IoTやAIなどのデジタルテクノロジーの発達は、機電エンジニアリングのあり方を大きく変革するポテンシャルを秘めています。その中心的な役割を果たすと注目されているのが、仮想空間に現実世界と同等の環境を再現し、高度なシミュレーションを実行する技術である「デジタルツイン」です。

デジタルツインを活用したシミュレーションには、開発コストやテストリスクの低減、サービスの品質向上など多くのイノベーションが期待される一方で、導入にあたっては大きなハードルとなりえる課題も散見されています。

本記事では、デジタルツインが現在注目を集めている背景や、導入のメリット、具体的な活用事例などを紹介します。

デジタルツインとは

デジタルツインとは、わかりやすく説明すると、IoT機器を活用して現実空間（フィジカル空間）の環境を仮想空間（デジタル空間）に再現する技術です。現実空間と対になる双子（＝ツイン）世界を、仮想（＝デジタル）空間に構築することから、デジタルツインと呼ばれています。

デジタルツインは、現実世界では実施が困難、あるいは多額なコストが発生するシミュレーションを、仮想空間にて代替実行する仕組みとして、主に機電エンジニアリング業界などで取り入れられており、具体的には次のようなプロセスで活用されています。

1. IoT機器を通じて現実空間に存在するデータを収集する
2. AIなどによるデータ分析・処理を実行する
3. データ処理を経て、仮想空間に現実空間の環境をコピーする
4. 仮想空間上でのシミュレーションを実行する

総務省では、「データ流通・活用の新たな潮流」の一環として捉え、デジタルツインを「インターネットに接続した機器などを活用して現実空間の情報を取得し、サイバー空間内に現実空間の環境を再現すること」と定義しています。

引用元：デジタルツインって何？｜総務省

 

メタバースとの違い

メタバースとは、アバターやVRを介してコミュニケーションや経済活動を行うための仮想空間です。

デジタルツインとの大きな違いは、生成する仮想空間が現実空間を「再現」したものであるかは、メタバースには問われないことです。また、デジタルツインではアバターは必ずしも活用されません。

そもそもの前提として、両者が志向する目的自体も異なります。

• メタバースの目的：コミュニケーションツールやゲームのプラットフォームとして機能する「人間社会」の形成
• デジタルツインの目的：現実世界では実施が困難な高度なシミュレーションやモニタリングの実行

このように、ある種のエンターテインメント性が重視されているメタバースに対して、デジタルツインはあくまでも企業活動の一環としてのソリューションの側面が色濃いです。

 

シミュレーションとの違い

シミュレーションとは、想定される諸条件を反映し、実態に近しい場面や状況を再現したモデルにて検証を実施することです。「模擬実験」「想定実験」などとも呼ばれます。

つまりデジタルツインは、「最新のシミュレーション形態のひとつ」としての位置づけです。

デジタルツインのシミュレーション環境は、現実空間を高度に再現した仮想空間です。現実世界と密接に連動しているものの、「実物」自体に手を加えるものではありません。このことから、製品開発期間の短縮、あるいは開発コストの低減などに貢献します。

また、IoT機器を通じて現実空間のデータを収集するデジタルツインのアプローチには、「リアルタイム性の高さ」の面での優位性があります。将来的な不調や変化などの予測も高精度化する点が特徴です。

 

デジタルツインが注目されている背景

デジタルツインの注目度が高まっている背景には、IoTやAIなどのテクノロジーの急速な発展がベースにあります。デジタルツインのキーテクノロジーの高精度化によって、バーチャル環境の再現性が実用化に十分なレベルまで高まった結果ともいえるでしょう。

なお、デジタルツインの源流は、1960年代に米国国家航空宇宙局（NASA）によって開発された「ペアリング・テクノロジー」といわれています。

NASAはアポロ13号の打ち上げに際し、地球側に月側と同様の機材設備を複製し用意しました。月面にてトラブルが発生した局面では地球側でシミュレーションを実行し、迅速に対応するためです。結果、アポロ13号が、打ち上げから2日後に酸素タンク爆発を起こした際には、ペアリング・テクノロジーにより危機を乗り切り、無事に地球に帰還しています。

