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デジタルツインとは、シミュレーション、統合、テスト、監視、保守などの目的で、意図された、または実際の現実世界の物理的な製品、システム、またはプロセス（物理ツイン）の計算モデルであり、そのデジタル対応物として機能します。[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]
厳密に定義すると、デジタルツインは、物理的な対応物からの実際のデータを継続的に使用して実際のシステムと動的に同期するという点で、通常のシミュレーションとは区別されます。[ 4 ] [ 5 ]物理的な対応物からのデータなしで動作するモデルもデジタルツインと表現されることがあります。しかし、これは概念の解釈が広範すぎ、マーケティングに大きく偏っていると考えられています。[ 6 ]
デジタルツインとは、「物理システムの挙動を仮想システムで模倣し、ライフサイクル全体にわたってリアルタイムデータを取得して自己更新する適応型モデルの集合」です。デジタルツインは物理システムを複製して、障害や変更の機会を予測し、システムの運用プロファイルを監視および評価して、予期せぬイベントを最適化および/または軽減するためのリアルタイムアクションを規定します。[ 7 ]この概念は以前から存在していましたが（コンピュータシミュレーション全般の自然な側面として）、デジタルツインの最初の実用的な定義は、2010年に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NASAから生まれました。[ 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を通じて出現しました。
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段階を超え、デジタルツインの概念を製造プロセス全体に拡張する方向へと移行し始めました。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、機械の衝突回避、工具設計、トラブルシューティング、予防保全といった分野にまで広げることが可能になりました。したがって、デジタルツインは、拡張現実と空間コンピューティングを製品自体だけでなく、その生産に関わ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。
デジタルツインの最初のものは、そのように呼ばれてはいなかったものの、1960年代にNASAでアポロ計画をモデル化する手段として誕生しました。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ったより広範なアイデアは、1991年のデビッド・ゲルンターの著書『ミラーワールド』で予見されていました。[ 10 ] [ 11 ]
1990年代後半、デジタルシティの出現により、都市規模でのこの概念の初期の実践的な実証が行われた。「ヘルシンキ・アリーナ2000」（1996年開始）などのプロジェクトでは、実際の都市のインタラクティブな3D仮想モデルが構築された。[ 12 ]その後まもなく、デジタルシティ京都（1998年開始）は、物理的な都市環境と仮想空間を明確に接続することでパラダイムを発展させた。交通機関の駅のライブカメラフィードなどのリアルタイムの物理センサーデータを3D環境に統合し、現代のデジタルツインのデータ駆動型同期を予見した。[ 13 ]
デジタルツインの概念は、物理的なオブジェクトまたはプロセスとその物理環境、オブジェクトまたはプロセスのデジタル表現、そして物理表現と仮想表現間の通信チャネルという3つの明確な部分から構成されます。物理バージョンとデジタルバージョン間の接続には、物理オブジェクトと仮想オブジェクトおよび環境間の物理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議会（INCOSE）は、システムエンジニアリング知識体系（SEBoK）において、「デジタルツインは、デジタルエンジニアリングと関連しているが、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。 [ 14 ] 2018年に初めて策定された進化する米国国防総省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された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ライフサイクル全体にわたる活動/パフォーマンスを反映および予測する。」と定義している。[ 15 ]
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類されます。[ 16 ] DTPは、物理的な製品を実現する設計、分析、プロセスで構成されます。DTIは、製品が製造された後の各インスタンスのデジタルツインです。DTIは、物理的な対応物の寿命が尽きるまで、その物理的な対応物とリンクされます。DTAは、データと情報が物理的な製品、予測、学習について照会するために使用できるDTIのアグリゲートです。デジタルツインに含まれる特定の情報は、ユースケースによって決定されます。デジタルツインは論理的な構成要素であるため、実際のデータと情報は他のアプリケーションに含まれる可能性があります。
デジタルツインの種類によっては、その名称が本当に適切かどうかについて議論があります。例えば、LNS Researchは「デジタルツイン」を物理システムの実行可能な仮想モデルと定義しています。国立物理研究所の研究者たちはこの定義に異議を唱え、測定量と同等の結果を生成しない、あるいは測定値に応じて動的に更新されない「単純な」モデルも含まれると主張しています。彼らは、この定義が広すぎると、潜在的なユーザーが「デジタルツイン」を流行語と見なし、その概念に対して懐疑的になる危険性があると主張しています。[ 6 ]この用語は、特定の人物を模倣するように訓練された大規模な言語モデルにも適用されています。これらを「デジタルツイン」と表現することは、実際には満たせないレベルの包括的な忠実度を暗示しており、モデルが人間のアイデンティティを維持または複製していると信じるユーザーに心理的な害を与える可能性があります。[ 17 ]
