建物は通常の状態へ戻っていく。
出来事水分の反応通常の状態へ
センサーデータと高度な機械学習、そしてAIを活用したKyoSensa Insight Engineが連携し、建物ごとの挙動を学習します。状態が想定から外れ始めたとき、KyoSensaは、通常とは異なる変化をより早く捉え、本当に必要な箇所に調査を集中できるよう支援します。
ご利用対象
- 建物オーナー
- 管理者
- 保守チーム
01 / 点検と点検のあいだ点検は、ある一日の記録。
点検は、ある一日の記録。
KyoSensaは、日々の経過を見守る。
点検は欠かせません。ただし、点検でわかるのは訪れたその日の建物の状態です。梅雨の時期、台風や大雨のあと、仕上げ材の裏側など、見えない水分の問題は点検と点検のあいだに進むことがあります。
継続的なモニタリングが、その空白を埋めます。状態に応じて必要な場所に手を入れる「状態基準保全」を支え、点検のたびに、推測ではなくこれまでの経過を踏まえて始められます。KyoSensaは点検に代わるものではありません。点検の根拠をより確かなものにし、問題が費用のかかる損傷へと進む前に、その兆しを捉えやすくします。
モニタリング運用代行の仕組みを見る02 / Building Fingerprintどの建物にも、
どの建物にも、
「指紋」がある。
その建物自身から学ぶ。
同じ雨、同じ湿度、同じ気温にさらされても、建物によって反応は大きく異なります。Building Fingerprintは、平常時の水分の水準、天候への反応、乾燥・回復の仕方、計測エリア同士の関係といった、その建物固有の挙動をKyoSensaが学習し、記録したものです。KyoSensa Insight Engineの中核をなしています。
しきい値は、重要な変化を捉えます。Building Fingerprintはそこに判断材料を加え、その建物にとって想定と異なる挙動かどうかをKyoSensaが見極める助けになります。
早めに知らせ、知らせすぎない。
KyoSensaは継続的にモニタリングを行いますが、お知らせするのは、根拠がその変化の重要性を示したときだけです。一度だけの通常とは異なる値で判断することは、ほとんどありません。変化が続いているか、建物のほかの場所で何が起きているか、周辺の状況、そして建物がどのように回復しているかをあわせて確かめます。
根拠が積み重なるほど、Building Fingerprintはその建物固有の挙動により即したものになり、意味のある変化と通常の変動をKyoSensaが見分けやすくなります。
Building Fingerprintの仕組みを見る学び続けるBuilding Fingerprint。
Building Fingerprintが確立されると、新しい測定値はすべて、しきい値による確認に加えて、KyoSensaがその建物について学習してきた内容とも照らし合わされます。Insight Engineは、建物がどのように反応するはずかを予測し、その想定を実際に起きたことと照らして検証します。回復モデリングが降雨後の乾き方を追跡し、裏付けられた予測も外れた予測も、新たな根拠として積み重なっていきます。条件が変わりデータが蓄積されるにつれてBuilding Fingerprintは見直され、磨かれ、KyoSensaの理解はより精度の高いものになっていきます。
KyoSensa Insight Engineの仕組みを見る03 / どこを調べるか一か所の変化か、
一か所の変化か、
建物全体の変化か。
KyoSensaは、各計測地点を、その地点が属する棟やエリアとあわせて読み解きます。ひとつのエリアだけが変化し、周囲が落ち着いている場合は、局所的な原因の可能性が高まります。すべてのエリアが同時に動く場合は、天候など共通の要因の可能性が高まります。
この違いが調査範囲を絞り込む手がかりとなり、建物全体ではなく、根拠が示す場所から点検を始められます。
04 / 回復と修繕修繕の効果は、
修繕の効果は、
確かめてこそ。
大雨のあとに水分が上がること自体は、必ずしも問題ではありません。大切なのはその後です。建物がいつもの水準へ戻っていくか、どれくらい時間がかかるか、以前の回復と比べて違いはないか。
修繕のあとも同じです。KyoSensaは、修繕後に建物が想定どおり回復しているかどうかの根拠を示します。施工の品質を証明するものではありません。修繕のきっかけとなった状態が落ち着いていくかを示し、その後も見守り続けます。
兆候を捉える調査する修繕する回復を確認する見守りを続ける
回復が長引く、あるいはいつもと違う。
出来事水分の反応回復の遅れ、いつもと違う経過
05 / 大雨と地震建物が向き合うのは、
建物が向き合うのは、
平均ではなく出来事。
気象庁のデータによると、1時間降水量50mm以上の大雨の発生回数は、2016〜2025年には1976〜1985年と比べて約1.5倍になっています。
約1.5倍の頻度1976〜1985年平均2262016〜2025年平均340長期変化傾向（1976〜2025年）：10年あたり+27.8回
| 年 | 回数 |
|---|---|
| 1976 | 286 |
| 1977 | 220 |
| 1978 | 189 |
| 1979 | 293 |
| 1980 | 203 |
| 1981 | 182 |
| 1982 | 299 |
| 1983 | 241 |
| 1984 | 143 |
| 1985 | 204 |
| 1986 | 134 |
| 1987 | 245 |
| 1988 | 326 |
| 1989 | 247 |
| 1990 | 383 |
| 1991 | 203 |
| 1992 | 146 |
| 1993 | 333 |
| 1994 | 171 |
| 1995 | 206 |
| 1996 | 123 |
| 1997 | 230 |
| 1998 | 430 |
| 1999 | 357 |
| 2000 | 318 |
