「業務が複雑化し、現場の状況が把握できない」
「設備や人の動きを“見える化”して、改善につなげたい」
そんな現場の課題を解決する新たな選択肢として、注目されているのが「デジタルツイン」です。
物理空間のデータをリアルタイムで仮想空間に再現し、あたかも“もうひとつの現場”を持つかのように状態を把握・分析できるこの技術は、製造・建設・物流など多くの産業に変革をもたらしています。
本記事では、デジタルツインの基本概念から注目の活用事例、導入のメリットや注意点までをわかりやすく解説していきます。
導入検討にあたって押さえておきたいポイントを総合的にご紹介します。
デジタルツインの定義と仕組み
「デジタルツイン（Digital Twin）」とは、現実世界のモノやプロセスを仮想空間上に“双子（ツイン）”のように再現する技術です。
センサーやIoT機器で取得したデータをもとに、リアルタイムで状態や動作をシミュレーションできるのが最大の特徴です。
たとえば、工場のライン設備を仮想空間上に再現し、現場の稼働状況や温度、振動などのデータをリアルタイムに反映させることで、「見える化」「予測」「最適化」を実現できます。
従来のシミュレーションや3DCADとの大きな違いは、“今”の状態をリアルタイムに捉えられる点です。
近年はAIやクラウド、IoTとの連携によって技術が急速に進化しており、製造業のみならず、建設、物流、医療、都市開発といった分野でも導入が進んでいます。
さらに近年では、AIとの連携が進み、デジタルツインは単なる「再現モデル」ではなく、シミュレーションと予測を自律的に行う“知能化ツイン”へと進化しています。
なぜ今デジタルツインなのか？注目される背景
デジタルツインが注目を集めている背景には、ものづくりの複雑化・グローバル化、そしてデータ活用の重要性の高まりがあります。
実際、近年では国内外を問わず多くの企業がデジタルツインを活用しており、特に製造業においては品質改善やコスト削減、予知保全、生産計画の最適化などの分野で導入が進んでいます。
MarketsandMarketsの市場調査によれば、デジタルツイン市場は2023年に約101億ドルと推計されており、今後も年平均成長率61.3％という極めて高い水準で成長を続け、2028年には約1,101億ドル規模に達すると見込まれています※。IoT、AI、5G、クラウドとの親和性も高く、導入のハードルも年々下がっています。
デジタルツインが注目される背景には、AI技術の急速な進化も深く関係しています。
従来は人間による分析や判断に頼っていた業務も、デジタルツインとAIを組み合わせることで、データに基づいた自律的な予測・最適化・意思決定が可能となりつつあります。
仮想空間上でのシナリオ検証や意思決定アルゴリズムの訓練など、AIが実世界を深く理解・学習するための基盤としてデジタルツインが機能しているのです。
デジタルツインがもたらす3つの主要価値
単なる「仮想再現」にとどまらず、デジタルツインは現場課題の可視化・予測・最適化を一貫して担える点で注目されています。
以下の3つの領域では、特に実用化が進んでいます。
① リアルタイム監視・異常検知
生産設備やインフラの稼働データを常時収集・分析し、異常値や傾向変化を瞬時に検出します。工場のモーターの振動や温度の変化から「故障の兆候」を早期に察知し、稼働停止や事故を未然に防ぐことが可能です。
② シミュレーションと最適化
生産ラインや物流経路などの変更案を、実際に手を加える前に仮想空間で再現・検証できます。「導線の変更で生産効率がどう変わるか」「トラブル発生時にどう復旧すべきか」といったもしもの状況を、コストをかけずに事前確認できるのが特徴です。
③ リモートオペレーション
拠点に足を運ばなくても、デジタルツイン上で状況を確認し、操作や調整ができるようになります。たとえば、建設現場の進捗や安全状況をオフィスから把握したり、遠隔地の風力発電設備を監視・制御したりといった活用が進んでいます。人員不足や災害時にも強い仕組みです。
このように、デジタルツインは単なる“可視化ツール”にとどまらず、業務の高度化やリスク回避、遠隔化を支える中核技術として注目されています。
活用シーン例｜各現場でのデジタルツイン導入
