デジタルツインとは

• 定義： デジタルツイン とは 、現実世界のエンティティやプロセスを、データに基づいて統合的に仮想的に表現したものであり、その物理的な実体を反映するよう、指定された頻度と精度で同期されるものである。
• フルスタック：デジタル ツインは 製品のライフサイクル全体を網羅します。 シノプシス eDT技術は、エレクトロニクスの専門性、チップ、システムオンチップ（SoC）、電子制御ユニット（ECU）、および電子・電気（E/E）アーキテクチャ全体に焦点を当てています。 Ansys DT技術は、システム、物理学、および人工知能（AI）の広範な領域に焦点を当てています。いずれも、それぞれの領域におけるライフサイクル全体を網羅しています。
• 中核となる仕組み： 静的な3Dモデルや単回実行のシミュレーションとは異なり 、デジタルツイン は、物理世界との間で継続的かつ双方向のデータ交換――いわゆる「デジタルスレッド」――を維持します。
• 主な価値：エンジニアリング チームは 、デジタルツインを活用して市場投入までの期間を短縮し、リスクのないシナリオテストを実施し、稼働停止時間を削減する予知保全を実現しています。
• 市場規模： 世界のデジタルツイン 市場は 急速に拡大しており、2025年には244.8億ドルの規模に達し、製造業、自動車業界、半導体業界での導入が加速するにつれて、2034年までに3,847.9億ドルに達すると予測されています。

決定的な差別化要因は、同期化です。「デジタルツイン 」は静的なスナップショットではありません。これは、 デジタルスレッドと呼ばれる継続的なデータの流れを通じて、物理的な対象とリアルタイムで接続された、アクティブで進化し続けるモデルです。物理的な資産の温度、負荷、またはソフトウェアの状態に変化が生じると、仮想モデルはその現実を反映するように更新されます。逆に、エンジニアは仮想モデル上でシミュレーションを実行して将来の挙動を予測し、その予測に基づいた自動調整を物理的な資産にフィードバックすることも可能です。

この双方向のデータ交換こそが、真のデジタルツインと従来のエンジニアリングシミュレーションを区別する要素です。シミュレーションは通常、仮定されたパラメータに基づく単発の解析であるのに対し、デジタルツイン は時間をかけて継続的に機能し、実世界の入力に基づいて学習し、適応していきます。

導入規模は、この機能の価値を如実に表しています。Fortune Business Insightsによると、世界のデジタルツイン 市場は2025年に244.8億ドルの規模に達し、2034年までに3,847.9億ドルに達すると予測されています。さまざまな業界のエンジニアリングチームは、パイロットプロジェクトの段階を乗り越え、デジタルツインを導入することで、複雑な統合課題の解決、物理的なプロトタイピングコストの削減、および運用パフォーマンスの最適化を図っています。

「デジタルツイン 」とみなされる範囲も拡大しています。 初期の実装では、ポンプ、タービン、モーターといった個々の機器の監視に重点が置かれていました。現在では、デジタルツインは、車両全体、半導体製造施設、あるいは国の電力網といったシステム全体をモデル化しています。最も先進的な実装の中には、物理的な資産が存在するはるか以前の設計段階で、製品そのものをモデル化するものもあります。次のセクションで詳しく説明するこの設計段階での応用は、運用監視という起源を超え、デジタルツイン の概念が大幅に拡大したことを示しています。

デジタルツインは、製品のライフサイクルの特定の段階に適用される単一の技術として語られることがよくあります。しかし、実際にはもっと多層的なものです。この分野は、電子工学の深さからシステムや物理学の広さに至るまで、複数の応用領域にまたがっており、最も洗練された実装では、これら両方を組み合わせ、製品のライフサイクル全体を通じて双方向のデータフローを実現しています。

このカテゴリーには、2つの技術ポートフォリオが用意されています。シノプシス のeDT技術は、チップ、システムオンチップ（SoC）、電子制御ユニット（ECU）、および電子・電気（E/E）アーキテクチャ全体など、エレクトロニクス分野の深さに重点を置いています。Ansys のDT技術は、機械、熱、流体、電磁気、およびマルチフィジックス システムなど、システムおよび物理分野の広範な領域に重点を置いています。各ポートフォリオは、それぞれの領域において、初期設計から運用展開に至るまでの製品ライフサイクル全体にわたって活用されています。