2019年、シェレメーチエヴォ国際空港は、空港のすべての運用を予測および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。パイロットレベルで開始されたにもかかわらず、すでに10億ルーブル以上（1億2000万米ドル以上）の節約につながっています[ 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、設計上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、仮想試運転では、提案された生産ラインのデジタルツインを使用して、物理的な機器を設置する前に、ボトルネックを特定し、機械のレイアウトを最適化し、自動化ロジックを検証するために、その動作をシミュレートできます。[ 19 ]溶接のような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することでプロセス計画に使用でき、エンジニアが溶接手順仕様書（WPS）を仮想的に定義および認定できるため、コストのかかる物理的なテストの必要性が軽減されます。[ 21 ]
製造工程では、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使用して、オペレーションを監視および最適化します。物理的な資産からデジタルモデルへのデータの流れが一方向であるデジタルシャドウと、データの流れが双方向でツインが資産に制御コマンドを送信することもできる真のデジタルツインとを区別することがあります。[ 22 ] [ 23 ]このフェーズのアプリケーションには、プロセス監視と制御が含まれます。力、温度、振動、または消費電力を測定するセンサーが、プロセスをリアルタイムで監視するためにデジタルツインにデータを提供します。たとえば、摩擦攪拌溶接では、力センサーデータによって、高品質の溶接を確保するためにツールとワークピースの間で十分な接触が行われているかどうかが示されます。[ 21 ]機械加工では、音響放射信号を分析して、摩耗したツールと新しいツールを区別し、自動品質管理を行うことができます。[ 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す。デジタルツインと統合されたビジョンシステムにより、生産ラインで製品の欠陥を自動的に検査できます。これらのシステムは、溶接部の亀裂や気孔などの表面欠陥を検出するために画像を処理したり、仕様を満たしていること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 ]
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性能データを収集し続け、これはデジタルツインインスタンス（DTI）と呼ばれることが多い。[ 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な産業資産にとって特に価値がある。重要な用途の1つは予知保全であり、デジタルツインは運用データ（温度、振動など）を分析して、コンポーネントが故障する可能性が高い時期を予測する。たとえば、ギアボックスのツインは振動信号を分析して、歯の将来の破損を検出できる。[ 21 ]これにより、予防保全をスケジュールすることができ、計画外のダウンタイムを削減し、壊滅的な故障を防ぐことができる。もう1つの用途は性能最適化である。資産群全体（デジタルツインアグリゲート（DTA））からのデータを集約することで、製造業者はさまざまな実世界の条件下で製品がどのように動作するかを理解できる。この情報は、ユーザーへの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閉じたフィードバックループを作成する。[ 19 ]
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、建設業界を変革しています。橋梁や歴史的建造物などの構造物の健全性監視、人間工学的リスク評価、および予測保守をサポートします。アプリケーションは、建物のエネルギーと炭素パフォーマンスも最適化します。威海港などのケーススタディは、その実用的成功を際立たせています。デジタルツインは、堅牢なシステムアーキテクチャと、要件主導型のカスタマイズされた設計に依存しています。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の課題は残っています。[ 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する役割が強調されており、脱炭素化戦略に大きく貢献している。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、および視覚化レイヤーで構成され、これらのアプリケーション向けの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する。[ 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て、地理的デジタルツインは都市計画の実践において普及している。 [ 27 ]これらのデジタルツインは、都市環境（都市）とその内部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空間データを取得および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。[ 28 ]
民間の都市計画以外にも、地理的デジタルツインは防衛や戦術作戦において物理的な地形をマッピングするために利用されています。これらのフレームワークは、3次元地理情報システム（GIS）データとリアルタイムの地形フィードを統合して、動的なデジタル砂モデルを構築します。たとえば、VizExpertsの3D地理空間ツインエンジンなどのシステムは、軍人が任務シナリオをシミュレートしたり、インタラクティブなトレーニングを実施したり、戦略作戦のための物理的環境を分析したりできるように、防衛フレームワークに導入されています。[ 29 ]
拡張現実（AR）システムなどの視覚化技術は、都市の埋め込み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と計画のためのコラボレーションツールとして使用されています。たとえば、ARを使用して、建築環境の専門家が共同で閲覧できるように、テーブルの上に投影された拡張現実マップ、建物、データフィードを作成できます。[ 30 ]
建築環境においては、建築情報モデリング（BIM）プロセスの採用などを通じて、計画、設計、建設、運用および保守活動がますますデジタル化されており、建築資産のデジタルツインは、個々の資産レベルと国家レベルで論理的な拡張と見なされています。たとえば、英国では、2018年11月に、デジタル建築英国センターが「ジェミニ原則」[ 31 ]を発表し、「国家デジタルツイン」の開発を導く原則の概要を示しました。[ 32 ]
