近年IoTやAIなどの関連技術の進化に伴い、デジタルツインの活用が幅広い業界から注目を集めています。デジタルツインの活用には、建物や製品などの品質向上や製造の効率化など様々なメリットが存在します。

　

一方で、「AIの進化によってデジタルツインにどのようなメリットがあるか知りたい」「デジタルツインを利用して具体的に何ができるのかがわからない」という方も多いのではないでしょうか？

　

そこで今回は、AIの進化がデジタルツインにもたらすメリットに加えて、デジタルツインでできることや導入メリットなどを事例とともに分かりやすくご紹介します。

　

本記事は、以下のような方におすすめの記事となっています。

　

• デジタルツインへAIを活用するメリットを知りたい
• デジタルツインをビジネスに活用する方法が知りたい
• 企業によるデジタルツインのビジネスへの活用事例が知りたい

　

本記事を読めば、デジタルツインへのAI活用のメリットから、実際の活用事例・導入のポイントまで一気にキャッチアップできる内容となっておりますので、ぜひ最後までご一読ください。

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そもそもデジタルツインとは

デジタルツインとは一言でいうと、リアル空間から収集したデータをもとに、バーチャル空間上に全く同じ環境をまるで双子のように再現する技術のことです。

　

建物や設備に搭載されたIoTなどから集約した様々なデータをもとに、リアル空間に存在する都市全体や建物、設備をバーチャル空間上に再現し、AIなどを用いた分析を行うことで、効率的かつ正確なシミュレーションを行うことができます。

　

デジタルツインは幅広い対象や用途で活用が進んでおり、都市や建物、製品などの計画/設計・製造・運用・アフターフォローといった各プロセスのシミュレーションに活用されています。

　

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AIの進化がデジタルツインにもたらすメリット２選

AIの進化がデジタルツインにもたらすメリットとして主に以下の2つが挙げられます。

　

• ①予測精度向上による精緻なシミュレーション
• ②処理速度向上によるリアルタイムデータの即時反映

　

それぞれのメリットについてわかりやすく紹介していきます。

①予測精度向上による精緻なシミュレーション

1つ目のメリットは、予測精度向上により精緻なシミュレーションができる点です。AIは、画像データや機械の稼働データを分析し、異常の検知や機械の故障予知などに役立てられています。また、製品の生産計画や機械の運用・保守計画をデジタルツイン上でシミュレーションし、計画の最適化提案を行うといった領域でもAIの活用が進んでいます。

　

AIの技術進化によって予測精度が向上すれば、より精緻なシミュレーションが可能になり、コスト削減や効率化、生産性の向上など大きなビジネスインパクトを期待できます。

②処理速度向上によるリアルタイムデータの即時反映

2つ目のメリットは、処理速度向上によりリアルタイムデータを即時に反映できる点です。単に過去に蓄積したデータを使ってAI分析・予測するだけでなく、それらの処理がスピーディに遅延なく実行できるようになることで、より迅速な意思決定が可能となります。

　

近年では、エッジAIと呼ばれる、AIをカメラなどのIoTデバイスに直接搭載し、デバイス上でAIの計算処理を行う技術のデジタルツインへの活用も注目されています。一定期間データを蓄積した後、一気に処理するAIに比べ、デバイス上のAIが処理するためリアルタイムでの機械の異常検知・制御が可能となります。

企業がデジタルツインを活用する５つのメリット

デジタルツインを活用するメリットとして主に以下の5つが挙げられます。

　

• ①品質の向上・リスクの削減
• ②オペレーションの効率化・標準化
• ③シュミレーションのリードタイムやコストの削減
• ④アフターサービスの充実
• ⑤技術の継承

　

それぞれのメリットについてわかりやすく解説していきます。

①品質の向上・リスクの削減

デジタルツインは、生産管理の最適化や業務効率の向上に活用することができます。物理的な製品を仮想的に表現したもので、物理的なシステムと統合し、継続的なデジタル上での実験が可能です。これにより、需要に応じた人員の再配置や、リードタイム短縮のためのプロセスの置き換えなど、さまざまな方法で最適化を図ることができます。

　

