デジタルツインとは？わかりやすく解説！メリットや支える技術も紹介

デジタルツインの技術を活用すれば、効率的に設備保全を行ったり品質を向上させたりすることができるでしょう。ただ、デジタルツインという単語は聞いたことがあっても、「どのような技術なのかわからない」という方も少なくありません。

本記事ではデジタルツインとは何かを解説し、メリットや関連するテクノロジー等を紹介します。

はじめに、デジタルツインの意味と注目される背景を紹介します。

デジタルツインとは現実世界の物体やシステムをデジタル空間で精密に再現し、リアルタイムでデータを収集・解析して、予測や最適化に役立てるという概念です。現実世界とまったく同じ、あたかも双子（ツイン）のように再現することからデジタル”ツイン”と呼ばれています。

例えば、ある工場の機械に対してデジタルツインを導入すると、現実世界のものとほとんど遜色のないデータが、デジタルモデル（現実のものをデジタル空間で再現し、単純化して表現したもの）として反映されます。デジタルモデルは現実の状態や動作を高い精度で反映しているため、そのデータを解析することで、異常の予知や最適化を目指せます。

デジタルツインの概念自体は、数十年以上も前から存在していました。その起源となったのは、1960年代にNASAが開発したペアリング・テクノロジーといわれています。

ペアリング・テクノロジーとは、目標となる環境と実際の環境をリンクさせる手法です。例えばアポロ計画の際には、地球に月と同じ機材設備を複製し、トラブルが発生した際に適切な対応ができるようにしました。

そこからIoTやAIの進化によって、仮想空間に現実のモデルを複製するというデジタルツインの技術が注目されるようになりました。近年、技術の発展により現実とほぼ変わらない解像度で再現できるようになったため、劇的なスピードで実用化が進められています。

デジタルツインについて理解を深めるためには、同じような意味合いの言葉と比較して考えることが大切です。ここではシミュレーションやメタバース、CPSとの違いを紹介します。

デジタルツインは現実空間の仮想再現をコンピューター内で行う概念であり、実際のオブジェクトやプロセスをデジタルモデルで表現します。一方、シミュレーションは特定のシナリオや条件下で予測・再現するための計算モデルを用いる手法です。

自動車製造を例に挙げて説明しましょう。デジタルツインの場合、自動車の製造ラインやコンポーネントをデジタルモデルとして再現し、製造プロセスや設備の状態をリアルタイムでモニタリングできます。

これに対して、計算モデルを用いるのがシミュレーションです。例えば、自動車のクラッシュテスト（衝突試験）を行う際には、コンピューターを用いてクラッシュ時の挙動やダメージを予測することが行われます。

デジタルツインは、現実世界の物体やプロセスをデジタルモデルとして再現します。一方、メタバースはユーザーが対話や創造、共有を行う仮想空間を指します。

デジタルツインはリアルな状態のモデル化とデータ活用に焦点を当て、製造プロセスの最適化や効率化に役立ちます。対して、メタバースは仮想現実の世界の構築と対話性を重視したものです。

CPS（Cyber-Physical System）とは、物理的なシステムとネットワークが密接に結びつき、リアルタイムで相互にデータや情報をやりとりするシステムを指します。

デジタルツインは主にデータのモデリングと分析に焦点を当てており、物理オブジェクトのデジタルな再現によって理解を深める手段です。一方、CPSは物理的なシステムとコンピューターネットワークの統合を強調するというアプローチです。

デジタルツインは物理的な設備と連携できることから、設備保全において大きな効果が期待できるでしょう。リアルタイムの監視や予測分析を行うことで、メンテナンスなどの保全活動を効率的に計画・実施できるためです。

例えば、センサーのデータをデジタルツイン上で統合的に分析することで、振動や温度の異常、コンポーネントの劣化などの兆候を把握し、機器の潜在的な故障を予測できるでしょう。

デジタルツインは品質の向上にも役立ちます。製品の性能や挙動をデジタルツイン上で評価し、問題の発見や改善点の特定を容易にできる可能性があるでしょう。

例を挙げると、製品の設計初期において、デジタルツインを用いて異なる材料や構造の変更が製品性能に与える影響をシミュレーションし、最適な設計を導き出すことが可能です。

デジタルツインを用いれば、事故や障害のリスクを低減することもできるでしょう。物理的なシステムやプロセスをデジタルモデル化し、異常や危険な状況を事前に特定できる可能性があるためです。

