デジタルツインとは？定義や基本技術、事例をわかりやすく解説

この記事ではデジタルツインの定義から仕組み、注目される背景までを解説し、自社での導入可否を判断する情報をお届けします。

デジタルツインとは？

まずはデジタルツインの基本的な意味を押さえましょう。

現実世界とデジタル空間がどうつながっているのかを理解すると、あとの技術解説や事例もぐっと分かりやすくなります。

意味・定義

デジタルツインとは、現実世界から集めたデータをもとにデジタル空間上に「双子」となる仮想モデルを構築し、分析やシミュレーションに活用する技術のことです。

ここで誤解しやすいのが、「現実の設備や街を3Dで再現するだけ」がデジタルツインだと考えてしまうこと。

3Dモデル化はあくまで入り口にすぎません。工場の設備や建物、都市空間などから得られるセンサーデータや稼働状況を継続的にデジタル空間へ反映し、そこで予測や検証をおこなって、結果を現実側の意思決定や積算や設計、運用改善に生かす。

この循環があってはじめてデジタルツインと呼べます。単なる見た目の再現ではなく、現実とデジタルが情報でつながり続けている状態、とイメージすると理解しやすいでしょう。

デジタルツインの仕組み

デジタルツインの仕組みは、大きく4つの工程で成り立っています。

1. 現実世界からセンサーやカメラ、3D計測機器などでデータを取得
2. 取得したデータをデジタル空間上のモデルに反映し、目的に併せた頻度で現実と同期させる
3. デジタル空間で分析やシミュレーションをおこない、将来の状態や異常を予測する
4. 得られた結果を現実世界にフィードバックし、設備の調整や施工計画の最適化、運用改善に活用する

この一連の流れを止めずに回し続けることが重要です。

一度モデルを作って終わりではなく、現実側の変化をデータとして取り込み、デジタル側の予測結果を現実の運用に反映する。この往復があるからこそ、故障の予兆を早期につかんだり、設計段階で問題を洗い出したりできるわけです。

デジタルツインが注目される背景

デジタルツインがここ数年で急速に注目を集めている背景には、技術面と社会面の両方の要因があります。

• IoTセンサーやカメラの低コスト化により、現場データを大量かつ継続的に取得しやすくなった
• クラウド環境の普及で、大容量の3Dモデルやセンサーデータを扱う基盤が整った
• AIによる解析技術が進み、蓄積したデータから予測や異常検知がしやすくなった
• 製造業や建設業での人手不足が深刻化し、遠隔監視や省人化への需要が高まっている
• 企業のDX推進の流れのなかで、現場の暗黙知をデータ化し経営判断に生かす動きが広がっている

建設・インフラ分野では、国土交通省が推進する3D都市モデル整備プロジェクト「PLATEAU」のように、都市空間そのものをデジタルツイン化する取り組みも進んでいます。

出典：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

こうした技術基盤と社会的な必要性が重なったことで、デジタルツインは一部の先進企業だけの取り組みから、業種を問わず検討される選択肢へと広がりつつあるのです。

デジタルツインと混同されやすい概念との違い

デジタルツインは、3Dモデルやシミュレーション、メタバースといった言葉と一緒に語られることが多く、意味を混同しがちです。

何が同じで何が違うのか、まず全体像を表で確認しましょう。

3Dモデルとの違い

3Dモデルは、建物や設備の形状を立体的に表現したデータです。デザイン検討や図面代わりとして使われることが多く、いわば「見た目を再現したもの」にあたります。

一方でデジタルツインは、形状データに加えてセンサーから取得した稼働状況や温度、振動といったリアルタイムの情報を組み合わせ、現実の状態を常に反映し続ける点が異なります。

たとえば工場設備の3Dモデルは、設計時点の姿を正確に表現できますが、それ単体では「今この瞬間、設備がどう動いているか」はわかりません。デジタルツインとして機能させるには、3Dモデルをベースにしながらセンサーデータや稼働履歴をひもづけ、現実世界の変化を仮想空間に反映する仕組みが必要です。

