1990年代初頭、Digital Equipment Corporation（DEC）のエンジニアだったカレン・パネッタ氏は、CPUの世界初のデジタルツインを共同開発しました。
「コンピュータチップには数十億個のトランジスタがあります。プローブやワイヤで一つひとつ調べることはできません。デジタルツインでモデルを作り、さまざまな条件下で人工的に“壊して”みることで製造上の欠陥を見つけられたら素晴らしいですよね」
現在、タフツ大学工学研究科の大学院部長を務めるパネッタ氏は、コンピュータビジョンの先駆的研究でも知られるAI分野のイノベーターです。そして今日、デジタルツインとAIは互いのポテンシャルを増幅し合い、企業が従来は手の届かなかった領域に挑戦する機会を創出しています。たとえば、疾病や人体の臓器モデル、巨大インフラプロジェクトの監視、ITインフラの解析などがその一例です。
「まずサイバーセキュリティが、この技術を最も本格的に活用する市場になるでしょう」とパネッタ氏は言います。企業は自社システムのデジタルツインを構築し、そこに流入するデータを収集します。「そして、異なるツールやベンダーを組み合わせながら、侵入経路を実験できるのです」
多くの可能性が語られる一方で、デジタルツインはすでに企業内で実用化が進んでいます。価値の一端は、複数システムからデータを集約・統合し、意味のある形で提示できるプラットフォームである点です。しかし現実には、データは依然としてサイロ化されていると、ガートナーのアナリスト、アルフォンソ・ベロサ氏は指摘します。
「顧客や患者を“一元的に把握できている”と言われますが、実際にはまだまだ独自のサイロから引き出しているのが現状です。デジタルツインはその課題をうまく解決してくれます」
さらに、デジタルツインは専門領域の知識を取り込み、特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズできると同氏は述べます。AIとの組み合わせは、技術を次の進化段階へと導くのです。
「ガートナーではこれを“インテリジェント・シミュレーション”と呼んでいます。12の主要ディスラプターの一つになると予測しています」
ガートナーは今年4月、2032年までに戦略的意思決定の25%以上がインテリジェント・シミュレーションに支えられると予測しました。また2027年までに、シミュレーションツインにより10億ドル（約1,600億円）の運用コスト削減を定量化できる最初の企業が現れると見込んでいます。
さらにヘキサゴン社が昨年末に発表した600名超の経営層調査によれば、自動車、建築、エンジニアリング、建設、石油・ガス、都市計画など幅広い分野のリーダーの80%が「AIによってデジタルツインへの関心が高まった」と回答しました。
AIがデジタルツインに“超充電”をもたらす仕組み
マッキンゼーによると、デジタルツインの設計・構築は難しいものの、大規模言語モデル（LLM）がコード生成を支援し開発を加速します。生成AIは重要情報を保ったままデータを圧縮し、ツインが必要とする大量データを効率的に扱えるようにします。また、ツインがシミュレートすべきシナリオを生成したり、自然言語インターフェースとして機能したりして、利用者のハードルを下げます。
ヘキサゴンの調査では、59%のリーダーが「フロントエンドのデータ処理にAIを活用」、56%が「ユーザーインターフェースの強化に活用」、27%が「意思決定に活用」と回答しています。
デジタルツインのUIを例に取ると、可視化されたツインは生データより見やすいとはいえ、すぐに状況を把握できるとは限りません。
「生成AIはシミュレーション全体を分析し、人に理解しやすい要約を生成できます」とカーネギーメロン大学のアリ・ライトマン教授は述べます。「見落としている点を指摘したり、分かりやすくまとめたりできるのです」
AIは自然言語での対話も可能にします。ある通信ネットワークの事例では、障害をシミュレーションしてトラフィックの迂回状況を可視化し、そのインターフェースにLLMを採用したことで、経営層でも使いやすくなりました。
「以前はデータサイエンティストがシミュレーションを構築していました」とPwCのスコット・ライケンス氏は指摘します。「今では軽量なインターフェースが、人間の言葉をシステムが必要とするパラメータに翻訳してくれます。シミュレーション自体にも推論と計画機能が組み込まれているので、より多くのパターンを自動で生成できます」
オレゴン州ユージーンの4J学区では、Ben Shapiro氏（シニアネットワークエンジニア）が1万6,000人以上の学生と5万台を超えるデバイスをサポートしています。同学区はJuniper NetworksのMarvis Minisネットワーク・デジタルツインとMist AIを活用しており、生成AIチャットボットによってレベル1の担当者でも簡単にネットワーク状況を把握できます。
