最近デジタルツインという技術が発展し、ビッグデータと社会の結びつきが強くなってきています。しかしデジタルツインを知らない方やそもそも活用例がわからない方も多いと思います。
今後ますますAIやデータ分析の発展などで、人の経験だけではなく、デジタルの媒体を利用して客観的な判断が必要になるでしょう。デジタルツインは今後のビジネス構造や経営など多くの場面で活躍すると考えられています。
当記事ではデジタルツインをわかりやすく解説します。記事の流れは、
デジタルツインの概要
デジタルツインの構築方法
デジタルツインの運用方法
です。今後ビッグデータをビジネスに活用したい方やデジタルツインの技術を導入を検討されてる方には必見です。ぜひ最後まで読んで下さい!
デジタルツインとは？
デジタルツインとは、取得したデータをデジタル上で再現する技術です。集めた膨大なデータをもとにできる限り現実に近いシミュレーションが可能です。具体的には工場の製造ラインを設計するときに、シミュレーションを行えば簡単に設計が可能です。ラインの編集や増設のコストや必要な期間が計算できます。
製造に必要な工数や各工数に必要な時間などを見た目ではなく、データで客観的に判断できる材料にします。梱包の速度や組み立ての速度、平均在庫数が確認可能。機械が故障すれば、壊れた原因を解明するでしょう。機械の残り寿命を事前に予測できたり、必要コストがわかります。
デジタルツインを利用すれば、多くの場面や場所でデータの採集とシミュレーションが可能です。
デジタルツインがイノベーションを起こす
デジタルツインは各産業のビジネスにイノベーションをもたらします。理由としてはデジタルとモノやコトが融合すれば、新しいビジネススタイルや利益を向上させるからです。
石油やガスなどの天然資源がどのぐらい消費されていて、どのぐらいの備蓄があるのか理解しなければなりません。万が一資源が不足すれば、電気やガスの供給が止まってしまい市民生活に大きな影響を与えるでしょう。
デジタルツインなら今後必要な量や消費量の予測などを可視化できます。無駄な量を購入する必要がなくなるため、利益率の向上にも役立ちます。デジタルツインはまだ活用が少ないですが、多くの産業に影響を与えるでしょう。
デジタルツインが統合されていく
デジタルツインの利用が多様化していき、各産業や要素が統合されるようになってきました。各産業それぞれ別のデジタルツインを使うより、同じ製品を使うほうが効率が良いからです。
資源採取に必要な機械の寿命を計測し、壊れるまでの期間やオイルが採取できる量などのデータを集めます。集めたデータを総合的に分析して、今後どれくらいの利益やコストがかかるのかを正確に計算が可能です。
使用した量だけでなく、天候や季節的な影響、発電効率などの要素を統合すれば、一日に必要な量を客観的に予測できるでしょう。一つのデジタルツインではなく複数の集合体によって、さらに大きな利益やメリットを得られます。
デジタルツインの構築
デジタルツインの構築には5つのステップがあります。
業務領域やプロセスを明確にする
データをチェックする
データの選定とパイプライン整備
アプリケーション開発と運用
継続的に改善していく
業務領域やプロセスを明確にする
デジタルツインの利用の際には、必ず利用目的や分野、解決したい分野を選定しなければなりません。無駄に必要な機能や情報収集に時間をかければ、誤ったデータを生み出してしまうかもしれません。
デジタルツインを導入する前に必ず目的や課題を明確にしましょう。
データをチェックする
目的が決まったら、データの吟味が必要です。手に入れたデータをそのまま使うのではなく、分析して必要な情報に置き換えなければなりません。
収集するべきデータが揃っているかどうかや収集方法に間違いがないか確認しましょう。もし集まっていない場合や間違ったデータを分析してしまったら、すぐに対策と解決をしなければなりません。データを集めるだけでなく、必要な情報を吟味しましょう。
データの選定とパイプライン整備
データの選定と必要なデータの統合を次に行いましょう。その際に考えなければならないポイントは以下の通りです。
クラウドシステムの使用
データモデル
コンテキスト化する
セキュリティ
クラウドシステムの使用
クラウドシステムを利用すれば以下のメリットが得られるでしょう。
システム基盤を専門家に任せられる
自動的なアップデート
高度なセキュリティ
柔軟な連携オプション
デジタルツインが用いるデータは膨大なため、素人には取り扱いが難しいです。そのためクラウド上に保存して、データをシンプルにさせます。
データモデル
データソースには2種類の構造があります。
ソースデータモデル
ターゲットデータモデル
ソースデータモデルはデータの一貫性や矛盾がない点を重視します。逆にターゲットデータモデルはユーザーへの使いやすさを重視するため、重複や一部の矛盾にも対応可能。データモデルの編集や設計処理の速さと使いやすさが両立したツールの使用がおすすめです。
コンテキスト化する
データの活用で必要なのが「メタデータ」です。データがどのシステムやいつ生成されたのかという情報です。データを使いやすく加工し意味のある状態にすることを「コンテキスト化」といいます。
集めた情報を使えなければ意味がありません。データのコンテキスト化の仕組みが必ず必要になるでしょう。
セキュリティ
必要なデータを外部から守るのも大切です。ユーザー認証や高いアクセス制御など安全な通信方法の確立やシステムへの攻撃から守る方法を開発しなければなりません。データの所在や責任など明確にし、データの加工プロセスの記録をしなければなりません。
アプリケーション開発と運用
アプリケーション開発には多大な時間とリソースが必要です。そのためアジャイル開発などの手法が有効です。アジャイル開発とは短期間で開発をして、フィードバックをコンスタントにもらいながら完成させていく開発手法です。最初から完璧を目指すのではなく、少しづつ完成度を上げていきます。
運用にはユーザーからの操作性や視認性の評価が必要になり、フィードバックではその観点も評価しなければなりません。アプリケーションの開発には、ユーザーからの意見や操作性も大事になります。
継続的に改善していく
開発が完了しても、メンテナンスや利便性向上のために改善を継続的に行わなければなりません。目的から外れてしまったり、利用者の割合が少ない場合は利便性の改善が必要です。デジタルツインは企業にとって、新しい挑戦のため失敗はつきものでしょう。そのため必ずどこかでエラーや理解が難しい部分が出ます。
デジタルツインをうまく運用するには、短いサイクルでコンスタントに開発の継続が必要です。
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必要に応じてAIの搭載や必要な機能の拡張も可能です。もしデジタルツインで何か事業を拡大したい、利益を向上したい方は一度検討してみて下さい。必ず期待に応えられる製品を開発します。
まとめ
今回はデジタルツインの構築方法について説明しました。デジタルツインの開発は難しく、多くの企業が失敗をしています。開発には長い時間やリソースが必要となり、不要と考えてしまう方も少なくないです。
そのためデジタルツインの構築には、根気強く継続して開発を続けなければなりません。
今後デジタルツインの開発や構築を検討されている方は、一度アイディオットを検討してみて下さい。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
