M5Stackで作るIoTセンサーダッシュボード実践入門【2026年版】｜UIFlow2とArduinoで画面付きセンサー端末を動かす

M5Stackは、ESP32を搭載した本体にカラー液晶・ボタン・バッテリー・ケースまでをひとまとめにした開発モジュールです。ブレッドボードで配線しなくても、Grove規格のセンサー（Unit）を挿すだけで「画面に測定値を表示するIoT端末」を短時間で組み上げられます。この記事では、M5Stackを初めて触るエンジニア向けに、開発環境の選び方から、温湿度・気圧センサーの値を画面に表示し、さらにWi-Fiでクラウドに送って“ダッシュボード化”するまでの流れを、2026年時点の最新情報にもとづいて実践的に解説します。

マイコン単体の基礎はESP32でWi-Fi温湿度モニターを作る実践入門やラズベリー・パイ Pico 2で始めるマイコン入門で扱いました。本記事はその発展として、「配線を最小限にして、画面付きの完成品を1台つくる」ことをゴールにします。

M5Stackとは？ESP32との違い

M5Stackの中核はESP32（無印はデュアルコアXtensa LX6、CoreS3はESP32-S3のLX7）で、Wi-Fi/Bluetoothを内蔵します。「素のESP32開発ボード」との一番の違いは、液晶・スピーカー・IMU・ボタン・バッテリー・ケースが最初から一体化している点です。さらにGrove互換の「Unit」を挿すだけでセンサーやアクチュエータを追加でき、はんだ付けやジャンパ配線を大幅に減らせます。プロトタイプを素早く形にしたい、展示会や社内デモで“見せられる”端末をつくりたい、という用途に向いています。

2026年のM5Stackラインナップとスペック

主なコア機種は次のとおりです。用途と予算で選びます。

M5Stack Basic / Gray：無印ESP32搭載の定番。まず1台試すならこれ。GrayはIMU付き。
M5Stack Core2：静電容量式タッチ液晶・RTC・電源管理を強化した第2世代。
M5Stack CoreS3：第3世代。ESP32-S3（デュアルコアLX7・240MHz）、16MB Flash・8MB PSRAM、2.0インチ静電容量タッチIPS、カメラ（GC0308）、6軸IMU（BMI270）・地磁気（BMM150）を内蔵。
M5StickC PLUS2：スティック型で小型・低価格。ウェアラブルや省スペース用途に。

センサーを増設しつつ画面で操作までしたいなら、PSRAMとタッチ液晶を備えたCoreS3が扱いやすい選択です。ESP32-S3世代なので、後述のエッジAI用途にも展開しやすくなっています。

用意するもの

M5Stack本体（CoreS3またはCore2/Basic）
USB Type-Cケーブル（データ通信対応のもの）
ENV IV Unit（温湿度＝SHT40、気圧＝BMP280を搭載）などのGrove Unit
PC（Windows / macOS / Linux）とWi-Fi環境

開発環境の選択：UIFlow2 / Arduino IDE / PlatformIO

M5Stackには大きく3つの開発方法があります。

UIFlow2：ブラウザで使えるビジュアル/MicroPython環境。ブロックを並べる感覚で書け、初学者に最適。ファームウェアはMicroPython（2026年時点でv1.25系ベース）で動作し、LVGL v9系によるGUI部品やPythonコードへの切り替えにも対応します。
Arduino IDE：C/C++で書く定番。M5Unified／M5GFXライブラリで各機種の液晶・ボタン・IMUを共通APIで扱えます。既存のArduino資産を流用したい人向け。
PlatformIO（VS Code）：本格開発向け。ライブラリ依存やビルド設定をコードで管理でき、CI連携もしやすい。

まずはUIFlow2で動く楽しさを体験し、処理速度や細かな制御が必要になったらArduino/PlatformIOへ移る、という順番がおすすめです。

UIFlow2でLチカ・画面表示を試す

本体をUSBでPCに接続し、公式のファームウェア書き込みツールでUIFlow2ファームを焼いてから、ブラウザ版UIFlow2（またはデスクトップ版）に接続します。最初はブロックで「画面に文字を表示」「RGB LEDを点滅」から始めると、書き込み〜実行の一連の流れがつかめます。MicroPythonに切り替えると、たとえば次のようなコードになります（機種によりAPIは一部異なります）。

from m5stack import *
from m5ui import *
import time

setScreenColor(0x0b162d)
label0 = M5TextBox(20, 20, "M5Stack Sensor Dashboard", lcd.FONT_DejaVu24, 0x22d3ee)

while True:
    # 内蔵の緑LED / RGB を点滅させる例（機種により異なる）
    rgb.setColorAll(0x00ff88)
    time.sleep(0.5)
    rgb.setColorAll(0x000000)
    time.sleep(0.5)

ENV Unitで温湿度・気圧を画面に表示する（Arduino）

より自由度の高いArduino IDEでの例です。ボードマネージャにM5Stack（esp32コア）を追加し、ライブラリマネージャでM5UnifiedとM5Unit-ENVを導入します。ENV IV Unitを本体のGroveポート（Port.A）に挿し、次のスケッチを書き込むと、温度・湿度・気圧が2秒ごとに画面更新されます。

