デジタルツインとは？メリット・デメリット、具体事例も

デジタルツインとは、現実世界の製品、プロセス、システムといった物理的な「モノ」から収集されたデータをもとに、コンピュータ上に仮想的な双子（ツイン）を構築する技術です。この仮想的なツインは、現実世界のツインと常に連携し、その状態や挙動をリアルタイムで正確に反映します。

デジタルツインについて、メリット・デメリットや具体事例、メタバースとの違いなども、わかりやすく解説します。

デジタルツインとは

【国土交通省のProject PLATEAU における3D 都市モデル】

デジタルツインとは、現実世界から収集したさまざまなデータを基に、コンピュータ上の仮想空間に現実世界を双子のように忠実に再現する技術のことです。この技術は、IoTセンサやカメラなどを通じて現実（フィジカル）空間の情報をリアルタイムで収集し、それらのデータを分析・処理することで、サイバー（仮想）空間に現実とほぼ同じ環境を構築します。

「デジタルツイン」という概念

この概念は、ミシガン大学のマイケル・グリーブス教授が2002年に提唱した「製品ライフサイクル管理（PLM）」の文脈で初めて紹介されました。2010年にはNASAが宇宙船のシミュレーション技術としてこの概念を「デジタルツイン」と名付け、広く認知されるようになりました。

デジタルツインの特徴

「デジタルの双子」という名前の通り、現実世界に存在する物体やシステムの完全なレプリカを仮想空間内に作り出すことで、現実では実施困難または危険なシミュレーションを安全かつ効率的に実行できるのが最大の特徴です。

また、デジタルツインは、単なる3Dモデルやシミュレーションとは異なり、現実世界と仮想世界が常に相互作用し、データの循環によって進化し続ける点も特徴です。これにより、現実世界の状況変化をデジタル空間で即座に再現し、問題発生前の予測や、改善策の事前検証が可能となります。

【太陽光発電のポテンシャル推計及び反射シミュレーション】

デジタルツインを構成する主要な要素

デジタルツインは、その機能を最大限に発揮するために、複数の要素が密接に連携しています。この要素には、具体的に以下のようなものが挙げられます。

• 物理的なモノ： デジタルツインの対象となる現実世界の製品、設備、システム、インフラなど、データが取得される源泉
• センサーとIoTデバイス： 物理的なモノの状態や環境データをリアルタイムで収集するための重要なツール
• データ収集と統合： センサーやIoTデバイスから送られてくる大量のデータを、一元的に収集し、整理・統合する仕組み
• デジタルモデル（仮想ツイン）： 収集されたデータをもとに、コンピュータ上に構築される物理的なモノの仮想的なレプリカ
• 解析・シミュレーション機能： デジタルモデルに蓄積されたデータや、現実世界のデータを用いて、様々なシナリオの解析やシミュレーションを行う機能
• ユーザーインターフェース：デジタルツインから得られた情報を、ユーザーが視覚的に理解し、操作するための画面やツール

これらの要素が連携することで、現実世界の「今」を正確に把握し、「未来」を予測し、「最適な意思決定」へと繋げることが可能になります。

デジタルツインの３つのタイプ

デジタルツインは、その対象や目的によって大きく３つのタイプに分類できます。

1. 製品デジタルツイン
   個々の製品のライフサイクル全体をデジタル空間で再現します。製品の性能向上、不具合の早期発見、メンテナンスの最適化に役立ちます。
2. プロセスデジタルツイン
   製造プロセスや業務プロセス、サプライチェーンなど、一連の流れをデジタル空間でモデル化します。生産効率の向上、コスト削減、リードタイムの短縮などが期待できます。
3. システムデジタルツイン
   都市インフラ、交通システム、エネルギーグリッドなど、大規模で複雑なシステム全体をデジタル空間で再現します。都市計画の立案、災害時の対応シミュレーション、スマートシティの実現などが可能になります。

これらのタイプは独立しているだけでなく、複合的に組み合わせて利用されることもあります。

このように、デジタルツインは、現実世界の複雑な情報をデジタル空間で再現し、より良い未来を創造するための強力なツールです。その適用範囲は日々拡大しており、私たちの生活や産業に大きな変革をもたらすことが期待されています。*1）

デジタルツインの具体事例

【BIM モデルを活用した 3D 都市モデル建築物】

産業界でのデジタルツイン活用は、もはや理論の段階を越え、現実に大きな変革をもたらしています。特に日本政府が推進するSociety 5.0の実現に向けて、官民一体となった取り組みが加速しており、これまで不可能だった複雑な問題の解決策が次々と生まれています。

実際の現場でデジタルツインがどのように活用され、どのような成果を上げているのか、事例を見ていきましょう。

システムデジタルツイン：加賀市の雪害対策システム

【加賀市における3Ｄマップの整備状況】

総務省の「令和５年度地域デジタル基盤活用推進事業」を活用した石川県加賀市の雪害対策システムは、システムレベルでのデジタルツイン活用の優れた事例です。

豪雪地帯に指定されている加賀市では、2018年の記録的大雪による大規模な車両立ち往生という深刻な雪害を経験し、デジタル技術を活用した予防策の構築が急務となっていました。そこでNTTデータ北陸と共同開発されたのが、除雪・凍結防止剤散布作業の最適化を図るデジタルツインシステムです。