「Marvisはテクニカルサポートの民主化におけるゲームチェンジャーです」とShapiro氏。「一線のサポート担当が、私にエスカレーションしなくても問題を特定できるようにするのが目標です」
なお、Marvis Minisはまだシミュレーション機能を持っていませんが、将来的に追加される可能性があります。
「Mistが収集したデータとテレメトリを活用し、ネットワークが将来にわたって備えられているか確認できれば素晴らしいですね。勘に頼るのではなく、裏付けを持ち、経営陣に定量的に示せるようになりたいです」と同氏は語ります。
人間のデジタルツインをAIで強化
高度な生成AIモデルの登場により、従来は不可能だった新しいデジタルツインのユースケースが生まれています。たとえば、企業は長年、機械学習で顧客をセグメント化し、嗜好を予測してきましたが、生成AIを用いれば個々の顧客を模したアバターを構築できます。
「マーケティングや製品チームは、そのツインに『この新しい本のシリーズを買いますか？ このクルーズパッケージはいかがですか？』とインタビューできるようになります」とガートナーのベロサ氏。「6つの選択肢ならどれが良いか、とデジタルアバターに尋ねるのです」
アバターは一体に留まりません。デジタルツインで仮想のフォーカスグループを構築することも可能です。Publicis Sapientのサイモン・ジェームズ氏は、陪審員模擬審理のように広告案を仮想の消費者パネルで試せると例えます。
「たとえば複数のCIOをパネルとして用意し、コスト重視の人もいれば、技術に詳しい人もいる。彼らに資料を読ませて質問を投げさせることができます」
ジェームズ氏は、現時点で成果を定量化するのは早いとしつつも「外部視点を得られるのは有益です」と述べています。
また、ライトマン教授によれば、工場労働者のような個々の従業員をモデル化する応用も考えられますが、リスクも伴います。
「組織はデータを集める理由と用途をもっと透明にすべきです。従業員が『シミュレーションは嫌だ』と言える権利はあるのか、といった課題が生じます」
ワークフロー全体、あるいは企業丸ごとのデジタルツイン
AIを業務フローに統合するには、まず企業が自社の業務を正確に理解している必要があります。
「そこがわかっていないのが現状です」とABBYYのプロダクトマーケティングマネージャー、ジョン・ナイスリー氏は言います。「そこでプロセスのデジタルツインが極めて価値を持ちます」
プロセスマイニングは期待されたものの、実際の業務は一貫性がなく、文書化されていない、あるいは誤っていることも少なくありません。AIはログやユーザー操作データを統合し、実際の業務を表現するモデルを生成します。
「セキュリティ、マーケティング、財務データは豊富にありますが、プロセスデータは不足していました。それが企業の真のデータドリブン化を妨げる最後の大きなギャップです。まさに聖杯なのです」
サプライチェーンや配送センターのシミュレーションは一般的ですが、AIを用いればルールベースではなく、各アクターに裁量を持たせられます。大学街の店舗なら土曜午前に来店が40%集中すると分かっていれば、在庫切れを避けられる――といった具合です。
「AIドリブンならフレームワークが最適戦略を導き出せます。チェスを教えなくても勝ち方を自ら学ぶディープラーニングの特性が、ここでも活きています」とジェームズ氏は語ります。
AIを育むデジタルツイン
AIがデジタルツインを向上させるだけではありません。デジタルツインもAIの性能を高めます。
「デジタルツインで大規模言語モデルの学習データを生成しています」とPwCのライケンス氏。「ツイン由来の合成データは、実環境データを基にしているため質が高いのです」
Keysight Technologiesのギャレス・スミス氏は「デジタルツインは実システムと同じ反応を示すため、従来より豊かな合成データを生成できます」と説明します。
さらに、今年注目が高まる可能性があるのが、エージェンティックAIの理解とスケール支援です。複雑な業務を自律的にこなすエージェンティックAIは強力な一方、危険も伴います。そこでデジタルツインがシステムを監視し、未知の状況での動作をテスト・シミュレートできるのです。
マッキンゼーは4月のレポートで「大企業の75%がデジタルツインへの投資を通じてAIソリューションを拡張している」と報告しました。パートナーのアレックス・コスマス氏は次のように述べています。
「今後10年で、成功を収めるフォーチュン1000企業は自社事業全体とバリューチェーンを模したデジタルツインで経営を行い、最も大胆な戦略を検証します」
これらのデジタルツインは生きた資産として拡大し続け、数多くの課題を解決します。
「リーダーは実業務を中断するリスクなしに、無数の意思決定とシナリオを試せます。しかも当初から自己資金で運用でき、投資利益率（ROI）もプラスになるはずです」とコスマス氏は強調します。
