NECなど、ビルのエネルギー需要予測に成功--独自の機械学習でデータを分析

山田竜司 （編集部） 2013年10月29日 20時16分

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • 印刷
    •

　大林組とNECは10月29日、NEC独自のデータ分析技術「異種混合学習」を活用し、ビルのエネルギー需要を予測する実証実験を共同で実施したことを発表した。データから夜間や祭日などの規則性を発見し、24時間後や1カ月後などの電力使用量、熱量を予測できたという。

　異種混合学習は、混在するデータ同士の関連性から多数の規則性を自動で発見し、対象となるデータに応じて参照する規則を自動で切り替える技術。従来の機械学習では分析が困難な、状況に応じて規則性が変化するデータでも、高精度な予測や異常検出が可能という。

　共同実験では、大林組のエネルギーを供給、制御する技術とNECのデータ分析技術を組み合わせた。実験では、大林組の技術研究所本館の過去2年間の電力使用量、空調に活用した熱量（温水と冷水）、気象、営業日、日付、在籍者数などの各種データを基に、将来の電力使用量と熱量を予測した。

　実験の結果、技術研究所本館で収集したデータから冬期営業日の昼間や夜間、祭日などで異なる規則性を自動的に発見。24時間後や1カ月後などの電力使用量や熱量を、人手でデータを分割することなく予測できたという。

　この結果を踏まえ大林組は、2014年11月の導入を予定している技術研究所内のすべてのビルを対象にしたエネルギースマート化プロジェクトでNECのエネルギー需要予測システムを採用する。同システムは、エネルギー管理システムの構成要素になる。

　NECは、異種混合学習技術を活用した顧客との実証実験を進めるとともに、同技術を用いたエネルギー需要予測サービスをメニュー化する予定。

ZDNet Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

ZDNet Japan トップへ
  • このエントリーをはてなブックマークに追加

SpecialPR

連載

CIO
“真FinTech” 地域金融の行方
教育IT“本格始動”
月刊 Windows 10移行の心・技・体
ITアナリストが知る日本企業の「ITの盲点」
シェアリングエコノミーの衝撃
デジタル“失敗学”
コンサルティング現場のカラクリ
Rethink Internet：インターネット再考
インシデントをもたらすヒューマンエラー
エリック松永のデジタルIQ道場
研究現場から見たAI
Fintechの正体
米ZDNet編集長Larryの独り言
大木豊成「仕事で使うアップルのトリセツ」
山本雅史「ハードから読み解くITトレンド放談」
田中克己「展望2020年のIT企業」
松岡功「一言もの申す」
松岡功「今週の明言」
内山悟志「IT部門はどこに向かうのか」
林雅之「デジタル未来からの手紙」
谷川耕一「エンプラITならこれは知っとけ」
内製化とユーザー体験の関係
「プロジェクトマネジメント」の解き方
セキュリティ
セキュリティインシデント対応の現場
エンドポイントセキュリティの4つの「基礎」
企業セキュリティの歩き方
サイバーセキュリティ未来考
ネットワークセキュリティの要諦
スペシャル
デジタル時代を支える顧客接点改革
エンタープライズAIの隆盛
インシュアテックで変わる保険業界
顧客は勝手に育たない--MAツール導入の心得
「ひとり情シス」の本当のところ
ざっくり解決！SNS担当者お悩み相談室
生産性向上に効くビジネスITツール最前線
ざっくりわかるSNSマーケティング入門
課題解決のためのUI/UX
エンタープライズトレンドの読み方
10の事情
座談会＠ZDNet
吉田行男「より賢く活用するためのOSS最新動向」
古賀政純「Dockerがもたらすビジネス変革」
中国ビジネス四方山話
ベトナムでビジネス
日本株展望
企業決算

CNET Japanトップストーリー

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]