ビルメンテナンスのAI化で省エネを実現する方法！ビルOSの役割も解説

こういった疑問を解決する記事です。

竹中工務店で設備設計におけるBIMや環境シミュレーションの活用を推進した後に、AIベンチャーGRIDで主にスマートシティ関連PJのPMとして提案から開発まで一気通貫で担当。2023年より株式会社メンテルを経営しています。

ビルメンテナンスにAIを活用すると、設備異常の早期発見や予兆保全、空調設備の最適制御などが可能です。一方で、AIを導入するだけでは十分な効果を得られないケースもあります。

AI活用による省エネや設備管理の効率化を検討している方は、本記事を参考にビルOSの役割や導入のポイントを確認してみてください。

メンテルでは、AIによる熱負荷予測をもとに、空調・熱源設備の運転を最適化する「空調熱源制御最適化」を提供しています。省エネ効果や導入イメージを知りたい方は、以下よりサービス資料をご確認ください。

ビルメンテナンスにAIを活用する必要性

オフィスビルや商業施設では、人手不足やエネルギーコストの高騰を背景に、設備管理にAIを活用することへの注目が高まっています。

AIを活用すると、温度や湿度、電力使用量、設備の運転状況といったデータを効率的に分析できるため、異常の早期発見や設備運用の高度化を進めやすくなります。

また、設備の稼働状況や建物の利用状況に応じて運転を最適化することで、エネルギー使用量の削減にもつながるでしょう。

このように、AIは設備管理業務のDX化と省エネ化を実現する技術として期待されています。

ビルメンテナンスのAI化で実現できること

ビルメンテナンスのAI化で実現できることは、次の3つです。

設備異常を早期に発見できる

AIを活用すると、空調設備や熱源設備に設置されたセンサーから取得した温度や圧力、流量、電力使用量などのデータをAIがリアルタイムで分析し、故障につながる異常な動作や性能低下の兆候を早期に検知できます。

空調機の消費電力が急激に増加したり、熱源設備の運転データに異常な変化が発生したりした場合など、人の目では見落としやすい異常も早期に把握できるでしょう。

設備異常を早期に発見できれば、突然の設備停止や故障による影響を抑え、安定した運用につながります。

予兆保全によってメンテナンスを最適化できる

ビルメンテナンスのAI化により、設備の状態に応じた計画的なメンテナンスを実施しやすくなります。

従来の設備管理では、目視確認や定期点検を中心に設備の状態を把握することが一般的でした。

一方、AIを活用した予兆保全では、温度や圧力、振動、電力使用量などの設備データを継続的に分析し、将来的な故障リスクや性能低下の傾向を予測できます。

そのため、設備が故障する前に点検や部品交換を行いやすくなり、設備の寿命延長やメンテナンスコストの削減につながります。

AIによる省エネ運転が可能になる

AIを活用すると、建物の利用状況や外気温、設備の運転データなどを分析し、空調設備や熱源設備の運転を最適化できます。

利用者が少ない時間帯は運転を抑えたり、気象条件に応じて空調の出力を調整したりすると、無駄なエネルギー消費を抑えることが可能です。

その結果、室内の快適性を維持しながらエネルギー使用量を削減できるため、電気料金などの運用コスト低減や脱炭素への取り組みを進めやすくなります。

AIを活用した空調制御の仕組みは「空調最適化とは？AIを用いた省エネの手法と従来の空調制御との違いを解説」をご覧ください。

ビルメンテナンスのAI化にはビルOSが重要

ビルメンテナンスでAIを活用するには、設備データを統合・連携できる「ビルOS」の導入が重要です。

AIは設備データを分析して異常検知や予兆保全、省エネ制御などを行います。しかし、設備ごとにデータが個別のシステムに紐付いている状態では、建物全体を最適化するための分析や制御が難しくなる場合があります。

