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データ

計測、人流、分析、予測、デジタルツイン

取り組み

既存ビルの空調を設備更新なしで自動最適化する

設備更新は投資が重く時期も限られる。運用担当者が不足し、設定は竣工時のまま放置されがち。

室内環境センサー × 人流・在室検知 × エッジゲートウェイ・後付けIoT × クラウド接続・API公開 × 負荷・需要予測 × 空調の自動最適制御

既存設備エネルギーデータ

デジタルツインで建物を計画・運用する

設計時のモデルと運用データが分断され、改修計画や制御の検討に使われていない。

デジタルツイン × ビルOS × 異常検知・故障診断 × 建物エネルギーシミュレーション

新築既存データビルOS環境

新築ビルのデータ連携要件をビルOS前提で定義する

竣工後に中央監視からデータが取り出せない、特定ベンダーに縛られて機能を追加できない。

BACnet・オープンプロトコル連携 × クラウド接続・API公開 × セマンティックデータモデル × ビルOS × 異常検知・故障診断 × 空調の自動最適制御

新築ビルOSデータ

設備の予知保全と遠隔監視

突発故障による停止とテナントクレーム、保全人材の不足。公開事例が少なく導入判断の材料が乏しい。

設備状態計測 × エッジゲートウェイ・後付けIoT × クラウド接続・API公開 × 異常検知・故障診断

既存設備データ

設計値と運用実績の乖離を埋める

ZEBとして設計しても、運用で設計どおりの性能が出ないことが多い。原因が分からないまま放置される。

電力・熱量計測 × 室内環境センサー × エネルギー分析・ベンチマーキング × 空調の自動最適制御 × 建物エネルギーシミュレーション

新築既存環境設備データ

在室・人流データでワークプレイスを最適化する

出社率の変動で空間と設備の使われ方が読めない。テナントへの付加価値を示しにくい。

高効率照明・照明制御 × 人流・在室検知 × 室内環境センサー × ビルOS × デジタルツイン

新築既存データビルOS

都市OSで既成市街地をエリアマネジメントする

既存ビル群はオーナーも設備もばらばらで、エリア全体の最適化や防災対応がしにくい。

人流・在室検知 × 都市OS・エリアデータ連携基盤 × デジタルツイン

既存データビルOS

地域冷暖房とデジタル基盤で街区のエネルギーを最適化する

建物単体の省エネには上限がある。街区内で建物ごとに熱源を持つと規模の効率が出ない。

都市OS・エリアデータ連携基盤 × デジタルツイン × 負荷・需要予測 × 地域冷暖房・熱ネットワーク × 太陽光・蓄電池

新築エネルギーデータビルOS

技術

Layer.3室内環境センサー（温湿度・CO2・照度）Layer.3人流・在室検知（AIカメラ・人感）Layer.3電力・熱量計測 Layer.3設備状態計測（振動・電流・圧力）Layer.4エッジゲートウェイ・後付けIoT Layer.4BACnet・オープンプロトコル連携 Layer.4クラウド接続・API公開 Layer.5都市OS・エリアデータ連携基盤 Layer.5ビルOS（建物データ連携基盤）Layer.5デジタルツイン Layer.5セマンティックデータモデル（Brick・Haystack・223P）Layer.6エネルギー分析・ベンチマーキング Layer.6負荷・需要予測 Layer.6異常検知・故障診断（FDD）

事例

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