李志君による詳細解説：AIと照明の融合は選択肢ではなく、照明業界に携わる者にとっての生存課題です

「照明産業がAIの歩みに追いつかなければ、将来私たちは『照明器具サプライヤー』に甘んじるだけで、スマート照明の核心的価値とは無縁になってしまうかもしれません！！！」

李 志 君

先日開催された「AI＋照明」に焦点を当てた業界セミナーにおいて、復旦大学校友会照明同学会共同会長・上海浦東スマート照明連合会名誉会長の李志君氏は力強く指摘しました。

照明事業に40年以上携わり、従来の光源からLEDへの産業変革を自ら体験してきた彼は、今回は「照明をAI＋新時代へと統合する推進」をテーマに、AIがいかに照明産業の未来を再構築するのか、そして照明関係者が必ず押さえるべき三大核心分野について深く分析しました。

1 政策による“強制的”なAI加速：10％から70％への飛躍、照明関係者に残された時間はわずか

「2027年までに六大重点分野におけるスマートエージェントの普及率を70％に達成し、2030年にはその数値を90％へと引き上げる。」李志君氏は国務院の『「人工知能＋」行動を深化して実施する意見』に示された具体的な目標を端的に提示しました。

彼は現状の照明業界におけるスマート化の普及率がわずか10％～15％であり、しかも多くが「初期的な試み段階」に留まっていると率直に語りました。多くの企業が多大な投資を行っても市場価値を実現できず、「投入が大きいほどリターンが低い」というジレンマに陥っているのが現状です。「国家政策のスピードは業界の予想を遥かに上回っており、これ以上加速しなければ、照明産業は『ハードウェアの付属物』となり、スマートエコシステムの核心から排除されてしまう恐れがあります。」

なぜ照明産業のAI化は比較的遅れているのか？

李志君氏は、その核心的な要因を「システムのクローズドループ能力不足」と捉えています。センサーデータの収集、アルゴリズムによる意思決定、シーンへのフィードバックといった一連のプロセスにおいて、照明システムのスマート化チェーンはまだ完全に構築されていません。「しかし照明には天然の優位性があります――シーンが比較的単純で独立したクローズドループを形成できるため、正しい方向性さえ見つけられれば、AI導入の『先駆け分野』になる可能性は十分にあります。」

2 ゼロカーボン×健康×異分野融合：AIはいかにして照明の三大核心分野を再定義するのか？

「照明の未来は『ゼロカーボン』『健康』『異分野融合』という三つのキーワードなしには語れません。そしてAIこそがこれら三つをつなぐ核心エンジンなのです。」李志君氏は40年にわたる業界経験を基に、AIによる照明産業の再構築ロジックを詳細に解説しました。

▍ゼロカーボン：「省エネ」から「スマート排出削減」へ、AIは2050年のカーボンニュートラル目標を前倒し可能か？

「照明用電力は全国総消費電力の13％を占めており、都市化や観光・文化需要の増加によりその割合はさらに高まっています。2050年に照明業界のカーボンニュートラルを実現するためには、AIは避けて通れない『加速器』なのです。」

李志君氏はスマートガレージ照明を例に挙げました。従来の40W蛍光灯をAIによるセンシング（人・車の動態認識）とスマート制御で運用することで、平均消費電力を2W以下に抑え、省エネ率は95％を超えるのです。「これは単なる『オン／オフ制御』ではなく、シーンセンシングによる『必要時のみの照明』の実現です――人が来れば点灯、去れば消灯し、さらには車の流れの密度に応じて明るさを動的に調整することも可能です。」

さらに彼は、AIが「グリーンエネルギーとの統合」を促進すると指摘します。「将来的な照明システムは太陽光や風力などのグリーン電力と深く連携し、スマート配電アルゴリズムによって『自家発電・自家消費、余剰電力の蓄電』を実現することで、電力網への依存を低減できます。もし発光効率の向上（現在のLED街路灯の発光効率は200lm/Wを超えています）、スマート化の普及、グリーンエネルギー利用率の向上の三つが組み合わされば、照明業界のカーボンニュートラルは2040年までに実現することも可能です。」

▍健康：「照らす」から「よく照らす」へ、AIはいかにして「データ孤島」問題を解決するのか？

「ベッドサイドの小さな指示灯の微光でさえ、人の睡眠リズムを乱す可能性があります――照明が健康に与える影響は、私たちが想像する以上に直接的なのです。」

李志君氏は、健康照明には視覚・生理・心理の三つの次元を網羅する必要があると強調しました。

◇視覚面では照度、色温度、フリッカーなどの基本的な課題を解決する必要があります。

◇生理面では人体のリズム（メラトニン分泌など）を調整する必要があります。

◇心理面では光環境を通じて不安を和らげ、気分を高める必要があります。

しかし現状最大の課題は「データ欠如」です。

「研究室では脳波、視線、唾液検査などの高度な手法を用いて光と健康の関係を検証できますが、実際の現場では照明システムに『感知能力』が欠けています――赤外線やレーダーといった単一のセンサーだけでは、人の生理状態や感情の変化を捉えることはできません。」