デジタルツインは、建設・物流・エネルギー・都市インフラなど、さまざまな分野で導入が進んでいます。リアル空間のデータをもとに、仮想空間上での再現・可視化・最適化を行うことで、業務の効率化・品質向上・コスト削減といった課題解決を支援しています。
ここでは、デジタルツインが特に注目されている主要業界ごとに、代表的な活用例をご紹介します。
製造業のデジタルツイン活用例
製造業の工場では、稼働状況の可視化や異常予兆の監視、ラインのシミュレーションなど、品質向上・業務効率化・ダウンタイム削減を目的としたデジタルツイン導入が加速しています。
ここでは、特に注目されている代表的な活用例を整理しています。
・稼働状況のリアルタイム監視と異常検知
・仮想ラインによる工程レイアウト最適化シミュレーション
・遠隔モニタリングと予知保全による設備故障防止
順番に詳しく解説していきます。
工場設備のリアルタイム監視・異常検知
センサー連携で異常を即時検出｜故障リスクの削減に貢献
IoTセンサーによって設備の温度・振動・稼働率などをデジタルツイン上でリアルタイムに表示し、異常値を自動検知。これにより、故障兆候を早期に察知し、稼働停止前に対応できる体制を構築します。
仮想ラインによるレイアウト最適化
ライン変更をデジタルで事前検証｜時間・コストを削減
新製品投入やライン再編成を前に、仮想空間でレイアウトや作業動線を事前にシミュレーション。生産性や人員配置に対する影響を定量的に分析し、無駄を排除する設計が可能になります。
遠隔モニタリングと予知保全
遠隔で稼働状態を把握｜突発停止の防止策として有効
遠隔地の工場やエリアをデジタルツインで一元管理し、稼働状況や警報を遠隔から監視。故障予兆が検知された場合は即座にアラートを発し、プラント停止のリスクを軽減します。
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建設業のデジタルツイン活用例
建設業界では、3DモデルやBIM（Building Information Modeling）と連携したデジタルツインの導入が加速しています。施工前の仮想検証から進捗管理、アフターメンテナンスに至るまで、現場のあらゆる工程で活用が進んでおり、リスク管理と生産性向上を両立する革新的な手段として注目を集めています。
代表的な導入例は以下の通りです。
・BIM×デジタルツインによる施工前シミュレーション
・進捗・品質のリアルタイム監視とリスク予測
・建物完成後の運用・保守支援（FM領域）
それぞれの活用方法について詳しく見ていきましょう。
BIMと連携した施工前シミュレーション
建設前にBIMを用いて建物の3Dモデルを構築し、仮想空間上で施工のシミュレーションを実施します。デジタルツインを活用することで、工程の最適化や資材搬入経路、施工順序の確認が可能になります。
設計・施工段階でのミスや手戻りを防ぎ、初期段階からコストと時間のロスを削減することができます。
品質・進捗・安全の可視化
現場に設置したセンサーやカメラ、ドローンなどから取得したデータをもとに、施工進捗・品質・作業員の安全状態をリアルタイムで監視します。AIによる異常検知機能も組み合わせることで、危険予兆や品質不具合を事前に把握し、即時対応が可能です。
維持管理・保守に役立つ運用型デジタルツイン
完成後の建物においても、センサー等から収集されるデータを活用して、空調・照明・防災などの設備管理を効率化できます。
異常発生時の迅速な対応、利用状況に応じた省エネ制御など、運用段階での最適化にも貢献しています。
マンション・商業施設・オフィスビルなどのFM（ファシリティマネジメント）領域において、デジタルツインの活用が進んでいます。
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物流・インフラ分野のデジタルツイン活用例
物流業界や都市インフラの分野では、広範囲かつ複雑なネットワークの最適化が求められています。デジタルツインを活用することで、拠点間輸送やインフラの稼働状況をリアルタイムに把握し、効率化と安全性の両立を図ることが可能です。
主な活用例は以下の通りです。
・倉庫内オペレーションの最適化
・交通・物流ネットワークのシミュレーション
・都市インフラのモニタリングと維持管理
順番に見ていきましょう。
倉庫内オペレーションの可視化
