デジタルツインとは

デジタルツインとは何か？

デジタルツインとは、現実世界の実体やプロセスを仮想的に表現したものです。

以下の3つの要素で構成される：

• 現実空間にある物理的な実体
• ソフトウェア形式のデジタルツイン
• 最初の2つの要素を結びつけるデータ

デジタルツインは、それが表現するものの現在の状態の代理として機能する。また、デジタル・ツインは、単にそのカテゴリーに一般的なものではなく、表現されるものに固有のものである。さらに、一見同じように見える2つの製品のデジタルツインは、通常は同一ではない。

多くのデジタルツインには2Dまたは3DのCAD（コンピュータ支援設計）画像が関連付けられていますが、視覚的な表現は必須条件ではありません。デジタル表現（デジタルモデル）は、データベース、方程式、スプレッドシートで構成される。

多くの場合、必ずしも双方向である必要はないが、データリンクがデジタル・ツインと類似の概念との違いである。このリンクによって、ユーザーはデータを照会して対象物やプロセスの状態を調査したり、デジタルツインを通じて伝達されたアクションを物理的な対応物に反映させたりすることが可能になる。

デジタル・ツイン・コンソーシアムは、市場構築と標準の推奨に取り組む業界団体で、基本定義に重要なフレーズを追加している： “指定された周波数と忠実度で同期される”

これらの修飾語は、このテクノロジーの3つの重要な側面を指している。

• 同期化とは、デジタル・ツインと表現された実体が可能な限り密接にミラーリングされるようにすることである。
• デジタルツインでデータが更新される頻度（スピード）は、数秒から数週間、オンデマンドまで、目的に応じて非常に多様である。
• 忠実度とは、仮想表現と同期メカニズムの精度と正確さの度合いである。

デジタル・ツインは、デザイナーやエンジニアが製品開発の初期段階で使用するのと同じCADやモデリング・ソフトウェアを使って作成される。デジタルツインとの違いは、検査やメンテナンスなど、製品のライフサイクルの後期段階でモデルが保持・更新され、多くの場合、製品ライフサイクル管理（PLM）ソフトウェアで管理されることだ。

実体とそのツインの間の物理的な接続は、多くの場合IoTセンサーであり、成熟したIoT実装がデジタルツインの前提条件となることが多い。また、IoTがデジタル・ツインを同様に必要としているのは、デジタル・ツインが無秩序で解釈が難しいIoTデータに構造、分析、ユーザビリティをもたらすからだとも言われている。

2019年のGartnerの調査では、IoT実装者の間でデジタルツインが広く採用されていることが明らかになった。

最後に、多くの場合AIや機械学習によって強化されるアナリティクスは、デジタルツインデータの処理と分析に不可欠である。

デジタルツインの種類

デジタルツインを分類する方法はいくつか存在するが、階層的に整理された以下の4つの分類が圧倒的に一般的である：

• コンポーネントツイン（パートツインとも呼ばれる）。最も基本的なレベル。ネジのような単純な部品ではなく、機械的なサブアセンブリのようなものが対象。
• アセットツイン（製品）。2つ以上のコンポーネントの相互作用がデジタルツインで表現される。
• システムツイン（ユニット）。完全に機能するユニットに組み立てられた資産。
• プロセスツイン。より大きな目標のために協働するシステム。

デジタルツインのメリット

デジタル・ツインは仮想的なものであるため、物理的なものに対する作業のコストとリスクを削減することができる。さらに、以下のようなメリットもある：

• よりタイムリーなデータと、より迅速で効果的な生産により、業務効率が向上する；
• 高価で修正が困難な物理的プロトタイプを、柔軟性が高く、より多くのデータを生成できるバーチャル・プロトタイプに置き換えることで、より効果的で低コストの研究開発が可能になる；
• 問題の切り分けのためにすべての機器を停止する必要がなく、メンテナンスの問題を単一のデジタルツインで調査できるため、機器の稼働時間が長くなる；
• 製品の製造年数や内容物に関するより正確な情報のおかげで、再生やリサイクルなど、製品の使用済みプロセスが改善される。

デジタルツインの相互運用性

デジタルツインが有用であるためには、さまざまな企業アプリケーションで動作する必要がある。

通常、デジタルツインはCADやPLMから始まりますが、一部のデジタルツインはERPや資材所要量計画（MRP）ソフトウェアでも管理されます。

ERPとMRPは、製品の製造に必要な材料と部品の包括的なインベントリである部品表（BOM）を格納し、通常デジタルツインデータの主要な貢献者である。ERPとMRPは、製品の製造に必要なサプライチェーンと生産プロセスの多くも一緒に実行します。その過程で、デジタルツインに入るデータの多くを収集します。

デジタルツインデータのもう1つの一般的なソースは、多くの企業が工場現場の生産システムを監視、制御、最適化するために使用している製造実行システム（MES）である。

企業資産管理ソフトウエアは、企業が最も価値のある機器の購入、監視、保守を管理するために使用するシステムとしてますます好まれているが、これもデジタルツインと統合する必要がある。