つまり3Dモデルはデジタルツインを構成する要素のひとつであり、それ自体がデジタルツインというわけではありません。

シミュレーションとの違い

シミュレーションは、ある条件を設定して結果を予測する分析手法です。

デジタルツインもシミュレーション機能を内包していますが、両者の違いは「データの鮮度」と「継続性」にあります。

従来型のシミュレーションは、設計段階などで取得した固定的なデータをもとに、一度きりの条件で計算するケースが一般的です。

これに対してデジタルツインは、現実の設備やインフラから継続的に送られてくるデータを反映しながら、常に最新の状態でシミュレーションを繰り返せる点が特徴です。

メタバースとの違い

メタバースとの違いは、目的の置き方にあります。

メタバースは必ずしも現実世界と一致している必要がなく、非現実的な空間や設定であっても成立します。

対してデジタルツインは、現実世界を正確に写し取ることが前提です。

ただし両者は対立する概念ではなく、近年は融合の動きも進んでいます。

デジタルツインで再現した工場やインフラの仮想空間に、メタバースのようなアバター機能や複数人での同時アクセスを組み合わせ、遠隔地の担当者が仮想空間内で設備を確認しながら議論する活用例も出てきています。

デジタルツインでできること・導入メリット

デジタルツインを導入すると、現場で起きていることの把握から将来予測、遠隔からの管理まで幅広く対応できます。

一方で、目的なく3Dモデルを作るだけでは効果が出ないケースも少なくありません。

ここでは具体的なメリットと、つまずきやすいポイントの両方を見ていきます。

導入で得られる主なメリット

デジタルツインの一番の強みは、現実の設備や施設の状態を目的に適した頻度でリアルタイムで可視化できる点です。

センサーから得たデータを仮想空間上のモデルに反映すれば、現場に足を運ばなくても稼働状況や異常の兆候をつかめます。

さらに仮想空間上で条件を変えたシミュレーションを行えば、生産ラインの変更や設備更新の影響、施工手順の影響を事前に検証でき、失敗のリスクを減らせます。

遠隔管理の面でも効果は大きく、複数拠点の設備状況を一つの画面で確認できるようになります。

保守や点検の場面では、稼働データの蓄積から故障の予兆を検知し、壊れる前に部品を交換する予知保全や状態監視保全につなげる動きも進んでいます。

意味がないと言われる理由とデメリット

デジタルツインが「意味がない」と言われる背景には、導入目的が曖昧なまま進めてしまうケースが多いことがあります。

3Dモデルを作ること自体がゴールになってしまい、そのデータを何に使うのかが決まっていないと、コストをかけた割に業務改善につながりません。

また、データの整備や更新にも手間・運用コストがかかります。現実の設備は日々変化するため、仮想モデルを最新の状態に保つには継続的な入力作業やセンサーの保守が必要です。ここを軽視すると、実態とずれた情報をもとに判断してしまう恐れがあります。

加えて、既存の基幹システムやIoT機器とのシステム連携も欠かせず、部門ごとにデータ形式（BIM/CIMにおけるIFC規格などの標準化等）がばらばらだと統合に想定以上の工数がかかることも珍しくありません。

【分野別】デジタルツインの活用事例

デジタルツインは業界によって使い方が大きく異なります。

ここでは4分野に分けて、実際にどんなデータをどう使っているのかを具体的に見ていきます。

製造業・工場

製造業はデジタルツインの活用がもっとも早くから進んだ分野です。

設備データや稼働データを仮想空間に再現し、設計段階での検証や故障予兆の検知に役立てる企業が増えています。

予知保全、生産シミュレーション、設備最適化という3つの用途は、業種を問わず応用しやすい切り口です。

自社の設備データをどこまで可視化できているか、まずはそこから見直してみるとよいでしょう。

建設・土木・インフラ

建設・土木分野では、BIM（建築物の3次元モデル）やCIM（土木構造物の3次元モデル）をベースにしたデジタルツインの活用が広がっています。

現場に行かなくても検査や進捗確認ができる体制づくりが各地で進んでいます。

出典：インフラDX｜企画部｜中国地方整備局・国土交通省

こうした取り組みは、施工管理の省人化だけでなく、熟練技術者が現場に常駐しなくても品質を担保できる体制づくりにもつながります。

都市・防災

都市規模でのデジタルツイン活用を国レベルで牽引しているのが、国土交通省が推進する3D都市モデル整備プロジェクト「PLATEAU（プラトー）」です。

全国の都市を対象に建物や地形の3Dデータを整備し、オープンデータとして公開することで、自治体や企業がまちづくりや防災に活用できる基盤をつくっています。

出典：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、Use Case｜3D都市モデルを活用したソリューション開発の事例｜国土交通省