【土砂崩れ等が発生した際にドローンでの状況把握を行う上で飛行方法が最適か検証】

このシステムでは、主要幹線道路に設置された屋外カメラから得られる画像データを独自のAI技術で解析し、車両交通量をリアルタイムに計測します。さらに気象予測会社から提供される24時間先のピンポイント気象予測データと組み合わせ、数理予測モデルに投入することで、従来は職員の勘や経験に頼っていた除雪開始や凍結防止剤散布のタイミングを、データに基づいて定量的に判断できるようになりました。

製品のデジタルツイン：ダイキン工業のエアコン製造ライン

【工場IoTプロジェクトセンター】

ダイキン工業は、エアコン製造ラインの各所にセンサーを設置し、製造設備や作業環境のデータをリアルタイムでデジタルツインに反映させるシステムを導入しています。このシステムにより、組立ラインの各工程上部に設置されたカメラとセンサーが作業者の動きを捉え、製造状況をクラウド上に再現することで異常の早期検知や停滞の予測を可能にしました。

この取り組みにより生産ロスを３割以上削減し、「止まらない工場」の実現に大きく貢献しています。システム開発を外部委託せず自社で内製化したことで、現場の実情に即した効果的なデジタルツイン構築に成功しています。

【工場の設備故障診断を支援するAIエージェントの概念図】

出典：HITACHI『ダイキンと日立が協創、工場の設備故障診断を支援するAIエージェントの実用化に向けた試験運用を開始』（2025年4月）

また、2025年４月からは、ダイキンと日立の協創によって、堺製作所臨海工場で生成AIとOTナレッジを融合した設備故障診断AIエージェントの試験運用を開始しました。このシステムは、保全技術者がタブレットで故障を発見した際に、10秒以内に90%以上の精度で故障原因と対策を提示し、従来の保全技術者と同等以上の診断能力を実現しています。

両社は９月までに実用化を完了し、国内外のダイキン生産拠点に展開することで、グローバルでの品質確保と技術伝承を目指しています。

プロセスデジタルツイン：トヨタのウーブンシティ実証実験

【富士山を背景にした遠景のWoven City】

製造・都市計画プロセスの革新的な事例として、トヨタのウーブンシティプロジェクトが挙げられます。

静岡県裾野市で建設が進むこの実証都市では、リアルとデジタルの両面で同時に開発が進められており、2025年秋からの「フェーズ1」※本格稼働に向けて、すでにデジタル版のウーブンシティではさまざまなテストが実施されています。

【上空から見たWoven City】

トヨタのウーブンシティでは、

• 何か起こったときの被害をシミュレータでしっかり確認する
• シミュレータならもう1回試してみることができる

など、バーチャル環境での実証実験の有用性の実証実験が進められています。。

デジタル版では、VRゴーグルを使用してウーブンシティ内を歩行体験でき、自動運転シャトル「e-Palette」の各種走行シナリオのテストも行われています。現実では試しにくい様々なシーンでの自動運転試験を安全に実施できるため、2025年にリアルのウーブンシティで実証実験が始まる頃には、すでにバーチャルでの検証が相当なレベルまで進んでいることが予想されます。

これらの事例は、デジタルツインが単なる技術的な概念を超え、実際の社会課題解決や産業革新の中核技術として機能していることを示しています。特に日本では、政府と民間企業が連携した取り組みにより、世界に先駆けた実用化が進んでおり、今後さらなる展開が期待されます。*2）

デジタルツインとメタバース・シミュレーションとの違い

【メタバース空間上で行われたG7知財庁長官級会談】

現代のデジタル技術の進化により、仮想空間を活用した様々な概念が登場していますが、

1. デジタルツイン
2. メタバース
3. シミュレーション

という三つの技術は、一見似ているものの本質的に異なる目的と特性を持っています。これら三つの技術の違いについて確認しておきましょう。

デジタルツインとシミュレーションの違い

デジタルツインとシミュレーションは、どちらも現実世界の状況を再現して分析する技術ですが、その性質には明確な違いがあります。

シミュレーションは、特定の条件下での挙動を予測・分析するために、現実世界のシステムを模倣した環境を作り出す技術です。従来のシミュレーションでは、「ある時点でのモデル」を基に分析が行われ、必ずしもコンピューター上で実行されるとは限りません。

例えば、自動車の風洞実験や建築モデルのテストなど、物理的な模型を使った検証もシミュレーションの一種です。

一方、デジタルツインは現実空間から収集したリアルタイムデータを活用し、仮想空間に現実と同じ環境を構築します。両者の主な違いは以下にまとめられます。

• リアルタイム性
  デジタルツインはIoTセンサーを通じて現実空間の情報をリアルタイムで収集・反映するのに対し、シミュレーションは「仮説-検証」のプロセスで進むため、現実世界とのタイムラグが生じます。
• データの種類
  デジタルツインは過去のデータとリアルタイムデータの両方を活用するのに対し、シミュレーションは主に過去のデータのみを使用します。
• 精度
  実在する現実空間から収集したデータを基に構築されるデジタルツインは高い再現性を持ちますが、シミュレーションは仮説をベースに構成されるため、精度面ではデジタルツインに劣ります。

デジタルツインとメタバースの違い

メタバースは「Meta（超越）」と「Universe（宇宙）」を組み合わせた造語で、インターネット上に構築された３次元の仮想空間を指します。デジタルツインとメタバースの根本的な違いは、その目的と構成にあります。

