Mold Risk Prediction System
カビは、発生してから対処する
時代から、予測して防ぐ時代へ
Predict, Don't React.
住宅・施設内の温湿度データと、相談・調査・施工の実務由来データを掛け合わせ、
カビ発生リスクを“見える化”する予測システム。
事後対応ではなく、事前予防へ。
温湿度を常時計測し、リスクの兆候を先回りで検知。
※画面はイメージです。
実務データと研究に裏付けられた予測基盤
机上の理論ではなく、現場で積み上げたデータから。
社会課題
カビは、
見えてからでは遅い
WHOは、室内の湿気・カビが呼吸器症状やアレルギー、喘息などの健康リスクと関連すると示しています。欧州では20〜30％の世帯が湿気の問題を抱えるとされ、発生後の除去だけでは、健康・建物・経済の損失を十分に防げません。
出典：WHO Europe「WHO guidelines for indoor air quality: dampness and mould」（2009）および、米国における住宅内の湿気・カビ曝露と喘息等の健康影響・経済コストに関する公表研究に基づく推計値。数値は各研究の推計をもとに当社が整理したものです。
結露 — カビ発生の初期サイン
数字で見る、住宅内カビリスク
健康・建物・社会コストに関わる環境課題
湿気問題を抱える世帯
0%
欧州・20〜30％（WHO Europe）
小児喘息への影響
0%
湿気住宅起因の可能性（WHO欧州）
現在喘息への影響
0%
米国・湿気／カビ曝露起因の可能性
該当する推計人数
約0万人
米国・現在喘息の推計
喘息関連コスト
$0億/年
米国・推計
関連疾患コスト合計
$0億/年
米国・関連疾患全体の推計
MRPSとは
カビ発生リスクを予測・可視化するシステム
温度・湿度に加え、実務データと現場経験に基づく判断軸を組み合わせ、より実態に近いリスク評価を行います。
一般的な温湿度監視との違いは、判定に至るまでの“奥行き”にあります。
短期間では模倣されにくい理由
独自の実務データと、現場経験に基づく決定木
現場データ
相談・写真・調査・施工の実務データで、机上の理論では見えにくい実態を反映する。
専門家の暗黙知
建物構造の知識、カビの生物学的知見、原因推定の経験を判定ロジックへ落とし込む。
研究による検証
大学との共同研究で、経験則をデータと検証に基づく予測モデルへと磨き上げる。
AIだけでは現場は読めない。現場経験だけでは予測は広がらない。MRPSは、その両方をつなぐ。
MRPSの仕組み
温湿度・現場データ・決定木を統合する
データ取得
データロガーで温度・湿度を継続的に計測する。
クラウド集約
取得データを時系列で集約・管理する。
カビ成長条件との照合
温湿度の推移を、発生しやすい条件と照合する。
エキスパート決定木による補正
用途・位置・換気・結露・過去の発生場所・素材・季節を、現場経験の判断軸で評価する。
AI解析・リスクスコア化
実測値・過去データ・専門家ルールを組み合わせてスコア化する。
青・黄・赤で通知
リスクを3段階で、誰にでもわかる形で表示する。
リスク判定
青・黄・赤で、誰でもわかるリスク表示
青：問題なし
カビ発生リスクは低い、安定した状態。
黄：注意
湿度上昇や換気不足でリスクが上昇中。早めの対処を推奨。
赤：高リスク
発生しやすい条件が揃う可能性。原因確認・専門対策の段階。
MRPSはカビ発生を断定するものではなく、データに基づき「リスクが高まりやすい状態」を可視化するシステムです。
活用シーン
カビが影響する、さまざまな現場で
一般住宅・新築住宅
結露・湿気トラブルを、入居前後に早期把握。
高齢者施設
入居者向けの室内環境リスクを管理。
病院・医療施設
衛生重視空間で、リスクを早期に把握。
ホテル
快適性・評判・クレーム予防に。
倉庫・保管施設
保管品の品質劣化を防ぐ環境監視。
不動産管理
複数物件を一元管理し、資産価値を維持。
保有データ・研究体制
実務由来データが、MRPSの予測基盤
慶應義塾大学大学院
政策・メディア研究科
ハーツリッチ株式会社
カビ調査・施工・実務データ
研究テーマ
実務データ×環境センシングによるリスク評価・予測。
データは、個人・住宅・施設・企業が特定されないよう匿名化・加工のうえ、研究・統計解析・技術開発に活用します。
実証実験
現場で、予測精度を検証する
- データロガー設置と温湿度の連続記録
- 温湿度推移グラフによる傾向の把握
- カビ発生・リスク上昇事例の収集
- 青・黄・赤の判定履歴の記録
- 現場写真との照合・検証
- 結果をモデル改善へ還元
現場で取得したデータを、再び予測モデルへ戻す。使うほどに、現場の実態へ近づくシステムへ。
ロードマップ
研究から、社会実装へ
既存データ整理／分析項目の定義／温湿度データ取得／予測モデルの基礎構築。
実証実験／判定モデル検証／プロトタイプUI改善／学会発表・論文作成。
法人向けサービス展開／施設・不動産・住宅管理領域への導入拡大。
よくある質問
導入をご検討の方へ
Q本当にカビを予測できますか？
Q一般的な温湿度センサーと何が違いますか？
QAIだけで判断するのですか？
Qデータはどのように使われますか？
Qどのような施設に向いていますか？
お問い合わせ
カビリスクを、
発生前に把握する
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