パシフィック・ノースウエスト国立研究所（Pacific Northwest National Laboratory: PNNL）は3月23日、建築物のエネルギー消費の予測工程を大幅に短縮し、コスト削減する自律型AIボット「建築エネルギー・モデルAI（Building Energy Model AI: BEM-AI）」をオープンソースで公開したと発表した。窓対壁比率の変更など設計オプションを指定するだけで、気候データや建材情報を自動収集し、エネルギー消費をシミュレーションして節約効果を算出する新モデルは「エージェント型AI（Agentic AI）」を活用しており、プランナーやオーケストレーターなどのエージェントがタスクを分解・実行するため、専門知識がなくても利用可能になる。従来は、窓配置や空調システム、気象条件、稼働スケジュールなどの多様な要素を専門家が数カ月かけて行うなど、データ形式の多さやソフトウェア入力の煩雑さが課題であった。試験ではフロリダ州タンパの中規模オフィスビルで窓対壁比を10％低減した場合のエネルギー削減を正確に算出したとし、今後は全国展開を目指す。

PNNL “New AI Bot Offers Speedy, Revenue-Saving Building Energy Modeling” (03/20/26)
https://www.pnnl.gov/news-media/new-ai-bot-offers-speedy-revenue-saving-building-energy-modeling