実際に機能する「デジタルツイン」の初期の例の1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・エクスプレス施設の建設中に実現されました。コンサルタントのモット・マクドナルドとBIMのパイオニアであるジョナサン・イングラムは、仮締切工とボーリング孔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、モデル内の動きを表示しました。地盤の動きを安定させるためにグラウトを地中に注入する効果を監視するために、デジタルグラウトオブジェクトが作成されました。[ 33 ]
デジタルツインは、地震やその他の極端な事象の後、建物やインフラの目視による手動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。[ 34 ] [ 35 ]
ヘルスケアは、デジタルツイン技術によって変革されている業界として認識されています。[ 36 ] [ 37 ]この概念は、もともとヘルスケア製品や機器の予知保全のために提案され、最初に使用されました。[ 37 ]
デジタルツインによって、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います。これは、医療にデータ駆動型のアプローチを採用することによって実現されます。患者ごとにパーソナライズされたモデルは、追跡された健康状態やライフスタイルパラメータに基づいて継続的に調整され、最終的には、過去の記録だけでなく個人の健康状態を詳細に記述した仮想患者につながる可能性があります。さらに、デジタルツインは、個人の記録を人口と比較することで、詳細なパターンをより簡単に見つけることを可能にします。 [ 36 ]医療業界におけるデジタルツインの最大の利点は、医療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の解像度を向上させるだけでなく、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と見なされていました。現在では、「健康な」患者を人口の残りの部分と比較することで、真に健康を定義できます。[ 36 ]しかし、医療におけるデジタルツインの出現は、富裕層と貧困層の格差を広げ、すべての人が利用できる技術ではない可能性があるため、不平等につながる可能性もある。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がある。[ 36 ]
2025年現在、医療におけるデジタルツインの応用は、リアルタイムのAI駆動型患者モニタリングシステム、個別化された外科手術シミュレーション、マルチモーダルデータ（例：画像＋ウェアラブル）を使用した予測診断などを含むまでに拡大している。[ 38 ] [ 39 ]
自動車業界におけるデジタルツインは、既存のデータを使用してプロセスを効率化し、限界費用を削減することで実装されています。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、既存の物理的な物質性を拡張しています。[ 40 ]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企業の分析ツールと組み合わせて使用し、特定の自動車がどのように運転されているかを分析することが挙げられます。そうすることで、以前は短期間では不可能だった、道路上の自動車事故を減らすことができる新しい機能を車に組み込むことを提案できます。[ 41 ]デジタルツインは、個々の車両だけでなく、人間（例：ドライバー、乗客、歩行者）、車両（例：コネクテッドカー、コネクテッド自動運転車）、交通（例：交通ネットワーク、交通インフラ）がエッジ/クラウドサーバーに展開されたデジタルツインからガイダンスを受けてリアルタイムの意思決定を実行できるモビリティシステム全体にも構築できます。[ 42 ]
デジタルツインは、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を監視および最適化するために、再生可能エネルギー業界で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、低リスク環境で運用効率を向上させるのに役立ちます。[ 43 ]
最近のレビューでは、デジタルツインがマイクログリッドの高度な管理戦略（例えば、翌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）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。[ 44 ]さらに体系的な分析では、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、最適化された負荷バランスと予防保全により、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。[ 45 ]
実世界での応用は拡大している。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、通常の運用で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た。[ 46 ]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使用を改善し、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ツインプラットフォームを試験運用しており、より自動化され、回復力のあるエネルギーシステムへの傾向を示している。
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資産の正確な記録が存在することを保証し、計画担当者と連携して文化遺産分野のニーズを予測するために使用されています。[ 47 ]ツインは、観光や都市遺産トレイルの推進力にもなり、重要なまたは象徴的なモニュメントへの導入として機能し、それによって文化遺産を利用して人々を都市中心部に引き付けることができます。
この技術により、製造業者は、イェール大学の先駆的なコンピュータ科学者であるデビッド・ゲルンターが20年以上前に「ミラーワールド」と想像したものを創造することができる。