Claudeでビル管理の空調苦情を測定値と突き合わせ原因を切り分ける — 入居者苦情ログと空気環境測定の突合

「暑い」「空気が悪い」「乾燥する」。入居者から届く空調の苦情は、どれも同じ一行のログに見えます。ところが原因は、設備の調整不良のこともあれば、運転時間の設定や使い方のこともあります。

この切り分けで先に押さえたいのは、苦情と測定値では記録の粒度がまったく違う点です。空気環境の測定は2か月以内ごとに1回、各階の居室の中央部で行います。苦情は「何階の誰が、何日の何時に、何を感じたか」です。だから突合は、測定値で白黒をつける作業になりません。苦情ごとに「見るべき測定項目」を決め、「その苦情を説明できる記録があるか」を仕分ける作業になります。

本記事では、苦情ログ・空気環境測定・設備稼働記録の3つをCSVにそろえ、Claudeに突き合わせさせる手順を書きます。数値の比較はコードで行わせ、Claudeには仕分けの理由を文章にさせる分担です。

苦情と測定値は、そもそも粒度が合わない

先に両者の違いを表にします。ここを誤解したまま突合すると、「測定値は基準内なのに苦情が出ている」という結果が、設備の問題なのか測り方の問題なのか区別できません。

測定の方法は、建築物における衛生的環境の確保に関する法律施行規則の第3条の2が定めています。この規則は、空調設備のある建物で浮遊粉じん・一酸化炭素・二酸化炭素・温度・相対湿度・気流の6項目を、2か月以内ごとに1回測ると定めています。機械換気だけの建物では、温度と相対湿度を除く項目が対象です。

さらに、浮遊粉じん・一酸化炭素・二酸化炭素は、基準値と比べる数値が「一日の使用時間中の平均値」とされています。つまり、ある日の午後3時に席が暑かったという苦情を、その測定の平均値だけで説明することはできません。

この粒度の差を埋めるのが、設備の稼働記録です。運転・停止の時刻、設定温度の変更、フィルタの清掃日といった記録があれば、測定のない日の状況にも見当が付きます。

症状から、見る測定項目を決める

苦情の文面を読み、どの測定項目を見るかを先に決めます。基準値は、施行令の第2条に定める、建物の衛生環境を保つための管理基準です。

症状と項目の対応は、切り分けの出発点として置いた見立てです。基準値の側は法令の数値で、一酸化炭素は100万分の6以下も定められています。

ここで一つ注意があります。施行令は、これらの基準に「おおむね適合する」ように空気を調整することを求めています。基準は建物の管理水準であって、個々の入居者が不快かどうかの判定線ではありません。基準内でも苦情は出ます。その場合の結論は「設備は管理水準を満たしている。局所の条件を現地で確かめる」になります。

ホルムアルデヒドだけは測り方が違います。建築や大規模な修繕・模様替えを行ったとき、その階の居室で、使用開始後に最初に来る6月1日から9月30日の期間に1回測る決まりです。定期の2か月ごとの測定には入りません。

渡すデータを3つのCSVにそろえる

Claudeに渡す前に、記録を3つの表にそろえます。列の名前と形式を固定しておくと、毎回同じ指示で再実行できます。

列の名前は、例えば次のようにします。

kujo_log.csv        : 苦情ID, 受付日時, 階, ゾーン, 症状, メモ
kuki_sokutei.csv    : 測定日, 階, 温度, 相対湿度, 気流, CO2, CO, 浮遊粉じん
setsubi_kiroku.csv  : 日時, 階, 区分, 内容

測定結果や設備の点検・整備の記録は、施行規則の第20条が帳簿書類として備えることを求めています。空気環境の調整や測定の結果、設備の点検・整備の状況を記載した帳簿書類は、5年間保存します。過去の苦情を遡って突き合わせるときの材料は、おおむね5年分あるということです。

入居者の情報は外してから渡す

苦情ログには、入居者の氏名や連絡先、部屋番号が入りがちです。切り分けに必要なのは階・ゾーン・症状・日時だけなので、氏名と連絡先の列は削除し、苦情IDに置き換えて渡します。対応窓口が個人名を追う場合は、IDと氏名の対応表を手元に残しておけば足ります。

API経由で自動化する場合は、データの置き場にも注意が要ります。コード実行ツールのコンテナのデータは最長30日間保持されます。Files APIに置いたファイルは、削除するまで残ります。ゼロデータ保持の対象にはならない機能と明記されているため、個人情報を渡さない設計が前提です。

指示文を書き、突合をコードで行わせる

指示は、役割・入力・禁止事項を分けて書きます。ポイントは、数値の突合と基準値との比較を、計算させる対象として明示することです。

あなたはビル管理の記録を整理する補助役です。
添付の3つのCSVを使い、苦情1件ごとに次を行ってください。
計算は必ずコードを実行して行い、結果の表を示してください。
 
1. 苦情と同じ階で、受付日時より前の直近の測定を1件ひも付ける
2. 症状に対応する項目を、施行令第2条の基準値と比べる
3. 受付日時の前後24時間の設備稼働記録を抜き出す
4. 次の区分に仕分ける
   A 測定が基準外  B 測定は基準内で稼働記録に異常
   C 測定も稼働も異常なし  D 測定が古く判断できない
 
