新しいRaspberry Pi 5 16GB向けの7つのプロジェクト

Raspberry Pi Company は 2024 年以来、多数の製品をリリースしており、2025 年も勢いが衰える気配はありません。ついに16 GB のメモリを搭載したRaspberry Pi 5 を購入できるようになり、数多くのエキサイティングな新しいプロジェクトが実現できるようになり、Raspberry Pi 5 を実際のデスクトップとして使用する機会も増えました。

1. リアルなデスクトップ体験
2. AIとLLMモデルを実行する
3. 3Dモデルの設計と作成
4. セルフホストサービス
5. ゲームとエミュレーション
6. 仮想マシンとコンテナを実行する
7. ホームセキュリティと監視

1. リアルなデスクトップ体験

最初の Raspberry Pi シングルボードコンピューターであるモデル B は 2012 年 10 月にリリースされ、256 MB の RAM を搭載していました。実用的なコンピューティングにはほとんど使えませんが、安価で効率的、カスタマイズ可能です。 Raspberry Pi 4 Model B はデスクトップエクスペリエンスを約束した最初の製品でしたが、RAM は 8GB しか搭載されておらず、実際の使用には限界がありました。

Raspberry 5 16GB 版の価格は、公式 Raspberry Pi 小売店では 120 ドルで、8GB 版より 40 ドル高くなります。

16GB の RAM を搭載した Raspberry Pi 5 は、日常的に使用するデバイスとして非常に適しています。 16GB の RAM と高性能な 2.4GHz 64 ビット ARM Cortex-A76 クアッドコアプロセッサを搭載した Raspberry Pi 5 は、本格的なデスクトップエクスペリエンスを提供できる以上の能力を備えています。

最後に、Firefox と Chrome を同時に実行し、Stack Overflow を開いた状態で VS Code を実行し、コンピューターの速度を低下させることなく YouTube チュートリアルをストリーミングできるようになります。見た目が気に入ったり、他の機能が必要な場合は、Raspberry Pi OS を削除して、Ubuntu などのより要求の厳しいオペレーティングシステムをインストールすることもできます。

2. AIとLLMモデルを実行する

Raspberry Pi Ltd の創設者兼 CEO である Eben Upton 氏によると、新しい 16GB バリアントの予想される使用例には、人工知能 (AI)と大規模言語モデリング (LLM)が含まれます。

機械学習の推論は計算負荷が高い傾向があり、RAM が多いほど効果的です。 Raspberry Pi 5 はモデルのトレーニングには最適な選択肢ではありませんが、コンピュータービジョン、音声認識、その他のアプリケーション用の小規模な機械学習モデルを実行するために使用できます。 Raspberry Pi Hailo キットや Raspberry Pi AI カメラなどの特別なハードウェアを追加すると、さらに多くの可能性が広がります。

16GB の RAM を搭載した Raspberry Pi 5 は、ChatGLM、OpenLLaMA、Code Llama、Microsoft Phi-3 など、70 億のパラメータの下でほとんどの言語モデルを実行でき、他のタスクにも十分なスペースがあります。

3. 3Dモデルの設計と作成

Raspberry Pi 5 はデザイナーやビジュアルアーティスト向けではありませんが、シンプルな 2D および 3D グラフィックデザインに使用できます。 120 ドルのシングルボードコンピュータは、本格的な PC のパフォーマンスには匹敵しませんが、軽い設計タスクや小規模なプロジェクトには十分です。追加の内蔵 RAM により、少し大きいファイルで作業でき、古いモデルよりも早くプロジェクトを完了できます。

ヒント: Raspberry Pi の 3D モデリングソフトウェアを使用して、3D プリントされた Raspberry Pi ケースとエンクロージャを作成できます。

Raspberry Pi では、FreeCAD、OpenSCAD、BlocksCAD、TinkerCAD など、さまざまな 3D モデリングアプリケーションを利用できます。 Blender は Pi ではネイティブにはサポートされていませんが、いくつかの調整を加えることで実行できます。 Raspberry Pi の Web サイトには、3D モデリングと設計のチュートリアルがあります。

4. セルフホストサービス

クラウドは他人のコンピュータです。プライバシー、セキュリティ、さらには教育上の目的のために、頻繁に使用するサービスの一部を、ローカルで実行されているRaspberry Piでホストすることを検討する必要があります。

16GB の RAM があれば、クラスターを構築したりオーケストレーションソフトウェアを使用したりしなくても、同じ Raspberry Pi 上で複数のサービスを実行するのに十分です。メモリ帯域幅を消費することなく、Home Assistant、Pi-hole、Nextcloud、Jellyfin、個人の WordPress サイトを 1 台の Pi で実行できます。

ただし、セルフホスティングは必ずしも簡単ではなく、常に頭痛の種となる可能性があります。安定した電源と信頼性の高いインターネット接続が必要です。また、定期的なバックアップとソフトウェアの更新も実行する必要があります。発生した問題を解決するには、かなりの忍耐力と技術的な専門知識が必要になります。

いずれにせよ、セルフホスティングは、独自のソリューションから解放されながら、有用なシステム管理スキルを開発するための優れた方法です。

5. ゲームとエミュレーション

クラシックゲームは、Raspberry Pi コミュニティで非常に人気があります。 Raspberry Pi には専用のレトロゲームディストリビューション (RetroPie など) とハードウェアキットがあります。 Raspberry Pi 5 は Raspberry Pi 4 よりもはるかに優れており、セガサターン、ゲームキューブ、PS2、PSP、ドリームキャストなどのより複雑なハードウェアをエミュレートできます。

技術的には、ほとんどのクラシックゲームを実行するのに 16 GB の RAM は必要ありません。ただし、これは、Raspberry Pi でゲームをプレイする前に他のアプリケーションを閉じる必要がないことを意味します。クラシックゲームを目的とした 16GB の RAM は、全体的なエクスペリエンスを向上させる優れた機能です。

6. 仮想マシンとコンテナを実行する

16GB の RAM があれば、Raspberry Pi 上で仮想マシンとコンテナを実行できます。アプリケーションごとに個別の環境を作成し、システムレベルで調整することができます。 Proxmox は、仮想マシンとコンテナを管理するためのオープンソースの仮想化プラットフォームです。 Raspberry Pi では直接利用できませんが、少し調整すれば Pimox 経由で設定できます。

16GB の Raspberry Pi では、いくつかの仮想マシンをスムーズに実行できますが、リソースの需要が増加するとパフォーマンスが低下し始める可能性があります。

警告: Proxmox は公式にはサポートされていないため、セットアップが不安定になる可能性があり、専門的な展開には推奨されません。

Docker を使用すると、Raspberry Pi 上でコンテナを簡単にセットアップおよび管理できます。これは、アプリケーションが互いに干渉することなく独立して実行されることを保証するため、自己ホスト型サービスにとって特に価値があります。マルウェア攻撃が発生した場合の被害を最小限に抑え、調査とテストに最適な環境を提供します。