2023/5/8

大田区民ホール・アプリコ 施設内（展示室・小ホール・大ホール）の換気状況調査結果
慶應義塾大学理工学部応用化学科 教授 奥田知明
調査概要
2023 年 4 月 18, 20 日に大田区民ホール・アプリコ施設内（展示室・小ホール・大ホール）の換気状況の調査を行った。具体的には、CO2 とスモーク粒子（大ホールのみ）をトレーサーとして同時に用いて、それぞれの濃度の減衰から換気速度の推定を行った。
今回の実験の限界（問題点）
施設内は空間的に非常に広いため、CO2 やスモーク粒子は空間的に不均一である可能性がある。測定装置数も限られているため、全ての空間内のトレーサーの挙動を追跡できているわけではない。また今回は CO2 濃度および粒子数濃度・温度・湿度以外の諸条件（空調吹出口や吸込口における実風量など）の測定は行っていない。加えて、対象空間の気積は CAD データからの概算値であり実測値ではない。
調査結果（アプリコ・展示室）(a) 換気設備
概算気積(CAD 拾い) 1,103 m3

空調風量 17,100 m3/h

（外気量 8,000 m3/h）

理論換気回数 15.5 回/h（外気のみ考慮 7.3 回/h）(b) 実験装置
・CO2 濃度計（T&D, TR-76Ui）

・CO2 センサ：NDIR（非分散型赤外線吸収法）

・温度センサ：サーミスタ（測温抵抗体） ・湿度センサ：高分子膜抵抗式(c) 実験結果
この調査では、サーキュレーターを稼働させた状態の空間においてペレット状ドライアイス約 15 kgを用いてトレーサーとなる CO2 を発生させ、一定時間待機して空間内のトレーサー濃度を安定させた後に換気設備を稼働させ、トレーサー濃度の減衰から換気速度の推定を行った (Fig. 1)。計測装置を設置した 7 箇所における CO2 濃度の減衰を指数関数近似した定数（＝局所換気回数［回／時間］）を計算したところ、4.66～4.98 回／時間となった (Fig. 2)。これは外気導入量を考慮した換気設備から計算される
理論換気回数 7.25 回／時間の約 70%の数値であった。また、計測位置による局所換気回数の違いはほぼ見られなかった。実測された換気回数の平均値 4.83 回／時間 を想定し、展示室内人数に定員（400人）を入力して CO2 濃度による換気状態シミュレーション（オリジナルは日本産業衛生学会産業衛生技術部会「換気シミュレーター」1））を実施した結果、イベント開始後約 1 時間経過した定常状態の CO2
濃度は約 1,750 ppm となることが推定された (Fig. 3)。これは、建築物における衛生的環境の確保に関する法律（ビル管理法）や労働安全衛生法の基準である 1,000 ppm や、学校保健安全法に基づく学校環境衛生基準である 1,500 ppm を上回っているものの、これまでに発生した新型コロナウイルス感染症の1いわゆるクラスター感染事例の多くが CO2 濃度 4,000 ppm を超えるような空間で頻発していること 2)3)
や、実際の空間利用環境において CO2 濃度を測定することで必要に応じた対策を実施可能なこと 2-4)から、今後は現状のまま通常通りの施設の稼働を続けながら継続的な入場人数と CO2 濃度の記録を取り、実際のデータに基づいた換気対策を実施することが望ましいと考えられる。

Fig. 1 アプリコ展示室における換気状況調査の様子（2023/4/18 実施）
局所換気回数（回 / h）
6,000
ΔCO2

機器No.
Fit 1

Fit 2

1234567

ΔCO2 [ppm]

5,000
y = 7497.6e-0.532x
R² = 0.9897

4,000
3,000
2,000

y = 792695e-4.869x
R² = 0.9902

1,000

平均値
標準偏差
設備値
能力比

00.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

Elapsed Time [h]

空調OFF
0.54
0.52
0.47
0.36
0.53
0.50
0.53
0.49
0.06
-空調ON
4.93
4.66
4.76
4.70
4.98
4.92
4.874.830.12
7.2567%

Fig. 2 アプリコ展示室調査時の CO2 濃度推移データと局所換気回数※数値や考え方の原典は、日本産業衛生学会(2020) 「換気シミュレーター ver 1.0」1747 ppm
46000 ppm
400 ppm
7.17600 m3/h
1.0 4.83 回/h
400 人
5328.8 m3/h
0.39 m3/hh1103.3 m3
13.3 m3/人

