株式会社メンテル（代表取締役：井上智樹、以下「メンテル」）は、富士工業株式会社様（以下「富士工業」）が保有する施設内の空き居室2部屋を実証室として活用し、サーキュレーター（循環ファン）と機械学習によるエアコン自動制御を組み合わせた、店舗環境の省エネルギー・快適性向上に関する実証実験を実施しました。本取り組みでは、コンビニエンスストアなどの小規模店舗を想定し、冷凍・冷蔵ケースとエアコンが混在する環境下でのサーキュレーター導入効果、および機械学習モデルによるエアコン制御の省エネ効果を、約3ヶ月にわたり定量的に検証しました。1．店舗の温度ムラと空調ロスという課題コンビニエンスストアなどの小規模店舗では、冷凍・冷蔵ケースとエアコンが同一空間に配置されるため、冷気と暖房が干渉し合い、空調効率が低下しやすいという課題があります。また、店舗内の温度ムラにより、快適性の確保と省エネルギーの両立が難しいことも現場の悩みとしてよく挙げられます。こうした課題に対し、サーキュレーターによる空気循環と、AIによるエアコンの最適制御を組み合わせることで、温度ムラの解消と消費電力の削減を同時に実現できるのではないか、という仮説のもと、本実証実験に取り組みました。２．富士工業様にて実施した取り組みについて今回の実証実験では、富士工業様が保有する施設内の空き居室2部屋を実証室A・Bとして使用し、それぞれにエアコン（暖房）・冷凍ケース・サーキュレーターを設置しました。冷凍ケースとエアコンの配置パターンを1週間ごとに変更しながら、コンビニ店舗での運用実態を再現する形で検証を行いました。2024年12月から2025年2月にかけて、以下の2つのフェーズに分けて実証を実施しました。◆12月実証：サーキュレーターの循環効果検証実証室Aにサーキュレーターを設置し、ファンの有無による温度ムラ・暖房効率への影響を比較しました。◆1〜2月実証：機械学習によるエアコン制御の省エネ効果検証機械学習モデルにより、室温が快適な範囲（20〜22℃）に収まりつつ消費電力が最小となるよう、エアコンの設定温度を自動制御しました。当初モデルと実測値の間にギャップが見られたため、2月には実測データをもとにモデルを補正し、追加検証を行いました。３．本検証の結果高さ別（0〜2.1m）の室内温度分布をヒートマップで確認したところ、サーキュレーターを導入した実証室では、導入していない実証室と比較して部屋全体の温度ムラが解消されていることが確認できました。また、機械学習によるエアコン制御では、ケースに応じて消費電力を3〜13％削減できることが分かりました。特に機械学習モデルを実測データで補正した後は、予測精度が向上し、より安定した省エネ効果が得られています。さらに、本実証結果をもとに、CFDシミュレーションによってコンビニ店舗モデルへの適用効果を試算したところ、サーキュレーター導入により暖房時の店舗スペース平均温度が約2℃改善し、エアコンの消費電力を約10％削減できるという結果が得られました。◆サーキュレーター設置により店舗スペースの平均温度が約2℃アップ、消費電力は約10%削減◆店舗内上部に溜まった熱溜まりを解消し、空調効率UP４．今後の見通し今後は、本実証で得られた知見をもとに、機械学習モデルの予測精度をさらに高めるとともに、冷房時における効果検証も進めてまいります。また、サーキュレーターとエアコンの制御を組み合わせた省エネ手法を、実際のコンビニ店舗など、より幅広い施設へ展開していくことを目指します。メンテルは、建物・店舗に蓄積されるデータを活用し、設備をよりスマートに運用することで、快適性と省エネルギーを両立した持続可能な施設運用に貢献してまいります。