当時と比較して、再現する仮想空間の解像度が技術発展により大きく向上した結果、事象の詳細把握はもちろんのこと、データ分析にリアルタイム性が付加されたことも、デジタルツインが注目される大きな要因です。

イノベーションを推進する高精度なシミュレーション環境を構築するソリューションとして、自動車産業など製造業や宇宙産業、エネルギー産業など、幅広い分野にてデジタルツイン活用への期待値が高まっています。

 

デジタルツインがもたらすメリット

デジタルツインは、エンジニアリング環境にさまざまなイノベーションを生み出します。

• 製品の品質向上
• 開発やテストのリスク低減
• 開発・製造のコスト削減

包括的にいうならば、デジタルツインはあらゆる開発フェーズや事業レイヤーにおける生産性向上に貢献します。

たとえば品質の向上を図るにしても、現実世界では試作機の制作やシミュレーションできる回数が限られます。特に航空機や自動車産業などでは多額のコストが発生しますが、仮装空間でのシミュレーションであれば、それら多くの制約は取り払われます。

また、シミュレーションの繰り返しなども容易になるため、製造コストはもちろん、開発期間の短縮も見込めます。

 

製品の品質向上

現実世界における試作シミュレーションでは、コストやリソースの問題が重くのしかかります。

一方、仮想空間であるデジタルツインでは、試行回数における制限などはありません。トライアンドエラーを繰り返し、細かな欠陥に至るまでを検証できることから、製品の品質向上が望めます。

 

開発やテストのリスク低減

デジタルツインの仮想空間では、試作から製造までの一貫したシミュレーションを実施できます。必要とされるコストや人員の試算もリアルタイム性を持ってなされるため、開発やテスト工程におけるリスクも低減します。

現実世界とは異なり、柔軟なトライアンドエラーにも対応するため、開発期間の短縮も可能です。製造リードタイムが短縮化する現在の市場において大きなメリットになるでしょう。

 

開発・製造のコスト削減

デジタルツインの仮想空間における試作では、実際の資材などは必要とされません。この特性から、開発・製造に関するコスト削減が見込めます。

さらに、仮想空間での試作によって得られたデータは、現実世界での試作フェーズにフィードバックできます。結果、現実空間での試作機の制作数も削減され、コストを圧縮できるようになります。

 

デジタルツインにおける課題

一方で、デジタルツインの導入にあたっては少なくない課題も指摘されています。

• データの量と質
• データの連携・標準化
• 高額なコスト
• 人材の育成・確保

なかでも大きな課題となるのが導入コストです。デジタルツインは、IoTやAIをはじめとするテクノロジーや、それらに関連するシステムの連携によって実現するものです。導入には高額なコストが発生することから、デジタルツインを活用できる企業は限られてきます。

また、テクノロジーやシステムの利活用に対応するスキルを有する人材の確保が必須であることも悩ましい問題です。

 

データの量と質

デジタルツインによるシミュレーションの実効性は、データの「量」と「質」があってこそ担保されるものです。データの正確性などに不備があれば、導き出されるシミュレーション結果はそれに準じたものにしかなりません。高品質なデータの確保にあたっては、センサーの設置やノイズ除去など、データの前処理も求められます。

また、現実世界は周辺環境による影響に常にさらされるため、時系列的な変化が必ず発生します。データの質を担保するためには、「人」「機械」などの対象物だけでなく、周辺環境のモニタリングも欠かせません。これは、モニタリングに求められる技術的なハードルが高くなることを意味します。

 

データの連携・標準化

デジタルツインの活用では、収集したデータの連携が必須となりますが、それぞれのデータの形式や規格がそろっていない場合は、膨大な量のデータの標準化作業を実施しなくてはいけません。