| 2001 | 268 |
| 2002 | 225 |
| 2003 | 236 |
| 2004 | 463 |
| 2005 | 252 |
| 2006 | 309 |
| 2007 | 252 |
| 2008 | 330 |
| 2009 | 220 |
| 2010 | 272 |
| 2011 | 358 |
| 2012 | 367 |
| 2013 | 308 |
| 2014 | 309 |
| 2015 | 269 |
| 2016 | 334 |
| 2017 | 327 |
| 2018 | 350 |
| 2019 | 377 |
| 2020 | 345 |
| 2021 | 279 |
| 2022 | 382 |
| 2023 | 326 |
| 2024 | 346 |
| 2025 | 331 |
激しい雨や台風の風雨は、屋根、外壁、目地、雨仕舞、排水に負担をかけ、経年した材料ほど影響を受けやすくなります。KyoSensaが荒天を止めることはできません。しかし、見えない水分の問題を見えないままにしないための力になります。
地震は、建物に別の形で負担をかけます。揺れがおさまっても、隠れた問題はあとから現れることがあり、次の大雨をきっかけに表に出ることも少なくありません。大きな揺れのあと、KyoSensaは建物をより注意深く見守り、その後の雨への反応をこれまでの挙動と比べます。損傷を診断するものではありません。重点的に点検する価値のある場所を示します。
地震後モニタリングを詳しく見る
京都で生まれ、日本を見守る。パイロット町家 / 京都・上京区
06 / 京都のパイロットから早期に発見。
早期に発見。
損傷が起きる前に解決。
京都のパイロット町家では、真上の台所が通常の範囲にある一方で、隠れた床下の木部の含水率が高い状態にあることがモニタリングでわかりました。目視点検では気づけない状態でした。対象を絞った調査で問題を特定し、損傷が生じる前に対処しました。
パイロット事例を読む木材含水率% WMC
隠れた床下23〜24%
検知時：アラート
この測定値をきっかけに調査を実施。その後、水分の問題を発見し、損傷が起きる前に対処しました。
真上の台所13〜14%
通常の範囲内
床下に問題があった一方、台所はこの計測期間中、通常の範囲内で推移しました。
0%10%20%30%
パイロットでの過去の測定値（2026年6月29日〜8月9日）。この事例の値であり、すべての建物に共通する安全基準ではありません。
対応の遅れが、費用を増やす小さな漏水が、
小さな漏水が、
大きな修繕費に。
見えない浸水・漏水は、局所的な修繕で済む問題を、大規模な再建工事へと広げることがあります。早く見つかるほど、修繕は小さく済む可能性が高まります。
KyoSensaは、その建物にとって通常とは異なる水分の挙動、たとえば想定外の上昇や、これまでの傾向より時間のかかる乾燥に注目します。木材含水率の継続的な測定に、周辺環境の情報と建物固有の挙動を組み合わせることで、目に見える損傷が生じる前に、調査が必要かもしれない変化を見つけ出します。
センサー技術センサーが継続的に計測し、
センサーが継続的に計測し、
KyoSensaが読み解く。
KyoSensaが導入するワイヤレスセンサーは、木材含水率、温度、湿度を計測します。KyoSensaはそこにインテリジェンスを加えます。Building Fingerprint、周辺環境と空間の情報、回復の分析、予測、業務フロー、そして人による確認です。
建物の情報がインテリジェンスになるまですべてのセンサーから、
すべてのセンサーから、
ひとつのBuilding Fingerprintへ。
重要な箇所に設置したセンサーは、ゲートウェイを通じて計測値を送ります。KyoSensaはそれらをBuilding Fingerprintに集約し、それぞれの計測点を建物全体と照らし合わせて読み解きます。
センサーの設置場所
- 床下
- 壁内
- 廊下
- 設備・空調まわり
- 小屋裏
- 2階の居室
建物に合わせた活用かけがえのない建築から。
かけがえのない建築から。
社会を支える施設まで。
建物ごとに、抱えるリスクは異なります。どの建物にも、判断の前に根拠が必要です。
歴史的建築の保全
京町家、寺院、神社、古民家などの歴史的な木造建築。元の素材にできるだけ手を加えずに、隠れた水分を把握します。
歴史的建築での活用を見る商業施設・管理物件
オフィス、高層ビル、倉庫、陸屋根。維持管理の判断を、根拠をもって支えます。
商業施設での活用を見る重要施設・インフラ
データセンター、交通インフラなど、厳しい条件の施設。用途に応じた計測の適合性、配置、範囲をご相談ください。
重要施設での活用を見るパートナーの皆様へお客様も、
お客様も、
ブランドも、貴社のまま。
支えるのは、KyoSensa。
自社ブランドで、建物インテリジェンスを提供できます。技術基盤はKyoSensaが支え、お客様との関係は貴社のものです。
チームに、アラート以上のものを。どの建物から対応すべきか、その変化がなぜ重要か、どこを点検すべきか、回復がどう進んでいるかがわかります。
パートナーシップを相談する貴社名
建物インテリジェンスKyoSensaの技術を採用
パートナーブランドのイメージ
- 組織・建物・アクセスの管理
- 自社ブランドでのお客様向け画面
- 日本語・英語の建物レポート
建物を知る。
そこで過ごす人を尊重する。
カメラも、マイクも、居住者の監視もありません。小型センサーが計測するのは建物の状態です。判断につながる所見は、人が確認します。
技術を見る建物について、お聞かせください次の判断を、
次の判断を、
もっと確かに。
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ご自身の建物を見守りたい方へ。
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