また、物理的な試験より先にデジタルな試験を行い、多くの関係者が視覚的に確認をすることができるため、製品の品質の向上やリスクの削減に寄与します。

②オペレーションの効率化・標準化

デジタルツインは、生産ラインの運用における重要なソリューションの１つです。常時あるいは一定の間隔でセンサー情報をデジタルツインに送ることで、トラブルの予測や故障の予防に役立てることができます。

　

また、現場の状況が変化した際にも、迅速なシュミレーションに基づく対応が可能となるため、最小限の時間・リソースで現場での対処を実施できます。加えて、定期メンテナンスの頻度を減らし、ダウンタイムのリスクを低減することも可能です。

③シュミレーションのリードタイムやコストの削減

デジタルツインの活用により、デジタル上で仮説検証を行うことで、これまで物理的な試作品や試作ライン、物理的な検証に費やしていた時間を最小限に抑え、さらにコストも抑えながらシュミレーションのスピードを向上させることができます。

④アフターサービスの充実

デジタルツインを活用することで出荷後の製品に関する情報収集、シュミレーションを行う事が可能です。この情報があれば、仮に製品に問題があったとしても、サプライヤーは適切なタイミングでアフターサービスを提供しやすく、お客様のニーズに迅速に対応することができます。これが顧客満足度の向上につながり、LTVの最大化が期待できます。

⑤技術の継承

デジタルツインを活用し、卓越した技術を持つ作業員が遠隔地から作業指示を行ったり、各作業員の仕事の進め方のデータが可視化・集約されることで、今まで共有されていなかった価値あるノウハウを、デジタルツインを通じて他社員に継承していくことができます。

デジタルツイン×AIの活用事例３選

デジタルツイン×AIの活用事例として以下の3つが挙げられます。

　

• ①テスラ：車両を遠隔で自動アップデート
• ②GE：デジタルツインを活用し産業用機器のメンテナンスを最適化
• ③ダイキン：デジタルツインを活用し製造ラインのロス削減へ

　

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

　

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①テスラ：車両を遠隔で自動アップデート

テスラの販売する車両にはデジタルツインを活用したシステムが標準搭載されており、車両が自動でアップデートされる仕組みを構築しています。各車両に搭載されたセンサーが車両の状態や走行状況、周辺環境などのデータを収集しています。それらのデータを基に、AIが車両の性能診断や最適な走行方法の分析を行い、自動でソフトウェアがアップデートされる仕組みとなっています。

　

この仕組みにより、車両診断を店舗で行う必要がなくなり、ユーザーは店舗に出向く手間、テスラは車両診断にかかるコストの大幅な削減に成功しています。

②GE：デジタルツインを活用し産業用機器のメンテナンスを最適化

ゼネラル・エレクトリック（GE）は、風力発電用タービンや航空機のジェットエンジンなどの産業用機器の故障予知・メンテナンス最適化にデジタルツインを活用しています。

　

例えば、風力発電用タービンは、設置場所の地形に影響を受けるため、機体ごとの部品の消耗度が異なります。GEはそれぞれのタービンの表面状態を撮影し、その画像に温度、回転数を組み合わせた上で、AIにより劣化度合いを分析しています。そうすることで、故障前に適切なメンテナンス対応が可能になり、風力発電の稼働率向上に役立てています。

③ダイキン：デジタルツインを活用し製造ラインのロス削減へ

空調製品を生産するダイキン工業は、堺製作所臨海工場（大阪府堺市）向けに、デジタルツイン機能を搭載した新しい生産管理システムを開発しました。デジタルツインでは、部品の流れや組み立て、塗装、プレスなどの工程状況を再現します。

　

この工場では、デジタルツインを基に、AI分析を行うことで生産ラインの停止原因を事前に予測し、迅速に対応することができます。このシステムは、製造設備や組立作業、ワークフローなどの状態を監視し、仮想空間上に再現します。そして、過去に発生した事象を詳細に分析し、将来起こりうる事象をシミュレーションすることで、潜在的な問題を予測します。

　

