修士論文2014年度（平成26年度）慶應型共進化住宅における環境シミュレーションの整合性検証A study of usefulness of the environment simulation in the Keio-coevolving house慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科高城冬悟

論文要自
近年、建築業界では、コンピューターの普及により、様々な解析シミュレーションを行うことができるようになってきた。解析シミュレーションを用いることにより、風や熱や光などの環境を可視化し把握することができ、たとえば、設計段階では、建物自体への風の影響や周辺環境へ及ぼす風環境の変化を検証したり、夏のときの温度分布や、どのように風が入ってくるのかを視覚的にチェックすることで、環境面での建物のデザインの最適化を図っている。一方で、利用段階における環境シミュレーションの活用はまだ発展途上といえる本研究では環境シミュレーションの温熱シミュレーション教値と実際の住宅における室内温度実測値との整合性を検証する。どのように実測値とシミュレーション値を比較し、精度検証を行うかという比較手法の検討と比較検討による誤差の傾向分析をすることが目的である。どのような時にシミュレーションにおいて誤差が出やすいかということを検証することで、環境シミュレーションの有用性を把握するとともに、設計段階や利用段階における環境シミュレーションの適用可能性を探ることが本研究の目指すところである。環境シミュレーションと実測値との比較をし、その傾向を統計的に分析しながら、段階的に設定を加えていくことで、誤差傾向を探っていく。本研究では環境シミュレーションであるDesign Builderを用いて、熱収支解析を行うエネルギーシミュレーションとCFD解析による２つのシミュレーションを連携させながら、検証を進めた。本研究ではCFD解析による環境シミュレーションの有用性と整合性検証のための解析方法を提示した。キーワード：環境シミュレーション、CFD解析、精度、エネルギーシミュレーション
Summary Various analysis simulations can have been performed now by the spread of a computer by construction industry in recent years. We can visualize and understand the environment of the heat and the light by using an enviroment simulation.For example, we can change the building’s design through analysising the wind environment and can plan the surroundings, optimize the design of the building with that environment. On the other hand, the enviroment simulation technology is now developing. In my research, I study of the usefulness of the environment simulation by checking the consistency toward actual temperature in the Keio Co-Evolving House and it calculated by the environment simulation. I also study how we compare a numerical value by the environment simulation with the actual value in the house. I studied the method of the anlysis to know the tendency of the error in the simulation. By comparing the simulation data with actual data,analysising the tendency, and coordinating the simulation configurability by steps, we aim to know it. I used theDesign Builder, the simulation software, and cooperated it with Energy Plus which is energy simulation software. I suggested the method to anlysis the error tendency in my study. Keyword: Enviroment Simulation, CFD analysis, precisionaccuracy, Energy Simulation Graduate School of Media and Governance Keio University Togo Takagi目次第１章 序論1-1 研究背景1-1.1　環境シミュレーションの動向1-1.2 ネット・ゼロ・エネルギー・ハウス実証事業1-1.3 慶應型共進化住宅の設計1-2研究目的1-3 既往研究と本研究の位置づけ1-4 研究意義1-5 慶應型共進化住宅概要1-5.1 設計コンセプト1-5.2 使用素材・機器
第２章　シミュレーション設定
2-1 環境シミュレーションソフト2-1.1    Design Builder 2-1.2    Energy Plus 2-2シミュレーションモデルの作成2-2.1 モデリング2-2.2  敷地設定2-2.3　構成部材設定2-2.4 気象条件設定
第３章　実測値分析
3-1 室内温度実測値の取得方法3-1.1  温熱センサー機器3-1.2 温熱センサー設置位置3-2 実測値の整理方法3-2.1 実測値のグラフ化3-2.2 温度変化度合3-2.3 センサー順序3-2.4 センサー順序の傾向分析
4-1 検証手順
4-1.1 シミュレーション手順4-1.2 検証の流れ4-2 エネルギーシミュレーションによる比較検証4-2.1 解析条件4-2.2 解析結果4-2.3 差分値の算出4-2.4 日平均差分値の算出4-3  CFD解析による検証4-3.1 解析条件4-3.2 シミュレーション時間4-3.3解析結果4-4      CFD解析（機器設定あり）による検証4-4.1 条件設定4-4.2　解析結果1（PSヒーター) 4-4.3　解析結果2（照明） 4-4.4 解析結果3（OMソーラー 4-4.4　解析結果と考察2第５章　総括5-1 結論5-2 考察参考文献謝辞付録録第一章　序章