シノプシス のeDTテクノロジーズ・ポートフォリオは、電子システムの設計および検証ワークフロー全体をサポートします。エンジニアは、 シノプシス Virtualizer ツールスイート、ターゲットハードウェアの仮想プロトタイプ作成、 シノプシス Virtualizer 開発キット（VDK）、 シノプシス ZeBu エミュレーションシステム、 シノプシス HAPS プロトタイピングシステム、 シノプシス Silver 仮想電子制御ユニット（vECU）の作成および実行のためのソフトウェア・イン・ザ・ループ（SiL）ソリューション、シノプシス SIL Kitオープンソースライブラリ、 Ansys TPT 組み込みソフトウェアテストツール、および シノプシス Platform Architect SystemCに基づく標準準拠の性能・消費電力解析ツール。これらを活用して、チップ、SoC、ECU、および完全なE/Eアーキテクチャの仮想レプリカ上でソフトウェアの構築、テスト、デバッグを行います。仮想プロトタイプは、変更を加えていない実製品用のソフトウェアバイナリを実行するため、ソフトウェアチームは物理的なシリコンが製造される数ヶ月前から検証を開始できます。2026年3月にリリースされたシノプシス eDTプラットフォームは、これらの技術の一部を統合し、オープンでクラウド・ネイティブ な環境を実現します。

Ansys のDTテクノロジー・ポートフォリオは、ライフサイクル全体にわたるシステムおよび物理現象のデジタルツインをサポートします。エンジニアは、Ansys の構造有限要素解析ソフトウェア「Twin Builder」、Ansys のAIを活用した デジタルツイン ソフトウェア「TwinAI」、Ansys の組み込みソフトウェア製品群「SCADE」、Ansys のプロセス統合および設計最適化ソフトウェア「optiSLang」、Ansys Minervaシミュレーションプロセスおよびデータ管理ソフトウェア、ならびにAnsys のFluent流体シミュレーションソフトウェア、Ansys のIcepak電子機器冷却シミュレーションソフトウェア、Ansys の機械構造有限要素解析ソフトウェア、Ansys のHFSS高周波電磁界シミュレーションソフトウェア、およびAnsys のAVxcelerate Autonomy自動運転車開発・安全検証ツールチェーンといったドメイン物理ツール群を活用し、機械、熱、流体、電磁界、およびマルチフィジックス システムのデジタルツインを構築します。設計段階で高精度 Ansys シミュレーションから構築された低次元モデル（ROM）は、運用段階のデジタルツインの物理的基盤となります。TwinAIソフトウェアによるAI拡張機能により、これらのROMは実世界データに基づいて校正され、運用展開に備えます。

これらのポートフォリオを合わせると、エレクトロニクスからシステム、設計から運用に至るまで、デジタルツイン の全領域を網羅しています。この関係は、設計から運用への一方的な引き継ぎというものではありません。 Ansys DT技術によって収集された運用データは、次世代の シノプシス eDT技術や Ansys 設計段階のシミュレーションに活かされます。各製品世代は、その前世代の運用から得られた知見を活かしています。これらを組み合わせた シノプシス + Ansys 範囲は、エレクトロニクスの深さとシステム・物理学の広さを網羅しており、業界全体で見ても比較的珍しいカバー範囲となっています。

具体的な例を考えてみましょう。ボルボ・カーズは、物理的なECUが利用可能になるずっと前に、同社のコアシステムプラットフォームと車両ネットワーク全体を検証するために、クラウド上でホストされる完全なeDTを構築しました。Silver ソフトウェアを活用することで、ボルボは早期の統合テストと継続的な検証を実現し、下流の統合リスクを劇的に低減しました。これらの車両が製造・導入された後は、 Ansys DT技術により、実環境における熱性能、消費電力、およびソフトウェアの挙動を監視することが可能になります。もしオペレーショナル・ツインが、特定の走行条件下でコントローラーの温度が予測値よりも一貫して高くなっていることを検出した場合、そのデータは設計チームにフィードバックされます。その結果、次のシリコンリビジョンでは、トランジスタが1つでも配線される前に、この熱問題が考慮されることになります。

