生成AIを用いた省エネ施策立案技術の開発と有用性検証

カテゴリ：部門大会

論文No：344

グループ名：【B】令和7年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日：2025/9/5

タイトル(英語)：Development and Verification of a Method for Energy-saving Measures Planning Using Generative AI

著者名：佐藤江里子（日立製作所），阿久津糸江（日立製作所）

著者名(英語)： Eriko Sato (Hitachi, Ltd.), Itoe Akutsu (Hitachi, Ltd.)

キーワード：生成AI,省エネ,データセンタ,施設管理,エネルギーマネジメント,Generative AI,Energy saving,Data center,Facility management,Energy management

要約(日本語)：データセンタ等の複数フロアを管理する施設では，省エネ等を目的とした施策を検討する際，対象フロアの過去施策を参考にするだけでは実績が少なく，効果的な施策提案が人手では困難である。そこで本研究では，生成AIを活用し類似フロアの過去施策を用いて，対象フロアの機器・センサ状況にあわせて効果的な施策を自動立案可能な施策再解釈技術を検討した。実際に，各機器・センサの数値情報と，制約条件等の自然言語をあわせてプロンプトを構成し，3フロアを対象として生成AIで回答生成し有用性を評価した。この結果，現場担当者による有用性評価が93%となり，データセンタ等施設の省エネ化や管理業務の工数削減に寄与する見込みを得た。

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