1 - 1 研究背景
1 − 1.  1  環境シミュレーションの動向
近年、建築業界では、コンピューターの普及により、様々な解析シミュレーションを行うことができるようになってきた。解析シミュレーションを用いることにより、風や熱や光などの環境を可視化し把握することができ、たとえば、設計段階では、建物自体への風の影響や周辺環境へ及ぼす風環境の変化を検証したり、夏のときの温度分布や、どのように風が入ってくるのかを視覚的にチェックすることで、環境面での建物のデザインの最適化を図っている。日建設計ではソニー株式会社の「ソニーシティ大崎」の設計において温熱環境シミュレーションを導入している。ソニーシティ大崎では、都心部特有のヒートアイランド現象を抑制する「すだれ」状環境配慮型外装システム「バイオスキン」を開発した。これは多孔質の陶器管に雨水を流し、陶器管の表面に浸透した水が蒸発する際に生じる気化熱で、周辺の空気を冷却するという画期的な技術である。バイオスキンのプロジェクトでは、その効果について、ある条件下においてエントランスの周辺温度が2℃程度下がるというシミュレーションを、実測データに基づいて行った。東京大学が行った装置実験で得られたデータ等をもとに、壁面全面にバイオスキンを取り付けた場合と半分にした場合など、さまざまに条件を変えながら、夏の卓越風時の周辺環境の温度変化をシミュレーションした。特に近年では、省エネルギーやエコロジーへ向かう世界的なトレンドが生まれ、イニシャルコストとランニングコストの比較など、多くの解析結果を検証しながら、より効果的な省エネの建築物を目指す動きが強まっている。こうした、省エネを目指す企業の対外的アピールの重要性も増し、そのアピールを視覚的に行えるシミュレーション
へのニーズも拡大しているといえる。
シミュレーションを使えば、たとえば煙突の排熱が外気取り入れ口にどれだけ影響があるのかなどといった、今までは見えなかった、わからなかったものを教値化して見ることができる。設計者が自分の手で解析ソフトを使い、温度だけでなくいろいろな指標を設計にフィードバックできるようになれば、設計支援ツールとして設計段階での利用が期待される。しかし、環境シミュレーションでは、境界条件の違いによって結果が大きく変わるため、本当にシミュレーションの値が正しい結果であるかということの検証が重要となる。シミュレーションの精度はまだ粗く、現段階では大型建築のほうが有効であり、住環境レベルの設計ツールとしてどのようにして精度を担保するかが早急な課題だと考えられる。また、設計段階のみならず、実際に設計された空間が環境的に意図されたものになっているかを検証することも重要な課題である。
1 − 1.  2 ネット・ゼロ・エネルギー・ハウス実証事業
東日本大震災以降、エネルギーセキュリティに関する国民の関心は極めて高く、住宅についてもエネルギーを地産地消する、「ネット・ゼロ・エネルギー・ハウス（ＺＥＨ）」への注目が高まっている。株式会社野村総合研究所は、経済産業省貧源エネルギー庁の「平成２５年度住宅・ビルの革新的省エネ技術導入促進事業」の一環として、一般社団法人環境共創イニシアチプからの受託により「ネット・ゼロ・エネルギー・ハウスの標準化に係る調査・実証事業」を実施した。国内の新築住宅市場は縮退傾向にあり、住宅関連産業の海外（特にアジア)への進出は不可避な状況にあることから、国内におけるＺＥＨの高付加価値化と海外展開に向けて先端的な技術を有する大学等と、商業化のノウハウや顧客ニーズを有する民間事業者等によって、更なる技術開発を促進し、先進的なＺＥＨの実証と、ＺＥＨが今後備えていくべき要件や評価方法を標準化することが実証事業の主な目的であった。
1 － 1.  3   慶應型共進化住宅の設計
慶應型共進化住宅は平成２５年度「ネット・ゼロ・エネルギー・ハウスの標準化に係る調査・実証事業」において、慶應義塾大学が提案した、次世代型エコハウスの呼称である。実証事業において慶應義塾大学SFCは理工学部との連携による横断的な研究チームを立ち上げ、環境分野に注力する30社近い協力企業とコンソーシアムを結成した。家慶應義塾大学は、2013年8月から基本設計を進め、9月からは実施設計を行い、2014年1月には住宅が竣工（図1)。慶應共進化住宅は住宅内で使用するエネルギー消費量を徹底した省エネと創エネによってネット・ゼロにするだけでなく、建築用資材製造から数十年後の解体までのライフサイクルでのCO2収支を最終的にマイナスにする「ライフサイクルカーボンマイナス(LCCM)」を目指した環境住宅であり、日本国内では例の少ないCLTパネル工法による住宅の設計、最新の設備機器と環境制御技術の連携技術などを取り入れられている。慶應型共進化住宅は2014年7月から、事業で建設された実験住宅をそのまま慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス敷地内に解体移設し約1年間の実証実験を行う。年間を通じた実際の居住実験による環境性能実験データを取得し、実際の生活状態における先進的な環境制御やエネルギー管理手法と健康維持効果や快適性、効率性などの実践的データとユーザー評価を取得分析する。 2014年8月からは、関係者によって住宅が使われ始め、エアコンなどの機器が稼働し始めた。８月後半からは宿泊実験も開始され、断続的に宿泊データがとれ始めた。
1 − 2 研究目的
住宅の設計段階ではなく、住宅の利用段階においては環境シミュレーションの活用は少ない。本研究では環境シミュレーションの温熱シミュレーション教値と実際の住宅における室内温度実測値との整合性を検証する。どのように実測値とシミュレーション値を比較し、精度検証を行うかという比較手法の検討と比較検討による誤差の傾向分析をすることが目的である。どのような時にシミュレーションにおいて誤差が出やすいかということを検証することで、環境シミュレーションの有用性を把握するとともに、設計段階や利用段階における環境シミュレーションの適用可能性を探ることが本研究の目指すところである。
1 − 3　既往研究と本研究の位置づけ
既往研究では、『1分間隔の室温シミュ. レーション法の精度検証』（王福林2006年）や『室内温熱環境シミュレーションツールの開発（第1報）シミュレーションの精度検証結果』（鈴木智博ほか　2009年）、『暖房時の居室を対象としたCFDの精度検証一床暖房・エアーコンディショナ使用時の室内におけるLES、RANSの比較一』(小野浩己、酒井孝司2010年)、『住宅の夏季の熱環境に関する実測とシミュレーションとの比較検討』(宇田川光弘ほか　1997年）などの精度検証の事例がある。しかし、対象の空間は簡易な立方体の箱内の温熱環境での精度検証や、居室・洋室などの単体の部屋のみを対象とした温熱シミュレーションのみである。本研究の対象住宅を慶應型共進化住宅である。慶應型共進化住宅では、床下段差による室内温度の調整、日本で数少ないCLT工法による設計、HEMSによる室内環境制御・最新設備の導入、実際に人が生活するなど、より複雑な条件下での検証となる。設計段階での環境シミュレーションはそういったさまざまな条件を排除し、簡易化した条件設定の場合が多く、そもそも環境シミュレーションが生活に即した条件下において、どの程度有効であるかといった検証は現在不十分である。本研究では、環境シミュレーションの中でも室内温度を対象として整合性を検証していく。
