【空調コスト削減】AIで効率化！空調制御システムのメリット・事例・導入方法を解説

空調の最適化が必要とされる理由？

最近では、電気代の高騰やZEB（ゼロエネルギービル）の推進、働く環境の快適性が求められるようになってきました。
そのため、エネルギー消費量をなるべく減らして快適さも保つ「空調の最適化」が注目されています。

特に中小企業やビル管理者にとって、冷暖房のムダな運転を減らすことで数十万円〜数百万円規模のコスト削減も可能になります。

※ZEB（ネット・ゼロ・エネルギービル）に関する国の取り組み（国土交通省）

AI制御で実現できる“省エネ・快適性”の両立

従来の空調制御では、「快適さ」を優先すればムダなエネルギーがかかり、「省エネ」を重視すると不快に感じる場面も少なくありませんでした。
AIによる空調制御なら、センサーデータ（温度・湿度・人の動きなど）をリアルタイムで分析し、“今、この空間に最適な温度・風量”を自動で判断して制御します。

たとえば、会議室の利用人数が減れば風量を弱めたり、日射が強まったら冷房を強めたりと、細かく調整しながら快適性と電力コスト削減の両立を実現できます。

強化学習・模倣学習でできることとは？

AIによる空調制御では、「模倣学習」と「強化学習」2つの学習方法がよく使われます。

施設や工場でのリアルな改善事例

たとえばある物流倉庫では、日中と夜間の人の動きに応じて空調を自動制御することで、
電力使用量を約半数削減。
さらに、温度ムラを自動で検知・補正する仕組みによって、作業員の快適性も向上しました。

別の中型オフィスビルでは、既存の空調システムに後付けでAI制御を導入。
CO₂排出量の可視化と自動調整によるZEBレベル向上を実現しています。

導入前のチェックポイント｜予算・設備状況など

導入を成功させるためには、まず「現場の現状把握」が重要です。
以下のようなポイントを事前に確認しておくことで、スムーズな検討・導入が可能になります。

●予算感の把握：IoTデバイスやBEMSとの連携など、システム構築にかかる費用を見積もる。
●既存設備との連携可否：空調機器や既存の制御盤との接続性や、通信規格の確認。
●建物の構造・規模：センサーの配置や制御ポイント数を設計する上での基礎情報。
●運用体制の有無：担当者の有無や、導入後の社内運用体制についても検討。

また、スモールスタートでの試験導入を検討することで、リスクを抑えた形で効果を検証することも可能です。

よくあるつまずきポイント

①既存の空調設備と合わなかった
AI制御システムは、すでに設置されている空調機器との相性が重要です。
特に古い設備や独自仕様のシステムが使われている場合、連携に追加の開発や設定が必要になるケースもあります。

②導入後すぐに効果が出ると思っていた
AIは導入した瞬間に最大の効果を発揮するわけではありません。
データを蓄積しながら環境に適応していくため、成果が見えてくるまでには一定の期間が必要です。
効果検証には、運用条件を整えた上での中長期的な視点が求められます。

③社内に運用できる人材がいなかった
AI制御の仕組みや管理ツールに慣れるには、現場側の理解と教育が不可欠です。
導入時にマニュアル整備や運用レクチャーが不足していると、定着に時間がかかる原因になります。

失敗しないための対策ポイント

①現地調査と課題ヒアリングの徹底
建物の構造や空調設備の仕様、運用ルールなどを事前にしっかりと把握することで、最適な設計・導入プランを立てられます。
アラヤでは初期段階での丁寧なヒアリングを通じて、「導入しても使えない」状態を防ぎます。
②スモールスタート（1フロア・1棟での実証）
いきなり全館導入ではなく、小規模から始めて実証→調整→拡大の流れが成功のカギです。
効果や課題を見ながら柔軟に対応することで、無駄なコストや混乱を抑えられます。
③継続的な運用サポート体制の重要性
導入後も、運用支援やトラブル対応があることで安心して活用できます。
特にAIは環境変化に応じて調整が必要なため、ベンダーと連携してチューニングできる体制が重要です。