デジタルツイン の構築と運用には、物理世界と仮想世界をつなぐ高度なアーキテクチャが必要です。このプロセスは直線的なパイプラインではなく、4つの段階からなる継続的なループです。

1. データの収集と取り込み

あらゆるデジタルツイン の基盤となるのはデータです。運用ツインの場合、これは、温度、振動、流体の挙動といった物理的な指標をリアルタイムで取得するために、IoT（モノのインターネット）センサー、エッジ・コンピューティング インフラストラクチャ、およびテレメトリシステムを導入することを意味します。設計段階のeDTの場合、データは、Virtualizer スイートなどのツールからインポートされた、高精度な設計ファイル（レジスタ転送レベル（RTL）コード、集積回路重視シミュレーション（SPICE）モデル、ファームウェアイメージなど）で構成されます。

2. 仮想モデリング

取り込まれたデータは、数学的モデルや挙動モデルに反映されます。エンジニアリングチームは、再現性と計算速度のバランスをとらなければなりません。高精度な3D物理シミュレーションは高い正確性を提供しますが、リアルタイムの意思決定には処理速度が遅すぎる場合があります。この問題を解決するため、エンジニアはしばしばROMを利用します。ROMは複雑な物理モデルを簡略化し、本質的な数学的挙動を維持しつつ、リアルタイムのセンサーデータを処理できるほどの速度で実行されます。

3. 同期とフィードバックループ

ここで、モデルは「ツイン」となります。システムは双方向のデータ交換を確立します。現実世界での変化に応じて仮想モデルが更新されるため、ツインは常に資産の現在の状態を反映するようになります。この同期は、自動車のブレーキシステムであればミリ秒単位、サプライチェーンのプロセスであれば1時間ごとなど、指定された頻度で行われます。

4. 分析、予測、および対応

同期化されたツインが稼働することで、エンジニアや自動化システムは価値を引き出すことができます。ツインは、将来の状態を予測するために、バックグラウンドで継続的にシミュレーションを実行します。例えば、ベアリングに摩耗の初期兆候が見られた場合、ツインは故障までの時間を予測し、メンテナンスのスケジュールを立てます。また、エンジニアはツインを利用してリスクのないシナリオテストを行うことも可能です。仮想モデルに不具合を意図的に発生させ、物理的な資産を危険にさらすことなく、システムがどのように反応するかを確認できるのです。

これら4つの段階は、一度だけ行われる一連のステップではありません。これらは連続的なループを形成しています。データが流入し、モデルが更新され、デジタルツインが同期し、知見が生み出され、その知見が新たなデータ収集やモデルの改良を促します。時間の経過とともに、デジタルツインはより多くの運用履歴を蓄積し、エンジニアが予測値と実際の挙動との間に観察された差異に基づいて基礎となる物理モデルを改良していくにつれて、その精度はますます高まっていきます。

デジタルツインは、アプリケーションの複雑さに応じてさまざまな規模で運用されます。業界では一般的に4段階の運用分類が認められていますが、eDTはこの分類に独自のアプリケーションカテゴリを追加しています。

「デジタルツイン 」、「シミュレーション」、「3Dモデル」という用語は、しばしば同じ意味で使用されますが、これらは技術的にまったく異なる機能を指しています。その違いは、データの流れとモデルの永続性にあります。

エンジニアリングチームは、具体的かつ測定可能なビジネス上の課題を解決するためにデジタルツインを導入しています。この技術は、業界データや実運用事例に裏付けられ、5つの主要分野において価値をもたらします。

1. 市場投入までの期間の短縮

設計段階において、eDTは「シフトレフト」開発を可能にします。ソフトウェアチームは、コーディングや検証を開始するために、物理的なプロトタイプを待つ必要がなくなりました。仮想シリコン上で本番用バイナリを実行することで、企業は開発期間を大幅に短縮できます。マッキンゼーの報告によると、デジタルツインの導入により、一部のユーザーでは開発期間が最大50％短縮されたとのことです。自動車業界では、 シノプシス eDTプラットフォームを活用することで、ハードウェアが利用可能になる前にソフトウェア検証の最大90％を完了させることができます。

