デジタルツインとは？製造業の活用事例

稼働中の設備を止めることなく、改善のシミュレーションを思う存分試せたらと感じたことはないでしょうか。

その願いを現実のものに近づける技術が、近年注目を集めるデジタルツインです。

現実の設備や工場とそっくりの「双子」を、仮想空間にデータで再現する仕組みを指します。

センサで集めた実際のデータを使い、現実とほぼリアルタイムで同期させる点が大きな特徴です。

一度きりの予測で終わる従来のシミュレーションと違い、現実と連動しながら動き続けます。

本記事では、デジタルツインの意味と仕組み、製造業での具体的な活用事例、導入の課題までを詳しく解説します。

1. デジタルツインとは
2. デジタルツインの仕組み
3. デジタルツインの種類
4. 製造業での活用事例
5. 導入のメリット
6. 導入の課題
7. 関連する技術との関係
8. デジタルツイン導入の進め方
9. まとめ

1. デジタルツインとは

現実の双子を仮想空間に作る技術

デジタルツインとは、現実空間にある設備や製品を、仮想空間にそっくり再現する技術です。

英語のDigital Twin、つまり「デジタルの双子」という言葉が、そのまま名前になっています。

現実の対象から集めたデータをもとに、その振る舞いまで写し取った仮想モデルを構築します。

その仮想モデルは、現実の状態が変化すれば、それに合わせて自らの状態を更新し続けます。

現実を映す鏡を仮想空間に持ち、そこで自由に試せることが、本質的な価値になります。

3つの構成要素で成り立つ

デジタルツインは、大きく分けて3つの要素が組み合わさって成立します。

1つ目は、現実に存在する設備そのものを指す、フィジカル空間の対象です。

2つ目は、その対象をデータで写し取った、仮想空間上のデジタルモデルです。

3つ目は、現実と仮想を結び、両者の間でデータをやり取りする連携の仕組みです。

この連携の仕組みがあるからこそ、現実と仮想が切れることなく同期し続けられます。

構成要素	内容	具体例
フィジカル空間	現実に存在する対象	工作機械、生産ライン、工場
デジタル空間	対象を再現した仮想モデル	3Dモデル、物理シミュレーション
連携の仕組み	両者をつなぐデータの流れ	IoTセンサ、通信、解析基盤

