ナレッジモール論文2022_デジタルツインにおける共創アプローチ
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公開先URL 2022年ナレッジモール論文 一覧 https://community.ibm.com/community/user/japan/viewdocument/2022-kmp-archive 「デジタルツインにおける共創アプローチ」 1,2,5,6,7 節執筆 ひらやま つよし 平山 毅 日本 IBM 株式会社 テクノロジー事業本部クライアントエンジニ アリング本部 金融クライアントエンジニアリング部長 保険クライアントエンジニアリング部長 4 節執筆 みずた ひでゆき 水田 秀行 日本 IBM 株式会社 テクノロジー事業本部クライアントエンジニ アリング本部 保険クライアントエンジニアリング部 テクノロジーエンジニア 3 節執筆 いいだ こうすけ 飯田 光亮 日本 IBM 株式会社 テクノロジー事業本部クライアントエンジニ アリング本部 金融クライアントエンジニアリング部 テクノロジーエンジニア
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- 1. デジタルツインにおける共創アプローチ 提出年月日 2022 年 9 月 30 日 執筆者 1,2,5,6,7 節執筆 ひらやま つよし 平山 毅 日本 IBM 株式会社 テクノロジー事業本部クライアントエンジニ アリング本部 金融クライアントエンジニアリング部長 保険クライアントエンジニアリング部長 4 節執筆 みずた ひでゆき 水田 秀行 日本 IBM 株式会社 テクノロジー事業本部クライアントエンジニ アリング本部 保険クライアントエンジニアリング部 テクノロジーエンジニア 3 節執筆 いいだ こうすけ 飯田 光亮 日本 IBM 株式会社 テクノロジー事業本部クライアントエンジニ アリング本部 金融クライアントエンジニアリング部 テクノロジーエンジニア 原稿量 本文 5,602 字 要約 1,184 字 図表 3 枚
- 2. 2022 年 ナレッジモール論文 2 ＜キーワード＞ デジタルツイン、IoT、エッジコンピューティング、サステナビリティソフトウェア、共創、クライアントエンジニアリング ＜要約＞ デジタルツインとは、物理空間の仮想空間への複製であり、シミュレーションと合わせて実現される。多くの IT 調査会社のレポートからも大きな市場規模拡大が見込まれており、IT 業界注目のテクノロジーになっている。しか しながら、デジタルツインは概念的側面が多く、2022 年時点では現場で気軽に実践的な開発が進んでいる状況 であるとは言えない。本論文では、デジタルツインの内容を整理したうえで、その技術とアプリケーション提供形態 の特性を踏まえたうえで、共創型の提供モデルであるデジタルツインエクスチェンジを例として、デジタルツインで の共創アプローチを提示することで、デジタルツインの企画や開発のプロジェクトの進め方を促進することを目的 としている。 本稿の構成について解説する。１節では、まずデジタルツインの概略を説明し、課題を挙げたうえで、本論文 の目的を明確にしている。2 節では、デジタルツインを構成する技術要素を解説したうえで、コンポーネントに分 解し、それぞれの役割と連動、本論文で重視するアプリケーションコンポーネントについて、体感含めたユーザー 視点を言及する。3 節では、ユーザー視点として、重要なユースケースについて事例や取り組みを紹介し、デジタ ルツインの特徴であるシミュレーションとモニタリングの観点から考察を行う。4 節では、その考察を踏まえ、現実の 複製であるデジタルツインは、組織やビジネスプロセスと絡むサービスシステムとも密接に関係しているため、その 概要と実現方式を組織のデジタルツインの観点で解説する。データを計測し、デジタルツインで用いるモデルに 反映させ、人間の活動そのものがデジタル空間で行われるようになりよりデータ化しやすくなる、双方向でのモデ ルまでを提言する。5 節では、3 節と 4 節を踏まえて、代表的なアプリケーション例を IBM 製品と共に紹介する共 に、ユーザーが差別化するためのカスタマイズドソフトウェアのアプローチとソフトウェアのエコシステムであるデジ タルツインツインエクスチェンジを紹介し、現実的なプロジェクトでの開発手法と、ソフトウェアの展開方法、マネタ イズ方法を解説する。6 節では、今までの節での前提を元に、どのようにデジタルツインのプロジェクトを企画開発 し、開発において、どのような手法とスキルセットが必要であるかを具体的に説明し、7 節で、まとめとしてデジタル ツインの概要とプロジェクトの進め方、及び IBM テクノロジーポートフォリオに触れる。本論文では、デジタルツイ ンという発展途上の技術を紹介するため、研究段階の難解なテーマには触れず、現状でできる実践的なアプロ ーチと IBM ソリューションについて、基本情報をまとめ概要と特徴を理解して頂くことを重視し、簡易な表現に止 め、著者陣が所属している IBM クライアントエンジニアリングとの相性や支援できることを明確にするように配慮し ている。
