デジタルツインとは

デジタルツインは、設計から生産、メンテナンス、廃棄に至るまで、対象物、製品、システムのライフサイクルにわたる継続的なモニタリング、シミュレーション、分析を可能にします。また、資産の性能に影響を与える外部プロセスやクリティカルな変数を組み込むこともできます。

主要な機能は、オブジェクトとその仮想レプリカ間のリアルタイムの双方向データ交換で、シミュレートされた条件が物理世界を正確に反映することを保証します。企業はまた、より大きなデジタル・トランスフォーメーションやインダストリー4.0のストラテジーのために、複数のデジタルツインを接続して、より複雑なシステムをモデル化することもできる。

デジタルツインは、オブジェクトが現在どのように機能するかについての洞察を提供し、将来のシナリオでどのように動作するかを予測することで、組織が効率を向上させ、イノベーションを加速し、データ駆動型の情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。一般的なユースケースにはプロセス最適化、予知保全、サプライチェーン最適化、製品開発などがあります。

Siemens、General Electric、Nvidia、IBM、Bentley、Microsoftなど、多くの最新のデジタルツイン・プロバイダーは、一連のサービスを提供しています。パッケージには、ハードウェア層（センサー・キットなど）、データ・プロセッサー、同期サービス、シミュレーション・エンジン、分析プラットフォーム、視覚化ダッシュボードが含まれる場合があります。ただし、より専門的なアプリケーションがある企業では、代わりにモジュール式のアプローチを採用し、ニーズに合わせて複数のサービスを選択する場合があります。

デジタルツインは、建物や橋から車、飛行機、歴史的成果物、さらには地球に至るまで、事実上あらゆるオブジェクトを表すことができます。また、交通パターン、気象現象、医療計画、工場オペレーションなどの複雑なシステムをモデル化する場合もあります。最後に、より実験的な状況では、デジタルツインは実在の人物または想像上の人物に基づいており、モデル化された声、外観、個性の特性を備えている可能性があります。

デジタルツインは現在、業界を問わず広く使われています。2023 Strategic Market Researchの調査によると、およそ75%の企業が何らかの形でデジタルツインを採用しています。こうした取り組みには、コストやリソースを大量に消費する可能性があります。しかし、多くの企業にとって投資する価値があります。2025年のHexagonの調査によると、デジタルツインを導入した企業の92%が10%を超えるリターンを報告し、半数以上が少なくとも20%の投資収益率を報告しています。

• 企業が仮想環境で監視、分析、またはシミュレートすることを目的とする物理的資産
  
  
• 現実世界のオブジェクトやシステムのデジタル表現として機能する仮想モデル
  
  
• 温度、圧力、動きなどの関連指標を継続的に記録するセンサーやモノのインターネット（IoT）機器などのデータソース
  
  
• センサー・データを仮想モデルに送信し、関連する物理資産とリアルタイムで同期を維持するデータ・パイプライン
  
  
• 性能、効率、意思決定を最適化するために、デジタルツインからの洞察や制御信号を物理資産に戻すフィードバックループ
  
  
• 多くの場合、機械学習や人工知能を搭載した分析エンジンで、データパターンの検出、将来のシナリオのシミュレーション、予測分析の実行、資産追跡の支援を行うことができます。
  
  
• チームが資産やシステムの2Dまたは3D表現を操作できるようにする視覚化インターフェースとダッシュボード

デジタルツインのワークフローは業界やアプリケーションによって大きく異なりますが、そのほとんどには次の基本的な手順が含まれます。

企業は、物理的な物体にその性能、状態、稼働環境を捉える一連のセンサーを装備することから始めるかもしれません。IoTの文脈では、組織は「スマート・オブジェクト」をデプロイすることがあります。これには、多くの場合、データを継続的に収集して共有できる組み込みセンサーがプリインストールされています。IT環境では、チームは仮想化技術を使って、アプリケーション、ソフトウェア、コンピューター（仮想マシン）のデジタル表現を構築することができます。そして、ソフトウェア・エージェントを配備して、デジタル資産の近くやその近くでデータを収集し、モニタリングや分析を行うことができます。