• 目的の違い
  デジタルツインは現実世界のシミュレーションや最適化が主目的であるのに対し、メタバースは人々のコミュニケーションや経済活動の場を提供することが主目的です。例えば総務省は、「デジタルツインはシミュレーションの場、メタバースは意思決定・活動できる場」と表現しています。
• 現実との関係
  デジタルツインは現実空間との連動が前提となっているため、現実世界からかけ離れた空間にはなり得ません。一方、メタバースは必ずしも現実世界を忠実に再現する必要はなく、現実には存在しない世界観の仮想空間も含まれます。
• アバターの有無
  メタバースではアバターを介して活動することが特徴ですが、デジタルツインではアバターは必ずしも必要ではありません。

シミュレーションとメタバースの違い

シミュレーションとメタバースも、それぞれ異なる特性を持っています。

• 目的
  シミュレーションは物理的な再現による予測と分析を目的としますが、メタバースはコミュニケーションや経済活動の場を提供することが目的です。
• 没入感
  メタバースは没入感（リアリティ）を重視し、現実と同じ永続的な時間が流れる3次元の仮想空間を提供します。シミュレーションでは、没入感よりも分析結果の正確性が重視されます。
• 経済性
  メタバースでは利用者同士がコンテンツの売買などの経済活動を行えますが、シミュレーションにはそのような機能は基本的にありません。

これら三つの技術は、それぞれ異なる目的と特性を持ちながらも、相互に補完し合う関係にあります。デジタルツインで構築された精密な仮想空間がメタバースのプラットフォームとなり、シミュレーション技術がその基盤を支えるという形で、今後さらに融合が進んでいくことが予想されます。

現代のデジタル技術の発展により、これらの技術はますます高度化し、私たちの生活やビジネスに革新をもたらしています。それぞれの特性を理解し、適切に活用することで、より効率的で創造的な未来を築いていくことができるでしょう。*3）

なぜ今デジタルツインが注目されているのか

【景観まちづくりDXによる都市のデジタルツイン】

近年、デジタルツインは産業界だけでなく、都市開発や医療分野に至るまで、幅広い領域で注目を集めています。

この技術がなぜこれほどまでに期待されているのでしょうか。主な理由を見ていきましょう。

IoTとデータ分析技術の進化

デジタルツインの実現には、現実世界の情報をデジタル空間に正確に反映させるための、信頼できる十分な量のデータが不可欠です。近年、IoT（Internet of Things：モノのインターネット）デバイスの飛躍的な普及と、それによって収集されるビッグデータを解析する技術の進化が、デジタルツインを実用的なものにしました。

IoTとAI技術の飛躍的進歩がもたらした基盤技術の革新

かつては高価で限定的だったセンサーや通信モジュールは、低コスト化・高性能化が進み、あらゆる「モノ」に取り付けられるようになりました。これにより、工場設備から自動車、家電製品、さらには都市インフラに至るまで、膨大な量のリアルタイムデータを継続的に取得することが可能になっています。

また、これらの大量のデータを効率的に処理し、意味のある洞察を引き出すための、

• AI（人工知能）
• 機械学習
• クラウドコンピューティング

といったデータ分析技術も目覚ましい進歩を遂げています。これにより、デジタルツインは単なる仮想モデルに留まらず、現実世界の状況を正確に反映し、未来を予測できる「生きた情報源」として機能するようになったのです。

DX推進と産業構造の変化

企業や組織が直面しているDX（デジタルトランスフォーメーション）の加速も、デジタルツインが注目される大きな理由です。

• 少子高齢化による労働力不足
• 顧客ニーズの多様化
• グローバル競争の激化

などの様々な課題に直面する中で、デジタル技術を活用してビジネスモデルや業務プロセスを変革することが急務となっています。

DX推進における中核技術としてのデジタルツイン

デジタルツインは、

• 製品開発の効率化
• 生産ラインの最適化
• サプライチェーンの可視化
• 設備の予知保全

など、DXの様々な側面において強力なツールとなります。物理的な試作や実証実験にかかる時間とコストを大幅に削減し、迅速な意思決定を支援することで、企業は競争力を高められます。

また、産業の枠を超えた連携や新たなビジネス創出の可能性も秘めており、従来の産業構造を変革する潜在力を持っています。経済産業省もDX推進の重要性を強く訴えており、デジタルツインはその中核を担う技術として位置づけられています。

デジタルツインは、技術的な成熟と社会的なニーズが合致した結果、今まさに本格的な普及期を迎えつつあるのです。*4）

デジタルツインのメリット

【広島市の3D地図】

現代の産業界において、デジタルツインは従来の枠組みを打ち破る革命的な価値を企業にもたらしています。デジタルツインがもたらす代表的なメリットとして、以下のようなことが挙げられます。

圧倒的なコスト削減と開発期間短縮

デジタルツインが実現する最も直接的なメリットは、製品開発とプロセス改善における大幅なコスト削減です。

従来の製品開発では、物理的な試作品の製作や実証実験に膨大な時間とコストが必要でした。しかし、デジタルツインを活用することで、仮想空間での試作・試験により開発・設計段階でのコストを大幅に削減できるようになりました。

例えば、自動車業界では衝突テストや性能シミュレーションを仮想空間で行うことで、物理的な試作車両の数を大幅に削減し、開発期間の短縮とコスト削減を実現しています。

また、製造業の実際の導入事例では、真空プロセスからデジタルツインを活用した塗布プロセスへの転換により、製造コストを10分の１まで削減できた例も報告されています。このように、デジタルツインは従来の製造方法と比較して圧倒的な経済効果をもたらす技術として確立されています。

