SOINN_E-1

1. さらに快適、大きく省エネ。
省エネAI E-1
SOINN
2024年4月
SOINN株式会社
biz@soinn.com / 050-3196-2118

2. Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved. 2
牽引車両（制御システム搭載）
トレーラー
（レーダー搭載）
独自技術で小型で高機能
SOINN社 AI の提供実績
コンパクト 大規模
チップ上で学習・推論する AI
個人向け AI
医療向け AI
ドローン、ロボットの制御
省エネルギー
インフラ点検
広域災害予測
NEDO支援で開発
重点領域

3. さらに快適、大きく省エネ。省エネ診断無料
省エネAI ： E-1
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4. 「AIで快適＆省エネ」を
世界の常識に
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5. Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved. 5
東京都 UPGRADE with TOKYO
電力のHTT:「H」減らすで優勝
右から2人目が
SOINN 長谷川
出典
https://note.com/upgrade_tokyo/n/neb7d45dcdf29
優勝

6. Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved. 6
https://onlab.jp/programs/open-innovation-1st-overview/
2024年2月リリース記事
採択

7. 7
選定
https://ecosystem.metro.tokyo.lg.jp/news/green-selection2023/

8. E-1（ver.2）のポイント （2023年に全面改良）
*1： 開発の一部をパートナー企業に委託することがあります。 *2： 無償トライアル時にお見積もりしております。
8
ヒアリングから運用までワンストップ＊１
E-1 任せの全自動で、最大50％コスト削減
熱源（一次）側、設備（二次）側のどちらにも対応可能
数か月～１年で初期投資回収＊２
ランニングコストは原則削減効果の３割
稼働は CPU 1台 （GPU不要） の超省エネ
現場設置の市販PCのほか、クラウドでも省演算・低コストで運用可能

9. AI で快適 ＆ 省エネ
 快適性・生産性の向上と省エネを両立
 精密予測＋最適化計算で実現
 1CPUで数百モデルを日々学習でき高精度を維持
 室内環境に影響なく適切に空調を停止
 E-1 は大規模施設でもCPU１台分（GPU不使用） の超省エネで対応
 省エネ AI 自体が莫大なエネルギーを消費しては本末転倒
 E-1の運用は現場設置のPCやクラウドなど多彩な形態が可能
 運用開始後は全自動でE-1任せでOK
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10. BACnet は普及が進む国際規格（PC の Windows のようなもの）
弊社 AI は BACnet の入った建物には速やかに導入可能
米国では 80%以上導入, 日本でも最近の建物はほぼ全て BACnet に準拠
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出典：LEDs Magazine Japan, 理想的なスマート・ビル・バックボーンを提供するBACnet, (2022) から一部改変
省エネAI
E-1

11. 対応可能な規格（国際規格）
1. BACnet IP
2. BACnet MS/TP
3. Modbus RTU*
4. Modbus TCP/IP*
5. LONWORKS*
6. SLMP（MC）
7. Fins*
8. Syslog
* 工場系の規格
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12. 導入モデル お客様の安心・納得・満足を最重視
1. NDA、データ受領
2. 無償省エネ解析・診断 結果報告、お見積もり
3. 着手、AI 設計・学習・構築
 詳細ヒアリング
 必要最低限の最少アノテーション（お客様）
 経過は逐次報告、調整
4. プロトタイプのテスト運用、必要に応じ調整
 テスト運用時にも使い勝手やご要望をヒアリングし微調整
 テストライセンス（稼働の多い時期等）
5. 本運用
 本ライセンス
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ここまで無償で対応
させて頂きます。
ここから有償対応に
なります。

13. 導入効果とコスト
 導入までの期間と効果
 無償トライアル実施、結果のご報告、お見積
 １～２か月から半年程度でテスト運用開始 （既存システム構成に依存）
 類似対象への転用・展開の場合はその半分以下
 既存の省エネシステムの有無やその運用状況次第も、快適性を向上させつつ
消費エネルギーを最大50%削減
 コストの目安
 導入対象の規模や構成に依存するも概ね半年～1年で導入時のコスト回収
 導入後は削減できたコストの3割がライセンス費用。それ以外は原則不要
 中小規模の対象には定額でのご提供も可能
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14. Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved. 14
導入メリットのイメージ
導入前コスト
導入後コスト
導入時コスト
に振り替え
導入後コスト
（ライセンス料）
コストカット
メリット
導入後コスト
（ライセンス料）
コストカット
メリット
導入後コスト
（ライセンス料）
コストカット
メリット
初年度 ２年目 ３年目 ４年目 n年目
…
複数年の総コストのイメージ
AI導入による
削減効果

15. 15
東京都政 課題解決 スタートアップピッチイベント UPGRADE with Tokyo
2022年11月22日開催 電力使用を「減らす」技術で優勝
東京ビッグサイト様にE-1（2023年最新型）導入推進中
• アルゴリズムを全面改良
• 熱源の最適運転にも対応
• 運転の最適化計算を数秒～数十秒まで高速化
• 安定性・信頼性が格段に向上
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現場設置の市販PC１台で
全自動学習・最適省エネ制御
プロトタイプ運用中

16. E-1 の挙動例
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17. 外部との直接接続なし
E-1 を導入する建物の想定 （冬季）
他施設への通路
屋外
区画２
区画４ 区画３ 区画１
屋内：
比較的室温が保たれる
屋外に面する：
外気の影響を強く受け
室温が大きく下がりやすい
通路に面する：
室温が下がりやすい

18. 18
E-1 導入前（冬季の実データに基づく）
オペレータが区画ごとに
こまめに温度調整を
するのは困難
温度差はそのまま推移し
縮まることは無い

19. AI は区画ごとの温まり易さを学習
（区画２は温まり易く、区画４は温まりにくい）
全体の室温を均一化させるよう
AI が区画ごとに空調を自動制御
全区画の室温が目標室温に近づき均一化
区画２と３は温まり易く
交互に空調を停止。
省エネを図る。
目標室温
E-1 導入後 （冬季の実データに基づく）

20. 運用インタフェース例
夏場の運用開始時（赤は高温） AI 稼働後（室温が適正の緑近辺に変化）
監視モニタ上に現況と AI 判断を可視化。 AI は５分おきに最適運転を更新。
AI はリアルタイム・オンライン学習。 学習結果は５分後には推論に反映
オペレータはいつでも介入可。 オペレータ判断優先の安全設計。

21. さらに
 導入先で日々自動学習
 関連する多様なデータ（来客数、スケジュール、間取り等）との複合学習が可能
 建物ならではの特性（時間帯による来客数の違いなど）や、熱源機器の劣化度合、
工場の生産計画等を踏まえた自動運用も可能
 E-1 への入力データや学習済み AI モデルは SOINN社に開示不要
 新規の適用先に展開する場合、既存の学習済み AI モデルを転用可能
 転用モデルを学習の初期値とすることで、AI のメリットを早期に享受頂けます
 E-1 は省エネ操作の推奨から、熱源機器・空調設備の全自動制御まで
多彩な運用が可能

22. Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved. 22
SOINN社は独自特許技術

23. 23
エネルギー需要予測
日本電技様クラウド上で
弊社 AI モジュールを稼働
ご導入事例：日本電技株式会社様

24. 24
省エネ AI E-1の展開先
SOINN E-1
ビル(BEMS)
工場(FEMS)
生産ライン 商業施設
現場設置PC/クラウドなど多様な形式で提供可能
住宅 / マンション
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25. Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved.