スマートビルディングとIFCとBIMとスマートシティとオントロジー/AI

スマートビルディングとIFCとオントロジー

スマートビルティングとは、建物の自動化技術を利用して、エネルギーの効率化、セキュリティの向上、利便性の向上などを実現する取り組みであり、IoT（モノのインターネット）デバイス、人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、自動化システムなどの技術を組み合わせて、建物の管理・運営を効率化し、コスト削減や快適性の向上を目指すものとなる。

スマートビルティングの具体的な例としては、次のようなものがある。

• 空調設備や照明、電源などの自動化：IoTセンサーを利用して、建物内外の環境データを取得し、自動で空調設備や照明、電源などを調整することで、エネルギーの無駄を省く。
• セキュリティの向上：IoTセンサーを利用して、監視カメラやドア、窓などを自動で制御し、不審な動きを検知した場合には自動で警報を発報することで、セキュリティの向上を図る。
• 管理・運営の効率化：ビッグデータや人工知能を利用して、建物のデータを分析し、不具合の予兆を検知したり、保守・点検のスケジュールを自動で立てたりすることで、管理・運営の効率化を図る。

オントロジーは、ある特定の領域に関する知識を体系化したものであり、その領域における概念、属性、関係などを定義するものとなる。

スマートビルディングでは、建物内に設置されたセンサーから取得されるデータを分析し、建物の運営や管理を最適化することが目的であり、これには、様々な種類のセンサーデータが必要で、そのデータを統合するためにオントロジーが用いられることとなる。このオントロジーによって、センサーから得られるデータが、どのような種類のデータであるか、どのような関係があるか、どのような情報を表しているかなどが定義され、これにより、複数のセンサーから得られたデータを統合し、有用な情報を抽出することができるようになる。

また、オントロジーは、スマートビルディングにおいて、異なるシステム間でのデータの共有やデータの標準化にも役立つものとなる。異なるシステムで用いられる用語や概念が異なる場合には、データの共有や統合が困難になるが、オントロジーを用いることで、それらを統一的に扱うことができる。

ここでは「Ontology Modeling in Physical Asset Management」の第2章「オントロジー分析とオンジニアリング標準:IFCの初期研究」をベースに、このスマートピルディングとオントロジーについて述べる。

本論文では、building smartやIndustry Foundation Classes (IFC)について述べられている。buildingSMARTは、建物を構成する全てのオブジェクト（例えばドア、窓、壁などのような要素）のシステム的な表現方法の仕様を定義するもので、Industry Foundation Classes (IFC)はその仕様をまとめたものとなる。smart cityが都市全体を相手してユーザー目線でのアプリケーションであるのに対して、スマートビルディングはBIM等の建築データの共有やbuilding smartでの建築材料の共有で建築側目線のアプリケーションとなる。

例えば、IFCで定義される「ドア」は、「ドア」を表現するだけの単純な線分の集合ではなく「ドア」として認識できる特性を持つ。プロジェクトで使用される、様々なタイプの「ドア」について、ある「ドア」は幅900ｍｍ、またある「ドア」は幅1200mmというような場合、どちらの「ドア」も認識することができ、IFC仕様で定義されている「ドア」の共通の特性も持つものとなる。このとき「クラス」は、共通の特性を定義したもので、それに対してそれぞれの実体にあたるものを「オブジェクト」と呼ばれる。

このIFC上の「オブジェクト」は、建設業界の各業種でプロジェクト・モデルとして共有することができる。建築家が設計した「ドア」は、他の業種の担当者も同じ「ドア」として扱うことができるので、積算、設備設計、施工、施設管理でを効率を計ることができる。

さらに、IFC準拠のアプリケーションにより、電子情報によるデータ（図面、レポートおよび仕様書などのような）を共有することを可能にする。

本書ではこれらIFCに対して、BFOと共によく使われるDOLCEという上位オントロジーについて述べた後に、IFCオントロジーの議論を行なっている。目次を以下に示す。