積雪量や建物の配置といった情報を3D空間上で組み合わせることで、限られた人員でもどこから除雪すべきかを判断しやすくする狙いです。

浸水想定や避難シミュレーションなど、防災分野でのデジタルツインの応用範囲は今後さらに広がりそうです。

物流・モビリティ

物流分野では、港湾手続きのデジタル化基盤の導入や物流施設の実証事業を通じて、業務効率化と省人化の両立が進んでいます。

出典：物流分野のデジタル化施策｜国土交通省、物流施設におけるDX推進実証事業｜国土交通省

道路の混雑状況や車両の走行データをデジタル空間上で再現できれば、需要予測や配送ルートの見直しにも応用できます。

自社の物流網や車両運用に置き換えて考えると、どこにデータを集めれば改善につながるかが見えてくるはずです。

デジタルツインを構築するための技術とデータ

デジタルツインは、ひとつの技術で成り立っているわけではありません。

現実世界のデータを取得する技術、そのデータを3D空間へ統合する技術、集めたデータを分析・予測に活かす技術という、性質の異なる複数の技術が連携してはじめて機能します。

まずは全体像を確認してから、それぞれの役割を見ていきましょう。

現実世界の情報を取得する技術

デジタルツインの土台になるのが、現実空間から情報を集める技術です。

工場の設備やインフラ構造物に取り付けたIoTセンサーは、温度や振動、稼働状況といった数値データを継続的に収集します。

監視カメラは映像として人や車両の動きを記録し、ドローンは人が立ち入りにくい高所や広範囲の現場を空撮データとして捉えられます。

LiDAR（レーザー光を使って対象物までの距離や形状を測定する技術）は、建物や地形を点群データとして精密に記録できるため、建設・インフラ分野での活用が進んでいます。

さらに衛星データを使えば、都市全体や広域の地形変化を定期的に把握することも可能です。

3D・地理空間データを構築・統合する技術

取得したデータは、そのままでは断片的な情報にすぎません。位置情報や属性情報と紐づけてデジタル空間上に統合することで、はじめて「現実を再現した空間」になります。

ここで使われるのが、LiDARなどで得た3D点群データや3Dモデル、地理情報を扱うGIS（地理情報システム）です。

建設・インフラ分野ではBIM/CIM原則適用に伴い、普及が進んでおり、これらは設計・施工段階の3次元データを一元管理し、後工程の維持管理にも活用できる点が特長です。

都市スケールでは、国土交通省が推進する3D都市モデル「PLATEAU」のように、地図・衛星画像・GISデータを統合し、都市全体をデジタル空間に再現する取り組みも進んでいます。

個別施設だけでなく街区や地域単位でデジタルツインを構築する際の基盤技術といえます。

出典：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

分析・シミュレーションに使われる技術

デジタル空間に現実を再現できても、それだけでは「見える化」の域を出ません。

デジタルツインの価値を引き出すのは、集めたデータを分析し未来を予測する技術です。AIによる異常検知や需要予測、物理法則に基づくシミュレーションエンジンによる挙動再現などが代表的な役割を担います。

これらの処理には大量の計算資源とデータ保管基盤が必要になるため、クラウドサービスが実務上の基盤として使われるケースが多く見られます。

AWSはIoTデータの収集からシミュレーション、可視化までを一気通貫で扱えるサービス群を提供しており、IBMも産業向けにAIとシミュレーションを組み合わせた分析基盤を展開しています。

自社でデジタルツインを検討する際は、こうしたクラウド基盤をどこまで活用するかも設計の分かれ目になります。

デジタルツイン導入の進め方と課題

デジタルツインは最初から全社規模で作る必要はありません。目的を絞った小さな範囲から始め、段階的に対象を広げていくのが現実的な進め方です。

ここでは基本的な構築手順と、その過程でつまずきやすい課題をまとめます。

デジタルツイン構築の基本的な進め方

デジタルツインづくりで最初にやるべきことは、対象設備の選定ではなく「何のために作るのか」を明確にすることです。

設備の稼働率を上げたいのか、点検の手間を減らしたいのか、目的によって集めるデータも分析方法もまったく変わってきます。目的があいまいなまま着手すると、データを集めた後で「結局何に使うのか」が定まらず、プロジェクトが止まってしまうケースが少なくありません。

