商業ビルでは、空調、照明、セキュリティ、電力がそれぞれ別のシステムで運用されているのが一般的です。ビル管理部門は法令対応のために温度を監視し、コスト管理のために電力を計測しますが、実際の光熱費は月に一度、ビル全体で一括請求されるため、細かな内訳はわかりません。
エネルギー消費を押し上げる要因は、システムの隙間に潜んでいます。例えば、無人の荷捌き場（荷受スペース）で空調が夜通し稼働していたり、除霜ヒーターがスケジュールより頻繁に作動していたり、圧縮機（コンプレッサー）の 1 時間あたりの起動回数が増えていたりするケースです。これらはすべて、電気代の請求書が届くか、実際に機械が故障するまで気がつくことができません。
ビル管理やエネルギー管理の担当者に本当に必要なのは、普段の報告で使っている単位のまま、建物全体の稼働状況をひとつの画面で一元管理することです。
NEQTO.ai は、コードを一行も書くことなく導入できる「ノーコード運用インテリジェンス」プラットフォームです。建物にすでに設置されている機器からデータを収集し、ビルの構造（フロア、エリア、設備群など）に合わせて直感的に整理。ビル管理やエネルギー管理の報告に必要な指標を算出します。
既存システムやプログラムの改修、個別のカスタム開発は一切不要です。組み込みの AI アシスタントが整理を行うため、ユーザーは「見たいデータ」を指示するだけで済みます。
接続されたデバイス（機器）は、実際の建物の構成に合わせて自由にグループ化できます。「ポートフォリオ ＞ 拠点（サイト） ＞ フロア ＞ ゾーン ＞ 機器」といった階層構造を、最大 10 階層まで構築可能です。
さらに、1 台のデバイスを複数のグループに同時登録できるため、例えば冷凍回路に取り付けたクランプ電流計（センサー）を、データを二重登録することなく「荷捌き場」と「冷凍設備」の両方のグループに紐付けることができます。
また、これらのデバイスはフロアプラン（図面）上にピンとしてマッピングすることも可能です。各ピンには現在の測定値が表示され、アラートが発生するとピンの色が変化。ピンをクリックするだけで、該当デバイスの履歴データを即座に確認できます。
あらかじめ用意されたテンプレートを使うことで、すでに設置されている機器の測定値を、チームが管理指標として用いる数値（チラーの効率、力率、設定値に対する割合、および類似の指標）に変換できます。
テンプレートを選んで対象の機器を指定するだけで、実際にデータを保存する前に、現在の実測データを用いた計算結果をその場でプレビュー確認できます。
さらに、圧縮機（コンプレッサー）の電流値とゾーン（エリア）温度など、異なる測定値どうしを組み合わせてプロットすることで、コンプレッサーのショートサイクル（頻繁な起動・停止の繰り返し）や稼働時間の増加といった現象が可視化されます。
ビルや施設の管理現場で日々測定するのは電力使用量（kW）や温度ですが、企業の報告書で求められるのは、エネルギー消費原単位、二酸化炭素排出量（CO2 排出量）、および上限に対する実績です。
NEQTO.ai は、各施設のメーター（計量器）からこれらの数値を継続的に算出するため、チームは年度終了後ではなく、年度中にその施設の現状を把握することができます。
また、NEQTO.ai は「ENERGY STAR® Web Services」の認定プロバイダーとして、対象物件の年間スコアや、エネルギー、排出量、および水の使用量データを取得します。天気コネクターを使えば、現地の気象条件も同じアカウント内に取り込むことが可能です。
さらに、各施設の排出量上限など、繰り返し使用する値はシステム内に一元保存。作成したレポートは PDF 形式で出力できます。
バン、トラック、トレーラーなどで構成される混在フリート（異種複数の車両群）は、稼働時間の大半を運行管理者の目が届かない路上で過ごします。位置情報の把握はドライバーへの電話連絡に頼り、積荷の状態は荷降ろし時まで確認できません。また、車両の整備は、実際の稼働状況ではなく、カレンダーの日数経過で計画されているのが実態です。
早期に対処すれば小さなコストで抑えられたはずのトラブルが、発見の遅れによって大きくなります。冷凍冷蔵ユニットの温度上昇、別のヤード（車両留置場）に置かれたままのトレーラー、整備間隔の想定を超えて稼働した車載発電機。これらが発覚した段階ではすでに、積荷の品質劣化、配送の遅れ、路上故障といった損失が発生しています。