2. 予知保全とダウンタイムの削減

オペレーショナル・ツインは、致命的な故障を引き起こすはるか以前に異常を検知します。リアルタイムのセンサーデータを物理ベースのモデルと継続的に比較することで、ツインは摩耗や劣化の微妙な兆候を特定します。これにより、オペレーターは恣意的なスケジュールに頼ったり、故障を待ったりすることなく、必要なタイミングで正確にメンテナンスを計画できるようになります。 業界調査によると、デジタルツインを基盤とした予知保全を導入した組織は、予期せぬダウンタイムの回避と資産寿命の延長により、導入初期のサイクル内ですでに2桁の投資収益率（ROI）を達成していることが一貫して報告されています。

3. リスクのないシナリオ検証

エンジニアは、物理的な資産や生産スケジュールを危険にさらすことなく、極端な条件や故障モード、設計変更をシミュレーションすることができます。例えば、電力会社が、再生可能エネルギーの供給量が急増した場合に電力網がどのように対応するかを把握したい場合、まずデジタルツイン （eDT）上でそのシナリオをテストすることができます。 自動車メーカーが、新しいブレーキアルゴリズムが時速80マイル（130 km/h）で濡れた路面においてどのように機能するかを把握したい場合、物理的なプロトタイプを製作してテストコースを予約する代わりに、そのシナリオをeDTに組み込むことができます。1回の物理的なテストを行うのと同じ時間で、何百ものシナリオをテストできることは、大きな競争上の優位性となります。

4. 持続可能性とエネルギーの最適化

デジタルツインは、エネルギー消費を最適化し、材料の無駄を削減するために必要なきめ細かな可視性を提供します。製造プロセスを実際に実行する前にシミュレーションを行うことで、企業は非効率な部分を特定し、環境への影響を最小限に抑えるよう業務を調整することができます。マッキンゼーは、デジタルツインにより、家電製品の製造における材料の無駄を約20％削減できると指摘しています。Ansys のデータもこれを裏付けています。ある著名な自動車メーカーは、バリューチェーン全体にデジタルツインを導入することで、工場のエネルギーコストを30％削減することに成功しました。

5. コスト削減

これら4つのメリットが相まって、エンジニアリングコストおよび運用コストの顕著な削減につながります。設計段階での実物プロトタイプの作成数が削減されます。また、仮想環境で問題を早期に発見できるため、設計の最終段階での変更が減少します。さらに、現場では、最適化されたメンテナンススケジュールにより、予期せぬダウンタイムに伴うコストを回避できます。こうしたコスト削減効果は時間の経過とともに相乗的に拡大します。つまり、各世代の製品は、前世代のツインから収集された運用データを活用することで、必要な設計の反復回数を減らすことができるのです。

デジタルツインは、あらゆる主要分野においてエンジニアリングチームの働き方を変革しつつあります。以下の事例では、シリコンレベルからシステムレベルに至るまで、さまざまな業界がこの技術をどのように活用し、測定可能な成果を上げているかを紹介します。

製造・インダストリー4.0

製造業は、 デジタルツイン の導入において最も成熟した分野であり、その活用事例も確立されています。工場の運営者は、プロセス・ツインを活用して、工場レイアウトの最適化、生産ラインのシミュレーション、重要な機械の予知保全を実施しています。 ある製造業者は、組立ライン全体のシステム・ツインを作成し、ロボットアーム、コンベアシステム、品質検査ステーション間の相互作用をモデル化することがあります。ロボットアームのセンサーがモーターの消費電流に異常を検知すると、ツインは、そのアームが今後200稼働時間以内に故障するかどうかを予測し、予期せぬ稼働停止ではなく、計画されたメンテナンス期間中に交換を行うようスケジュールを立てます。

実運用事例がその効果を実証しています。ある大手鉱業会社は2つの拠点にデジタルツインを導入した結果、生産性とコスト削減の両面で15％以上の改善を達成しました（Ansys 、「 Environmental Sustainability in Focus: Simulation Product Handprint — Digital Twins」）。Twin Builderソフトウェアを使用することで、エンジニアはこうした高精度なモデルを作成でき、ダウンタイムを削減し、総合設備効率（OEE）を向上させることができます。詳細を見る の製造向けデジタルツインについて。

