デジタルツイン

デジタルツインとは、現実世界の物理的な製品、システム、またはプロセス（物理的なツイン）のデジタルモデルであり、シミュレーション、統合、テスト、監視、メンテナンスなどの目的で、それらのデジタル版として機能します。[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]

物理的な対応物からの実際の継続的なデータなしで動作するデジタルツインは、権威ある定義では仮想モデルが真のデジタルツインとしての資格を得るためには現実のシステムとの動的な同期が常に必要であるため、概念の議論の余地があり、主にマーケティング志向の解釈であると広く考えられています。[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]

デジタルツインとは、「仮想システム内の物理システムの挙動をエミュレートする適応型モデルの集合体であり、リアルタイムデータを取得してライフサイクルに沿って自己更新する。デジタルツインは物理システムを複製することで、障害や変更の機会を予測し、システムの動作プロファイルを観察および評価して、最適化および/または予期しないイベントを軽減するためのリアルタイムアクションを指示する。」[ 7 ]この概念は（一般的にコンピュータシミュレーションの自然な側面として）以前に生まれたが、デジタルツインの最初の実用的な定義は、2010年にNASAが宇宙船の物理モデルシミュレーションを改善しようとしたときに生まれた。[ 8 ]デジタルツインは、モデリングとエンジニアリングの継続的な改善の結果である。

2010年代から2020年代にかけて、製造業はデジタル製品定義の域を超え、デジタルツインの概念を製造プロセス全体に拡張し始めました。これにより、仮想化のメリットを、リーン生産方式を含む在庫管理、機械衝突回避、ツール設計、トラブルシューティング、予防保守といった領域にまで広げることができます。したがって、デジタルツインは、拡張現実（ XR）と空間コンピューティングを製品自体だけでなく、その生産に貢献するすべてのビジネスプロセスに適用することを可能にします。

歴史

最初のデジタルツインは、そのように呼ばれてはいませんでしたが、1960年代にNASAでアポロ計画のモデル化の手段として考案されました。NASAはシミュレーターを使用して、アポロ13号の酸素タンクの故障を評価しました。[ 9 ]デジタルツインの概念となるより広範なアイデアは、デビッド・ゲレンターの1991年の著書『Mirror Worlds』で予見されていました。[ 10 ] [ 11 ]デジタルツインの概念は、さまざまな名前（例：バーチャルツイン）で知られています。

デジタルツインの概念は、3つの異なる要素から構成されます。物理的なオブジェクトまたはプロセスとその物理的な環境、オブジェクトまたはプロセスのデジタル表現、そして物理的な表現と仮想的な表現間の通信チャネルです。物理的なバージョンとデジタルバージョン間の接続には、物理​​的なオブジェクトと仮想的なオブジェクトおよび環境間の物理的なセンサーフローを含む情報フローとデータが含まれます。この通信接続はデジタルスレッドと呼ばれます。

国際システムエンジニア協会（INCOSE）は、システムエンジニアリング知識体系（SEBoK）の中で、「デジタルツインはデジタルエンジニアリングと関連しつつも異なる概念である。デジタルツインは、実際のシステムをエミュレートするために使用できるシステムの高忠実度モデルである。」と述べている。[ 12 ] 2018年に初めて策定された米国国防総省のデジタルエンジニアリング戦略イニシアチブでは、デジタルツインを「デジタルスレッドによって実現される、構築済みシステムの統合マルチフィジックス、マルチスケール、確率的シミュレーションであり、利用可能な最良のモデル、センサー情報、および入力データを使用して、対応する物理ツインの寿命全体にわたる活動/パフォーマンスをミラーリングおよび予測する」と定義している。[ 13 ]

種類

デジタルツインは、一般的にデジタルツインプロトタイプ（DTP）、 デジタルツインインスタンス（DTI）、デジタルツインアグリゲート（DTA）の3つのサブタイプに分けられます。[ 14 ] DTPは、物理的な製品を実現するための設計、分析、プロセスで構成されています。DTIは、製品が製造された後の個々のインスタンスのデジタルツインです。DTIは、物理的な対応物が寿命を迎えるまで、その物理的な対応物とリンクされています。DTAはDTIの集合体であり、そのデータと情報は、物理的な製品に関する調査、予測、学習に使用できます。デジタルツインに含まれる具体的な情報は、ユースケースによって決まります。デジタルツインは論理的な構成であるため、実際のデータと情報は他のアプリケーションに含まれている可能性があります。

