デジタルツインの作り方|4つのステップや必要な技術を解説

デジタルツイン 作り方

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、「デジタルツインの導入の進め方を知りたい」「デジタルツインを活用するのに必要な技術としてどのようなものがあるのか分からない」という方も多いのではないでしょうか?

 

そこで、今回はデジタルツインの導入ステップと必要な技術を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。

 

  • デジタルツインの導入ステップを知りたい
  • デジタルツインを開発するために必要な技術を知りたい

 

本記事を読めば、デジタルツインの導入ステップと必要な技術の全体像を効率良くキャッチアップできると思いますので、ぜひ最後までご一読ください。

目次

そもそもデジタルツインとは

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。

 

※参照:IBM-How does a digital twin work?

デジタルツインを導入するための4ステップ

デジタルツインを導入するための4ステップ

デジタルツインを導入するためのステップとして以下の4ステップが挙げられます。

 

  • ①データ収集
  • ②モデル作成
  • ③システム構築
  • ④シミュレーション・最適化

 

それぞれのステップについてわかりやすく紹介していきます。

①データ収集

1つ目のステップは、データ収集です。デジタルツインは収集データをもとにシミュレーションを行います。既存のデータの中から必要なデータを特定し、新たに必要なデータを収集する方法を検討し、その後、IoT機器などを通じてデータの収集を実施します。

 

精度の高い分析・シミュレーションを行うためには、様々なデータを収集し統合していくことが必要であり、いかにデータを集め整理するかが鍵となってきます。

②モデル作成

2つ目のステップは、モデル作成です。収集データをもとに、現実世界の環境をデジタル上で再現するための作業をする工程です。完全に現実世界を再現するためには、目に見える3Dモデルだけでなく、現実世界の気温や設備の状況など様々なデータを取り込み、複合的なモデルを作っていくことが必要になります。

③システム構築

3つ目のステップは、システム構築です。作成したモデルをデジタルツインのシステムとして運用できるようにする工程です。3Dモデルを扱う専門ツールはAutodesk やBlender、Unreal Engineなど様々ありますが、企業の現場担当者がこれらすべてに習熟することは難しいと想定されます。

 

そこで、NVIDIA Omniverseなどのデジタルツインプラットフォームを活用することで、3Dモデルをリアルタイムに共有・閲覧・編集することが可能となり、シームレスな運用とパフォーマンスの強化を実現できます。

 

※関連記事:【活用事例6選】エヌビディアが提供する産業用メタバースとは

④シミュレーション・最適化

4つ目のステップは、シミュレーション・最適化です。構築したシステムで製品設計や生産プロセスのシミュレーションを行い、実際の設計や業務プロセスの改善を図っていく工程です。

 

現実世界の状況やプロセスをモデル化し、様々なシナリオでシミュレーションを行うことで、業務課題に対する最適な解決策を導き出すことができます。

デジタルツインに必要な8つの技術とは

デジタルツインに必要な8つの技術とは

デジタルツインに必要な技術として以下の8技術が挙げられます。

 

  • 1. データ収集
    • ①IoT:モノのデータを収集
  • 2. モデル作成
    • ②3Dモデリング:3次元のオブジェクトを作成
    • ③ボリュメトリックビデオ:現実世界の空間・人を3次元データ化
  • 3. インフラ・システム構築
    • ④VR/ARデバイス:仮想空間を可視化
    • ⑤5G:高速・大容量・低遅延な通信技術
    • ⑥クラウドコンピューティング:クラウド上でのデータ処理
    • ⑦エッジコンピューティング:エンドユーザーに近いサーバーでデータ処理
  • 4. シミュレーション・最適化
    • ⑧AI:収集したデータをもとに分析・予測

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

1. データ収集

①IoT:モノのデータを収集

IoT(Internet of Things)とは、カメラやセンサーなどあらゆるモノをインターネットに接続してデータの送受信を行う技術を指します。

 

企業はデジタルツインを用いて、建物や設備はもちろん、製品や製造ラインのシミュレーションを行い、最適化を進めていますが、それらで用いるデータを各種IoTデバイスによって、リッチにし、シミュレーションの価値を高めることができます。

