建築AI ショールームのご案内
Spotlight (Warm)

Piano

c1

Floor Lamp (Warm)
2cMirrorMonitorWall Switch

誰もいないと消灯

椅子に座ると白ライトが全灯

プロジェクタを使うと一部のライトが消灯

ピアノを演奏するときはスポットライトのみに

ソファに座るとフロアランプが点灯

ソファに寝ると消灯

Sofac3
Wall Lamp (White)c4
Ceiling Light (White)

東京大学大学院 情報理工学系研究科
准教授 落合秀也, Ph.D.,
東大グリーンICTプロジェクト

東大グリーンICTプロジェクト AI/ML WG

建築AI ショールームって何？
最新の「AIによる建築設備の自動制御」を試す実験場です
1. AIによるビル・オートメーションのアーキテクチャ
2. 天井カメラの利用
3. 現場の要望に応える制御の「学習」などを研究しています
s1s2

s3s4

s1
s2
s3
s4

Wall Switch States

Manual / Automation
Switcher (MAS)c1Control Signals

2. 天井カメラの利用

c2

c1
c2
c3
c4

mappery = (0, …, 15)
Wall Switches

Deep Learning Models
MLP Head

MLP Head

MLP Head

ResNet

VGG

c3

c4

Transformer
Encoder

Photos Taken byCeiling Camerax

Vision Transformer

Room Facilities

1. AIによるビル・オートメーションのアーキテクチャ

ピアノの演出をしたい

寝るときは消したい2
3. 現場の要望に応える制御の「学習」

ショールームの設備
Spotlight (Warm)

Piano

c1

Floor Lamp (Warm)
2cWall Switch

MirrorMonitor

天井カメラは 全身鏡の上部にあります

Sofa

c3
Wall Lamp (White)c4
Ceiling Light (White)

撮影例

天井カメラで見たシーンに応じて C1～C4 の照明ON/OFFを制御します

3現時点までに学習している制御

誰もいないと消灯

椅子に座ると白ライトが全灯

プロジェクタを使うと一部のライトが消灯

ピアノを演奏するときはスポットライトのみに

ソファに座るとフロアランプが点灯

ソファに寝ると消灯

4※ 他にも「全身鏡の前に立つと全点灯」、「ソファで本を読むとフロアランプのみ」といった制御ができる

ショールーム体験会をやっています
体験の流れ
1. いったん退避してみましょう
2. 椅子に座ってみましょう
3. 支給するパソコンをモニターにつないでみましょう（その後、回収します）
4. 鏡の前に立ってみましょう
5. ソファに座ってみましょう
6. ソファで「支給された読み物」を広げてみましょう（その後、回収します）
7. ソファに寝転んでみましょう
8. 起き上がってみましょう
9. ピアノの椅子に座ってみましょう (まだ鍵盤を開かないでください)
10. ピアノを演奏してみましょう
11. ピアノを元に戻してみましょう
12. 再び退避してみましょう5

技術の新規性• 様々なところで「AI による制御」が謳われています。
• しかし、その多くが従来型の統計分析による最適化であり、真の意味で AIによる制御ではありません。 ※ 統計分析とAIは別次元の話です• 最新のスマート制御のことを「AIによる制御」と謳っているケースもあると見受けられます。これは印象操作によるものであり、真の意味で AIによる制御 ではありません。
• 「AIによる制御」の神髄は「現場の要望を学習できる」ところにあります(AIの学習機能)。エンドユーザが「このときはこうしたい」と思った事項を学習して、そのように制御する …
… それが我々の「AIによる制御」です。
6

どういうことなのか？
例えば「ソファに座るとフロアランプが点灯」について…
• ソファに座るとフロアランプが点灯するのは、部屋の持ち主がそのように点灯させたかったから・・・に他なりません。
• 別の部屋であれば、その持ち主はソファに座ったときも部屋全体を明るくしたいかもしれません。

現場ごとに制御の趣向は異なります
従来は現場の要望を制御ロジックに起こして記述していました
AIには 現場の要望を学習して制御に反映させる能力があります
つまりロジック起こしが不要になります7「制御ロジックのプログラミング」からの解放• 我々の提案技術 -- Logic Free Building Automation (LFBA) はピアノを演奏したらスポットライトのみになるソファに寝転んだら消灯するなどといった「制御ロジック」を書かずに制御を実現しています

