EQ Houseでは、家の中にモビリティが入り込み、リビングと交差します。中心にある透明なインターフェースには 情報が浮かび上がり、手の動きや声で環境をコントロールすることができます。空間を調光フィルムが包み、 自然採光を制御するとともに、プライバシーを守ります。さらに空間全体をパネルが包み、トップライトが 家の中と外を繋ぎます。

空調や照明などの稼働状況、温度や照度などの室内環境、並びにエネルギー消費量など、建物に関する様々なデータを、IoTを活用してマイクロソフトのクラウドプラットフォーム Microsoft Azureに蓄積、本プラットフォーム上でAIを用いて分析することで、設備の最適調整や省エネルギー支援によるランニングコストの削減、機器の異常や故障の早期把握などを実現します。

建物周辺で発生する複雑な風環境を簡易な操作により高速で予測する技術を開発しました。これにより、設計の初期段階から風環境を考慮した検討が可能となり、関係者間で速やかな合意形成が可能になると共に検証に関わるコストの削減も図れます。

DeepXは2017年から、株式会社フジタ（以下、フジタ）とともに、油圧ショベル自動化AIプロジェクトを推進しています。

竹中工務店自社開発の構造設計システム「BRAIN（ブレイン）」のデータを当社AI「HEROZ Kishin」が学習をし、データに基づく設計業務の支援をすることで、よりクリエイティブな設計環境を構築していきます。

従来のガスセンサーを複数組み合わせ、データをAIで学習することにより、火災判定の高速化および誤作動の非常に少ない検知システムを開発。

写真から外壁の種類を教えてくれる無料AIサービス

設備の画像から劣化箇所を特定し補修有無を判断するという作業を人手でこなしており、業務上で多くの工数を割いていました。 Laboro.AIでは、ディープラーニングによる画像認識アルゴリズムを用い、画像内の劣化箇所の検出と劣化内容の識別を行う仕組みを開発しました。

大林組とLaboro.AIは、建物揺れ制御に関する研究開発で、機械学習の手法の一つである強化学習を用い、従来の制御システムよりも高い効果で揺れを制御することに成功しました。強化学習は、シミュレーション環境が必要であることなどから、リアルな現場を伴う産業では活用されにくい手法とされていましたが、今回、強化学習にニューラルネットワークを用いることにより成果に至りました。

建設現場を「見える化」して生産性と品質を向上させる. 建築・土木の生産支援クラウド。（大成建設　等）

労働力不足や安全性の確保に対し、IoTやAIを活用して問題解決にあたります。生産性向上や品質向上に加え、安全対策や技術継承を支援します。