例

製造業

民間航空と輸送

シェレメーチエヴォ国際空港は2019年、空港全体の業務を予測・計画することを目的としたデジタルツインモデルの開発と実装を開始しました。パイロットレベルの運用開始時点で既に10億ルーブル（1億2000万米ドル以上）のコスト削減を実現し[ 15 ] 、複雑な気候問題にもかかわらず、定時運航率で世界トップクラスとなりました[ 16 ] 。 [ 17 ]

設計と試作

工場の現場や産業機械などの既存の物理資産のデジタルツインの作成は、多くの場合、対象物または環境の3Dスキャンから始まります。LiDARや構造化光スキャンなどの技術を用いて資産の正確な形状をキャプチャし、デジタルモデルの基盤となる詳細な点群またはメッシュを作成します。 [ 18 ]

設計段階では、物理的な製品が存在する前に、デジタルツインプロトタイプ（DTP）が作成されることがよくあります。[ 19 ] [ 20 ]この仮想モデルは、設計の選択肢や製造プロセスをテストするための広範なシミュレーションに使用されます。たとえば、仮想コミッショニングでは、提案された生産ラインのデジタルツインを使用して、その動作をシミュレートしてボトルネックを特定し、機械のレイアウトを最適化し、物理的な機器を設置する前に自動化ロジックを検証できます。[ 19 ]溶接などの複雑なプロセスでは、デジタルツインを使用して、提案された溶接継手の熱分布と材料特性をシミュレートし、エンジニアが溶接手順仕様（WPS）を仮想的に定義および検証できるようにすることで、コストのかかる物理テストの必要性を減らすことができます。[ 21 ]

生産と運営

生産工程において、デジタルツインは、モノのインターネット(IoT)を介して製造装置に接続されたセンサーからのデータを活用し、オペレーションの監視と最適化を行う。物理資産からデジタルモデルへデータが一方通行で流れるデジタルシャドウと、データフローが双方向で、ツインから資産へ制御コマンドを送り返すこともできる真のデジタルツインを区別する場合がある。[ 22 ] [ 23 ]このフェーズのアプリケーションには、力、温度、振動、消費電力を測定するセンサーがデジタルツインにデータを送信し、プロセスをリアルタイムで監視するプロセス監視・制御が含まれる。例えば、摩擦攪拌溶接では、力センサーのデータから、高品質な溶接を保証するためにツールとワークピースの間に十分な接触が確保されているかどうかがわかる。[ 21 ]機械加工では、アコースティックエミッション信号を分析することで、摩耗したツールと新品のツールを区別し、品質管理を自動化できる。[ 24 ]もう 1 つのアプリケーションはリアルタイム品質検査で、デジタルツインと統合されたビジョンシステムが、生産ライン上で製品の欠陥を自動的に検査できる。これらのシステムは、画像を処理して、溶接部のひび割れや気孔などの表面欠陥を検出したり、仕様を満たしているかどうかを確認するために幾何学的寸法を測定したりすることができます。[ 21 ]

メンテナンスとサービス

製品が製造され、運用開始された後も、そのデジタルツインはパフォーマンスデータを収集し続けます。これは、しばしばデジタルツインインスタンス（DTI）と呼ばれます。[ 19 ]これは、ジェットエンジン、風力タービン、産業機械などの高価値産業資産にとって特に有用です。重要な用途の一つは予知保全です。デジタルツインは、運用データ（温度、振動など）を分析し、部品の故障時期を予測します。例えば、ギアボックスツインは振動信号を分析して、歯の破損を予測できます。[ 21 ]これにより、メンテナンスを事前に計画し、計画外のダウンタイムを削減し、壊滅的な故障を防止できます。もう一つの用途は、パフォーマンス最適化です。資産全体からのデータを集約するデジタルツインアグリゲート（DTA）により、メーカーはさまざまな実世界の条件下での製品のパフォーマンスを把握できます。この情報は、ユーザーに運用ガイダンスを提供したり、将来の製品世代の設計に役立てたりするために使用でき、サービスフェーズから設計フェーズへのクローズドフィードバックループを構築できます。[ 19 ]

都市計画と建設業界

デジタルツインは、物理的な資産の動的なデジタルレプリカを作成することで、建設業界に変革をもたらしています。橋梁や歴史的建造物などの構造物の健全性モニタリング、人間工学的リスク評価、予知保全をサポートします。また、建物のエネルギー効率と炭素排出量の最適化にも活用できます。威海港などの事例研究は、その実用的成功を物語っています。デジタルツインは、堅牢なシステムアーキテクチャと、要件に基づいたカスタマイズされた設計に基づいています。LSTMのような高度なモデルは予測機能を実現しますが、統合とスケーリングには依然として課題が残っています。[ 25 ]

