人工知能（AI）が商業ビルのアプリケーションで成功を収める

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今日、ビッグデータやモノのインターネットなどのテクノロジーが広く応用されるようになり、施設管理では建物の運営全体に人工知能を実装することのメリットをますます認識するようになっています。

商業建設における AI に関する誇大宣伝は衰え始めている。施設管理者は、マーケティングメッセージをそのまま受け入れて良い結果を期待する必要がなくなりました。今では、人工知能 (AI) が普及しつつある実際の導入事例やユースケースを挙げることができます。

たとえば、英国とアイルランドの 10 の商業ビルでは、BrainBox AI の AI 駆動型ソリューション¹ が導入されています。最近発表されたこれらの展開は、100 万平方フィートを超えるスペースをカバーします。 BrainBox AI ソリューションは、AI を使用して建物の熱負荷を予測し、HVAC システムがリアルタイムで自律的に動作して効率性を高めることを可能にします。このソリューションにより、全体的なエネルギーコストが削減され、建物の二酸化炭素排出量が削減され、居住者の快適性が 2 桁の割合で向上すると期待されています。

人工知能（AI）

AI を導入する上で重要なステップは、関連する資産を定量化することです。利用可能で使用されている HVAC 制御、センサー、リレー、および通信デバイスの数と種類を決定します。

Madison International Realty は、AI 導入のもう一つの例です。このプライベートエクイティ不動産会社は、ニューヨーク市のアトランティック・ヤード・ショッピングモールのマディソン再開発プロジェクトでテクノロジープロバイダーのカーボン・ライトハウスと提携した。 Carbon Lighthouse CLUES AI プラットフォームは、ショッピングモール内の HVAC および照明システムにおけるエネルギーの無駄を計算し、省エネ対策を実施できます。ショッピングモールの省エネ効果と隣接するアトランティックセンターの省エネ効果を組み合わせることで、二酸化炭素排出量を7,000トン以上削減できると期待されている。

Alphabet の Sidewalk Labs も Mesa と呼ばれるソリューションを発表し、この競争に参入した。 AI を活用した Mesa ソリューションは、古くて小規模な商業ビルを対象としており、エネルギー コストを最大 20% 削減することを目標としています。 Sidewalk Labs 社は、ニューヨーク市内の非公開のオフィスビル 2 棟ですでに Mesa² を試験運用していると述べています。さらに、持続可能性と手頃な価格の課題に対処するために設計された製品を発売する前に、他の商業地主やテナントと協力する予定です。

ただし、ある程度の注意が必要になる場合があります。 2020年5月、サイドウォーク・ラボは、COVID-19による前例のない経済的不確実性を理由に、トロントのキーサイド地区にスマートコミュニティを開発するという物議を醸した取り組みを断念した。しかし、キーサイド計画は、プライバシーや個人データの取り扱いについて深刻な疑問を表明した著名なコンサルタントやその他の人々からの懸念にも直面している。

人工知能の継続的な成長

Sidewalk Labs の論争にもかかわらず、商業ビル向け AI の勢いは高まり続けています。新しい現象のように思えるかもしれないが、AIの使用はパンデミックより数年前から始まっている。たとえば、2015年にスペインの大手銀行BBVAは、マドリッド本社を最初からエネルギー効率の高いものに設計し、施設の状態、環境条件、人の存在に関するデータを収集するために5万個のセンサーを設置しました。施設管理者は当時、すべてのデータが AI ソリューションに役立つだろうと回想していましたが、その通りでした。

BBVA本社の施設管理者は、問題を検出して診断し、修正して効率を向上できるAIベースのソフトウェアを開発しました。また、100以上の節約対策を実施し、施設開設以来、本社のエネルギー消費量を12～15％削減することができました。

AIに対する疑問

ケーススタディや過去の導入例があるにもかかわらず、多くの建物所有者や施設管理者は AI の使用に対して依然として懐疑的です。 AI などの新しいテクノロジーに移行するとコストが増加し、多くの人々は結果に懐疑的であり、ROI について確信が持てません。この文脈で認識を変えるべきなのは、さまざまなタイプの建物でプラスの ROI を示す再現可能なケース スタディの数が増えていることです。現在、AI は振るだけで使える魔法のデジタル杖ではないことに多くの人が気づいています。むしろ、これはかなりありふれた問題を解決するための便利なツールです。

建物の主要関係者もテクノロジーに反対しているわけではない。むしろ、より実用的で組織的です。彼らが活用できるのは、まず AI をよりスマートな施設への道のりの一部として考える AI 導入戦略です。 Guidehouse Insights では、次の手順に従うことをお勧めします。

AI ツールで解決できる可能性のある問題点または問題を選択します。一度に複数の問題に取り組むのではなく、小さなことから始めて、そこから構築してください。

関連資産を定量化します。利用可能な HVAC 制御、センサー、リレー、通信デバイスの数と種類を知ることが、AI ソリューションを有効にするために必要な追加ハードウェアを決定するための出発点になります。

財務マネージャーと施設マネージャーに包括的なコスト評価を実施してもらいます。 AI プロジェクトを進めるということは、多くの場合、接続された IoT タイプのデバイス、ソフトウェア、およびサービスに資金を費やすことを意味します。

上記の手順を完了したら、AI を活用したプロジェクトをデプロイします。次に、主要な ROI メトリックを使用して影響を測定します。プロセスの進行に合わせてコースを修正します。

これらの手順だけでは AI の成功は保証されませんが、いくつかの落とし穴や不確実性があることを承知の上で AI の可能性を最大限に活用する方法を検討する施設管理者にとってのガイドとなります。関係者は、AI などのテクノロジーはよりスマートな建物への一般的な傾向の一部であり、情報が取り残されることはないということを念頭に置く必要があります。人工知能は建物にさらなる価値と良い結果をもたらすことができます。