ZEB（net Zero Energy Building）実現を、舞台裏で支えた技術を探る。
※1（バックステージ）❶SUSTIEの外観 ❷エントランスの壁面緑化。水やりは自動 ❸青空を模擬した照明「misola」が設置された小部屋。 打ち合わせやランチミーティングにも使用❹SUSTIEのビル管理を行うオペレーションセンター。温度、湿度などのセンサー
約3 3 0点以外にも電力量計などの情報もあり、データ点数は2 5 0 0以上に及ぶ。

計段階で達成。以来、運用開始から1年を経て、運用段階での『ZEB』を達成した。今﹁これに対 して﹃メタヒューリスティクス﹄は︑大規模な問題でも 現実的 な 演算時間で︑しかるべき 解 を 求めることができ るので︑ビル設 備 運 用 計 画に有効だったのです﹂の最適化問題に対 して︑非常パーソナライズされた﹁快適さ﹂の実現を目指して
ひ と く ち に﹁ビルの快 適 性両立を 図る﹂といっても︑両者︵Ｗｅｌｌｎｅｓｓ︶と 省エネ 性の間で相互に背反する目的関数︵諸課題︶は︑非常に多岐にわたる ︒ま た︑﹁快適 さ﹂という属人性の高い官能的要素 を 数値化して比較 することは非常に難 しい︒そんな 課題に関 しビル設備の省エネによる社会貢献度﹃ＳＵＳＴＩＥ﹄は︑新開発のネ施策 を 取 り 入れている ︒
ビル設備のパラメータ設定変更
プロセスは︑トライ＆エラ ー 的な 傾向 も 否めなかった ︒そこで今回は﹃Ｍａｉｓａｒｔ﹄の活用今回のＺＥＢ実現の大 き なス﹂という 手 法 を 適 用 ︒あ ら﹃Ｍａｉｓａｒｔ﹄の支援でさらに高精度な最適化計画が実現

要 因に︑ビル諸 設 備の運 転 状り 込んだ運転計画遂行が︑実か じ めストライクゾ ーンを 絞から１１５％ 削減 した ︒情報性 を 予測 し︑実稼働に先 だっネルギ ー 消 費 量 収 支 と 快 適﹁ あ らかじめ１年 先 までのエな項目が多 く︑演算負荷も膨慮しよう とすると︑変更可能も︑ビルの全 設 備の運 転 を 考

現で き たので あ る︒というの

求 める﹁メタヒュー リスティク

よって︑竣工直 後の運 用 開 始
態 と 室 内 環 境 を 解 析 す るシ

で︑厳密解ではな く 近似解 をから最適運転を実施 ︒年間のミュレータの存在がある ︒

事前計画型ＺＥＢ運用技術に築物省エネ法が定める基準値一次エネルギ ー 消 費 量 を︑建技 術 総 合 研 究 所・監 視メディて︑快適性の維持とエネルギー大になる︒通常の最適化法で

制 御 技 術グルー プ 太田 恵 大
消 費 量 削 減の両 立 に 向 け た

アシステム技 術 部・空 間 管 理
は︑その意義 をこう 語る ︒
運用法 が 検討できるよ

適化技術があ り ま す ︒

ビルの全 体 最 適

消費エネルギー量が小さく︑快適性が高くなる方向に運転計画を修正して再探索﹁日本の住宅・非住宅建築物もう一つの大きな要因うになり ました ︒に︑当社のＡＩ技術﹃Ｍａ業の約 ％と言われています︒のエネルギ ー 消 費 量 は︑全 産
中でも空調・換気・照明・給湯・シミュレーターとの組み﹄を 用いた 多 目 的 最Ⓡ
ｉｓａｒｔ︵マイサ ー ト︶

建築設備のエネルギ ー 消費量合わせで︑﹃ 快適性維持※２昇降機設備のエネルギ ー 消費の削減は︑そのま ま日本全体と 消 費エネルギ ー 量 の量 が６〜７割 を 占 めて お り︑出量削減につながるのです﹂
最 小 化 ﹄という 背 反 すのエネルギ ー 消 費 量・ＣＯ ２排
そこで﹃ＳＵＳＴＩＥ﹄ではる目標の同時達成 を 実
現 す るビル設 備 運 転 計