2. モデル作成

②3Dモデリング:3次元のオブジェクトを作成

3Dモデリング:3次元のオブジェクトを作成
(画像:大林組)

3Dモデリングとは、3Dモデルと呼ばれる、3次元のオブジェクトをソフトウェアを使用して作成することを指します。

 

3Dモデル技術を活用し、工場や建設現場等をデジタル上で再現することで、業務効率化のためのシミュレーションが可能となります。例えば、自動車工場全体のデジタルツインを用いて、各生産工程のどこをどのように改善すればよいかを迅速に把握することができます。

③ボリュメトリックビデオ:現実世界の空間・人を3次元データ化

ボリュメトリックビデオとは、現実世界の空間や人、その人の動きなど全体を撮影し、3次元データ化する技術のことです。ボリュメトリックビデオ技術の発展により、カメラなどのデバイスを通して、特定の空間内においてあらゆる視点から映像を見たり、操作したりすることが可能になりました。

3. インフラ・システム構築

④VR/ARデバイス:仮想空間を可視化

VR/ARデバイス:仮想空間を可視化
(画像:Meta)

そもそもVR(Virtual Reality:仮想現実)とは、最先端の3DモデリングやVRデバイス等の技術により、まるでその世界に入り込んでいるかのように感じられる、デジタル上の仮想空間を提供する技術を指します。

 

また、AR(Augumented Reality:拡張現実)は、現実世界にデジタルの情報を視覚的に重ね合わせ情報を追加することで、リアルの世界を拡張する技術を指します。

 

仮想空間を視覚的に表現できるAR・VR技術の発展によって、デジタルツインの様々な分析・予測結果をよりリアルに可視化することが可能になります。

 

VRデバイスとしてはMeta社のMeta Questシリーズ、ARデバイスとしてはMicrosoft社のHoloLensなどが有名です。

 

※関連記事:【図解】VR・AR・MRの違いとは?初心者にもわかりやすく解説!

⑤5G:高速・大容量・低遅延な通信技術

5G(5th Generation)とは、第5世代移動通信システムのことで、大きな特徴として「高速大容量」、「高信頼・低遅延」、「多数同時接続」の3つが挙げられます。

 

デジタルツインにおいて、リアルタイムで現実空間の情報を仮想空間に反映する必要がある場合には、高速かつ安定した通信を実現する5G技術が重要な役割を果たします。

⑥クラウドコンピューティング:クラウド上でのデータ処理

クラウドコンピューティング(Cloud Computing)とは、インターネットなどのネットワーク経由で、クラウドサービス提供事業者の提供するコンピューターの機能を利用する仕組みです。

 

クラウドコンピューティングは、デジタルツインサービスを展開する企業に大きなメリットを生み出します。企業は自社でサーバーなどのシステムを用意する必要がなくなり、アップデートや保守管理も不要になります。企業は低コストかつ迅速にデジタルツインサービスのリリース・アップデートを行うことが可能となります。

 

代表的なクラウドコンピューティングサービスの例としては、Amazonの「AWS」、Microsoftの「Azure」、Googleの「GCP」が挙げられます。

⑦エッジコンピューティング:エンドユーザーに近いサーバーでデータ処理

エッジコンピューティングとは、遠隔地に集中して設置されているサーバーにアクセスするのではなく、エンドユーザーの近くにサーバーを分散配置するネットワーク技術です。

 

デジタルツインには膨大な処理能力や計算能力が必要となります。遠隔地にサーバーを設置するクラウドでは遅延なく膨大なデータをやりとりすることは難しい可能性があるため、データを分散させてエンドユーザーに近いところで利用できるようにする必要があります。

 

エッジコンピューティングを活用できれば、デジタルツインの活用企業が大量のデータを高速に収集・分析することができるようになります。

4. シミュレーション・最適化

⑧AI:収集したデータをもとに分析・予測

AI(Artificial Intelligence)は、コンピュータがデータを分析し、将来予測や最適化の提案などを行う技術を指します。現在では、AI自体の処理能力の向上に加え、IoTの発展によるデータ量の増加でAIの学習機会が増え、高精度な分析・予測を実現しつつあります。

 

