エレベーター業界におけるAI・ChatGPTの活用事例を紹介！AI導入のメリット・デメリットも詳しく解説

エレベーター業界は、安全性や利便性の向上、メンテナンスの効率化など、様々な課題に直面しています。こうした中、AIやChatGPTなどの先進技術が注目を集めており、業界の革新を促す存在として期待されています。

本記事では、エレベーター業界におけるAIとChatGPTの活用事例を紹介し、これらの技術がもたらすメリットや、導入に際して考慮すべきデメリットについて詳しく解説します。

これからのエレベーター業界の発展に欠かせない、AIとChatGPTの可能性について一緒に見ていきましょう。

本記事は、2024年4月時点での情報となります。

現状のエレベーター業界の課題とは？
エレベーター業界でAI・ChatGPTを活用するメリットとは？
エレベーター業界でAIを導入するデメリットや注意点
エレベーター業界での具体的なAI・ChatGPTの活用方法
エレベーター業界でのAI活用の導入事例
まとめ

現状のエレベーター業界の課題とは？

エレベーター業界は現代社会において不可欠な役割を果たしていますが、多くの課題にも直面しています。

課題①：高齢化による技術者不足

エレベーター業界では、技術者の高齢化が進んでおり、熟練した技術者の退職による人材不足が深刻な問題となっています。若手技術者の育成と確保が追い付かず、保守・点検の質の維持が課題です。

課題②：安全規制の厳格化

近年のエレベーター事故を受け、安全規制が国際的に厳格化されつつあります。新しい安全基準への対応や古い設備の更新が必要であり、これには多大なコストと労力が必要です。

課題③：エネルギー効率と環境への配慮

地球温暖化対策として、エレベーターのエネルギー消費削減が求められています。再生エネルギーの利用やエネルギー回生機能の搭載など、環境に配慮した技術開発が進められていますが、その導入にはコストと時間がかかります。

課題④：競争の激化と市場飽和

特に先進国においては新設市場が飽和状態にあり、成長が鈍化しています。新興国市場への進出や既存建物のリノベーション市場への対応が求められる中、国際的な競争が一段と激しくなっています。

課題⑤：技術革新への適応不足

IoT技術の導入によるスマートエレベーターの開発が進んでおり、これにより保守や運用の効率化が期待されています。しかし、これには高度な技術とセキュリティ対策、さらには顧客とのデータ共有に対する透明性が求められます。

これらの課題に対して、業界は持続可能な成長を目指して技術革新や市場開拓、教育と訓練の強化、エネルギー効率の改善など多角的なアプローチが必要です。

エレベーター業界がこれらの課題を乗り越えることで、より安全で環境に優しい、効率的な社会インフラを提供することが期待されています。

エレベーター業界でAI・ChatGPTを活用するメリットとは？

エレベーター業界でAIやChatGPTを活用することは、多くのメリットをもたらします。ここでは、その利点を5つ挙げて詳しく解説します。

メリット①：予測保守が実現可能

AIを利用することで、エレベーターの稼働データを解析し、部品の故障予測や必要なメンテナンスのタイミングを特定できます。これにより、計画外の停止を防ぎ、保守作業の効率化が図れます。AIによる故障予知は、ダウンタイムの削減と修理コストの軽減に直結します。

メリット②：運行効率の最適化ができる

エレベーターの利用パターンやビル内の流動性をAIが分析し、リアルタイムで運行を最適化します。これにより、ピーク時の待ち時間を短縮し、利用者の満足度を向上させることが可能です。また、エレベーターの運行効率が向上することでエネルギー消費も削減されます。

メリット③：安全性の向上

AIを用いてエレベーター内の異常行動や混雑状況を監視し、必要に応じて警告や調整を行うことができます。例えば、過密状態を検知して速やかに対応を取ることで、事故やトラブルのリスクを低減します。

メリット④：利用者の便利度がアップする

ChatGPTなどの自然言語処理技術を活用し、エレベーターの呼び出しや操作を音声で行えるようにすることができます。これにより、高齢者や身体障害者も含めた全ての利用者に対してよりアクセスしやすい環境を提供できます。