自動車およびソフトウェア定義車両（SDV）

自動車業界は、ソフトウェア定義車両（SDV）へと急速に移行しつつあり、車の価値はエンジンよりもそのコードによって決定されるようになってきています。現代の高級車には、数十個のECUで動作する1億行以上のソフトウェアが搭載されています。エンジニアリングチームは、eDTを活用して、実車が製造されるはるか以前から、ECUの仮想テストや先進運転支援システム（ADAS）の検証を行っています。

コンチネンタルが、 シノプシス 仮想ECUソリューションを、同社のクラウドベース開発環境であるCAEdgeと統合したことは、eDTがソフトウェア定義車両プログラムにおける「シフトレフト」開発をいかに加速させるかを示しています。コンチネンタル・オートモーティブの最高技術責任者（CTO）であるジル・マビレ氏は次のように述べています。 「シノプシス の仮想ECUと車両デジタルツイン 機能により、先進的なソフトウェアソリューションをより早期に開発・テストできるようになり、その結果、車両への導入をより迅速に行うことが可能になります。」運用レベルでは、システムツインが車両フリート全体のパフォーマンスを監視し、そのデータをフィードバックすることで、無線（OTA）によるソフトウェア更新に活用しています。

‌航空宇宙および防衛

航空宇宙分野では、実物プロトタイプの製作コストやシステム障害によるリスクが極めて高い。衛星のプロトタイプ1基の製作費は数億ドルにも上り、航空電子機器システムのソフトウェアに不具合が生じれば、壊滅的な結果を招く恐れがある。防衛関連企業は、航空電子機器の検証、任務遂行準備状況のシミュレーション、および衛星システムの監視にデジタルツインを活用している。

Platform Architect ツールはアーキテクチャの早期検討を可能にし、Twin Builderソフトウェアは、RTCAのDO-178Cのような厳格な安全基準を満たすために必要な、物理ベースの高度なシミュレーション機能を提供します。SCADE製品群は、安全性が極めて重要な航空宇宙ソフトウェア向けのモデルベース開発を実現し、DO-178Cへのネイティブなツール認定サポートを備えています。この組み合わせにより、防衛プログラムでは、認証の信頼性を維持または向上させながら、実機試験対象の数を削減することが可能になります。業界データによると、デジタルツイン の資産開発モデルを採用した大手航空宇宙企業では、部品およびシステムの初回品質が40％向上しました。

エネルギー・公益事業

電力網や再生可能エネルギー設備は、極めて複雑な分散型システムです。エネルギー企業は、デジタルツインを活用して、電力網の負荷を最適化し、間欠的な再生可能エネルギー源を統合し、風力タービンのブレードなどの資産の構造健全性を監視しています。

英国原子力庁（UKAEA）は、物理学の最先端における「デジタルツイン 」の能力を示す有力な事例となっています。UKAEAは、クリーンエネルギー生産のための核融合炉の構成要素をモデル化するためにTwin Builderソフトウェアを活用し、核融合発電所の極限状態をシミュレートするための「CHIMERA」と呼ばれる試験装置を構築しています。より広範な規模では、ヴァルティラ（Wärtsilä）がTwin BuilderソフトウェアとFluentソフトウェアを用いて複雑なバッテリーシステム貯蔵のモデリングを行い、太陽光発電所や風力発電所における持続可能なエネルギー最適化を実現するための、完全に統合されたエネルギー貯蔵システムを設計しています。

医療・製薬

医療分野では、患者レベルとプロセスレベルの両方でデジタルツインが活用されています。バイオ医薬品企業は、プロセスツインを用いて医薬品の製造ワークフローをシミュレーションし、最適化することで、厳しい規制への準拠を確保しつつ、収率を最大化しています。医療機器メーカーは、コンポーネントツインやシステムツインを用いて、救命救急機器に組み込まれたソフトウェアの検証を行っています。

