この資料は、ビルメンテナンスの効率化に向けて、ZETAネットワークを活用した設備監視の実証事例と、機械学習を用いた故障の「予知保全」に関する検証結果をまとめたセミナー発表資料です。
従来のビルメンテナンス業務は「ヒト・紙・鉛筆」による作業が中心であり、人手不足や低利益率といった課題を抱える典型的な労働集約型の業界です。また、トラブルが発生してから対処する「事後保全」や、定期的に部品交換を行う「予防保全」が主流であり、不要な点検コストや突発的な設備停止を防ぐことが困難でした。
こうした課題を解決するため、IoT技術を活用して設備の状態をリアルタイムに監視し、トラブルを未然に防ぐ「予知保全（＝機器の健康診断を行い、故障の兆候を事前に察知する仕組み）」の実現が急務となっています。
東京建物日本橋ビルにおいて、ZETAのアクセスポイント（AP）や中継器（Mote）、各種センサー（配電盤の電流、水圧、水位など）を配置し、地下ピットの排水ポンプなどの稼働状況を自動計測するシステムを構築しました。これにより、日常の点検作業を大幅に削減できることを確認しています。
実証の過程では、セキュリティ対応後に通信が不安定になるトラブルが発生したものの、自社開発の通信可視化ツール「HAKKEN」や電波調査を用いて原因（他電波との競合）を特定。リモートで周波数を変更することで迅速に通信を安定化させました。
さらに、蓄積された電流データに機械学習（ML）モデルを適用した検証では、従来の「閾値（＝あらかじめ設定した限界値）」による判定よりも最大で約10日早く異常イベントを検出することに成功。これにより、ビル管理者やメンテナンス会社が余裕を持って修繕計画を立てられる、実用的な予知保全の可能性を示しました。
通信トラブルの具体的な調査プロセスや、機械学習を用いた故障予測モデルの検証データの詳細については、ぜひ資料本編（PDF）をご覧ください。
ZETAアライアンスは、産官学民でZETAの活用を広げる団体です。会員になると、技術・マーケティング資料の入手、ワーキンググループやセミナー・シンポジウムへの参加、ビジネスマッチングなどの機会をご利用いただけます。実証事例にご関心をお持ちの方は、ぜひ入会をご検討ください。
