過去10年の大半にわたり、スマートビルの意義は未来形で語られてきた。センサー、分析、そして自動制御は、エネルギー使用量を削減し、利用者の快適性を保ち、温暖化する気候に建築環境が適応する助けになると期待されてきた。その前提は妥当であり、その多くはいまもそうである。変わったのは、この技術が対応するはずだった気候圧力が、もはや予測ではなく、測定された現実になったことだ。英国ではいま、5月として過去最高となるキューガーデンで35.1℃が記録された。これは1922年以来維持されていた記録を2度上回るものであり、1884年までさかのぼる英国の夏の気温記録で最も暑かった5つの夏は、すべて2000年以降に発生している。所有者や投資家にとっての問いは、もはや建物がこの規模の暑さに直面するかどうかではない。その課題に対応するとして売り込まれている技術が、約束どおりに機能するかどうかである。
この点に関する市場の自信は、エビデンスに先行している。まず、その市場規模の数字自体がかなり入り組んだ構図を示している。Grand View ResearchとGlobal Market Insightsは、現在の世界市場を1030億ドル（約16兆4000億円）から1420億ドル（約22兆6000億円）の間と見積もっているが、2030年代前半の予測はさらに大きく分かれる。Mordor Intelligenceは2030年までに約3100億ドル（約49兆4000億円）、Grand Viewは2033年までに5500億ドル（約87兆6000億円）超、Global Market Insightsは2034年までに8250億ドル（約131兆円）超、MarketsandMarketsは2032年までに2000億ドル（約31兆8000億円）弱と予測している。そこから示唆される成長率は年9%から30%超まで幅がある。予測に4倍の開きがあることは、成熟したカテゴリーの証しではない。単一の接続型サーモスタットから、AIで全面管理される企業キャンパスまでを含む、輪郭がなお曖昧なカテゴリーであることを示している。
広い普及、浅い統合
Mordor Intelligenceによれば、改修プロジェクトはいまもスマートビル関連業務の約62%を占めており、新築はより速いペースで増えているものの、出発点は小さい。供給側も集中しているようだ。ハネウェル、シーメンス、ジョンソンコントロールズ、シュナイダーエレクトリックは、2024年に完了した複数拠点向けスマートビル導入の40%超を合わせて担った。多くの大規模な複数拠点導入はいま、これらの統合プラットフォーム上で稼働している。
より広くプロップテック全体への投資を見ても、同様に統合が進む構図が浮かぶ。ベンチャー資金調達は2021年にピークを迎え、2022年と2023年に急減し、その後の回復も部分的にとどまっている。資金は新興企業に広く分散するのではなく、より確立された企業に対する、より少数で大規模なラウンドへ向かっている。これはいずれも、危機にある技術を示すものではない。適切な条件下ではよく機能する一方で、その条件を超えて拡大することに苦戦してきた技術を示している。
暑い夏という試金石
暑さはいま、この分野における最も強力な売り文句の1つであり、おそらくその主張の中で最も検証しやすいものでもある。その提案は明快だ。インテリジェント制御、センサー、自動換気によって、夏が長く暑くなるなかでも建物を居住可能に保つというものだ。しかし、性能データはより複雑な姿を示している。
IEEE Accessに掲載された2026年のインテリジェントHVAC（暖房・換気・空調）制御に関するレビューでは、学習ベースのシステムは従来のルールベース制御に比べて暖房エネルギーを約24%削減した一方、冷房エネルギーの削減幅は9%未満にとどまった。制御レイヤーは、建物を夏の熱波の中で支えることよりも、冬の需要を削ることの方をはるかに得意としている。その理由は技術的というより物理的なものだ。極端な暑さにおいては、最大の制約となるのは建物の物理的な設計と外気の温度であり、ソフトウェアの高度さではない。イングランドで初めて40℃を超えた2022年7月の熱波の際、夜間気温は国内のどこでも25.8℃を下回らなかった。これらのシステムが売りにする戦略の1つである自動ナイトパージ換気は、取り込むための涼しい夜間の空気に依存している。それが存在しなければ、システムが利用できるものは何もない。
環境面での主張も、反対方向から同じ限界に突き当たる。設計の悪い建物を快適な温度に保つために機械式冷房に頼れば、電力需要と排出量が増え、問題を生み出した都市の暑さをさらに悪化させる。UNSWシドニーのマット・サンタモーリスAM教授は、暑熱気候ではパッシブデザインによって冷房需要を最大80%削減できると推定し、温暖化する気候から空調だけで抜け出すことはできないと主張している。制御システムは、大きな冷房負荷をより効率的に稼働させることはできる。しかし、そもそもその負荷の必要性をなくすことはできない。知能は物理の上に乗っている。それに取って代わるものではない。
証明の問題
