「この部屋には6畳用のエアコンで十分ですよ」

家電量販店でよく聞くこのセリフ。でも待ってください。6畳用って、本当に正しいんでしょうか？

窓が大きくて西日がガンガン当たる部屋と、北側にあって日がほとんど入らない部屋。天井が3mある古い物件と、現代のマンション。同じ6畳でも、必要なエアコンの能力は全然違うはずです。

実は「畳数でエアコンを選ぶ」という習慣、設計の世界ではほとんど通用しません。プロは「熱負荷計算」という方法で、部屋ごとに必要な冷暖房能力を数値で決めているんです。

今日は、ブラウザで動く「空調熱負荷計算機」を題材に、この計算の全貌を解説します。最後には、あなた自身でコードを書いて計算できるようになりますよ。

ざっくり本質：部屋の「熱の収支」を考える

熱負荷計算の本質は、たった一文で表せます。

「部屋の中の熱が、どれだけ増えるか／減るか」を全部足し算したもの

冷房のときを考えてみましょう。暑い夏の日、部屋の中の熱はこんなルートで増えます：

外壁・屋根・窓から、外の熱がジワジワ侵入してくる（貫流熱）
窓から、太陽の日射がガラスを通して入ってくる（日射熱）
人間・パソコン・照明が熱を出している（内部発熱）
換気で外の暑い空気が入ってくる（換気負荷）

暖房のときは、逆に外に逃げる熱を計算します。

つまり、熱負荷 = 入ってくる熱の合計 - 逃げていく熱の合計。この差を埋めるだけの能力がエアコンに必要、というわけです。

数式で理解する：熱負荷計算の核心

では、実際の計算式を見てみましょう。今回のシミュレーターが使っている式はこちらです：

Q_{sens}= \underbrace{(U_w A_w + U_r A_r + U_g A_g)\Delta T}_{\text{貫流熱}}+ \underbrace{I \cdot A_g \cdot SHGC}_{\text{日射}}+ \underbrace{Q_{light}+Q_{equip}+Q_{people,s}}_{\text{内部発熱}}+ \underbrace{\dot{V}\rho c_p\Delta T}_{\text{換気}}

記号の意味を一つずつ見ていきましょう。

各項の解説

① 貫流熱（壁・屋根・窓からの熱の出入り）

$U_w, U_r, U_g$：壁・屋根・窓の熱貫流率（W/m²K）。数値が小さいほど断熱性能が高い
$A_w, A_r, A_g$：壁・屋根・窓の面積（m²）
$\Delta T$：室内外温度差（K）。冷房なら外気温－室温、暖房なら室温－外気温

これ、要するに「断熱材の性能 × 表面積 × 温度差」で熱の逃げやすさを計算しているんです。

② 日射熱（窓から入る太陽の熱）

$I$：日射強度（W/m²）。地域や窓の向きで変わる
$A_g$：窓面積（m²）
$SHGC$：日射熱取得係数。ガラスの性能値で、小さいほど日射をカット

③ 内部発熱（人・機器・照明）

$Q_{light}$：照明の発熱（W）
$Q_{equip}$：機器の発熱（W）
$Q_{people,s}$：人体からの顕熱発熱（W）

人が発する熱には「温度を上げる顕熱」と「湿度を上げる潜熱」があるんです。ここでは顕熱だけを扱います。

④ 換気負荷（外気の導入による熱負荷）

$\dot{V}$：換気量（m³/s）
$\rho$：空気密度（約1.2 kg/m³）
$c_p$：空気の比熱（約1005 J/kgK）
$\Delta T$：内外温度差

「換気すればするほど外の熱が入ってくる」という直感を、数式で表したものです。

コードで実装する：JavaScriptで熱負荷計算機を作る

では、実際に計算するコードを書いてみましょう。今回のシミュレーターのロジックを、ブラウザで動くJavaScriptで再現します。

/**
 * 空調熱負荷計算機（コアロジック）
 * 外壁・窓・人員・照明からの熱負荷を計算
 */
class HVACLoadCalculator {
  constructor() {
    // 物理定数
    this.rho = 1.2;     // 空気密度 [kg/m³]
    this.cp = 1005;     // 空気比熱 [J/kgK]
  }

  /**
   * 熱負荷を計算するメインメソッド
   * @param {Object} params - 入力パラメータ
   * @returns {Object} 計算結果
   */
  calculate(params) {
    // --- 1. 面積計算（標準的な部屋形状を想定） ---
    const floorArea = params.floorWidth * params.floorDepth;  // 床面積 [m²]
    const wallHeight = params.ceilingHeight;                  // 天井高 [m]
    const perimeter = 2 * (params.floorWidth + params.floorDepth); // 外周長 [m]

    // 壁面積 = 外周長 × 天井高 - 窓面積
    const wallArea = perimeter * wallHeight - params.windowArea;
    // 屋根面積（最上階想定）= 床面積
    const roofArea = floorArea;