メリット⑤：リアルタイムの情報提供と通信が可能に

AIを利用して、エレベーター内での情報提供を最適化します。例えば、ビル内のイベント情報や天気予報、緊急時の避難ルートの案内など、乗っている間に役立つ情報をリアルタイムで提供できます。また、エレベーターがインターネットに接続されていることで、運行状況をビルの管理者や保守スタッフに即座に報告することも可能です。

これらの活用方法により、エレベーター業界はより安全で快適、かつ効率的なサービスを提供することができるようになります。技術の進化を活かしたこれらのイノベーションは、エレベーター業界の将来において重要な役割を果たすでしょう。

エレベーター業界でAIを導入するデメリットや注意点

エレベーター業界でAIを導入する際には、多くのメリットが期待されますが、いくつかのデメリットや注意点も考慮する必要があります。

デメリット・注意点①：高い初期投資と維持コストがかかる

AIシステムの導入には、高性能なセンサー、データ処理装置、そしてそれらを統合するソフトウェアが必要です。これらの技術は高価であり、導入初期に大きな投資が必要となります。また、システムの維持・更新にも継続的な費用が発生し、これが業界の財務負担になる可能性があります。

デメリット・注意点②：プライバシーとデータセキュリティの懸念

AIシステムは、エレベーターの利用状況やユーザーの行動パターンなど、大量のデータを収集・分析します。このデータは非常に個人的な情報を含むことがあり、適切なデータ保護措置が取られていなければプライバシー侵害につながる可能性があります。さらに、データが外部に漏洩した場合、法的な問題やブランドイメージの損失に繋がるリスクもあります。

デメリット・注意点③：過度の依存とシステム障害のリスク

エレベーター運行の中核をAIに依存することで、システム障害や技術的なエラーが発生した際の影響が大きくなります。特に、AIが誤った判断をした場合や、外部からのサイバー攻撃によってシステムが操られた場合、エレベーターの安全性が著しく低下する可能性があります。このため、システムの冗長性を確保し、常に人間による監視体制を整えることが重要です。

これらのデメリットや注意点を理解し、適切な対策を講じることが、AIを効果的に活用するためには不可欠です。AIの導入は大きな利点をもたらす一方で、そのリスク管理には十分な注意が必要となります。

エレベーター業界での具体的なAI・ChatGPTの活用方法

エレベーター業界において、AIやChatGPTを活用することでさまざまな改善が可能です。

活用法①：予測保守と故障予知

AIを活用してエレベーターの部品やシステムのデータを収集・分析し、異常の兆候を早期に検出します。センサーデータ（例えば、ドアの開閉回数、モーターの温度など）をリアルタイムでモニタリングし、データに基づいて保守の必要性を予測します。これにより、突発的な故障によるダウンタイムを減らし、計画的なメンテナンスにより長期的な運用コストを削減できます。

活用法②：運行効率の最適化

エレベーターの運行データを分析し、利用率の高い時間帯や乗降口を特定することで、運行スケジュールを最適化します。AIがリアルタイムで利用状況を解析し、エレベーターを効率的に配分します。これにより、ピーク時の待ち時間を削減し、利用者の満足度を向上させます。

活用法③：対話型インターフェースの提供

ChatGPTや他の自然言語処理技術を用いて、エレベーター内での対話型インターフェースを提供します。利用者が音声で階数を指定したり、建物内の情報を尋ねたりすることができるようになります。また、視覚障害者や高齢者も簡単にエレベーターを操作できるようになり、アクセシビリティが向上します。

活用法④：緊急時対応の自動化

AIを活用してエレベーター内の緊急事態を検知し、自動的に救助要請を行うシステムを構築します。例えば、エレベーター内で利用者が倒れた場合、AIが異常を検知してすぐに救急サービスに通知することができます。これにより、緊急時の対応速度が向上し、安全性が増します。

活用法⑤：セキュリティの強化

カメラと顔認識AIを組み合わせて、エレベーター内のセキュリティを強化します。不審者の侵入を検知したり、特定の利用者がアクセスできる階を制限したりすることができます。また、これらのシステムはビル全体のセキュリティシステムと連携し、より包括的な安全対策を実現します。

エレベーター業界でのAI活用の導入事例

以下でエレベーター業界で活用されているAIを紹介していきます。

導入事例①：エレベーター工事の自動化(株式会社日立製作所)