倉庫内の人・モノの動きをセンサーやカメラでデジタルツイン化し、作業導線や保管レイアウトの最適化を図ることで、ピッキング効率の改善や作業者の負担軽減に繋がります。倉庫管理システム（WMS）との連携により、需要変動への柔軟な対応も可能です。
輸送ルートや交通のシミュレーション
リアルタイムな交通データや気象データをもとに、輸送ルートの混雑状況や遅延リスクを予測。物流車両の動きを仮想空間上でシミュレーションすることで、配送遅延の最小化・燃料コストの削減に貢献します。
中長期的には、サプライチェーン全体のレジリエンス向上にも繋がります。
インフラ設備のモニタリングと予兆保全
橋梁・トンネル・電力・上下水道といった社会インフラにおいても、センサーを用いた状態監視や劣化検知が進んでいます。
老朽化設備の予防保全や災害リスクへの早期対応に加えて、住民向けの可視化情報提供など、地域全体の安心・安全を支えるツールとしてデジタルツインの活用が拡大しています。
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このように、デジタルツインは業界を問わず、現場の可視化・最適化・効率化を実現する手段として活用が進んでいます。
導入の目的や課題に応じて柔軟に活用できる点も、大きな魅力のひとつです。
各企業の導入事例
デジタルツインは単なる仮想モデルにとどまらず、実際の現場データと連携して価値を生み出す「意思決定の武器」として多くの企業に採用され始めています。製造業では生産ラインの最適化や品質向上、建設業では施工シミュレーションや資材管理、都市インフラ分野では防災・交通制御など、活用の幅は年々広がっています。
ここでは、すでにデジタルツインを本格導入し、具体的な成果を上げている国内外の企業や自治体の取り組み事例を紹介します。
【事例①】大成建設株式会社｜都市全体を再現する3Dツインで防災・観光など多用途に活用
出典：大成建設｜都市BIMと生成AIを活用したデジタルツインバース「T-TwinVerse」を開発
導入背景：
都市の防災・交通・観光・文化保全など多岐にわたる課題解決に向けて、都市全体の空間データを統合的に扱える仕組みが求められていました。特に、防災訓練や都市計画の高度化、市民ガイド支援など、多目的なユースケースに柔軟に対応できるシステム構築が課題となっていました。
導入内容：
都市BIM・3D都市モデル・生成AI・LLM（大規模言語モデル）などの技術を融合し、都市全体の情報を再現・可視化する「T-TwinVerse」を開発。住民目線での街並み表示やガイド機能、遠隔地からの都市確認などを可能にすることで、行政・観光・防災訓練・教育などへの応用を目指しています。
導入効果：
・文化資源や避難情報の視覚的ガイドによる防災力の向上
・生成AIによる住民視点の都市ナビゲーションで観光支援を強化
・LLMを活用し多言語対応やテキストナビによる市民サービスの向上
・BIM×都市3Dモデルによる再開発・再整備計画の高度化
都市空間のリアルな再現とAIの融合により、T-TwinVerseは従来にない汎用性を持った都市型デジタルツインとして期待されています。
【事例②】Intel × SCK（ソニーセミコンダクター社）｜半導体製造ラインにおけるデジタルツイン導入
出典：Intel and Sony Semiconductor Corporation Solutions Advance Digital Twin Technology for Manufacturing
導入背景：
ソニーセミコンダクタソリューションズは、高精度な製造管理を必要とする半導体製造拠点において、さらなる生産効率の向上と品質管理の最適化を目指していました。従来のアナログ的な現場管理では、リアルタイムな分析・予測が難しく、将来的なスマートファクトリー化への課題となっていました。
導入内容：
インテルと共同で、複数の工場内設備から収集される大量のデータをAI・機械学習によって解析し、デジタルツイン環境でシミュレーション・最適化を行う仕組みを構築しました。さらに、第4世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーを活用し、高速なデータ処理基盤を整備。
導入効果：
・工場設備の稼働状況をリアルタイムで可視化し、故障の予兆検知が可能に
・最適な製造スケジュールや工程の割り当てをAIが提示し、生産性向上
