鹿島はAI・機械学習分野の国際会議「NeurIPS 2026」のコンペティション部門で建物空調のAI制御に関する研究課題「The Smart Buildings Challenge」が採択されたことから、米国やカナダの大学や研究機関、企業の研究者らと共同で主催チームの一員として国際コンペティションを運営し、世界中の研究者・技術者から解決手法を募る。
課題は、建物の規模や間取り、空調設備の仕様、気象条件などが異なっても、建物ごとの個別調整を必要とせずに空調を制御できるAIモデルの開発だ。従来のAI空調制御は特定の建物に合わせてモデルを構築・調整するケースが多く、異なる建物へ展開する際の手間やコストが課題となっていた。
そこで目指すのが、多様な建物に共通して適用できる「建物制御基盤モデル」だ。参加者は複数の建物を再現したシミュレーション環境でAIモデルを開発し、学習時とは異なる規模や間取り、気象条件、空調設備仕様を持つ未知の建物に適用する。建物利用者の快適性を維持しながら、エネルギー消費量とCO2排出量をどこまで抑えられるかを、共通の評価条件で競う。
コンペティションは、鹿島のほか、コロンビア大学、ハーバード大学、プリンストン大学、ワシントン大学などの研究者や、カナダのMila、Google、Distyl AIなどが参加して企画・運営する。鹿島は昨年、類似のコンペティションに参加して3位に入賞しており、今回は課題を提示する主催側として、建築・設備分野の課題と世界のAI研究コミュニティをつなぐ。
コンペティションで高い評価を得たモデルは、シンガポールに開設した鹿島のグローバル研究開発拠点「The GEAR」など、実際の建物への試験適用を予定している。シミュレーションでの性能評価にとどめず、実建物で有効性を検証し、実用化につなげる考えだ。
鹿島のプレスリリースはこちら
BIMedia目線ーー研究議題はAIによる建物運用の最適化を、個別施設ごとの調整が必要な技術から、多様な建物へ横展開できる技術へと進めようとするものだ。空調制御では快適性、エネルギー消費、CO2排出という複数の条件を同時に満たす必要があり、建物ごとに異なる設備構成や利用状況への対応が普及の鍵となる。BIMの観点では、建物の形状や空間構成、設備仕様などの情報を、AIが制御方針を判断するためのデータとしてどう活用するかが重要になる。設計段階のBIMモデルと、運用段階のセンサー情報や設備データを連携できれば、建物のデジタル情報を活用した運用最適化にもつながる可能性がある。建物制御基盤モデルが実際の建物でどの程度の汎用性を発揮するのか。シミュレーションでの成果を実環境へ移行する過程とともに、スマートビルの運用高度化を占う取り組みとして注目される。