膨大なデータを分析し高速かつ高精度なシミュレーションを実現可能なAIは、デジタルツインに欠かせない技術といえます。

デジタルツインが注目される2つの理由

デジタルツインが注目される2つの理由

近年デジタルツインが注目される理由として大きく以下の2つが挙げられます。

 

  • ①コロナをきっかけとする各種サプライチェーンのDX需要の増大
  • ②関連テクノロジーの発展

 

それぞれの理由についてわかりやすく紹介していきます。

①コロナをきっかけとする各種サプライチェーンのDX需要の増大

コロナウイルス感染拡大の影響により、経済縮小による生産・受注の減少や感染防止策による生産効率低下などが起きたため、各種サプライチェーンにおいて自動化・省人化、非接触化などDXを進めようとする動きが加速しました。

 

この理由から、製造メーカーや建設会社を筆頭に、デジタルツインの幅広い業界での活用が進んでいます。

②関連テクノロジーの発展

関連テクノロジーの発展により効率的かつ正確なシミュレーションが可能となったことで、デジタルツインによって得られるリターンが大きくなりました。関連テクノロジーの発展の例として、大きく以下の4つが挙げられます

 

  • 1. AR・VR:仮想空間を可視化
  • 2. AI:収集したデータを分析
  • 3. 5G:リアルタイムでのデータ反映
  • 4. IoT:モノのデータを収集

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

1.AR・VR:仮想空間を可視化

1つ目は、AR・VRです。

AR(Augumented Reality:拡張現実)は、現実世界にデジタルの情報を視覚的に重ね合わせ情報を追加することで、リアルの世界を拡張する技術を指します。

 

VR(Virtual Reality:仮想現実)は、最先端の3DモデリングやVRデバイス等の技術により、まるでその世界に入り込んでいるかのように感じられる、デジタル上の仮想空間を提供する技術を指します。

 

仮想空間を視覚的に表現できるAR・VR技術の発展によって、デジタルツインの様々な分析・予測結果をよりリアルに可視化することが可能になります。分析・予測結果を仮想空間で見るために活用されるのがVRで、現実空間に映し出すのがARの役割です。

 

※関連記事:【図解】VR・AR・MRの違いとは?初心者にもわかりやすく解説!

2. AI:収集したデータを分析

2つ目は、AI(Artificial Intelligence)です。AIは、コンピュータがデータを分析し、将来予測や最適化の提案を行う技術を指します。現在では、AI自体の処理能力の向上に加え、IoTの発展によるデータ量の増加でAIの学習機会が増え、高精度な分析・予測を実現しつつあります。

 

膨大なデータを分析し高速かつ高精度なシミュレーションを実現可能なAIは、デジタルツインに欠かせない技術といえます。

3. 5G:リアルタイムでのデータ反映

3つ目は、5G(5th Generation)です。5Gとは、第5世代通信システムを指し、それまでの通信システムに比べ、大容量のデータを超高速かつ低遅延で送ることが可能になります。

 

デジタルツインにおいて、リアルタイムで現実空間の情報を仮想空間に反映する必要がある場合には、高速かつ安定した通信を実現する5G技術が重要な役割を果たします。

4. IoT:モノのデータを収集

4つ目は、IoT(Internet of Things)です。IoTとは、工場設備などに据え付けられたカメラやセンサーなど、あらゆるモノがインターネットに接続してデータの送受信を行う技術のことを指します。 

 

IoTの性能向上や普及により、収集できるデータの種類や量が増加した結果、より高度なデジタルツインを実現することができます。

業界別デジタルツインの活用事例12選

業界別デジタルツインの活用事例12選

業界別のデジタルツインの活用事例として以下の12事例が挙げられます。 

 

  • 製造業界:BMW、テスラ、ダイキン
  • 建設業界:鹿島建設、大林組
  • 小売業界:Amazon、PepsiCo
  • 医療業界:富士通、コニカミノルタ
  • 都市開発:シンガポール、国土交通省、トヨタ

 

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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製造業界:BMW、テスラ、ダイキン

➀BMW:バリューチェーンの各プロセスのデジタルツインを構築

BMW:バリューチェーンの各プロセスのデジタルツインを構築
(画像:BMW)

