展開預測室內黴菌滋生風險、結合AI技術的「個人化黴菌預報系統」共同研究

慶應義塾大學SFC研究所環境情報學部中澤、大越研究室（中澤仁教授）與Hearts Rich株式會社（代表董事：穗苅英樹）已展開共同研究，旨在推動結合AI技術的「個人化黴菌預報系統」落實於社會。該系統將預測住宅、高齡者設施、醫院、倉庫等生活空間與設施環境中的黴菌滋生風險，以支援居住者、設施管理者及業者的預防行動。

黴菌不僅會出現在住宅，也可能在人們生活、停留及存放物品的各種室內空間中滋生，包含高齡者設施、醫院、倉庫、商業設施等。過去「發生後才進行清除與打掃」的傳統應對方式，往往會導致異味產生、建材與存放物品劣化、引發使用者不安，並增加設施的管理成本。

在本次共同研究中，雙方致力於建構一個「專家知識融合型AI」，以個別估算黴菌滋生風險。該系統將整合智慧型手機的簡易診斷、生活習慣與設施使用狀況資訊、位置資訊、氣象API，並結合Hearts Rich株式會社至今累積超過1萬件的諮詢、調查、施工等現場專業知識。

藉此，目標是將防黴對策從「發生後的應對」轉變為「發生前的預測與預防」，從而對生活空間與設施環境的衛生管理、存放環境管理及生活環境改善做出貢獻。

本次共同研究的課題名稱為「藉由參與式感測與專家知識融合之室內黴菌風險預測及行為改變系統的社會落實」。研究期間預計從2026年4月1日進行至2028年3月31日。

將生活空間與設施環境的防黴對策從「發生後應對」轉向「預測與預防型管理」

室內空間滋生的黴菌，不僅是外觀髒污與異味的問題，更會造成建材劣化、存放物品品質下降、室內環境不安以及設施管理負擔等，與生活及商業活動品質息息相關。

然而，在一般家庭或設施管理現場，通常很難判斷「哪些地方容易長黴菌」、「目前的室內環境存在多大風險」以及「是否需要立刻採取對策」。在多數情況下，往往都是等到肉眼可見的黴菌或異味出現後才進行處理。

此外，儘管運用IoT感測器來測量室內環境是一種有效手段，但其面臨導入成本、安裝繁瑣及持續使用的門檻等問題，要廣泛普及至一般住宅與中小型設施仍有困難。

因此，本共同研究將探討一種更容易讓廣大居住者與設施管理者利用的黴菌風險預測機制，其將結合以智慧型手機為出發點的簡易診斷資訊、氣象數據以及專家的判斷邏輯。

融合智慧型手機簡易診斷、氣象API與專家知識的AI活用型「個人化黴菌預報系統」

本研究致力建構的「個人化黴菌預報系統」，是一款結合使用者在手機上輸入的室內環境資訊、生活習慣、設施使用狀況，並搭配各地氣象數據及專家知識，藉由AI來個別估算室內黴菌滋生風險的預測系統。

系統不會僅是發出「現在是容易長黴菌的季節」的單純通知，而是目標根據空間的用途與使用狀況，向使用者提示應注意的地點以及該採取何種預防行動。

透過此系統，居住者與設施管理者將能在日常管理業務中，於適當時機執行通風、除濕、清潔、改善存放方式及調整檢查頻率等行動，預期將能防範黴菌滋生與復發於未然。

將防黴現場專業知識轉化為「專家決策樹」反映於系統中

Hearts Rich株式會社是一家致力於住宅及設施黴菌調查、防黴對策與改善室內環境的企業。基於過去現場處理所累積的知識，該公司將整理出容易長黴菌的條件、各場所的風險、容易復發的室內環境，以及其與使用狀況、管理方法的關聯性等，並將這些要素反映在系統的判斷邏輯中。

本研究會將這類專業知識整理成「專家決策樹」，並與智慧型手機診斷及氣象數據相結合，目標是實現基於現場實務經驗且高度實用的黴菌風險評估機制。

放眼應用於住宅、設施、倉庫等廣泛的室內空間

本研究雖以日本的居住環境為主，但未來也將應用於高齡者設施、醫院、倉庫、商業設施等各式各樣的室內空間納入考量。

黴菌的滋生風險會受到氣溫、濕度、建築結構、使用人數、通風環境、存放物品種類、清潔頻率等因素影響，因此需注意的重點會因空間用途而異。未來在推進日本國內驗證的同時，我們也將考量用途與地區差異，探討黴菌預測模型的適用性。

此外，也將著眼於應用至如東南亞等高溫多濕的地區。