デジタルツインは予知保全を高度化できる？役割からメリット・技術的構造・導入時の課題を徹底解説

従来の予知保全は、主に過去の統計データや閾値監視に基づいたアプローチが主流でした。しかし、これだけでは複雑な動的環境下での突発的な故障を完全に予測することは困難です。

デジタルツインの導入は、メンテナンスの概念を統計的予測から物理・論理的シミュレーションへと進化させます。デジタルツインは、現実の設備をデジタル空間上に再現し、設備の状態変化を精緻に捉えます。

本記事では、デジタルツインが予知保全をどのように高度化するのか、その仕組みやメリット、導入時の課題までを解説します。

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デジタルツインが予知保全で果たす役割は？

製造業における予知保全（PdM）とは、設備の突発的な停止を防ぎ、安定した生産活動を維持するために欠かせません。その中核を担う技術がデジタルツインで、設備や生産ラインをデジタル空間上に再現します。

デジタルツインの導入は、メンテナンスの概念をAIによる統計的予測から物理・論理的シミュレーションへと進化させます。

従来の保全手法では見逃されがちだった劣化や異常の兆候を捉え、故障が発生する前に適切な判断を下せるという点に、予知保全におけるデジタルツインの本質的な価値があるといえます。

従来の予知保全における限界

予知保全は理論上、設備トラブルを防ぐ理想的な手法とされています。しかし、現場で実用化するとなると、導入・運用の過程でボトルネックが顕在化するでしょう。

相関関係はわかるが因果関係が不明

AIが「異常」と判定しても、それがベアリングの摩耗なのか、潤滑油の劣化なのか、あるいは単に外気温の変化によるものなのか、原因の特定が困難です。

そうなると、異常を検知できても、判断や意思決定につなげられません。従来の予知保全では、IoTセンサーから大量の稼働データを収集しても、数値の蓄積に留まり、本当のリスクを見極めるのは現場担当者の経験や判断に依存します。

「なぜこのアラートが出たのか？」という問いに対し、「AIがそう言っているから」という回答しか得られないのが従来予知保全の限界です。

未経験の故障を検知できない

データ駆動型AIは、学習データに含まれていないパターン（未知の故障モード）には基本的に対応できません。新規設備や、稼働環境が大きく変わった際、AIは「正常」と判断し続け、結果として重大な事故を見逃すリスクがあります。

さらに、設備が更新されたり、生産条件が変更することによってデータの傾向が変化するデータドリフトへの対応が不十分だと、モデルの予測精度は時間の経過とともに劣化していきます。

コールドスタート問題

高精度な予測を行うためには、大量の故障データを蓄積する必要があります。しかし、優秀な現場ほどメンテナンスが行き届いており、AIに学習させるための「良質な故障データ」が不足しているというジレンマに陥ります。

また、設備ごとに稼働条件が異なるため、正常な状態を定義しづらい点もボトルネックとなります。統一的な基準がないまま異常検知モデルを構築すると、誤検知が増え、予知保全そのものへの信頼性が低下します。

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デジタルツインを活用した予知保全のメリット

デジタルツインを製造業、特に予知保全に取り入れることで、部分的な効率化・自動化にとどまらず、保全プロセスそのものを高度化できます。設備状態の将来の挙動まで見通せるようになるため、従来の予知保全では得られなかった効果が生まれます。

保全システムの検証精度の向上

デジタルツインを活用するメリットの一つが、保全システムそのものを高精度に検証できる点です。

従来であれば、保全ロジックや異常検知モデルの変更は、業務が停滞することを懸念して段階的にしか試せず、十分な検証が行えないまま本番運用に移行するケースも少なくありませんでした。

デジタルツイン環境では、現実の設備と同等に稼働するデジタル空間上で再現できます。そして、サイバー空間上に物理特性（方程式）を保持しています。

そのため、設備を停止させることなく、さまざまな保全シナリオを安全に試行可能です。

異常検知のしきい値変更や、保全タイミングの調整などを実際の稼働条件を反映した状態で検証することが可能です。

デジタルツインによってノーリスクな検証環境を確保でき、設備を最適化した状態で現場へ展開できます。

突発故障の大幅な削減と稼働率の向上

デジタルツインを活用した予知保全は、製造現場における突発的な故障を大幅に削減し、設備稼働率の向上に直結します。

デジタルツインが仮想設備を構築することで、設備の正常状態を基準とした差分を監視できるようになります。わずかな振動変化や温度上昇といった初期兆候でも、デジタルツイン上で可視化され、AIが故障へ至る進行度合いを予測します。

