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ユニバーサス・グローバル・バイス・プレジデント
2050年までに、私たちが住むことになる建物の約80％はすでに存在している。これらの建築物は、予測可能なスケジュールと安定した居住性の世界を想定して設計されている。
しかし、今日の現実は大きく異なっている。リモートワークやハイブリッドワーク、気候の変化、人間の行動の変化により、ビルはダイナミックで生きた生態系となり、刻々と変化している。
それに追いつくためには、それらを管理するシステムを静的なものからスマートなものへと進化させなければならない。しかも迅速に。
この変革は、特に東南アジアで急務となっている。急速な経済成長、気温の上昇、電力需要の増大により、エネルギー安全保障と持続可能性への懸念が高まっている。実際、この地域の商業ビルでは、冷房だけでエネルギー総使用量の最大60％を占めている。数十年前に設計された従来のHVAC（暖房、換気、空調）システムは、厳格なスケジュールで運転されているため、スペースを冷やしすぎたり、天候や稼働率が変化したときに適応できなかったりしている。
AIによるHVAC最適化の導入
人工知能は建築システムに新たな息吹を吹き込んでいる。
AIを活用したHVACネットワークは、変化に緩慢に反応するのではなく、予測し適応することで、エネルギー使用をリアルタイムで分単位で最適化する。
AIは、居住センサー、天候フィード、機器性能からのデータのライブストリームを分析することにより、需要を予測し、動的に冷房を微調整する。
実際の導入例では、15〜25％のエネルギー削減が見られ、二酸化炭素排出量と運用コストの両方が削減されている。
これはソフトウェアのパッチではない。ビルが自らのエネルギー管理に積極的に参加するというパラダイムシフトなのだ。
エージェント型AI：EnOS™によるコア革命
建物を、自律的に感知し、判断し、行動する、生きている思考体として想像してみてほしい。
この変革の中核となるのが、産業規模の脱炭素化のために構築された高性能AIoTオペレーティング・システムであるUnivers社のEnOS™ プラットフォームを搭載したAgentic AIである。
単に「コマンドを実行する」従来のオートメーションとは異なり、エージェントAIは、冷房負荷のバランス、天気予報、稼働率の急上昇、システムの消耗など、何千ものデータポイントにわたって多変数の最適化を実行する。
冷凍機、ポンプ、エア・ハンドラー、室温など、建物のあらゆるデータがEnOS™の機械学習エンジンに送り込まれる。
ここでは、長年の運用経験に基づいて訓練された予測モデルが、非効率性が表面化する前に診断し、新たなリスクを予測し、自律的に是正措置を開始する。
そして、システムを稼働させればさせるほど、より賢くなり、絶えず学習し、適応し、意思決定アルゴリズムを洗練させていく。
実際の結果
東南アジアを代表する国際空港がその証拠だ。
ユニヴァースのAIを活用したHVAC最適化を導入することで、同空港は年間約50万米ドルの節約を達成し、HVACエネルギー消費量を10％削減した。
同様に、ある大手施設管理プロバイダーは、AIによる効率化によって本社のエネルギーコストを5％削減した。
重要なのは、これらのアップグレードは高価なハードウェアの交換を必要としなかったことだ。
UniversのAIプラットフォームは、既存のビル管理システム（BMS）上にシームレスにレイヤー化され、継続的な運用を中断することなく、迅速な展開と即時リターンを実現します。
未来はインテリジェントで持続可能、そして生きている
未来のビルはスマートなだけではない。
環境や居住者と調和し、感じ、考え、行動する。
世界中の都市がネット・ゼロ目標や送電網の回復力を追い求めるなか、AIを活用した空調システムは、排出量の削減、運用コストの削減、インフラの将来性確保といった面で、不可欠な味方となるだろう。
