Digital Twin 2.0
【 緒言 】
【 概説 】
1 デジタルツイン技術の最新動向 概説
1.1 技術概要と定義
1.2 産業分野別技術動向分析
① ロボティクス・制御システム分野
② 製造業・産業応用分野
③ ヘルスケア分野の革新
④ 農業・環境応用分野
⑤ 建設業における活用展開
1.3 技術的課題と解決アプローチ
① 横断的技術課題
② セキュリティと信頼性
1.4 新興技術動向と将来展望
① 人工知能との統合深化
② 拡張現実・仮想現実技術の活用
③ エッジ・クラウドハイブリッド アーキテクチャ
1.5 小括と推奨事項
① 技術成熟度評価
② 戦略的推奨事項
2 デジタルツイン概念の進化的再定義
2.1 従来定義の限界性と新定義の必要性
2.2 概念の段階的発展プロセス
① ステージ1：受動的デジタル表現
② ステージ2：認知型デジタルツイン
③ ステージ3：インテリジェント・デジタルツイン
2.3 XRストリーミング技術との統合アーキテクチャ
① 従来の3D視覚化の技術的制約
② XRストリーミングによる革新的ソリューション
2.4 関連技術概念の体系的分析
① デジタルシャドウの定義と応用領域
② デジタルスレッドによる統合的データ管理
③ 製品アバターとスマート製品概念
2.5 AIプランナー付きデジタルツインモデル
① 生産ロット縮小に対応する自動計画システム
② プランナーとデジタルツインの緊密統合
2.6 先進ロボットエンジニアリングにおける制御システム
① 産業・日常生活におけるロボットシステムの普及
② AI対応ロボットシステムへの進化
③ 制御システムにおけるフィードバック機構
3 デジタル・ツインの拡張（デジタル・ツイン2.0）と新たな展開
3.1 市場の成長と産業の拡大
3.2 セクターの多様化と応用範囲の拡大
3.3 技術統合と機能強化
3.4 データ統合とIoTコネクティビティ
3.5 インダストリー4.0の統合と製造業の進化
3.6 サステナビリティと環境アプリケーション
3.7 デジタルツイン2.0の定義：従来の仮想レプリカを超える
3.8 AIの統合と自律的機能
3.9 フェデレーションと相互接続ネットワーク
3.10 標準化と相互運用性のフレームワーク
3.11 リアルタイム同期とエッジコンピューティングの統合
3.12 人間とデジタルツインの相互作用の進化
3.13 認知デジタルツインと学習システム
3.14 自律的な産業エコシステム
3.15 個別化医療とデジタル医療
3.16 スマートシティの変革と都市のインテリジェンス
3.17 環境モニタリングと気候変動対策
3.18 教育と労働力の変革
3.19 社会とガバナンスへの応用
4 デジタルツイン技術の産業応用可能性
4.1 重要ポイント
4.2 先端技術動向
4.3 最新の研究開発動向
4.4 産業における導入・活用の取り組み
4.5 市場動向
4.6 投資動向
4.7 今後の展開および応用の可能性
4.8 課題点
4.9 標準化動向
4.10 関与企業・団体およびスタートアップ
5 産業応用における実装事例分析
5.1 CENIT／スギノマシン株式会社：統合型デジタルツインプラットフォーム
5.2 Amazon Web Services：AWS IoT TwinMakerによる実世界システムの簡素化
5.3 BMW：Nvidia Omniverseプラットフォームによる工場全体のデジタル化
5.4 技術的課題と解決策の詳細分析
5.5 リアルタイム処理とスケーラビリティの技術的制約
5.6 セキュリティとプライバシー保護の実装戦略
5.7 グラクソ・スミスクライン：製薬業界における先進的実装
5.8 今後の発展可能性と技術動向分析
5.9 実装における成功要因と課題解決戦略
5.10 小括と今後の展望
6 デジタルツイン技術の産業応用可能性
6.1 先端技術動向
6.2 最新の研究開発動向
6.3 産業における導入・活用の取り組み
6.4 市場動向
6.5 投資動向
6.6 今後の展開および応用の可能性
6.7 課題点
6.8 標準化動向
6.9 関与企業・団体およびスタートアップ
【 市場・投資動向 】
7 デジタルツイン・プラットフォーム／サービス市場（DTaaS）
7.1 本章の要点
7.2 市場動向
7.3 先端技術動向
7.4 研究開発動向
7.5 産業における導入・活用事例
7.6 投資動向とスタートアップ
7.7 今後の展開および応用の可能性
7.8 課題点
7.9 標準化動向
7.10 関与組織・企業
8 ハイパースケールデータセンターのデジタルツイン投資ファンド
8.1 概要
8.2 先端技術動向
8.3 最新の研究開発動向
8.4 産業における導入・活用事例
8.5 市場動向
8.6 投資動向
8.7 今後の展開および応用可能性
8.8 課題点
8.9 標準化動向
【 デジタルツイン2.0関連統合基盤・連携フレームワーク／標準 】
9 デジタルツイン相互運用性フレームワークとオープン標準
