先行事例と効果で選ばれるAIカメラ活用による設備最適化
オフィスビル、研究施設、大規模空間など、さまざまな用途で導入が進行中。
正確な在室者データに基づく制御により、省エネと快適性の両立を実現しています。
在室者データ精度
推定精度 98％以上
AIカメラと3Dセンサーのそれぞれの強みを活かした推定により、緻密な設備制御に必要な精度の高い在室者データを提供します。
先行プロジェクト・事例
国内 20件以上
オフィスビルだけでなく、研究施設・教育施設・複合施設など、さまざまな建物で導入、設計が進んでいます。
省エネ効果
消費電力削減 30％以上
在室者数に応じた制御により、快適性を維持しながら、ムダな運転時間とピーク負荷を低減し、エネルギーコスト削減を支援します。
※数値は一例であり、建物条件・運用方法・導入構成などの条件により変動します。詳しくはお問い合わせください。
AIカメラと設備最適化のしくみ
最新のセンシング技術で得られた正確な在室者データを、空調・換気・照明などの設備に連携。
さまざまな空間で実際の人の使い方に合わせて、設備の運転を自動で最適化します。
システム概要
・AIカメラ・3Dセンサーで人の出入りや滞在状況を高精度に計測
・個人を識別しない形で在室者数を推定、プライバシーにも配慮
・在室者データをBEMSや制御システムへ各種プロトコルで自動連携
・ゾーンや時間帯別にきめ細かな制御、省エネと快適性を両立
導入メリット
在室者データを活用した設備最適化により、省エネ・快適性・運用効率・データ利活用など、さまざまな観点でビル運用を支援します。
ムダなエネルギーの削減
在室者数に応じて空調・換気・照明の負荷を制御し、過剰運転や無人時運転を抑制。 エネルギーコストとCO₂排出量の削減につながります。
人の使い方に合わせた制御
エリアごとの実際の利用状況に応じて制御を行うことで、暑すぎる・寒すぎるといった不満を抑え、 快適で安全な室内空気質（IAQ）を維持し、利用者の満足度向上に貢献します。
運用状況の「見える化」
これまで人手に頼っていた設備の監視や制御を自動化することで、人手不足を解消するとともに、 管理コストの削減とサービス品質の向上を両立させることが可能です。
「スマートビル」へ
データを活用して自律的に最適化する「スマートビル」へ。データに基づいた意思決定は、 将来の設備更新や改修、レイアウト変更など戦略的な経営判断を支援します。
先行プロジェクト・事例
進行中のプロジェクトや実際にご導入いただいた事例について一例をご紹介します。詳細な事例は資料にてご覧いただけます。
A.大規模展示・研究棟（2棟 延床面積 約10,000㎡）
＜課題＞
大規模空間であるため、照明・空調の一律運転では無駄が多い。施設リニューアルにおいてESG経営の観点からも環境配慮型設備を導入し、 利用者がそれを実感できるものにしたい。
＜対応＞
AIカメラによる在室者数に応じたゾーン別での照明・空調・換気制御を導入し、無人または少人数のエリアでは 負荷を自動的に低減する制御とした。さらに、来客と社員を識別してきめ細やかな運転パターンとした。
＜効果＞
来客と社員それぞれの立場において、必要な快適性を維持しながら、設備エネルギー消費量を大幅に削減。
B.新学部棟（エントランスロビー兼多目的ホール）
＜課題＞
講義の待合いやイベントなどで利用人数の急激な変動があることが想定されるが、2層吹き抜けの大空間のために 従来のCO₂濃度に応じた換気制御では人が混雑しても換気が十分機能しない可能性がある。
＜対応＞
AIカメラによる在室者数に応じた換気量を自動調整する制御ロジックを追加。 従来のCO₂濃度とのハイブリッドでの運転を実現。
＜効果＞
CO₂濃度＋在室者数で換気量制御を行うことで、CO₂濃度制御と近い省エネ効果を確保しながら、 感染確率の上昇を10%程度低減を期待できる。
C.屋内型大規模スタジアム
＜課題＞
巨大屋内空間であるため、換気の一律運転では空調の無駄が多い。利用者の人数に応じて制御したいが、 広範囲でのセンシングが必要となり、従来の人感・CO₂センサーでは対応ができない。
＜対応＞
天井に取り付けたネットワークカメラを旋回制御しながらスタジアム全体の映像をAIで解析。 空調制御ゾーン毎の滞在者数を推計し、それに応じた換気量を自動調整する制御ロジックを追加。
＜効果＞
従来のセンシング方法では難しかった巨大空間における換気量の最適制御を実現し、 空調エネルギー消費量の大幅削減が期待できる。
導入までの流れ
当社は高精度な「眼」となるセンシングとデータ出力に特化、設備システムとの連携は専門パートナーが担います。パートナーは汎用コントローラを用いて、BEMSや中央監視システムが要求する各種プロトコル（BACnet、Modbus等）に変換し、スムーズで確実なデータ連携を実現します。現状の課題整理から、センシング・制御の設計、導入後の運用支援まで。一貫した体制でご支援いたします。
①ヒアリング・現状把握
課題・ご要望・既存設備構成などを確認し、導入の目的や対象範囲を整理します。
②センシング・制御構成の検討
建物の用途や運用形態に合わせて、センシング方式や制御ロジック、連携インタフェースを設計します。
③導入・試運転
機器の設置・システム連携・試運転を実施し、実環境でのチューニングを行います。
④運用支援・改善
導入後の運転データをもとに、制御条件の見直しや運用改善のご提案を継続的に行います。
※設備設計者の方 : AIカメラ・3Dセンサーの配置計画や、特記仕様書・系統図への記載方法など、 設計・作図に関わる業務を支援します。BIMモデルへの対応も。
よくあるご質問
プライバシーや既存設備との連携など、よくいただくご質問の一部をご紹介します。
Q. カメラ映像は保存されますか？プライバシーが心配です。
A. 映像は在室者数の推定にのみ使用し、原則として保存しません。 個人を識別しない形で人数情報のみを利用するなど、プライバシーに配慮した構成を前提としています。
Q. 既存のBEMSや空調設備と連携できますか？
A. 既存システムとのインタフェース仕様を確認のうえ、信号連携（BACnet、Modbus等）やAPI連携（HTTP等）など、 建物ごとに最適な連携方法をご提案します。
Q. 新築だけでなく、既存ビルにも導入可能ですか？
A. 既存ビルへの後付け導入もご提案します。 既設設備の状況や配線条件を踏まえたうえで、実現可否を見極めて、最適な構成をご提案します。
Q. どの程度の効果が見込めますか？
A. 建物の特性や運用形態によって異なりますが、空調・照明の一律運転に比べ、利用者の状況が変動する場合に、 エネルギー削減効果や快適性の改善をご確認いただけるケースが多いです。
まずはお気軽にご相談ください
建物の用途や規模、既存設備の構成に応じて、最適なセンシング・制御のあり方は異なります。
導入の可否検討から概算試算、詳細なご提案まで、お客様の状況に合わせてご支援します。
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