実際に、このショールームでは制御ロジックを一つも書いていません！

• 「プログラミングからの解放」は横展開の可能性を広げてくれます。
例えば、省エネのために、各部屋の自動制御を行おうとすると・・・
部屋1部屋2部屋3部屋4部屋1部屋2部屋3部屋4各部屋の要望をヒアリングして別々の制御ロジックを書いていた各部屋の要望を自動的に学習し望まれる制御を実現できるようになる

この作業が大変すぎて、スケールしなかったロジックの変更もできなかった
結果として手動制御に移行し、省エネ効果減
価格面も導入障壁となってしまった

プラットフォームは共通のソフトウェアで動く
部屋ごとの制御ロジックを書く必要はない
オーナーの制御に対する趣向が変わっても新しい趣向に追随できる

従来のスマート制御

AI (LFBA)によるスマート制御

8

では、どのようにして学ばせるのか？
答） 壁スイッチを利用します
PUSHスイッチはそれぞれのライトに対応しています

c1
c2

録画実行時には、(画像, PUSHスイッチの状態)をセットで記録しますc4➔ これを学習することで画像からPUSHスイッチの状態を出力できるようになりますc3

１．手動モード に切替え

２．録画(Recording)の実行
３．照明を操作する※これが教師信号となります9手動モードを体験してみましょう
c1

c2

c4
c3
AIの制御がお望みのものでない場合には即座に人に主導権を戻すことができます（あくまで「AIに制御を委譲していた」とお考えください）10

Logic Free Building Automation の アーキテクチャ
s1s2s3s4

s1s2s3s4

Wall Switch States

Manual / Automation
Switcher (MAS)c1
Control Signalsc2c1
c2c3c4mappery{0, …, 15}

Wall Switches

Deep Learning Models
MLP Head

MLP Head

MLP Head

ResNet

VGG

c4c3

Transformer
Encoder

Photos Taken byCeiling Camerax

Vision Transformer

Room Facilities
11LFBA: 学習時のフロー
s1
s3

s2
s4

s1
s2
s3
s4

Wall Switch States

Manual / Automation
Switcher (MAS)c1
Control Signals

制御信号

c2

c1
c2
c3
c4

mappery{0, …, 15}

Wall Switches

Deep Learning Models
MLP Head

MLP Head

MLP Head

ResNetVGG

c4c3Transformer
Encoder

画像Photos Taken byCeiling Camera

xVision TransformerRoom Facilities

深層学習モデルのチューニング
12

LFBA: 制御出力時のフロー
s1s3s2s4s1s2s3s4

Wall Switch States

Manual / Automation
Switcher (MAS)c1
Control Signals

制御信号

制御信号

c2

c1
c2
c3
c4

mappery{0, …, 15}

Wall Switches

Deep Learning Models
MLP Head

MLP Head

MLP Head

ResNet

VGG

c4

c3

Transformer
Encoder

画像
Photos Taken byCeiling Camerax

Vision Transformer

学習後の深層学習モデル

Room Facilities13余談 … 物体検知モデルはつかっていません• 画面のどこに何があるか（どこに人がいるか）を検出する YOLO, SSD, DETR などの物体検知モデルがありますが、このショールームでは使っていません。

物体検知技術の例[1]• 「物体検知モデルを搭載したAIカメラを使う」=「AIによる制御」と呼ぶケースもありますが、このようなAIカメラに対して「画面のどこに〇〇があったら××をする」といった制御ロジックは現場ごとに追加でプログラムする必要があります。そういった意味で、物体検知による方法は、従来のスマート制御の延長線上でしかありません。
[1] R. Yamaguchi, H. Ochiai, “Tuning Detection Transformer with Device-to-Device Communication for Targeted Object Recognition”,
14
IEEE WiMob workshop 2024 (submitted).

発展について考えよう• 技術的な発展• 出力装置は 照明に限らない• 入力装置は カメラに限らない• 人の違いは判別できるか？
• 専門的な研究も多数存在 (説明可能性、Split Learningなど)• 応用先（導入インセンティブ）• 自動制御は 人手不足の現場 で使える
• 自動制御は 消忘れ対策 にもつながる• 自動制御は 演出にも使える• 教室のエアコン制御・照明制御• 潜在的な応用先：福祉施設、病院、オフィス、家庭、レストラン、共用部（もったいないと思う事例、人手不足の事例、演出したい事例 など あれば）• プライバシーの問題• カメラで見られることへの受け止め方（自動車の側面カメラも併せて考えたい）
15