山本修平 - 職務経歴書

エンジニア/プロダクトマネージャー

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フィットネスジム向けIoT入退館管理システム

概要

フィットネスジム向けに、エッジコンピューティングとIoTデバイスを活用した入退館管理システムを開発しました。 Raspberry Piを用いたハードウェア制御から、リアルタイムダッシュボードまで、フルスタックで実装を担当しました。

ダッシュボード全体画面

システムアーキテクチャ

Diagram 0

技術スタック

バックエンド・エッジデバイス

フロントエンド・ダッシュボード

インフラ・データベース

データフロー図

Diagram 1

主な機能と技術的成果

1. リアルタイム入退館管理

QRコードリーダーとNFCリーダーが設置されたエントランスの様子

実装内容

# 認証フローの抽象化例
class AuthenticationFlow:
    def __init__(self, reader_type, device_mode):
        self.reader = self._initialize_reader(reader_type)
        self.mode = device_mode  # ENTRANCE, EXIT, BOTH

    async def authenticate(self, token):
        # 画像キャプチャ
        image = await self.capture_image()

        # API認証
        result = await self.api_client.verify(token, image)

        # ハードウェア制御
        if result.success:
            await self.control_door()
            await self.update_occupancy()

2. 在館人数トラッキングシステム

在館人数の推移グラフ

技術的特徴

// トレンド分析ロジック
interface OccupancyTrend {
  current: number;
  previous_hour: number;
  peak_today: number;
  trend: 'up' | 'down' | 'stable';
}

const calculateTrend = (history: OccupancyData[]): OccupancyTrend => {
  // 時系列データから統計情報を抽出
  const current = history[0].count;
  const hourAgo = findHourAgoData(history);
  const todayPeak = Math.max(...getTodayData(history));

  return {
    current,
    previous_hour: hourAgo,
    peak_today: todayPeak,
    trend: determineTrend(current, hourAgo)
  };
};

3. リアルタイムダッシュボード

実装のポイント

4. ハードウェア制御とIoT統合

エッジデバイス

技術的工夫

# GPIOハードウェア制御の例
class GPIOManager:
    def __init__(self):
        self.relay = Relay(pin=17)
        self.led = LED(pins={'green': 27, 'red': 22})
        self.sounder = Sounder(pin=23)

    async def access_granted(self):
        await asyncio.gather(
            self.relay.unlock(duration=3),
            self.led.blink_green(),
            self.sounder.beep_success()
        )

5. システム監視と自動復旧

ダッシュボードの店舗詳細画面

実装した監視機能

開発における工夫点

1. セキュリティ対策

2. 可用性の向上

3. 保守性の確保

4. パフォーマンス最適化

プロジェクトの成果

定量的成果

定性的成果

使用技術まとめ

言語・フレームワーク

インフラ・クラウド

ハードウェア・IoT

開発ツール

今後の展望

このプロジェクトで培った以下の技術を活かし、さらなるIoTソリューションの開発に取り組んでいきたいと考えています：

  1. エッジコンピューティング: より高度なエッジ処理の実装
  2. ハードウェア制御: 多様なセンサーやアクチュエーターとの連携
  3. リアルタイムシステム: WebSocketを使用したリアルタイム通信の実装
  4. AI/ML統合: 画像認識や異常検知の組み込み

このプロジェクトは実際の商用環境で稼働しており、セキュリティとプライバシーに配慮した上で技術的な側面を紹介しています。