彼は、まさにここにAIの価値があると考えています。複数のセンサーを融合させることで（カメラ＋生理モニタリング機器など、プライバシー保護にも配慮）、「光環境－人体状態」のデータモデルを構築し、最終的には「無感覚健康照明」を実現するのです。

「例えばオフィス照明は従業員の脳波データに基づいて自動的に色温度を調整し、集中力を高めることができます。介護施設の照明は睡眠モニタリングを通じて夜間のライトを調整し、高齢者の睡眠の質を改善することができます。」

▍異分野融合：「灯柱」から「スマートエージェント」へ、照明ネットワークはいかにしてスマートシティの「神経末端」になるのか？

「現在のスマート灯柱は『柱』しか作っておらず、『スマート』になっていません――5G基地局やカメラは他社のもので、照明関係者は『ハードウェアの担い手』に過ぎなくなっています。」

李志君氏は、異分野融合の核心は「照明ネットワークのスマート化」にあると明言しました。灯柱は単なる「設備を載せる柱」ではなく、「ガバナンス能力を持つスマートエージェント」であるべきです。

例えば、AIアルゴリズムで交通データや環境モニタリングデータを統合することで、灯柱は渋滞をリアルタイムで警告したり、空気品質を監視したりできます。農業用照明は単に「植物生育光」を提供するだけでなく、温湿度やCO₂濃度などのデータと組み合わせ、AIで光の配合を最適化して作物の収量を向上させることが可能です。

「将来の照明企業の競争は、『ランプを売る』ことではなく、『システムサービスを売る』ことに移行します。誰が照明ネットワークを『データ入口』に変えられるかが、スマートシティやスマート農業などの分野で先行優位を確立する鍵となります。」

3 照明の異分野融合：「照明ネットワークのスマート化」を核とするシステムブレークスルー

「AIは『飾り』ではなく、照明産業にとって『生存必須』の要素です。」

李志君氏は、AI＋照明のブレークスルーには三つの主要な方向性を絞る必要があるとまとめました。

◆センサーのアップグレード：単一のセンサーから脱却し、「マルチモーダル融合」（視覚センサー＋環境センサーなど）へと進み、照明システムが「シーンを理解し、人間を読み取れるようにする」必要があります。

◆アルゴリズムの自社開発：照明シーン向けに専用モデルを開発し、汎用AIアルゴリズムを流用しないようにします――例えばガレージ照明用の「人・車識別アルゴリズム」、健康照明用の「リズム調整アルゴリズム」、スペクトル輝度イメージング計（照明パラメータをスマホ上で可視化）など。

◆シーンの焦点化：簡単なシーン（ガレージ、廊下など）から始め、徐々に複雑なシーン（オフィス、家庭など）へと拡張し、「小さなクローズドループ」で価値を検証した後、それを複製・展開していく方法です。

▍基盤となる核心技術の突破：ネットワークスマート化の基礎を構築する

目標：技術のクローズドループにより、照明ネットワークを「ハードウェア接続」から「スマート協調」へと飛躍させます。

▍実装の担い手：製品のブレークスルーでネットワークスマート化を「プラグアンドプレイ」化する

目標：照明製品を孤立したハードウェアではなく、ネットワークスマート化の「神経末端」として位置づけます。

1. 「単品スマート」から「システムスマート」へ

◇例：スマートオフィスシステムはスマート照明器具だけでなく、センサー、コントローラー、クラウドプラットフォームを統合し、「デスク照明－空間利用率分析－エネルギー管理」の一貫したソリューションを実現しています（ある企業の事例：一人当たりのエネルギー消費を80％削減、空間利用率を30％向上）。

2. 「無感覚化」と「能動的スマート」

◇製品がユーザーの習慣を自動学習し（例えば家庭用照明が「映画鑑賞モード」のパラメータを記憶）、人為的な介入を不要にします。また、ニーズを予測して能動的にサービスを提供します（例えば病院の廊下の照明が医療スタッフの動きを10秒前に感知して点灯するなど）。