    // --- 2. 貫流熱（壁・屋根・窓） ---
    const tempDiff = params.isCooling 
      ? params.outdoorTemp - params.indoorTemp   // 冷房時
      : params.indoorTemp - params.outdoorTemp;  // 暖房時

    const conductionHeat = 
      params.uWall * wallArea * tempDiff +      // 壁
      params.uRoof * roofArea * tempDiff +      // 屋根
      params.uWindow * params.windowArea * tempDiff; // 窓

    // --- 3. 日射熱（窓から入る太陽熱） ---
    const solarHeat = 
      params.solarRadiation * params.windowArea * params.shgc;

    // --- 4. 内部発熱 ---
    const internalHeat = 
      params.lightingHeat +                      // 照明
      params.equipmentHeat +                     // 機器
      params.peopleCount * params.peopleSensible; // 人体（顕熱）

    // --- 5. 換気負荷 ---
    const ventilationHeat = 
      params.ventilationRate * this.rho * this.cp * tempDiff;

    // --- 6. 総合熱負荷 ---
    const totalLoad = conductionHeat + solarHeat + internalHeat + ventilationHeat;

    // --- 7. 潜熱負荷（簡易計算） ---
    // 換気による潜熱 + 人体からの潜熱
    const latentVent = params.ventilationRate * this.rho * 
      2500 * (params.outdoorHumidity - params.indoorHumidity);
    const latentPeople = params.peopleCount * params.peopleLatent;
    const totalLatent = latentVent + latentPeople;

    // SHR（顕熱比）= 顕熱負荷 / 全熱負荷
    const totalHeat = totalLoad + totalLatent;
    const shr = totalHeat > 0 ? totalLoad / totalHeat : 0;

    // 推奨エアコン容量（安全率1.2倍）
    const recommendedCapacity = totalLoad * 1.2;

    return {
      conductionHeat: Math.round(conductionHeat),
      solarHeat: Math.round(solarHeat),
      internalHeat: Math.round(internalHeat),
      ventilationHeat: Math.round(ventilationHeat),
      totalSensible: Math.round(totalLoad),
      totalLatent: Math.round(totalLatent),
      totalHeat: Math.round(totalHeat),
      shr: Math.round(shr * 100) / 100,
      recommendedCapacity: Math.round(recommendedCapacity)
    };
  }
}

// --- 使用例 ---
const calc = new HVACLoadCalculator();

// 東京の夏、オフィス想定
const result = calc.calculate({
  floorWidth: 6,           // 部屋の幅 [m]
  floorDepth: 5,           // 部屋の奥行 [m]
  ceilingHeight: 2.7,      // 天井高 [m]
  windowArea: 6,           // 窓面積 [m²]
  uWall: 0.53,             // 壁の熱貫流率 [W/m²K]
  uRoof: 0.38,             // 屋根の熱貫流率 [W/m²K]
  uWindow: 5.8,            // 窓の熱貫流率（シングルガラス）[W/m²K]
  shgc: 0.6,               // 日射熱取得係数
  solarRadiation: 300,     // 日射強度 [W/m²]
  indoorTemp: 26,          // 室温 [°C]
  outdoorTemp: 35,         // 外気温 [°C]
  indoorHumidity: 0.005,   // 室内絶対湿度 [kg/kg]
  outdoorHumidity: 0.015,  // 外気絶対湿度 [kg/kg]
  lightingHeat: 300,       // 照明発熱 [W]（10W/m² × 30m²）
  equipmentHeat: 300,      // 機器発熱 [W]
  peopleCount: 4,          // 人数
  peopleSensible: 60,      // 一人あたり顕熱発熱 [W]
  peopleLatent: 40,        // 一人あたり潜熱発熱 [W]
  ventilationRate: 0.1,    // 換気量 [m³/s]
  isCooling: true          // 冷房モード
});

console.log('=== 熱負荷計算結果 ===');
console.log(`貫流熱: ${result.conductionHeat} W`);
console.log(`日射熱: ${result.solarHeat} W`);
console.log(`内部発熱: ${result.internalHeat} W`);
console.log(`換気負荷: ${result.ventilationHeat} W`);
console.log(`顕熱負荷合計: ${result.totalSensible} W`);
console.log(`潜熱負荷合計: ${result.totalLatent} W`);
console.log(`全熱負荷: ${result.totalHeat} W`);
console.log(`SHR（顕熱比）: ${result.shr}`);
console.log(`推奨エアコン容量: ${result.recommendedCapacity} W`);

このコード、ブラウザの開発者ツールに貼り付ければそのまま動きます。ぜひ試してみてください。

数値例で確かめる：実際に計算してみる

上のコードの使用例で、具体的に計算してみましょう。

条件設定：

東京の夏、南向きのオフィス
部屋サイズ：6m × 5m（30m²、約18畳）
窓面積：6m²（南面に大きな窓）
窓：シングルガラス（U値5.8）
外気温35°C、室温26°C
4人在室、照明・機器各300W