BMWはバリューチェーンの各プロセスのデジタルツインを構築し、効率化のためのシミュレーションを行っています。BMWの製造する多くの車両が顧客の要望を受けたカスタマイズ車両であることから、顧客の要望をいかに生産ラインに的確に反映するかが生産性に直結します。

 

そこで、BMWのエンジニアはNVIDIA Omniverseを活用した工場全体のデジタル・ツインを使って、各モデルの生産工程のどこをどのように改善すればよいかを迅速に把握することができます。

②テスラ:車両を遠隔で自動アップデート

テスラ:車両を遠隔で自動アップデート
(画像:テスラ)

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基に車両にとって最適な走行方法を分析し、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。

③ダイキン:製造ラインのロス削減へ

ダイキン_製造ラインのロス削減へ
(画像:ダイキン)

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、デジタルツインを活用することで、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。

 

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建設業界:鹿島建設、大林組

④鹿島建設:国内初、建築の全フェーズでデジタルツインを実現

鹿島建設:国内初、建築の全フェーズでデジタルツインを実現
(画像:鹿島建設)

2020年に鹿島建設はオービック御堂筋ビルの新築工事において、プロジェクトの全フェーズにおいてBIMによるデジタルツインを活用することで、プロジェクトの各フェーズにおける建物データの連携・共有を可能にしました。

  

企画・設計フェーズでは周辺環境へのビル風のシミュレーション、建物内のシミュレーションに、施工フェーズでは工事プロセスのデジタル化と進捗管理、MRの活用による、実際の施工状況の確認に、維持管理フェーズでは、ファシリティマネジメントのデータへの連携、日常の点検から得られた情報を収集し、その後の建築の企画・開発への活用になど、多岐にわたるユースケースでデジタルツインを活用しました。

 

デジタルツインを活用することで、建物自体の高品質化はもちろん、企画・設計から竣工後の管理・運営までの一連の建物にまつわる情報をデジタル化し、お客様に提供することが建物の更なる価値向上に繋がると考えているとのことです。

⑤大林組:4D施工管理システムを開発

大林組_4D施工管理システムを開発
(画像:大林組)

大林組は建築物の3Dモデルに建設現場周辺の地形やクレームの位置などの施工現場の状況を、デジタル上のモデルにリアルタイムに反映する「4D施工管理システム」を開発しました。

  

このシステムは、北海道で2023年3月の開業を控える「エスコンフィールドHOKKAIDO」の建設現場で実証が進められています。この実証では、クレーンに設置したセンサーからの位置や方角のデータを基に、クレーンの動作に関するデータをリアルタイムに収集し、デジタルツインに反映することで、施工の品質向上はもちろん、各業者の作業の出来高の算出にも活用されています。また、現場に設置された入退場システムから取得した作業員の入退場データを基に、各作業を担当する作業員の工数を測定し、作業の効率化に繋げる試みも行われています。

 

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小売業界:Amazon、PepsiCo

⑥Amazon:グローバル規模での倉庫の配送オペレーションを最適化

Narrowing the Sim2Real Gap with NVIDIA Isaac Sim
(動画:NVIDIA)

Amazonはグローバルで50万台以上の倉庫内の配送ロボットのオペレーションの最適化にNVIDIA Omniverseを活用しています。

 

AIを活用したデジタルツインを構築し、倉庫の設計と流れを最適化しています。

⑦PepsiCo:流通センターの効率化とコスト削減

PepsiCo Simulates and Optimizes Distribution Centers with NVIDIA Omniverse and Metropolis
(動画:NVIDIA)

PepsiCoは、流通センターの効率化とエネルギー消費量の削減にNVIDIA Omniverseを活用しています。

 

AIを活用したデジタルツインを構築し、機械と作業員の作業を最適化することで、ダウンタイムとエネルギー消費量を減らすことに成功しています。

 

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医療業界:富士通、コニカミノルタ

⑧富士通:病院・患者の状態を仮想空間上に再現

富士通:病院・患者の状態を仮想空間上に再現
(画像:富士通)

2022年に富士通は、医療分野での共同研究に向け東北大学と包括提携を発表しました。病院や患者の状態を仮想空間上に再現するデジタルツイン開発を目指しています。

 

