はじめは Google Cloud AutoML Vision という機械学習による画像認識AIにより実現してみようかと思っていたのですが、ふと積算温度（と湿度）からも収穫のタイミングが分かるのではないかという気がしてきたので、そちらの方も並行して進めてみることにしました。
作るの自体は積算温度の方が簡単そうです。こちらはモノのインターネット、IoTを用いたスマート化になりますね。↓のリンク先ページによさそうな方法が書いてありました。
Nature Remo mini のモデルだと湿度は測れないみたいですね。
温度を測定してリアルタイムでスプレッドシートに書き込みができたら、あとはスプレッドシート内で積算温度の計算を行い、GAS（Google Apps Script）でLINE通知という流れですね。Nature Remo を購入すればすぐにでもできそう！
一方、Cloud AutoML Vision を使うには、インターバル撮影をするAndroidアプリの作成、教師用画像データの準備、予測モデルの作成・評価、組み込み用のアプリ作成と、やったことのない工程だらけなのでただいま勉強中（主にKotlin）。今椎茸シーズン中の完成を目指しています。
共通ではビニールハウス内にWi-Fi環境を整えたり、半野外の環境で機器が壊れないように工夫が必要になりますね。電源はあります。
Wi-Fiに関してはとりあえずデータ専用SIMでテザリング or モバイルWi-Fiルーターという形を検討。SIMは今のところ HIS Mobile のビタッ！プラン（データ通信のみ）が100MB（180円）～で上限の切替設定ができるのでよさそう。積算温度の場合はほとんど通信容量を使わないですが、Cloud AutoML Visionの方は画像を送るのである程度通信容量が必要になりますからね。
ということで、将来的に何か役立つものになっていくのかいかないのか全く分かりませんが、楽しく取り組みたいと思います。
ちなみにテスト開始から半月くらいが経った「気象データを加工してLINE botで配信してみるテスト。」は撒水等々の判断に意外と役立っています。あと猫たちの寝床選択の基準となる気温がだいたい把握できるようになってきました（笑）。
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Nature RemoとGASを使って温度・湿度をリアルタイムで記録する。