シミュレーションとの決定的な違い

デジタルツインは、従来のシミュレーションとよく混同されますが、本質が異なります。

従来のシミュレーションは、設計段階で条件を仮定し、一度だけ計算して結果を得るものでした。

これに対しデジタルツインは、稼働中の実データを取り込みながら、絶えず状態を更新し続けます。

つまり現実の今この瞬間の状態を反映しながら、その先の挙動まで予測できる点が違います。

一度きりの予測ではなく、現実と並んで走り続ける動的なモデルだと捉えられます。

メタバースとの違い

デジタルツインは、よく話題になるメタバースとも、その目的が大きく異なります。

メタバースは、人が集まって交流するための仮想的な空間そのものを指す言葉です。

一方デジタルツインは、現実の設備を正確に再現し、分析することを目的としています。

見た目がどちらも3Dで似ていても、現実のデータと同期するかどうかが分かれ目です。

娯楽や交流ではなく、産業の意思決定を支えるための技術だと理解すると明確になります。

なぜ製造業で注目されるのか

製造業の現場では、設備を止めて何かを試すことが、大きな損失に直結します。

生産ラインを丸一日止めれば、数百万円規模の機会損失が生じる現場も珍しくありません。

デジタルツインなら、現実の設備を止めることなく、仮想空間で改善案を何度でも試せます。

失敗にともなうコストを、現実ではなく仮想空間の中に閉じ込められる点が大きな魅力です。

この「止めずに試せる」という価値こそが、製造業での導入を後押しする最大の理由です。

デジタルツインという言葉の起源

デジタルツインの考え方の源流は、1960年代のNASAにあるとされています。

アポロ計画では、宇宙にある機体の状態を地上で再現するための同型機を用意していました。

遠く離れた機体に異常が起きたとき、地上の双子でそれを再現し、対処を検討したのです。

言葉そのものとしては、2002年にマイケル・グリーブス氏が提唱したものとされています。

製品の生涯を管理するPLMの理想像として、その概念が整理され広まっていきました。

国際規格ISO 23247による定義

製造業におけるデジタルツインは、ISO 23247という国際規格で定義されています。

そこでは「観測可能な製造要素の、目的に合ったデジタル表現」であると定められています。

さらに「その要素と表現の間で、適切な同期を伴う」ことが条件として加えられています。

つまり目的が明確であることと、現実との同期があることの二つが要件とされています。

この規格を踏まえると、単なる3Dモデルとの違いが、いっそうはっきりと見えてきます。

2. デジタルツインの仕組み

4つの層でデータが循環する

デジタルツインは、データが現実と仮想の間を循環することによって機能します。

まず現実の設備から、センサがさまざまな状態を表すデータを収集します。

そのデータが、通信ネットワークを通じて仮想空間のモデルへと送られます。

モデルは受け取ったデータで状態を更新し、分析や予測を行って知見を導きます。

そして得られた知見が、現実の設備の運転や改善へとふたたび戻されていきます。

層	役割	代表的な技術
収集	現実のデータを取得する	各種センサ、PLC、A/D変換
伝送	データを仮想側へ送る	産業ネットワーク、MQTT、OPC UA
モデル	状態を再現し分析する	3D CAD、物理モデル、CAE
活用	結果を現実へ反映する	運転最適化、保全計画、設計改善

センサによるデータ収集

デジタルツインの出発点は、現実から正確なデータを集めることにあります。

温度や振動、電流、回転数など、設備の状態を表す物理量を幅広く測定します。

これらのアナログの信号は、A/D変換を経てデジタルのデータへと変えられます。

集めるデータの精度と更新の頻度が、ツインの正確さをそのまま左右します。

センサ信号の処理は、A/D変換とは何かで詳しく解説しています。

通信プロトコルによる伝送

集めたデータは、産業用の通信を通じて仮想側へと運ばれていきます。

近年は、IoT向けに通信量の少ない軽量なMQTTという方式がよく使われます。

設備どうしの標準的な連携には、OPC UAという規格も広く採用されています。

多様な機器のデータを、統一された形式で集めることが、ここでの課題になります。

IoT向けの通信規格は、MQTTとは何かでも解説しています。

モデル化と同期

仮想空間の中では、対象を再現するモデルが中核的な役割を担います。

形状を表す3Dモデルに、物理法則にもとづく挙動を組み合わせて作ります。

たとえば熱や応力の解析を、現実のデータで補正しながら動かしていきます。

現実の値とモデルの値を突き合わせ、そのずれを修正することを同期と呼びます。

この同期の精度が高いほど、ツインが導く予測の信頼性も高まっていきます。

エッジとクラウドの役割分担

データの処理は、設備の近くと遠くのクラウドとで役割を分担します。

緊急の判断が必要な処理は、設備のそばにあるエッジ側が即座に対応します。

大量データの蓄積や高度な分析は、処理能力の高いクラウド側がまとめて担います。

この分担によって、応答の速さとデータ活用の深さを同時に実現できます。

設備近くで処理する考え方は、エッジコンピューティングとは何かで解説しています。

射出成形機を例にした循環

具体例として、射出成形機のデジタルツインを考えてみると分かりやすいです。

機械からは、型の温度や射出圧力、サイクルタイムといった値が収集されます。

これらのデータが、仮想空間にある成形プロセスのモデルへと送られていきます。

モデルは、その条件のもとで起きる樹脂の充填や冷却の様子を再現します。

そして反り不良が出そうな条件を予測し、保圧時間の調整といった対策を提案します。

この一連の循環が、現実の歩留まりの改善へと着実につながっていきます。

3. デジタルツインの種類

対象の規模による分類

デジタルツインは、再現する対象の規模によって段階的に分類できます。

もっとも小さいのは、部品や製品の単体を対象とするツインです。

次が、複数の機器を組み合わせた生産ライン全体を対象とするものです。

もっとも大きいのは、工場やサプライチェーン全体までを扱うツインです。

規模が大きくなるほど、扱うデータの量も、統合する難しさも増していきます。

種類	対象	主な狙い
製品ツイン	部品・製品単体	品質予測、設計改善
設備ツイン	機械・装置	故障予知、保全最適化
ラインツイン	生産ライン全体	能力検証、ボトルネック解消
工場ツイン	工場・拠点全体	生産計画、全体最適