室内CO2濃度
呼気中CO2濃度
外気中CO2濃度
CO2発生量（在室者合計）
k 説明
平均活動量係数
1 平時
換気回数
2 発言の多い会議
全在室者数
換気量
3 ラジオ体操
１人当たりの呼気量
5 スポーツ一般
経過時間
部屋の容積
１人当たりの換気量

CO2 Concentration Simulator
CO2 Concentration [ppm]

CCeCo
Gkmn
QRt
VQ/n

2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
2000060120180
Elapsed Time [min]

240

ここに入力
CO2の目安：1,000 ppm（ビル管理法、労働安全衛生法）、1,500 ppm（学校保健法）
Q/n の目安： 20 m3/h（建築基準法）、30 m3/h（空気調和・衛生工学会規格）

大田区民ホール・アプリコ展示室に400人（定員の100%）

Fig. 3 アプリコ展示室の換気回数実測値を用いた換気状態推定結果
2300

調査結果（アプリコ・小ホール）(a) 換気設備
概算気積(CAD 拾い) 1,007 m3

空調風量 14,600 m3/h

（外気量 3,700 m3/h）

理論換気回数 14.5 回/h（外気のみ考慮 3.7 回/h）(b) 実験装置
・CO2 濃度計（T&D, TR-76Ui）

・CO2 センサ：NDIR（非分散型赤外線吸収法）

・温度センサ：サーミスタ（測温抵抗体） ・湿度センサ：高分子膜抵抗式(c) 実験結果
この調査では、サーキュレーターを稼働させた状態の空間においてペレット状ドライアイス約 15 kgを用いてトレーサーとなる CO2 を発生させ、一定時間待機して空間内のトレーサー濃度を安定させた後に換気設備を稼働させ、トレーサー濃度の減衰から換気速度の推定を行った (Fig. 4)。計測装置を設置した 3 箇所における局所換気回数を計算したところ、1.81～1.88 回／時間となった (Fig. 5)。これは外気導入量を考慮した換気設備から計算される理論換気回数 3.67 回／時間の約 50%の数値であった。
また、計測位置による局所換気回数の違いはほぼ見られなかった。実測された換気回数の平均値 1.85 回／時間 を想定し、展示室内人数に定員（175 人）を入力して CO2 濃度による換気状態シミュレーションを実施した結果、イベント開始後約 2 時間経過した定常状態の CO2 濃度は約 2,000 ppm となることが推定された (Fig. 6)。これは、建築物における衛生的環境の確保に関する法律（ビル管理法）や労働安全衛生法の基準である 1,000 ppm や、学校保健安全法に基づく学校環境衛生基準である 1,500 ppm を上回っているものの、これまでに発生した新型コロナウイルス感染症のいわゆるクラスター感染事例の多くが CO2
濃度 4,000 ppm を超えるような空間で頻発していること 2)3)や、実際の空間利用環境において CO2 濃度を測定することで必要に応じた対策を実施可能なこと 2-4)から、今後は現状のまま通常通りの施設の稼働を続けながら継続的な入場人数と CO2 濃度の記録を取り、実際のデータに基づいた換気対策を実施することが望ましいと考えられる。

Fig. 4 アプリコ小ホールにおける換気状況調査の様子（2023/4/20 実施）
3

ΔCO2

4,500

Fit 1

Fit 2

局所換気回数（回 / h）

ΔCO2 [ppm]

4,000
3,500

機器No.

y = 7358.3e-0.65x
R² = 0.9715

3,0001
232,500
2,000

y = 65046e-1.878x
R² = 0.9959

1,500平均値
標準偏差
設備値
能力比

1,000
500

00.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

Elapsed Time [h]

空調OFF
0.77
0.70
0.65
0.71
0.06
-空調ON
1.81
1.85
1.88
1.85
0.03
3.6750%Fig. 5 アプリコ小ホール調査時の CO2 濃度推移データと局所換気回数※数値や考え方の原典は、日本産業衛生学会(2020) 「換気シミュレーター ver 1.0」2085 ppm
46000 ppm
400 ppm
3.13950 m3/h
1.0 1.85 回/h
175 人
1863.3 m3/h
0.39 m3/hh1007.2 m3
10.6 m3/人

室内CO2濃度
呼気中CO2濃度
外気中CO2濃度
CO2発生量（在室者合計）
k 説明
平均活動量係数
1 平時
換気回数
2 発言の多い会議
全在室者数
換気量
3 ラジオ体操
１人当たりの呼気量
5 スポーツ一般
経過時間
部屋の容積
１人当たりの換気量

CO2 Concentration Simulator
CO2 Concentration [ppm]