9.1 概況
9.2 先端技術動向
9.3 研究開発動向
9.4 標準化動向とエコシステム
9.5 産業導入・活用の取り組み
9.6 市場動向
9.7 投資動向
9.8 今後の展開および応用可能性
9.9 課題点
9.10 関与企業・団体および研究機関
10 デジタルツイン標準の進化の先端技術と実装動向
10.1 先端技術としてのブレークスルー内容
10.2 市場・投資サイドへの影響
10.3 実績
10.4 カテゴリー別実装・応用動向
10.5 課題・留意点
10.6 政策支援動向
10.7 関与する企業・研究機関
10.8 出典
11 API統合管理
11.1 フレームワーク
11.2 アーキテクチャ
11.3 データ処理基盤
11.4 オーケストレーション
11.5 プラットフォーム
11.6 連携インターフェース
11.7 課題
11.8 関与する企業・研究機関
12 OpenUSDによる3Dシーン統合フレームワーク
12.1 フレームワーク
12.2 アーキテクチャ
12.3 データ処理基盤
12.4 オーケストレーション
12.5 プラットフォーム
12.6 連携インターフェース
12.7 課題
12.8 関与する企業・研究機関
13 エッジAI統合型デジタルツイン
13.1 フレームワーク
13.2 アーキテクチャ
13.3 データ処理基盤
13.4 オーケストレーション
13.5 プラットフォーム
13.6 連携インターフェース
13.7 課題
13.8 関与する企業・研究機関
14 クラウド・エッジ・デバイス連携基盤
14.1 フレームワーク
14.2 アーキテクチャ
14.3 データ処理基盤
14.4 オーケストレーション
14.5 プラットフォーム
14.6 連携インターフェース
14.7 課題
14.8 関与する企業・研究機関
15 クロスプラットフォーム連携
15.1 フレームワーク
15.2 アーキテクチャ
15.3 データ処理基盤
15.4 オーケストレーション
15.5 プラットフォーム
15.6 連携インターフェース
15.7 課題
15.8 関与する企業・研究機関
16 サイバーフィジカルシステム（CPS）統合
16.1 フレームワーク
16.2 アーキテクチャ
16.3 データ処理基盤
16.4 オーケストレーション
16.5 プラットフォーム
16.6 連携インターフェース
16.7 課題
16.8 関与する企業・研究機関
17 ストリームデータ処理基盤
17.1 フレームワーク
17.2 アーキテクチャ
17.3 データ処理基盤
17.4 オーケストレーション
17.5 プラットフォーム
17.6 連携インターフェース
17.7 課題
17.8 関与する企業・研究機関
18 データストリーミング最適化
18.1 フレームワーク
18.2 アーキテクチャ
18.3 データ処理基盤
18.4 オーケストレーション
18.5 プラットフォーム
18.6 連携インターフェース
18.7 課題
18.8 関与する企業・研究機関
19 データフュージョン機能
19.1 フレームワーク
19.2 アーキテクチャ
19.3 データ処理基盤
19.4 オーケストレーション
19.5 プラットフォーム
19.6 連携インターフェース
19.7 課題
19.8 関与する企業・研究機関
20 デジタルツインオーケストレーション
20.1 フレームワーク
20.2 アーキテクチャ
20.3 データ処理基盤
20.4 オーケストレーション
20.5 プラットフォーム
20.6 連携インターフェース
20.7 課題
20.8 関与する企業・研究機関
21 デジタルツインコンピューティング（DTC）
21.1 フレームワーク
21.2 アーキテクチャ
21.3 データ処理基盤
21.4 オーケストレーション
21.5 プラットフォーム
21.6 連携インターフェース
21.7 課題
21.8 関与する企業・研究機関
22 デジタルツインメッシュアーキテクチャ
22.1 フレームワーク
22.2 アーキテクチャ
22.3 データ処理基盤
22.4 オーケストレーション
22.5 プラットフォーム
22.6 連携インターフェース
22.7 課題
22.8 関与する企業・研究機関
23 デジタルツインライフサイクル管理
23.1 フレームワーク
23.2 アーキテクチャ
23.3 データ処理基盤
23.4 オーケストレーション
23.5 プラットフォーム
23.6 連携インターフェース
23.7 課題
23.8 関与する企業・研究機関
24 デジタルツイン可視化エンジン
24.1 フレームワーク
24.2 アーキテクチャ
24.3 データ処理基盤
24.4 オーケストレーション
24.5 プラットフォーム
24.6 連携インターフェース
24.7 課題
24.8 関与する企業・研究機関
25 デジタルツイン状態管理システム
25.1 フレームワーク
25.2 アーキテクチャ
25.3 データ処理基盤