2.1 Introduction
　　　　　　　　(イントロダクション)
2.2 Ontology and Ontology Analysis
    (オントロジーとオントロジー分析)
2.2.1 The DOLCE Foundation Ontology
      (DOLCE上位オントロジー)
2.3 Industry Foundation Class
　　　　  (建設業界でのプロジェクトモデルの基礎となる共通言語としてのクラス) 
2.4 Ontology IFC
    (IFC オントロジー)
2.4.1 State of the Art
      (最新情報)
2.4.2 From EXPRESS to OWL
　　　　　　　　　　　　(EXPRESSからオントロジーへ) 
2.5 Types and Occurrences in IFC:An Ontological Analysis 
    (IFCでの型と発生状況:オントロジー分析)
2.6 Properties in IFC Ontologies
    (IFCオントロジーのプロパティ)
2.7 Conclusion and Further Discussion References
    (結論と今後の方向性)

building smartについて

<概要>

buildingSMART(ビルディングスマート)は、建築・建設業界における情報共有とデータの交換を推進する国際的な非営利組織であり、その目的は、建築プロセス全体の効率化、情報の一貫性確保、異なるシステム間の相互運用性を向上させるものとなる。

buildingSMARTは、業界全体での共通の言語とデータ規格を確立するための標準化活動を行っており、その中心的な成果物としては、Industry Foundation Classes(IFC)と呼ばれる、建物や設備の情報を包括的かつ相互運用可能な形式で表現するためのオープンなファイルフォーマット(データモデル)となる。

buildingSMARTの活動は、建築プロジェクトの全フェーズにわたって適用されており、具体的には、設計、建設、運用、メンテナンスなど、建築ライフサイクル全体にわたるデータの共有と連携を促進することを目指している。

buildingSMARTの主な活動は以下のようなものとなる。

• 標準化の推進: buildingSMARTは、建築業界における共通のデータ規格の策定と推進を行っている。これにより、異なるソフトウェアやツール間でのデータの互換性が向上し、情報共有が容易になる。
• ベストプラクティスの普及: buildingSMARTは、建築業界でのベストプラクティスやガイドラインの策定と普及にも取り組んでいる。これにより、効率的なプロジェクト実施やデータ管理の手法を広めている。
• 教育・トレーニングの提供: buildingSMARTは、建築プロフェッショナルや関係者向けに教育・トレーニングプログラムを提供している。これにより、建築業界におけるデジタル化と情報共有のスキルを向上させることを支援している。
• イノベーションと研究: buildingSMARTは、建築業界におけるイノベーションと研究の推進も行っている。これは、新たな技術や手法の開発、実証プロジェクトの支援、データの品質向上に向けた取り組みなどを行い、業界の発展を促進することを目標としている。

<buildingSMARTとAI技術>

AI技術は、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの技術を活用して、大量のデータからパターンを抽出し、知識を獲得することができ、buildingSMARTの目標を達成するための有力なツールとなっている。

建築業界におけるAI技術の活用は、以下のような形で具体化される。

• デザイン支援：AIは、設計パターンを分析し、建築設計における最適なソリューションや効率的なプランを提案するような、デザインプロセスを支援するために使用される。
• エネルギー効率の最適化：AIは、センサーデータや気象データを解析し、エネルギー消費パターンを予測し、適切な制御アクションを実行するなどの、建物のエネルギー使用量を最適化するために使用することができる。
• 建築施工の効率化：AIは、建築現場の作業の進捗状況を監視し、リアルタイムの情報を提供し、また、建築資材の最適な配置やリソースのスケジュール管理にも活用されるなど、建設プロセスの効率化に貢献することができる。
• メンテナンスと施設管理：AIは、センサーデータや保守履歴を分析し、保全計画や予防保全活動の最適化を支援したり、トラブルの早期検知や障害の診断にも使用されるなど、建物のメンテナンスや施設管理の効率化に利用される。

Industry Foundation Classes（IFC）

<概要>

Industry Foundation Classes(IFC)は、建築・建設業界における情報共有とデータの交換を目的としたオープンなファイルフォーマットとなる。具体的にはIFCは、建物の設計、建設、運用、メンテナンスなど、建築ライフサイクル全体にわたる情報を包括的に表現するためのデータモデルとして定義されている。

