実績 / ケーススタディ
建物運用者のためのAIコパイロット。システムが実行し提案し、運用者が判断し調整する。
日本のビルオートメーション企業
背景
求められていたこと
オペレーターは、アラートの過多、紙ベースの引き継ぎ、そして過去の判断を説明したり学んだりする手段の欠如に直面していました。
構築したもの
Ekoheは、リスクに応じて自律性を調整するAIコパイロットを構築しました。低リスクのタスクは自動で実行し、高リスクのタスクは助言にとどめ、最終判断はオペレーターに委ねます。すべてのアクションは追跡可能で、いつでも取り消し可能です。
アラートの選別時間を削減し、意思決定により多くの時間を。
詳細
同社のビル運用担当者は、大規模施設全体のHVACおよびビル管理システムを管理していましたが、意思決定を支援する仕組みが限られていました。アラートはフィルタリングされないまま届き、同じ状況でも担当者によって判断が分かれることがありました。シフト引き継ぎは紙ベースに依存し、テナントからの依頼にはリアルタイムの振り分けや進捗管理がなく、点検業務も他のシステムと切り離されていました。
時間の経過とともに、より大きな課題となったのは1つのギャップでした。システムは提案の理由を説明できず、過去の判断から学習することもできませんでした。ここで追加する自動化は、説明可能であること、そして建物に責任を持つ人々が管理できることが必須でした。
アラートは、オペレーターに届く前に、カテゴリと重大度でトリアージされます。
71ブロック規模のサイトにおいて、EkoheはゼロUIコパイロットの概念実証を構築しました。オペレーターは新しい画面を学ぶのではなく、アラート、ブリーフィング、承認を通じてこの仕組みと連携します。
このコパイロットは、アラートをリアルタイムでトリアージし、音声文字起こし付きの朝会ブリーフィングを作成し、テナントからのHVACリクエストをオペレーターの承認フローへ振り分けます。設定値は確認前に編集できるため、柔軟な運用が可能です。さらに、設備に付与されたQRコードからモバイル点検を直接同じワークフローに接続できます。
オペレーターはノイズのフィルタリングに費やす時間を減らし、意思決定により多くの時間を使えます。低リスクのアクションはコパイロットが直接実行し、高リスクのアクションは提案のみを行い、実行判断はオペレーターに委ねます。さらに、すべての判断は記録され、タイムスタンプ付きで監査可能です。自律的に実行された操作は、いつでも元に戻せます。
始めましょう。