しかし、既存のシステムと新たに導入するシステムの互換性が低い、あるいはデータの交換が難しいといった事態に陥るケースもあります。このデータの連携・標準化フェーズが、デジタルツイン導入の障壁となることも考えられます。

 

高額なコスト

デジタルツインの導入にあたっては、センサーなどのIoT機器やデータの分析・処理を担うAIシステムの構築、通信インフラの整備などが必要になります。開発や製造に関連するコスト削減が見込めるとはいえ、高額なイニシャルコストがハードルとなり、デジタルツインを活用できる企業は限られてくるかもしれません。

また、導入コストに対して十分なリターンを得られないことがないよう、入念な費用対効果の試算も不可欠です。

 

人材の育成・確保

デジタルツインは、IoTやAIなどの高度テクノロジーを組み合わせた技術です。しかしながら、こうした最新技術に精通した専門人材は不足しているのが現状です。

システム活用の成否は、導入側の体制によって左右されます。人材の育成、あるいは獲得が急務となるでしょう。

 

デジタルツインの活用事例

複数の課題に対応し、すでにデジタルツインの活用に成功している企業もあります。デジタルツインは、どのような環境や領域でその実効性を発揮できるのか、活用事例から紐解いていきます。

 

トヨタ自動車：モビリティ・カンパニーとして社会課題解決を牽引

あらゆるモノやサービスが情報で連携する本格的なIoT社会の到来を見据え、トヨタ自動車では都市単位でのテクノロジー活用やサービスの実証実験に取り組んでいます。それが、2021年2月より着工している「Woven City（ウーブン・シティ）」です。

このWoven Cityにおける技術開発や、先端技術の実用化までのスピードを早めるために、デジタルツインの技術が活用されています。「自動車」という枠を超えてモビリティ・カンパニーへとモデルチェンジを狙う同社だからこそできる試みであり、社会問題の解決に取り組んでいます。

 

旭化成：遠隔地や人物をモデリングし運用を最適化

製造する製品に応じて異なるプラントを展開している旭化成では、専門性を有する熟練者を各プラントへ配置しています。おおむね2～3人の熟練者を各プラントに配置する運用となっていたものの、出張や離職等の理由から設備異常に対応できない局面も表出し、クリアすべき課題と認識されるようになりました。

そこで目を付けたのが、デジタルツインによる遠隔支援です。熟練者の不在時でも遠隔で対応できるよう、バーチャル空間の概念を取り入れた遠隔監視を実施。運転の最適化と保守保全の高度化も実現しています。

また、オペレーター作業においてもデジタルツインが活用されています。人の動きをモデリングして作業姿勢を解析し、環境や精神的負荷も考慮した独自の指標を設け、作業負荷の低減を図っています。

 

ダイキン工業：仮想空間を用いた製造ダウンタイムの事前予測

ダイキン工業では、新たに建造した工場にデジタルツインの技術を取り入れ、製造工程を仮想空間に再現しています。これは、同社の工場における主な停滞理由が、「製造設備の異常」と「作業の遅れ」であることに起因しています。デジタルツインで再現した仮想空間で製造ダウンタイムを事前に予測し、早急に対応できる体制を整えたのです。

デジタル技術を活用したプロセス改革による「止まらない工場」の実現を目指しデジタルツインを導入した結果、従来の3割強のロス軽減を果たしました。

 

国土交通省：デジタルツインによるスマートシティ体験

国土交通省が主導するPLATEAU（プラトー）は、日本全国の3D都市モデルの整備・オープンデータ化プロジェクトです。まちづくりにおけるDXを推進し、都市計画や防災サービスの創出を目指しています。

ここで取り入れた施策が、3D都市の仮想空間への生成です。デジタルツインによって都市モデルを体験できる仕様で、これからの時代の都市に必要なサービスを可視化します。

社会課題に対して都市のポテンシャルを最大限に引き出す解決方法を選択するため、情報の分野横断的な統合・可視化を図り、持続可能なまちづくりを目指しています。