3. ハードウェア革新と機能融合

◇スマート街路灯は5Gマイクロ基地局、環境モニタリングセンサー、緊急通報モジュールを統合し、「都市IoTノード」として単一の照明機能を超越します（ある試験都市の事例：一本の灯柱で交通監視＋PM2.5モニタリング＋緊急放送を実現し、総合的な効果を300％向上）。

4. ソフトウェア定義照明

◇OTAアップデートで機能を継続的に進化させます：一般的な家庭用ランプは「リズム照明モード」にアップグレード可能、商業用スポットライトには「人流ヒートマップ分析」機能を追加し、製品寿命を延長できます（あるブランドの照明器具はソフトウェアアップデートにより二次販売を実現し、ユーザー定着率を45％向上させました）。

▍価値検証：重点シーンがネットワークスマート化の「試金石」となる

目標：高価値なシーンにおいて、照明ネットワークスマート化の商業的・社会的価値を検証します。

●スマートオフィスと商業空間

◇技術の応用：デスク照明がOAシステムと連携し（例えば「退社時に消灯していない」場合に自動的に電源を切る）、空間利用率分析（照明使用データからデスク占有率を逆算する）を行うことができます。

◇価値：ある大手企業の本社事例では、従業員の集中力が25％向上し、空間利用率が30％改善されました。

●健康介護

◇技術の応用：

→リズム照明がアルツハイマー病患者の睡眠を改善（夜間2000Kの低グレア照明で覚醒回数を減少させる）；

→無感覚転倒モニタリング（ミリ波レーダー＋AI歩行分析で警戒反応時間が10秒未満）；

◇価値：介護施設の試験では、高齢者の夜間の事故リスクが60％低下し、家族の満足度が90％向上しました。

●スマートシティ

◇技術の応用：スマート街路灯が「都市IoTの核心ノード」として、スマート都市管理（道路占有検知）、スマート交通（車流監視）、公共安全（緊急通報）、環境モニタリング（PM2.5）などの機能を実現します。

◇価値：「新型インフラ」のデジタル基盤の重要な一部となり、ある試験都市では道路通行効率が25％向上しました。

●高級住宅と文化・観光・エンターテインメント

◇技術の応用：AIによる精密なシーン化・ドラマチックな照明を実現します――住宅ではワンクリックで来客・映画館・パーティーモードに切り替え可能、文化・観光分野ではライトショーと音楽・観光客とのリアルタイム連動を実現します。

◇価値：圧倒的な没入感を創出し、文化・観光プロジェクトの観光客滞在時間が40％延長され、二次消費率が20％向上します。

▍商業的クローズドループ：市場環節がネットワークスマート化の規模拡大を牽引する

目標：「技術的に可能」から「商業的に持続可能」へと移行し、照明ネットワークスマート化の普及を加速します。

1. ビジネスモデルの革新：「製品販売」から「サービス販売」（LaaS）へ

◇顧客が「照明サービスの効果」に応じて分割払い（例えば省エネ収益の分配など）を行い、初期導入コストを低減します。ある商業複合施設の事例では、頭金ゼロで導入し、2年でコスト回収、顧客満足度が70％向上しました。

2. エコシステム連携：主流プラットフォームに統合し、単独での取り組みを回避する

◇華為ハルモニー、小米IoT、涂鸦智能などと提携し、彼らのチャネルとエコシステム資源を活用して迅速に顧客にリーチします（例えば不動産業者と提携してスマートホーム照明システムをプリインストールし、浸透率を50％向上させるなど）。

3. ベンチマークによる牽引：「複製可能な」モデルケースを構築する

◇大手顧客（大手企業本社、ランドマーク的なスマートパークなど）に注目し、標準化されたソリューションを提供します。例えばあるインターネット企業の本社スマートオフィスプロジェクトでは、「エネルギー消費80％削減＋従業員生産性25％向上」の実証データを基に、業界全体の受注を120％押し上げました。

4. 市場教育と価値伝達

◇マーケティングメッセージを「より省エネ」から「より健康・より効率・より付加価値」へとアップグレードし、意思決定者に対してAI照明がもたらす総合的価値を示します――単なる電気代の削減だけでなく、従業員の健康・生産性向上・ブランドイメージのアップグレード・管理コストの低下なども含まれます。

まとめ：「空間を照らす」から「人をサービスする」へ、AIが光に「温度」を与える

「センサーは『目』、アルゴリズムは『脳』、シーンは『舞台』、市場は『クローズドループ』です。この四者が協調して初めて、照明は物理的属性を超えて、カスタマイズ可能でインタラクティブ、思いやりに満ちたデジタルサービスへと進化します。2027年にスマートエージェント普及率70％という目標は目前に迫っており、照明関係者はもう待つわけにはいきません。」