1 − 4 研究意義
将来的には、環境シミュレーションとHEMSの融合による、天気予報のようなHEMSの利用が考えられる。現在の室内の温熱環境から、環境シミュレーション上で数時間後の熱溜まりの場所や温度を予想し、住まい手に窓の開ける時間や空調の設定を予めレコメンドするようなシステムである。このように室内環境を先読みすることで、省エネで快適な賢い住まい方が実現可能となる。これを実現するためには、利用時の住宅の室内環境実測値と環境シミュレーションの整合性を検証していくことが課題である。本研究では、その第一段階として、実測値との比較手法を検討し、誤差傾向と誤差の改善方法を検討する。
1 － 5　魔應型共進化住宅概要
1 − 5.  1 設計コンセプト
慶應型共進化住宅は、真ん中を食事空間として、その回りの四方に４つのスペースを配置し、適度な自然通風や自然採光がどこでも得られるようにドアで空間を仕切らない一体空間として設計した。慶應型共進化住宅はどのスペースも安定した太陽エネルギーの効率的な利用ができるように、屋根傾斜方向方位を建物の対角線軸に設定している。 (下図）また、慶應型共進化住宅は平屋でありながら、あえて床にレベル差を設けてレベル差部分を床下の蓄熱空間からの熱損失の少ない換気や、放射冷暖房の放熱体スペースとすることで、家全体の一体感と空間的な変化を両立させている（図）。確保された床下は配管工事を容易にし、蓄電池や熱源などの設備収納スペースとしても活用される。慶應型共進化住宅はOMソーラーのシステムを用いており、床下には日中屋根面で暖められた空気を下に送り、蓄熱体で貯めるというコンセプトを提案した。床段差を設けた理由のひとつに、一体でありながら、少しずつ熱環境の異なる空間を作り出そうという意図がある。人は個人によって暑さ・寒さを感じる感覚が違うため、温熱環境がすべて均質な空間ではなくあえて温度差を少し作り出すことで、人が居場所を自ら選択できるような空間を設計した。
1 − 5 .  2 使用素材・機器
ここで魔應型共進化住宅に用いられている主な使用素材および機器を記す。
①CLT (Cross Laminated Timber)
木材の建材としての資源利用が二酸化炭素の固定と生産時のエネルギー削減の両面から効果的なだけでなく、国産杉材の需要を確保が持続可能な森林保全を促進して環境を保護する重要な要因であり、近年CLT (Cross Laminated Timber)が注目を浴びている。CLTは厚さ20mm 程度の幅はぎ材を直行方向に重ね合わせた積層接着パネルで間伐材なども利用可能である。また、CLTは比較的小規模な建築に採用する場合、他の施工方法と比べ、非常に短期間での組み立てを可能にするという優位性を持つ。これは、CLTがT字型に組んでからボルトで接合というシンプルな工法を基本としているためであり、この工法ゆえに解体も非常に容易である。壁式構造の堅牢な建物が比較的簡易に移設・再利用できるようになることは、資源の消費抑制にもつながり、建築のリユース性の高める可能性を持っている。
②セルロースファイバー
断熱材セルロースファイバーは新閉古紙からリサイクルされて生産される。断熱材として、CLTの室外側に取り付けられる。製造エネルギーすなわち CO2 の排出量が非常に少なく、LCCM住宅に相応しい材料である。
③蓄熱石
床下には屋根面で暖められた空気が送られる。太陽熱を蓄数しておく蓄熱体となる素材が床下に必要になる。コンクリートによる基礎はエネルギーの消費量が大きいため、可能であれば別な素材に置き換える事が望ましい。墓石や石垣などの加工時に生み出されて廃材となる花崗岩の自然石を蓄熱体として活用する。現在でも廃石材はコンクリートのリサイクルなどに使われてはいるが、より効果的に低炭泰化に貢献することができる。
④PSヒーター
自然対流と放射によって部屋全体を暖める。天井が高い大空間を効率的に暖めることが可能。また、床の段差部分に設置することによって、空間を緩やかに分ける。
⑤外付けブラインド
外からの視線を遮りながら、通風、遮光、探光ができ、外からプライバシーを守りつつ、開放感を得ることができる。窓の外側で太陽輻射熱をカット（外断熱）することにより、室内側に設置された一般のブラインド（内断熱）と比べて、約3倍の大きな断熱効果を得る。第二章.シミュレーション設定第二章　シミュレーション設定
２－１　乗境シミュレーションソフト
2 − 1   1    Design Builder
Design Builderは、イギリスDesign Builder社により開発された建築シミュレーションソフトである。米国エネルギー省開発の建物エネルギーシミュレーションプログラムであるEnergyPlus8.1と連動することによって、建物の時間的推移の室内温度・日射取得・熱収支・CO2排出量などを計算することができる。 Energy Plusによる日射取得や熱収支の計算によって得られる建物の境界条件を用いることで、CFD（数値流体力学: Computational Fluid Dynamics）により、建物内外の空気の流れ、温度分布をシミュレーションできる。Energy Plusはゾーン同士および外部からの熱収支を計算するため、その結果はゾーン（部屋）ごとの出力となる。ゾーン内のある特定の箇所の温度を精度よく予測するためにはCFDによる解析が必要となる。 Design Builderによるシミュレーション手順は大まかに以下のようになる。構成材料・気象条件・人の活動・照明・冷暖房の設定
本研究では、Energy Plusによるゾーンごとの温度・時間変化のシミュレーションとCFD解析によるセンサーポイントのシミュレーションの２つのシミュレーションを扱う。ここでDesign BuilderにおけるCFD解析の計算方法・解析条件を以下に記す。
定常状態計算
Design BuilderにおけるCFD解析は定常状態の場合である。定常状態とは、初期状態を室内の空気温度を一様だと仮定し、この初期状態から、境界条件による熱移動を計算し始め、部屋温度が安定した一定状態のことをいう。これに対し、温度が上昇・下降しつつある過渡的な状態のことを非定常状態とよぶ。解法：SIMPLE法
離散化手法: FVM (有限体積法:
Finite Volume Method) FVMは、対周防空間を多数の要素に分割し、メッシュ分割したセルについて積分を行い、積分形で表現された差分形式の基礎方程式を解くものである。 (図)乱流モデル：標準к一εモデル流体の流れには掃流状態と乱流状態の2つの状態があるが、一般的な室内の気流は乱流である。 κとは乱流エネルギーであり、 εはκの消散率である。
移流項差分スキーム：1次風上差分
風上側の値を使って差分を行う１次精度の離散化法であり、幅広く利用されているスキームである。
2 – 1 .   2    Energy Plus
Energy Plusは、米国陸軍建設研究所により開発され1970年代後半に公開されたBLAST (Building Loads Analysis and System Thermodynamics）と、米国エネルギー省により開発され1980年代始めに公開されたDOE −2に基づいて、新たに開発されたモジュール方式より構築された建物エネルギー消費量計算プログラムである。 Energy Plusは1.建物外皮の熱負荷計算用シミュレーションプログラム、2.室内温・湿度及び流体質量バランス計算用シミュレーションプログラム及び3.空調システムのエネルギ一消費量計算用シミュレーションプログラムの３つの部分に分けられる。以下にEnergy Plusの主な機能と特徴を示す。気象データの形： NRELのTMY2に基づいた、Energy PlusとESP –rに共通のEPW形式、
壁体の熟伝達計算方法：
2次元状態空間法による熱伝達伝導計算地表面数伝達計算： ３次元有限差分土間モデルにより地表面熱伝達を計算
ゾーンの熱バランス計算方法：
壁体の瞬時熱伝達特性、HVACシステムとゾーンの熱バランスの相互影響を可変時間ステップで計算
ゾーンの数的混合の計算：
温度差及び指定された混合空気量による隣接ゾーン同士の熱的混合モデル
各種の付属計算機能：
然と物質伝達の連成解析モデル、PMVモデル、目光制御計算、汚染物質計算、2次元輻射壁モデル、換気計算モデル
2 － 2 シミュレーションモデルの作成
2 – 2.  1 モデリング
Design Builderにてモデリングを行った。寸法は実施図面に即してモデリングを行っている。シミュレーションでは空間をゾーンで定義しなければならないため、直方体のビルディングブロックによってモデリングを行った。モデリングと実際の壁パネル工法とは寸法上若干のズレが生じる箇所もあるが、誤差は100mm以内である(天井高さ等にズレはない)。また、画面上で紫色に見えるのは庇部分であり、日射遮蔽のためのコンポーネントブロックを用いた。ゾーンは、それぞれ、スペース1、スペース2、スペース3、センター、風呂場、床下の6つのゾーンで構成した。床下には基礎パネルを再現するため、庇と同様にコンポーネントブロックを配置している。また、内部空間は食器棚(配管スペース）と、キッチンのみコンポーネントブロックを配置している。また、床下の段差部分は実際には合板によって塞がれ、30mmほどの隙間しかない。しかし、CFD解析の予備実験の段階で、空気の流れが確認できなかったため、150mmと補正を行った。 2 – 2.  2 教地設定敷地設定は以下のとおりである。緯度：35.43経度：139.65海抜：42m地面設定：日射反射率： 0.2地面温度：18℃地下温度：14℃構成部材の設定値を以下に記す。
整することで、U値を変更した。

2 − 2. 4気象条件設定
気象データは気象庁観測のアメダス気象データを用いる。また、Design Builderでの気象データはEPW形式である。以下にEPW形式で扱われる気象データの内、アメダスデー
気象庁観測の気象データには、慶應型共進化住宅が立地する藤沢の気象データは存在しないため、本研究では海老名市の気象データを用いる。また、海老名市の乾球温度（外気温度）と慶應型共進化住宅に導入されているOMソーラーの外気温データとを照合し、海老名市の乾球温度が現地の温度とほぼ同一である事を確認した（別図２参照）。OMソーラーの外気温度を利用しなかったのは、取得できない日時があったこと、取得データが整数値のみであるという理由からである。また、アメダス気象データにはない設定項目は全日一律とした。日射に関しては、慶應型共進化住宅の太陽光発電量を参照し、全天水平日射量に換算、それを直達日射量と拡散水平放射量に分離した。以下、その手順を記す。 ①太陽光発電量は図1（縦軸＝発電量：単位[10W]、横軸＝時刻）のように表される。全天水平日射量は、設置場所の緯度、季節による太陽高度、パネルの傾斜角及び方位によって変わるが、太陽電池が受ける日射量は傾斜面日射量であるため、太陽光発電量から全天日射量を算出するのは手間がかかる。このため、本研究では簡易的に最大太陽光発電量から全天水平日射量を算出する。夏の全天水平日射量のおおよその最大値である900 W/m2に太陽光発電量最大値を換算し、その倍数だけ、すべての太陽光発電量を等倍する。ここで、発電量＝システム容量×日射量×損失係数（%）と表すことができる。発電ロスは、夏で20パーセントほどであるため、冬（11月・12月分）の全天水平日射量は換算値×0.8として算出した。 ②直達日射量と拡散水平放射量の算出全天水平日射量は直達日射量と拡散水平放射量に分けられるが、全国的にこれらの教値を計測しているデータはないため、札幌市の過去の全天水平日射量における直達日射量と拡散水平放射量の割合の平均値を算出し、その割合値を太陽光発電量から換算した全天水平日射虽に当てはめた。札幌市の8月と10月における全天水平日射量における直達日射量と拡散水平放射量の割合の傾向を分析し、日の最大全天水平日射量によって直達日射量と拡散水平放射量の割合の傾向が異なることから、全天水平日射量の日最大値が0以上300未満の場合、300W/m2以上800W/m2未満の場合、800W/m2以上の場合で１日の時間ごとの平均割合値を算出した。右図(縦軸＝日射量[0.01 MJ/m2]、横軸＝時間）はその３パターンを表しており(全天水平日射量の日最大値が0以上300未満[8月20日]、 300W/m2以上800W/m2未満の場合[8月21日]、800W/m2以上の場合[8月31日])、全天水平日射量の日最大値が0以上300W/m2未満の場合、直達日射はほぼ0になり、全天水平日射量と拡散水平放射量はほぼ等しくなる。全天水平日射量の日最大値が300W/m2以上800W/m2未満の場合、朝方は拡散水平放射量が多く、正午すぎに直達日射量が増え始める。全天水平日射量の日最大値が800W/m2以上の場合、直達日射量の割合がほぼ8割近くを占める。
1＝全天水平日射量の日最大値が300W/m2以上800W/m2未満の場合2＝全天水平日射量の日最大値が800W/m2以上の場合※全天水平日射量の日最大値が0以上300W/m2未満の場合は、直達日射は0とする。上記の表の数字を、①で換算した全天水平日射量に乗算することで、シミュレーション期間(8月～12月)の全天水平日射量・直達日射量・拡散水平放射量を簡易に算出した。第三章　実測値分析