高効率機器の導入によりエネルギー消費量を削減 ︒さらに︑多目的最適化技術 と画 を︑自 動 的に導 出 しは︑トレ ー ドオフ 関 係

太陽光発電による創エネに加ル・ヒー トチューブ︵ヒー トポてくれるのです﹂

ンプ給湯器の冷排気 を 地中のにある複数の目的関数

え︑自然換気︑自然採光︑クーチューブに通してさらに冷却︶

ま ざ ま な 属性によって差異 がを目指 す 仕組を同時に満たす 解 を 求生じる点は否めない︒例 え多みだ ︒

を 導 入 す る な ど 自 然エネル

くの人に快適な環境が実現でめる最適化法だ︒従来︑きても︑異 なる属性や特性の﹁﹃Ｖｉｌｌｅ ｆ‑ｅｕｉｌｌｅ﹄は︑ギー を 積極的に活用した省エ人にとっては 逆に不 快になる

当 社のさまざま高

快適性

気質環境や音環境などの多数

人 も︑自 分に合った 空 間で働で︑満 足 度に関 して 少 数 派のに室内環境 を 微調整 することようにしたのです ︒部屋ごとて︑適切 な 空間 を 選択できる者が自分の働き方を基軸とし採用 し ま した ︒つま り︑居 住Ｗｏｒｋｉｎｇ︶という 考 え 方 をＡＢＷ
︵Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｂａｓｅｄ

提 供 してお り︑今 後︑さらなト をはじめとするサービスを支 援 やエネルギ ーマネジメン

し ま す ︒すでにロボット移 動の迅速 な 創出・提供 を 可能にされてお り︑新 たなサ ービスラリセンス︶﹄に 基 づいて 設 計Ⓡク備した﹃ＣｌａｒｉＳｅｎｓｅ︵技 術 資 産 を 統 合・一元 的に整だけでなくモビリティや人流︑組みでの研究には︑エネルギートシティなど︑より 大 き な 枠

き も 求められて く る ︒スマー

ｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ的 な 動

ｍｕｎｉｔｙ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａ

全体で考 えるＣＥＭＳ Ｃｏｍ

物単体だけでなく︑周辺地域

今 後︑エネルギ ー 負 荷 を 建きた ︒

准教授 との共同研究 を 進めて用 は︑温 熱 環 境︑光 環 境︑空データの共有やハンドリングがその目的 も 省エネ︑快適性 だ﹁ 考 慮 すべき 要 素 も 拡 大 し︑不可欠だ ︒
満足度を表す指標構築に関けでなく︑しなやかなレジリエわたりま す ︒目的数が４以上

教 授 との 共 同 研 究 が 大 き な
力 と なった ︒同 教 授 は﹃ ＳＵに 増 え る と アルゴリズムに よしては︑早 稲田大 学・田辺 新一

さらなる技術的高みを追求

自 然 環 境 な どよ り 複 合 的 な

種サ ービスを 拡 充・展 開 してこれ が﹃ 快 適 さ ﹄を 悪 化 さ せ仕組みや︑個々人に合 わせた

それを反映して設備制御 するや 不 快 感 を 申 告 して も らい︑る要因 となり ま す ︒﹃ 快適さ﹄ で仕事をする人たちに快適性に関 しては︑共同 研 究 先の大学の協力 を 得て︑膨大な室内満足度の指標を構築 するなど環境実測 とアンケート調査結果のデ ータベースを 活 用 しての施策も検討しています﹂
内 外のセンシング情 報 を 統 合

ＳＴＩＥ﹄のコンセプト段 階 かンスや 持続可能性 など 多岐にす る 必 要 が あ る ︒ここでは︑困難 な 問題に対 しても︑すべられていま す が︑このよ う なな角度から尽力 ︒さらに多目ての目 的 を 満 足 させるエネル