禁止: 原因の断定。区分ごとに「疑い」と根拠の行番号を示すこと。
禁止: 測定がない項目の値を推測で埋めること。

Claudeは、計算やファイル解析が役立つ依頼ではコードを実行します。単純な暗算のような依頼では実行しないこともあるため、「コードを実行して確かめてください」と明示しておくと、突合の結果が毎回同じ手順で出ます。

ここで、Claudeが書くコードの形を例として示します(例示であり、実際の出力そのものではありません)。階ごとに直近の測定をひも付けるには、pandasのmerge_asofが使えます。

import pandas as pd
 
kujo = pd.read_csv("kujo_log.csv", parse_dates=["受付日時"])
sok = pd.read_csv("kuki_sokutei.csv", parse_dates=["測定日"])
 
kujo = kujo.sort_values("受付日時")
sok = sok.sort_values("測定日")
 
# 同じ階の、受付日時より前の直近の測定を1件ひも付ける
m = pd.merge_asof(
    kujo, sok,
    left_on="受付日時", right_on="測定日",
    by="階", direction="backward",
)
m["測定からの日数"] = (m["受付日時"] - m["測定日"]).dt.days
 
# 施行令第2条の基準値(下限, 上限)
LIMIT = {
    "温度": (18, 28), "相対湿度": (40, 70), "気流": (None, 0.5),
    "CO2": (None, 1000), "CO": (None, 6), "浮遊粉じん": (None, 0.15),
}
 
def is_out(row, item):
    lo, hi = LIMIT[item]
    v = row[item]
    return (lo is not None and v < lo) or (hi is not None and v > hi)

測定からの日数が長い苦情は、区分Dにします。基準内に見えても、その測定は苦情の時点を表していないからです。

設備起因か運用起因かを、順番に仕分ける

区分の考え方は、次の順番に整理できます。上から確かめ、「いいえ」になった時点でその区分が候補に残ります。

このうち設備起因と運用起因の線引きは、記録だけでは決まりません。設定温度が下がったままだったのは、設備の不具合なのか、誰かの操作なのか。稼働記録に操作者が残っていない場合は、現場の担当者への聞き取りが必要です。

区分Cに多くの苦情が集まる場合は、苦情の出る階やゾーンに偏りがないかを見ます。月や曜日、時間帯の偏りも手がかりになります。Claudeには「区分ごとに、階・ゾーン・時間帯の集計表を作ってください」と頼めば、偏りが一覧で出ます。

結果は台帳に残し、入居者への回答は事実欄から作る

仕分けた結果は、苦情ごとに次の列で台帳にします。

入居者への回答文は、この「根拠」の列だけを材料に起こします。「基準内でした」とだけ伝えると、苦情を退ける印象になりがちです。測定した日付と値、次に行う確認を添えると、事実に沿った返答になります。

苦情そのものの受付から再発防止までを様式にしたい場合は、介護の苦情対応記録の手順の様式の分け方が参考になります。件数が増えて分類管理簿にしたいときは、保険の苦情を分類して管理簿に集計する手順と同じ型が使えます。

使うときの落とし穴と限界

法令の適用範囲も確かめておきます。施行令第1条は、興行場・百貨店・店舗・事務所などの用途に使う部分の延べ面積が3,000平方メートル以上の建物を特定建築物としています。学校教育法の学校などは8,000平方メートル以上です。この範囲に入らない建物では、同じ基準値を目安にしても、2か月ごとの測定が義務として行われているとは限りません。

また、Claudeの仕分けは疑いの整理までです。次の点を守ります。

• 数値の比較は、コードの実行結果を見て人が確かめる。一部の行を抜き出して検算する
• 担当者や業者の責任を決める材料にしない。見直す対象は手順と設定にとどめる
• 頭痛や体調不良の訴えは、空調の切り分けと別に、産業医や保健所などの相談窓口へつなぐ

自動化するとき、APIのコード実行で押さえる点

毎月の苦情を定期的に処理するなら、APIのコード実行ツールが使えます。実行環境の要点は次のとおりです。

• Python 3.11、メモリ5GiB、ディスク5GiB、CPU1つ
• 外部のインターネットには接続できない
• pandasとopenpyxlなどが入っており、CSVやExcelのファイルはFiles API経由で渡せる
• 実行時間に応じた課金が別にかかる。1組織あたり月1,550時間までは無料で、超えた分は1コンテナあたり1時間0.05ドル

ウェブ検索やウェブ取得のツール(2026年2月版以降)と同じリクエストで使う場合、コード実行そのものの追加料金は発生しません。

まとめ

空調の苦情は、測定値と並べても、それだけでは原因が決まりません。測定は2か月以内ごとに各階1か所、苦情は席と時刻の訴えという粒度の差があるからです。

そこで、症状から見る項目を決め、基準値と比べ、設備の稼働記録を足して、A〜Dに仕分けます。測定が古い苦情は「判断できない」と書き、追加測定へ回します。この線引きを台帳にしておくと、次に同じ階で苦情が出たときに、過去の根拠をそのまま引き継げます。