半導体設計

これらすべての産業の基盤となっているのがシリコンです。半導体企業は、eDTを活用してSoCの立ち上げを加速させ、シリコン製造前の検証を行っています。 シノプシス eDTプラットフォームにより、チップ設計者はテープアウトの数ヶ月前にハードウェアの仮想レプリカをソフトウェアチームに引き渡すことができ、かつては順次処理だったプロセスを並列処理へと効率化できます。AIを活用したシミュレーションは、この作業においてますます重要な役割を果たしています。SimAIソフトウェアがチップ設計をどのように最適化するかをご覧ください。半導体バリューチェーン全体におけるデジタルツインの活用方法について詳しく知りたい方は、『半導体業界のためのデジタルツイン』をご覧ください。

そのメリットは大きいものの、デジタルツイン の導入を検討しているエンジニアリングチームは、技術面および組織面におけるいくつかの課題に対処しなければなりません。

データ統合の複雑さ

デジタルツイン の品質は、そこに投入されるデータの質に左右されます。多くの企業には、単一で統一されたデータレイヤーが存在しません。その代わりに、IoTセンサー、ERPシステム、レガシーの製品ライフサイクル管理データベース、独自の設計ツールなどが寄せ集めのように運用されており、それぞれが独自のデータ形式と更新頻度を持っています。こうした異種混在のデータソースを、統一された同期化されたモデルに統合するには、多大なミドルウェアと標準化の取り組みが必要となります。 データのサイロ化は、企業全体でのツイン導入における主要な障壁であり続けており、この問題を解決するには、ツインそのものを構築するよりも長い時間がかかることがよくあります。

計算コスト

高精度な物理シミュレーションには、膨大な計算リソースが必要です。継続的に生成されるセンサーデータを処理するために、こうしたシミュレーションをリアルタイムで実行することは、多くの場合現実的ではありません。業界では、物理モデルを簡略化して処理速度を向上させるROM（モデル化）の活用や、スケーラブルなクラウドインフラの活用を通じて、この課題に取り組んでいます。

学際的なエンジニアリングの取り組み

デジタルツイン プロジェクトは、複数の工学分野の交差点に位置しています。実運用可能なツインを実現するには、物理学の専門知識（機械、熱、電気など）、ソフトウェア工学（テレメトリ・パイプライン、シミュレーションのオーケストレーション、既存システムとの統合など）、およびモデル化対象となる資産に関するドメイン知識を組み合わせる必要があります。 多くの組織では、明確なROIを実証できる単一のユースケースから始め、基盤となる能力が成熟するにつれて隣接する資産やワークフローへと拡大していくという、段階的なアプローチでこれらの能力を構築しています。あらかじめ統合されたデジタルツイン フレームワーク（例えば シノプシス 電子機器向けのeDT技術や Ansys 物理ベースのシステム向けのDTテクノロジーなど）を提供するテクノロジーベンダーは、必要な学際的な労力を大幅に削減することができます。

相互運用性と標準

これまで、デジタルツインは、相互に通信できない特注の独自システムとして構築されてきました。自動車メーカーが、サプライヤーAが提供するバッテリーのデジタルツイン と、サプライヤーBが提供するモーターのデジタルツイン を統合しようとした場合、普遍的なデータ交換規格が存在しないことが障壁となります。デジタルツイン コンソーシアムや米国電気電子学会（IEEE）などの組織は、こうした相互運用性の枠組みを確立するために積極的に取り組んでいます。

セキュリティおよび知的財産の保護

デジタルツインには極めて機密性の高い情報が含まれており、そのセキュリティ上の影響はツインの種類によって異なります。運用段階のツインは、物理資産の正確な性能特性や脆弱性を明らかにしますが、これは競合他社や悪意のある攻撃者にとって貴重な情報となります。設計段階のeDTはさらに機密性が高く、企業の核心的な知的財産であるプレシリコンRTLや独自のファームウェアが含まれています。コンプライアンスの枠組みもさらなる制約を加えます。自動車用ソフトウェアは ISO 26262、航空宇宙ソフトウェアはDO-178Cに、医療機器ソフトウェアはIEC 62304に準拠しており、それぞれがツインおよびその基盤となる設計データへのアクセスに関して、文書化され監査可能な管理措置を要求しています。デジタルスレッドのセキュリティ確保とツインへのアクセス制御は、単なる情報技術上の問題ではなく、極めて重要なエンジニアリング要件です。 暗号化、役割ベースのアクセス制御、シミュレーション実行のためのセキュア・エンクレーブはすべて解決策の一部ですが、業界全体のベストプラクティスはまだ成熟の途上にあります。