設備故障ゼロを目指す予知保全システム

デジタルツインによる予知保全は、製造業の生産性向上に革命をもたらしています。

従来の定期保全とは異なり、デジタルツインとAIを組み合わせた予知保全システムでは、製造設備の稼働状態を24時間365日常時監視し、IoTセンサーからリアルタイムで収集される振動、温度、音響などのデータを仮想空間で分析することで、故障を未然に防ぐことが可能になりました。

実際の導入効果として、年間保守コストを30%削減し、計画外停止時間を80%削減した事例が報告されています。また、別の事例では計画外の設備停止を最大70%削減し、保全コストを30%以上低減させた結果も確認されています。

注目すべきは、デジタルツインでは収集したデータの傾向だけでなく、モデルを使ったシミュレーション結果を利用して予兆を探り出すことができるため、予兆察知の精度が従来手法よりも大幅に向上している点です。

品質向上とリードタイム短縮の実現

デジタルツインは製品の品質保証とリードタイム短縮において画期的な効果を発揮しています。

仮想空間での試作により、物理的なプロトタイプ作成前に多様なデザインや構成を迅速に試すことが可能になり、設計の反復が容易になって最終製品の品質向上に寄与しています。また、ビッグデータ解析や可視化による複合的要因の分析により、製品の不具合を特定しやすくなり、現実空間では限界のあった試作や試験を仮想空間で繰り返し行えるため、品質向上や顧客満足度アップに貢献しています。

製造プロセスにおいても、リアルタイムで人員の稼働状況や業務負荷のデータを収集・分析することで、最適なスケジュール、最適な人員配置を実現し、製造工程全体のリードタイム短縮が可能になっています。

充実したアフターサービスとカスタマー体験

デジタルツインは、製品出荷後のアフターサービスにおいても革新的な価値を提供しています。

製品が顧客の手に渡った後も仮想センサーによってデータを取得し、製品状況の把握・寿命予測が可能になりました。これにより、製品のバッテリー消耗具合や部品の使用状況に合わせて、適切なタイミングでサポート案内を自動送信し、きめ細やかなアフターフォローを提供できるようになっています。

また、アフターサービスの現場における初回対応率※の向上にも大きく貢献しています。サービス技術員が現場で作業する際に、実際の製品の上に稼働データや修理手順をリアルタイムで重ね合わせて表示することで、従来のようにノートPCの画面を確認しながら作業する必要がなくなり、作業効率が劇的に向上しています。

これらのメリットにより、デジタルツインは単なる技術革新を超えて、企業の競争力を根本的に変革する戦略的なツールとして位置づけられています。特に製造業においては、2024年の165億5,000万ユーロから2032年までに推定2,421億1,000万ユーロへと市場規模が拡大すると予測されており、39.8%という高い複合年間成長率を示していることからも、その重要性と将来性が明確に示されています。*5）

デジタルツインのデメリット・課題

【地下街データを活用したナビゲーションシステム】

革新的な技術として大きな期待を集めているデジタルツインですが、その導入と運用には複数の課題と制約が存在します。実際の導入を検討する際に直面する重要な課題を詳しく見ていきましょう。

高額な導入・運用コストの負担

デジタルツインの最大の課題の一つは、その高いコストです。

初期費用

デジタルツイン化には一般的に、

• 工場や施設全体のシステム：500万円から3,000万円程度
• 特定の設備・機器に特化したシステム：1,000万円から4,000万円

の初期費用が必要と言われています。

この費用格差は、施設の規模や必要なセンサーの数によって決まりますが、中小企業にとっては大きな負担となります。

継続的な運用コスト

特に問題となるのは、初期投資だけではなく継続的な運用コストです。

• IoTセンサーやデータ分析システムの構築・メンテナンス
• 高度なAIシステムの保守
• クラウドサービスの利用料金

など、運用段階でも相当な費用が発生します。これらのコストに対して十分なリターンを得られるかどうかの見極めが困難であることも、導入を躊躇させる要因となっています。

データ品質とシステム統合の複雑さ

デジタルツインの精度は、収集されるデータの品質に直接左右されるため、高品質なデータの確保が重要な課題となります。

データの量と質が効果を左右する

センサーで取得したデータの量と質が不十分な場合、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、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があります。

データの標準化の問題

既存システムとの連携も大きな課題です。様々な形式・規格で存在する既存システムやデータを連携・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になります。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もあり、デジタルツインへと統合する上で大きな障壁となる可能性があります。

専門人材の不足と技術的課題

デジタルツインの活用には、IoTやAIといった様々なテクノロジーが求められるため、これらの知識や技術を持つエンジニアが不足しています。

人材の確保

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人材の確保が必須となります。

しかし、そのような人材の育成・確保は困難な場合があります。

特に中小企業においては、デジタルツイン関連の専門知識を持つ人材の確保がより一層困難な場合が多く、導入後の運用・保守においても高度な技術力が必要という課題があります。長期的にデジタルツインを自社で運用していくためには、内部での技術力向上と人材育成が不可欠ですが、これには時間とコストが伴います。

技術的な課題

また、物理環境をリアルタイムに表現する能力は、デジタルツイン環境に技術的な課題をもたらすことにもなります。モデルが実際の物理システムと並行して動作する必要があるため、データが十分な速度で処理される必要があり、この技術的要求への対応も人材不足と相まって大きな課題となっています。

