NTTデータ、キヤノンマーケティングジャパン（キヤノンMJ）、日立製作所（日立）は5月16日、NTTデータのAI空調最適化サービス「HUCAST」、キヤノンMJのネットワークカメラと映像解析ソフト「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」を活用した実証実験を実施し、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%削減できたことを発表した。

  • 実証スキーム

    実証スキーム

NTTデータは、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、今回の実証では、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、日立ビルシステム亀有総合センターのロビーにネットワークカメラを設置。キヤノンMJの解析ソフトウエア「Crowd People Counter」でデータ化した人流情報を、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外気温データと室内温度データと共に一元管理、AI空調最適化サービス「HUCAST」と連携して空調を制御し、快適性と省エネ効果について検証したという。

その結果、一定の設定温度で空調制御をしている既設ビルにおいて、AIを活用して空調をフィードフォワード制御することで、PMV-0.5〜+0.5という快適性を維持しつつ、エネルギー消費量を平均16%削減し、その有効性を確認したという。

この実証により、人流データをはじめとしたビル情報を一元管理し、AIを活用して空調をフィードフォワード制御することで、ビルにおける快適性と省エネを両立できたとしている。

三社は今回の実証結果を踏まえサービス化をめざすとともに、さらなる精度向上のために検証を続け、快適性の観点でオフィスにおけるウェルビーイングを向上させるとともに、ビルのエネルギー最適化を通じて社会全体のカーボンニュートラル達成を目指す計画だ。