CO₂濃度は時間変動があり、ある時点で換気基準値を下回っていても数分後にはそれを上回る可能性があります。本システムのプロトタイプは現在の計測結果を基に音声通知を行っており、この時間変動に対応しきれない部分がありました。この課題に対応するため、機械学習により数分後のCO₂濃度を予測する機能を本システムに追加し、数分後に推奨される行動も人に音声通知できるようにしました。これによりCO₂濃度の時間変動に対応し、将来の危険を回避する行動を人に促すことができます。

オフィスでは気流により「人が在席していないがCO₂濃度が高い箇所」が発生します。本システムのプロトタイプでは、ビル内のCO₂が高濃度である箇所には「人」が在席していると想定しているため、人が在席していないところにも音声通知を行う可能性がありました。この課題に対応するため、カメラを搭載し人検知機能を追加しました。これによりCO₂が高濃度かつ「人の在席有」の場合は音声通知を行い、CO₂が高濃度でも「人の在席無」の場合は音声通知を行いません。これにより人が在席していないがCO₂濃度が高い箇所」への音声通知といった不要な通知の機会を削減します。