#include <M5Unified.h>
#include "M5UnitENV.h"

SHT4X sht4;      // 温湿度センサー（ENV IV）
BMP280 bmp;      // 気圧センサー（ENV IV）

void setup() {
  auto cfg = M5.config();
  M5.begin(cfg);
  M5.Display.setTextSize(2);
  Wire.begin();
  sht4.begin(&Wire, SHT40_I2C_ADDR_44, 2, 1, 400000U);
  bmp.begin(&Wire, BMP280_I2C_ADDR, 2, 1, 400000U);
}

void loop() {
  M5.update();
  sht4.update();
  bmp.update();
  M5.Display.clear();
  M5.Display.setCursor(10, 20);
  M5.Display.printf("Temp : %.1f C\n", sht4.cTemp);
  M5.Display.printf("Humi : %.1f %%\n", sht4.humidity);
  M5.Display.printf("Pres : %.0f hPa\n", bmp.pressure / 100.0);
  delay(2000);
}

M5.DisplayはM5GFX由来の描画APIで、本体液晶に対してprintf感覚で文字を出せます。センサー値の読み出しは各Unitライブラリのupdate()後にメンバ変数を参照する形が基本です。

Wi-Fiでクラウドに送って“ダッシュボード化”する

画面表示までできたら、値をネットワークに送って可視化します。IoTダッシュボードの定番はMQTTでブローカーへ送る方式です。ESP32のWi-Fi接続とMQTTクライアント（ArduinoならPubSubClientなど）を使い、一定間隔でトピックにJSONをpublishします。受け側は、無料枠のあるIoT可視化サービスや、Node-RED＋時系列DB（InfluxDB）＋Grafanaのような自前構成でグラフ化できます。まずは1台→1トピックの最小構成で「送る・見える」を確認し、その後にデバイスIDや複数センサーへ拡張すると、つまずきにくくなります。

Wi-Fi接続とセンサー送信の基本パターンはESP32のWi-Fi温湿度モニターの記事と共通です。M5Stackでは加えて「本体画面に現在値、クラウドに履歴」と役割を分けると、現場でも確認しやすいダッシュボードになります。

Arduino / PlatformIO 開発のポイント

M5UnifiedはM5.begin(cfg)で機種を自動判別し、Basic/Core2/CoreS3/StickCなど複数機種のコードを共通化できます。PlatformIOではplatformio.iniのlib_depsにm5stack/M5Unifiedを書いておくと依存解決が自動化されます。C/C++での組み込み開発の基礎を固めたい場合は、STM32で始めるマイコン開発入門のようにHAL/レジスタ寄りの環境も併せて学ぶと、抽象度の違いが理解できて応用が利きます。

エッジAIへの発展

ESP32-S3を積むCoreS3は、軽量な機械学習モデルをデバイス側で動かすTinyMLの入り口にもなります。マイクや加速度センサーの値から「異常音」「動作パターン」を推論する、といった応用です。仕組みはエッジAI・TinyML完全解説で、モデルを小さくする手法は「量子化・枝刈り・蒸留」の解説記事で扱っています。センサーダッシュボードで“データを集める”ところから始め、次のステップで“デバイス側で判断する”へ進むと、学習の流れが自然です。

よくある質問（FAQ）

M5StackとArduino（素のESP32）はどちらを選ぶべき？

画面付きの完成品を素早く作りたい・配線を減らしたいならM5Stackが有利です。回路を自分で設計して基板に落とし込みたい、コストを極限まで下げたい場合は素のESP32開発ボードが向きます。学習用途なら、まずM5Stackで体験してから素のマイコンへ進む順序が挫折しにくいです。

プログラミング未経験でもM5Stackは扱える？

UIFlow2はブロックを並べるビジュアル環境から始められるため、未経験でも「画面表示」「センサー読み取り」までは到達しやすいです。慣れてきたらMicroPython、さらにArduino（C/C++）へ段階的に移行できます。

センサーの値をスマホやPCから見るには？

本体からMQTTやHTTPでクラウド／サーバーに送り、可視化サービスやNode-RED＋Grafanaなどでダッシュボード表示するのが一般的です。まずは1センサー・1端末の最小構成で「送信できる・グラフに出る」を確認してから拡張しましょう。

まとめ

M5Stackは、液晶・ケース・センサー接続までを一体化することで、「動くIoT端末を1台完成させる」体験を最短距離で提供してくれるモジュールです。UIFlow2で気軽に始め、Arduino/PlatformIOで作り込み、Wi-Fiでクラウドに送ってダッシュボード化し、最終的にはエッジAIへ——という道筋は、そのまま組み込み・IoTエンジニアのスキルアップの階段になります。まずは本体1台とENV Unitを用意して、画面に温湿度を出すところから始めてみてください。

📚 M5Stack・IoT電子工作をさらに学ぶための書籍

画面付きマイコンでのセンサー実装やネットワーク通信を体系的に学べる書籍です。