwe クラウドエース株式会社
2. スピーカー Bagwe Tanmay クラウドエース株式会社‧技術本部 主に Google Cloud Infra に関するサポート提供‧Frontend‧サポート作業など bagwe.sandeep@cloud-ace.jp github（個⼈）: https://github.com/happygoluckycodeeditor LinkedIn：Tanmay Bagwe 出⾝：インド 教育：ドイツで（東アジア学‧Quantitative Sociology）
3. 今日の流れ 1. AI を学びたいと思ったきっかけ 2. Raspberry Pi とは？なぜ選んだのか 3. Raspberry Pi × Gemini で何ができる？ 4. Python・Bash・VM・IoT を同時に学ぶ 5. 実装の全体像（コードと構成） 6. やってみて気づいたこと 7. まとめ：AI 時代の「学び方」
4. 1. AI を学びたいと思ったきっかけ 🎓 文系バックグラウンド ・修士課程 2 年目ごろからプログラミングに夢中に 🤖 ChatGPT の登場 ・「すごく説明がうまい」 ・「将来、いろんな形で人を助ける存在になる」と感じた 🚀 AI を学びたいと思った理由 ・使うだけでなく、仕組みを理解したかった 🏢 現在の会社との出会い ・Google Cloud パートナー企業に入社 ・AI / Cloud を学ぶ環境が一気に整った
5. 2. Raspberry Pi とは？なぜ選んだのか 💻 Raspberry Pi とは ・小型・低価格のシングルボードコンピュータ ・Linux が動く「ちゃんとした PC」 ・IoT・教育・プロトタイピングで広く使われている 🤖 AI を学ぶ中で感じたこと ・Gemini / ChatGPT API はとても強力 ・でも「ソフトウェアだけ」では物足りなかった 🧠 子どもの頃に思い描いていた AI ・話しかけられる ・何かをしてくれる ・“意思を持つ存在（Agency）” 🔌 だから Raspberry Pi 👉 AI を「動く存在」にできる 👉 Agentic AI を体感できる環境
6. 3. Raspberry Pi × Gemini で何ができる？ 🌍 今は AI プロバイダーが豊富 ・どれも高性能で、できることも多い ✨ Gemini を選んだ理由 ・モデル性能が高い ・セットアップがとても簡単 ・ドキュメントが分かりやすい ・AgenticAIとToolCallingのサポート 🔌 Raspberry Pi との相性 ・軽量な実装が可能 ・API ベースで扱いやすい 👉 「すぐ試して、すぐ動かせる」 AI
7. 4. Python・Bash・VM・IoT を同時に学ぶ 🧠 Raspberry Pi を選んだもう一つの理由 ・Python / Bash / VM / Linux を学びたかった 🤖 目的は「かっこいい IoT」 ・小さな AI ロボットを作る ・楽しくないと続かない 📚 学習環境が整いすぎている ・Raspberry Pi の公式ドキュメント ・Gemini の分かりやすいドキュメント 🛠 手を動かして学ぶ ・Bash ターミナルを触る ・仮想環境（venv）を作る ・IoT 用の Python スクリプトを書く 👉 気づいたら全部つながっていた
8. 5-1. 実装の全体像①：セットアップ ⚙ 環境構築 ・Raspberry Pi OS（Linux） ・Python / pip ・Bash で操作 📦 準備したもの ・仮想環境（venv） ・必要なライブラリを install ・API Key の設定（Gemini / OpenAI） 👉 まずは「動く土台」を作る
9. 5-2. 実装の全体像②：まずは小さく動かす 🧪 最初にやったこと ・画面（LCD）を光らせる ・文字を表示する ・ボタン入力を読む 🔁 確認ポイント ・ハードとソフトの接続 ・Python スクリプトが正しく動くか 👉 IoT は「小さな成功」を積み重ねる
10. 5-3. 実装の全体像③： AI アシスタント化 🎙 音声 → テキスト ・Whisper（STT）で音声認識 🤖 テキスト → AI ・Gemini API に入力 ・自然言語を理解 🌦 行動につなげる ・Tool Calling で天気取得 ・結果を画面に表示 👉 「話しかけると動く AI」完成
11. 5-4. 実装のビデオ 実装しているところみましょう！
12. 実装の全体像（コードと構成） 〜 書くのも、直すのも AI と一緒 〜 🧩 コード構成はシンプル ・Python スクリプト中心 ・役割ごとに分割（音声 / AI / 表示） 🤖 Gemini を“開発パートナー”として活用 ・コードの確認・改善 ・エラーの原因特定 ・より良い書き方の提案 🔌 ハードウェア連携もサポート ・Raspberry Pi の GPIO ・「どのピンに接続すればいいか」まで教えてくれた ✨ 驚いたこと 👉 ハードもソフトも同時に理解してくれる import requests from google import genai from google.genai import types def get_weather(city: str) -> dict: # Example: Open-Meteo via geocoding → forecast geo = requests.get( "https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search", params={"name": city, "count": 1, "language": "en", "format": "json"}, timeout=10, ).json() if not geo.get("results"): return {"error": f"City not found: {city}"} lat = geo["results"][0]["latitude"] lon = geo["results"][0]["longitude"] wx = requests.get( "https://api.open-meteo.com/v1/forecast", params={ "latitude": lat, "longitude": lon, "current": "temperature_2m,weather_code,wind_speed_10m", }, timeout=10, ).json() return {"city": city, "current": wx.get("current", {})}
13. やってみて気づいたこと 💡 AI は「学ぶ対象」でもあり「学習ツール」 ・コードを書く ・直す ・理解する 🔁 作る → 壊す → 直す が一番早い ・読むだけでは身につかない ・手を動かすと全部つながる 🧠 Raspberry Pi は学習密度が高すぎる ・Linux / Bash / Python / IoT ・一つのプロジェクトで全部触れる 🚀 「動いた瞬間」が一番のモチベーション ・AI に Agency を感じた瞬間
14. まとめ：AI 時代の「学び方」 🤖 AI はコードや画像を作るだけではない ・現実世界とつながってこそ価値が出る 🌍 AI × IoT で「使われる AI」を体感 ・話す ・動く ・結果を返す 🛠 Raspberry Pi は最高の学習環境 ・AI / Python / Bash / Linux / IoT ・一つのプロジェクトで全部学べる 🚀 作ることが、最高のスキルアップ 👉 AI 時代は「触って学ぶ」
15. Thank you.
16. おすすめ記事・資料 • Raspberry Pi を知りましょう https://www.raspberrypi.com/ • Google AI Studio で Gemini を体験できます（無料枠あり） https://ai.google.dev/aistudio?hl=ja • AIアシスタントのプロジェクトは GitHub に公開しています https://github.com/happygoluckycodeeditor/rasberry-pi-gemini-voice ※Google Cloud、Gemini は Google LLC の商標です。 ※GitHub は GitHub, Inc.の商標です。 ※ChatGPT は OpenAI OpCo, LLC の商 標です。 ※ Raspberry Pi は Raspberry Pi Foundation の商標です。