セキュリティとプライバシーリスクの増大

デジタルツインの導入により、新たなセキュリティとプライバシーリスクが発生することも重要な課題です。

サイバーセキュリティ

デジタルツインにおけるサイバーセキュリティの課題は、物理的および仮想的な環境の両方が攻撃対象となることです。特にデータの盗難やシステム侵害により、リアルタイムでの監視や制御が不正利用されるリスクが高まります。

デジタルツイン技術が侵害されると、攻撃者はセンサー値やIoTデバイスのデータなど、物理空間で収集した機密データにアクセスできるようになります。通常、このようなデータには工場環境では簡単にはアクセスできませんが、デジタルツインが漏洩すると、機密データはより簡単に取得されてしまう危険性が示唆されています。

プライバシー保護

さらに、デジタルツインには企業にとって極めて重要な知的財産（IP）が含まれている可能性があります。多くの企業がプライバシー保護を重要視する中で、デジタルツインが侵害され、そこに顧客情報が含まれている場合、企業は経済的損失だけでなく、企業評価にも大きなダメージを受ける可能性があります。

完璧を求めるあまり、「十分に良好な状態」では満足できなくなる

「十分に良好な状態」とは、実用的で効果的なデジタルツインは作れているものの、現実の100%完全な再現ではない状態のことです。この問題は、企業がデジタルツインシステムを構築するときに、実際の工場や設備を必要以上に「完璧に」デジタル空間に再現しようとしてしまう状況を指しています。

完璧主義に陥った企業は、このデータを得るのに「十分に良好な状態」に満足できず、さらに多くの時間とコストをかけて「完璧」を目指そうとしてしまうのです。その結果、当初の目的（効率化やコスト削減など）を達成する前に、膨大な費用と時間を浪費してしまい、プロジェクト自体が失敗に終わる可能性があります。

ここに挙げたような問題を適切に理解し、段階的なアプローチによる導入や専門人材の確保、セキュリティ対策の徹底などにより、多くの課題は解決可能です。重要なのは、これらの課題を事前に把握し、計画的に対策を講じることで、デジタルツインの持つ革新的な価値を最大限に活用することです。*6）

デジタルツインの今後

【電波伝搬シミュレーション】

デジタルツインは、技術の進展とともに、経営やビジネスのあり方を根本から変革する可能性を秘めています。

デジタルツインが今後どのような方向へ進化し、ビジネスにどのような影響を与えるのか、その今後を考えてみましょう。

産業横断的な連携とエコシステムの形成

デジタルツインは、これまで個別の企業や産業内で活用されることが主でしたが、今後は産業や企業を横断した連携が加速し、巨大なエコシステムが形成されると予測されています。例えば、製品のデジタルツインが、その製品が組み込まれるシステムのデジタルツインと連携したり、異なる企業のデジタルツイン同士がデータ連携したりすることで、サプライチェーン全体の最適化や、都市全体のスマート化がより一層進むでしょう。

これは、個々の企業が持つデジタルツインのデータを相互に共有・活用することで、これまで見えなかった課題の発見や、新たな付加価値の創出が可能になることを意味します。例えば、あるメーカーの部品のデジタルツインが、その部品を使用する別のメーカーの製品のデジタルツインと連携し、予知保全情報や性能データを共有することで、サプライヤーと顧客双方にメリットが生まれます。

このような連携を支えるためには、データ共有の標準化やセキュリティ確保のための枠組み作りが重要となり、政府や業界団体によるガイドライン策定も進むでしょう。

AIとの融合による自律的最適化の進展

デジタルツインの進化において、AI（人工知能）との融合は不可欠な要素となります。現在でもAIはデジタルツインのデータ分析に活用されていますが、今後はより高度な自律的な最適化が進むと期待されています。

具体的には、デジタルツインがリアルタイムで収集した膨大なデータからAIが、

• 自ら問題点を発見
• 最適な解決策を導き出す
• その解決策を現実世界にフィードバックして実行

という、「自律型デジタルツイン」の実用化が視野に入っています。例えば工場のデジタルツインが、

• 生産ラインの異常をAIが検知
• 自律的に生産計画を調整
• ロボットの動きを最適化

などが可能になると予測されています。都市のデジタルツインでは、AIが交通渋滞やエネルギー消費の状況をリアルタイムで分析し、信号制御や電力供給を自律的に最適化するといった応用も考えられます。

これにより、人間の介在なしに、システム全体が常に最適な状態を維持できるようになり、さらなる効率化と生産性向上が期待されます。

XR技術との連携による体験価値の向上

デジタルツインで構築された仮想空間は、XR（クロスリアリティ：VR/AR/MR）技術との連携によって、より直感的で没入感のある体験を提供できるようになります。VR（仮想現実）ヘッドセットを装着してデジタルツインの中に入り込み、工場や都市を歩き回るようにシミュレーションを行ったり、AR（拡張現実）で現実世界にデジタルツインの情報を重ね合わせて表示したりすることで、より高度な意思決定や作業支援が可能になります。

例えば、建設現場でARグラスを装着することで、建物のデジタルツインを現実の建設現場に重ね合わせ、施工状況を確認したり、配管の位置を正確に把握したりすることができます。また、医療分野では、患者の臓器のデジタルツインをXR空間で詳細に観察し、手術シミュレーションを行うことで、より安全で正確な手術を支援できるでしょう。

XR技術との融合は、デジタルツインが提供する情報の可視化と操作性を飛躍的に向上させ、単なるデータ分析ツールとしてだけでなく、新たな体験価値を生み出すプラットフォームへと進化させていくと見られています。*7）

