デジタルツインの最適な選び方を徹底解説！おすすめの製品も紹介

選び方に入る前に、デジタルツインが何をする仕組みなのかを押さえます。ここが曖昧なままだと、必要のない精度や機能に費用を払うことになりかねません。3点に絞って確認しましょう。

デジタルツインが担う役割

デジタルツインは、実在する設備や工程を仮想空間に再現し、現実のデータと結び付けて分析する仕組みです。工場のレイアウト検証、ボトルネック工程の改善、新設備のバーチャル試運転などが主な対象になります。

3Dによる可視化、物理や離散事象のシミュレーション、IoTデータ連携の3つが構成要素です。実機を止めずに条件を変えて試せるため、設備投資の判断ミスを事前に減らせます。作業者や保全員の訓練にも使われています。

シミュレーションとの違い

シミュレーションは、条件を仮定して挙動を予測する単発の解析を指します。対してデジタルツインは、実機やセンサーのデータと連携し、現実の状態を反映し続ける生きたモデルです。

設計検証など事前の解析だけが目的なら、シミュレーション機能で足りるでしょう。設備監視や予知保全を狙うなら、IoTとのリアルタイム連携が前提になります。どちらを求めているかで、必要な仕組みも費用の桁も変わってきます。導入後に監視まで広げる予定があるなら、最初から連携を前提に選ぶほうが安全です。

選定でつまずきやすい理由

デジタルツインという言葉が指す範囲は広く、用途によって中身がまったく違います。同じ名前で語られていても、工程の生産性検証と設備の予知保全では、必要な技術がほとんど重なりません。

そのうえ提供元の再編も続いており、製品名と提供会社が変わる例も出ています。提供元や製品名は、公式サイトで最新の情報を確かめておくと安心です。だからこそ、製品を見る前に測る軸を決める順序が要ります。軸が決まれば、候補も絞り込みやすくなるでしょう。

編集部コメント：製品を先に見ると、デモの見栄えで判断してしまいがちです。自社のどの設備やどの工程で、何を判断したいのかを先に書き出してみてください。それだけで必要な精度と連携の範囲が絞り込まれます。

デジタルツインは、何を再現する仕組みかによって5つの系統に分かれます。この分類が、そのまま候補の絞り込みに影響します。まず全体像をつかみましょう。

• 工程シミュレーション型
• 物理シミュレーション型
• 3Dビジュアライゼーション型
• IoTプラットフォーム型
• 設計製造統合型

工程シミュレーション型

生産ラインの稼働や搬送、待ち時間を離散事象として再現する系統です。設備一台ごとの物理挙動よりも、工程全体のスループットやボトルネックを正しく再現できるかを重視します。

新ラインの立ち上げや既存ラインの改善で、レイアウトや搬送条件を何通りも試せる点が持ち味でしょう。実機を止めずに検証できるため、設備投資の判断材料もそろえやすくなります。ただしモデル構築には専門知識が要ります。工場全体へ広げる前の、最初の一歩として選ばれやすい系統です。

物理シミュレーション型

温度・応力・流体・電気的な挙動を、物理法則に基づいて再現する系統です。設計検証や設備の劣化挙動の再現など、結果が物理的に正しいことが求められる用途で使われます。設計の段階で不具合を見つけられれば、試作の回数も減らせます。

運用データと組み合わせれば、稼働中の設備のツインとして予知保全にも広げられるでしょう。一方で、モデル構築には解析の専門スキルと計算リソースが必要になります。価格帯も高めに設定されています。

3Dビジュアライゼーション型

フォトリアルな3D表現と、複数ツールをまたいだ協調作業に重心を置く系統です。レイアウト検討の合意形成や、作業者・保全員のトレーニングで効果を発揮します。関係者が同じ画面を見ながら議論できる点も利点でしょう。

共通フォーマットを軸に、多様なツールのデータを束ねる思想を持つ製品もあります。ただし見た目の再現性と物理的な正確さは別物です。検証が主目的なら、他の系統との併用を前提に考えてください。高性能なGPUが要る点にも注意が要ります。

IoTプラットフォーム型

センサーから集めたデータを蓄積・分析し、現実の状態をモデルへ反映し続ける系統です。設備の遠隔監視や予知保全、複数拠点のデータ統合といった運用フェーズが主な対象になります。

