１～２回目では、工場内のデータ収集を目的にセンサーを繋げたRaspberry Piの設置をしました。そのためには、まずRaspberry PiにOSをセットアップし、ネットワーク環境の設定を行いました。その際、導入の敷居が低く学習しやすく、一般的によく使用されるPython言語を用いてプログラミングし、センサーからの情報を取得するようにしました。
セットアップやプログラミングだけでなく広い工場内に複数のRaspberry Piを設置し、そこで収集したデータを１カ所に集めるためにRaspberry Pi同士を繋げる必要があり、実際に手を動かして繋げたのですが、受講者は経験者ということもあり、概ねスムーズに進みました。

３～４回目では、Node-REDを使用して、センサーからの情報取得を目的に指導を行いました。Node-REDはAPI※及びオンラインサービスを相互に接続するために開発されたオープンソースのソフトウェアです。コーディング作業を極力減らし、プログラミングに必要な処理をブラウザベースの編集画面にあるパレットに並ぶNode（ノード）を結びつけてフローを作成することで、簡単にアプリケーションの処理が完成するツールです。このNode-REDをサーバ用Raspberry Piにインストールを行い、設定することでセンサー側のPythonプログラムから送られてくるデータを集める仕組みを作りました。
更にNode-REDの機能であるダッシュボードを使用して、集めたデータを可視化するところまでを指導しましたが、ここまででも指導を受けた方の技能の向上を感じられました。残りの回で更にデータベースに蓄積できるように指導しました。

API（Application Programming Interface）とは、アプリケーションをプログラミングするためのインターフェースのこと。

５回目では、PostgreSQLについて指導しました。PostgreSQLは、オープンソースの無償で使えるソフトウェアです。学習用だけでなく実際に企業さんが業務などでも使っているようなソフトウェアで、データベースの役割を果たします。センサーから取得したデータをNode-REDに送って集め、PostgreSQLに蓄積します。5回目では、このデータベースへの蓄積について、指導をしました。

6回目では、PostgreSQLに集まったデータを可視化するソフトウェアについて説明し、実際に各自のパソコンにインストールして使用しました。ソフトウェアとしてPower BI DesktopとKNIMEを紹介しました。Power BI Desktopはデータをまとめて、こちらである程度の指示を入れると自動でグラフ等を作成し、報告書のような体裁にしてくれます。またKNIMEは、統計分析を行うためのツールです。どちらも無償で使えるのが特長で、この両方を使って分析を行いました。今回は、可視化し分析するツールとして、この2つを紹介しました。どちらも意識して検索すれば見つかりますが、やはり知らない方が多いと思います。そういったきっかけを作ることも目的の一つでした。