CCeCo
Gkmn
Q
Rt
V
Q/n

2500
2000

1500
1000
500
0060

120
180
Elapsed Time [min]240300

ここに入力

大田区民ホール・アプリコ小ホールに175人（定員の100%）

CO2の目安：1,000 ppm（ビル管理法、労働安全衛生法）、1,500 ppm（学校保健法）
Q/n の目安： 20 m3/h（建築基準法）、30 m3/h（空気調和・衛生工学会規格）

Fig. 6 アプリコ小ホールの換気回数実測値を用いた換気状態推定結果
調査結果（アプリコ・大ホール）(a) 換気設備
概算気積(CAD 拾い) 29,093 m3 空調風量 115,600 m3/h
理論換気回数 3.7 回/h（外気量 28,700 m3/h）（外気のみ考慮 0.99 回/h）(b) 実験装置
・CO2 濃度計（T&D, TR-76Ui）

・CO2 センサ：NDIR（非分散型赤外線吸収法）

・温度センサ：サーミスタ（測温抵抗体） ・湿度センサ：高分子膜抵抗式
・光散乱式粒子計数器（OPC, RION KC-01E）

流量 0.5 L/min, 粒径 0.3～10 μm

・PM2.5 濃度計（光明理化学工業, PMT-2500）(c) 実験結果
この調査では、サーキュレーターを稼働させた状態の空間においてペレット状ドライアイス約 160 kgを用いてトレーサーとなる CO2 を、また、スモークジェネレータ―を用いてスモーク粒子を発生させ、一定時間待機して空間内のトレーサー濃度を安定させた後に換気設備を稼働させ、トレーサー濃度の減衰から換気速度の推定を行った (Fig. 7)。CO2 計測装置を設置した 7 箇所における局所換気回数を計算したところ、0.91～1.01 回／時間となった (Fig. 8)。これは外気導入量を考慮した換気設備から計算され4る理論換気回数 0.99 回／時間 とほぼ一致した。また、計測位置による局所換気回数の違いはほぼ見られなかった。この結果は以前の調査結果 5)とほぼ同様であり、その当時からやや改善したとも解釈できる。実測された換気回数の平均値 0.95 回／時間 を想定し、展示室内人数に定員（1475 人）を入力してCO2 濃度による換気状態シミュレーションを実施した結果、イベント開始後約 2 時間経過した際の CO2濃度は約 1,200 ppm となることが推定された (Fig. 9)。これは、建築物における衛生的環境の確保に関する法律（ビル管理法）や労働安全衛生法の基準である 1,000 ppm を上回るものの、学校保健安全法に基づく学校環境衛生基準である 1,500 ppm 以下となり、換気状況は比較的良好と言える。次に、OPC による粒径 0.3～0.5 μm の粒子減衰速度の測定結果を基に算出したホール内の換気回数は 1.61～2.39 回/hであり、PM2.5 計による粒子減衰速度の測定結果を基に算出したホール内の換気回数は 2.7～2.8 回/h であった。これらの結果は、外気導入による換気効果に加えて、空調機に装備されているフィルターの粒子低減効果が有効に機能していることを示していると考えられる。さらに今回の結果は前回（2020 年 8月, 11 月）の調査よりも粒子減衰が速くなっており、施設の改修を経て、空調機内フィルターの粒子捕集性能が向上したことを示唆している。感染症を引き起こすウイルスや細菌類等の微生物は粒子状物質の一種であるため、アプリコ大ホールにおける感染症対策としての換気状況は以前より改善されたといえる。
今後は現状のまま通常通りの施設の稼働を続けながら継続的な入場人数と CO2 濃度の記録を取り、実際のデータに基づいた換気対策を必要に応じて実施することが望ましいと考えられる。

Fig. 7 アプリコ大ホールにおける換気状況調査の様子（2023/4/20 実施）

5局所換気回数（回 / h）
5,000
ΔCO2機器No.
Fit 1

Fit 2

ΔCO2 [ppm]

4,000y = 4064.5e-0.346x
R² = 0.94

3,000
2,000

y = 24583e-0.968x
R² = 0.9984

1,00000.0

1.0

2.0

3.04.0

5.0

空調OFF
0.22
0.35
0.32
0.20
0.35
0.34
0.39
0.31
0.07
-1 1F舞台
2 1F中央3 2F中央上
4 1F中央下手5 1F上方上手
6 2F中央下手7 2F中央上手
平均値
標準偏差
設備値
能力比

6.0

Elapsed Time [h]