さらに、Amazon Web ServicesやMicrosoft Azureなど、デジタル・ツイン・サービスを提供するクラウド・プロバイダーは、他のエンタープライズ・アプリケーションと何らかの形で統合する必要がある。例えば、アセットツインとプロセスツインなど、異なる階層に存在するデジタルツインが、異なるクラウドサービスにまたがっている可能性さえある。

デジタルツインの課題

デジタルツインを開発しようとしている組織は、他にも困難なハードルに直面している。ここでは、デジタルツインの最大の課題を6つ挙げる：

データ管理。CADモデルやIoTセンサーのデータをデジタルツインで使えるようにするには、データクレンジングが必要になることが多い。デジタルツインのデータを管理し、分析を実行するために、データレイクを確立する必要があるかもしれない。データの所有者を決めることも問題だ。

データセキュリティ。デジタルツインデータはタイムリーでミッションクリティカルであるが、複数のネットワークやソフトウェアアプリケーションを経由するため、各段階でのセキュリティ確保が難しい。

IoT開発。あるエンティティやプロセスに関するリアルタイムデータや履歴データのほとんどを扱うデータソースとして、IoTセンサーは通常、デジタルツインの基本要件となる。IoTの実装には、ネットワークインフラとストレージ容量、デバイスとデータのセキュリティ、デバイス管理における大きな課題がある。

システム統合。デジタルツインは、CADソフトウェアで利用され始めることが多いが、PLMでは、性能監視や機器のメンテナンスなど、販売後のサービスで利用されることが多い。数多くのCADとPLMソフトウェアベンダーが1対1の統合を行っていますが、必ずしも十分とは言えず、小規模なベンダーでは統合機能が組み込まれていない場合もあります。

サプライヤーのコラボレーション。デジタルツインの情報が完全であることを保証するためには、サプライチェーンの多数の参加者が、それぞれの生産プロセスから情報を共有することに積極的でなければならない。

複雑さ。メーカーとそのサプライヤーが使用するさまざまなソフトウェア・アプリケーションで収集されるデータは膨大であるだけでなく、頻繁に変更される。例えば、土壇場での設計変更は、顧客とメーカーが最新の情報を入手できるように、ツインの最終バージョンに反映させる必要があります。

デジタル・ツインの使用例と事例

デジタルツインの初期導入は、航空機、ビル、橋梁、発電所など、機械的な故障が生命を脅かしたり、デジタルツイン開発の多大な費用と労力を上回る金銭的損失を引き起こしたりする可能性のある、非常に高価値で物理的に大きな機器の設計、製造、メンテナンスに向けられたものがほとんどです。

以下の業界では、デジタルツインの計画や導入が最も活発に行われている：

製造業。製造業：産業界はデジタルツイン利用の先駆者として広く認知されており、最も広範な展開が見られる。数年前から、製造業は部品、製品、システムのデジタル・ツインを作成しており、生産プロセスや時には工場全体をモデル化したプロセス・ツインの展開も始めている。

公益事業とエネルギー。電力会社は、発電所、電力網、送電、消費の設計、監視、保守のためにデジタル・ツインを研究している。この技術は、化石燃料を燃やす発電所よりも生産量が予測しにくい、太陽光発電所や風力発電所などの再生可能エネルギーシステムの効率向上にも役立つ可能性がある。プロセス・デジタル・ツインは、いつの日か電力網全体を映し出すかもしれない。

ヘルスケア。電子カルテ、医療画像、ゲノム配列、その他の医療情報に基づいて構築されたデジタル・ツインによって、医療提供者は、患者のデジタル・ツインを、似たようなプロフィールを持つ他の患者のデジタル・ツインと比較することで、病気の診断や治療法の推奨が容易になるかもしれない。実際の患者を使用するリスクを回避することで、医療検査をより効率的に行うことができる。研究者たちはすでに、匿名化されたデジタル・ツイン・データを使ってシミュレーションを行い、最適な治療法を特定している。

都市計画と建設。デジタルツインは、大型ビルや海上石油掘削施設の設計に利用されている。インフラに焦点を当て、近隣や都市を網羅するために建設ツインを大幅に拡大しているユーザーもいる。英国では、国家的なデジタル・ツインを開発するイニシアチブさえある。デジタル・ツインは、スマート・シティ構想でも重要な役割を担っている。スマート・シティ構想では、多くの場合IoTを通じてインフラをデジタル接続し、そのデータにAIやアナリティクスを適用することで、交通の効率化やエネルギーの節約など、さまざまな目標を達成することを目指している。

自動車。デジタル・ツインは、自動車の製品設計段階だけでなく、サービスなど自動車ライフサイクルの後期段階でも通常の役割を果たす。自動車メーカーは、組立工場の効率化にもデジタル・ツインを活用している。デジタル・ツインは、各車両に固有のツインが欠陥の有無を分析できるようにすることで、大規模なリコールの削減が期待されている。

