人工知能、機械学習、アルゴリズムが施設・資産管理に与える影響

急速に進化する今日のテクノロジーの世界では、「人工知能」、「機械学習」、「アルゴリズム」などの用語がますます一般的になりつつあります。これらのコンセプトを取り巻く誇大宣伝には理由があります。専門家は、2035年までに AI によって収益性が 38% 大幅に向上し、経済に 14 兆ドル以上貢献する可能性があると予測しています。

しかし、AI と機械学習は従来のソフトウェアとどう違うのでしょうか?施設および資産管理に具体的にどのようなメリットがありますか?この記事では、これらの質問を検討し、これらのテクノロジーの広範囲にわたる影響について説明します。この探求を始める前に、まずこれらの基本的な用語を明確に理解しましょう。

アルゴリズム:アルゴリズムはコンピュータサイエンスの基礎です。これらは、データベース、セキュリティ、人工知能、グラフィックスなど、コンピュータ サイエンスのさまざまな分野の基礎となります。アルゴリズムとは、特定の問題を解決するための段階的な手順または一連のルールです。伝統的に、アルゴリズムは特定の問題を解決するためにコーディングされます。新しい問題が発生すると、それを解決するために新しいコードが記述され、展開されます。

人工知能 (AI): AI は、人間の知能をシミュレートできるマシンの作成に重点を置いた、コンピューター サイエンスの広範な分野です。人工知能は、機械が問題解決、意思決定、自然言語処理などのタスクを実行できるようにする幅広いテクノロジー、アルゴリズム、方法を網羅しています。

では、人工知能はどのようにしてこれらすべてを実現するのでしょうか?人工知能は、学習した入力とデータに基づいて動作を変更し、新しいアルゴリズムを作成できるアルゴリズムのセットです。人工知能の本質は「パターン認識」という考え方です。人工知能アルゴリズムは、大量のデータを処理し、データ内のパターンを識別し、そこから学習することができます。そして、将来同様のパターンに遭遇したときに、学習した内容を適用して意思決定や予測を行います。新しいデータに基づいて変化し、適応し、成長するこの能力は、「インテリジェンス」と呼ばれます。処理されるデータが増えるにつれて、システムは徐々に改善されます。

また、AI は、機械学習、ニューラル ネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理、コンピューター ビジョンなど、多くのサブ分野を包含する包括的な用語です。さまざまなアルゴリズムがさまざまな目的に合わせて設計されています。たとえば、決定木は、入力を特定のクラスまたはカテゴリに割り当てることを目的とする分類タスクでよく使用されるアルゴリズムです。サポート ベクター マシン (SVM) は、連続値の予測を伴う分類および回帰タスクに使用される別のアルゴリズムです。ニューラル ネットワーク、特にディープラーニング モデルは、データ内の複雑なパターンや関係を処理できる非常に汎用性の高いアルゴリズムです。

機械学習 (ML):機械学習は人工知能のサブセットです。非構造化データを処理できる一般的な人工知能とは異なり、機械学習アルゴリズムには構造化データを入力する必要があります。機械学習の例としては、銀行システムからの構造化データを使用したクレジットカード詐欺検出システムがあります。極めて強力な AI の例としては、予期せぬ障害にもかかわらず世界を移動できるロボットが挙げられます。

機械学習の本質は、パターンを認識し、データから洞察を抽出する能力にあります。統計的手法を使用して大規模なデータセットでモデルをトレーニングし、それらのモデルを適用して予測を行ったり、新しい未知のデータに対してアクションを実行したりします。機械学習アルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の 3 つのタイプに大別できます。

教師あり学習では、望ましい出力または結果がわかっているラベル付きデータでモデルをトレーニングします。モデルは入力データを正しい出力に関連付けることを学習し、新しい未知のデータに対して予測を行うことができるようになります。一方、教師なし学習はラベルのないデータを扱い、データ内のパターンや構造を発見することを目的としています。強化学習では、エージェントが環境と対話し、報酬とペナルティのシステムを通じて学習するようにトレーニングします。

AI、機械学習、アルゴリズムについて理解が深まったところで、資産管理と施設管理との関連性を探ってみましょう。

資産および施設の管理は、企業、組織、さらには都市にとって重要な機能です。建物、設備、インフラストラクチャなどの物理的資産の管理、運用、保守を行い、それらの最適なパフォーマンス、寿命、費用対効果を確保します。