３－１　室内温度実測値の取得
３－１．１　温数センサー機器セイコーインスツル株式会社の温度・湿度計測センサーを用いる。センサー機器の概要を以下に記す。製品名：温・湿度ノード型番： SW -4210 -1202 1202温度測定：測定範囲：-10～+60℃測定精度：±0.4℃（5～60℃） ±0.7℃ (-10～5℃)湿度測定：測定範囲：20 ～90%RH測定精度：±5%RH測定周期： 1分/ 5分/ 10分外形・重量： 83×84×26mm、124g

3 − 1.  3 その他のセンシング項目
慶應型共進化住宅で得られるセンシング項目のうち、本研究を行うにあたり、使用・参照したセンシング項目は以下のとおりである。 ・OMソーラー立下りダクト内(センサー8)の風速・温度（m/s) →OMソーラー稼働時間の算出・太陽光発電量（0.1kW）→全天日射量の算出・PSヒーター使用電力量（W）および使用時間・エアコン使用電力量（W）および使用時間・Co2濃度（ppm）→人の在室の有無のチェック・照明使用電力量（W)および使用時間→人の在室の有無のチェック
3 − 1. 4 実測値の取得期間
2014年8月1日～12月10日までの期間のうち、取得した実測データは、センサー・サーバーの不具合等により、下記の91日間である。 2014年8月3日、8月6日～11日、8月22日～9月6日、9月17日～9月27日、10月1日～10月7日、10月10日～11月6日、11月11日～11月12日、11月14日～11月17日、11月20日～11月26日、11月28日、12月1日～12月3日、12月5日～12月6日、 12月8日～12月10日
３－２　実測値の整理方法
３－２．１　実測値のグラフ化取得した実測値は1分間隔でサーバーに蓄積されるが、蓄積されたデータをCSV形式で取り出し、1時間毎に取り出し、1時間間隔のデータに編集した。(図)
８月10日における実測値をグラフ化した（右図）。外気温の温度と同じくして、室内気温も変化していることが分かる。実測データは人の活動や・照明・エアコンなどの稼働がない限り、ほぼ外気温と同じ変化をたどる。 17時ころからセンサー7が他のセンサーよりも高くなるが、これは照明の影響と考えられ、天井付近には熱がたまっていると考えられる。また、センサー2は住宅内において一番低い箇所に設置してあるため、当然ながら、一番低い温度で推移する。住宅内の高低差を考えれば、センサーの温度は高い順に、センサー7＞センサー5＞センサー1＝センサー3＝センサー4＝センサー6＞センサー2　の順番になるはずである（3章　図～参照）。センサー6は洗面所に設置されており、洗面所の引き戸が閉められると、熱の移動が減り、 PSヒーターにより室内温度が下がる一方、その影響を受けないままであるため、比較的高い値となっていると考えられる。引き戸の開閉状況はセンシングされていないため、出力されたデータからの予測しなければならない。ここで、上記の考察を定量的に把握するために、実測データを加工処理した。
上表は、1時間前との温度差（℃）を表す。1時間前から温度が下降したセンサーには青色、上昇したセンサーは赤色に塗っており、時間温度差が大きいほど、色は濃くなる。
３－２．３　センサー順序
実測温度が高い順にセンサーを並び替えたものを本研究では、センサー順序とよび、温度により、センサーに優劣をつけた。それを表したのが以下の表であり、隣の括弧にはセンサー最低温度との差を表している。８月10日では、温度が一上昇していくにつれ、各センサー間の温度が縮まることがわかる。 18時以降、センサー 5が下がっているように見えるが、これはセンサー名の降順によって生じているものであり、実際は0.1℃ほどの差しかなく、８月10日はセンサー順序の変動はほぼ見られないといえる。
17センサー5センサー6センサー1センサー4センサー3センサー2センサー7 PSヒーター (冷房)を付けた23.8(0.9) 24.2(1.3) 24.2(1.3) 23.8(0.9) 23.5(0.6) 22.9 (0) 24(1.1)時には、センサー2とその他の18センサー4センサー5センサー7センサー6センサー1センサー3センサー2 24(1.3) 23.5(0.8) 23.4(0.7) 24 (1.3) 23.9(1.2) 23.8(1.1) 22.7 (0)センサーとの温度差が大きく19センサー4 tesサー&センサー7センサー5センサー1センサー2センサー3なっていることが、他の実測日24.2(1.6) 23.7(1.1) 23.7(1.1) 23.6 (1) 23.5(0.9) 23.3(0.7) 22.6 (0) 8センサー6との比較から明らかになってセンサー5センサー4センサー1センサー2センサー7センサー3 23.8(0.9) 23.7 (0.8) 23.6(0.7) 24.3(1.4) 23.8(0.9) 23.4 (0.5) 22.9(0)おり、PSヒーター (冷房)をつ21センサー5センサー4センサー7センサー6センサー 1センサー3センサー2けたときの住宅内部の温熱環24.1 (1.5) 23.6(1) 23.5(0.9) 23.5(0.9) 23.4(0.8) 23.1 (0.5) 22.6(0) 22センサー５センサー6センサー4センサー7センサー1センサー3センサー2境の大きな特徴であるといえ23.5(0.8) 23.3(0.6) 24.4(1.7) 23.7(1) 23.7(1) 23.7(1) 22.7 (0)る。これは、PSヒーターが部屋23センサー7センサー6センサー 1センサー5センサー4センサー3センサー2 23.7(1.1) 23.6(1) 23.5(0.9) 23.1 (0.5) 22.6 (0) 23.3(0.7) 24(1.4)の空気をかき混ぜることのない、放射冷暖房システムであることに起因すると考えられ、エアコンによる冷房が行われた時は、この特徴は見られない。
３－２．４　センサー順序の傾向分析
センサー同士の相対関係の傾向を分析するため、センサー順序の集計を行った。８月〜12月の間および各月ごとに、各センサーが占める順位の回数を集計した。たとえば、全日の表をみると、センサー2はセンサーの中で最低温度だった回数が1546回ともっとも多く、逆にセンサー7は15回と最も少ない。この相対関係を分析することで、おおまかに室内の温数環境の分布を予測することができる。なお、図2は表1の回数を割合（百分率）にして表したものである。
占める割合が0.1%〜0.99%の範囲の場合は赤、30%以上のものは青で示した。