最近の研究では、HVAC、照明、遮光、再生可能エネルギーシステムのリアルタイム運用制御を可能にし、脱炭素化戦略に大きく貢献する役割が強調されています。階層型システムアーキテクチャは、通常、センシング、データ処理、シミュレーション、可視化の各レイヤーで構成され、これらのアプリケーション向けにスケーラブルで相互運用可能なソリューションをサポートします。[ 26 ]

スマートシティ運動におけるデジタル技術への関心の高まりを受け、地理デジタルツインは都市計画の実務において普及が進んでいます。これらのデジタルツインは、都市環境（都市）とその中のデータフィードをモデル化するために、リアルタイムの3Dおよび4D空間データを取得・表示するインタラクティブなプラットフォームの形で提案されることが多いです。[ 27 ]

拡張現実（AR）システムなどの可視化技術は、都市に埋め込まれたセンサーからのデータフィード[ 25 ]とAPIサービスを統合してデジタルツインを形成することで、建築環境における設計・計画のための協働ツールとして活用されています。例えば、ARは、建築環境の専門家が共同で閲覧できるように、テーブルトップに投影された拡張現実の地図、建物、データフィードを作成するために使用できます。[ 28 ]

建築環境においては、ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）プロセスの導入などにより、計画、設計、建設、運用・保守活動のデジタル化がますます進んでおり、建築資産のデジタルツインは、個々の資産レベルおよび国家レベルにおいて、論理的な拡張として捉えられています。例えば、英国では2018年11月に、デジタル・ビルト・ブリテン・センターが「ジェミニ原則」[ 29 ]を発表し、「国家デジタルツイン」の開発を導く原則を概説しました。[ 30 ]

実用的な「デジタルツイン」の最も初期の例の一つは、1996年にヒースロー空港第1ターミナルのヒースロー・エクスプレス施設建設中に実現しました。コンサルタントのモット・マクドナルドとBIMの先駆者であるジョナサン・イングラムは、仮締切壁とボーリングホールの動きセンサーをデジタルオブジェクトモデルに接続し、モデルの動きを表示しました。また、地盤の変動を安定化させるためにグラウトを地中に注入する効果をモニタリングするために、デジタルグラウトオブジェクトも作成されました。[ 31 ]

デジタルツインは、地震やその他の極端な事象が発生した後の建物やインフラの手作業による目視検査の必要性を減らす方法として提案されており、無人航空機（UAV）、LiDARスキャン、写真測量法を使用して仮想モデルを自動的に更新し、迅速な被害評価と対応計画をサポートします。[ 32 ] [ 33 ]

ヘルスケア業界

病院のMRI制御室に設置された構造化光スキャナー（Matterport Pro2）。スキャナーは施設管理のために物理的な空間のデジタルツインを作成する一方、窓越しに映るMRI画像は手術計画のための患者の解剖学的構造のデジタルツインを作成する。

医療分野におけるデジタルツイン技術の一般的な応用分野は、手術計画とシミュレーションです。CTスキャンやMRIなどの医用画像データから、患者固有のデジタルツインを作成できます。外科医はこの仮想モデルを用いて、複雑な手術を計画し、様々な手術アプローチをシミュレーションし、手術室に入る前にリスクのない環境で潜在的な合併症を予測することができます。[ 34 ]

ヘルスケアは、デジタルツイン技術によって破壊的な変化が起こっている業界として認識されています。[ 35 ] [ 36 ]この概念はもともとヘルスケア製品や機器の予測に提案され、最初に使用されました。[ 36 ]

デジタルツインにより、ヘルスケアに対してよりデータ主導のアプローチを取ることで、医療、スポーツ、教育の面で生活が改善されると予測されてきました。追跡された健康状態やライフスタイルのパラメータに基づいて継続的に調整可能な患者ごとのパーソナライズモデルは、最終的には、過去の記録だけでなく、個人の健康状態の詳細な説明を備えた仮想患者につながる可能性があります。さらに、デジタルツインにより、個人の記録を母集団と比較して、詳細なパターンをより簡単に見つけることができるようになります。[ 35 ]ヘルスケア業界に対するデジタルツインの最大の利点は、ヘルスケアを個々の患者の反応を予測するようにカスタマイズできることです。デジタルツインは、個人の健康を定義する際に優れた解決策をもたらすだけでなく、健康な人のイメージを変えることも期待されています。以前は、「健康」とは病気の兆候がない状態であると考えられていました。現在では、「健康な」患者を残りの人口と比較することで、真に健康を定義することができます。[ 35 ]しかし、医療分野におけるデジタルツインの出現は、貧富の差を拡大し、誰もが利用できる技術ではない可能性があるため、不平等をもたらす可能性もある。さらに、デジタルツインは集団内のパターンを特定し、それが差別につながる可能性もある。[ 35 ]