導入企業名	株式会社日立製作所　Hitachi, Ltd.
事業内容	情報・通信システム、マルチメディア関連機器、家電品、電子デバイス、電力・エネルギーシステム、環境・公共システム、産業機器などの幅広い製品・サービスを提供
従業員数	28,672名
AI導入前の課題	素材開発での多くの実験に依存しており、それに伴う高コストと時間の浪費だった。これは、専門家の経験と判断に依存していたため、未知の可能性を発見するのが難しいという問題も含まれている。
AI導入成果	実験の回数を大幅に削減し、開発時間とコストを減らすことができ、CO2排出量も削減された。また、AIによるデータ駆動型アプローチを取ることで、人間の認識バイアスを排除し、新しいバイオマーカーの発見に寄与するなど、医療分野での個別化医療の進展にも貢献している。

参考：日立製作所

日立製作所は、エレベーター設置工事の効率化と自動化に向けた画期的な技術を開発したと発表しました。この新技術は、リモコンで操作可能な専用機器を用いることで、従来の工法と比較して作業時間を30％短縮することができます。

建設業界では、2024年に施行される労働時間規制の強化に伴う人手不足が懸念されていますが、日立製作所のこの取り組みは、いわゆる「2024年問題」への対策の一環として注目されています。

エレベーターの上下動作に必要不可欠なレールや乗り場の敷居の設置には、1㎜未満の高い精度が要求されます。従来の工法では、熟練の作業員がハンマーを用いて手作業でズレを調整していましたが、新技術ではこの作業を機械化することで、経験の浅い作業者でも短時間で高精度な調整が可能になります。

日立製作所のこの革新的な取り組みは、エレベーター業界における工事の自動化と効率化を大きく前進させるものであり、建設業界全体の労働力不足問題の解決に向けた重要な一歩となるでしょう。

導入事例②：AI導入型エレベーター(三菱電機株式会社)

導入企業名	三菱電機株式会社
事業内容	インフラ、インダストリー・モビリティ、ライフ、ビジネスプラットフォーム事業
従業員数	149,655名
AI導入前の課題	生産設備の異常検知のためのシステムが複雑で、運用が困難であった。これは、機械の現在の運用状態に関わらず、異常検知に同じ条件を使用していたため、設定が複雑になりがちだった。
AI導入成果	三菱電機のMaisart AI技術を用いて、センサーデータを分析し、生産機械の運用状態の変遷をモデル化することで、設備の異常を迅速かつ正確に検出できるように。これにより、工場やプラントの生産性が向上し、保守作業の手間やダウンタイムが削減された。

参考：三菱電機株式会社

三菱電機は、AIを活用して運行効率を大幅に向上させた革新的なエレベーター「アクシーズ・リンクス」を発表しました。このエレベーターは、複数台の群管理システムにAIを導入することで、建物内の人の流れを予測し、最適な運行パターンを選択することができます。その結果、待ち時間を最小限に抑えつつ、従来機種と比べて最大26％の運行効率向上を実現しました。

災害時の対応力も強化され、太陽光発電や電気自動車からの電力供給により、停電時でもエレベーターを低速運転できるようになりました。

導入事例③：エレベーターを連携させた清掃ロボット(株式会社ミライト・ワン/エイム・テクノロジーズ株式会社)

導入企業名	株式会社ミライト・ワン（MIRAIT ONE Corporation）
事業内容	電気通信工事電気工事土木工事建築工事及びこれらに関連する事業を行う子会社及びグループ会社の経営管理等
従業員数	3,635名

参考：株式会社ミライト・ワン(本記事では株式会社ミライト・ワンを紹介)

株式会社ミライト・ワンとエイム・テクノロジーズ株式会社は、エレベーターロボット事業において業務提携し、2023年12月より国内初の汎用エレベーターと連携した清掃ロボットの提供を開始します。

ミライト・ワンは、人手不足への対応としてロボット事業を強化しており、エイム・テクノロジーズとの提携により、清掃ロボット「Phantas」、配送ロボット、配膳ロボットの国内提供を開始します。

従来、国内のエレベーターの多くはロボットとの通信接続ができない旧型で、連携には多額の費用と期間を要していました。エイム・テクノロジーズの「通信機能付きエレベーターアダプタ」を用いることで、新旧型を問わず汎用エレベーターとロボットを低価格かつ短期間で連携させ、ロボットがエレベーターを自動乗降し、ビル内を広範囲に活動できるようになりました。