仮想モデルは、現実の対象物から収集されたデータを使用して構築された、オブジェクトまたはシステムのデジタルレプリカです。環境条件や関連システムとの相互作用などの変数に現実的に反応するのに役立つ重要な属性が組み込まれています。

例えば、航空機のタービンのデジタルツインは、実際のタービンと同じ速度で摩耗と故障をシミュレートするだけでなく、飛行中の空力や、接続されたエンジンおよび流体コンポーネントの影響も考慮しています。この詳細なモデリングにより、デジタルツインがさまざまな条件下で実際の対象物がどのように反応するかを確実にシミュレートできます。

ライブデータ統合により、デジタルツインと物理的な対象物の間の継続的なリアルタイム通信が可能になります。このダイナミックなフィードバックループは、組織の性能を最適化し、システムの信頼性を高め、予知保全を実施するのに役立ちます。チームが事前に問題を予測している場合、ダウンタイムを短縮し、資産のライフサイクルを延ばせます。企業は多くの場合、データ交換プロセスを自動化し、より高度な戦略的タスクに取り組むことができるようになります。

デジタルツインにより、チームは仮想環境内で安全で費用対効果の高い実験を実行できます。例えば、製造の現場では、組立ラインのアップグレードが効率と性能にどのように影響するかをチームがシミュレートできます。あるいは、より手頃な価格の梱包オプションが出荷や流通の厳しいプロセスに耐えられるかどうかをテストする場合もあります。デジタルツイン・プラットフォームは、さまざまな「What-if」シナリオを検討することで、実際のテストに伴うリスクやコストをかけずに、チームが業務効率を向上させ、製品品質を向上させることができます。

分析エンジンは、クラウドの容量、生産量、チーム予算のスケーリングなど、特定の運用変更を提案し、チームがパフォーマンスと支出を最適化できるようにします。また、 顧客関係管理（CRM） プラットフォームや エンタープライズリソースプランニング（ERP） ツールと連携し、生産ワークフローや顧客ファネルの効率化を図ることもあります。

シミュレーションとデジタルツインはどちらも、チームがデジタル環境でシナリオを複製し、テストするのに役立ちます。しかし、デジタルツインは現実のオブジェクトとその特定の特性を反映していますが、シミュレーションは多くの場合、現実世界のシステムにすぐに接続されずに、完全に仮想世界に存在します。

言い換えれば、シミュレーションは静的です。結果を物理システムに送信する組み込みメカニズムなしで、事前定義されたシナリオを実行します。対照的に、デジタルツインは、リアルタイムの状況を動的に反映すると同時に、それらが表す物理システムに情報を送信できます。

もう1つの違いは、デジタルツイン・ソリューションでは、複数の資産やシステムを個別に評価するのではなく、それらを接続できることです。チームは、実際のシナリオを反映するためにコンポーネントをシームレスに追加または削除し、1つの資産への変更がより広範なエコシステムにどのように影響するかを判断できます。

3Dモデルは、単一の時点におけるオブジェクトの静的表現です。組織はこのデプロイメントを使用することで、オブジェクトがどのように見えるかを理解できるとしても、その動作を理解することはできません。3Dモデルだけでは、将来のシナリオを評価したり、リアルタイムの状況を表現したりすることはできません。ただし、3Dモデルは多くの場合、デジタルツインとシミュレーションの両方の基礎コンポーネントとして機能し、物理的資産やプロセスの正確な視覚的および空間的表現を提供します。

チームはコネクテッド・ツイン（リンクされたデジタルツインで構成されるネットワーク）を構築して、システムの性能をより広く把握することもできますが、通常、これらのネットワークは単一の運用環境内で資産ライフサイクルを最適化するために使用されます。

