デジタルツインはこれまで「現実を映す鏡」として使われてきました。
センサー情報を集約し、3Dモデル上に表示する。
主な役割は監視と可視化でした。
しかし今、その役割は大きく変わり始めています。
デジタルツインは“ダッシュボード”から“意思決定エンジン”へ
Before：
デジタルツイン = 可視化ダッシュボード
Now：
デジタルツイン = リアルタイム意思決定エンジン
現在のデジタルツインは、単なる表示装置ではありません。
AIと統合され、現実世界へフィードバックを返す制御システムへ進化しています。
例えば、NVIDIAが展開する Omniverse は、物理シミュレーションとAIを統合したリアルタイム基盤として設計されています（NVIDIA公式サイト）。
閉ループ制御がもたらす変化
従来型：
センサー → 可視化 → 人間が判断 → 現場へ指示
現在：
センサー → AI解析 → 自動制御 → 再学習 → 最適化
この循環構造を「閉ループ制御」と呼びます。
デジタルツインは、状況を映すだけでなく、
リアルタイムで現実を最適化する“運用知能”へと進化しています。
スマートシティでの活用
シンガポール政府は国家規模の都市デジタルツイン「Virtual Singapore」を構築しています（Virtual Singapore公式ページ）。
活用内容：
- 交通流のリアルタイム最適化
- 洪水リスク予測
- 都市熱分布分析
- 災害対応シミュレーション
都市そのものがデータに基づいて動的に制御される時代が始まっています。
建設現場での進化
建設分野ではBIM/CIMとデジタルツインの統合が進行中です。
Siemensは産業向けデジタルツインの活用事例を公開しています（Siemens公式ページ）。
活用例：
- 重機動線の最適化
- 工程遅延予測
- 作業安全リスク検知
- 資材搬入スケジュール自動調整
将来的には、現場全体が自己最適化する「自律型建設現場」への進化が見込まれています。
エネルギーグリッドでの制御
GE Digitalは発電・送電設備にデジタルツインを導入しています（GE Digital公式サイト）。
用途：
- 発電効率のリアルタイム最適化
- 電力負荷分散制御
- 設備劣化予兆検知
- 停電リスク低減
エネルギー分野ではすでに、デジタルツインが制御基盤として機能しています。
可視化から運用知能へ
デジタルツインの進化は以下の通りです。
第1世代：可視化
第2世代：予測分析
第3世代：自動最適化
第4世代：自律制御
現在は第3世代から第4世代への移行期にあります。
MarketsandMarketsのレポートによれば、デジタルツイン市場は急速に拡大しています（MarketsandMarketsレポート）。
日本へのインパクト
日本は高齢化、インフラ老朽化、建設業の人手不足という課題を抱えています。
デジタルツインが制御システム化することで、
- 維持管理コスト削減
- 災害対応高度化
- 労働力不足補完
- カーボン最適化
が可能になります。
もはやデジタルツインは「見るための技術」ではありません。
産業と都市を制御する基盤へと進化しています。