る探索が困難になることが知的 最 適 化アルゴリズムの 検 討

ギ ー 管 理 が 実 現 で き るよ う

す る 取 り 組 みに 対 して 多 様ｌｌｅ ｆ‑ｅｕｉｌｌｅ︵ヴィルフィーユ︶﹄が活躍 ︒各センシンには︑進化計算 を 用いた 多目な 技 術 を 開 発 していき たい︑ら 監 修 役 を 担い︑ＺＥＢに 関グデ ー タを クラウド 上 で一元的・多数目的最適化分野の旗と思っていま す﹂三菱電機のスマートシティ・ビ

的に管 理・活 用 し︑設 備やシ手︑電気通信大学の佐藤寛之Ⓡ

ステム間 を 連 携 させることでルＩｏＴプラットフォーム﹃Ｖｉま た︑実 際の運 用 にはビル

数値化 を 試みました ︒なるべ
く 同じアンケート項目 と尺度を 使った 結果 を 抽出 して︑物理環境実測値と多数の室内環境 に 対 す る﹃ 満 足 度 ﹄との関係 を 分 析 ︒回 答 数の大 小 も考慮 しながら︑﹃ 満足度 ﹄を 推

いき ま す﹂るビルの価値向上にむ け た 各﹁そこで﹃ＳＵＳＴＩＥ﹄では︑ な機器の知見や予測結果くことができる環境 を 実現し事前計画型ZEB運用技術ていま す ︒さ らに︑目 下 そこ

※2 Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technology の略。全ての機器をより賢くすることを目指した三菱電機の AI 技術ブランド

定 する指標を構築しました﹂
も ちろん﹁ 満 足 度 ﹂を 評 価するアンケートは主観的な回答 とな り︑性別・年代 な どさ

ZEB関連技術実証棟 SUSTIE
協力／三菱電機「SUSTIE」に導入した事前計画型のZEB運用技術

高消費エネルギー

３４

ことも 十分考 えられる ︒

年間の運転計画を事前設定

ビル管理者

太田 恵大 博士（工学）

バランスが取れた複数の運転計画

情報技術総合研究所
監視メディアシステム技術部
空間管理制御技術グループ

探索方向

ビル情報データベース

消費エネルギー量
快適性

デジタルツインバランスが取れた
複数の運転計画
評価・
探索
再現・
予測BIM

多目的最適化
運転計画
ビル・シミュレーター

1
2
3
4の室内環境の変化を伴います︒

回は、その実現に貢献したキー技術をリードする2名の技術者に話を聞いた。て︑太田はこう 語る ︒

いて日本で初めて、建物の創エネルギー量が消費エネルギー量を上回る『ZEB』を設まって︑現実的ではないからだ︒

術実証棟『SUSTIEⓇ（サスティエ）』を竣工。
『SUSTIE』は中規模オフィスビルにおは計算量が爆発的に増 えてし

三菱電機は、2020年10月 情報技術総合研究所（神奈川県鎌倉市）にZEB関連技﹁ＺＥＢという 設備の省エネ運※1 ビルの快適な室内環境を保ちながら、高断熱化・日射遮へい・自然エネルギー利用・高効率設備などによる省エネと、太陽光発電などによる創エネにより、年間で消費する一次エネルギー消費量がゼロ、あるいは概ねゼロとなる建築物のこと。

技 術﹃Ｍａｉｓａｒｔ﹄が果 たした要素の中で︑三菱電機のＡＩ

今 回のＺＥＢ実 現 を 可 能にし長性 も 大 きな魅力である ︒

マンスを 発 揮 す る ︒そんな 成

ソナルに最適化されたパフォー

先の頁でも紹介したように︑ われ方を自ら学習し︑よりパーｉｓａｒｔ﹄なのです﹂の役割 を 担 う ものこそが﹃Ｍａてお く 必 要 が あ り ま す ︒そめにもエッジ側 自 体 を 賢 く しも ちろん︑製品に組み込 また役割は極めて 大 きい︒そこ
理と︑クラウド上のサーバとので本項では︑﹃Ｍａｉｓａｒｔ﹄の難しいトレードオフ問れて 機 器のエッジ側で 行 う 処
題に対して﹁準最適解﹂を導く