成熟度による分類

デジタルツインは、実現できることの高度さによっても段階が分かれます。

最初の段階は、現状をそのまま映し出す「見える化」のレベルです。

次の段階は、これから起きる状態を見通す「予測」のレベルになります。

さらに進むと、取るべき最適な対策を自ら示す「処方」のレベルに至ります。

自社が今どの段階を目指すのかを定めることが、導入の出発点になります。

現実への反映度による違い

ツインが現実をどこまで動かせるかという点でも、違いがあります。

分析した結果を人が見て判断する、片方向の使い方がまず基本になります。

さらに進むと、ツインの判断が自動で現実の設備へとフィードバックされます。

双方向に連動するほど効果は高まる一方、安全の作り込みも重くなります。

用途に応じて、どこまで自動化するかを慎重に設計する必要があります。

4. 製造業での活用事例

設備の予知保全

現在もっとも普及している用途が、設備の予知保全です。

振動や温度のデータをツインで監視し、故障の兆候を早期に捉えます。

軸受の異常な振動が増えていく傾向から、交換すべき時期を前もって判断できます。

壊れる前に手を打てるため、突発的な停止による損失を大きく減らせます。

保全の考え方は、予防保全とは何かで解説しています。

生産ラインの設計検証

新しい生産ラインを作る前に、仮想空間で検証する使い方も有効です。

設備の配置や搬送の流れを、実機を組み立てる前にツイン上で試せます。

製品一つあたりの生産時間や、流れが滞るボトルネックを事前に把握できます。

手戻りのコストを設計の段階で潰せるため、立ち上げが大きく速くなります。

現実に作ってから修正する場合に比べ、かかる費用も期間も抑えられます。

稼働状況の最適化

稼働している工場全体を、ツインで最適化する事例も増えています。

各設備の稼働率や在庫の状況を一元的に把握し、生産計画へと反映します。

需要の変化に応じて、生産の順序を仮想空間で組み替えて検証できます。

全体を見渡せることで、一部だけを優先する部分最適に陥らずに済みます。

工場の見える化は、SCADAとは何かとも深く関わっています。

品質の予測と作り込み

製品の品質を、製造する前に予測するという用途も注目されています。

加工の条件と品質の結果との関係をツインに学習させ、不良の発生を予測します。

温度や圧力が規格から外れそうになったとき、事前に警告を出すことができます。

不良を作ってから検査で弾くのではなく、作る前に防げる点が大きな利点です。

検査に頼る品質保証から、予測にもとづく作り込みへと移行できます。

バーチャルコミッショニングによる試運転

設備の立ち上げを、仮想空間で先取りして試す使い方も広がっています。

これはバーチャルコミッショニング、つまり仮想試運転と呼ばれる手法です。

制御のプログラムを、実機の代わりに設備のツインへ接続して動かして試します。

動作の不具合や機械どうしの干渉を、現実の設備が届く前に発見できます。

現地での調整にかかる期間を短縮でき、立ち上げの遅れを未然に防げます。

オペレータの教育と訓練

運転を担うオペレータの教育に、デジタルツインを使う事例も増えています。

本物の設備をいっさい止めることなく、仮想空間で操作を繰り返し練習できます。

めったに起きない異常やトラブルの状況も、安全に再現して訓練に使えます。

危険をともなう誤操作を体験させても、現実の設備に被害が及ぶことはありません。

熟練を要する判断を、安全な環境で何度も繰り返し学ばせられます。

活用事例	使うデータ	得られる効果
予知保全	振動、温度、電流	突発停止の削減
ライン設計検証	配置、搬送、タクト	立ち上げ期間の短縮
稼働最適化	稼働率、在庫、需要	生産計画の改善
品質予測	加工条件、品質結果	不良率の低減

