ケルビンは、住宅エネルギー監査にAIを適用することで地球を救いたいと考えている

気候変動を遅らせるスタートアップのアイデアを探しているなら、住宅のエネルギー効率評価の専門家になれるかもしれません。少なくとも、コンピュータービジョンと機械学習を駆使して住宅のエネルギー効率監査を容易にするフランスのスタートアップ、Kelvinの創業者たちはそうでした。

_{クレマンティーヌ・ラランド、ピエール・ジョリー、ギヨーム・サンペは、住宅のエネルギー効率監査に注目し始めました。リフォームはエネルギー消費量とCO2}排出量の削減に大きく貢献するからです。しかし、他の建設業界と同様に、この分野の企業のほとんどは、プロセス改善のためのテクノロジーを活用していません。

「ヨーロッパでは今後30年間で3億戸の住宅が改修される予定です」と、ケルビンのCEOであるラランド氏はTechCrunchに語った。「しかし、建設業界は農業に次いで2番目にデジタル化が遅れている業界です。」

フランスでは、国立住宅庁（ANAH）が2024年だけで20万戸の住宅改修を達成するという野心的な目標を掲げています。しかし、職人の数が追いつかず、結果として環境が悪化しています。より一般的には、ヨーロッパでは規制環境がこの種のスタートアップにとって有利です。

2023年10月に設立されたKelvinは、純粋なソフトウェア企業です。同社はサービスプロバイダーのマーケットプレイスを構築するつもりはなく、TechCrunchが取り上げたドイツに拠点を置く住宅エネルギー評価スタートアップのEnterとは異なり、顧客向けの製品を提供することも望んでいません。

代わりに、このスタートアップは少人数のエンジニアチームを編成し、機械学習を用いて住宅エネルギー評価に特化した独自のAIモデルを開発しました。同社は衛星画像などのオープンデータに加え、数百万枚の写真とエネルギー評価データを含む独自のトレーニングデータセットも活用しています。

「私たちは、建物とその熱性能に関する情報を提供する、12以上の独自データ、半公開データ、またはオープンデータソースを計算処理しています。そのため、標準的なセグメンテーション手法を用いて、衛星画像を機械学習モデルで分析し、隣接する建物、ソーラーパネル、集合換気ユニットの存在など、特定の特徴を検出しています」とラランド氏は述べた。

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「私たちは、自分たちで収集したデータを使ってこれを行っています。ボットを搭載した遠隔検査ツールを開発し、建物内にいる人に収集すべき写真や動画を指示します」と彼女は付け加えた。「そして、動画に映っているラジエーターの数を数え、ドアや天井の高さを検知し、ボイラーや換気装置の種類を特定するモデルを構築しました。」

ケルビンは、大規模に使用できるツールを開発したいため、LIDARのような3D技術は使いたくないと考えています。LIDARは通常の写真や動画を使用できるため、部屋の詳細を記録するのにLIDARセンサーを搭載した最新のスマートフォンは必要ありません。

このスタートアップの潜在的顧客としては、建設会社、不動産業界、さらには住宅改修プロジェクトに資金を提供したい金融機関などが考えられる。特に金融業者は、決定を下す前に正確な評価を求めている可能性がある。

同社の最初のテストでは、住宅エネルギー評価の精度は従来の評価と比べて5%以内でした。そして、このツールがこうした監査の頼りになるツールになれば、住宅同士やリフォーム同士の比較がはるかに容易になるでしょう。

このスタートアップはこれまでに470万ユーロ（本日の為替レートで510万ドル）を調達しており、Racine²がリードインベスターとなり、Bpifranceからの非希薄化投資も受けています。Seedcamp、Raise Capital、Kima Ventures、Motier Ventures、そして複数のエンジェル投資家もこのラウンドに参加しました。