「AI制御」より、まず「AI分析」
制御より分析が効果的な理由
空調の省エネというと、「AIで自動制御する」というイメージを持たれがちです。
しかし実際には、
AIで直接制御するよりも、まずAIで分析し“損失の型”を潰すほうが、効果が出やすく、失敗しにくいケースが多くあります。
では、なぜ「制御」より「分析」が有効になりやすいのか
制御は安全側・責任が重く、リスクが先に立つ
空調は単なる設備制御ではありません。
▪️ 食品品質の維持
▪️ 温度上限・下限の遵守
▪️ クレームリスク
▪️ 機器・設備の保護
など、守るべき制約が非常に多い領域です。
AIでいきなり自動制御を行うと、省エネよりも先に「安全側に倒す設計」や「責任問題」が立ちやすく、結果として攻めた制御ができず、効果が出にくいことが少なくありません。
“何が起きているか”が分からないまま制御しても効かない
現場では、制御以前に
▪️ 冷気漏れ
▪️ 吹出・吸込の短絡
▪️ 空気の混合
▪️ 機器劣化（COP低下）
といった ロスの原因が残っていることがほとんどです。
この状態で制御設定を調整しても、無駄の構造そのものが残るため、省エネは頭打ちになります。 ➡️ だからこそ重要なのは、まず原因を特定し、止めることなのです。
制御をいじる前に、「何がロスを生んでいるのか」を潰すほうが、
確実で強い省エネにつながります。
分析は「再現性」を作れる
AI分析によって、
-
いつ
-
どこで
-
なぜロスが出るか
ロスが発生しているのかを明確にすると、その結果を
-
清掃
-
封止
-
風向変更
-
設定値の上げ下げ基準
といった 現場で再現できるルールに落とし込むことができます。
これは一時的な調整ではなく、利益として積み上がる改善に直結します。
サーモは「面のデータ」で、AI分析と相性がいい
サーモ画像は、
-
室外機内部
-
ショーケース周辺
-
吹出・吸込付近
などを “面”の温度データとして捉えられます。
このピクセル情報をAIで解析することで、
-
ロスが発生している場所
-
ロスの種類
を 一目で可視化できます。
ここは人の経験よりも、AIが圧倒的に得意とする領域です。
私たちが重視している考え方
私たちは、
AIで「いきなり制御する」ことを目的にしていません。
**AI＝分析（診断）**から、
1. サーモ画像＋温湿度＋電力ログから「ロス分類」を出す
2. 優先順位（費用対効果／リスク）を付ける
3. 対策（清掃・封止・気流改善・室外機周り改善・部材交換）を実行
4. 電力で効果検証（kWhで証明）
5. 必要なら最後に“限定的に”自動制御（安全な範囲で）
以上の順番、そしてその結果として
-
効果が分かりやすい
-
現場が納得できる
-
失敗しにくい