--- title: "デジタルツインとは何か。企業で使うときの考え方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/digital-twin-overview/ description: "デジタルツインは、現実から集めたデータで仮想空間に「双子」をつくり、試しにくいことを先に試す技術です。目的とデータを決めて小さく始める考え方を整理します。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：データ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) # デジタルツインとは何か。企業で使うときの考え方 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 2件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 デジタルツインは、現実の設備や街から集めたデータをもとに、仮想空間にそっくりな「双子」をつくり、現実では試しにくいことを先に試す技術です。企業で取り組むときは、何を確かめたいかを先に決め、必要なデータがそろう小さな範囲から始めると進めやすくなります。 自社の「データ」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 「デジタルツイン」という言葉は、製造業や建設業、都市計画の話題でよく聞くようになりました。一方で、3Dの映像やメタバースと混同されることもあります。この記事では、デジタルツインの意味と、企業が検討するときに押さえておきたい点を整理します。 この記事でわかること - デジタルツインの意味と、メタバースとの違い - 公的な取り組みで見られる活用の例 - 企業で検討するときの進め方と、データの準備 ## デジタルツインとは何ですか？ 総務省の令和5年版情報通信白書では、デジタルツインを、現実世界から集めたデータをもとに、デジタル上の仮想空間に「双子」を構築し、さまざまなシミュレーションを行う技術として説明しています。 ポイントは、見た目を似せることではなく、**現実のデータで仮想空間を動かし、結果を確かめられること**です。たとえば、設備の稼働の記録や温度、人や物の動きといったデータを仮想空間に反映させると、条件を変えたときに何が起きるかを、現実で試す前に確かめられます。 同じ白書では、期待される効果として、生産の最適化や業務の効率化、安全性の向上、物理的な試作や検証にかかる時間と費用の削減、大地震のように現実では起こせない事象のシミュレーションが挙げられています。 デジタルツインの考え方 - **現実から集める**：設備の稼働の記録や温度、人や物の動きなどのデータ - **仮想空間に「双子」をつくる**：集めたデータを仮想空間に反映させます - **条件を変えて試す**：条件を変えたときに何が起きるかを、**現実で試す前に**確かめます 期待される効果として、生産の最適化、業務の効率化、安全性の向上、試作や検証にかかる時間と費用の削減などが挙げられています（総務省令和5年版情報通信白書）。 ### メタバースとはどう違いますか？ どちらも仮想空間を使う点は共通しています。白書の説明では、デジタルツインは実在する現実世界を再現し、シミュレーションを主な目的とします。メタバースは、再現する対象が実在するかを問わず、アバターを通じた交流やゲームなどが主な用途です。社内で話し合うときは、「現実の何を再現して、何を確かめたいのか」を確かめると、話がかみ合いやすくなります。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「データ」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## どのような場面で使われていますか？ 公的な取り組みでは、次のような例があります。 - **都市計画・防災：** 国土交通省の「PLATEAU」は、全国の3D都市モデルを整備し、オープンデータとして公開する取り組みです。建物、道路、土地利用、災害リスクなどの情報を含み、コンピューター上で処理することで都市のデジタルツインを実現できるとしています。PLATEAUのページでは、AIを使った洪水の環境シミュレーションの高速化などが紹介されています - **防災：** 白書では、静岡県の「VIRTUAL SHIZUOKA」が、2021年7月の熱海市の土砂災害で、被害状況の把握と二次災害の防止に使われた例が紹介されています - **エネルギー・農業：** 白書では、発電施設を監視しながらデジタルツインと比べて制御に役立てる例や、栽培の環境を再現する例も挙げられています 企業の現場では、設備の稼働の見直し、工程の組み替えの事前の検討、保守の時期の見極めなどが検討の対象になります。 ## 企業で検討するときは、何から始めればよいですか？ デジタルツインは、データの準備と再現のモデルづくりに手間がかかります。いきなり工場全体を再現しようとせず、次の順に進めると、費用と効果を見比べやすくなります。 1. **確かめたいことを一つ決める：** 「この設備の停止を減らしたい」「ラインの配置を変えたら生産量がどうなるか知りたい」など、判断したい問いを決めます 2. **必要なデータを洗い出す：** 問いに答えるために、どのデータが、どのくらいの間隔で必要かを書き出します。すでにある記録で足りるか、センサーの追加が要るかを確かめます 3. **小さな範囲で再現する：** 一つの設備や一つの工程から始め、仮想空間の結果と現実の結果がどの程度合うかを確かめます 4. **判断に使えたかを振り返る：** 再現の結果が実際の判断に役立ったかを確かめてから、範囲を広げます 公開されているオープンデータを使える場合もあります。PLATEAUのように公的なデータが整っている分野では、自社で一から集めるより早く試せることがあります。 ### データの準備で気をつけることは？ デジタルツインの精度は、データの質に左右されます。測る時刻がそろっているか、欠けている期間がないか、設備の名前や番号が記録ごとに食い違っていないかを確かめます。また、センサーのデータを社外のサービスに送る場合は、どの情報を誰が扱うのか、契約と設定を確かめておくと安心です。データの集め方は[現場のセンサー・IoTデータの活かし方](https://www.ai-ready.jp/guide/iot-data-use/)も参考になります。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ガイド - [現場のセンサー・IoTデータの活かし方](https://www.ai-ready.jp/guide/iot-data-use/) - [中小企業のデータ活用の始め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-strategy-sme/) - [設備の予知保全へのAIの使い方：センサーのデータで故障の兆しをつかむ](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-predictive-maintenance/) - [製造業のAI活用：始め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-manufacturing/) コラム - [オープンデータとAI：公的なデータを自社の分析に生かすには](https://www.ai-ready.jp/column/open-data-and-ai/) 用語 - [デジタルツイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-twin/) - [IoT](https://www.ai-ready.jp/glossary/iot/) - [センサーデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensor-data/) - [エッジAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/edge-ai/) ## よくあるご質問 Qデジタルツインとメタバースは同じものですか？ Aどちらも仮想空間を使いますが、目的が異なります。総務省の情報通信白書では、デジタルツインは実在する現実世界を再現してシミュレーションを行うもの、メタバースはアバターを通じた交流などが主な用途のものとして説明されています。 Q中小企業でもデジタルツインに取り組めますか？ A取り組めます。工場全体や建物全体を一度に再現する必要はありません。一つの設備や一つの工程など、確かめたいことがはっきりしている範囲から始め、効果を見ながら広げる進め方が現実的です。 QデジタルツインにはAIが必要ですか？ A必須ではありません。デジタルツインの土台は、現実から集めたデータと、それを再現するモデルです。そのうえで、予測や異常の検知にAIを組み合わせると、シミュレーションの幅が広がる場合があります。 ## この記事に出てくる用語 - [デジタルツイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-twin/) - [温度（Temperature）](https://www.ai-ready.jp/glossary/temperature/) - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [オープンデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/open-data/) - [IoT](https://www.ai-ready.jp/glossary/iot/) - [エッジAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/edge-ai/) - [センサーデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensor-data/) ## 「データ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) [データAI活用のつまずきは、データから石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/data-is-the-bottleneck/)[データExcelの業務とAIのこれから桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/excel-and-ai/)[データオープンデータとAI：公的なデータを自社の分析に生かすには石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/open-data-and-ai/) ## 出典 1. [総務省「令和5年版情報通信白書」デジタルツイン](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd131220.html) 2. [国土交通省 PLATEAU「3D都市モデルでできること」](https://www.mlit.go.jp/plateau/learning/tpc01-1/) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. デジタルツインとは何ですか？ 2. どのような場面で使われていますか？ 3. 企業で検討するときは、何から始めればよいですか？ 4. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「データ」 [データの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「デジタルツインとは何か。企業で使うときの考え方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/digital-twin-overview/