一方、デジタル・スレッドは範囲が広い場合が多く、複数の部門、プロセス、環境にまたがってデータを接続し、組織全体の資産やシステムのビューを取得します。デジタル・スレッドは複数の運用環境からのデータを一元化できるため、組織全体の関係者がデータにアクセスできます。

最終的に、デジタル・スレッドは組織の連動するシステムの全体像を把握するのに理想的ですが、デジタルツインは個々の資産とプロセスを微調整するのに適しています。

それぞれ異なる拡大層を提供する複数のタイプのデジタルツインが、単一の運用環境内で共存するのが一般的です。主な4つのタイプは次のとおりです。

コンポーネント・ツインはパート・ツインとも呼ばれ、個々のコンポーネントを複製し、特定のパーツに関する詳細なレベルの洞察を提供します。例えば、あるコンポーネントでは、石油パイプラインのバルブ、風力タービンのモーター、自動車のターボチャージャーをミラーリングするために、センサーのアレイを使うかもしれません。

資産ツインは、多くの場合2つ以上のコンポーネントで構成される完全な機能ユニットを複製し、これらのコンポーネントがどのように相互作用するかをリアルタイムで示します。資産ツインは、石油パイプラインのバルブ・システム（複数のバルブとパイプで構成）、風力タービン・ドライブ・トレイン（モーター、ギアボックス、シャフトで構成）、または車のターボチャージャー・システム（ターボチャージャー、インタークール、コンプレッサーで構成）を複製する場合があります。

システム・ツインまたはユニット・ツインにより、企業は資産がどのように組み合わされてより大規模な統合システムを形成するかを理解できるようになります。資産の相互作用を可視化して、システム・レベルで性能向上の機会を特定します。システム・ツインは、オイル・パイプライン（複数のバルブおよびポンプ・システムで構成）、風力タービン（モーター、ブレード、制御システムで構成）、または車両パワートレイン・システム（エンジン、トランスミッション、ドライブシャフトを含む）のセグメントを反映している場合があります。

プロセス・ツインは最も広範なビューを提供し、生産施設、サプライチェーン、または運用ワークフロー全体でシステムがどのように連携しているかを明らかにします。プロセス・ツインは、特定のコンポーネントだけでなく、本番環境全体が最適な効率で動作していることを確認するのに役立ちます。プロセス・ツインは、エンドツーエンドの石油流通ネットワーク、エネルギーを生成する風力発電所、または自動車の製造プロセスを複製する場合があります。

デジタルツインにより、企業は複雑なシステムの可視性を高め、実際のリソースを投入する前に複数の運用構成を検討できる柔軟性を得ることができます。主なメリットは次のとおりです。

デジタルツイン・ソリューションは、企業が仮想テスト環境内でさまざまな製品設計、ワークフロー、製造プロセスを試すのに役立ち、イノベーションを加速し、市場投入までの時間を短縮します。

例えば、航空宇宙エンジニアは、それぞれ異なる翼と推進設計を備えた実験的な航空機のデジタルツインを構築して、どの反復がさらなる開発の可能性を示しているかを判断できます。このアプローチは、提案された各設計に対して物理的な航空機プロトタイプを構築してテストするよりも、はるかに費用対効果が高く、安全です。

新製品が生産された後、デジタルツインはシステムをミラーリングして監視し、製造プロセス全体を通じて最大の効率性を達成して維持するのに役立ちます。チームは、現在のワークフローを妨げることなく、コスト削減の機会を特定することもできます。

例えば、企業は、より大規模に展開する前に、より手頃な価格の材料や製造プロセスを仮想環境でテストし、性能と排出基準を維持できるかどうかを判断できます。デジタルツインは、予知保全（エラーが発生する前にどの資産が故障する可能性が高いかを予測）に履歴データを使用することもできます。

複雑な最新のシステムでは、単一の誤動作や資産障害によって、特にチームが根本原因の特定に苦労している場合、広範囲にわたる混乱を引き起こす可能性があります。例えば、データセンターの冷却ファンを制御する小さな回路が故障し、オーバーヒートを引き起こしてサーバー・ラック全体がオフラインになる可能性があります。