これにより計画的なメンテナンスを実施でき、突発停止のリスクを最小限に抑えられます。「壊れそうだ」という予測の先に、「どうすれば壊れないか」という処方が可能になります。

「回転数を5%落とせば、次の定期点検まで保つ」といった、具体的なオペレーションの変更案を導き出せるのが、デジタルツインによる高度化の真骨頂です。

また、それによって想定外の設備停止による生産ロスや、復旧コストが削減され、稼働計画を立てやすくなります。

突発故障がゼロに近づくことで、生産計画の精度が飛躍的に向上し、顧客への納期遵守率（OTIF）が高まります。

部品寿命の最大化

デジタルツイン環境では、各部品の挙動や負荷状態も再現し、リアルタイムの稼働データと照合することで劣化の進行度を精緻に把握できます。部品ごとの消耗傾向をAIが解析し、いつまで安全に使えるかを定量的に予測することが可能です。

「10年後に起こるはずの摩耗」のデータがなくても、物理シミュレーションによって「この負荷で回し続ければ、金属疲労がここまで進むはずだ」という論理的な予測が可能です。

部品交換は実際の劣化状態に基づいて判断されるため、過剰な交換を避けつつ、故障リスクが高まっているタイミングを対応できます。結果として部品寿命を最大化させ、設備投資の効率を高めることにつながります。

「いつ壊れるかわからない」という不安に対して予備パーツを抱える必要がなくなります。在庫管理コストの圧縮とキャッシュフローの改善に寄与します。

設備状態の可視化と品質安定化

デジタルツインを活用した予知保全は、設備の状態を見える化し、製品品質の安定化を支える役割も担います。わずかな性能低下や挙動の変化も数値として把握できるため、「どの設備が」「どの状態にあるのか」を直感的に理解できます。

異常を検知した際も、デジタルツイン上で「どの部位に、どの程度の応力がかかっているか」を可視化できます。

これにより、品質がばらつく要因となる設備異常を早期に察知し、製品や業務へ影響が及ぶ前に対処することができます。

また、設備状態と製品品質の相関を分析することも可能です。品質不良が発生しやすい条件や劣化パターンが明確になるため、再発防止策を講じやすくなり、安定した品質を維持する生産体制が構築できます。

生成AIによる異常特定の自動化

製造現場で活用するデジタルツインに生成AIを組み込むことで、予知保全における異常特定のプロセスが自動化されます。予測AIが検知した異常シグナルを、生成AIが技術ドキュメントや稼働コンテキストと照合して意味付けします。

振動や温度の変化がどの部品に起因しているのか、過去の保守履歴やマニュアルをRAG（検索拡張生成）によって即座に参照し、異常の原因候補を自動的に抽出・整理することが可能です。

異常特定の自動化は、現場担当者が担う確認作業を大幅に効率化し、重要な判断に集中できるようになります。生成AIは予知保全の属人性を低減し、実用的でスケーラブルな仕組みへと進化させます。

最適な保全計画の自動生成

デジタルツインは、保全計画の立案そのものの自動化にも寄与します。従来であれば保全担当者が個別に対応方針を決めていますが、デジタルツインは設備の現在状態だけでなく、将来の劣化シナリオや故障リスクを含めたシミュレーションが可能です。

また、生成AIや最適化アルゴリズムは、シミュレーション結果をもとに、いつ・どの設備を・どの順序で保全すべきかを自動的に導き出します。生産計画や停止許容時間を考慮したスケジュールを算出できるため、現場への影響が最小限に抑えられた計画が立案されます。

さらに、AIエージェントの導入により、単に原因を抽出するだけでなく、「デジタルツイン上でシミュレーションを自ら実行し、対策案の妥当性を検証する」段階に入っています。

この自動化により、予知保全は異常検知に加え、意思決定までを支援します。保全業務の効率化と計画精度は向上し、持続的に稼働率を高める運用にもつながるでしょう。

予知保全を支えるデジタルツインの技術的構造

デジタルツインによる予知保全を実現するためには、設備を正確に再現し、将来の変化を予測できる技術的な基盤が不可欠です。

デジタルツイン上に正常な状態のモデルを構築

デジタルツインを用いた予知保全の精度は、「正常な状態のモデル」をどれだけ高精度に構築できるかで大きく変わります。

正常な状態のモデルとは、設備が健全に稼働しているときの状態をデジタル空間上で再現した基準となるモデルであり、現実データと比較する際の対象となります。

このモデルを構築するには、主に3つのアプローチが有効です。

• 物理モデルベース
• データドリブンモデルベース
• 世界モデル（World Model）

物理モデルベースは、設計値やCADデータをもとに、理論式やシミュレーションによって正常状態を再現する方法です。依然として航空宇宙やプラントなど「絶対にずれや失敗が許されない」領域で不可欠な手法です。