デジタルツインとSDGs

【効率的な整備を実現するための都市高速道路の3D都市モデルの一部】

デジタルツインは、リアルタイムデータ分析とシミュレーションを通じて、SDGs目標達成に重要な、

• 資源効率化
• 環境影響最小化
• 意思決定の高度化

などを実現します。特に大きな貢献が期待されているSDGs目標を見ていきましょう。

SDGs目標7：エネルギーをみんなに そしてクリーンに

デジタルツインは、再生可能エネルギーへの移行を加速させます。例えば、

• 建物や工場のリアルタイム消費電力データをモニタリングし、ピーク時の負荷を把握
• 地域全体のエネルギー需要と再エネ供給（太陽光・風力）の変動を予測し、需給バランスを調整
• 設備単位での消費パターンを分析し、省エネ施策の優先順位を自動提案
• 再生可能エネルギーの発電量予測と実需に応じた機器稼働のスケジューリング
• 都市やビル単位のエネルギーツインにより、断熱性能や照明制御などを最適化
• マイクログリッドの構成最適化（発電、蓄電、消費のバランス）をシミュレーションで設計

など、デジタルツインはエネルギーの「見える化」と「制御高度化」により、再生可能エネルギーへの現実的な転換を強力に後押しします。

SDGs目標9：産業と技術革新の基盤をつくろう

製造プロセスのデジタルツイン化は、

• 仮想空間での試作により物理的な資源消費の削減
• 生産工程のシミュレーションによって、材料の最適投入量や加工条件を算出
• 機械の稼働データをリアルタイム監視し、故障の予兆を検知して事前にメンテナンスを実施
• 複数拠点の生産設備を統合管理し、負荷分散や稼働率の最適化を実現
• 注文状況と生産スケジュールの連動による「つくりすぎ」の防止

などにより、資源効率と生産性を向上させます。これにより産業基盤の強化を推進します。

SDGs目標11：住み続けられるまちづくりを

都市デジタルツインは、交通・エネルギー・防災の統合管理で持続可能な都市を実現します。

• リアルタイム交通データをもとに信号制御やルート誘導を最適化
• 電力・水道・ガスの使用状況を建物ごとに可視化し、エネルギーの分散制御を導入
• 災害発生時の人の流れ、避難経路、交通遮断箇所を仮想空間で即時シミュレーション
• 地盤データ・浸水履歴・気象情報を統合し、危険区域を可視化・予測
• 街路灯や公共施設のエネルギー利用状況をモニタリングし、消費の最小化を図る
• 都市開発の事前検証を仮想空間上で実施し、交通量・日照・風通しなどを総合評価

このように、都市デジタルツインは個別の分野にとどまらず、都市全体の「統合最適化」を支える中核基盤として、持続可能な都市運営を実現する鍵となります。

SDGs目標13：気候変動に具体的な対策を

気候変動対策において、デジタルツインは高精度な環境シミュレーションを可能にします。

具体的には、

• 都市全体の気温上昇を再現し、ヒートアイランド現象の影響を予測
• 二酸化炭素排出量の分布と時間変化を仮想空間上に可視化
• 豪雨・洪水の発生シナリオを気象データと地形情報からシミュレーション
• 再生可能エネルギー導入に向けた気象条件の年間変動を解析
• 建物や地域単位での断熱性能・エネルギー効率の比較と評価
• 交通量と排ガスの相関をモデル化し、自動車規制やEV導入効果を予測

など、デジタルツインは気候変動の「見えにくい影響」を定量的に再現し、実効性ある対策立案を可能にする重要なツールです。

このように、デジタルツインは多くのSDGs目標への貢献を通じ、環境と経済の調和を実現する基盤技術として大きな期待が集まっています。企業や自治体は、この技術を戦略的に活用することで、SDGs達成への具体的な道筋を描くことができます。*8）

>>SDGsに関する詳しい記事はこちらから

まとめ

【防災エリアマネジメント（東京都品川区の大井町駅・OIMACHI TRACKS周辺）】

デジタルツインは現実世界を仮想空間に精密に再現する技術であり、製造業から都市計画まで幅広い分野で「予測と最適化」を実現する革新ツールです。2025年大阪・関西万博では会場全体がデジタルツイン化され、熱中症対策や人流シミュレーションに活用されることが発表されるなど、社会実装が急速に進展しています。

この動きは、単なる技術展示ではなく「持続可能な社会インフラ」としての地位を確立しつつあることを示しています。

世界的に見ても、デジタルツインは先進国だけでなく新興国でも水資源管理や農業効率化への応用が期待されています。その一方で、国際的な技術格差是正にはデータ等の規格標準化と人材育成プラットフォームの整備が必要です。

個人レベルでも、業務プロセスの「見える化」などから、始めてみてはいかがでしょうか。例えばオフィスのエネルギー消費パターンをデータ化し、無駄な電力使用を特定する簡易版デジタルツインの構築は個人でも可能です。

ここで重要なのは「完璧な再現」より「課題解決に必要な最小限のモデル化」という意識転換です。

• あなたの職場で最もデジタル化すべきプロセスは何でしょうか？
• その可視化がもたらす長期的な視点からの価値はどれくらい試算できるでしょうか？

このような問いかけから、技術と人間の協働による新たな可能性が開かれます。

デジタルツインは現実と仮想、今と未来をつなぐ強力なツールです。あらゆる分野に普及していくデジタルツインを理解し、より良い社会、より良い未来のために活用していきましょう。*8）