デジタルツインは、センサー、回路、コンデンサーなどの個々のコンポーネントのリアルタイムの状態を反映することで、この問題に対処できます。デジタルツインは、物理システムと継続的に通信することで、異常な温度急上昇などの早期の警告兆候を検知し、差し迫った障害を予測します。この機能により、チームは早期に行動し、ダウンタイムやコストのかかるエラーを回避できます。

競争力を維持するために、企業は変化する製品需要、経済状況、戦略的優先事項に対応するためにオペレーションを迅速に拡大する必要があります。従来、スケールアップまたはスケールダウンは時間がかかり、手間のかかるプロセスであり、組織全体に新しいシステムを展開する前に、チームが新しいシステムを慎重に検証する必要があります。デジタルツインは、ユニバーサルなデプロイメントの前にチームがパラメーターとテスト構成を安全に調整できる仮想環境を提供することで、このプロセスをより迅速で、リスクを軽減したものにします。

デジタルツインはライブシステムに接続することもできるため、スケーリング調整を物理的なシステムにリアルタイムで継続的に送信できます。例えば、デジタルツイン・プラットフォームでは、アルゴリズムを使用して、使用量の急増時にクラウド・ノードを自動的に追加または削除し、トラフィックのボトルネックを軽減し、安定したパフォーマンスを維持する場合があります。

多くの業界が、複雑なシステムを理解し、イノベーションを促進し、設備を保守し、効率を最適化するためにデジタル・モデルを活用しています。デジタルツインは、次の業界やアプリケーションで広く使用されています。

組織は、ジェットエンジン、機関車エンジン、発電タービン、ユーティリティ資産、その他の発電システムのモデリングにデジタルツインを使用することができます。デジタルツイン・プラットフォームは、定期的な保守の期間を確立し、ハードウェアの異常を検出し、新しいコンポーネントのテストを可能にします。また、送電網の需要を監視し、新しい資産構成をシミュレーションし、送電網の軌道を予測することで、再生可能エネルギーへの移行を促進することもできます。

物理ベースのデジタルツイン・システムは、エンジニアが建物、掘削プラットフォーム、運河、ダム、橋など、耐久性、安全性、コスト効率の高い構造物を設計するのに役立ちます。例えば、特定の橋が強い風、雨、交通に耐えられるかどうかを判断できるため、エンジニアは建設開始前に設計を変更する機会を得ることができます。

デジタルツインは、例えば、配管、HVAC、電気、セキュリティーなどの主要なシステムがオフィスビル内でどのように相互作用しているかを明らかにすることで、構築済みの構造体を可視化することもできます。これらの洞察は、構造物のデジタル表現を使用して建設とメンテナンスを管理するビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）システムに情報を提供するのに役立ちます。

製造業では、デジタルツイン（多くの場合、AI機能を備えている）は、製品のエンドツーエンドのライフサイクル全体を監視することで、品質管理、サプライチェーン管理、エラー検出を強化することができます。例えば、エレクトロニクスメーカーは、実際の拠点の在庫レベル、生産スケジュール、設備の状態、その他の運用データを反映した工場現場のデジタルレプリカを構築できます。

デジタルツインは、患者がさまざまな治療選択肢にどのように反応するかを予測するForecastingや、非常に詳細なモデリングを使用して臓器と身体システム間の相互作用がHealth Insightsにどのような影響を与えるかを特定する拡張診断を通じて、重要な正常性に関する洞察を生み出すことができます。

また、病院が人員配置、スケジュール設定、設備メンテナンスなどの業務を最適化できるよう支援し、個々の患者のニーズに合わせて治療をカスタマイズするパーソナライズされた医療への移行を促進することもできます。