・膨大なデータ処理が可能になり、より高精度な品質管理・トレーサビリティを実現
この取り組みは、ソニーグループ全体のスマートファクトリー化に向けた中核技術として位置づけられており、将来的な全拠点への展開を見据えた先進的なデジタルツイン事例として注目を集めています。
以上のように、製造・建設・半導体といった多様な業界で、デジタルツインは現場の課題を解決し、業務の効率化や品質向上に大きく貢献しています。
【事例③】Waymo｜自動運転AIの訓練と評価にデジタルツインを活用
出典：Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator forLarge-Scale Autonomous Driving Research
導入背景：
Waymoでは、自動運転AIの安全性と判断能力を現実世界で試験することが時間的・コスト的・倫理的に困難であるため、仮想空間上での大規模な運転シミュレーション環境が求められていました。
導入内容：
Waymoは独自に開発したWaymaxというシミュレーション基盤を通じて、実世界の道路・交差点・交通パターンなどを忠実に再現。そこに数百万〜数十億件の交通シナリオを投入し、AIの意思決定プロセスを強化学習・模擬訓練しています。
導入効果：
・実際の運転環境で再現が難しい「レアケース」や「ヒヤリハット場面」でもAI訓練が可能
・クラウドスケールでの高速シミュレーションにより、開発期間とコストを大幅短縮
・人命にかかわるリスクを仮想空間でテストすることで、安全性と社会受容性の両立を実現
このように、Waymoの取り組みは、「AI×デジタルツイン」が現実世界の試行錯誤を仮想空間へ移し、革新的な技術進化を可能にしている代表事例として注目されています。
デジタルツイン導入における注意点
デジタルツインの導入は、業務効率化や精度の高い意思決定に大きく貢献する一方で、導入プロジェクトの設計や運用体制を誤ると期待した成果が得られない可能性もあります。以下に、導入を検討する際に押さえておくべき代表的な注意点を整理します。
目的やKPIを曖昧にしない
「なんとなく導入すれば改善する」という漠然とした期待のままプロジェクトを進めるのは危険です。設備の稼働率向上や不良率の低減、業務標準化の実現など、導入目的を明確に設定し、達成すべきKPI（評価指標）を定義しておくことが、失敗を防ぐ第一歩となります。
スモールスタートで段階的に導入する
一気に全工程へ適用しようとすると、投資コストや人的リソースが膨れ上がり、現場が混乱するリスクがあります。まずは一部設備・工程に限定して試験導入を行い、得られた知見をもとに段階的に展開することで、リスクを抑えつつ確実に成果を積み上げることができます。
運用後の保守・対応体制を整えておく
デジタルツインは導入後の運用が本番です。センサーの故障やネットワークトラブル、データ欠損などのトラブル対応、定期的なアップデートやチューニングなど、継続的な体制整備が不可欠となります。初期構築だけで終わらず、長期的なサポート・予算計画を立てておく必要があります。
セキュリティ対策を設計段階から検討する
多様な機器やクラウドと接続される構造上、デジタルツインはサイバー攻撃の対象にもなり得ます。とくに工場やインフラなどでは、外部侵入による設備停止や情報漏洩のリスクも高まるため、ネットワーク構成やアクセス制限、暗号化通信、ログ管理などを含めたセキュリティ設計を初期段階から組み込むことが求められます。
こうした注意点を事前に認識し、現場と共に段階的に取り組むことで、デジタルツインは“導入して終わり”のシステムではなく、“現場を変える力”として機能します。導入を急ぐのではなく、確実な定着と活用を見据えた準備が成功の鍵となります。
まとめ｜デジタルツインは“現場DX”の第一歩
デジタルツインは、単なる最新技術ではなく、現場の課題を可視化し、継続的に改善していくための「変革の起点」です。製造・建設・物流・インフラなど、さまざまな業界でその有効性が証明されつつあり、今後さらに活用領域が広がっていくと予想されます。
一方で、導入には明確な目的設定やデータ環境の整備、運用体制の構築といった準備が欠かせません。
「なんとなく」ではなく、「何を変えたいのか」を明確にしたうえで、小さく始めて確実に効果を積み上げていくことが、成功の鍵となります。