開発チーム
Aidenkishitsuの製品開発を支えるエンジニアと専門家の紹介です。
システムエンジニア
山田 太郎
AIアルゴリズムの設計と機器制御プログラムを担当し、精度の高い空気分析を実現しています。
プロダクトマネージャー
佐藤 花子
ユーザーのニーズを反映した製品企画と市場調査を行い、製品の価値最大化を図っています。
AIエンジニア
佐藤 誠
機械学習と空気品質制御のスペシャリストとして、環境センサー開発とデータ解析を担当。多様な現場でのフィードバックをもとに、最適運転アルゴリズムの設計とチューニングを行い、安定した室内環境維持を実現しています。
主な特徴
AidenkishitsuのAI搭載空気清浄システムが提供する先進機能をご紹介します。
リアルタイムモニタリング
高精度センサーがPM2.5、VOC、CO₂などを常時検知し、データをクラウドに送信
常時データ収集で即時対応適応学習フィルター
機械学習モデルが利用パターンを分析し、最適な風量と運転モードに自動切替
使用すればするほど賢くスマート連携
API連携でスマートホーム機器やIoTプラットフォームとシームレスに統合
多様なシステムと連動省エネ設計
ピークタイムだけ運転を強化し、稼働負荷を自動で最適化して消費電力を抑制
効率的な運転管理なぜAI搭載空気清浄機なのか
持続的な快適環境の実現
01
リアルタイム分析
当社のAI搭載空気清浄システムは、複数種類の高精度センサーを用いて室内の微粒子（PM2.5、PM10）や揮発性有機化合物（VOC）、二酸化炭素濃度などをリアルタイムで検知します。収集されたデータは独自開発の機械学習モデルによって瞬時に解析され、繁忙時や換気パターンの変化に合わせて最適な風量と運転モードを自動的に選択します。また、クラウドベースのプラットフォームと連携し、履歴を可視化したレポートをスマートフォンやタブレットで確認可能です。定期的な使用状況の学習機能によりフィルターの寿命予測や交換タイミングも通知され、効率的かつ効果的に室内環境を管理できます。さらに、運転開始初期には環境変化を学習し、最適化アルゴリズムの精度を向上させることで、使用すればするほど学習効果が高まります。API連携による他のスマートホーム機器との連動も可能で、IoTプラットフォームと組み合わせることでワンフロア全体の環境制御シナリオが構築できます。
02
学習型フィルタリング
独自のAIモデルが定期的に運転ログを解析し、利用頻度や空間特性に合わせてフィルター交換時期を通知。交換コストの低減と常時安定した清浄性能を両立させます。
03
持続的な快適環境の実現
複数のオフィスビルや教育機関で導入された実績があり、夏季や冬季の空調負荷低減にも寄与しています。ある大規模施設では、AIによる運転最適化によりフィルター交換周期を従来比で20％延長しながら、常時20m³/分以上の安定した清浄能力を維持。別の商業施設では、時間帯別の利用状況を学習し、来客数が増加するピークタイムのみ集中的に運転することで省エネルギー運転を実現しました。各現場から寄せられたデータは匿名化してクラウド上で統合分析を行い、季節ごとの汚染パターンや機器性能の向上に役立てています。今後はAIモデルのアップデートを通じて多様な空間構造や気象条件にも対応可能なアルゴリズムを強化し、より広範な用途で安定した空気清浄体験を提供してまいります。
04
ユーザーフレンドリーな操作
直感的な専用アプリとタッチパネルで運転モードやスケジュールを簡単に設定。遠隔操作やアラート通知で、いつでもどこでも状況を把握できます。
ご相談・お問い合わせ
AI搭載空気清浄システムに関するご質問、導入相談はこちらから承ります。