株式会社メンテル（以下「メンテル」）は、株式会社竹中工務店様向けに、ウェルネス空調制御検証業務を実施しました。Ph.1では、省エネルギーとウェルネスを両立する空調の最適化ロジックを開発し、その導入効果を推計しました。Ph.2では、開発したロジックを実機システムへ実装し、動作確認に取り組みました。1．省エネとウェルネスの両立を目指した空調制御本取り組みは、省エネルギーだけでなく、快適性と知的生産性を含む「ウェルネス」にも配慮した空調制御の実現を目指して行われました。メンテルは、既存デバイスから収集されるデータを用いて、制御の指示値を出力するロジックを開発。ロジックは最適な設定温度を求め、空調コントローラへ渡す制御値として出力しました。2．最適な設定温度を求めるロジックの仕組みロジックは、設定温度を探索変数として、「消費電力量」と「ウェルネス指数」を含む評価関数が最適となる制御値を出力します。設定温度は20〜28℃の範囲を0.5℃刻みで想定し、最適な評価値を返す温度を制御値とします。最適設定温度は1時間ごとに算出します。ウェルネス指数は、快適性指数と知的生産性を両立させた指数です。快適性指数はPMVから求める満足者率（100−PPD％）で、知的生産性は時間帯ごとの執務者の生産性指数を表す近似式（竹中工務店様開発）で計算します。知的生産性を考慮する時間帯は両者の重みを1：1とし、考慮しない時間帯は快適性指数のみを用います。省エネとウェルネスの重みは5段階で設定でき、コアタイムと残業時にそれぞれ異なる重み係数を設けられます。重みに応じた最適な設定温度を採用して空調を運転する仕組みです。消費電力量は、決定木ベースのアルゴリズムによる予測モデルで推定しました。３．予測モデルの精度検証消費電力量の予測モデルは、4階・5階の東西、計4系統を対象に検証しました。全体データの70％を学習用、30％をテスト用にランダムで選び、テストデータの予測値と同時刻の実測値を比較しています。4階西系統の誤差はMAEが0.68kWh、RMSEが1.28kWhでした。他の系統のMAEは、4階東が0.654kWh、5階西が0.762kWh、5階東が0.619kWhでした。月別の平均値は、実測値と予測値が夏期を除いて概ね一致しています。４．導入効果の推計2021年4月〜2023年3月のデータで学習し、2023年4月〜2024年3月の1年間を対象に、最適化の結果を推計しました。設定温度を固定したケースを「ベンチマーク」、実測データから予測モデルで予測した結果を「実績ベース予測」として、重み係数を変えた3つのケースと比較しています。ウェルネス指数は、平日コアタイム（8:00〜18:00）の値です。◆評価結果（カッコ内はベンチマーク比）・ベンチマーク：消費電力量 6,468kWh/年、ウェルネス指数 0.83・実績ベース予測：消費電力量 7,112kWh/年（+10.0％）、ウェルネス指数 0.76（−7.9％）・Case1（ウェルネス重視）：消費電力量 6,281kWh/年（−2.9％）、ウェルネス指数 0.90（+8.4％）・Case2（バランス運転）：消費電力量 5,306kWh/年（−18.0％）、ウェルネス指数 0.89（+8.0％）・Case3（省エネ重視）：消費電力量 4,909kWh/年（−24.1％）、ウェルネス指数 0.88（+7.6％）ウェルネス重視のCase1でも、消費電力量はベンチマークより少なく、ウェルネス指数は高くなりました。省エネ重視のCase3では、消費電力量はベンチマーク比で24.1％少なく、ウェルネス指数も0.88とベンチマークを上回っています。重みの置き方によって、省エネとウェルネスのバランスを選べることが確認できました。なお、この結果は予測モデルによる推計であり、実際の運用で得られた数値ではありません。5．Ph.2：開発したロジックを実機システムへ実装Ph.2では、Ph.1で開発したロジックを実装環境にインストールし、データ連携と動作確認を行いました。対応範囲は、ロジックの実行から結果を返すまでです。主な改造内容は次のとおりです。◆主な改造内容・データ取得：DBへアクセスし、必要な期間のデータを1時間単位でまとめて取得できるようにしました。・前処理：直近3時間分のデータを取得し、モデル学習用には3年分のデータを維持します。・運転計画の出力：3時間ごと（1:00、4:00、7:00、10:00、13:00、16:00、19:00、22:00）に出力します。・ケース出力：Case1〜5の重み係数に対応し、重み係数は「マスタデータ.xlsx」のケース別シートから読み取ります。・エラー対応：エラー発生時にログを保存し、停電やシャットダウン後は自動で立ち上がります。2025年8月25日〜29日の1週間は、4階・5階の東西4系統で実行結果を確認しました。6．今後の展望メンテルは、本取り組みで得られた知見を活かし、省エネルギーとウェルネスの両立に向けた空調制御の高度化に取り組んでまいります。建物に蓄積されるデータを活用して設備をよりスマートに運用することで、快適で、環境にもやさしい施設運用に貢献してまいります。