センサー3および4は秋(10~11月)にかけて、 20.9 20.8 20.8 20.8 20.3 20.3 19.5センサー7センサー5センサー4センサー３センサー6センサー1センサー2 7順位が高くなる割合が25.8 22.3 21.9 21.6 21 20.8 19.5増え、逆にセンサー7はセンサー5センサー7センサー4センサー３センサー6センサー1センサー2冬にかけて、センサー順21.8 21.5 21.1 20.8 22 21.9 21.2位１位の割合が少なくなセンサー2センサー7センサー5センサー4センサー3センサー1センサー6 a 21.1 22.5 22.1 21.9 21.7 21.6 21.1っている。これは住宅がセンサー2センサー7センサー4センサー5センサー6センサー3センサー1 10夏には天井付近に熱だ23.4 22.4 22.1 22.1 21.7 21.3 22まりができやすいため11センサー2センサー7センサー4センサー5センサー3センサー1センサー6 21.7 21.3 22.7 22.3 22.1 22.1 22にセンサー7の温度が高センサー7センサー4センサー5センサー6センサー2センサー1 12センサー3くなり、逆に秋には熱だ22.3 22.3 22 22 21.9 21.7 21.3まりが少なく室内温度が一様になりやすいため、他のスペースよりもダイニングスペースに安定した温熱環境ができやすい秋にセンサー3とセンサー4が高順位に位置しているのだと考えられる。月別で見ると、センサー2では11月以降、センサー順序が1位になるパターンが現れていることが確認できる。センサー順位が1位となる時間帯を分析したところ、5時・1回、 ８時・５回、９時７回、10時５回、11時６回、12時２回であった。下表はセンサー2の順位が1位となる場合であり、12月2日の日付である。9時から12時の間でセンサー2の温度上昇が確認できる。これはスペース１のプラインドが朝方開いた状態であり、冬の日射が入った場合であると推定できる。以上のように、実測値のグラフ化、センサー順序の作成、温度上下の変化を相互に照らし合わすことで、実測値の温度変化の要因とその傾向について分析が可能であることが示せた。第四章　整合性検証
4 － 1
4 − 1. 1シミュレーション手順右図にシミュレーションの概念図を示す。図1はEnergy Plusによるエネルギーシミュレーションである。外気温や日射等による各ゾーン（部屋）の熱収支を計算し、ゾーン全体の空気温度を計算する。図2はCFD解析による計算の概念図である。Energy Plusのエネルギーシミュレーションによって得られた表面境界温度を用いて、メッシュ分割されたセル間の熱移動の方程式を解くことにより、セルの温度を計算する。セルの数が多ければ多いほど（メッシュ分割数が多いほど）、精度が高くなるが、計算時間が長くなる。エネルギーシミュレーションでは、時間推移のゾーンごとの空気温度をシミュレーションできるため、取得したほぼ全日毎時間ごとの実測値(8月〜11月まで)との比較を行う。一方、CFD解析では、ある時間の表面境界条件をインポートし、シミュレーションを行うため、１日の中の特定の時間を任意に指定しなければならない。指定する時間は実測値に基づき、温度変化（上昇・下降に転じるとき）が確認される時刻の表面境界条件をインポートする(右図参照)。例えば、下図の場合は、0時、 5時、10時、14時、23時の表面境界条件をインポートし、それぞれ計算を行う。
4 − 1. 2 検証の流れ
4章では以下の3つの段階で整合性の検証を行った。 1.エネルギーシミュレーションとの比較第一段階では、人の活動、照明のスケジュール、冷暖房スケジュールは設定せずにシミュレーションを行う。これは最初のシミュレーション上での設定を極力少なくすることで、第二段階以降のシミュレーションの誤差値を見る際、シミュレーション上での設定による影響の検討比較を行いやすくするためである。誤差の検討に用いるのは、実測値とエネルギーシミュレーション値の差であり、ここでは＜差分値＞とよぶ。差分をとることで、実測値とエネルギーシミュレーション値がどれだけ離れているかを確認し、日平均誤差を算出。日平均誤差により、どういう場合に誤差が生じやすいかの検討を行う。また、毎時間ごとの差分値により、１日の時間変化における誤差の傾向を分析する。また、エネルギーシミュレーション値を計算し、実測値と照合した日付は、2015年8月３日、８月６日～11日、８月22日～９月６日、９月17日～９月27日、10月１日～10月７日、10月10日～11月6日、11月11日～11月12日、11月14日～11月17日、11月20日〜11月26日、11月28日の計83日間である。
2.CFD解析との比較
1.で行ったエネルギーシミュレーションから得られた境界条件をもとに、CFD解析を行う。取得した全日の実測値との比較は不可能なため、ここではエネルギーシミュレーション日のうち、以下の日付のCFD解析を行った。 8月8日・8月27日・9月17日・9月24日・10月5日・10月12日・10月19日・10月21日・10月26日・10月27日・11月2日・11月16日の12日間※1.エネルギーシミュレーションと同様、人の活動・空調機器等の設定は行わない。 CFD解析比較項目として、1.での比較項目に加えて、センサー順位についての比較も行う。３章で分析したセンサー順位とCFD解析で算出したシミュレーション温度順位の整合性がとれるということは、室内温熱環境の把握にとって重要な要素である。 CFD解析によるセンサー温度の相対関係の整合性を検証する。
3.照明・PSヒーター・OMソーラーの設定を加えたCFD解析
2.で行ったCFD解析日のうち、以下の日にちはそれぞれPSヒーター・照明・OMソーラーが稼働した日である。この６日に関しては、それぞれPSヒーター・照明・OMソーラーの設定を加えたCFD解析を行った。 ・PS : 8月8日、8月27日・照明：10月27日、11月2日・OMソーラー：10月19日、11月16日
4 － 2   エネルギーシミュレーションによる比較検証
4 − 2.  1 解析条件
使用する解析モデルは第２章で概要を説明したが、本章でのエネルギーシミュレーションの設定において、留意すべき点は以下の点である。 •外付けプラインドについてはすべて開いている状態とした・洗面所のドアは開いた状態とした・風呂場・トイレの間仕きり壁はモデリングしていない
4 - 2. 2解析結果
エネルギーシミュレーション解析結果は右図のように算出される。エネルギーシミュレーションはゾーン(部屋)ごとに温度をシミュレーションするが、右図のスペース2、スペース1、ダイニング、スペース3、洗面所、床下のゾーンに対応する実測値のセンサーはそれぞれ、センサー1、センサー2センサー4、センサー5、センサー6、センサー10とする。右図は８月１０日のものであるが、床下の温度が一定で室内側よりも6～7℃ほど低い値になっている。また、実際の床下の温度を見ると(付録参照)、0~23時にかけて1℃の下降がみられるが、エネルギーシミュレーションでは0.2℃ほどの変化しか見られない。また、実測値ではスペース1（センサー2）の値が一番低いのに対し、エネルギーシミュレーションではスペース1の方が0.5℃ほど高くなることが確認できる。

