新菱冷熱工業株式会社（以下、新菱冷熱工業様）は、「さわやかな世界をつくる」を経営ビジョンに掲げ、空調設備を中心とした環境エンジニアリングを国内外で展開する企業です。
新菱冷熱工業様のイノベーションハブ（茨城県つくば市）※1が備える空調設備・IoT基盤と、アジアクエストのAI実装技術を組み合わせ、BIMデータを基盤に室内の温度・湿度・CO₂濃度や気流を3D空間上で可視化し、空調設定を変えた場合の室内環境をAIが数十秒〜数分で予測する「AI-CFD環境予測デジタルツイン（スマート・エア・ツイン）」の初期版を共同開発しました。従来は個室単位に限定されていたCFD※2解析の対象を建物全体に拡張しながら、解析時間を200分の1以下に短縮し、快適性と省エネルギーを両立する空調運用の検討を可能にしています。
※1 イノベーションハブ：つくば市にある新菱冷熱工業の研究開発拠点。大規模の実験設備で、脱炭素技術の開発や産学・異業種の共創を進め、革新的な製品・サービスなど新しい価値を創出しています。
※2 CFD：Computational Fluid Dynamics（数値流体力学）
「イノベーションハブ」は、ZEB※3関連技術の実証拠点として、温度やCO₂濃度などを計測する環境センサーを多数備えています。これまでは主に数値としてデータを蓄積してきましたが、室内の空気の流れを3次元で捉え、空調設定を変えた場合の変化を事前にイメージできれば、運用の幅がさらに広がると考えられていました。CFD解析※4という手法はあるものの、計算に数時間を要するため、条件を変えて何パターンも試すには時間がかかるという点も、今後に向けたテーマの一つでした。
※3 ZEB：Net Zero Energy Building（ネット・ゼロ・エネルギー・ビル）の略。省エネルギーと創エネルギーにより、年間の一次エネルギー消費量を正味ゼロ以下にすることを目指した建物のこと。
※4 CFD解析（数値流体力学）：コンピュータ上で空気や水などの流体の動きや熱の移動をシミュレーションし、可視化する技術です。
新菱冷熱工業様は、分散していたデータを3D空間上に集約して一元的に確認できるようにし、さらに蓄積したデータを使った分析・シミュレーションを可能にする、デジタルツインを共通のプラットフォームとすることを目指しました。可視化と予測をひとつの基盤にまとめ、快適性と省エネルギー性を両立する空調運用の検討へとつなげることが狙いでした。
本プロジェクトは、開発期間はPM1名、テックリード1名、AIエンジニア1名、プログラマ2名前後の体制で推進し、保守期間は1名体制で運用支援を継続しています。
プロジェクト全体の進行管理とスケジュール調整はPMが統括し、新菱冷熱工業様との週次定例会議を通じて要件や優先順位を確認しながら、フェーズごとの開発範囲を見極めていきました。技術的なアーキテクチャの設計にあたったのはテックリードです。BIMや点群データを扱う3D表示、CFDデータの取り込み、センサーデータとの連携といった要素をどのように組み合わせるか、全体の構成を練り上げました。AI-CFDの実現に向けた技術検証とモデル開発を担ったAIエンジニアは、約2,500件のCFD解析データを学習データとしてCNN※5モデルを構築し、Amazon SageMakerによる学習からデプロイまでを一貫して手がけています。フロントエンド・バックエンド・インフラの各領域を担ったプログラマは、3D空間上での環境データ表示やCFDデータの登録機能の実装に加え、AWS（Amazon Web Services）上のインフラ構築も推進しました。
※5 CNN：Convolutional Neural Network（畳み込みニューラルネットワーク）
プロジェクトは、現状の課題と目指すべき姿を整理するところから始まりました。ご相談をいただいた時点では、「デジタルツインで室内環境を可視化したい」という方向性は定まっていたものの、どのような画面で何を表示し、どこまでを実現するかは固まっていない状態でした。
そこでアジアクエストは、既存システムの課題と目指す姿を言語化するとともに、デジタルツインやCFD可視化の最新動向を調査し、お客様の目的に適した手法を選定。さらに、実際に触れるプロトタイプを作成し、画面を見ながら擦り合わせを重ねることで、抽象的だった要望を具体的な要件へと落とし込んでいきました。
プロジェクト推進中には、アジアクエストのメンバーが茨城県つくば市のイノベーションハブを直接訪問し、現地でシステムの活用イメージを確認しながら開発を進める機会もありました。
本システムでは、BIMデータをもとに建物の形状を描画し、点群データを使って建物内外の実際の見た目も再現しています。センサーで取得した温度・CO₂濃度に加え、人が感じる温冷感を数値化するPMV※6（予想平均温冷感申告）の空間分布も表示できるほか、CFD解析結果に基づく気流の様子をアニメーションで確認することもできます。さらに、ビーコンを用いて在室者の位置情報も可視化しており、室内環境だけでなく、そこで働く人の状況まで一画面で把握できます。フロアや部屋を選んで表示範囲を絞り込んだり、視点を切り替えたりしながら、室内の状況を直感的に把握できます。
※実測データとの連携は、リアルタイムではなく、取得タイミングに基づく反映となります。
※6 PMV：Predicted Mean Vote（予想平均温冷感申告）。温度・湿度・気流など6要素から人の温冷感を表す指標
