デジタルツインとは？製造業で導入するメリットやシミュレーションとの違いなどを解説

デジタルツインとは、現実世界を仮想空間で双子のように再現する技術です。製造現場に導入し、適切に運用できれば、生産性の向上やコスト削減など多くのメリットがもたらされます。

この記事では、デジタルツインの仕組み、メタバースやシミュレーションとの違い、導入するメリットなどを解説します。東京貿易テクノシステムが扱う計測DXソリューション「REGALIS Fusion」もご紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

デジタルツインとは？

デジタルツインとは、現実世界で得られたデータをデジタル上に再現する技術です。仮想空間に再現したモデルは、シミュレーションやAIによる分析などに活用されます。

例えば、試作した装置にセンサーを取り付け、コンピューター上に現実の試作品の仮想モデルを作成したとしましょう。現実世界で取得したデータや既存の製品情報などをもとに分析・シミュレーションをおこなうことで、装置がうまく動作しない原因を突き止めたり、不調が起きる前にその兆候を把握したりできます。

デジタルツインの活用は、主に製造業界で広がりを見せています。

メタバースとの違い

メタバースとは、インターネット上で作られた仮想空間のことです。バーチャルオフィスやバーチャルショップ、ゲームなど、さまざまな用途で活用されています。

デジタルツインとメタバースの主な違いは以下のとおりです。

デジタルツインでは現実世界を忠実に再現し、シミュレーションに活用することが主な目的です。そのため、デジタルツインでは仮想空間での交流はおこなわれず、一般的にアバターを使用しません。

一方、メタバースはコミュニケーションを前提とした仮想空間であり、アバターを介してユーザー同士が交流できる点が特徴です。

参照：総務省「令和6年版 情報通信白書｜仮想空間（メタバース・デジタルツイン）」

シミュレーションとの違い

一般的に、シミュレーションとは、対象から必要な要素を抽出し、模倣・再現して検証をおこなうことを指します。

デジタルツインとシミュレーションの主な違いは以下のとおりです。

デジタルツインは、現実世界をコンピューター上に再現し、状況の変化に応じてデータが更新されます。そのため、最新の状態に基づいた精度の高い検証が可能です。

一方、シミュレーションはコンピューター上での予測に加え、実物のサンプルを用いて検証するケースもあります。仮説を立てて実験・検証を進めるため時間がかかり、リアルタイム性を担保するのは困難です。シミュレーションは現実世界を忠実に再現しているわけではないので、デジタルツインと比べて検証精度が低くなる傾向があります。

デジタルツインの仕組み

デジタルツインは、さまざまな技術の組み合わせで成り立っています。ここでは、各技術がどのような役割を担っているのかを踏まえ、デジタルツインの仕組みを解説します。

データ収集

デジタルツインでは現実世界の状態を仮想空間に反映するため、大量のデータを送る必要があります。データ収集で活躍するのがIoT（Internet of Things）です。

IoTとは、インターネットに接続されていなかった家電や産業機器などをサーバーやクラウドにネットワーク接続し、相互に情報交換できるようにする技術です。日本語では「モノのインターネット」と表現されます。

デジタルツインでは、対象製品に取り付けられたセンサーやカメラなどを通じて現実世界の情報を収集し、リアルタイムで仮想空間へ送信します。

仮想空間での再現

デジタルツインでは、収集したデータをもとに、仮想空間で現実世界を再現する必要があります。その際に活用される主な技術は以下の3つです。

• AR（拡張現実）：仮想空間の情報を現実世界に重ねて映し出す技術
• VR（仮想現実）：仮想空間を現実のように疑似体験できる技術
• MR（複合現実）：仮想オブジェクトを現実世界に映し出す技術

上記の技術により、製造ラインや機器などが3Dで視覚化され、現実に近い形で直感的に理解できるようになります。

デジタルツインでは、コンピューター上で工学的なシミュレーションをおこなうCAE（Computer Aided Engineering）も活用されています。CAEは製造業界で早くから使用されていましたが、近年のIoTや情報技術の進歩により、仮想空間で対象物を高精度に再現できるようになりました。

シミュレーションと分析

現実世界から集めた膨大な情報をもとに仮想空間でシミュレーションや分析をおこなうには、高い情報処理能力が必要です。そのため、デジタルツインのシミュレーションと分析では、AI（Artificial Intelligence）が活用されることがあります。

AIを利用すると処理速度が向上し、データをリアルタイムで反映できるため、短時間でシミュレーションを実施することが可能です。さらに、AIがデータの傾向から分析・予測する「機械学習」によって、従来のシミュレーションだけでなく、将来の予測もおこなえます。

現実世界へのフィードバック

デジタルツインには、シミュレーションや分析で得た結果を現実世界へフィードバックする目的があります。例えば製造現場では、フィードバックにより、製造工程や計画の最適化、製品・設備の故障予知などが可能になり、生産性の向上が期待できるでしょう。