従来、資産および施設管理では、メンテナンスの必要性を特定し、異常を検出し、パフォーマンスを最適化するために、手動のプロセスと定期的な検査に依存してきました。しかし、人工知能と機械学習の登場により、データ駆動型、予測型、プロアクティブなアプローチが導入され、この分野に革命が起こりました。

AI と機械学習のテクノロジーは、センサー、IoT デバイス、その他のソースから収集されたデータを活用して、資産や施設の状態、パフォーマンス、エネルギー使用量に関するリアルタイムの分析情報を提供します。機械学習アルゴリズムを使用してこのデータを分析することで、パターン、傾向、異常を特定し、予測メンテナンス、エネルギー最適化、意思決定の改善が可能になります。

具体的には、たとえば Phoenix Energy Technologies は、独自の CAA クローズドループ フレームワーク (Collect-Analyze-Act) を使用して、15 年以上にわたって顧客にスマート ビルディング IoT 分析ソリューションを提供してきました。つまり、AI によって既存のコア クローズド ループ機能を強化し、より優れた、より高速で、より動的な機能を実現し、自律的で適応性の高いクローズド ループ システムへと移行することが可能になります。

たとえば、機械学習アルゴリズムは履歴データから学習し、機器の故障やメンテナンスの必要性を事前に予測することができます。差し迫った問題を示す早期の警告サインやパターンを特定することで、資産管理者は予防的なメンテナンスをスケジュールし、コストのかかる障害を回避し、稼働時間を最大化できます。

AI を活用した分析では、センサーやスマート メーターからのリアルタイム データを分析することで、エネルギー消費を最適化することもできます。機械学習アルゴリズムは、エネルギー使用パターンを学習し、HVAC システムの最適化、照明スケジュールの調整、エネルギーを大量に消費する機器の特定など、エネルギー節約の機会を特定できます。これらの洞察を活用することで、企業はエネルギーコストを削減し、持続可能性を向上させ、環境目標を達成することができます。

さらに、AI は資産および施設管理におけるよりスマートな意思決定を促進します。 AI システムは、大量のデータを処理し、さまざまなシナリオをシミュレートすることで、資産の活用、スペース管理、長期計画を最適化するための推奨事項を提供できます。これにより、関係者はデータに基づいて意思決定を行い、効率を最大化し、コストを削減し、居住者の快適性を向上させることができます。

人工知能と機械学習が進歩するにつれて、自律型および適応型閉ループシステムのさらなる発展が期待できます。これらのシステムは、リアルタイム データ、人工知能アルゴリズム、制御メカニズムを活用して、人間の介入なしに資産と施設のパフォーマンスを継続的に監視、分析、最適化します。これにより、運用効率が向上し、ダウンタイムが短縮され、居住者のエクスペリエンスが向上することが期待されます。

要約すると、人工知能、機械学習、アルゴリズムは相互に関連していますが、コンピューターサイエンスの分野では異なる概念です。人工知能はインテリジェントなマシンを作成するというより広範な目標を包含しますが、機械学習はマシンがデータから学習できるようにするアルゴリズムに重点を置いています。一方、アルゴリズムは、データを処理して予測や決定を行うために使用される数学的モデルまたは技術です。

資産および施設管理の分野では、AI と機械学習が予測保守、エネルギー最適化、データに基づく意思決定を可能にし、従来のアプローチに革命をもたらしています。リアルタイム データと機械学習アルゴリズムを活用することで、企業はメンテナンスのニーズに積極的に対応し、エネルギー消費を最適化し、情報に基づいた意思決定を行って効率を最大化し、コストを削減できます。

Phoenix Energy Technologies のような企業が AI と機械学習を活用して既存のクローズドループ機能を強化し続けることで、資産管理と施設管理がさらに進歩し、より自律的で適応性の高いクローズドループ システムが実現すると期待しています。

資産および施設管理の将来が人工知能と機械学習と密接に結びついていることは否定できません。これらのテクノロジーを導入することで、運用効率が向上するだけでなく、よりスマートで持続可能かつ回復力のある建築環境への道が開かれます。