デジタルツイン

デジタルツイン（Digital Twin）とは、現実世界の物体・プロセス・システムをデジタル空間上に忠実に再現した仮想モデルです。センサーやIoTデバイスからリアルタイムデータを受け取ることで、物理的な実体の状態・挙動・性能を継続的に反映・シミュレートします。概念はNASAの宇宙機モデル（2000年代）に起源を持ち、製造業を中心に普及しました。

AIとの組み合わせにより、デジタルツインは単なる「デジタルコピー」から「予測・最適化エンジン」に進化しています。機械学習モデルが故障予知（Predictive Maintenance）・生産ライン最適化・エネルギー効率改善を担い、シミュレーション環境でモデルを訓練してから現実世界に適用するSim-to-Real転移が可能です。

主要ユースケースとして、(1)製造業：工場設備の故障予知・品質管理、(2)スマートシティ：交通流・エネルギー消費のリアルタイム最適化、(3)医療：患者の生体データに基づく治療シミュレーション、(4)建築・インフラ：BIM（建物情報モデリング）と連携した維持管理があります。

NVIDIA Omniverse・Azure Digital Twins・AWS IoT TwinMakerなどがクラウドプラットフォームとして提供されています。日本でも製造業のDX推進においてデジタルツイン活用が国家戦略として位置づけられています。