NTTファシリティーズの
カーボンニュートラル
サポート
働き方・ファシリティ・エネルギーの総合的視点でのワンストップサポート
働き方・ファシリティ・エネルギーの
総合的視点での
ワンストップサポート
カーボンニュートラルサポート
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カーボンニュートラル
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働き方・ファシリティ・エネルギーの総合的視点でのワンストップサポート
働き方・ファシリティ・エネルギーの
総合的視点での
ワンストップサポート
カーボンニュートラル実現に向けて、ワンストップでサポートします。
カーボンニュートラル実現に向けて、
ワンストップでサポートします。
2050年のカーボンニュートラル実現に向けて、CO2排出量削減のニーズは急激に高まりつづけています。
NTTファシリティーズは、カーボンニュートラルを単なるエネルギーの課題として捉えるのではなく、
従業員の働き方改革や、建物・設備の老朽化対策などと複合させて、人・モノ・エネルギーに関わる総合的な経営課題 として捉えることが、
カーボンニュートラル施策の推進において重要と考えます。
2050年のカーボンニュートラル実現に向けて、CO2排出量削減のニーズは急激に高まりつづけています。NTTファシリティーズは、カーボンニュートラルを単なるエネルギーの課題として捉えるのではなく、従業員の働き方改革や、建物・設備の老朽化対策などと複合させて、人・モノ・エネルギーに関わる総合的な経営課題 として捉えることが、カーボンニュートラル施策の推進において重要と考えます。
NTT ファシリティーズは、カーボンニュートラルをめざす企業様・自治体様向けに、働き方・ファシリティ・エネルギーの総合的視点で、
カーボンニュートラルのコンサルティングから、設計・構築、運用・マネジメントまでをワンストップでサポートいたします。
コンサルティング
運用・マネジメント
設計・構築
コンサルティング
設計・構築
運用・マネジメント
企業や自治体のお客様の課題やニーズに合わせ、働き方・ファシリティ・エネルギーの視点から総合的にカーボンニュートラルの実現をサポートします。また、取組みの優先順位や投資を最適化した、中長期的な施策立案を支援します。
働き方の視点
With コロナ/After コロナに伴うニューノーマルな働き方に対応するセンターオフィスの面積適正化や、働き方改革・DX・リモートワーク等による購入品・廃棄物・通勤・出張等の削減など、変化する働き方からの視点。
ファシリティの視点
ファシリティマネジメント(FM)による拠点規模・数の最適化の推進や、ZEB プランナーとしての新築/既存建築物の省エネ・創エネ推進、低炭素建材の使用など、総合的なファシリティからの視点。
エネルギーの視点
自家消費型や電力販売契約(PPA)での再生可能エネルギー(太陽光・風力・バイオマス等)発電所構築(※1)の推進や、AI・IoT を活用した建物の設備制御システム導入の推進など、創エネ・省エネ双方からの視点。
(※1):NTTアノードエナジーと連携して提供
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働き方の視点
With コロナ/After コロナに伴うニューノーマルな働き方に対応するセンターオフィスの面積適正化や、働き方改革・DX・リモートワーク等による購入品・廃棄物・通勤・出張等の削減など、変化する働き方からの視点。
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ファシリティの視点
ファシリティマネジメント(FM)による拠点規模・数の最適化の推進や、ZEB プランナーとしての新築/既存建築物の省エネ・創エネ推進、低炭素建材の使用など、総合的なファシリティからの視点。
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エネルギーの視点
自家消費型や電力販売契約(PPA)での再生可能エネルギー(太陽光・風力・バイオマス等)発電所構築(※1)の推進や、AI・IoT を活用した建物の設備制御システム導入の推進など、創エネ・省エネ双方からの視点。
(※1):NTTアノードエナジーと連携して提供
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過去の経験や勘など、属人的なノウハウに基づいて行われている省エネ施策を、ICTの活用による客観的データに基づき、施策を立案・実行します。施策結果をデータに基づき分析し、更なる運用改善につなげます。
サプライチェーン排出量を見える化し、企業・自治体の活動量全体を俯瞰します。中長期的な視点で投資を最適化しつつ、実効性のある削減ロードマップの策定が可能です。
新築・既存建築物でカーボンニュートラルの達成度合いをシミュレーションをするコンセプトモデルを作成します。具体的シミュレーションを元に、取組み施策の立案や建築の設計提案が可能です。
従業員の活動に基づく施設稼働状況や、エネルギー使用量等を計測および分析することで、客観的データに基づいた施策立案をすることが可能です。
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一般的な設備の多くは、人間の経験に基づいた設定値により運用されており、省エネできる余地が残されています。オフィスやデータセンター、工場においては、設備機器の運用状況をAIを活用した高度な機械学習により分析することで、設備オペレーションを最適化し、更なる省エネの実現が可能です。
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