スマートビルは予測される削減効果を売りにしている。しかし、建物が利用され、稼働し始めてから測定される検証済みの性能が公表されることはまれだ。この2つの間の差は重要である。UK Net Zero Carbon Buildings Standardの関係者は、建物の実際のエネルギー使用量が設計時の予測のほぼ2倍になることが多いと指摘している。技術そのものに関する独立評価も同様の姿を示している。商業ビルにおけるAIに関する2026年の調査で、Memooriは、ベンダーが20%から50%のエネルギー削減を主張することが一般的である一方、ポートフォリオ規模の独立評価で検証されるのは3%から15%にすぎないとした。それらの評価の中で最大規模だった、NYSERDAが654拠点で実施した評価では、主張された削減効果は検証可能だった効果のおよそ2倍に達していた。そして検証済みの削減効果は、システムがどれほど高度かではなく、実際にどれだけのことを行っているかに連動する。受動的なダッシュボードは約2%から3%、異常検知は約9%、自律最適化は約12%から13%の削減をもたらす。削減効果は実在するが、見出しで示される数字が示唆するより一貫して小さく、不確実性も高い。
この種の検証はいまも例外である。2026年3月に開始されたUK Net Zero Carbon Buildings Standardは、その反対のまれな例であり、ネットゼロの主張が成立する前に、使用時の測定データを12カ月分求めている。Memooriも論じているように、スマートビル投資のリターンに対する主な障壁は技術ではない。その周囲に置かれるべきガバナンスとリスクモデルの欠如である。
見過ごされる責任
接続性は、それ自体のリスクをもたらすが、所有者はその点を織り込むのが遅れてきた。標準的なサイバー保険は建物自動化システムまで対象にしないことが多く、保険会社は現在、所有者が運用ネットワークとITネットワークの分離など基本的な管理策を示せない場合、補償を断ったり、更新を拒否したりしている。一方、攻撃の結果はベンダーではなく資産所有者に降りかかる。この責任分担は、ISA/IEC 62443などの規格に示されている。これは遠いリスクではない。スマートビルの3分の1超はすでに攻撃を受けている。旧来のビル管理システムはいまもBACnet、Modbus、LonWorksといったプロトコルで動いている。これらは数十年前、公共インターネットに面したものではなく、隔離された産業ネットワーク向けに設計されたものだ。そのインフラにインターネット接続デバイスのレイヤーを追加すれば、以前は存在しなかった脆弱性が生まれる。それは現実に存在し、増大しているコストであり、スマートビルの投資案件の中でまだ考慮に入れられている例は少ない。
市場を動かしてきたもの
規制は、導入を促す最も強力な要因の1つであり、最も一貫した要因の1つでもあるようだ。英国のMinimum Energy Efficiency Standards、Corporate Sustainability Reporting Directive、GRESBベンチマーク、Net Zero Carbon Buildings Standardはそれぞれ、所有者に行動する具体的な理由を与え、静観することに測定可能なコストを結び付けてきた。
暑さも同じ道をたどり始めている。2022年に導入された、イングランドの新築住宅向け過熱基準である建築規則パートOは、住宅の設計方法を変えた。機械式冷房の前に、日除け、換気、日射取得の低減といったパッシブな対策をまず求めたのである。この枠組みはいまも進化している。政府は2026年にパートOの全面見直しに着手し、ロンドンの開発業者はすでに、完全には整合していない2つの過熱対策制度の下で事業を進めている。導入における最も明確な成果は、規制が論理的であり、かつ統一されているところで生まれている。
そのすべての下には、技術に比べてはるかに注目されていない人材の問題がある。ファシリティマネジャーは、AI対応プラットフォームを運用し、建物分析を解釈し、サイバーリスクを管理し、ESGやグリーンリースの義務を満たすことをますます求められているが、その多くは、いずれについても十分に対応するための訓練を受けていない。いま技術に求められていることは、技術が提供できることを先行している。JLLの2026年Future of Work調査では、ビジネスリーダーの78%が、AIは自社の不動産戦略を再構築すると予想していることがわかった。一方、モルガン・スタンレーは、AIが不動産全体の業務の約37%を自動化し得ると推定している。これらのシステムに期待されていることと、実際にできることとの間にあるそのギャップこそが、この分野が直面する本当の問いである。
デジタルシステムが建物の運用を改善し、無駄を減らし、これまで不可能だった洞察を提供できることは疑いない。しかしそれは、貧弱な設計を覆すものでも、不十分な保守を補うものでも、物理法則を廃止するものでもない。気候がより極端になり、規制当局が現実世界でのエビデンスをますます求めるようになるなか、スマートビルの未来を決めるのは、自らがどれほど知的だと主張するかではなく、条件が最も厳しいときに成果を出せるかどうかである。
