成果の秘訣はソラコム・松尾研究所の伴走と“バックキャスト”の視点

RAG使わず“生成AI×IoT”で空調制御　三菱電機による実証実験の裏側

2024年08月28日 07時00分更新

　ソラコムは、年次のIoTカンファレンス「SORACOM Discovery 2024」を開催。基調講演や展示のほか、先進企業によるIoTテクノロジー事例も披露された。

　三菱電機は現在、会社を横断するデジタル基盤を整え、DX人材を揃え、コアビジネスで展開するハードウェアのデータを活かした新たな価値の創出に注力している。

　例えば、欧州法人で展開する「MELCloud」は、空調機を遠隔管理して、データに基づき最適化できるシステムで、2023年末時点で約100万台が登録されている。データの収集には、セルラー通信を用いており、ソラコムのIoTプラットフォームが採用されている。

　次に同社が挑戦するのは、ハードウェアと生成AIをIoTでつないで、ハードウェア自体の性能を向上させていくことだ。本記事では、三菱電機による生成AIプロジェクトの裏側が語られたセッションの様子をレポートする。

「三菱電機が挑戦する、製造業の生成AI活用とその実例」と題したセッションは、ソラコムがモデレーターで進行した

IoTが集めたオフィス内外の数値を基に、生成AIが最適温度を予測

　2024年7月、ソラコムと松尾研究所が共同で「IoT x GenAI Lab」を立ち上げた。IoTと生成AIの領域において、新規プロダクト開発や研究開発、顧客向けのプロフェッショナルサービスを展開する専門チームである。三菱電機は両社の支援のもとである実証実験を進めた。

IoT x GenAI Lab

　実証実験は、生成AIを“シミュレーター”に仕立て、空調機器を電力消費を抑えながら最適な温度設定に制御するという取り組みだ。三菱電機のDXイノベーションセンターの8階にて、冬の時期に約1か月半をかけて実施され、大幅な電力消費量の削減と勤務者の快適性向上を確認している。

　実証実験の環境は、約322平米の中で、約30名が勤務。仕組み的には、ソラコムのIoTセンサーデバイスを用いてオフィス内外の温度・湿度、日照度をセンシング、加えて勤務者から得られた室内の快適性のフィードバックを収集して、クラウドに蓄積する。

　クラウドに蓄積された情報を基に生成したプロンプトを、事前学習済みの汎用LLM（大規模言語モデル）に与え、最適な温度を2時間に一度予測させる。そして、空調機器の温度を、予測された温度に変更して、快適性と電力使用量を計測。変化した環境のデータをまたプロンプトに反映してLLMに与えるというループを繰り返した。

　プロンプトに加える情報は、マルチモーダルな基盤モデルも利用して、室内温度のヒートマップやオフィス勤務者の位置情報などの画像による情報も加えているという。

IoTと生成AIを応用した空調機器制御の実証実験

　このループを回すことで、事前測定のベースラインの数値と比較して、電力消費量は何と期間平均47.9%削減、従業員の快適性も平均26.3%向上するという、驚きの成果をたたき出した。

　三菱電機のDXイノベーションセンター主席研究員である澤田友哉氏は、「オフィス環境の情報をいかに生成AIに与えて、それを理解させるかが今回の実証実験のポイントだった」と語る。

三菱電機 DXイノベーションセンター博士（情報工学）澤田友哉氏

成果を得られた秘訣は、ゴールから逆算する“バックキャスト”の視点

　そもそもの実証実験のきっかけは、DXイノベーションセンター長である朝日宣雄氏のもとに、IoT x GenAI Labについて打診があったことだ。同センター内で、IoTと生成AIを組み合わせることで「何ができるだろう」と考えると、三菱電機の強みである空調機の領域での活用がアイディアのひとつとして挙がった。

　そして、迎えた最初の打ち合わせ、松尾研究所のメンバーに、生成AIで温度予測ができるかを“その場”で試してもらい、それらしい回答が得られたことが決め手となった。生成AIの事業化の知見を持つ松尾研究所と伴走することで、テーマを何にするのか、マイルストーンを何にするかといった“最初につまずきやすいポイント”でスムーズに進められたという。

　一方の松尾研究所のAIソリューション事業部チーフAIエンジニアである横山敬一氏は、今回の伴走において、「ゴールから逆算する“バックキャスト的”に進めることを心掛けた」と説明。その時点での技術の最前線を調べた上で、“論文の発表”および“製品精度の向上”をプロジェクトの目標に定めた。