4 − 2. 3差分値の算出
差分値は以下のように表せる。ゾーンごとの毎時刻ごとの差分値、およびゾーンごとの１日の平均差分値を算出した。あくまで差分値であり、これによって実測値とシミュレーション値の整合性であるかどうかは判断できない。 ８月10日の例では、スペース1・床下以外のゾーンの1日平均差分値は３℃前後となっているが、スペース2および床下の差分値は大きい。室内の差分値の変化は夜になるにつれて低くなっていき、差分値は2℃ほど縮まっている。これに対し、床下は差分値の変化は0.8℃ほどである。下図は差分値の一日変化をグラフ化したものである。

4 − 2.  4   日平均差分値の算出
解析結果から、１日の平均差分値を算出したものを以下に示す。差分値が＋であれば、シミュレーションが高いことを表している。また、そのグラフを図に示す。 8月から11月28日までの実測値との差分のうち、床下との差分値は常にマイナスであり、エネルギーシミュレーションでの床下の温度は実測値に比べ、大幅に低くなっている。これはシミュレーション上では、床下の地面と接する断熱が実際よりも断熱抵抗を低く設定してあるため（初期設定では、地面と接するコンクリリート基礎のみの設定)、地面の温度が大きく影響したものと考えられタ。 8月は室内側ではシミュレーションの数値が高く出る傾向があるが、8月27日から8月31日はシミュレーションの室内側の教値が低くなっていることが確認できる。これは、この期間に住宅内で宿泊実験があり、人が宿泊した影響だと考えられる。宿泊実験により、照明・PSヒーター・エアコンが稼働した結果、設定をしていないシミュレーションの結果が実測値よりも高くなったのだと推測できる。
9月以降は、シミュレーション値が実測を下回り、差分値がマイナス傾向となる。グラフを見ると、差分値が0に近づく日が見られる。10月26日～30日は秋の宿泊実験により、人が滞在しており、実測室内温度が高くなったためである。また、スペース別にみると、特にスペース１の差分値の変化が大きいことが確認できる。スペース1は実測値分析でも温熱環境の変動が大きいことがわかっており、それだけ差分変動が大きくなりやすいと予想される。 Energy Plusによるエネルギーシミュレーションは、ゾーンごとの温度を出力するため、実際のセンサー温度との一致を期待しているわけではない。むしろ、 Energy Plusのエネルギーシミュレーションによる表面温度の出力が重要になってくる。CFD解析は室内の表面温度により、熱力程式を解くことで、熱流体を解析するため、このエネルギーシミュレーションが大きくCFDの解析結果に影響すると考えられる。4章では、エネルギーシミュレーションの結果とCFD解析の相関性も考慮しながら、検証を行っていく。
4.0 2.0 0.0 -2.0 -6.0 6.0 0.0 ーダイニング–スペース1   – ースペース３ - ー洗面所-床下スペース2 8.0 6.0 -4.0 -8.0 8.0 4.0 2.0 -2.0 -4.0 -6.0 -8.0
4 − 3    CFD解析による検証
4 − 3. 1 解析条件
解析領域全体のメッシュ分割は70（X）× 69 (Y) ×41 (Z)であり、室内におけるメッシュ幅は約0.15m × 0.15m ×0.15mである。図１に室内のメッシュ分割を示す。また、図２のようにセンサー位置は実際と同じ位置で設定できた。
4 − 3.  2 シミュレーション時間
CFD解析において、計算が収束するか否かは精度に重要な影響を与える。CFD解析においては、Massモデルの収束・室内温度の収東・気流の収束があり、Massモデルの収束がシミュレーションの収束とみなすことが通常である。しかし、Massモデルの収束には時間が大幅にかかるため、本研究では室内温度および気流の収束により、シミュレーションが収束したと判断する。計算回数は最低1000回行うこととする。
4 − 3. 3解析結果
8月8日・8月27日・9月17日・9月24日・10月5日・10月12日・10月19日・10月21日・10月26日・10月27日・11月2日・11月16日の12日間の結果を以下に示す。時刻のインポートに関しては、実測値のをもとに、温度が変化するタイミングでインポートを行った。したがって、インポートの回数は、日によって異なり、温度変化が激しいほど、多くの時刻を解析している。
センサー2   センサー3   センサー4

4 − 3. 4 　解析結果と考察
CFD解析では、グラフで見ると、実測値と同じような温度変化がみられる。しかし、細かく見ていくと、上昇度合やセンサーの相対関係が異なっていることがわかる（付録参照)。たとえば、CFD解析上ではセンサー間の温度差がなかなか出ていないことが確認できる。 9月17日のグラフでは、実測値の最大室内温度差はピークで1.5℃ほどであるが、 CFD解析では、センサー間の最大温度差は0.7℃とおおよそ実測値の半分ほどである。これはCFD解析における特徴の一つであり、室内温度差が現れない傾向がある。室内温度差がなかなか確認のは、Design Builderの計算方法が定常状態であることに関係していることも考えられよう。定常状態は安定した時の熱流体の解析であるため、温度差が現れるという非定常的な状態の温熱環境の分析には限度があるといえる。一方で、温度の上昇・下降度合はCFD解析の方が上昇率は高いという傾向も確認できた。温度上昇・下降度合はエネルギーシミュレーションの表面温度計算によるものであり、Energy Plusでの熱取得・熱損失が大きかったことを示す。熱取得、熱損失に関しては、設定項目では、断熱値の設定もしくは日射の精度などさまざまな要素が考えられる。そういった意味では、CFD解析だけでなく、エネルギーシミュレーション段階との相関関係を今後探っていくことが必要となるだろう。
4 − 4  CFD解析（機器設定あり）による検証
4 − 4. 1 条件設定
4-3で行った解析日のうち、以下の6日間を機器の稼働を加えてシミュレーションを行った。設定にあたっては、実測日の消費電力等のデータを参照した。 ・PS : 8月8日、8月27日・照明：10月27日、11月2日・OM ソーラー：10月19日、11月16日
PSヒーター(冷房)の設定
PSヒーターはCFD解析時に、コンポーネントモデルに温度を与えることで再現する。PSヒーターは放射冷暖房であるが、ネルギーシミュレーションの設定項目にはない。そのため、稼働していないときの住宅の表面境界条件をインポートしたのち、CFD解析を行うことになるため、完全に再現されているとはいえないが、CFD解析時にPSヒーターを入れることで、実際のPSヒーターの温熱特徴がシミュレーションで再現されるかどうかを分析する。なお、スペース1のPSヒーターは、139×2000×10（横×高さ×奥行：mm）、スペース3側のPSヒーターを1390×3000×10（横×高さ×奥行：mm）としてモデリングし、設定温度を18℃とした。