＜参考・引用文献＞
*1）デジタルツインとは
国土交通省『都市デジタルツインの実装モデルの整備・活用・オープンデータ化を推進するためのRFI#1（情報提供依頼・第一弾）を実施』（2024年6月）
国土交通省『uc24-15_技術検証レポート_太陽光発電のポテンシャル推計及び反射シミュレーション v3.0』p.13
経済産業省『製造業のDXについて』
総務省『デジタルツインって何？』
総務省『デジタルツインの現状に関する調査研究の請負 成果報告書』（2021年3月）
国土交通省『Map the New World. 国土交通省が様々なプレイヤーと連携して推進する、日本全国の都市デジタルツイン実現プロジェクト PLATEAU』
国土交通省『PLATEAU About』
国土交通省『都市デジタルツインの実装モデル「3D都市モデル」の 整備・活用・オープンデータ化を推進するためのRFI（情報提供依頼）を実施』（2023年6月）
東京都『デジタルツイン実現プロジェクト』
TOYOTA『未来を支えるモノづくり技術』（2023年9月）
メタバース総研『トヨタが進めるスマートシティづくりへのデジタルツインの活用とは？』（2024年1月）
大林組『都市のデジタルツインの今と将来への期待』
SoftBank『【図解】デジタルツインとは？やさしく解説』（2020年9月）
NEC『デジタルツインとは？製造業や都市などでの活用事例8選』（2022年7月）
IBM『デジタルツインとは』（2021年8月）
*2）デジタルツインの具体事例
国土交通省『BIMモデルを活用した3D都市モデル建築物作成の有用性調査 技術検証レポート』（2025年3月）
国土交通省『早期の社会実装を見据えたスマートシティの実証調査（その１３）報告書』（2022年3月）
DAIKIN『堺製作所 臨海工場』
HITACHI『ダイキンと日立が協創、工場の設備故障診断を支援するAIエージェントの実用化に向けた試験運用を開始』（2025年4月）
TOYOTA WOVEN CITY『Weaving the Future 未来を紡ぐ』
総務省『雪害対策へ　デジタルツイン技術で仮想「双子」の街』（2024年10月）
総務省『デジタルツイン活用で効率的な雪害対策システム構築へ 石川県加賀市』（2025年3月）
総務省『雪害対策へ　デジタルツイン技術で仮想「双子」の街』（2024年10月）
NTT DATA『総務省「地域デジタル基盤活用推進事業（実証事業）」に当社提案の実証テーマが採択されました』（2023年9月）
SIEMENS『Digital Twins with potential』
DAIKIN『製造業DXの本質とは？変革に向けた課題と必要な取り組みを解説』（2022年8月）
東京大学『社会連携講座白書 2021「次世代ものづくりアーキテクチャに向けて」』（2022年6月）
TOYOTA WOVEN CITY『Driving the Future of Movement 移動の未来を切り拓く』
TOYOTA『モビリティのテストコース“Toyota Woven City”、Phase1の建築を完了し、準備を本格化』（2025年1月）
TOYOTA『CES 2025 プレスカンファレンス 豊田 章男プレゼンテーション』（2025年1月）
日経XTECH『トヨタ実験都市「ウーブン・シティ」第1期エリア工事完了、25年秋以降に約360人入居』（2025年1月
日経XTECH『「医用画像診断にAIを本格展開」、シーメンス』（2018年4月）
日経XTECH『ダイキンが工場の「デジタルツイン」、製造ラインの停滞予測しロス3割強減へ』（2022年3月）
東洋経済ONLINE『｢新卒390人のDX人材育成｣が現場に起こす変革 製造業の悲願｢止まらない工場｣はどう生まれる』（2023年5月）
NRI『第1回 デジタルツイン革命とポストコロナ時代の日本企業のオペレーション』（2020年9月）
*3）デジタルツインとメタバース・シミュレーションとの違い
経済産業省『メタバース空間上でG7知財庁長官級会談を主催しました』（2023年12月）
NTT PC Communications『デジタルツインとは? シミュレーション・メタバースとの違いや活用事例を解説』（2024年12月）
メタバース総研『【図解】メタバースとデジタルツインの違いとは？事例とともに解説』（2024年1月）
総務省『特集②　進化するデジタルテクノロジーとの共生 第2節　AIの進化に伴い発展するテクノロジー（1）　仮想空間（メタバース・デジタルツイン）』（2024年）
BizTech『デジタルツインとは？メタバース・シミュレーションとの違い・導入メリット・事例5選徹底解説！』（2025年1月）
ISI Software『メタバースとどう違う？仮想空間で再現するデジタルツインについて』（2025年3月）
*4）なぜ今デジタルツインが注目されているのか
国土交通省『景観まちづくりDX v2.0』
経済産業省『製造業のDXについて』
経済産業省『第2節 DXに関する各国の取組状況と我が国における課題』（2023年）
経済産業省『中堅・中小企業等における DX 取組事例集』
経済産業省『製造業を巡る現状と課題 今後の政策の方向性』（2023年5月）
東京都『デジタルツインの社会実装に向けたロードマップ 第 3 版』（2024年3月）
IPA『デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進』（2020年6月）
日経ビジネス『産業構造の変革とDX：競争政策が果たす役割とは』（2021年11月）
HITACHI『デジタルツインとは？ できることやメリット・デメリットを解説』（2022年10月）
HITACHI『いま注目を集める「デジタルツイン」とは？　日立の活用事例も紹介』（2022年11月）