ビルOSは、空調や照明など建物内の設備データを一元管理するデータ連携基盤です。

設備データを一元管理することで、AIが建物全体の状況を把握しやすくなり、設備運用の効率化や省エネにつながります。

ビルOSの詳細は「ビルOSとは？スマートビル管理を効率化する最新技術を解説」で解説しているので、AI化を検討している方はお読みください。

ビルメンテナンスのAI化を成功させるポイント

ビルメンテナンスのAI化を成功させるポイントは、次の3つです。

事前にポイントを理解しておくと、導入後のミスマッチを防ぎ、自社に適したAI活用を進めやすくなるでしょう。

解決したい課題を明確にする

ビルメンテナンスのAI化を成功させるには、解決したい課題を明確にすることが重要です。

AIはさまざまな用途で活用できますが、目的が曖昧なまま導入すると、期待した効果を得られなかったり、導入コストに見合う成果が得られなかったりする可能性があります。

たとえば、次のような課題解決を目指して、AIを活用する企業が増えています。

課題によって適したAI活用の方法は異なります。たとえば、省エネを目的とする場合は空調や熱源設備の最適制御、設備故障の防止を目的とする場合は異常検知や予兆保全が有効です。

そのため、自社の設備管理における課題を整理したうえで導入目的を明確にすると、より効果的なAI活用につなげられるでしょう。

スモールスタートで効果を検証する

ビルメンテナンスのAI化を進める際は、対象設備を絞って導入し、効果を検証しながら段階的に進めましょう。

すべての設備に一斉導入すると、想定した効果が得られなかった場合のコストや運用負荷が大きくなります。

まずは空調設備や熱源設備など、エネルギー使用量が大きく効果を測定しやすい設備から導入することがおすすめです。

検証結果をもとに段階的に導入範囲を広げると、リスクを抑えながら本格導入につなげられるでしょう。

ビルOSを活用して設備データを一元管理する

ビルOSを活用して設備データを一元管理すると、AIの導入効果が高まります。

空調や熱源設備、照明設備などのデータが個別のシステムに紐付いている状態では、AIによる分析や建物全体の最適化が難しくなる場合があります。

ビルOSを活用して空調や熱源設備などのデータを集約すれば、建物全体の状況を把握することが可能です。

その結果、AIによる異常検知や予兆保全、省エネ制御の精度向上につながり、設備管理の効率化やエネルギーコストの削減を実現しやすくなります。

メンテルでは、AIを活用して空調・熱源設備の運転を最適化し、省エネと快適性の両立を実現する支援をしています。設備運用の改善や省エネへの取り組みを検討している方は、以下のサービス資料をご確認ください。

ビルメンテナンスのAI化に関するよくある質問

ビルメンテナンスのAI化に関するよくある質問をまとめました。

既存設備でもAIを活用できますか？

センサーの追加や設備データの連携によって、既存設備でもAIを活用できるケースがあります。ビルOSを導入すれば、異なるメーカーや新旧の設備が混在する環境でもデータを集約しやすくなり、大規模な設備更新を行わずにAI活用を進めることが可能です。

AIによる省エネ効果はどのくらい期待できますか？

AIを活用した空調設備の最適運転により、15〜25％程度の省エネ効果が報告されている事例があります。AIは設備データを活用して無駄な運転を抑え、省エネを実現できる点が特徴です。ただし、実際の効果は建物の規模や導入されている設備の状況によって変動するため、導入前にシミュレーションを実施し、自社で期待できる効果を確認しましょう。

まとめ

ビルメンテナンスのAI化は、人手不足への対応や省エネの推進、設備管理の効率化を実現する有効な手段です。

AIを活用すると、設備異常の早期発見や予兆保全によるメンテナンスの最適化が可能となり、設備の安定稼働や寿命延長につながります。

「ビルの管理業務のAI化を進めたい」「設備管理のDX化や省エネに取り組みたい」と検討している方は、ぜひ以下よりサービス資料をご確認ください。