「Phantas」は壁直前までの清掃が可能で、水拭きにも対応し、低騒音で障害物回避機能も備えています。汎用エレベーター連携により、フロアごとのロボット設置を不要化し、清掃コストを大幅に削減できます。

導入事例④：「長周期地震動の予測情報」を活用したエレベーター制御システム(三菱地所株式会社)

導入企業名	三菱地所株式会社
事業内容	オフィスビル･商業施設・ホテル・物流施設等の開発、賃貸国内外での収益用不動産の開発、販売住宅用地・工業用地等の開発、販売空港・余暇施設等の運営不動産の仲介・コンサルティング資産運用事業
従業員数	1,013名
AI導入前の課題	長周期地震動によるエレベーターの閉じ込め事故の発生リスクがあり、特に長周期管制運転未導入のエレベーターでは対策が困難であった。
AI導入成果	気象庁の「長周期地震動の予測情報」とAIを活用したエレベーター制御システムを導入することで、長周期管制運転未導入のエレベーターでも改修工事なしで長周期地震動対策が可能になり、エレベーターの閉じ込め事故リスクを低減できた。

参考：三菱地所株式会社

三菱地所は、長周期地震動対策とエレベーター閉じ込め防止を目的に、気象庁が提供する「長周期地震動の予測情報」を活用したエレベーター制御システムを、丸の内エリアの複数のビルに導入しました。これは国内初の取り組みです。

長周期地震動は減衰しにくく遠方まで伝わり、高層ビルの固有周期と共振しやすいため、長時間大きく揺れる危険性があります。2011年の東北地方太平洋沖地震では、震源から700km離れた大阪市内の高層ビルでも被害が確認されました。

三菱地所は、株式会社ミエルカ防災が開発した「ユレーマス」を2017年に導入し、地震情報を共有する独自のネットワークを構築しています。今回、このシステムに気象庁の「長周期地震動の予測情報」を連動させることで、長周期管制運転未導入のエレベーターでも、改修工事なしで長周期地震動対策が可能になりました。

具体的には、緊急地震速報として配信される長周期地震動の予測情報をもとに、ユレーマスが影響を受けやすい建物を判別し、制御信号を発報します。これにより、長周期地震動到達前にエレベーターを最寄階で停止させ、閉じ込め事故を防止します。

導入事例⑤：優先エレベーター利用案内報知サービス(丸井錦糸町店/パナソニック株式会社)

導入企業名	パナソニック株式会社
事業内容	家電・空質空調・食品流通・電気設備・デバイス等の開発・製造・販売
従業員数	94,000名
AI導入前の課題	技術的、組織的、文化的な要因によるAI導入の困難が挙げられる。具体的には、データ管理やガバナンスの確立、適切なAI戦略の欠如、必要なスキルセットを持つ人材の不足が問題だった。
AI導入成果	企業はAIとの協働により運用効率の向上や意思決定の質の向上を達成し、これによって業務プロセスの変革とビジネスモデルの革新が促進された。

参考：パナソニック株式会社(本記事ではパナソニック株式会社を紹介)

丸井錦糸町店は、パナソニックおよびパナソニックシステムソリューションズジャパンと協力し、「優先エレベーター利用案内報知サービス」の実証実験を実施しました。

この実験では、1階と7階のエレベーターホールにセキュリティカメラとスピーカーを設置し、カメラが車椅子、白杖、ベビーカーを検出した際に、スピーカーから優先エレベーターの利用を促す自動アナウンスを流します。

丸井錦糸町店ではミライロハウスオープン以降、車椅子や白杖利用者の来店が増加し、インクルーシブな店づくりに力を入れています。しかし、優先エレベーターの存在に気づかずに利用する人が多く、実際に必要としている人が利用できないという問題がありました。

今回の実証実験は、こうした課題を解決するために実施されました。パナソニックのAIを活用した画像物体検知技術により、優先エレベーターの利用状況を改善することを目的としています。この取り組みは、丸井錦糸町店のインクルーシブな店づくりの一環であり、誰もが快適に利用できる環境の実現を目指しています。