空調・電気・給排水設備などの設備トラブルは、発生後の対応に多大なコストと時間を要します。突発的な故障は工程遅延や建物利用者への影響も大きく、迅速かつ計画的な予防メンテナンスが求められています。
設備の故障は老朽化だけでなく、負荷変動や環境条件によって徐々に顕在化しますが、人の目や定期点検だけでは変化を早期に捉えきれません。センサー技術の普及と設備ログの蓄積により、AIが稼働データを継続的に分析し、異常兆候を検知する仕組みが実務レベルで導入可能となりました。
・センサー・ログの常時監視：温度・振動・消費電力など複数データをリアルタイムで解析。
・異常兆候の自動検知：通常時の挙動を学習し、逸脱を即座にアラート。
・優先度判定：異常の重大度や緊急度を算出し、対応順を提示。
・設備履歴との照合：過去の故障や保守履歴から推定し、原因候補を提示。
・遠隔管理・通知：管理者へスマホ通知し、複数設備を横断管理。
故障発生前に兆候を把握できるため、突発停止や緊急対応が大幅に減少。
保守コストの最適化、設備稼働率の向上、顧客クレームの減少につながります。
作業計画を事前に立てられるため、保守部門の業務負荷も平準化されます。
今後は、AIが設備状態を自動診断し、交換時期の最適化・コストシミュレーションまで提案する仕組みへ拡張。
さらに、建物全体の設備データを統合し、建物LCC（ライフサイクルコスト）最適化AIとしての進化が期待されます。