デジタルツイン生産管理システムの導入の結果として、2021年度には2019年度比で30%以上のロス削減を見込んでいるとのことです。

企業がデジタルツイン活用を進めるための４つのフェーズ

企業のデジタルツイン活用の進める流れとして、大きく以下の4つのフェーズが挙げられます。

　

• Phase1：市場動向・知見のキャッチアップ
• Phase2：戦略/企画の立案
• Phase3：事業計画の策定
• Phase4：開発・運用

　

それぞれのフェーズについて分かりやすく紹介していきます。

　

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Phase１：市場動向・知見のキャッチアップ

1つ目のPhaseとして取り組むべきは、最先端の市場動向・知見のキャッチアップです。IBMやNVIDIAなどデジタルツインプラットフォーマーの動向・先行活用事例など、日々変化する市場動向やナレッジへのキャッチアップが必要です。このフェーズが、成果に繋がる骨太な戦略/企画策定の基盤となります。

Phase２：戦略/企画の立案

2つ目のPhaseはデジタルツイン活用の戦略/企画です。活用目的を踏まえ、中長期で目指す事業の姿や自社の強みの活用の仕方、実現に向けた企画を立案しましょう。質の高い戦略/企画の立案が、成果につながるデジタルツイン活用の実現に向け最も重要なポイントとなります。

Phase３：事業計画の策定

3つ目のPhaseは事業計画の策定です。事業に期待する成果や開発・運用のアプローチやタイムライン、必要な投資額などを検討しましょう。デジタルツイン開発・運用といっても、プロジェクト毎に求められるケイパビリティは様々であるため、自社にマッチするツール・ベンダーの選定が非常に重要です。

Phase４：開発・運用

4つ目のPhaseが開発・運用です。デジタルツイン開発・運用には幅広い領域の知見や技術スタックが求められるため、外部のベンダーなどを有効活用し、不足するケイパビリティやリソースを補完しつつ、迅速な意思決定を可能にするとともに、高いスケーラビリティを実現するデジタルツインの開発・運用を実施しましょう

企業がデジタルツイン活用で成果を上げるための５つのポイント

企業がデジタルツイン活用で成果を上げるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

　

• ①最先端の市場動向・ノウハウのキャッチアップ
• ②活用目的の明確化と骨太な戦略策定
• ③目的から逆算したシンプルなモデル設計
• ④アジャイルアプローチによるプロジェクトの推進
• ⑤強力な開発・運用体制の構築

　

それぞれについて分かりやすく紹介していきます。

　

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①最先端の市場動向・ノウハウのキャッチアップ

１つ目のポイントは、最先端の市場動向・ノウハウのキャッチアップです。

各領域における先進的なデジタルツイン活用事例をキャッチアップし、自社が取り組むべき活用方法や成果に繋がる活用のポイントを抑えた上で活用に着手しましょう。

　

デジタルツイン活用には取り組むのに一定の予算や工数が必要となるため、自社にとって重要な最新動向や活用のノウハウを抑えておくことが、成功確度の高い戦略・企画立案の大前提となります。

②活用目的の明確化と骨太な戦略の立案

２つ目のポイントは、デジタルツインを活用する目的の明確化と骨太な戦略の策定です。

現在デジタルツイン活用に取り組む企業には、デジタルツイン活用によって解決したい課題・目的を明確にしないまま取り組みが進んでしまっている企業が見受けられます。

その結果、活用のPDCAが回らないなど大きな効果に繋がらないという結果に終わってしまいます。

　

自社の経営課題を踏まえ、「活用によりどのような経営課題を解決したいのか？」「課題解決の打ち手としてなぜデジタルツインではないといけないのか？」といった明確な活用目的を整理した上で、中長期で目指す事業の姿や自社の強みの活用の仕方などの実現に向けた戦略を立案しましょう。

③目的から逆算したシンプルなモデル設計

3つ目のポイントは、目的から逆算したシンプルなモデル設計を行うことです。

デジタルツイン利用の目的から逆算されたミニマムのモデル設計が行えないと、現実世界を忠実に再現するために必要な莫大なデータが必要となり、そのデータの収集にかかるリソース不足によって企画倒れとなってしまう懸念があります。また、過剰なデータ分析や複雑なモデル構築により、シミュレーションに非常に時間がかかる可能性もあります。