- 3. 2022 年 ナレッジモール論文 3 目 次 1. はじめに 4 2. デジタルツインを構成する技術 4 3. デジタルツインのユースケース 4 4. サービスシステムのデザインツイン 5 5. デジタルツインエクスチェンジ 6 6. デジタルツインの共創開発 6 7. まとめ 6
- 4. 2022 年 ナレッジモール論文 4 1. はじめに デジタルツインとは、物理空間の仮想空間への複 製であり、シミュレーションと合わせて実現されている。 多くの IT 調査会社のレポートからも今後、大きな市場 規模拡大が見込まれており、IT 業界注目のテクノロジ ーになっている。概念自体は古くからあるものの、実 現物理オブジェクトを正確に仮想モデルに反映する ために、リアルタイムに情報収集する技術が必要なた め、IoT 及びエッジコンピューティングの延長で捉えら ることも多い。また、5G の実証検証段階からデジタル ツイン上で展開されるアプリケーションについても 様々なアイディアが出てきており、近年では、その一 つの例としてメタバースなども挙げられる。しかしなが ら、デジタルツインは概念的側面が多く、2022 年時点 では現場で気軽に実践的な開発が進んでいる状況 であるとは言えない。本論文では、デジタルツインの 内容を整理したうえで、その技術とアプリケーション提 供形態の特性を踏まえたうえで、共創型の提供モデ ルであるデジタルツインエクスチェンジを例として、デ ジタルツインでの共創アプローチを提示することで、 デジタルツインの企画や開発のプロジェクトの進め方 を促進することが目的である。 2. デジタルツインを構成する技術 デジタルツインを構成する技術の中核はデータ分 析とシミュレーションに大別され、それぞれは伝統的 な分野であるが、複数のプロセスがリアルタイムに組 み合わされ、実現するところに技術的革新がある。 データ分析は、物理オブジェクトと仮想モデルの間 でデータと機械学習モデルを同期する必要がある。 その実現のため、低レイテンシー、強力な帯域、ネット ワーク同時実現数を元に構成されるエッジコンピュー ティングの技術が欠かせない。企業向けのデジタルツ インの実現としては、企業活動の仮想空間での実現 でもあるため、会話などを管理するコラボレーションツ ールや ERP(Enterprise Resource Planning)の仮想空 間での実現とも定義できる。 データの同期は、IoT(Internet of Things)や Streaming の技術が中核になり、Apache Spark や Apache Kafka など、オープンソースソフトウェア中心 で構成される。メモリ領域の同期が中心になるが、デ ータ領域の同期に関しては分散オブジェクトストレー ジなども活用される。機械学習モデルの同期は、エッ ジコンピューティングの中核技術であり、そのデータ 同期を元にした再学習をリアルタイムに実現すること にある。デジタルツインには、部分的に同期を片方向 で実現するもの、完全同期を行うもの、などがあり、そ の選択によって同期方法も決定される。 シミュレーションは、IoT から取得した実データ以外 の仮説に沿ったデータセットも含めて実行される。 デジタルツインのコンポーネントをまとめると図１.のよ うになる。物理空間である実際の世界からは、IoT デ バイスを経由して、デジタルツインにデータが連携さ れる。シミュレーションとデータ AI 基盤で構成される デジタルツインはその IoT データを元にシミュレーショ ンとAI分析を行い、アプリケーションに展開される。最 終的には実際の世界の人間がそのアプリケーションを 介して、判断を行う形になる。 図１．デジタルツインのコンポーネント デジタルツインは、利用者のユーザーから見た場 合、アプリケーションで何が実現できるのかが重要に なる。本論文では主にこのアプリケーション提供の共 創を中心にアプローチを提言していく。そのため、ま ずはデジタルツインのユースケースを紹介する。 3. デジタルツインのユースケース 近年デジタルツインの利活用が進みつつあるが、 現実世界をデジタル上に再現するという観点ではど のユースケースでも共通しているものの、大別すると 概ね３つに分類される。 １つはメタバースとほぼ同義となるエンターテイメン ト分野。この分野ではデジタル渋谷などの一般ユーザ ー向けコンテンツとしてデジタルツインとして提供され るなどの事例がみられる。２つ目はシミュレーション分 野で、ここではさらに 2 つの下位カテゴリとして、「ふる まい」のシミュレーションと、「物理的な」シミュレーショ ンが挙げられる。そして 3 つ目がモニタリング分野で、 センサ技術やエッジコンピューティング、（ローカル） 5G などの高速通信技術を活用し、リアルタイムにデジ タルツインの状況を変化させることで、橋梁などのイン フラストラクチャーやスマートシティなどのモニタリング に利用するものである。 いずれの分野においてもデジタルツインのもととな る様々なデータが必要ではあるが、研究分野や防災 目的で東京都や広島県でオープンなデータ公開がさ