デジタルツインは、車両の性能を向上させ、生産効率を向上させるために、自動車設計で広く使用されています。例えば、車両設計者は、実際の車両をベンチマークする前に、仮想レプリカを使用して広範な安全性試験と排出ガス試験を実施できます。

土木技術者や都市計画の専門家は、デジタルツインを使用して、歩行者や車両が都市をどのように動くかをシミュレートします。都市モデルは多くの場合、3Dや4Dの空間データ、IoTオブジェクトデータ、AIを活用した分析を組み込んでおり、新たな政策やインフラのアップグレード、交通システムが建築環境にどのような影響を与えるかをシミュレーションしています。デジタルツインは、スマートシティにおいて重要な役割を果たしています。スマートシティでは、IoT（モノのインターネット）に接続されたデバイスを使用してデータを継続的に収集・共有し、それを生活の質やサステナビリティーの向上に活用しています。

デジタルツイン・テクノロジーを支える概念は、1960年代にさかのぼります。当時、NASAは宇宙船の物理的なレプリカを作って、さまざまな状況にどのように対応するかを研究したところ、実際の宇宙船を軌道に乗せていました。NASAのテクニカル・レポート・サーバーによれば、1970年、アポロ13号の乗組員の命が爆発によって脅かされたとき、NASAは地上からのさまざまな救出シナリオを検討するために、これらのモデルを利用しました。これらの初期の取り組みでは、仮想コピーではなく物理コピーを使用していましたが、最終的に「デジタルツイン」として知られるようになる道が開かれました。

2002年、科学者でビジネスエグゼクティブのマイケル・グリーブスは、物理的な製品と仮想の対応物を継続的なデータ交換を通じて結びつける製品ライフサイクル管理（PLM）フレームワークを構想しました。8年後、NASAのJohn Vickers氏は、Grieves氏の「ミラーリング・スペース」の概念を踏まえたNASA技術ロードマップにおいて、「デジタルツイン」という用語を正式に発表しました。

Fortune Business Insightsレポートによると、デジタルツイン市場は急速に拡大しています。2025年の245億米ドルから2032年までに2,593億米ドルに成長すると予想されており、スマートシティ、航空宇宙、ヘルスケア、製造業などの産業が成長を促進しています。デジタルツインの新機能には以下が含まれます。

生成AIは、履歴データセットとリアルタイムのデータセットの両方に基づいて、システムが将来どのように反応するかを予測できます。この機能により、チームはより適切な情報に基づいた運用上の意思決定と投資を行うことができます。AIテクノロジーは、デジタルツイン・システムが人間の介入なしにリソースを最適に拡張およびプロビジョニングするのにも役立ちます。

AIモデルは、丸暗記の反復的なタスクだけを自動化するのではなく、デジタルツインを使用して、より長期的で多段階の意思決定を行うことができます。例えば、コンポーネントの障害がネットワークを通じてどのように連鎖し、隣接する資産やシステムに影響を与えるかを予測できます。コンポーネントのメンテナンスが必要になるたびに関連チームに警告し、障害が発生する可能性を低くするためにネットワークの強化を推奨し、場合によっては運用変更を完全に社内で実施することができます。

サービスとしてのソフトウェア（SaaS）と同様に、サービスとしてのデジタルツイン（DTaaS）は企業にとって人気の選択肢になりつつあります。この提供方法により、組織はデジタルツインをゼロからプログラムしたり、サーバーを維持したりすることなく、クラウドを通じて迅速に実装し、拡張することができます。

開発者は、人間の行動と認知を反映できるデジタルツインを設計しています。デジタル・ドッペルゲンガーは、個人的な用途（レガシーの保存やオーディエンスの参加など）にも、専門的な用途（従業員のトレーニングや反復作業の自動化など）にも使用できます。

研究面でも役立ちます。例えば、研究者は合成ユーザーを対象に実験を行い、実際の人間が新しい製品や機能にどのように反応するかをシミュレートできます。企業はこれらの調査結果を集約して、人口レベルの傾向を予測できます。