2026年07月14日（火）
10:30～16:30
Tel：03-5857-4811 E-mail：info@rdsc.co.jp
問い合わせフォーム
N研究所(株) 代表取締役社長 ／ 元岐阜大学 工学部 電気電子情報工学科 教授
博士（工学） 蜷川 忠三 氏
［専門］
機械学習，電力工学，制御工学
［略歴］
米国University of Washington大学院卒。三菱重工業技監，岐阜大学電気電子工学科教授，スマートグリッド講座特任教授を経て，現在研究受託会社N研究所（株）代表。博士（工学），NEDO有識者委員，電気学会スマートグリッド技術委員会（SGTEC）委員，元日本冷凍空調工業会パッケージエアコン技術委員長。
［執筆］
和英専門書9冊，学術論文110編。
代表著書は，「AI時系列制御解析」（コロナ社），「仮想発電システムの構築技術」（オーム社）等。
「分散型ビル空調IoT･AI制御」（技報堂出版，2021年）
非会員： 44,000円（税込）
会員： 42,020円（税込）
定 価 ：1名につき 44,000円（税込）
会員価格：1名につき 42,020円 2名の場合 55,000円、3名の場合 82,500円（税込）
※上記会員価格は受講者全員の会員登録が必須となります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※他の割引は併用できません。
※請求書は主催会社より代表者のメールアドレスにご連絡いたします。
ライブ配信受講に加えて、見逃し配信でも以下期間中に視聴できます
【見逃し配信の視聴期間】2026年7月15日(水)PM～7月22日(水)まで
※このセミナーは見逃し配信付です。セミナー終了後も繰り返しの視聴学習が可能です。
※ライブ配信を欠席し見逃し配信の視聴のみの受講も可能です。
※見逃し配信は原則として編集は行いません。
※視聴準備が整い次第、担当から視聴開始のご連絡をいたします。
※PDFテキスト(印刷可)
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
・お申し込み後、接続確認用URL
（https://zoom.us/test）にアクセスして接続できるか等ご確認下さい。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
範囲：従来のビル空調管理から脱皮し，クラウドエッジ融合技術，AI最適探索･強化学習，電力需給市場への高速DR対応など，画期的なビルマルチ空調エネルギー管理技術範囲。
業種：行政都市計画，ビル建設企画設計，設備設計施工，EMSサービス業，貸しビル業，電力販売会社などのビルマルチ電力管理の将来技術展望を必要とする業種。
階層：企画管理職，機器開発設計者，システム制御設計者，システムエンジニア，ネット技術者など。
・単なる運転停止などの節電管理でなく運転継続させながら最先端技術による空調両立制御技術。
・空調快適性と電力料金を賢く両立する最適探索制御およびAI強化学習制御のシステム設計法。
・電力会社からみて不確実な空調電力消費動作を大量集約により管理予測可能とする最新技術。
・電気学会で制定したビルマルチ空調による電力需給調整の企画調査JEC-TR-59006の全貌。
・その実装方法としてOpenADR通信規格による制御システム設計･試験法･認証機関の一気通貫知識。
・空調設備の無効電力による配電系統やマイクログリッドにおける系統電圧制御への価値提供展望。
昨今の世界情勢から我国の節電対策も話題になってきました。ビル電力の半分を占める空調電力では，AIによる快適性と両立する賢いエネルギー管理や，さらに，電力ひっ迫時の緊急節電である高速DR技術が注目されています。今年から設備の個別電力計量を制定するなど実装環境が整いつつあります。
そのような情勢下で，設備システム設計者が，ビルマルチ空調の最先端エネルギー制御技術を勉強しようとすると，適切な専門書やセミナーが皆無であることに気づかされます。各エアコンメーカが情報提供しているのは，運転停止や設定温度変更といった旧態依然とした内容ばかりです。AIエネルギー管理や高速DRといった最先端技術を解説したセミナーが望まれています。
本セミナーの講師は30年におよぶビルマルチ空調機設計と10余年の大学でのスマートグリッド研究という経験があります。その経験と研究から，クラウドとエッジを融合させたAI電力制御から高速DRの電気学会規格案に至る最先端技術を分かりやすく紹介します。
１．ビルマルチ空調の新エネルギーサービス
1.1 ビルマルチ空調電力の潜在能力
1.2 空調電力のクラウドエッジ最先端制御
２．クラウドエッジ連携
2.1 オープンエッジ通信規格
2.2 Webサービスクラウド制御
３．最適探索制御による空調電力管理
3.1 将来のリアルタイム電力料金制
3.2 空調と電気料金の最適両立制御
3.3 Simulated Annealingによる最適化制御
４．AI強化学習制御による空調電力制御
4.1 予測モデル不要の強化学習
4.2 Q-Learningによる最適両立制御
4.3 エミュレータによる転移強化学習
５．高速デマンドレスポンス
5.1 ビルマルチ空調機群の高速DR
5.2 ステップ応答予測ニューラルネットモデル
5.3 LSTMニューラルネット例外運転予知モデル
5.4 大量アグリゲーションの統計的応答予測
６．電気学会スマートグリッド高速DR規格案
6.1 ビルマルチ空調群の高速DRアグリゲーション
6.2 電気学会標準資料JEC-TR-59006の紹介
6.3 OpenADRによるDR通信実装
７．将来の空調無効電力によるDR
7.1 無効電力とは
7.2 将来の配電系統やマイクログリッド
7.3 ビルマルチ空調設備の無効電力制御
８．参考資料と質疑応答
□質疑応答□