5. 導入のメリット

止めずに試せるという価値

最大のメリットは、現実の設備を止めることなく改善を試せる点です。

生産を続けながら、仮想空間の中で何通りもの条件を自由に検証できます。

危険な条件や極端な負荷であっても、現実を傷つけることなく試せます。

試行錯誤にかかるコストとリスクを、仮想空間にそっくり肩代わりさせられます。

この自由度の高さが、改善のスピードを根本から変えていきます。

意思決定の根拠が数値になる

デジタルツインは、これまで勘に頼っていた判断を数値へと変えます。

改善案のそれぞれについて、見込まれる効果をツイン上で定量的に比較できます。

たとえば搬送の経路を変えた場合の生産性を、具体的な数値で示せます。

経験だけに頼っていた判断に、客観的な根拠を与えることができます。

関係者の合意も、共通の数値という土台があれば得やすくなります。

技術やノウハウの継承

熟練した技術者の判断を、ツインに蓄積できる点も見逃せません。

ベテランが感覚で行っていた微妙な調整を、データとして残せます。

人の退職とともに失われがちな技術を、仕組みとして引き継いでいけます。

人手不足が深刻な製造業にとって、これは非常に大きな支えになります。

属人化していた現場の力を、組織全体の資産へと変えていけます。

省エネと環境負荷の低減

近年は、省エネルギーの観点からも導入が進んでいます。

工場で消費されるエネルギーの流れを、ツインで可視化して分析できます。

無駄な待機電力や、非効率な運転の状態を、数値として特定できます。

運転の条件を仮想空間で最適化することで、消費エネルギーを抑えられます。

脱炭素への対応が強く求められる中で、その価値はますます高まっています。

6. 導入の課題

データの質と量の確保

デジタルツインはデータが土台となるため、その整備が欠かせません。

センサが不足していれば、現実の状態を正確に写し取ることができません。

古い設備ではそもそもデータが取れず、後付けの計測が必要になります。

集めるデータの精度が低ければ、ツインの予測もまた信頼できなくなります。

どのデータをどの頻度で集めるかという設計が、まず成否を分けます。

モデルの精度をどう保つか

現実とモデルのずれを、いかに小さく保ち続けるかも大きな課題です。

設備は時間とともに劣化し、初期に作ったモデルから次第に外れていきます。

実際のデータを使って、モデルを継続的に補正していく仕組みが必要です。

精度を保つための運用がなければ、ツインは次第に役に立たなくなります。

作って終わりではなく、育て続けるべき対象だと捉える必要があります。

コストと費用対効果

導入には、センサや解析の基盤に対する相応の投資が必要になります。

効果がまだ見えにくい段階で、投資の判断を迫られることも少なくありません。

そのため、小さな範囲から始めて効果を確かめる進め方が有効になります。

一つの重要な設備でツインを試し、その成果を見てから広げるのが現実的です。

最初から全社への展開を狙うと、頓挫してしまう危険が高まります。

課題	内容	対策の方向
データ整備	センサ不足、精度不足	計測の設計を先に固める
モデル精度	経年でのずれ	実データで継続補正
コスト	投資判断の難しさ	小さく始めて広げる
人材	解析人材の不足	外部連携と社内育成

7. 関連する技術との関係

CPSという上位概念

デジタルツインは、CPSという大きな考え方の中核を担っています。

CPSとは、現実と仮想を結ぶサイバーフィジカルシステムを略した言葉です。

現実のデータを仮想で分析し、その結果を現実へ戻すという枠組みを指します。

デジタルツインは、このCPSを具体的な形にした代表的な技術にあたります。

大きな潮流の中の一要素として捉えると、その位置づけが見えてきます。

MESやSCADAとの連携

デジタルツインは、既存の生産システムと連携することで力を発揮します。

設備を監視するSCADAから、リアルタイムの状態のデータを受け取ります。

生産を管理するMESからは、実績や計画といった情報を取り込みます。

これらと結ぶことで、ツインは工場の実態を正確に映し出せるようになります。

生産管理の仕組みは、MESとは何かで解説しています。

AIとの組み合わせ

近年は、デジタルツインをAIと組み合わせる事例が急速に増えています。

大量の運転データをAIが学習し、故障や品質を高い精度で予測します。

ツインが集め続けたデータが、AIの学習材料として大いに活きてきます。

両者を組み合わせることで、予測の精度はさらに高まっていきます。

データの基盤としてのツインの価値が、ここでもいっそう際立ちます。

高速通信が支えるリアルタイム性

デジタルツインの同期は、通信の速さに大きく左右されます。

大量のセンサデータを、遅れなく送り続ける必要があるためです。

大容量で低遅延な5Gなどの通信が、そのリアルタイム性の土台を支えます。

通信が遅れれば、ツインは現実から取り残されてしまいます。

リアルタイム性を保つうえで、通信基盤の整備が欠かせません。

8. デジタルツイン導入の進め方

目的と対象を一つに絞る

導入の第一歩は、解決したい課題をまず一つに絞り込むことです。

「突発停止を減らす」のように、具体的で測れる目的を先に定めます。

目的が曖昧なまま始めると、何のデータを集めるべきかも定まりません。

効果を測りやすく、重要度の高い設備を、最初の対象として選びます。

狭く深く始めることが、最初の成功を得るための近道になります。

データ基盤を整える

目的が決まったら、必要なデータを集めるための基盤を整えます。

不足しているセンサを追加し、測定の精度と頻度を確かめておきます。

集めたデータを蓄積し、分析できるようにする仕組みも用意します。

ここでは、通信やネットワークの設計が重要な土台になります。

データが信頼できなければ、その先の予測もまた信頼できません。

小さく作り効果を検証する

基盤が整ったら、まず限定した範囲でツインを作って試します。

ツインの予測がどれだけ当たるかを、現実と比べながら検証します。

効果が確認できれば、対象とする範囲を少しずつ広げていきます。

最初から完璧を狙わず、改良を繰り返していく姿勢が大切です。

小さな成功を積み上げることで、全社へ展開する説得力が生まれます。

段階	やること	つまずきやすい点
①目的設定	課題と対象設備を絞る	目的が曖昧で発散する
②基盤整備	センサ・通信・蓄積を用意	データの精度不足
③検証	限定範囲で予測精度を確認	効果を測る指標がない
④展開	成果を見て対象を拡大	一気に広げて頓挫する