また、デジタルツインはDX（デジタルトランスフォーメーション）推進にも貢献します。DXとは、企業が市場の変化に対応するため、ITを活用して内部システムを変革し、新しい価値を創出することで競争力を高める取り組みです。

DX推進の一環としてデジタルツインを活用すれば、経営課題や既存製品の改善点の発見にもつながります。

デジタルツインの活用事例

デジタルツインは、都市計画や防災、製造現場など、幅広い分野で活用されています。ここでは、デジタルツインの一般的な活用事例をご紹介します。

国内の都市モデルを仮想空間で再現「PLATEAU」｜国土交通省

2020年にスタートした「PLATEAU」は、国土交通省が多分野の研究者や地方公共団体、企業などとともに進める、日本全国の都市のデジタルツイン実現に向けたプロジェクトです。

2025年5月11日の更新時点では、全国236都市のオープンデータ化が完了しており、2027年度までに約500都市への拡大を目指しています。

「PLATEAU」では、実際の都市の形状を3Dデータに落とし込むだけでなく、建物の階数・築年数といった属性データや道路に関する情報なども盛り込み、サイバー上での高精度なシミュレーションをおこなうことが可能です。

ほかにも、地域活性化や観光、災害対策、エリアマネジメント、インフラ管理などへの活用が期待されています。

参照：国土交通省「PLATEAU [プラトー] | 国土交通省が主導する、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」

デジタルツイン技術を活用した災害時の対応支援「CPS4D」｜内閣府

災害時には、組織や個人の壁を超えて情報を共有し、状況の認識を統一する必要があります。その際に対応支援をおこなうのが、防災のためのデジタルツイン「CPS4D」です。

「CPS4D」では、フィジカル空間（現実空間）で取得したデータをサイバー空間に集約します。蓄積されたデータをもとにAIを用いて災害動態を解析し、緊急活動や避難時の意思決定を支援します。

参照：国立研究開発法人防災科学技術研究所（防災科研）「協働型災害対応を支える「SIP4D」の概要と社会実装における課題」

Omniverseを活用した製造ラインのシミュレーション｜自動車メーカー

「Omniverse（オムニバース）」は、生成AI分野で注目を集めるNVIDIA社が提供するメタバース構築プラットフォームです。デジタルツイン関連で製造業から注目を集めており、自動車メーカー各社とのプロジェクトが進んでいます。

参加企業のなかには、製造ラインのDX推進に向けて、「Omniverse」を活用した製造ネットワークの構築を目指している自動車メーカーもあります。

「Omniverse」の活用は、ロボティクスや生産システムの最適化にとどまりません。世界中の自社工場やプランナー、外部パートナーなどと知識やデータを共有できる環境を構築し、ロボットを活用したAI主導の工場の実現にもつながっています。

デジタルツインの導入により製品管理を効率化｜空調家電メーカー

ある空調家電メーカーでは、生産管理システムにデジタルツインを導入し、組み立て工程などを仮想空間で再現しています。

生産工程の各所にセンサーを設置し、作業員の動きや制御データをデジタルツイン上で収集・分析することで、異常を予測できるようになりました。故障が起きる前にメンテナンスをおこなえるため、生産ラインの停止を防ぎ、導入前と比べて生産ロスを大幅に削減しています。

遠隔監視システムで現場担当者と指導者を接続｜化学メーカー

世界最大級の化学プラントを抱えるある化学メーカーでは、プラントのプロセス設備にデジタルツインを導入しています。導入目的は、プラントごとに熟練技術者が不在でも、リモートで対応できる体制を整えることです。

デジタルツインによって遠隔監視システムを構築したことで、トラブルが発生した際も現場担当者と熟練指導者のスムーズな連携が可能になり、生産性と安全性の向上につながっています。

仮想検証ソフトウェア「REGALIS Fusion」のご紹介

東京貿易テクノシステムが扱う「REGALIS Fusion」は、デジタルツインを活用したバーチャル検証（シミュレーション）ソリューションです。

従来のシミュレーションでは、現物試作と設計値の誤差により精度に課題があり、現物形状に合わせたシミュレーションモデル作成に多くの工数とコストがかかっていました。

一方、「REGALIS Fusion」では、設計値から作成したシミュレーションモデルに現物の測定データを反映することで、現物精度のモデルを効率的に作成できます。そのため、シミュレーションの予測精度を向上させ、工数とコストを大幅に削減することが可能です。

また、現物の検査治具をバーチャルに置き換えることで、治具の制作コストの削減にもつながっています。

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  製造現場のCPSを支えるエンジニアリングソフトウェア ー REGALIS Fusion