計算過程：

① 貫流熱

壁面積 = 外周長(22m) × 天井高(2.7m) - 窓面積(6m²) = 53.4 m²
壁貫流 = 0.53 × 53.4 × (35-26) = 254.7 W
屋根貫流 = 0.38 × 30 × (35-26) = 102.6 W
窓貫流 = 5.8 × 6 × (35-26) = 313.2 W
合計：670.5 W

② 日射熱

300(W/m²) × 6(m²) × 0.6 = 1080 W

③ 内部発熱

300 + 300 + 4×60 = 840 W

④ 換気負荷

0.1(m³/s) × 1.2(kg/m³) × 1005(J/kgK) × 9(K) = 1085.4 W

⑤ 総顕熱負荷

670.5 + 1080 + 840 + 1085.4 = 3675.9 W → 約3.7 kW

⑥ 推奨エアコン容量

3.7 kW × 1.2（安全率）= 4.4 kW

この結果、約4.4kWのエアコンが必要という計算になります。一般的な18畳用エアコンが4.0〜5.6kWなので、畳数から選ぶのと大きくはズレません。しかし、窓の性能や日射条件で結果は大きく変わることを、次の実験で見ていきましょう。

シミュレーターで遊ぶ：3つの実験

実験1：窓の性能を変えてみる

先ほどの条件で、窓を**シングルガラス（U値5.8, SHGC 0.6）からトリプルLow-E（U値1.0, SHGC 0.3）**に変更します。

変化する項目：

窓からの貫流熱：313W → 54W（▲259W）
日射熱：1080W → 540W（▲540W）
総合負荷：3.7kW → 2.9kW（▲約22%）

たった窓を変えただけで、エアコン1台分近くの負荷が減るんです。これが「断熱リフォーム」の効果の大きさです。

実験2：地域を変えてみる

同じ建物を**札幌（冬 -12°C）**に持っていくとどうなるか。

暖房時の温度差：20°C - (-12°C) = 32°C
貫流熱：約2.4kW（東京の夏の約3.6倍！）
換気負荷：約3.9kW（同3.6倍）
暖房負荷合計：約6.5kW

北海道の冬は、夏の冷房よりはるかに大きな暖房能力が必要になるんです。これが「寒冷地仕様のエアコン」が存在する理由です。

実験3：内部発熱を極端に変える

サーバールームを想定：機器発熱を300W → 3000Wに変更。

内部発熱：840W → 3540W（+2700W）
総合負荷：3.7kW → 6.4kW（約1.7倍！）

サーバールームでは内部発熱が支配的になるため、断熱をいくら強化しても効果が限定的です。むしろ、サーバー自体の効率や空調の効率的な配置が重要になります。

現場でハマるポイント：知らないと痛い目を見る3つの落とし穴

1. 「最大負荷＝常時負荷」ではない

このツールで計算するのは、最も暑い（寒い）時間帯のピーク負荷です。東京の夏なら、日射が最も強い14時頃を想定しています。

でも、実際のエアコンが動いている時間の大半は、ピークよりずっと小さい負荷（部分負荷）なんです。省エネを考えるなら、**IPLV（部分負荷効率）**という指標も見る必要があります。

2. デフォルト値を鵜呑みにしない

「照明発熱のデフォルトが10 W/m²」と書いてあっても、あなたのオフィスが全部LEDで5 W/m²なら、そこを修正しないと負荷を過大評価してしまいます。

逆に、サーバールームや厨房のように内部発熱が大きい部屋では、デフォルト値では能力不足になる可能性が高いです。

3. 「隙間風」と「隣室の影響」は計算に入っていない

この計算機は、外気に面した単一空間を想定しています。でも実務では：

隣の暑い部屋からの熱移動
ドアの開閉による空気の流入
天井裏や床下を通じた熱の移動

これらが実際の負荷を10〜20%も変えることがあります。概算を終えたら、「この部屋は本当に孤立しているか？」と疑ってみる習慣をつけましょう。

まとめ：熱負荷計算を味方につける

今日学んだことを、3つのポイントにまとめます。

熱負荷計算の本質は「熱の収支」：貫流・日射・内部発熱・換気の4つを足し算するだけ。ただし、それぞれの項に適切な数値を入れるのがプロの仕事。
パラメータの影響を体感できる：窓の性能を変えるだけで22%も負荷が変わる。断熱改修の効果を定量的に評価できるのが、この計算の強み。
限界を理解して使う：ピーク負荷しか計算しない、隙間風や隣室の影響は無視、などの制約を把握した上で、概算ツールとして賢く活用する。

最後に、今回解説したシミュレーターはこちらです：

▶ 空調熱負荷計算機 — ブラウザで即動作、登録不要

「自分の部屋だったらどうなる？」と気になった方は、ぜひ実際にパラメータをいじってみてください。数値がリアルタイムで変わるので、直感的に理解できるはずです。

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