- 5. 2022 年 ナレッジモール論文 5 れる事例も散見されており、特にシミュレーション分 野・モニタリング分野では利用され始めているものの まだ広がりは研究や公的機関（あるいはそれに準ずる 企業）の一部に留まっているのが現状である。 そこでエンターテイメント分野以外におけるデジタルツ イン活用についてシミュレーションやモニタリングとい った分野において一般ユーザーに向けた活用検討を 推進することで何かしらの一助としたい。 シミュレーション・モニタリングといった観点における デジタルツインで活用が進んでおらず、一方で相性 がいいのは金融・保険分野が挙げられる。現時点で 研究やデジタル防災庁主導で行われている、デジタ ルツインを用いた防災シミュレーションというのは、例 えば各災害発生時の宅地の災害耐性を測るうえで、 住宅ローン審査における将来的な価値予測に活用し えるだろう。よりユーザーに寄り添うような価値提供と いう面では、その宅地におけるウィークポイント分析を 行い、災害発生時に被害を最小化する住宅設備への アドバイザリーサービスというのも考えられる。 モニタリングという観点では、近年各種センサを活 用したパラメトリック保険が登場しつつあり、そこでの 活用が考えられる。例えば、より Proactive な保険を考 える上で、災害状況のデジタルツイン化することで現 況確認なしに保険金振込みが可能となりえるだろう。 そういったサービス検討、社会実装を進めるにあたっ てはやはり最初に示した 3 分野のデジタルツインを活 用していくプラットフォームの整備も求められる。現時 点で存在する様々なデジタルツインはそのデータ形 式が種々多様な状況であるため、特定の研究・実証 では利用できるが、横断的・複合的な利用、もっと言 えばサービス検討といった気軽な利用に際しても壁が ある状態である。そのため、複合データを処理可能な データファブリックと、シミュレーション・モニタリングを 組み合わせたデジタルツインプラットフォームの構築 をしていくことで、さまざまな可能性を秘めたデジタル ツインの活用を一気に推進し、拡大する未来が見える のではないかと考えられる。 4. サービスシステムのデジタルツイン 本節では別視点からみたデジタルツインの発展の 方向性について述べる。デジタルツインについては、 さまざまな視点から議論が行われている。異なる視点 から見ている場合、位置付けや関連技術も大きく変わ ってくる。例えば、メタバースの視点からは、デジタル ツインはその一つの技術要素として内包されるが、一 方でデジタルツインの UI としてメタバースを位置付け る視点も存在する。また、製造業や物理シミュレーショ ン、エッジコンピューティング、IoT を出発点とする視 点も多く、その技術要素から分類が行われている。 ここでは、デジタルツインの対象を大きく製造システ ムとサービスシステムに分けて議論する。初期のデジ タルツインは主に製造システムにおいて提唱されてき た。そこでは物理的実体として存在する機械を仮想空 間上に正確に再現し、物理シミュレーション等を用い て実験や研究を効率的に行うことが提案された。この 概念をさらに進めて、機械だけでなく、人やビジネス、 組織、社会のデジタルツインを考える動きが出始めて いる。このような人やビジネス、組織、社会を考える上 で 重 要 な 概 念 と し て 、 サ ー ビ ス シ ス テ ム と SSME(Service Sciences, Management, Engineering)が ある。SSME は、2004 年に IBM Research の Jim Spohrer と UC Berkeley の Henry Chesbrough によ って提唱された新しい学問領域への学際的なアプロ ーチで、製造業と比較して生産性やイノベーションに 課題があるサービス産業を科学的に捉えるために産 官学にまたがって呼びかけられた。その中でも重要な 概念がサービスを構成するサービスシステムである。 サービスシステムは、人や組織、技術を含む複雑適 応系であり、その理解には、学問の垣根を超えた学際 的なアプローチが必要であると考えられた。 組織や社会のデジタルツインを考える上でも、正確 に計量の可能な工場や機械と異なり、人間を含む非 常に複雑な相互作用を持つサービスシステムのモデ ル化とシミュレーションが必要になってくる。こうしたデ ジタルツインの発展は、組織のデジタルツイン (DTO) や人のデジタルツイン、プロセスのデジタルツインとい ったさまざまな名称で言及されているが、本稿ではサ ービスシステムのデジタルツインと呼ぶことにする。 このようなサービスシステムに対する有効なアプロ ーチの一つとして、エージェントを用いたモデル化と 社会シミュレーションが考えられている。エージェント を用いた社会シミュレーションはこのように実行される が、デジタルツインのために用いるには現実世界と適 合し、フィードバックをリアルタイムに行う仕組みが不 可欠である。 また、組織やビジネスプロセスのデータを計測し、 デジタルツインで用いるモデルに反映させる必要があ る。将来的には、人間の活動そのものがデジタル空間 で行われるようになり、よりデータ化しやすくなる。 5. デジタルツインエクスチェンジ デジタルツインのアプリケーションは、様々な形態 あるが、IBM はエッジコンピューティングからプラットフ