従量課金で小さく試せるクラウド型から、大規模プロジェクトを前提とするものまで幅があります。ただし3D可視化を別途作り込む必要がある製品もあるでしょう。どこまでが標準機能かを、見積もりの前に確かめてください。複数拠点のデータを一つの基盤へ集める用途にも向きます。

設計製造統合型

製品設計・工程設計・製造シミュレーションを同一基盤で扱い、データの分断をなくす系統です。CADやPLMと一体で提供され、設計変更が工程側へすぐ反映される点が持ち味になります。

自動車や航空宇宙のように、製品も工程も複雑な領域で採用が進んでいます。ただし導入規模が大きく、同系列以外のCAD環境では効果が半減する場合もあるでしょう。段階展開を前提に検討するのが現実的です。自社のCAD環境と同系列かどうかを、まず確かめておきましょう。

同じデジタルツインでも、何をしたいかで優先すべき軸が変わります。製造業でよくある3つの目的を取り上げました。自社に近いものから読んでください。

生産ラインの生産性を検証したい

工程シミュレーション型が適しています。新ラインの立ち上げやボトルネック解消では、離散事象の再現精度が結論を左右するためです。

レイアウトや搬送条件を何通りも試せるので、設備投資の判断ミスを事前に減らせます。まずは課題のはっきりした一工程に絞り、効果を実測してから横展開する進め方が向きます。設備一台ごとの物理的な精緻さは、ここでは求めすぎないほうがよいでしょう。検証する条件は、稼働率や搬送能力など数値で表せるものに絞ります。

設計段階で物理挙動を検証したい

物理シミュレーション型が候補になります。温度や応力のように、結果が現実と合っていなければ判断を誤る領域だからです。

運用データと組み合わせれば、稼働中の設備のツインへ発展させることもできます。ただしモデル構築には解析の専門スキルが要ります。担当者を確保できるかどうかを、製品の選定と同時に確認してください。計算リソースの費用も見込んでおきます。解析の結果をそのまま設計の判断に使えるかどうかが要点です。

設備を監視して予知保全につなげたい

IoTプラットフォーム型が適しています。センサーデータを継続的に取り込み、現実の状態をモデルへ反映し続ける仕組みが要るためです。

最初から予知を狙うと、センサー設置・データ蓄積・分析モデルの構築が一度に必要になります。投資もリスクも一気に膨らむでしょう。対象設備を絞って監視から始め、データが溜まってから予知へ広げる段階展開が現実的です。既存の設備に後付けできるセンサーの範囲も、早い段階で確かめておきます。

現場での役割によって、確認すべき点が異なります。デジタルツインを実際に扱う3つの部門で整理しました。複数部門で共有するなら、条件の厳しいほうに合わせます。

生産技術部門

ラインのレイアウトや設備配置を検討する部門で、工程シミュレーションの利用が中心になります。検証したい問いがはっきりしているため、効果を数字で示しやすい立場といえます。

見るべきは、モデルを作る手間と結果の読み取りやすさです。部品のライブラリがそろい、操作を短期間で覚えられる製品なら、外部委託に頼らず自社で回せます。レイアウト図の取り込み精度もあわせて確かめておきたい点です。他部門へ結果を説明する機会が多いため、結果の見せ方も材料になります。

設計部門

製品や設備そのものの挙動を確かめる部門で、物理シミュレーションとの距離が近くなります。設計変更のたびにモデルを更新するため、CADやPLMとの連携の範囲が作業量に影響します。

確認したいのは、使用中のCADデータをそのまま取り込めるかどうかです。変換を挟むと形状情報が落ち、解析のやり直しにつながります。解析の専任者を置けるかどうかで、選べる製品の幅も変わるでしょう。解析専用の計算機を用意できるかも、あわせて見ておきます。

保全・設備部門

稼働中の設備を見る部門で、実機データとの同期が前提になります。狙いは突発停止の削減と、過剰な定期保全の適正化です。

必要なのは、センサーデータの収集頻度、対応プロトコル、異常の検知と通知の仕組みです。現場に通信環境がなければ、その整備から計画に含めなければなりません。ツールを比べる前に、データが取れる状態かを確かめてください。収集したデータをどれだけの期間ためておけるかも、費用に関わる条件です。監視の対象を数台の設備に限定すると、効果も測りやすくなります。

