論文の概要: Conversational Agents for Building Energy Efficiency -- Advising Housing Cooperatives in Stockholm on Reducing Energy Consumption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08587v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 11:40:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.156678
• Title: Conversational Agents for Building Energy Efficiency -- Advising Housing Cooperatives in Stockholm on Reducing Energy Consumption
• Title（参考訳）: エネルギー効率向上のための会話エージェント-ストックホルムにおけるエネルギー消費削減のための住宅協同組合の助言
• Authors: Shadaab Ghani, Anne Håkansson, Oleksii Pasichnyi, Hossein Shahrokni,
• Abstract要約: 本稿では、エネルギー効率に関する協力者への助言を目的として、SPARAと呼ばれる会話エージェントシステムを紹介した。 SPARAはRetrieval-Augmented Generationフレームワークを言語モデルで活用することで、エネルギー効率のアドバイザとして機能する。 予備的な結果は、SPARAが自治体のエネルギー効率の専門家に匹敵する精度80%のエネルギー効率アドバイスを提供できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Housing cooperative is a common type of multifamily building ownership in Sweden. Although this ownership structure grants decision-making autonomy, it places a burden of responsibility on cooperative's board members. Most board members lack the resources or expertise to manage properties and their energy consumption. This ignorance presents a unique challenge, especially given the EU directives that prohibit buildings rated as energy classes F and G by 2033. Conversational agents (CAs) enable human-like interactions with computer systems, facilitating human-computer interaction across various domains. In our case, CAs can be implemented to support cooperative members in making informed energy retrofitting and usage decisions. This paper introduces a Conversational agent system, called SPARA, designed to advise cooperatives on energy efficiency. SPARA functions as an energy efficiency advisor by leveraging the Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework with a Language Model(LM). The LM generates targeted recommendations based on a knowledge base composed of email communications between professional energy advisors and cooperatives' representatives in Stockholm. The preliminary results indicate that SPARA can provide energy efficiency advice with precision 80\%, comparable to that of municipal energy efficiency (EE) experts. A pilot implementation is currently underway, where municipal EE experts are evaluating SPARA performance based on questions posed to EE experts by BRF members. Our findings suggest that LMs can significantly improve outreach by supporting stakeholders in their energy transition. For future work, more research is needed to evaluate this technology, particularly limitations to the stability and trustworthiness of its energy efficiency advice.
• Abstract（参考訳）: 住宅協同組合はスウェーデンで一般的な多家族住宅の所有形態である。 この所有権構造は意思決定の自治を許すが、協力委員会の委員に責任を負う。 ほとんどの委員は、資産とエネルギー消費を管理するための資源や専門知識を欠いている。 この無知は、特に2033年までにエネルギークラスFとGと認定された建物を禁止している欧州連合の指令を考えると、独特な挑戦となる。 会話エージェント(CA)は、コンピュータシステムとのヒューマンライクなインタラクションを可能にし、さまざまなドメイン間の人間とコンピュータのインタラクションを容易にする。 この場合、CAは、情報的エネルギー再構成と利用決定を行う上で、協力メンバを支援するために実装できる。 本稿では、エネルギー効率に関する協力者への助言を目的として、SPARAと呼ばれる会話エージェントシステムを紹介した。 SPARAは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)フレームワークとLanguage Model (LM)を活用することで、エネルギー効率のアドバイザとして機能する。 LMは、プロフェッショナルエネルギーアドバイザーとストックホルムの協同組合代表との電子メールコミュニケーションからなる知識ベースに基づいて、ターゲットとなるレコメンデーションを生成する。 予備的な結果は,SPARAが市町村のエネルギー効率(EE)の専門家に匹敵する,80%の精度でエネルギー効率をアドバイスできることを示唆している。 現在、地方自治体のEE専門家が、BRFメンバーによるEE専門家への質問に基づいてSPARAのパフォーマンスを評価しているパイロット実装が進行中である。 その結果,LMは利害関係者のエネルギー移行を支援することにより,アウトリーチを著しく改善できる可能性が示唆された。 今後の研究のためには、この技術、特にエネルギー効率のアドバイスの安定性と信頼性の限界を評価するためにさらなる研究が必要である。

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