また、IFCは、建築物やその他のインフラストラクチャーの要素(壁、床、窓など)や属性(サイズ、材料、色など)なども定義し、それらの要素の関係性や階層構造を表現したり、建物の位置、構造、設備、エネルギー効率など、建築物のさまざまな側面をカバーしているものとなる。

さらに、IFCは、建築情報モデリング(Building Information Modeling、BIM)の中心的な要素としても使用されている。BIMでは、建物やプロジェクトのデジタルモデルを作成し、それを基に設計や建設プロセスを管理しているが、IFCは、BIMモデルの情報を標準化された形式でエクスポートしたり、他のソフトウェアやシステムとのデータ交換に使用されたりしている。

IFCの利点は以下のようになる。

• オープンな標準：IFCはオープンなフォーマットであり、業界標準として広く採用されている。これにより、異なるソフトウェアやツール間でのデータの互換性が向上し、情報の共有と連携が容易になる。
• 総合的な情報表現：IFCは、建物や設備の幅広い側面を包括的に表現できるため、建築プロジェクト全体の情報を統合的に管理することができる。これにより、各関係者が必要な情報にアクセスし、意思決定を行うことが容易になる。
• プロジェクト効率性の向上：IFCを使用することで、データの一貫性と正確性が向上し、モデル間の不整合や情報の欠落を減らすことができる。これにより、プロジェクトの効率性が向上し、コスト削減とスケジュールの遵守が可能になる。

<IFCとAI技術>

IFCとAI技術は、建築・建設業界において相互補完的な役割を果たす。それらの例を以下に示す。

• AIによるIFCデータの解析と予測: IFCは建築物や設備の情報を包括的に表現するためのデータモデルとなるが、そのデータをAI技術を用いて解析することで、さまざまな洞察や予測が可能になる。これは例えば、AIとIFCを用いて建物のエネルギー消費パターンを予測し、エネルギー効率の改善策を提案するようなユースシーンが考えられる。
• AIによるデザイン支援と最適化: AIはデザインプロセスを支援するためにも活用される。AIは建築のデザインパターンを学習し、自動的に新たなデザインの生成や改善を行うことも可能であり、IFCに含まれるデータを解析し、建築設計の最適なソリューションや効率的なプランを提案するような利用の仕方が考えられる。
• AIによる施工プロセスの効率化: AIは建設現場においても活用される。センサーデータやビデオデータの解析によって、施工作業の進捗状況のモニタリングや品質管理を行うことができ、AIを用いることで、建築資材の最適な配置やリソースのスケジュール管理など、施工プロセスの効率化を行う等の利用が想定される。
• AIによるメンテナンスと施設管理: AIは建物のメンテナンスや施設管理の領域でも活用されている。これは例えば、センサーデータや保守履歴を解析し、保全計画や予防保全活動の最適化を支援したり、異常検知やトラブルの早期発見を行なったりするものがある。

BIMについて

<概要>

BIM(Building Information Modeling)は、建築・建設業界におけるデジタル技術とプロセスの枠組みとなる。BIMは、建物や施設に関する情報を3次元のモデルとして表現し、そのモデルに関連する情報を統合して管理することを特徴としている。

BIMの目的は、建築プロジェクト全体の効率化と情報共有の促進であり、BIMを使用することで、設計、建設、運用の各フェーズでの情報の一貫性を確保し、異なる関係者間での円滑なコミュニケーションと協力を実現することが可能になる。