企業規模そのものより、規模から来る制約が判断を分けます。専任担当の有無、対象となる拠点数、稟議の通し方の3点です。自社の体制に近いところを見てください。

中小企業

専任の担当者がいない前提で選びます。モデルの構築と更新を、設計や生産技術の担当が本業と兼ねることになるためです。

従量課金や無料枠のある製品を使い、一工程だけを対象に小さく試す進め方が現実的でしょう。初期費用を抑えれば、効果を実測してから投資を判断できます。動作に必要なPCの性能も、契約の前に必ず確認してください。支援窓口が日本語に対応しているかも、選定の条件に入れておきましょう。外部に委託するなら、その費用も最初の見積もりへ含めます。

中堅企業

一工程での検証を終え、ライン単位や部門横断へ広げる段階で判断が変わります。使う人が増えるぶん、モデルを共有し更新する運用ルールが要るようになるからです。

ライセンスの追加方法と、扱えるデータ量の上限の確認が欠かせません。操作を短期間で覚えられる製品なら、外部委託の費用も抑えられます。社内に運用の担当を置けるかどうかが、定着を分ける条件になります。拠点が複数あるなら、どこまで同じモデルを使い回せるかも確かめておきましょう。

大企業

複数拠点のデータ統合と、既存の基幹システムとの連携が判断の中心になります。対象範囲が広く、途中でやり直したときの影響も大きいためです。

基盤整備を含む年単位の計画になるので、最終ゴールと初手のスコープを分けて稟議にかけてください。グローバルでの導入実績やサポート体制も比較の材料になります。全社一斉ではなく、拠点単位の段階展開が安全です。情報システム部門を交え、データの保管場所とセキュリティ要件も詰めておきます。

目的・部門・規模で方向が見えたら、具体的な条件に落とし込みます。ここからは確認する順番が大切です。上から順に進めると、手戻りが減ります。

• 目的と対象スコープを一つに絞る
• 必要なシミュレーション精度を見極める
• IoT連携の要否を現場の環境から判断する
• 既存のCAD・PLM・MESとの接続実績を確認する
• 3年分の総額と運用体制を見積もる

目的と対象スコープを一つに絞る

最初に決めるのは、何のために作るかと、どこまでを対象にするかです。設計検証・工程シミュレーション・設備監視・予知保全のうち、主目的を一つに選びます。

対象が製品単体か、特定の工程か、工場全体かで、必要なモデルの粒度も連携先も変わります。最終的に広げたい範囲と、最初に着手する範囲は分けて考えてください。入口は意図的に小さく設定します。書き出した目的は、関係者の間で言葉をそろえておくと判断が早まります。

必要なシミュレーション精度を見極める

精度は高いほどよいというものではありません。この精度がなければ意思決定を誤る、という具体的な問いから逆算して決めましょう。

合意形成や訓練が目的なら3D表現で足り、設計検証なら物理ソルバーが要ります。工程の生産性検証では、離散事象を正しく回せるかが重要です。精度を上げるほどモデル構築の工数も計算資源の費用も増えます。作り切れない精度を求めると、モデルが完成しないまま終わってしまいます。検証したい問いに対して、過不足のない水準を見極めてください。

IoT連携の要否を現場の環境から判断する

実機と同期する生きたモデルにするかどうかを、ここで決めます。設計検証や事前の検討だけが目的なら、リアルタイム同期は必ずしも必要ありません。

監視や予知保全を狙うなら、対応プロトコルと収集頻度を確認します。エッジ処理の有無や、蓄積したデータの分析機能も対象です。ただし連携は買えば動くものではなく、センサー設置と通信基盤の整備が前提になります。現場の準備状況とセットで判断することが重要です。連携なしで始めて後から足せるかどうかも、確かめておきましょう。

既存のCAD・PLM・MESとの接続実績を確認する

デジタルツインは単独では完結せず、既存システムからデータを受け取って成り立ちます。使用中のCAD、PLM、MES、IoT基盤との接続実績を必ず確認してください。

連携範囲を狭く設計すると、データを手作業で取り込むことになり、二重管理と更新漏れが起きます。逆に接続実績のない製品を選ぶと、作り込みに想定外の工数がかかるでしょう。標準フォーマットへの対応幅も見ておきます。接続の作り込みが要るなら、その工数も見積もりへ含めます。