NEC『デジタルツインとは？　～産業革命に匹敵するインパクト、勝機をつかむポイント～』（2024年10月）
NTT DATA『社会のDX推進～デジタルツイン共創プログラムのご紹介～』（2023年3月）
*5）デジタルツインのメリット
国土交通省『市民参加型XRコンテンツ開発プラットフォームの構築』
経済産業省『デジタル社会の実現に向けて』（2024年1月）
経済産業省『産業構造転換を促すデジタル市場基盤整備の取組の方向性（改定版）』
経済産業省『第Ⅱ部　第1章　レジリエントなサプライチェーンの構築に向けて 第4節　デジタル技術の活用によるサプライチェーンの強靱化』（2021年6月）
NEDO『デジタル技術の活用によるマテリアル産業競争力強化に向けて』（2022年）
CYBERNET SYSTEMS『デジタルツインとは？5つのメリットを徹底解説』
SCSK『デジタルツインとは？わかりやすく最新技術を徹底解説。メリットや導入事例も！』（2024年11月）
IPA『全体最適へ向かうデジタルツイン 拡大するデータ収集・再現対象』（2025年4月）
IMARC『日本のデジタルツイン市場は2033年までに186億4,250万ドルに達する見込み – IMARC Group』（2025年1月）
メタバース総研『デジタルツインの活用事例27選｜5大メリットや活用方法も紹介』（2024年1月）
NEC『デジタルツインとは？製造業や都市などでの活用事例8選』（2022年7月）
日本経済新聞『NTTドコモ、NTTなどと6G時代の最適な通信品質をめざしデジタルツイン技術を活用して通信性能を可視化する実証実験に成功』（2024年11月）
日経XTECH『メタバースに欠かせない「デジタルツイン」、効果抜群の事例まとめ』（2022年11月）
Hexagon『2025年のデジタルツイン統計』
ITmedia『サービス領域における「デジタルツイン」はアフターサービスで真価を発揮する』（2018年7月）
*6）デジタルツインのデメリット・課題
国土交通省『地下街データを活用したナビゲーションシステム v2.0』
内閣府『Society5.0の実現に向けた戦略的重要課題について』（2017年11月）
経済産業省『第3節　製造業の企業変革力を強化するデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進』（2020年）
経済産業省『デジタルライフライン全国総合整備計画概要』（2024年6月）
経済産業省『データ連携のためのモデル規約 解説と論点整理』（2024年6月）
中小企業庁『第7節　DX（デジタル・トランスフォーメーション）』（2024年）
NEDO『サブ課題・研究開発テーマ』
NEDO『ものづくり分野におけるDXーデジタル成熟度の向上において大切にすべき5つの行動指針ー』（2022年）
NEC『【激震する業界地図】Vol.2 経産省が描く製造業DXの未来像　持続可能な企業に不可欠な要素とは』（2025年3月）
メタバース総研『企業のデジタルツイン活用における5つの課題・注意点』（2024年1月）
メタバース総研『デジタルツインの導入を進める4ステップ｜費用相場も紹介』（2024年2月）
メタバース総研『デジタルツイン活用の費用相場｜進め方や成功のカギも解説』（2023年12月）
日経XTECH『「カッコつけすぎ」は失敗のもと、デジタルツイン導入3つの落とし穴』（2023年12月）
日経XTECH『AI向け電力需要の増加に対応する使命　デジタルツインで現場の課題を解決』（2024年11月）
東京都『東京都 デ ジ タ ル ツ イ ン実現 プ ロ ジ ェ ク ト 産学官でのデータ連携に向けた課題検証 報告書（2023年3月）
NTT DATA『スマートファクトリーとは？製造業を変革するロードマップと必要な技術』（2024年6月）
デジタル庁『デジタルツイン構築に関する調査研究 調査報告書』（2023年3月）
*7）デジタルツインの今後
国土交通省『TOPIC 1｜3D都市モデルでできること[2/2]｜3D都市モデルの特徴と活用法』
内閣府『10. デジタルツイン』（2025年5月）
Global Information『建設業向けデジタルツイン市場：将来予測 (2025年～2030年)』（2025年2月）
LinkedIn『日本のデジタルツイン市場規模、シェア、将来展望 2025-2033」（2025年4月）
大林組『都市のデジタルツインの今と将来への期待』
NTT『実世界の制約を超えて、新しい価値を生み出すヒトのデジタルツイン』
NTT『デジタルツインコンピューティング構想」（2020年7月）
NTT DATA『生成AI・メタバースで加速するデジタルツインの可能性』（2024年4月）
NTT DATA『デジタルツインを拡大する技術とUAF』（20225年1月）
日本機械学会『計測とデジタルツインの関係から探る将来像』
日本経済新聞『NTTドコモ、NTTなどと6G時代の最適な通信品質をめざしデジタルツイン技術を活用して通信性能を可視化する実証実験に成功」（2024年11月）
日経XTECH『仮想空間で未来を予測する「デジタルツイン」、DXの新たな潮流に」（2022年3月）
日経XTECH『Qualcommが6G時代を展望、デジタルツインで新価値創造』（2025年1月）
日経XTECH『仮想工場で生産性向上競う大手ベンダー、エヌビディアのデジタルツイン基盤活用』（2025年5月）
*8）デジタルツインとSDGs
国土交通省『都市高速道路管理の効率化』
*9）まとめ
国土交通省『EXPO 2025 OSAKA, KANSAI, JAPAN Digital Twin Perspectives
― 現実と仮想が描く都市の未来 ―』