以下に、BIMの主な特徴と利点をいくつか挙げる。

• 3Dモデリング: BIMは建物や施設の3次元モデルを作成することから始まる。これにより、設計者や関係者は建物の外観や内部構造を視覚的に把握し、設計の詳細な検討や衝突の検出を行うことができる。
• 情報統合: BIMは、3次元モデルに関連する情報を統合的に管理する。例えば、建材の仕様、施工手順、コストデータ、保守計画などの情報を関連付けて管理することができ、これにより、プロジェクト全体での情報の一貫性と正確性が確保される。
• コラボレーション: BIMは異なる関係者や部門間の協力とコミュニケーションを促進する。各関係者はBIMモデルにアクセスし、情報の共有や変更の追跡を行うことができ、意思決定の迅速化や設計変更の追随が容易になる。
• シミュレーションと解析: BIMは建物や施設の挙動や性能をシミュレーションし、解析するためのツールを提供する。これらにより、エネルギー効率の評価、衝突検出、施工シミュレーションなど、さまざまな解析を実施することができる。
• ライフサイクル管理: BIMは建物や施設のライフサイクル全体にわたる管理を支援する。これにより、設計や建設の段階から運用やメンテナンス、改修までの情報を一元的に管理し、建物の持続可能性や効率的な施設管理を実現することができるようになる。

BIMは、建築・建設業界において効率化、品質向上、コスト削減などの利点をもたらすとされており、さまざまなソフトウェアプラットフォームがBIMをサポートして、業界全体での普及が進んでいる。

<BIMとAI技術>

BIM(Building Information Modeling)とAI技術は、建築・建設業界において以下のような相互補完的な役割を果たすもの考えられている。

• データ解析と予測: BIMには建物や施設に関する多くの情報が統合されている。AI技術を使用してBIMデータを解析することで、建物のエネルギー効率の予測、施工スケジュールの最適化、設計の品質改善など、さまざまな予測が可能となる。
• デザイン支援と最適化: AI技術はBIMデータの解析に基づいて、建築のデザイン支援や最適化を行うことができる。AIは建築のデザインパターンを学習し、自動的に新たなデザインの生成や改善を行うことができ、AIは建築デザインの制約条件や規制要件を考慮に入れつつ、最適なソリューションを提案することも可能となる。
• 施工プロセスの効率化: AI技術は施工プロセスの効率化にも活用される。例えば、AIはビジョンセンシングやセンサーデータの解析によって、施工現場の進捗状況のモニタリングや品質管理を支援し、建築資材の最適な配置やリソースのスケジュール管理など、施工プロセスの最適化にも役立つ。
• メンテナンスと施設管理: AI技術は建物のメンテナンスや施設管理の領域でも活用されている。センサーデータや保守履歴を解析し、保全計画や予防保全活動の最適化を支援します。また、AIは異常検知やトラブルの早期発見にも役立つ。

これらのように、BIMとAI技術を組み合わせることで、建築・建設業界の効率化、品質向上、持続可能性の向上などの利点をさらに引き出すことができるようになる。

スマートシティについて

<概要>

スマートシティは、情報技術を活用して都市の持続可能性、効率性、快適性を向上させるコンセプトとなる。スマートシティでは、ICT(情報通信技術)やセンサー技術を利用して、都市のインフラ、交通、エネルギー、環境、行政などの様々な領域を統合的に管理し、市民の生活の質を向上させることを目指している。

スマートシティの特徴的な要素や取り組みには以下のようなものがある。

• インフラのスマート化: スマートシティでは、都市のインフラ(道路、橋、上下水道、電力網など)をセンサーやネットワークで連携させ、リアルタイムの監視や制御を行う。これにより、効率的なエネルギー利用、交通流量の最適化、災害時の早期警戒などが実現される。
• データの活用: スマートシティでは、さまざまなセンサーやデバイスが収集したデータを分析し、意思決定や効率化のために活用される。これには、交通データの解析により、渋滞を回避するルート案内や公共交通の運行調整が行われるようなものがある。
• エネルギー効率と環境保護: スマートシティでは、エネルギー効率の向上と再生可能エネルギーの利用が重視される。建物のエネルギー管理システムや照明の自動制御、再生可能エネルギーの統合などが行われ、持続可能な都市環境の実現を目指す。
• 行政サービスのデジタル化: スマートシティでは、行政サービスのデジタル化が進められている。電子行政、オンラインサービス、デジタルならびにモバイルテクノロジーを活用して、市民とのコミュニケーションや行政手続きの効率化が図られる。
• 市民参加とコミュニティの形成: スマートシティでは、市民の参画とコミュニティの形成が重視される。それにより、市民が情報を共有し、意見を提出し、都市の運営に参加する仕組みが整備される。