2025年現在、ヘルスケアにおけるデジタルツインの応用は、リアルタイムAI駆動型患者モニタリングシステム、パーソナライズされた手術シミュレーション、マルチモーダルデータ（画像+ウェアラブルなど）を使用した予測診断などに拡大している。[ 37 ] [ 38 ]

自動車産業

自動車業界はデジタルツイン技術によって改善されてきました。自動車業界におけるデジタルツインは、既存のデータを利用してプロセスの円滑化と限界費用の削減を目的として実装されています。現在、自動車設計者は、ソフトウェアベースのデジタル機能を組み込むことで、既存の物理的な実体を拡張しています。[ 39 ]自動車業界におけるデジタルツイン技術の具体的な例としては、自動車エンジニアがデジタルツイン技術を自社の分析ツールと組み合わせて、特定の自動車の運転方法を分析することが挙げられます。これにより、これまで短期間で実現できなかった、道路上での自動車事故の削減につながる新機能を自動車に組み込むことを提案できます。[ 40 ]デジタルツインは、個々の車両だけでなく、モビリティシステム全体を対象に構築することもできます。人間（運転手、乗客、歩行者など）、車両（コネクテッドカー、コネクテッドカーと自動運転車など）、交通（交通網、交通インフラなど）は、エッジサーバーやクラウドサーバーに展開されたデジタルツインから指示を得て、リアルタイムの意思決定を行うことができます。[ 41 ]

再生可能エネルギー産業

デジタルツインは、再生可能エネルギー業界で風力発電所、太陽光発電設備、マイクログリッド、蓄電池などのシステムの監視と最適化にますます活用されています。これらの仮想モデルは、オペレーターが現実世界の状況をシミュレートし、問題を予測し、低リスク環境での運用効率を向上させるのに役立ちます。[ 42 ]

最近のレビューでは、デジタルツインが、前日スケジューリングや再生可能エネルギー資産間のリアルタイム調整など、マイクログリッドの高度な管理戦略をサポートし、グリッドの回復力を高めることが強調されています。[ 43 ]体系的な分析ではさらに、スマートエネルギーシステムでデジタルツインと予測分析を組み合わせることで、最適化された負荷分散と予防保守により、エネルギー消費を最大30％削減できることが示されています。[ 44 ]

実世界での応用は拡大しています。英国を拠点とする実証プロジェクトでは、マイクログリッドの電圧制御シミュレーションにデジタルツインを使用し、通常の運用において再生可能エネルギーの出力抑制が約56%削減されることを示しました。[ 45 ]世界中の電力会社や技術プロバイダーは現在、タービンのメンテナンスを予測し、バッテリーストレージの利用率を向上させ、極端な状況や変動する状況下でのグリッドの挙動をシミュレートするためにデジタルツインプラットフォームを試験的に導入しており、より自動化され、回復力の高いエネルギーシステムへのトレンドを示しています。

遺産

デリー国立工芸博物館所蔵の歴史的な寺院の戦車のデジタルツインを作成する構造化光3Dスキャナー（Matterport Pro2）。この高忠実度モデルは、デジタル保存とアーカイブ化に使用されています。

デジタルツイン技術は、文化遺産や考古学の分野で、文化遺産の損失を予測し、危険にさらされている文化遺産の正確な記録を確実に確保し、計画担当者と協力して文化遺産セクターのニーズを予測するために使用されています。[44] このプロセスでは通常、非接触3Dスキャン技術を使用してサイトまたはアーティファクトの形状とテクスチャをキャプチャし、研究、保護計画、仮想観光に使用できる高忠実度のデジタル記録を作成します。[ 46 ]ツインは観光や都市の遺産トレイルの推進力にもなり、重要なモニュメントや象徴的なモニュメントの紹介として機能することで、遺産を使って人々を都市中心部に引き寄せることができます。

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  • パル、スルジャ・カンタ。ミシュラ、デバシシュ。パル、アルパン。ダッタ、サミック。チャクラヴァルティ、デバシシュ。パル、スリカンタ（2022）。デジタル ツイン – 基本概念から高度な製造における応用まで。先進的な製造における Springer シリーズ。土井: 10.1007/978-3-030-81815-9。ISBN 978-3-030-81814-2。

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