設計時の仕様を活用できるため、なぜその挙動になるのかを説明しやすく、モデルの解釈性が高い点が強みです。しかし、複雑な設備ほどモデル構築の工数が大きくなります。

現状最も普及しているデータドリブンモデルベースは、IoTセンサーから取得した稼働データを学習し、正常時のパターンを統計的に捉えます。

運転条件や現場特有のクセを反映しやすく、短期間でモデルを構築できます。しかし、正常データの質と量に依存するため、データ整備が不十分だと精度は安定しません。

これら2つに加えて注目されているのが、世界モデル（World Model）です。世界モデルは、大量の観測データを通じて、AIが世界の仕組み（因果関係や物理的な連続性）を内部に構築するアプローチです。

物理法則とデータ学習を組み合わせ、環境変化や運転条件の違いまでの将来を高精度に予測します。

世界モデルを適用した上で、デジタルツイン上に正常状態のモデルを構築することで、「なぜその変化が起きているのか」「今後どう進行するのか」までを見通せる高度な予知保全へと進化します。

IoTセンサーによる稼働データのリアルタイム取得

デジタルツインを活用した予知保全を成立させるには、設備状態を正確に把握することが必要です。その役割を担うのが、設備に設置されたIoTセンサーによる稼働データのリアルタイム取得で、物理空間とデジタルツインを結ぶインターフェースとして機能します。

具体的には、設備の健全性に直結する以下の稼働データを収集します。

• 振動データ
• 温度データ
• 電流・電圧データ
• 回転数・速度データ
• 圧力データ
• 音響データ
• 稼働時間・停止履歴
• 環境データ（湿度・周囲温度など）

これらのデータが遅延なくデジタルツインへ反映されることで、現実の設備とデジタル空間上のモデルが常に同期した状態を保てます。リアルタイム性が確保されるほど、わずかな変化や異常の兆候を早期に捉えやすくなります。

また、取得するデータの粒度や品質も重要です。精度が低い、欠損が多いデータが収集されると予知保全の精度が低下します。デジタルツインを前提とした予知保全では、センサーの選定から設置位置、データ取得頻度まで含めた設計が求められます。

現実データと正常データの比較

デジタルツインを活用した予知保全では、取得した稼働データをそのまま監視するだけでは十分ではありません。重要となるのは、デジタルツイン上に構築された正常な状態のモデルと比較し、どの程度の乖離が生じているかを把握することです。

正常データは、設備が健全に稼働しているときの挙動を基準としており、負荷条件や運転モードの違いも考慮された状態を示します。その基準に設備データを照らし合わせることで、単純な数値の増減ではなく、本来あるべき状態からのズレがどれくらいあるのかを定量的に評価できます。

これにより、環境変化や一時的な負荷変動と、故障につながる異常兆候とを切り分けることが可能です。

デジタルツイン上での差分算出

稼働データと正常データを比較した結果を予知保全に活かすには、その違いを定量的な差分として捉える必要があります。デジタルツイン上で行われる差分算出は、設備の状態変化を指標として可視化し、異常の兆候を早期に発見するために不可欠なプロセスです。

差分は、単一のセンサー値の変化だけでなく、複数の指標を組み合わせた多次元的なズレとして算出されます。例えば、振動と温度、電流の同時変化を統合的に評価することで、単発のノイズや外乱の影響を排除し、劣化傾向を抽出できます。

デジタルツインは、こうした複雑な関係性を踏まえた差分計算を可能にします。

この差分が蓄積・時系列化されることで、劣化の進行スピードや将来の挙動も見えてきます。デジタルツインと予知保全を組み合わせることで、次に起こり得るリスクを予測するための確かな根拠を得られるようになるでしょう。

異常検知AIによる差分分析

デジタルツイン上で算出された差分は、そのままでは数値の集合に過ぎません。予知保全において重要なのは、この差分が正常値の範囲内の変動なのか、故障につながる兆候なのかを正確に見極めることです。