　

そのため、まずは目的を明確にし、必要なデータの種類と粒度を定義してシンプルなモデルを構築することが重要です。それがクリアできた上でより高度化されたモデルに移行していきましょう。

④アジャイルアプローチによるプロジェクトの推進

４つ目のポイントは、アジャイルアプローチによるプロジェクトの推進です。

デジタルツインは今後大きな成長が予想されているものの、いまだ成長期にあり、様々な業界の企業が最適な活用を模索している段階にあります。

　　

そのため、計画と実行のプロセスを短いスパンで回し、仮説立案・実行・検証・施策立案のサイクルを何度も繰り返すことが、プロジェクトを机上の空論で終わらせないために重要です。

⑤強力な開発・運用体制の構築

５つ目のポイントは、強力なデジタルツイン開発・運用体制の構築です。

迅速な意思決定を可能にするとともに、高いスケーラビリティを実現するデジタルツインの開発・運用を実施しましょう。

　

デジタルツインの開発・運用には幅広い領域の知見や技術スタックが求められるため、外部のベンダーなどを活用し、不足するケイパビリティやリソースを補完することも有効です。

企業のデジタルツイン活用における５つの課題・注意点

デジタルツイン活用における課題・注意点として主に以下の5つが挙げられます。

　

• ①高い予測・シミュレーション精度の実現
• ②既存システム・データとの連携
• ③テクノロジー人材の育成・確保
• ④導入・運用コストの大きさ
• ⑤セキュリティ・プライバシーリスクの発生

　

それぞれの課題・注意点についてわかりやすく解説していきます。

　

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①高い予測・シミュレーション精度の実現

1つ目の課題は、高い予測・シミュレーション精度の実現です。デジタルツインの導入にあたって、大量かつ高品質なデータの収集が必要になります。センサーなどで取得したデータの量と質が不十分の場合、モデルの精度が低下し、不正確な予測をしてしまう可能性があります。

　

また、デジタルツインは対象が限定的であれば効果を期待できる反面、モニタリングされていない周辺環境との相互関係を観測・予測することは困難です。関連データを漏れなく収集するには技術的なハードルが高いという現状もあります。

②既存システム・データとの連携

2つ目の課題は、既存システム・データとの連携です。既存システムやデータが様々な形式・規格で存在する場合、それらを連携・統合するためには決して簡単ではないデータの標準化が必要です。また、従前のシステムを運用している場合、新たなシステムとの互換性が低い場合があり、デジタルツインへと統合する上で大きな課題となる可能性があります。

③テクノロジー人材の育成・確保

3つ目の課題は、テクノロジー人材の育成・確保です。デジタルツインはIoTテクノロジーの活用を前提としたソリューションであり、ユーザー側の体制・導入方法次第で十分な効果を発揮できない可能性があります。

　

そのため、デジタルツインの技術とその使い方を理解できるテクノロジー人材の確保が必須となりますが、そのような人材の育成・確保は難しい現状があります。

④導入・運用コストの大きさ

4つ目の課題は、導入・運用コストの大きさです。デジタルツインの構築にあたっては、リアルタイムでのデータのモニタリングを可能とするための、センサーなどのIoT機器や、データ分析・処理を担うAIシステムの構築・メンテナンスが必要であり、大きなコストが想定されます。

　

そのため、デジタルツインの導入に当たっては、導入・運用コストに対して十分なリターンを得られるかどうか十分に検討した上で導入する必要があります。

⑤セキュリティ・プライバシーリスクの発生

5つ目の課題は、セキュリティ・プライバシーリスクの発生です。デジタルツインは大量かつセンシティブな取り扱いが必要なデータを扱うため、不適切なセキュリティ管理は情報漏洩のリスクを高め、企業の評判や法的責任を問われる可能性があります。

　

例えば、医療において患者個人のデータを利用し、デジタルツインを再現し、治療方法の効果をシミュレーションする場合には、非常にセンシティブな個人情報を取り扱うことになるため、情報セキュリティにはより注意が必要です。　　　　　　　　　　　　　  

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