25.4 オーケストレーション
25.5 プラットフォーム
25.6 連携インターフェース
25.7 課題
25.8 関与する企業・研究機関
26 デジタルツイン相互運用性
26.1 フレームワーク
26.2 アーキテクチャ
26.3 データ処理基盤
26.4 オーケストレーション
26.5 プラットフォーム
26.6 連携インターフェース
26.7 課題
26.8 関与する企業・研究機関
27 デジタルツイン同期メカニズム
27.1 フレームワーク
27.2 アーキテクチャ
27.3 データ処理基盤
27.4 オーケストレーション
27.5 プラットフォーム
27.6 連携インターフェース
27.7 課題
27.8 関与する企業・研究機関
28 マルチドメインデジタルツイン統合
28.1 フレームワーク
28.2 アーキテクチャ
28.3 データ処理基盤
28.4 オーケストレーション
28.5 プラットフォーム
28.6 連携インターフェース
28.7 課題
28.8 関与する企業・研究機関
29 リアルタイムシミュレーション基盤
29.1 フレームワーク
29.2 アーキテクチャ
29.3 データ処理基盤
29.4 オーケストレーション
29.5 プラットフォーム
29.6 連携インターフェース
29.7 課題
29.8 関与する企業・研究機関
30 リアルタイムレンダリングエンジン
30.1 フレームワーク
30.2 アーキテクチャ
30.3 データ処理基盤
30.4 オーケストレーション
30.5 プラットフォーム
30.6 連携インターフェース
30.7 課題
30.8 関与する企業・研究機関
31 リアルタイム制御ループ
31.1 フレームワーク
31.2 アーキテクチャ
31.3 データ処理基盤
31.4 オーケストレーション
31.5 プラットフォーム
31.6 連携インターフェース
31.7 課題
31.8 関与する企業・研究機関
32 リアルタイム物理エンジン統合
32.1 フレームワーク
32.2 アーキテクチャ
32.3 データ処理基盤
32.4 オーケストレーション
32.5 プラットフォーム
32.6 連携インターフェース
32.7 課題
32.8 関与する企業・研究機関
33 仮想・物理環境連携インターフェース
33.1 フレームワーク
33.2 アーキテクチャ
33.3 データ処理基盤
33.4 オーケストレーション
33.5 プラットフォーム
33.6 連携インターフェース
33.7 課題
33.8 関与する企業・研究機関
34 仮想センサー統合
34.1 フレームワーク
34.2 アーキテクチャ
34.3 データ処理基盤
34.4 オーケストレーション
34.5 プラットフォーム
34.6 連携インターフェース
34.7 課題
34.8 関与する企業・研究機関
35 統合データ管理プラットフォーム
35.1 フレームワーク
35.2 アーキテクチャ
35.3 データ処理基盤
35.4 オーケストレーション
35.5 プラットフォーム
35.6 連携インターフェース
35.7 課題
35.8 関与する企業・研究機関
36 動的負ッジコンピューティング統合
36.1 フレームワーク
36.2 アーキテクチャ
36.3 データ処理基盤
36.4 オーケストレーション
36.5 プラットフォーム
36.6 連携インターフェース
36.7 課題
36.8 関与する企業・研究機関
37 分散階層型データベースアーキテクチャ
37.1 フレームワーク
37.2 アーキテクチャ
37.3 データ処理基盤
37.4 オーケストレーション
37.5 プラットフォーム
37.6 連携インターフェース
37.7 課題
37.8 関与する企業・研究機関
38 分散処理フレームワーク
38.1 フレームワーク
38.2 アーキテクチャ
38.3 データ処理基盤
38.4 オーケストレーション
38.5 プラットフォーム
38.6 連携インターフェース
38.7 課題
38.8 関与する企業・研究機関
39 SAP IoT Digital Twin Edge
39.1 導入形態
39.2 モデル・ツール構成
39.3 課題
39.4 関与する企業・研究機関
【 各種先端技術 】
40 自律型デジタルツインの導入形態と実装
40.1 導入形態
40.2 モデル・ツール構成
40.3 オーケストレーション
① 自律的な運用最適化ワークフロー（工場の例）
② 自律的な予知保全ワークフロー
40.4 連携インターフェース
40.5 課題
40.6 関与する企業・研究機関
40.7 出典
41 ヒューマンデジタルツインの先端技術と実装動向
41.1 先端技術としてのブレークスルー内容
41.2 市場・投資サイドへの影響
41.3 実績
41.4 カテゴリー別実装・応用動向
41.5 課題・留意点
41.6 政策支援動向
41.7 関与する企業・研究機関
41.8 出典
42 大規模言語モデル（LLM）を活用したデジタルツインの自動モデリング
