AIの最先端技術「強化学習」を用いて、ロボットなどが自ら状況を判断しタスクを遂行する（自律エージェント）ことを目指しています。空調の場合、設定温度やエネルギー削減目標、快適性指標などを共有することで、空調最適化をエージェントが進めてくれます。

自律エージェントが学習していく段階で、最初は試行錯誤が欠かせません。シミュレータ上で学習プログラムが試行錯誤を繰り返すことで学習し、良い制御モデルができます。その後、学習させたモデルを実際の建造物に適用します。

空調制御において強化学習を活用することには、多彩な入力データが活用できる、柔軟な目的指標が設定できる、データドリブンでパラメータ設定ができる、といったメリットがあります。