富士通はトップシェアを持つ電子カルテのノウハウを活かし、診療情報や病院職員の勤務状況、医療機器の稼働情報などを統合し、病床の稼働状況の把握や将来の状況のシミュレーションを行うことで運営の最適化を図ります。

 

また、ウェアラブルデバイスを通して取得した患者の状態もデジタル上で再現し、投薬や手術に活用する予定です。

⑨コニカミノルタ:内視鏡手術のシミュレーションにデジタルツインを活用

コニカミノルタ:内視鏡手術のシミュレーションにデジタルツインを活用
(画像:コニカミノルタ)

コニカミノルタは、2018年から内視鏡を用いた脊椎手術を仮想空間でシミュレーション可能なデジタルツインのアプリケーション「Plissimo XV」を提供しています。このアプリケーションに医療機関で撮影した画像を読み込ませることで、仮想空間でのシミュレーションが可能になります。

 

脊髄そのものの再現に加えて、手術で使う内視鏡視点の画像やドリルなどの器具も仮想空間に描画し、手術のシミュレーションが可能になります。

 

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都市開発:シンガポール、国交省、トヨタ

⑩シンガポール:世界初 国全体をデジタルツイン化

シンガポール:世界初 国全体をデジタルツイン化
(画像:ダッソー・システムズ) 

シンガポール政府は、自然や建物、道路や人・車などのあらゆるデータを集約し、国全体のデジタルツイン化に世界で初めて成功しました。この空間は「バーチャルシンガポール」と呼ばれ、都市計画へのデジタルツインの活用事例として世界中から注目を集めています。

 

バーチャルシンガポールに活用されるデータは、政府機関やインターネット、IoTからのリアルタイムデータなど幅広いソースから集められています。

 

この取り組みの成果は、最適な都市計画の策定や自然災害のリスク評価・対策、国民への最適な交通ルートの提案など多岐にわたり、国全体のDX化の基盤となっています。

⑪国交省_都市づくりのDXを推進

国交省_都市づくりのDXを推進
(画像:国土交通省) 

2020年度より国土交通省は、「ProjectPLATEAU」で都市づくりのDXを推進しています。日本全国の都市で3D都市モデルを構築し、オープンデータとして公開することで、誰もが自由に都市データにアクセスし、防災やまちづくり、AR/VRなどさまざまな用途に活用できるようになります。

 

都市の3Dモデルは、都市計画・開発の様々な場面で利用することができます。例えば、交通の流れやバス停の混み具合、駐車場の空き状況、建物や公共施設に必要なスペースの把握、交通システムから排出されるCO2の量、自然災害の評価など、都市空間が持つさまざまなデータ・機能・特徴を把握することができるのです。

 

2021年には全国都市の3D都市モデルの整備が完了し、そのモデルを様々な地方公共団体や民間企業が活用し、数多くの未来のまちづくりにむけた実証実験が行われています。

⑫トヨタ:次世代の街・サービスづくりにデジタルツインを活用

トヨタ:次世代の街・サービスづくりにデジタルツインを活用
(画像:トヨタ自動車) 

トヨタ自動車は、自動運転などの様々な技術・サービスの実証実験を行うスマートシティである「Woven City」を静岡県裾野市の自社工場跡地に建設しています。

 

トヨタはこのスマートシティにおける都市やサービスの設計・運営のシミュレーションにデジタルツインを活用しています。街の様々な箇所に設置されたセンサーや自動車、住民の利用するデバイスなどから収集された膨大なデータを1つのデータプラットフォームに統合することで、モビリティや医療、教育など様々なサービスの構築・改善に繋げる計画とのことです。

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。

 

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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。

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。

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。

 

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企業のデジタルツイン活用における5つの課題・注意点

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。

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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このナレッジの著者

メタバース総研 代表取締役社長

今泉 響介

慶應義塾大学経済学部卒業。学生起業した事業を売却した後、日本企業の海外マーケティングを支援する株式会社Rec Loc を設立して代表取締役社長に就任。メタバースのビジネス活用を支援するメタバース総研を設立して代表取締役社長に就任。

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