目的が固まったら、以下のような流れで進めていきます。

1. 目的設定（何を改善・予測したいかを具体的に定める）
2. 対象と必要データの整理（どの設備・工程を再現し、どんなセンサーデータが要るか洗い出す）
3. データ取得（IoTセンサーや既存システムから実データを集める仕組みを整える）
4. 統合・可視化（集めたデータを一元化し、3Dモデルやダッシュボードで見える形にする）
5. 分析・活用（シミュレーションや予測により、現場の意思決定に反映する）
6. 更新（現実の変化に合わせてモデルとデータを継続的に見直す）

この6ステップは一度きりで終わるものではなく、更新のあとにまた目的を見直す循環的なプロセスです。

最初は特定のラインや設備だけを対象にした小規模なデジタルツインから始め、成果が確認できた段階で対象範囲を広げていく企業が多いようです。

構築時に直面しやすい課題

デジタルツインの構築では、技術面だけでなく組織運営の面でもいくつかの壁にぶつかります。

これらの課題は、目的を明確にしたうえで小さく始め、実績を積みながら拡張する進め方によって、ある程度緩和できます。

焦って大規模なシステムを一気に構築しようとせず、自社の業務課題に合わせて無理のない範囲から着手することが結果的に近道になります。

【FAQ】デジタルツインに関するよくある質問

ここまでの内容を踏まえ、導入検討時によく聞かれる疑問に簡潔に答えます。

デジタルツインにはリアルタイムデータが必要？

結論から言うと、必ずしも常時リアルタイムである必要はありません。

デジタルツインというと現実の状態を秒単位で反映する仕組みをイメージしがちですが、実際には目的によって更新頻度を使い分けるのが一般的です。

自社でデジタルツインを検討する際は、まず「何を、どのくらいの速さで把握したいか」を整理し、そこから逆算して更新頻度やセンサーの仕様を決める進め方が現実的です。

デジタルツインの導入にはどのくらいの費用がかかる？

対象範囲の広さ、センサーや計測方法の種類、扱うデータ量、システム構成によって費用は大きく変わるため、一律の金額を示すことはできません。

たとえば一台の設備を対象にした小規模な予兆保全から始める場合と、工場全体や都市全体を対象にした大規模な可視化基盤を構築する場合とでは、必要なセンサー数もデータ処理基盤の規模もまったく異なります。

費用感を掴みたい場合は、いきなり全社導入を想定するのではなく、対象範囲を絞った小規模な検証から見積もりを取り、そこから段階的に拡張したときのコストを試算したり、手戻り防止や省人化による投資対効果を試算する方法が現実的です。

デジタルツインの土台となる地理空間データを「くみき」で活用

ここまで見てきたとおり、デジタルツインは現実空間を正確に把握し、データ化することから始まります。

そのデータの土台となるのが、地図や点群、ドローン画像、衛星画像といった地理空間データです。現実をどれだけ精緻にデータへ落とし込めるかで、その後のシミュレーションや分析の質が決まってきます。

スカイマティクスが提供する「くみき」は、こうした地理空間データの取得から生成、統合、共有、活用、連携までを一気通貫で支援するクラウドサービスです。

ドローンや衛星で撮影した画像から点群データやオルソ画像を自動生成し、測量や土量計算、進捗管理にそのまま使える形で出力できます。建設・インフラ・林業・防災分野を中心に導入が進み、累計利用現場数は50,000件を超えています。

具体的には、測量現場での出来形管理、施工現場での進捗の可視化、インフラ構造物の点検記録、災害時の被災状況把握など、現場ごとに求められる使い方に対応可能。データはクラウド上で関係者に共有できるため、遠隔からの確認や複数拠点での連携もスムーズです。

デジタルツインそのものを一から構築するには、目的設定やシステム統合など段階を踏んだ検討が必要ですが、まずはデジタルツインの基盤となる地理空間データを業務で正確に取得・活用したいという段階であれば、「くみき」が力になれます。

自社の現場データをどう活かすか、具体的な用途から検討してみてはいかがでしょうか。