NEQTO.ai は、車載器や各種テレマティクス端末からデータを収集・統合し、デポ（配送拠点）別・車両別に整理した上で、位置情報、状態、稼働時間をひとつの画面で一元管理します。既存のテレマティクスシステムの入れ替えや、個別のスクラッチ開発は不要です。
トラッキングマップは、位置情報を送信するすべての車両やトレーラーを Google マップ上にプロットし、現在地、車速、進行方向、およびそこまでの運行ルートを描画します。走行軌跡は、走行線、プロット点のみ、時間経過によるグラデーション、車速による色分けから選択可能です。任意の地点を選択すると、情報パネルにその住所が表示されます。1 つのマップで最大 8 台を同時に追跡できます。
車載センサーは、庫内温度、湿度、動き、衝撃、扉の開閉などのデータを、到着後の点検を待つことなく、発生した時点で送信します。冷凍冷蔵ユニットの温度逸脱や、予定外の停車場所でのトレーラーの開扉といった事象は、車両が運行している最中に管理画面上で確認できます。
アラートが発生すると、NEQTO.ai にその調査を依頼できます。関連する車両の測定データと対象車両の履歴を取得し、わかったこと、その根拠、推奨される確認事項を返します。この要約はアラート通知メールにリンクされており、運行管理者や配車担当者は外出先でもスマートフォンからすぐに開けます。また、アラートごとに「対応中」「保留中」「却下」「完了」のステータスを付けられ、関係者全員で対応の進捗を共有できます。
NEQTO.ai は、フリート管理・運行管理のチームに対し、稼働中のすべての車両とトレーラーの位置と状態の可視化と、後から振り返れる運行データの蓄積を提供します。
湖沼やその支川の多くは、現在も現場での測定に頼っています。担当者が各観測局へと赴き、採水やポータブル計器による測定を行い、その結果を記録した上で、次回の巡回予定まで待つというのが一般的な運用です。
しかし、水温、濁度、溶存酸素（DO）といった重要な指標は、豪雨のあと数時間で大きく変動します。記録すべき重要な現象の多くは、数週間単位ではなく、数時間から数日間という短いスパンで発生し、そして終息します。魚類の遡上などの重要なタイミングも、巡回と巡回の合間に過ぎ去ってしまうことがあります。
NEQTO.ai は、各観測局に設置された水質計からデータを自動で取得します。実際の水系・流域の構造に即してデータを整理し、チャート表示、データ比較、アラート設定ができる連続した記録として保存します。複雑なシステム構築プロジェクトに煩わされることはなく、必要なことを伝えるだけで設定できます。
各観測局は、実際の水の流れ（湖、各支川、そしてそこに配置された観測地点）に沿って、必要な階層構造でグループ化されます。特定の観測局を複数のグループに重複して所属させることも可能です。例えば、支川の流入口にある観測局を、当該「支川グループ」と、今期チームが重点的に監視している「特定監視地点グループ」の両方に含められます。
チームが選んだ任意の画像（流域マップ、湖底地形図、現場の見取り図など）の上にピンを配置すると、各ピンに水質の測定値が表示され、アラート発生時にはピンの色が変わって異常を知らせます。
水温、pH、濁度、溶存酸素（DO）、電気伝導率（EC）、そして水位のデータは、届いた順にシステムに保存されます。現地の観測局に設置された通信モジュールが、接続された各種センサーの値を読み取り、モバイル回線や Wi-Fi を通じて自動送信します。また、多段式（チェーン状）の水温センサーにも対応しており、水深ごとの温度分布を把握できます。
さらに、濁度と流量の関係など、異なる測定値どうしを組み合わせたプロットを、CSV 等にエクスポートすることなく、システム上で直接チャートにできます。天気コネクターを使えば、同じアカウント内で地域の降水量データも管理できるため、「濁度の上昇」と「その前の降雨」を並べて比較できます。
NEQTO.ai は、現地巡回が行われない期間も、流域全体の水質変動を記録し続け、対策を講じる猶予がある段階で、チームに最新の測定値を届けます。