- 6. 2022 年 ナレッジモール論文 6 ォーム、アプリケーションの領域まで、Openshift や IBM Cloud Paks を中心に全方位でソリューションをカ バーしている。その中で、アプリケーション領域では、 IBM Maximo Application Suite, IBM Environmental Intelligence Suite, IBM Engineering Systems Design Rhapsody , IBM TRIRIGAApplication Suite に代表さ れるサステナビリティソフトウェア群を提供している。こ れらのエンタープライズアプリケーションをそのまま利 用しても良いし、差別化するためにアプリケーションを カスタマイズして利用するケースもある。 デジタルツインシステムは、コンピューティングとネ ットワークのリソースを多く消費し、ピーク性が激しい 特性があるため、全てを自前で用意するのは現実的 ではなく、大手ベンダーが提供するプラットフォームを 利用するというのが、現実的である。その中での重要 な点は、差別化がされるデジタルツインアプリケーショ ンのマネタイズやエコシステムにある。IBM が提供し ているデジタルツインエクスチェンジは、資産集約型 の業界向けのリソースであり、アプリケーションをマー ケットプレイス形式で提供、利用できるパートナーエコ システムである。例えば、コンテナプラットフォームで ある Openshift にマーケットプレースがありコンテナソ フトウェアのエコシステムが形成されているが、それの デジタルツイン版と捉えても良い。デジタルツインエク スチェンジ(https://digitaltwinexchange.ibm.com）は、 図 2 のように、デジタルツインの基盤が内包された形 で提供され、2022 年 9 月時点で既に 2000 様々なデ ジタルツインアプリケーションが登録されている。 図 2．デジタルツインエクスチェンジ 6. デジタルツインの共創開発 直近のサステナビリティやメタバースのブームもあり、 デジタルツインのアプリケーションを検討したいうニー ズは多い。その場合、どのように進めるのが効率的で あるだろうか。まず、デジタルツインは、日常を仮想空 間に実装するという特性から極めて体感が重視される 点が特徴である。そのため、従来のような重厚長大な 業務要件定義を行っていくような手法は適切ではな い。業務確認には、体感、すなわち UX、ユーザーエ クスぺリンス、人間中心設計の観点が重要になるため、 デザインシンキングの手法が適しており、プロジェクト においては UX デザイナーが重要な役割を担うことに なる。また、デザインシンキングに対応したアジャイル 開発の手法が現実的であり、全てをスクラッチで開発 するということは少なく、基本は提供されているアプリ ケーションプラットフォームをベースにカスタマイズして いくような開発が主流である。そのため、UX の視点を 重視して、ユーザーの体感の変更に合わせて、アジャ イルにカスタマイズし続けるかがポイントであり、クラウ ドネイティブなアプリケーションエンジニアも同様に重 要な役割を担う。 また、デジタルツインを構成する基礎要素であるデ ータ AI 分析モデルに関しても、差別化していくために は、シミュレーション部分を含めて、個別にモデルをカ スタマイズしていく点もポイントになる。この機械学習 モデルの最適化においてはデータサイエンティストが 重要な役割を担う。更に、このサイクルが業界で回り だすと、業務横断的なデジタルツイン機能はインダス トリープラットフォームやパートナーエコシステムと融 合されていくため、ビジネス開発の役割も重要になっ てくる。共創開発体制をまとめると、図 3 のようになる。 図 3.デジタルツインの共創開発 7. まとめ 当論文では、デジタルツインの基本技術からユース ケースやサービスシステムとの関係、実践的な共創開 発のアプローチを解説し、目的である概念的なあるデ ジタルツインにおいて、どのようなプラットフォームを使 い、どのようなチーム構成で進めることができるか、具 体化することを意識してまとめた。著者陣が所属する クライアントエンジニアリング本部では、デザイナー、 データサイエンティスト、アジャイルエンジニア、ビジネ ス開発、ができるエキスパートが多数在籍し、デジタ ルツインをベースにした MVP 開発や顧客やパートナ ーとの共創を実践し始めている。当論文の内容が日 本でのデジタルツイン市場拡大に寄与する実践的な
- 7. 2022 年 ナレッジモール論文 7 共創のアプローチの概略として参考にして頂ければ 幸いである。 謝辞 当論文の作成にあたっては、IBM Developer Site、 アイマガジン、など多数の執筆マニュアルやテンプレ ートを参考にすると共に、チームメンバーからも実践 的な示唆を頂きました。あらためて深謝いたします。 参考文献 [1]IBM ホームページ、デジタルツイン https://www.ibm.com/jp-ja/topics/what-is-a-digital- twin [2]坂本佳史、Provision エッジコンピューティングが開 く未来 (vol98-0006-AI) [3]青田健太郎、アイマガジン、デジタルツイン活用の 勘所 ～「期待」と「誤解」を整理し、正しく理解して、 真の活用にむけたアプローチを提案 [4]水田秀行、アイマガジン、エージェントシミュレーシ ョンによる社会システムの再現・解析 〜「組織の Digital Twin」へ向けた技術基盤について [5] Andy Stanford-Clark,Erwin Frank-Schultz,Martin Harris,IBM Developer ,What are digital Twins [6] Romeo Kienzler,IBM Developer ,Digital twins and the Internet of Things [7] Andy Stanford-Clark, Erwin Frank-Schultz ,IBM Academy of Technology ,IBM Digital Twin Point of View December 2020 Digital twin technology [8] 磯部博史、IBM Blog、「産業界のデジタルツイン 技術の現状と今後の展望」セミナーレポート https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/iot- digitaltwin/ [9]IBM ホームページ、デジタルツインエクスチェンジ https://www.ibm.com/jp-ja/topics/what-is-a-digital- twin [10] Hidaka, K. and Mizuta, H., “サービス科学の意 義・将来展望サービス科学の意義・将来展望 Services Sciences, Management and Engineering:Implication and Perspective”, Journal of The Institute of Electrical Engineers of Japan, vol. 126, no. 9, pp. 609–613, 2006. [11] Mizuta, H. “Agent-Based Simulation for Service and Social Systems and Large-Scale Social Simulation Framework.” In: Aruka, Y. (eds) Digital Designs for Money, Markets, and Social Dilemmas. Evolutionary Economics and Social Complexity Science, vol 28. Springer, Singapore, 2022. 執筆者 1,2,5,6,7 節執筆 ひらやま つよし 平山 毅 日本 IBM 株式会社 テクノロジー事業本部クライアン トエンジニアリング本部金融クライアントエンジニアリン グ部長、保険クライアントエンジニアリング部長 [略歴] 東京理科大学理工学部卒業。早稲田大学大学院フ ァイナンス専攻修了（MBA）。東京証券取引所、野村 総合研究所、アマゾンウェブサービスを経て、2016 年 2 月日本 IBM 入社。クラウド事業、Red Hat アライアン ス事業、Data AI 事業、テクノロジーガレージ事業を経 て 2021 年 10 月より現職。技術書籍、多数。 4 節執筆 みずた ひでゆき 水田 秀行 日本 IBM 株式会社 テクノロジー事業本部クライアン トエンジニアリング本部保険クライアントエンジニアリン グ部テクノロジーエンジニア [略歴] 東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程 修了後、IBM 東京基礎研究所入社。金融工学、エー ジェントベース・アプローチによる社会シミュレーション や組織解析、サービスサイエンスなどの研究に従事。 テクノロジーガレージ事業を経て、2021 年 10 月より現 職。技術論文、多数。 3 節執筆 いいだ こうすけ 飯田 光亮 日本 IBM 株式会社 テクノロジー事業本部クライアン トエンジニアリング本部金融クライアントエンジニアリン グ部テクノロジーエンジニア [略歴] 立教大学卒業、立教大学大学院修了。コーエーテク モゲームス、ヤフー、でのエンジニアを経て、2022 年 6 月日本 IBM 入社。IBM 全社タスクのメタバースプロ ジェクトで 3D 開発をリード。