照明機器の設定
照明はエネルギーシミュレーションにてタイムスケジュールを設定する。照明は4(W/m2-100lux)とし、実際の１時間毎の消費電力量をもとに、0〜100％で入力した。実際に使われなかった時間帯は0％、実際の消費電力が通常の半分の値であった時間帯は、照明を入れていた時間が半分ほどであると予測できるため、シミュレーション上でも50%と入力した。 10月27日および11月2日の照明スケジュールは以下のとおりである。

OMソーラーの設定
OMソーラーもPSヒーターと同様にエネルギーシミュレーションでの設定は不可能なことから、CFD解析時にダクトの設定を行う。住宅の床下空間には立下りダクトから送られてくる温風の吹き出し口が4つあり、それぞれスペース1、スペース2、スペース3、洗面所の下に設置してあり(別図参照)、図面をもとにモデリングを行った。右の表は、10月19日と11月16日のCFD解析におけるOMソーラーの設定時刻と境界条件設定温度と吹き出し流量である。吹き出し温度はその時刻のセンシングデータを参照し、流量に関しては、センシングした風速をもとに算出した。
8月8日
PSヒーターを設定したところ、CFD解析結果では、センサー温度は設定なしの時の温度と比べ、全体的に0.3℃ほど下がる結果となった。グラフの形もほぼ相似形である。また、８月８日。８月２７日とも、PSヒーター（冷房）の特徴である、センサー2 (スペース1)の温度の下降は再現できていない。
どちらの日程も照明を設定した時刻は温度上昇が確認でき、設定なしのCFD解析時よりも精度が上がったといえる。また、温度上昇・下降も照明の設定次第でまた、センサー6とセンサー2が比較的低い値にとなっており、センサー順位は精度が高いといえるCFD解析において、11月2日の朝から、センサー 2が高い値を示すのは、日射の影響と思われる。実測値では、朝方はセンサー7とセンサー1が上昇している。
11月16日
OMソーラー稼働時にセンサー5 (スペース3)およびセンサー7が上昇する傾向はCFD解析でも確認できる。しかし、OMソーラーが稼働停止した後の、室内温熱状況はをCFD上で再現するのは困難である。CFD解析上のみで、OMソーラーを設定することは、時間変化のシミュレーションを必要とする場合には不向きであるといえよう。
4 — 4．5　解析結果と考察2
PSヒーター・OMソーラーの設定を加味したCFD解析では、表面境界条件確定後に、設定を入力することで、単純な室内の温度上昇・下降現象を再現することは可能であった。右図はPSヒーターを設定していない場合と、設定した場合のCFD解析画面を示している。PSヒーター表面から冷気が伝わり、全体を冷やしているのが分かる。しかし、定常状態計算のCFD解析においては、いつ表面境界条件をインポートするかが問題となる。温度変化のピークが必ずしも、設定者が入力した時刻と一致するとは限らないため、CFD解析によって、1日の温度のピーク時を割り出すのには、毎時間のシミュレーションを行わなければならず、莫大な時間がかかる。このため、整合性検証においては。エネルギーシミュレーション上でいかに温度変化を予測し、ちょうど温度変化の始まる時刻の表面境界条件をインポートできるかが重要となる。第五章　総括
5 — 1.結論
本研究では、整合性検証と題して、シミュレーションの設定および実測値の分析、検証というステップを踏み、解析を行った。エネルギーシミュレーションでは、ゾーンのみの温度解析であり、それは日射や外気温の熱収支による温度計算であったため、室内の温度環境を分析する上では不十分であったが、定常状態のCFD解析でも、エネルギーシミュレーションと組み合わせることにより、一定の温度上昇と下降の効果を再現することができ、定常状態解析による室内の時間軸を加味した温度変化を再現することが可能であるということがわかった。また、初期段階での設定の後に、そのシミュレーションの結果を統計的に分析し、シミュレーションの設定をし直す、というステップを踏むことで、誤差傾向を把握し、誤差修正の精度をあげる試行の方法を提示することができた。
5 — 2.考察
本論から、考察すべきことは以下の2つである。ひとつは、定常状態計算におけるCFD解析の有効性とその限界についてである。定常状態であるとは、ある境界条件のもとで室内の温熱環境が安定し、温度変化が一定となった状態のときである。予備実験でも問題になったのが、CFD解析上のセンサー間の温度差問題であり、室内温度差が出にくいという問題であった。室内の非定常的な状態を再現するためには、一定の温度差補正が必要になるだろうと思われる。また、CFD解析においては、その時間に莫大な時間がかかることも問題である。そのシミュレーション時間を短縮しながら、より精度の高い予測を行うためには、エネルギーシミュレーションにおける統計的な分析手法による誤差傾向の把握が必要不可欠であり、そういった意味では、エネルギーシミュレーションとCFD解析の相関性の把握が重要であり、そのための大量のデータ取得が必要であろう。今回の研究では、その相関性に踏み込み、どういったデータを取得し、どう比較分析すれば誤差傾向の把握が可能となりか、ということも重要なテーマの一つであったが、比較データの多さ・整理が必要な莫大なデータ量に対応した統計手法、また、より精度の高い室内実測データと室内状況（プラインド・ドア・在室人数・活動状況）の取得が必要であり、慶應型共進化住宅のような一体空間でありながら、段差開口による室内環境の制御という複雑な室内環境の分析をするための高度な分析手法の開発が求められる。もうひとつは、本研究で最大のキーワードとなる、 ‘整合性’とはいかなるものか、とうことである。本研究では、環境シミュレーションの整合性をとるための ‘誤差傾向の特定’が主な命題であり、環境シミュレーションと実測値が果たしてどういうときに誤差が大きくなるのか、もしくはどういった傾向がありそうか、ということを定量的に把握する手法の研究であった。そして、第一段階として、実測値と環境シミュレーション値の差分をとり、差分値の１日の変化や、月ごとの平均を比較要素として用いることになった。しかし、何をもって誤差と呼び、何をもって正と判断するかという事が問題となった。それは、環境シミュレーションそのものの有用性を問うものでもあると考える。現在の建築設計における環境シミュレーションとは、ある種の住宅性能担保のアリバイ的利用に過ぎない。環境シミュレーションの値が環境シミュレーションの整合性検証とは、環境シミュレーションがこれからのHEMSと連携しながら、住宅の温熱環境予測を可能とするための第一歩であると考える。