空調ON
0.91
0.97
0.94
0.99
0.93
0.93
1.01
0.95
0.03
0.99
97%

Fig. 8 アプリコ大ホール調査時の CO2 濃度推移データと局所換気回数※数値や考え方の原典は、日本産業衛生学会(2020) 「換気シミュレーター ver 1.0」
室内CO2濃度
呼気中CO2濃度
外気中CO2濃度
CO2発生量（在室者合計）
k 説明
平均活動量係数
1 平時
換気回数
2 発言の多い会議
全在室者数
換気量
3 ラジオ体操
１人当たりの呼気量
5 スポーツ一般
経過時間
部屋の容積
１人当たりの換気量

1357 ppm
46000 ppm
400 ppm
26.46150 m3/h
1.0 0.95 回/h1475 人27638.2 m3/h
0.39 m3/hh29092.8 m3
18.7 m3/人

CO2 Concentration Simulator
CO2 Concentration [ppm]

CCeCo
Gkmn
Q
Rt
V
Q/n

1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0060

120
180
Elapsed Time [min]240300

ここに入力

大田区民ホール・アプリコ大ホールに1475人（定員の100%）

CO2の目安：1,000 ppm（ビル管理法、労働安全衛生法）、1,500 ppm（学校保健法）
Q/n の目安： 20 m3/h（建築基準法）、30 m3/h（空気調和・衛生工学会規格）

Fig. 9 アプリコ大ホールの換気回数実測値を用いた換気状態推定結果

1000

ΔPM(0.3-0.5) number

PM2.5 concentration [μg/m3]

2023/4/20 AM aprico [1F Middle_Center]
1200

Smoke
ONAir Conditioner
ON

800
600

400
2000
10:00

Smoke
OFF

1200000
1000000

y = 568889e-0.093x
R² = 0.4962

8000000.3-0.5 μm

600000y = 10567409.45 e-1.61 x
R² = 0.96

400000200000

00.0
11:00

12:00

13:00

Time0.5

1.01.52.0

Fig. 10 アプリコ大ホール調査時の粒子状物質濃度推移データ

62.5

Elapsed Time [h]3.0

3.54.0■参考文献1)

日本産業衛生学会 産業衛生技術部会 (2020) 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)対策用 換気シミュレーター, http://jsoh-ohe.umin.jp/covid_simulator/covid_simulator.html, 2023/5/6 アクセス.

2)

奥田知明，村上道夫，内藤航，篠原直秀，藤井健吉 (2021) ウイルス感染症対策としての CO2 濃度の利用にむけた値の解釈について, リスク学研究, 30, 4, 207-212.

3)

石垣陽，横川慎二 (2022) 換気の可視化による新型コロナ感染予防, ビルと環境, 177, 19-31.

4)

奥田知明 (2022) 公共施設や教室等の空間における換気調査, ビルと環境, 178, 15-24.

5)

公益財団法人大田区文化振興協会 (2021) 大田区文化振興協会管理施設における換気状況調査の結果報告, https://www.ota-bunka.or.jp/approach/covid19/covid19_report, 2023/5/6 アクセス.

■補足・免責事項
この報告書の内容に基づいた行動の結果いかなる不利益を被ったとしてもそれに対する責任を負うことはできない。感染症のリスクは換気だけで決まるわけではなく、他の対策も同時に取ることが前提である。本稿は 2023/5/8 時点の著者個人の知見に基づいて執筆されており、所属機関やその他の組織の意見を代表するものではない。著者は粒子計測に関しては複数年の経験を持つものの、今回のような建物内の調査を長年専門としてきたわけではない。本報告書には実験事実を示してあるが、その解釈についてはより多くの議論がなされるべきと考える。本報告書が、科学的根拠に基づいた様々な感染症対策を考える上での契機になれば幸いである。

■謝辞
今回の計測では、大田区文化振興協会の皆さまをはじめ多くの関係者にご尽力をいただきました。調
査機材の調達には、慶應義塾大学グローバルリサーチインスティテュート・KGRI 新型コロナウイルス
危機研究：実践的メドテックデザインプロジェクト〜緊急対応からの学びとポストコロナ時代（K-Med:Keio Medtech Design Project）、慶應義塾大学新川崎先端研究教育連携スクエア・超実践型人間環境化学社会実装プロジェクト（SPHERE-UP: Super Practical Human and Environmental Research enforcing Applicationand Social Implementation Project）の支援を受けました。また有志研究チーム MARCO (Mass gathering RiskControl and Communication) からは多くのご示唆をいただきました。ここに記し感謝の意を表します。
以上

7