AI（人工知能）の社会実装が進んでおり、様々な業界でAIを活用した事例が増加しております。建設・不動産業界でもAIを搭載したサービスの実装が進んでおりますが、本記事では海外における空調システムでのAIの活用事例をご紹介します。目次空調システムへのAI導入の課題 空調システムにおける人工知能（AI）の活用は、快適性や効率性の向上など多くの利点をもたらしますが、それにはいくつかの課題が存在します。以下に、空調システムにおけるAI活用の課題とその克服策について記載します。データの品質と可用性エネルギー消費とコストセキュリティとプライバシーデータの品質と可用性課題 AIは大量のデータを必要としますが、空調システムからのデータの品質や可用性には制約があります。センサーの故障やデータの欠落などが問題となります。解決策 センサーの定期的なメンテナンスやアップグレード、データの冗長性の確保などによって、データの品質と可用性を向上させることができます。また、予測モデルを用いて欠落したデータを補完する手法も有効です。エネルギー消費とコスト課題 AIを活用した最適化によってエネルギー消費を削減することができますが、AI自体の運用や導入にはコストがかかることがあります。解決策 長期的な視野に立って、AIによるエネルギー削減がもたらすコスト削減効果を考慮し、投資の見込まれるリターンを計算することが重要です。また、クラウドベースのAIサービスやオープンソースのAIプラットフォームを活用することで、導入コストを低減することが可能です。セキュリティとプライバシー課題 空調システムから収集されるデータは、建物内の利用者や施設のセキュリティやプライバシーに関わるものであり、これらの情報が漏洩するリスクがあります。解決策 セキュリティプロトコルの強化やデータの暗号化、アクセスコントロールの強化などによって、空調システムにおけるデータのセキュリティとプライバシーを確保することが重要です。また、データの匿名化や集約化を行うことで、個人を特定するリスクを軽減することができます。AI導入による期待改善効果 空調システムにおけるAIの活用は、快適性と効率性の両面で革新をもたらします。AIによって、建物の利用者はより快適な環境を享受し、建物所有者はエネルギーコストを削減し、保守管理の効率を向上させることができます。今後は、より高度なAI技術の導入と普及が期待され、空調システムのさらなる最適化と革新が進むと予想されます。 空調システムへのAI適用による具体的な期待改善効果は、主に以下の３つです。快適性の最適化エネルギー効率の向上故障の早期検知とメンテナンス快適性の最適化 空調システムにおけるAIの主な役割の1つは、建物内の快適性を最適化することです。AIは、室内外の温度、湿度、人の存在などのデータをリアルタイムで収集し、これらの情報を分析して最適な環境設定を行うことが可能です。例えば、AIは人の動きや嗜好を学習し、個々の好みに合わせた快適な環境を提供することができます。エネルギー効率の向上 AIはまた、空調システムのエネルギー効率を向上させるのに役立ちます。AIはデータの分析を通じて、建物の使用パターンや外部環境条件を理解し、最適なエネルギー消費を計画することができます。また、AIはシステムの運用を最適化し、無駄なエネルギーの浪費を防ぐことができます。例えば、AIは建物内の人の動きを予測し、不要な時間帯にシステムをオフにするなどの効果的なエネルギー管理を行うことができます。故障の早期検知とメンテナンス さらに、AIは空調システムの故障の早期検知とメンテナンスにも役立ちます。AIはセンサーデータや過去の動作履歴を分析し、異常を検出することができます。これにより、予期せぬ故障を事前に防ぎ、システムの信頼性と耐久性を向上させることができます。さらに、AIはメンテナンススケジュールを最適化し、メンテナンスのコストと時間を節約することができます。海外事例 海外では多くのメーカーがAIを搭載した製品やソリューションを提供しており、以下に事例を紹介します。Bluon｜AIが空調の人手不足に対処Broan-NuTone｜スマートアルゴリズムで換気エネルギーを節約Ecopilot｜空調の自動制御で効率を向上Bluon｜AIが空調の人手不足に対処 Bluonは、AIが労働力不足の解決に役立ち、退職した空調技術者から数十年分の知識を次世代に引き継ぐことに挑戦しています。彼らの新しいアプリであるMasterMechanicは、空調向けに特別に設計された生成AIツールです。ChatGPTに近いサービスです。ただし、インターネット全体でトレーニングされたのではなく、50,000件の空調技術サポートへの電話でトレーニングされた点が異なります。これは、空調技術者が特定の複雑な問題に対して、目前の問題に特化した理解しやすい言語で段階的に回答できるように設計されています。開発者によると、96%の精度を担保しています。これによって、ドメイン固有のトレーニング、または特定の情報をAIに供給して、そのコンテンツに基づいて答えを吐き出す高度なスキルを身につけることが予想されています。このアプリは、モバイル端末等を活用したスマートな情報提供だけでなく、サービスマネージャーに電話をかけなければならない新人技術者にリアルタイムのサポートを提供することもできます。Broan-NuTone｜スマートアルゴリズムで換気エネルギーを節約 スマートアルゴリズムを採用した住宅用外気システムは、最大60%のエネルギー節約を実現します。取り付け作業はバランス調整を業者に依頼して行われる商品です。バランスダンパー、圧力タップ、圧力計を調整する必要がありません。リアルタイムのAI検出により、システムは空気質を24時間自動的に調整し、最適化します。高度なタッチスクリーンを用いたコントロールは、シンプルで合理化された設定を特徴とし、住宅所有者がライフスタイルに基づいてユニットを簡単に操作およびカスタマイズできるようになります。Ecopilot｜空調の自動制御で効率を向上 Ecopilotは数年前に北米に導入され、すでにカナダのいくつかのプロジェクトで使用されています。このシステムは、スウェーデンのストックホルムにあるKTH王立工科大学の研究に基づいています。主要企業は依然としてそこに本社を置いています。Ecopilotは2001年2008年の8年間をかけて、建物の熱力学を冷暖房に利用するソフトウェアの開発に費やしました。 Ecopilotは10年以上前にヨーロッパで商用化され、現在では1,000以上の建物に設置されているという。これにはスウェーデン最大の不動産所有者25社のうち15社が含まれる。同社はノバスコシア州ハリファックスで北米事業を開始しました。2017年以来、カナダで16 件の設置を完了しました。設置には、小売店、住宅、学校など、さまざまな用途が含まれます。 開発者によると、基本的な設定は非常に簡単で、需要があればどこにでもEcopilotのシステムを設置できるそうです。導入の開始は分析から行われて、既存の空調システム、過去のエネルギー使用量、気象パターン、居住者の快適性やその他の気候ニーズなど、さまざまな要因が考慮されます。その後、電気技師によって物理デバイスが設置されます。Ecopilotは既存のビル管理システムに接続して、空調システムのエネルギー効率の継続的な分析を作成します。BASと連携して必要に応じてシステムを調整し、建物の換気、暖房、冷房システムの温度、圧力、流量を調整します。同社によると、設置は無料で行われるという。お客様は、投資収益率の期間中、年間のエネルギー節約量からEcopilotを回収します。 データを収集する他の製品と同様に、セキュリティに関する懸念があります。Ecopilotは BMSと同じネットワーク上にあるため、安全であると述べました。また、クラウドベースのシステムに移行することで、データのセキュリティがさらに向上すると期待されています。 米国では大規模商業ビルの多くに空きテナントがあり、それがコストを抑制するさらなる理由ともされています。最大の経費の一つである冷暖房費を25％削減しつつ、環境への貢献も期待されています。しかし、現時点では、コスト削減の方が大きな要素と捉えられることが多いです。