ソラコムは2024年7月11日、空調機器の温度設定制御に生成AIを活用する実証実験の結果を発表した。期間平均で47.92%の電力使用量を削減し、オフィス勤務者が申告した快適性は平均26.36%の改善が見られたという。実証実験は、ソラコムと松尾研究所の「IoT x GenAI Lab」プロジェクトと三菱電機が共同で、2024年1月15日～3月8日にかけて実施した。
ソラコムと松尾研究所が研究・推進するプロジェクト「IoT x GenAI Lab」と三菱電機は、空調機器の温度設定制御に生成AIを活用する実証実験を行った。
センサーデータに応じて動的に空調を制御することで、消費電力の削減と働く人の快適性の向上の効果を測った。三菱電機のDXイノベーションセンター（神奈川県横浜市）において2024年1月15日～3月8日に実施した。
図1：IoTと生成AIで空調機器を制御する実証実験の概要（出典：ソラコム） 空調の制御に汎用的な大規模言語モデル（LLM）を活用。センサーで計測したオフィス内の環境データなどに基にプロンプトを作成してLLMに指示し、空調機器に設定すべき温度を2時間に1回予測して算出。これを基に空調機器を制御すると、オフィス環境が動的に変化するので、センサーデータを再び生成AIに入力するという手法を用いた（図1）。
LLMに、米OpenAIの「GPT-4/4V」（gpt-4-1106-preview/gpt-4-1106-vision-preview）を採用。データの可視化に、米DataikuのAIモデル開発・運用プラットフォーム「Dataiku ver.12.1」を用いている。
実証実験の結果、電力消費量は、事前に測定したベースライン数値と比較して、期間平均で47.92％削減した。また、オフィス勤務者が申告した快適性についても、ベースラインと比較して平均26.36％の改善効果が得られた。実証実験で取得したデータは以下のとおり。
- センサーから得られた環境データ（1分毎/室内温度・湿度）
- 外部の天気情報から得られた環境データ（室外温度・湿度、日照度）
- 空調機器の設定温度
- 空調利用位置検知システムの情報（画像/室内の温度のヒートマップ、オフィス勤務者数、オフィス勤務者の位置・分布情報）
- 感性情報（オフィス勤務者からの快適性についての定期的なフィードバック）
ソラコムらは今後、好みの温度の場所を知らせて誘導するシステムの構築を目指すほか、電力使用量の大きなデータセンターや工場でも電気使用量の削減に貢献できるかを検証する。
