簡易ロス診断 | 空調省エネ.com
AI Strategy Guide

空調省エネにおける
AI活用戦略

「AI制御」より、まず「AI分析」

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。

制御
Why Analysis First

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、リスクが先に立ちます。

空調は単なる設備制御ではありません。守るべき制約が非常に多い領域です。

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
クレーム
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。
Root Cause First

"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、制御以前にロスの原因が残っていることがほとんどです。

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。

ロスの原因イメージ
Key Point

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。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。

Reproducibility

分析は「再現性」を作れる

AI分析によって、いつ・どこで・なぜロスが出るかを明確にすると、現場で再現できるルールに落とし込めます。

AI分析で特定
ロスの発生パターン
いつ発生するか
どこで発生するか
なぜロスが出るか
現場ルールへ変換
再現できる改善策
清掃
封止
風向変更
設定値の上げ下げ基準
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。
Thermo × AI

サーモは「面のデータ」で、
AI分析と相性がいい

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。

サーモ画像は、次の箇所を"面"の温度データとして捉えられます。

室外機内部
ショーケース周辺
吹出・吸込付近

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。

サーモ画像のAI分析
HEEM 簡易ロス診断

3分でわかる
現場の空調ロス傾向

4つの質問に答えるだけで、あなたの現場に潜む可能性の高い空調ロスを6分類で仮判定します。登録・個人情報の入力は一切不要です。

所要時間 約3分 全4問・選択式 登録・入力不要 6分類で結果表示
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※簡易的な仮判定です。詳細は現場調査が必要です。

診断カテゴリ
6分類
設問数
全4問
所要時間
約3分
Next Step

まず分析から始めましょう

AIで制御する前に、現場で何が起きているかを把握する。
その一歩が、確実で再現性のある省エネにつながります。