さらに、季節や時刻、空調条件をUI上で指定するだけで、AIモデルが数十秒から数分程度で室内環境を予測し、同じ3D画面上に表示します。
採用技術：バックエンドはPython、フロントエンドはTypeScript（React）
本システムはWebアプリケーションとして開発し、インフラにはAWSを採用しました。AI開発ではPythonが主流であることから、AIモデルとやり取りするバックエンドもPythonで実装。フロントエンドは、アジアクエストでは実績の多いTypeScript（React）を採用しています。
3D空間上の表示には、BIMデータと点群データを組み合わせて建物の形状と内観を再現する仕組みを構築しました。ここに環境センサーや流体シミュレーションの結果を重ねて表示することで、室内環境をひと目で把握できるようにしています（利用者側から見た使い方はシステム概要の欄をご参照ください）。CFD解析は本来、個室単位で行うことが一般的ですが、本システムでは解析対象を建物全体に拡張し、外気の影響まで含めた空気の流れを一体的に再現できる点が技術的な特徴です。
AI-CFDの仕組み：CNNモデルとAmazon SageMaker
AI-CFDについては、約2,500件のCFD解析データを学習データとしてCNNモデルを構築し、Amazon SageMakerで学習とモデルのデプロイを行っています。従来のCFD解析を代替できる精度とスピードを両立させることが、この部分における技術的な挑戦でした。
AWSによるインフラ構成：サーバーレスと自動化
インフラ構成としては、フロントエンド配信にAmazon CloudFrontとAmazon S3、バックエンドにAWS Fargateを活用したサーバーレス構成を構築し、サーバーの保守運用の負担を大幅に削減しながら高い拡張性を確保しています。またAWS LambdaとAmazon EventBridgeにより、センサーデータの取り込みなどの定型処理を自動化し、GitHubとAWS CodePipelineを連携させた自動デプロイ環境を整備することで、アプリケーションコードの更新を迅速かつ安全に反映できる体制を整えました。運用面では、AWS Systems ManagerとAmazon EC2によるセキュアな保守経路を確立し、Amazon CloudWatchとAmazon QによるSlack通知を組み合わせることで、リアルタイムに状況を把握できる監視環境を実現しています。
専門的なアプリケーションを使わなくても、室内環境をわかりやすい見た目で確認できるようになりました。通常のCFD解析と比較して解析速度を200分の1以下に短縮しており、数時間を要していた処理が数十秒から数分程度で完了するため、UI上で結果を確認しながら検討を進められます。これにより、実空間では検証が難しい条件下での環境状態も再現できるようになり、運用改善や設備更新における意思決定を支援しています。
今回開発したスマート・エア・ツインは初期版として、イノベーションハブにおける環境グラデーションの可視化に活用されています。今後はまず、AI-CFDの予測精度の検証と高度化を進めます。実測値との比較を重ねながらモデルを改善し、より幅広い条件下でも信頼できる予測を返せる状態を目指します。あわせて取り組むのが、空調制御システムとの連携強化です。現時点では予測結果を人が確認して運用の判断に活かす形ですが、解析結果を設備システムへ自動でフィードバックすることで、環境の最適化や自動制御へと発展させていく構想です。可視化と予測にとどまらず、快適性と省エネルギー性を両立する空調運用そのものを支える基盤へ。それが両社の目指す姿です。
なお、イノベーションハブでは、気象予報やセンサー情報から近未来の室内環境をCFD技術で予測し、PMVに基づいて空調を先回りで制御する「CFD連携PMV制御」を既に開発・運用しています。スマート・エア・ツインが目指す「解析結果を設備システムへフィードバックする」自動制御は、こうした既存の取り組みとの連携を発展させる形で実現していく計画です。
空調設備は、導入後にどのような効果が出るのかを事前に伝えることが難しい領域です。スマート・エア・ツインは、その説明の仕方を変える可能性を持っています。空調設定を変えたときに室内環境がどう変わるかを、3D空間上ですぐに示せるようになったことで、顧客との打ち合わせの場で条件を変えながら結果を見せられるようになり、設備の価値を実感として伝えられます。施設見学に訪れる顧客や一般の人々に対しても、目に見えない空気の流れを可視化して示すことは、技術力を伝える有力な手段となります。さらに、AI-CFDによって解析時間が大幅に短縮されたことで、これまで時間の制約から検討できなかった条件での提案も可能になりました。快適性と省エネルギー性の両立という、ZEB時代に顧客が求める要件に対して、根拠を持って応えられるようになります。新菱冷熱工業様は長期ビジョン2030「未来・環境エンジニアリングカンパニー」のもと、建設DXの推進と新規事業創出力の強化を掲げており、本システムで培った技術はその取り組みを支える基盤のひとつとなることが期待されます。
AI×CFDで室内環境を可視化・予測するデジタルツインを開発 — 将来的な空調制御への展開を見据えた基盤技術 —
https://www.asia-quest.jp/information/20260729