Ｒ＆Ｄ最前線 を 担 う 技術者にけは 重 要 なポイントだ ︒しかやりとりをする場合の切り分
前ページでも﹃ＳＵＳＴＩＥ﹄魅力を概観していきたい︒

フォー カスし て︑そ の 背 景 やがＺＥＢとＷｅｌｌｎｅｓｓを 軸の高い官能的要素 を 扱 うことし︑いずれの場合にもエッジ側のの難しさが指摘されていた ︒

上で︑﹁快適 さ﹂という 属人性処理技術部・機 械学習 技術グ﹁ 実 は 多 目 的 最 適 化 問 題でとした 多 目 的 最 適 化 を 図 る

ループ 毬山利貞は︑こう 語る︒
あって も︑目 的 のポイント を報技術総合研究所・知能情報三菱電機が提供 するＡＩ技﹁ 例 え ば︑クラウド上のサ ー
はっき り 絞 り 込めば︑単目的﹁賢 さ﹂がポイントになる︒情な機器に組み込まれることで︑ バを介して処理を行 う 場合に術﹃Ｍａｉｓａｒｔ﹄は︑さまざまも︑データを 機器領域で必要す ︒世の中の多 くの問 題 は︑に 落 と し 込 む こ と がで き ま機器の﹁賢さ﹂を支えるＡＩ技術﹃Ｍａｉｓａｒｔ﹄

機器自体が自己完結的に︑まあ りま す ︒一方︑機器によって単 目 的 に 落 とし 込 むことで︑な 形 態に落 とし 込 む 必 要 がはｍｓ︑あるいはそれ以下のさ解へのハー ドルを 低 く す るこ

向こう 側にある大 き なシステムとのや り と りで︑卓 越 し たらに短い周期で︑情報 を 収集
え ば﹃ 効 率 性 ﹄な ど は︑あ るとができ ま す ︒ところが︑例た あ る 時には ネットワークの機能 を 発揮 する ︒そんなコンしています ︒それらを逐一サー基軸で数値化が図れるのに対パクト性や 省エネ性︑コストパ
タ容 量 は 膨 らむばか りで す ︒

フォーマンスが特長だ︒さらに︑ バ側に上 げていたのでは︑デー﹃Ｍａｉｓａｒｔ﹄が 組 み 込 ま れ性が強い要素は︑そ う 簡単にして︑﹃ 快 適 さ ﹄のよ うに属 人はいかない課題のひとつです ︒

きことはエッジ領域で︑システム全体 としてみなければならというのも︑人の感 性や 官 能だからこそ︑エッジ側でやるべないことはサーな分野だからです﹂

は︑単目的化 することが困難

電 製 品やビル設 備︑住 宅 機 器る という 基 本
さらに﹁快適性維持 と消費バ側で 実 行 す
的 な 枠 組みが際 しては︑﹃Ｍａｉｓａｒｔ﹄を 活う トレー ドオフ関係の解決に大切なのです︒ エネルギ ー 量 の 最 小 化 ﹂といを 実施 するた

し か し︑そ れ出されていくという 考 え方 ︒

8た ＦＡロボットや 自 動 車︑家などの製品は︑設置環境や使用 した﹁メタヒューリスティク

応 しながら︑その中で最適 な﹃ 現 実の使 用 環 境に柔 軟に適ス﹂がパワー を 発揮 したのも︑ ﹁ＡＩに求められるものとして︑前ページで 述べた 通 り だ ︒こ
動 き をで き る だ け 時 間 を かの点に関 して毬山は﹁現実問題 として︑人の感 性 に 基づい待が非常に大 きいのです ︒そけ ずに実 現 す る 機 能 ﹄への期の意 味において﹃メタヒュー リ

た評価 を 含んだこの課題に対を 求 めることは 難 しい﹂と 語スティクス﹄は︑各機器が使用して︑厳密 な 意味での最適解る ︒逆に言 えば︑厳密な意味
環 境 に 応 じて 良いパラメータて︑非常に重要なのです︒実は︑を 導 き だ す た めの 手 法 と し厳密な最適解ではないが満足かなり以前から存在してましこの考 え 方 に 基 づく 手 法 は︑ことが難しい問題だからこそ︑できる準最適解 を 導 き だ すでの最適解 を 理論的に求める﹁メタヒューリスティクス﹂が有た ︒しかし︑実 際にＡＩ開 発探索アルゴリズムのコンパクト化効なのである ︒

