キヤノンMJなど3社　AIを活用した空調最適化でビルの快適性と省エネの両立を実証

NTTデータ／キヤノンマーケティングジャパン／日立製作所　2024年5月16日発表

　NTTデータ、キヤノンマーケティングジャパン(キヤノンMJ)と日立製作所(日立)は、AIを活用した空調最適化により、ビルの快適性と省エネの両立をめざし、NTTデータのAI空調最適化サービス「HUCAST」、キヤノンMJが提供するネットワークカメラと映像解析ソフトウエア「Crowd People Counter」を組み合わせた人流解析ソリューション、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai(ビルミライ)」を活用した実証実験を実施したと、5月16日に発表した。本実証は、3月22日から29日の期間、日立のグループ会社である日立ビルシステムの亀有総合センター(東京都足立区)で行い、その結果、快適性を維持しつつ空調関連のエネルギー消費量を平均16%削減できた。

　オフィスビルなどにおける空調の制御は、センサーで現在の室温を測定し、その値を目標値と比較して空調機器を制御し、少しずつ現在の状態を目標に近づける「フィードバック制御(後追い制御)」が一般的である。しかし、設定温度に達するまでに時間がかかってしまうため、過剰冷房／暖房になりやすいという課題がある。また、設定温度は季節によって固定であることが一般的のため、日・時間帯によって適切な設定温度になっておらず、エネルギー消費量が増加する原因となる。
　NTTデータでは、AIの予測を基に室内環境を再現し、快適性(PMV評価)と消費エネルギー量を考慮した空調運転を実現する「フィードフォワード制御(先回り制御)」で、快適性を保ちつつ消費エネルギーを削減できるAI空調最適化サービス「HUCAST」を開発、提供している。HUCASTは、各ビル管理システムとの連携を進めており、本実証では、日立、キヤノンMJの技術を活用したスキームにより検証を行った。具体的には、キヤノンMJが提供するネットワークカメラと映像解析ソフトウエア「Crowd People Counter」を組み合わせた人流解析ソリューションを用いて、カメラ映像から人流情報をデータ化し、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai」のプラットフォーム上で人流データと、外気温データ、室内温度データを一元管理し、「HUCAST」と連携させて空調を制御する実証実験を行い、快適性と省エネ効果について検証した。