人工知能（AI）やエッジ・コンピューティング の進歩に後押しされ、この技術は進化を続けています。次世代のデジタルツインを形作っている3つの主要なトレンドがあり、これらはすべて、エンジニアリングおよび運用スタック全体にAI機能が組み込まれている「拡がりゆく知 」の時代という枠組みの中で、ますますその重要性を増しています。

ハイブリッドデジタルツイン

従来のデジタルツインは、物理ベースのシミュレーションに大きく依存しています。これらのモデルは正確ですが、計算負荷が高くなります。業界では現在、物理ベースのシミュレーションとAIおよび機械学習を組み合わせた「ハイブリッド・デジタルツイン」への移行が進んでいます。AIが履歴データを分析してパターンを特定し、物理モデルが予測が現実に即したものとなるよう保証します。「TwinAI」ソフトウェアは、このアプローチを採用した製品の一つであり、高精度でありながらリアルタイム展開に十分な処理速度を備えたデジタルツインを実現しています。詳細を見る （ Ansys 「Hybrid Analytics」アプリケーションページ、または「探索する Hybrid Digital Twins」をご覧ください。

実行可能デジタルツイン（xDT）

従来、デジタルツインはクラウド上や大規模なオンプレミスサーバー上で運用されてきました。現在、新たなトレンドとして台頭しているのが「実行可能デジタルツイン（デジタルツイン 、xDT）」です。これは、エッジデバイスに直接展開可能な、軽量でコンパイル済みのデジタルツインです。 xDTは物理資産そのものでローカルに実行されるため、クラウド接続に伴う遅延なしに、リアルタイムかつ自律的な意思決定が可能になります。これは、自動運転車の制御や産業用安全システムなど、ミリ秒単位の応答が求められるアプリケーションにおいて特に重要です。xDTはセンサーデータを受信し、エッジプロセッサ上で簡略化された物理モデルを実行して、ローカルで制御決定を行います。クラウド上の高精度ツインとの同期は、帯域幅に余裕がある場合にのみ行われます。

生成AIの統合

生成AI（GenAI）は、デジタルツイン（デジタルツイン ）技術との融合が進み始めています。エンジニアたちは、大規模言語モデル（LLM）を活用して、デジタルツインに投入される膨大な量の非構造化データ（メンテナンスログや設計メモなど）を構造化しています。 また、GenAIはデジタルツイン シミュレーションの複雑な出力を自然言語の要約に合成することも可能であり、これにより技術的知識を持たないステークホルダーでもツインに直接問い合わせることができます。例えば、工場長はシステムに「今週、第3ラインのコンベヤが故障する確率はどれくらいか？」と質問し、ツインの予測分析に基づいた、分かりやすく明快な回答を得ることができます。

「デジタルツイン 」という用語は比較的新しいものですが、レプリカを用いて物理的な資産を監視・トラブルシューティングするというその根底にある概念は、宇宙開発競争にまでさかのぼります。

物理的なレプリカからデジタルモデルへの概念的な飛躍は、2000年代初頭、マイケル・グリーブスがミシガン大学で「ミラーリングされた空間（mirrored spaces）」という枠組みを提示した際に起こりました。グリーブスは、あらゆる物理的な製品には、継続的なデータの流れによって結びつけられた仮想的な対応物が存在すべきだと提唱しました。 それから数年後、2010年頃の米国航空宇宙局（NASA）の技術ロードマップにおいて、ジョン・ヴィッカーズが「デジタルツイン 」という用語を用いたことが知られている。それ以来、この概念は航空宇宙研究機関から、産業界における主流の採用へと広がっていった。

以下の資料では、前述のデジタルツイン に関する具体的なトピックについてさらに詳しく解説しています。

• エレクトロニクス・デジタルツイン とは？ — チップ、SoC、ECUの設計段階におけるデジタルツインに関する詳細ガイド。
• 半導体業界におけるデジタルツイン — 半導体のバリューチェーン全体におけるデジタルツインの活用方法。