メタヒューリスティクス

を 進めていく 中で︑﹃ 使用環境いるのだろうか？

常に幅 広い分 野への適 用 が 可推論アルゴリズムのコンパクト化

ちなみに﹁メタヒューリスティ

かした時系列データ分析の効能になり ま す ︒例 えば︑ＦＡ

知識処理に 提 供 して 欲 しい﹄という 現﹁﹃メタヒューリスティクス﹄
は︑今回 さらに︑問題解決や意機 器 のパラメ ー タ 調 整 な ど︑機器の知見を活用した時系列データ分析の効率化への柔軟な適応性をスピーディ率 化 ︒④
︻ 知 識 処 理 ︼ 推 論ア

組合せの最適化 を 図る場面で思決定支援のために︑膨大 な何 ら かのパラメー タの最 適 化

機器の知見を活用した学習効率化

チが あるが︑今回は生物の自場の声 が︑予 想以上に強いこルゴリズムのコンパクト 化 ︱︱組み合わせの中から解 を 求めが 求められる 分 野 がコアター

強化学習

ビッグデータ分析クス﹂には︑さまざまなアプロー
然 淘 汰 をモデルにし た﹁ 遺 伝とを 改めて痛感しました﹂

る際に︑﹁あ らゆる機器やシスゲットになるでしょう ︒実 際活用 されるケースが多 く︑非﹁すべてのモノを 賢 く する﹂とテムを稼働させるパラメーター

三菱電機でも︑すでに生産性である ︒

的アルゴリズム︵Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ︶﹂が 用いら れない個 体 は 淘 汰 さ れる﹂といいうコンセプトによる﹃Ｍａｉｓの組み合せを 効率的に探索しの向 上や 設 計の効 率 化・自 動さらに多様な眼差しでた ︒ダーウィンが 言 うように
﹃Ｍａｉｓａｒｔ﹄の﹁ 生 物 は 環 境に適 応 し た 個 体
進化を追求

うプロセスを 繰 り 返 して進化

ａｒｔ﹄は︑これまで以下の４分よう﹂という 新たなフィールドが生 き 残 り︑環境に適応できを 遂 げてきた ︒﹃ 遺伝的アルゴ﹁メタヒューリスティクス﹂が追化 な どの一部で 活 用 され 始 め

野にお けるテーマの深耕 が 追ていま すが︑今後さらにバラエ求されてきた ︒すなわち︑①加された ︒特に︑機器・システ

ティ豊 かな 製品への適用 が 拡

適 応 度や 遺 伝 的 進 化 を も と︻ディー プラ ーニング ︼アルゴを 削 減 す るコンパクト化 が 強

ム知見の融合により 演算回数自動化
最適制御
予知検知
原因推定

❺館内の中央にある吹き抜けの大階段スペース。社内のイベン
トやセミナーで使用 ❻〜❽フロアごとにテーマ分けされた実証室（執務室）を用意し、従業員が個々の働き方に適した執務空間を自由に選択できる。❻が「集中」、❼が「リラックス」、❽が「対話」❾踊り場などに壁面緑化のちょっとした作業スペースも。

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9すべてのモノを賢くするAI技術『Maisart』が、ZEB実現への難題を解く。
認識・識別リズム﹄とは︑この生物の環境に︑生 き 残るべき 個体 を 次世

化 学 習 ︼ 機 器の知 見 を 活 か大 していくはず だ︑と期待 をリズムのコンパクト 化 ︒ ②︻強みだ ︒今後︑この分野には︑ど膨らませていま す﹂

代に継 承 させ︑適 応 力のないした学習の効率化 ︒③︻ビッグんな課題の解決が期待されて個体は排除 するという 概念が利用されており︑世代 を 重ね

データ分析︼機器の知見 を 活

アルゴリズムのコンパクト化

毬山 利貞 博士（理学）ることで︑より 良い解 が 導 き

ディープラーニング

情報技術総合研究所
知能情報処理技術部
機械学習技術グループ
グループマネージャー

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