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デジタルツインのメリット

ここでは、製造業界でデジタルツインを導入するメリットを5つご紹介します。

製造プロセスの最適化・品質向上

デジタルツインを製造現場に導入すると、製造プロセスの最適化や製品の品質向上が期待できます。

デジタルツインを利用したシミュレーションでは、現実では難しい条件変更を試すことが可能です。異なる生産条件で複数のシミュレーションを実施することで、自社に適した製造プロセスを導き出せます。

また、デジタルツインにはAIを活用した解析手法があり、膨大な情報を処理できます。人では気付きにくい問題を発見できるため、品質低下の原因を特定しやすくなり、不良品の発生を抑えられるでしょう。

製品開発のコスト削減・リスク軽減

デジタルツインを製品開発に取り入れると、コスト削減とリスク軽減という2つの効果をもたらします。

デジタルツインでは、CAEを用いてコンピューター上で試作や実験をおこなえるため、従来かかっていた材料費や設備費などを削減できます。実際の試作品がなければ不可能だった検証も、仮想空間では何度も繰り返すことが可能です。

シミュレーションによって製造時にリスクとなる箇所が明確になり、安全性の高い製品開発につながります。

さらに、シミュレーションでの試作結果をそのまま改良に反映できるため、試作から製造までのプロセス全体にかかるコストを抑えられます。

予測保全・安全性向上

デジタルツインは、製造現場の予測保全と安全性向上にも効果的です。

設備をIoT化して情報を収集することで、将来的な故障や劣化を予測でき、トラブルが発生する前にメンテナンスをおこなえます。生産ラインの停止リスクを減らせるため、生産性の低下を防ぎやすくなります。

また、工場内の監視データは蓄積されるので、時間の経過で原因がわかりにくくなるトラブルでも、データをさかのぼって分析・究明できるでしょう。

さらに、デジタルツインでは、仮想空間で製造ラインの安全性のシミュレーションをおこなえます。作業者が安全に動ける導線や設備配置を検証し、想定される危険を周知しておくことで、安全性の高い現場づくりにつながります。

遠隔地からの作業が可能

デジタルツインを導入すると遠隔から設備を監視できるため、リモートワークも可能になります。例えば、製造ラインで異常を伝えるアラームが鳴った場合もオンラインで早急に対処でき、製造上のミスやロスを最小限に抑えることができます。

利用者へのアフターフォローの充実

利用者へのアフターフォローは、製品やサービスを提供する企業として欠かせません。

デジタルツインの活用は開発や製造工程の段階にとどまらず、製品が顧客に渡ったあとのアフターフォローにも役立ちます。搭載されたセンサーなどを通じて出荷後の製品の状況を把握できるため、顧客の不満や新たなニーズを察知することが可能です。故障や部品の摩耗も予測でき、部品交換の提案を適切なタイミングでおこなえます。

また、デジタルツイン技術を応用して仮想マニュアルを導入すれば、購入者も取扱方法を感覚的に理解しやすいでしょう。

デジタルツインを導入するうえでの課題

製造現場にもたらすメリットの多いデジタルツインですが、いくつか課題もあります。ここでは、デジタルツインを導入するうえでの課題をご紹介します。

導入から管理まで高い技術が求められる

デジタルツインの導入・管理には高度な技術が求められるため、自社だけでの導入は難しく、外部業者に導入を委託することもあるでしょう。

しかし、日々の運用保守で万が一のトラブルや不具合が発生した場合に備え、社内にも対処できる人材を確保しておく必要があります。現状、デジタルツインに高い知見をもつ人材は豊富とはいえず、社内で育成するには多くの教育コストがかかることが想定されます。

また、近年はデータ漏洩が企業に大きなダメージを与えるケースが多いです。デジタルツインでは大量のデータをネットワーク上で扱うため、厳重な管理と高度なセキュリティ対策が欠かせません。そのため、セキュリティに精通した人材の確保も、導入・運用の重要なポイントです。

導入・維持にコストがかかる

デジタルツインでは、システムの導入だけでなく維持にも多くのコストが発生します。主なコストの内訳は以下のとおりです。

• 工場全体の3Dデータの再現にかかるコスト
• 機器のモニタリングや故障予測システムの構築コスト
• メンテナンスにかかるコスト
• シミュレーションデータの保存・管理にかかるコスト

デジタルツインにかかるコストは、工場の規模や目的などによって変動します。そのため、投資額の回収にかかる期間を試算したうえで、デジタルツインの導入を判断することが重要です。

まとめ

デジタルツインは、インフラ管理や防災、製造管理など、さまざまな分野で活用されています。低コスト・低リスクで課題解決につながることから、今後も活用領域は拡大し、国内のDX推進に貢献していくと考えられます。

一方で、デジタルツインの導入・運用には専門的な知識や技術が必要となるケースが多く、導入のハードルが高いと感じる企業も少なくありません。

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