CIOがデジタルツインを採用も、実装課題は依然残存

デジタルツインの完全な可能性を実現するには、組織エコシステム全体でのシステムとデータ統合が必要かもしれません。

ガートナーの最近の調査に回答したCIOの約6割が、デジタルツインをサポートするために組織を整備済み、または準備中です。デジタルツインは、潜在的および実際の物理資産、プロセス、人、場所、システム、デバイスを複製します。少なくとも21%が何らかの形でデジタルツインを導入済み、さらに38%が1〜3年の計画段階で導入を進めています。

しかし、デジタルツインの完全な可能性実現には、組織エコシステム全体でのシステムとデータ統合が必要かもしれません。それがデロイトレポートの結論です。不良データ、測定課題、さらにはやりすぎが、物理資産の正確な複製を困難にすると、デロイトレポート著者ら（Adam Mussomeli氏率いる）は警告します。

業界横断でのデジタルツイン実装例

デロイトチームが特定した、業界横断でのデジタルツイン実装の潜在的な方法：

• 自動車・航空機メーカー： 「製造バリューチェーン全体の最適化と新製品イノベーションの必須ツール」。航空機エンジンでは「数千〜数万のセンサーが毎秒テラバイトのデータを生成。デジタルツイン、機械学習、予測モデルと合わせて、パイロットの燃費最適化、予防保全、フリートコスト管理への推奨を提供」
• エネルギー： 「フィールドサービスオペレーターが大量のホール内データを取得・分析し、リアルタイムで掘削作業をガイドするデジタルモデルを構築」
• ヘルスケア： 「心血管研究者が臨床診断、教育、トレーニング用に人間の心臓の高精度デジタルツインを作成」
• スマートシティ： 「シンガポールが都市計画、メンテナンス、災害対策プロジェクトで自らの詳細なバーチャルモデルを活用」

実装における3つの課題領域

正確なデジタルツイン構築は一朝一夕にはいきません。デロイトチームは実装の3つの課題領域を指摘します：

• 不良データ： 「デジタルツインを駆動するAIと機械学習アルゴリズムには大量のデータが必要」とMussomeli氏ら共著者は警告。「生産現場のセンサーデータが多くのケースで破損、紛失、または最初から一貫して収集されていない」。デロイトレポートは「必要なインフラとデータ管理アプローチの開発に今から取り組めば、ベネフィット獲得までの時間を短縮できる」と助言
• プロセス測定： 「デジタルツインシミュレーションが新プロセス、システム、デバイス向けに作成されるケースでも、プロセスを完璧に計装することは常に可能ではない」とデロイトチームは警告。「組織は代理指標を見つける必要がある——例えばタイヤにセンサーを入れるのではなく、車両の計装とセンサーに頼る——または検出可能なものに頼る」
• 適切なセンサーバランスの決定： 「センサーコスト低下で、いくつセンサーが十分か？」と研究者らは問う。「コスト/ベネフィット分析のバランスが重要。ほとんどのユースケースでは、プロセス内の主要な入力、出力、段階を検出するために戦略的に配置された控えめな数のセンサーで十分」

障壁はありますが、デロイト研究者らはデジタルツインが企業にもたらす前例のない潜在的ベネフィットの推進派です。「物理世界の完璧なデジタルコピーがあれば、バーチャルに協業し、センサーデータを取り込み条件を迅速にシミュレートし、what-ifシナリオを明確に理解し、結果をより正確に予測し、物理世界を操作する指示を出力できる。これは探求する価値のあるバリュープロポジションです」