小売業とeコマース。小売企業は、デジタル・ツインを使用して、商品の配置、店舗内における顧客の移動、新しい店舗レイアウトの影響をモデル化し始めている。一部の企業は、eコマースサイトへの関心を高めるために、この技術を使用して店舗のオンラインツインを構築し始めている。デジタル・ツインは、3D商品画像のリアリズムの向上にも役立っている。

メタバースにおけるデジタル・ツイン

デジタル・ツインは、没入型かつ高度にインタラクティブなデジタル世界を実現するバーチャル・リアリティなどの技術を組み込んだ幅広い概念であるメタバースの構成要素のひとつである。推進者たちは、人々が現実世界で相互作用する要素の多くをメタバースで再現することに取り組んでいる。

メタバースのもう一つの基盤技術である拡張現実は、デジタル・ツインを対象物に重ね合わせることで、より詳細なメンテナンス・データを現場技術者に提供することができる。デジタル・ツインはまた、バーチャル・リアリティの画像データの一部を提供することもできる。

メタバースもデジタル・ツインも、世の中のものをキャプチャし、デジタル・ミラーリングするという途方もない努力が要求される。デジタル・ツインの場合、そのプロセスはリアリティ・キャプチャーと呼ばれる。これは通常、レーザースキャナーを使って行われ、レーザービームを物体とその周囲の空間に向けて照射し、測定値を取得する。レーザースキャンファイルは、スキャンされたオブジェクトのジオメトリの輪郭を描く3D空間の点の集合である点群に結合される。この点群は、CADソフトウェアにインポートされ、さらに改良されます。

リアリティ・キャプチャ技術は、レーザースキャナーだけでなく、スマートフォンのソフトウェアやドローンなどにも広がっている。

デジタル・ツインとシミュレーション

シミュレーションがデジタル・ツイン上で実行されることもありますが、シミュレーションはデジタル・ツインの決定的な特徴ではありません。逆に、シミュレーションが自動的にデジタルツインになるわけでもない。なぜなら、シミュレーションには通常、表現されたエンティティへの強力なネットワーク接続や、情報を整理するデータモデルがないからだ。マーケティングの誇大広告によって、この2つはしばしば混同されるが、違いを整理するのは簡単だ。

シミュレーションは通常、製品やプロセスの設計段階でCADソフトウェアを使って行われる。エンジニアは2Dまたは3Dモデルを作成し、変数を導入して、それが結果にどう影響するかを観察する。

対照的に、デジタル・ツインは製品のライフサイクル全体を通じて存在する。時間の経過とともに、デジタルツインは大量のリアルタイムデータを取得し、物理的な対応物の現在の状態をより正確に表現できるように進化する。デジタル・ツインで行われるシミュレーションはよりアクティブであるのに対し、CADで行われるシミュレーションは静的である。CADシミュレーションは理論的で、設計者の想像力によって制限されるが、デジタルツインシミュレーションは実際のデータを使用する。

デジタルツインの歴史

多くの専門家は、デジタルツインコンセプト（名称は違うが）の始まりを、NASAが損傷したアポロ13号宇宙船からの遠隔測定データで訓練用シミュレーターを補強し、問題を診断・解決した1969年にさかのぼるという。デジタルツインのコンセプトは、PLMに影響力のある学者であるNASAのコンサルタント、マイケル・グリーヴスによって2002年に初めて説明され、その後大幅に拡張された。2010年には、グリーブス氏の共同研究者であるNASAの先進製造マネージャー、ジョン・ヴィッカーズ氏が、この概念にデジタルツインという言葉を適用し始めた。

その後20年間で、製造業を皮切りに、デジタル・ツインは他の産業にも拡大し、CADやPLMソフトウェアの標準機能となり、ベンダーや市場調査のハイプ・サイクルのトップに上り詰め、一般的な想像力の中に根付き始めた。

しかし、デジタル・ツインは、ほとんどの企業において、図面上の存在に過ぎないことは注目に値する。2022年のキャップジェミニの調査によると、デジタル・ツインの長期計画を持つ組織の約半数は、それを実行するための経営的なコミットメントと投資が不足している。

デジタルツインの将来

近い将来、開発者はデジタルツインの利用を、身体の一部から人、スマートシティからグローバルサプライチェーンまで、より幅広いエンティティに拡大する可能性が高い。デジタル・ツイン技術の価格が下がるにつれて、企業はその利用を最も高価でミッションクリティカルな機器に限定しなくなるだろう。デジタルツインの開発オプション、IoTインフラ、メタバースなどの関連コンセプトの継続的な成長は、デジタルツインを普及させ、展開を容易にするのに役立つはずだ。

デジタル・ツイン技術の大きな進歩が目前に迫っている。例えば、研究者たちは、AIや機械学習機能を持ち、現実世界の相手の知的なコンパニオンとして機能するコグニティブ・デジタル・ツインについて議論している。