例えば、大型機械のセンサーデータをデジタルツインに統合し変動を解析することで、異常なパターンを検知し、機械の故障リスクを警告できるでしょう。また、計画の変更がもたらす影響を評価し、最適な対応策を検討することにも役立ちます。

デジタルモデルは製品開発やプロセス改善の時間を短縮し、効率的な意思決定と迅速な実装を実現できるでしょう。設計やプロトタイプの評価を迅速に行い、フィードバックを短縮することができるからです。

製品の機能や性能に対する要件変更にも柔軟に対応でき、市場ニーズや適応するスピードが向上することもあるでしょう。

デジタルツインはコスト削減を促進するというメリットもあります。製造現場における物理的な試作やテストの必要性が減少し、効率的な設計や製造を目指せるでしょう。

例えば異なる材料の特性をシミュレートし、耐久性や軽量化の最適なバランスを探すことができます。このプロセスにより、物理的な試作を行う手間とコストを削減できるでしょう。

IoT（Internet of Things）とは、デバイスやセンサーがインターネットに接続され、データの収集・共有を実現する技術です。デジタルツインではIoTによるリアルタイムのデータ収集と制御が行われ、現実世界のオブジェクトとデジタルモデルが連携します。

製造現場ではIoTセンサーが機械のデータを収集し、デジタルツイン上でリアルタイムに解析されることで異常を早期に検知できる可能性もあるでしょう。

デジタルツインにおいて5Gは高速で安定したデータ通信を提供し、製造現場における効率の向上に役立ちます。

例えば、ロボットアームの制御などミリ秒単位のレスポンスが求められる場面では、5Gの導入によってデジタルツインの精度や応答性が向上し、正確な制御が可能になるでしょう。

AI（人工知能）は高度なデータ解析や予測のモデリング、自動化などの機能を提供します。例えば、製造ラインのデータをAIによって分析し、機械の劣化や異常な挙動を早期に検出することでダウンタイムの減少に役立つでしょう。

また、製品の性能向上や設計の最適化においても、AIによる最適な設計パラメーターや材料選定を導き出すことができます。

AR（拡張現実）とVR（仮想現実）は、デジタルツインにおいて視覚的な体験を向上させるテクノロジーです。

ARはデジタルツインの情報を現実世界に重ねて表示できるため、オペレーターがリアルタイムで視覚的に情報を確認しながら作業することが可能です。VRではデジタルツインのデータを立体的に可視化し、設計やプロセスの評価を行うことができるでしょう。

CAE（Computer-Aided Engineering）は、コンピューターを活用してシミュレーションや解析を行う技術であり、デジタルツインの進化に大きく貢献しています。

製造現場においては、CAEが製品設計や性能評価、物理現象の予測に活用され、デジタルツインの精度向上と効率化に役立っています。

最後に、デジタルツインに関するよくある質問に回答します。

デジタルツインは物理的な対象をデジタルモデル化するアプローチを指し、製品やプロセスの再現に活用されます。一方、DX（デジタルトランスフォーメーション）は組織全体のビジネスモデルやプロセスを、デジタル技術を用いて革新する戦略を指します。

デジタルツインは製品やプロセスの理解と改善を支援し、DXは組織全体の変革を促進する戦略として位置付けられることが多いです。

デジタルツインは、物理オブジェクトのデジタルモデルを活用してリアルタイムの監視、予測分析、最適化を実現します。

製造現場では、例えば工場内の製造ラインをデジタルツインによってモデル化し、センサーデータを連携させることで、製造プロセスのリアルタイムなモニタリングが可能です。また、デジタルツインを用いて製品のデザインや性能をシミュレーションし、設計の改善やイノベーションを推進することもできるでしょう。

デジタルツインの強みは現実のオブジェクトとデジタルモデルで再現することで、効率化や品質向上、リスク低減、コスト削減などに役立てられるという点です。

自動車製造を例に挙げると、デジタルツインを通じて車両の組み立てプロセスをシミュレートし、工程の改善点を特定することで、効率的な作業の実現やエラーの削減が期待できるでしょう。

デジタルツインは製造の現場で大きなメリットをもたらす技術の一つです。ただ、デジタルツインを実現するためには、IoTに関する知識や適切な機器の導入が求められます。

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