3年分の総額と運用体制を見積もる

費用はライセンス費だけでは足りません。モデル構築費、データ基盤の整備費、運用人材の育成費まで含めた3年分の総額で比べます。センサーの追加や通信環境の整備が要る場合は、その費用も含めます。

最も見落とされやすいのが、モデルを現実に合わせて更新し続ける工数です。担当者を決めずに導入すると、数ヶ月で誰も見ないモデルになります。稟議のコストには、運用工数を最初から織り込んでください。小さく始めた場合と全社へ広げた場合の費用は、分けて示しましょう。

製品データとして数値化できる4項目を、製造業適合性スコアで横並びにしました。生産管理・工程管理・多拠点対応・中小適合の4つを5段階で評価しています。並びは中小適合の高い順です。下へ向かうほど、想定する企業規模と導入の重さが上がります。

スコアが「－」の製品は、機能がないという意味ではありません。評価の登録がない項目です。個別のデモや導入事例での確認が必要です。製品ごとの詳しい比較はデジタルツインの比較記事で扱っています。

導入でつまずく企業には共通したパターンがあります。事前に知っておけば、選定や稟議の段階で先回りして対策を示せます。よくある4つを回避策とあわせて挙げました。

目的があいまいなまま製品を比べる

よくあるのが、導入そのものが目的化し、解きたい問いが定まらないまま比較を始めてしまうケースです。知名度やデモの見栄えで選ぶと、現場へ展開する段階で機能の過不足が表面化します。

回避策：設計検証・工程シミュレーション・監視・予知保全のどれが主目的かを一つに絞ってください。そのうえで解きたい問いを一文で書き出します。ここが定まらないうちは製品を見ないことです。問いが書けないときは、現場の困りごとを数えるところから始めましょう。

最初から工場全体を対象にする

工場全体を目指すからと大規模な基盤を一括導入すると、構築が長期化します。効果が出る前に、予算も現場の熱意も尽きてしまうおそれがあります。

回避策：最終ゴールと初手を切り分けてください。課題のはっきりした一工程から始め、実測した効果を根拠に段階展開します。将来広げられる拡張性は、製品を選ぶ条件として残しておきましょう。初手の対象は、効果を3ヶ月から6ヶ月で測れる範囲に収めます。全体像は計画として示し、投資は段階ごとに判断するのが安全です。

データ連携の準備を軽く見る

連携の準備を後回しにすると、ツールを導入してもセンサーや既存基盤からデータが流れてきません。現実と切り離された静的なモデルのまま、更新されずに放置されます。

回避策：選定の段階で、自社の主要基盤との接続実績を確認してください。PoCでは必ず実データの取り込みまで試します。リアルタイム連携を狙うなら、センサーと通信環境の整備計画も同時に立てましょう。取り込めなかったデータがあれば、代替手段と工数を先に整理します。

運用体制を決めずに導入する

導入時に見落とされがちなのが、モデルを現実に合わせて更新する担当者の確保です。設備やラインが変わるたびにずれが広がり、数ヶ月で誰も見なくなります。

回避策：導入と同時に、運用責任者とモデル更新のルールを決めてください。運用工数は稟議のコストへ最初から含めます。ツールの価格以上に、この体制が継続的な活用を左右します。更新の頻度は、設備やラインが変わる周期に合わせて決めましょう。担当者が異動する場合の引き継ぎ手順も、あわせて決めておきます。

デジタルツインの選定は、主目的と対象スコープの整理から始まります。この2点を押さえると、候補の系統を絞り込みやすくなるためです。種類は工程シミュレーション型など5つに分かれます。

方向が定まったら、必要な精度とIoT連携の要否を確認します。既存基盤との接続実績や、3年分の総額と運用体制も見ておきましょう。よくある失敗は、目的のあいまいさや過剰なスコープです。連携の軽視と運用体制の不足も加わります。いずれも軸のどれかを後回しにした結果です。

製品ごとの比較はデジタルツインの比較記事、費用はデジタルツインの費用の解説記事で扱っています。用語の定義はデジタルツインの解説記事にまとめています。