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AIによるビル最適化を表す抽象的なビジュアル

AI予測制御・機械学習

Vandexaの中核をなすのが、建物内の多数のセンサーデータをリアルタイムに学習し続ける予測制御エンジンです。過去の利用パターン、気象データ、在室状況などを組み合わせ、数時間先の空調・照明・エネルギー需要を予測します。

単なる自動化ではなく、建物ごとの「個性」を学習する点が特徴です。テナントの使用傾向や季節変動を継続的に反映し、運用期間が長くなるほど予測精度が向上していく設計になっています。

  • 需要予測に基づく空調・照明の自律最適化
  • 異常検知による設備不具合の早期発見
  • 継続学習による運用精度の段階的向上

5G IoT Mesh通信

多数のセンサーとデバイスを安定して接続するために、Vandexaは5Gを基盤としたメッシュ型通信ネットワークを構築しています。各デバイスがノードとして機能し、単一経路への依存を避けることで高い耐障害性を実現します。

超低遅延通信により、センサーからの信号取得から制御の実行までの時間差を最小限に抑え、エレベーターや空調設備などミリ秒単位の応答が求められる場面でも安定した動作を支えます。

自己修復型メッシュ
単一経路に依存しない高可用性ネットワーク
超低遅延通信
ミリ秒単位の応答が求められる制御にも対応
大規模デバイス統合
多数のデバイスを単一基盤で管理

エッジコンピューティング

すべてのデータをクラウドへ送信して処理する従来型の構成では、応答速度とネットワーク負荷の両面で限界があります。Vandexaは建物内に分散配置したエッジノードでデータの大部分をその場で処理し、必要な情報のみを上位システムへ送る設計を採用しています。

これにより、通信障害時にも建物内の基本制御を継続できる堅牢性を確保しつつ、クラウド側の処理負荷と通信コストを抑制しています。

リアルタイム処理
建物内でのデータ処理と即時応答を実現
ローカル制御層
通信障害時にも継続動作する堅牢性
運用コスト最適化
クラウド送信データ量の削減に貢献

暗号化通信・ゼロトラスト

ビル管理システムが取り扱う情報は、入退館記録や映像データなど機微な内容を含みます。Vandexaは通信経路とデータ保管の両面で標準的な暗号化を適用し、将来の暗号方式の更新にも対応できる設計を重視しています。

加えて、デバイスごとの個別認証とゼロトラストに基づくアクセス制御を組み合わせることで、万一一部のデバイスが侵害された場合でも被害範囲を限定する多層防御を実現しています。

長期的なデータ保護
暗号方式の更新にも対応できる設計
ゼロトラスト認証
デバイス単位での厳密なアクセス制御
継続的な監視
異常アクセスの検知と自動遮断
R&D

技術選定と
継続的な改善

Vandexaは、建築環境工学や情報工学の公開された研究成果と業界標準を継続的に調べ、現場での検証を重ねながら制御ロジックを磨いています。

研究知見の活用

建築環境工学・情報工学の公開研究や業界標準を参照し、新しい制御アルゴリズムは検証環境で確認してから現場に適用します。

ハードウェアの選定

センサーや通信機器は標準プロトコルに対応した製品を中心に選び、特定メーカーに依存しない、拡張しやすい構成を目指します。

継続的な性能改善

導入先のご同意と契約の範囲内で、実運用データを匿名化・分析し、アルゴリズムの改善サイクルに反映させています。

各テクノロジーの実装詳細はサービス一覧、導入イメージはスマートソリューションのページもご参照ください。

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