スマートシティの実現には、ICTの発展、データのセキュリティとプライバシー保護、政策と規制の整備など、さまざまな課題がある。しかしながら、スマートシティの実現に向けた取り組みは世界中で進行しており、都市の持続可能性や市民の生活の質の向上に寄与する可能性がある。

<スマートシティとオントロジー>

スマートシティとオントロジーは、異なる概念だが、データ管理や情報共有において重要な役割を果たすことがある。

オントロジーは、情報の意味と関係を表現するための形式化された知識体系であり、データの統合、相互運用性、および意味解釈の向上に役立つ。スマートシティでは、さまざまなセンサーやデバイスから収集される大量のデータを統合し、活用するため、このオントロジーを用いて、データの意味や関係を明確にすることで、データの統合と解釈を支援するような利用がお子なわれている。

スマートシティにおけるオントロジーの具体的な役割と利点には以下のようなものがある。

• データ統合と相互運用性: スマートシティでは、さまざまなデータソースから収集されるデータを統合する必要がある。オントロジーは、異なるデータ形式やデータモデルを統一的な形式に変換し、データの相互運用性を高める役割を果たす。
• 意味解釈と知識共有: スマートシティでは、データの意味と関係を正確に理解することが重要となる。オントロジーは、データ要素の意味や関連性を明確に定義することで、データの解釈や知識共有を支援する。これにより、異なる関係者やシステム間での共通理解が促進される。
• データ品質と信頼性の向上: オントロジーはデータの一貫性や品質を評価するための基準を提供する。データがオントロジーに準拠している場合、データの品質や信頼性が向上し、正確な意思決定や効果的なサービス提供が可能となる。
• データ検索と分析: オントロジーは、データの検索や分析を支援する。具体的には、オントロジーに基づくクエリや推論メカニズムを使用することで、特定の情報を効率的に抽出したり、データ間の関係やパターンを発見したりすることができる。

スマートシティでは、さまざまなデータソースやセンサーからのデータを統合し、効果的に活用するためにオントロジーが利用されることがある。オントロジーを用いることで、データの意味や関係が明確になり、スマートシティのデータ管理と情報共有の効率性が向上する効果が期待されている。

<スマートシティとAI>

スマートシティとAI技術は密接に関連しており、AI技術はスマートシティの実現において重要な役割を果たしている。以下に、スマートシティとAI技術の関係について述べる。

• データの解析と予測: スマートシティでは、さまざまなセンサーやデバイスから収集される大量のデータが利用される。AI技術は、これらのデータを解析し、パターンや傾向を抽出することができ、AIによるデータ解析により、交通流量の予測、エネルギー消費の最適化、災害リスクの予測など、スマートシティの効率化や持続可能性向上に貢献できる。
• 自動制御と最適化: スマートシティでは、AI技術を使用して自動制御や最適化が行われる。これには、交通システムではAIが信号制御や交通流の最適化を行い、渋滞緩和や交通効率の向上を図るものや、エネルギーシステムではAIが電力供給の最適化やエネルギー効率の向上をサポートするようなものがある。
• 予知保全とメンテナンス: AI技術はスマートシティの施設やインフラの予知保全やメンテナンスにも活用されている。センサーデータの解析や機械学習によって、機器の故障予測やメンテナンススケジュールの最適化が行われ、メンテナンスの効率化やシステムの信頼性の向上が図られる。
• システムの自己学習と最適化: AI技術はスマートシティのシステムやサービスの自己学習と最適化にも応用される。AIはデータを学習し、過去の経験からシステムの改善や最適化を行い、ゴミ収集システムではAIがゴミの量や需要を予測し、最適な収集スケジュールを立てるようなことが実現できる。
• 市民サービスとエンゲージメント: AI技術はスマートシティの市民サービスやエンゲージメントの向上にも役立つ。これには、AIによるチャットボットや仮想アシスタントを用いた、市民とのインタラクションをサポートと、情報提供や問い合わせへの対応などが考えられる。