その判断を担うのがAIによる異常検知モデルです。

異常検知モデルは、過去の正常データや劣化データを学習し、差分のパターンから異常度合いを評価します。AIはデジタルツインと連携することで、単一の指標だけでなく、設備全体を考慮した多面的な分析が可能になります。

これにより、一時的な外乱による変化と、故障へ向かう連続的な変化とを高精度に区別できるようになり、保全業務を効率化できるだけでなく、予測精度を高めることも可能です。

さらに、差分の時系列変化をもとに、AIは劣化の進行速度や故障発生までの残存時間を予測します。これにより、異常があるかどうかだけでなく、いつ対応すべきかという判断までサポートします。

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予知保全においてデジタルツインを導入する際の課題は？

予知保全にデジタルツインを導入するとなると、以下の課題をクリアしなければいけません。

正確な稼働データを取得できるセンサーの設置が求められる

デジタルツインを活用した予知保全の成否は、入力される稼働データの品質に大きく左右されます。どれほど高度なモデルやAIを用いても、取得されるデータが不正確であれば、予測結果の信頼性は確保できません。

設置位置が適切でなければ、異常の初期兆候を捉えられず、逆にノイズの多いデータが増える原因にもなります。また、サンプリング周期や通信遅延も、リアルタイム性を重視する予知保全では深刻なトラブルを引き起こしかねません。

そのため、設備の状態を正しく捉えられるセンサーの選定と設置が予知保全におけるデジタルツイン導入では重要です。

デジタルツインを前提とした予知保全では、センサーを設置するだけではなく、どの状態変化を検知したいのかという目的から逆算して設計する必要があります。

正確な稼働データを安定して取得できるセンサー基盤があってこそ、デジタルツインとAIによる予知保全は実用レベルで機能します。

正常状態モデルの構築＝予測精度に直結する

デジタルツインを用いた予知保全において最も重要なのが、正常状態モデルの構築です。このモデルの精度が、そのまま異常検知や故障予測の精度に直結します。

そのため、正常状態モデルの定義が曖昧なまま構築してしまうと、差分分析やAIによる予測結果の信頼性は著しく低下します。

製造現場の設備は、運転条件や負荷だけでなく、生産品目によっても挙動が常に変化し続けます。そのため、一つの正常パターンを設定するだけではリアルタイム性が損なわれるため、複数の運転モードやモデル設計が求められます。

データドリフトへの対応が必要

予知保全にデジタルツインとAIを導入した後で見落とされがちなのが、データドリフトへの対応です。データドリフトとは、設備の経年劣化や生産条件の変更などによって、稼働データの分布や特性が時間とともに変化していく現象を指します。

このデータドリフトが発生すると、導入初期には高精度だった異常検知モデルでも、徐々に誤検知や見逃しが増えるリスクがあります。特に、デジタルツイン上の正常状態モデルが現場の設備状態と乖離していくと、差分分析や故障予測の精度は大幅に低下するでしょう。

データドリフトに対しては、モデルの定期的な再学習や、デジタルツイン上でのシミュレーション結果と実データを用いた検証が有効です。

運用段階でのモニタリング体制を整え、環境が変わっていくことを前提としたモデルの再構築を行うことで、予知保全は長期的に安定した精度を維持できます。

予知保全におけるデジタルツイン活用についてよくある質問まとめ

まとめ

デジタルツインを活用した予知保全は、製造現場の保全業務そのものを高度化するための基盤となる技術です。正常状態を精緻に再現したデジタルツインと、IoTセンサーから得られるリアルタイムデータを比較し、その差分をAIが解析することで、故障の兆候を捉え、最適な対応タイミングを見極められるようになります。

このアプローチにより、突発故障の削減、稼働率の向上、部品寿命の最大化といった効果が期待できるだけでなく、保全判断の属人性を排除し、再現性の高い運用が可能になります。

しかし、その実装には「物理モデル」「データ駆動」「世界モデル」といった複数のアプローチから、自社の設備特性やデータ保有状況に最適なものを選定する高度な判断が求められます。

特に、導入初期の「正常状態モデル」の定義ミスや、運用後の「データドリフト」への対応不足はプロジェクトの失敗に直結しかねません。技術的な複雑さと事業リスクを最小限に抑え、確実な成果を得るためには、最新のAI技術と製造現場の実務に精通した専門家による伴走が不可欠です。

まずは自社の設備がデジタルツイン化によってどの程度の投資対効果を見込めるのか、専門的な知見を交えた適合性診断から検討を開始することをお勧めします。