建築 · 維持管理 · 空調設備異常検知・診断AI
空調設備の異常発見・診断が確認者の経験則に依存し、機密性の高い情報のためクラウドAIを利用できないという課題に対し、異常の「検知」は数値処理エンジンが担い、検知結果の「文章化・指示生成」のみをローカルLLMに任せる二段構成を採用。すべての処理を閉域 LAN内で完結させ、外部に情報を出さず、誰が確認しても同じ標準化された診断へ到達します。現場作業者は、機器ごとの検知結果と生成済みレポートを一覧・閲覧するだけで、標準化された対応判断ができます。
検知・診断パイプライン(数値処理 × ローカルLLM の役割分担)
課題「経験則依存・機密情報の外部送信不可」への解消アプローチセンサー
テレメトリ
テレメトリ
数値処理による
異常検知
異常検知
構造化
データ出力
データ出力
ローカルLLM
文章化
文章化
標準化診断
・作業指示書
・作業指示書
※ 異常の「検知」はLLMに任せず数値処理で行い、LLMは検知結果の「文章化・指示生成」のみを担当。学習コストと生成のブレを避けつつ、誰が読んでも同じ診断に到達できる設計です。すべて閉域 LAN内で完結します。現場作業者はこの検知結果とレポートを閲覧するのみで、検知・生成の操作を行う必要はありません。
監視対象機器 一覧
自動監視中(5分間隔)コンプレッサー 軸受振動 & 吐出温度スペクトルリアルタイム監視
軸受振動
吐出温度
縦軸: 相対水準(計測値非表示)
検知内容: 軸受振動・吐出温度に急峻な上昇トレンド
検知結果レポート
異常予兆を検知 ローカルLLM生成レポート(標準化診断・対応指示)
空調機 AHU-3
空調設備 異常検知・診断AIシステム ・ ローカルAI/LLMによる異常検知+診断レポート自動生成デモ(閉域 LAN完結)