三井不动产株式会社与日本日立制作所（以下简称日立）于15日宣布，双方开始开发并验证一套基于生成式AI中小型语言模型（SLM）的离线灾害应对支持系统，旨在进一步强化三井不动产在全国约200栋办公楼统一管理的“危机管理中心”的灾害应对能力。

该系统针对本地环境设计，确保在无网络连接的情况下依然具备实用的准确度。通过整合建筑运营及灾害应对的专业知识，结合日立的生成式AI专业服务，打造专门针对业务需求的语言模型和AI代理，实现现场可用的灾害应对支持。

三井不动产的危机管理中心作为常设核心基地，实行24小时365天的值班制度（两人轮班制）。当监测到震度5强以上地震时，中心会设立灾害对策统括总部，约300人规模的团队与各地区对策总部协作，统一管理全国信息，迅速向楼宇使用者提供信息并推动功能的持续与恢复。

然而，在大规模灾害发生时，固定电话、手机及互联网连接可能受限，亟需一套不依赖通信且不受值班人员熟练度影响的初动响应机制。

基于此，三井不动产与日立认为，危机管理中心的值班人员即使在通信受阻的灾害环境下，也能妥善应对，这对保障以办公楼为起点的使用者安全与安心的日常生活至关重要。双方由此启动了基于SLM的离线灾害应对支持系统的开发与验证。

三井不动产提供了其在约200栋办公楼运营中积累的危机管理现场经验、运营及灾害应对手册、业务连续计划（BCP/BCM）治理框架，主导需求定义与评估。系统设计精细，确保针对各楼宇的个性化优化及实际运用的可行性。

日立则利用其在电梯等楼宇设备及管控中心运营的丰富经验，结合代表性产品“HMAX for Buildings”，将领域知识与先进AI技术融合，设计并实现轻量且高可靠性的离线AI系统。其数字系统与服务部门凭借在金融等领域积累的严格安全要求和关键任务运维架构，满足了三井不动产的高标准需求。

该系统采用在本地环境运行的架构，针对大规模灾害可能导致的网络及外部服务器故障，构建不依赖云连接、确保危机管理中心决策不中断的系统基础。生成式AI（SLM）在此基础上，辅助整理初动响应所需信息并提出应对方案，支持中心人员判断。

通过智能手机等设备输入各楼宇的受灾状况后，生成式AI能跨越庞大的灾害应对手册进行搜索和解读，向中心人员推荐优先执行的应对措施和作业，针对不同地理位置和设备配置的楼宇提供个性化支持。

系统还预先让生成式AI学习资深专家的知识和过往应对经验，确保即使面对超出手册预设的现场情况，也能实现不依赖值班人员熟练度的快速准确初动响应。

在大规模灾害情境下，该系统实现了与通用大型语言模型相当的回答准确度和响应速度。回答时同时提供参考的手册信息，确保用户能基于充分依据做出判断，具备高度的解释能力。

为提升系统准确性，应用了能处理图表信息的视觉语言模型（VLM）。此外，利用手册及历史问答数据对模型进行微调，使其具备适合危机管理中心业务的响应性能。

所采用的SLM模型设计轻量，能在办公环境常用的普通PC和智能设备上运行，实现了即使通信中断也能持续运作（无需云端）、保护知识产权及机密信息（不将敏感手册和运营经验存储于外部）、以及针对特定业务的高精度优化（三井不动产专属训练）的多重目标。

目前，双方正推进系统的实证测试，经过技术验证和改进，力争早日实现全面投入使用。同时，计划将该系统作为日立“HMAX for Buildings：BuilMirai”产品线的一部分推广，向其他办公楼管理企业提供这一先进解决方案，助力建设可持续且具韧性的城市环境。