最後に李志君氏はこう呼びかけました。「AI＋照明は選択肢ではなく、照明関係者にとって『生存問題』です。様子見をするのではなく、自ら積極的に参画し、AIで照明を再定義して、光を物理的属性を超えた、感知可能でインタラクティブ、温もりのあるデジタルサービスへと進化させましょう。」

4 インタラクティブQ&A：

AI＋照明の現実的課題と導入の道筋

問：マルチモーダルセンシングには大量のデータ収集が必要ですが、「データニーズ」と「プライバシー保護」のバランスをどのように取るべきでしょうか？
李志君：核心は「データのローカル処理＋非侵襲型センシング」です。例えば、人体動作のモニタリングにカメラの代わりにミリ波レーダーを採用し、データは照明器具側で直接分析（例えば「転倒しているかどうか」）し、原始映像をアップロードする必要はありません。光センサーや温湿度などの環境データは匿名化後にクラウドへアップロードし、「利用可能だが見えない」状態を確保します。現在すでに「エッジインテリジェントゲートウェイ」を導入した企業もあり、90％以上のデータローカル処理を実現しており、プライバシーリスクを80％以上低減しています。

問：人間リズムアルゴリズムは理想的に聞こえますが、実際のシーンでその効果をどのように検証すればよいのでしょうか？具体的な事例はありますか？

李志君：検証には「実験室データ＋実際のシーンフィードバック」の二輪駆動が必要です。例えば復旦大学とある企業が介護施設で共同試験を実施しました。リズム照明で高齢者の生活リズムを調整し、3か月後のモニタリングデータによると――メラトニン分泌のピークが1.5時間早まり、入眠時間が20分短縮、夜間の覚醒回数が40％減少していました。さらに重要なのは「ユーザーからのフィードバック」です：85％の高齢者が「睡眠の質が明らかに改善された」と回答し、介護士の記録では「日中の精神状態がより充実していた」とされています。これこそが「アルゴリズムモデル」から「実際の価値」へのクローズドループです。

問：スマートシティにおいて、スマート街路灯の機能がどんどん増えていますが、「ハードウェアの過剰搭載と実際の応用の軽視」をどのように防げばよいでしょうか？

李志君：鍵は「ニーズに応じて機能を決める、機能に合わせてニーズを探すのではない」という考え方です。例えばある県庁所在地では、無計画に街路灯に5G基地局やLEDスクリーンなど10種類以上の設備を追加しましたが、実際の利用率は30％未満でした。その後、「交通管理」という単一の痛点に焦点を当て、レーダーで車流を監視して自動的に街路灯の明るさを調整（車が多い時は高輝度、空いている時は低出力）し、同時に交通信号灯と連携してタイミングを最適化した結果、エネルギー消費を35％削減、通行効率を25％向上させることができました。「少ないほど多い」、まずは真の問題を解決し、その後で機能を段階的に拡張するのが成功の秘訣です。

問：「製品販売」から「サービス販売」（LaaSモデル）へ移行するにあたり、初期投資が高くリターンサイクルが長いという壁を企業はどう乗り越えればよいでしょうか？

李志君：「エコシステム連携＋ベンチマーク先行」が必要です。例えばある企業がエネルギーサービスプロバイダーと提携して「照明サービスパッケージ」を打ち出しました。顧客は初期導入費を支払う必要がなく、「照明サービス」または「省エネ収益」に応じて分割払い（例えば毎月節約した電気代の60％を支払うなど）を行い、同時に政府の省エネ補助金も共有します。このモデルにより、ある商業複合施設のプロジェクトでは「頭金ゼロで導入」が実現し、2年でコスト回収、顧客満足度は92％に達しました。さらに、ランドマークビルや大手企業本社などのベンチマークケースを作り、「実際の省エネデータ＋ユーザーエクスペリエンス」で価値を証明し、口コミで業界全体に波及させて市場教育コストを低減します。

結び

AIがあらゆる産業を再構築する中、照明産業の変革はもはや「やるべきか否か」ではなく、「いかにやるか」の問題となっています。李志君氏のシェアは、業界の現状に対する冷静な認識であると同時に、未来への先見的な戦略でもあります――AI＋照明のレースにおいて、誰が「感知－意思決定－サービス」のクローズドループをいち早く構築できるかが、次の十年のリーダーとなる鍵を握っています。

END

免責事項

本文内容は明课堂が李志君先生の明课堂でのシェア──『照明をAI＋新時代へと統合する推進』のセミナーレコーディングを基に編纂したものです。このセミナーの再生は「原文を読む」をクリックしてご覧ください。

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