Layer.3 センシング・計測
人流・在室検知（AIカメラ・人感）
概要
AIカメラ、人感センサー、Wi-Fi・入退室ログなどで在室人数や位置を把握する。
仕組み
人感センサーは、赤外線などで人の有無を検知します。カメラの画像解析は、個人を識別せずに人数や位置だけを数える方式が一般的です。入退室の記録やWi-Fiの接続数は、新たにセンサーを置かずに建物全体の傾向をつかむ手段になります。
導入・検討のポイント
- 個人を特定しない仕組みと、利用者への説明・合意を先に整える
- 換気量や空調の先回り制御、空間の稼働率の分析に使える
- 精度と費用のバランスで手段を選ぶ
新築と既存での違い
新築
入退室管理や照明センサーなど、他の設備と兼用できるデータ源を設計段階で整理します。
既存
既存の入退室記録やWi-Fiのデータを活用し、センサーの追加を最小限にする方法があります。
実務者メモ
個人情報の扱いと設置合意が先。換気量・空調の先回り制御に効く。
この技術が使われている建物用途
建物事例
- 中小規模オフィスのZEB化改修（居ながら改修）日本（地方都市）・既存
- NTT都市開発 保有5ビルへのAI空調最適制御東京・名古屋・大阪・仙台・既存
- 竹中セントラルビルサウス（既存ビルのスマート化改修）東京都江東区・既存
- EDGE ElbSideドイツ・ハンブルク・新築
- The Edgeオランダ・アムステルダム・新築
- TAKANAWA GATEWAY CITY東京都港区・新築
- ビルOS「synapsmart」（東京ポートシティ竹芝の知見）東京都港区・新築