42.1 要約
42.2 先端技術動向
42.3 最新の研究開発動向
42.4 産業向け導入・活用事例
42.5 市場動向
42.6 投資動向
42.7 今後の展開および応用可能性
42.8 課題点
42.9 標準化動向
42.10 関与企業・研究機関およびスタートアップ
43 ソーシャルデジタルツインの先端技術と実装動向
43.1 先端技術としてのブレークスルー内容
43.2 市場・投資サイドへの影響
43.3 実績
43.4 カテゴリー別実装・応用動向
43.5 課題・留意点
43.6 政策支援動向
43.7 関与する企業・研究機関
43.8 出典
44 ツイン技術の民主化の先端技術と実装動向
44.1 先端技術としてのブレークスルー内容
44.2 市場・投資サイドへの影響
44.3 実績
44.4 カテゴリー別実装・応用動向
44.5 課題・留意点
44.6 政策支援動向
44.7 関与する企業・研究機関
44.8 出典
45 デジタルツイン倫理の先端技術と実装動向
45.1 先端技術としてのブレークスルー内容
45.2 市場・投資サイドへの影響
45.3 実績
45.4 カテゴリー別実装・応用動向
45.5 課題・留意点
45.6 政策支援動向
45.7 関与する企業・研究機関
45.8 出典
46 ニューロモーフィックコンピューティング統合の先端技術と実装動向
46.1 先端技術としてのブレークスルー内容
46.2 市場・投資サイドへの影響
46.3 実績
46.4 カテゴリー別実装・応用動向
46.5 課題・留意点
46.6 政策支援動向
46.7 関与する企業・研究機関
46.8 出典
47 ブレイン・コンピュータ・インターフェースツインの先端技術と実装動向
47.1 先端技術としてのブレークスルー内容
47.2 市場・投資サイドへの影響
47.3 実績
47.4 カテゴリー別実装・応用動向
47.5 課題・留意点
47.6 政策支援動向
47.7 関与する企業・研究機関
47.8 出典
48 量子強化デジタルツインの先端技術と実装動向
48.1 先端技術としてのブレークスルー内容
48.2 市場・投資サイドへの影響
48.3 実績
48.4 カテゴリー別実装・応用動向
48.5 課題・留意点
48.6 政策支援動向
48.7 関与する企業・研究機関
48.8 出典
49 インタラクティブなデジタルツインダッシュボードの実装と可視化
49.1 フレームワーク
49.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・統合層
③ データ処理・モデル化層
④ 可視化・インタラクション層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
49.3 データ処理基盤
49.4 オーケストレーション
49.5 連携インターフェース
49.6 課題
49.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
49.8 今後の展望
49.9 出典
50 クロスドメイン統合ビューの実装と可視化
50.1 フレームワーク
50.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② 参照連携パターン
50.3 データ処理基盤
50.4 オーケストレーション
50.5 連携インターフェース
50.6 可視化設計（クロスドメイン統合ビュー）
50.7 実装テンプレート（段階導入）
50.8 品質・安全・セキュリティ
50.9 課題
50.10 関与する企業・研究機関
① 企業・プラットフォーム
② 研究・公共機関
50.11 今後の展望
50.12 出典
51 デジタルツインネットワークトポロジーの実装と可視化
51.1 フレームワーク
51.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・伝送層
③ モデル構築・管理層
④ 可視化・シミュレーション層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
51.3 データ処理基盤
51.4 オーケストレーション
51.5 連携インターフェース
51.6 課題
51.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
51.8 今後の展望
51.9 出典
52 フォトリアリスティック3D工場レプリカの実装と可視化
52.1 フレームワーク
52.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・伝送層
③ モデル構築・処理層
④ 可視化・インタラクション層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
52.3 データ処理基盤
52.4 オーケストレーション
52.5 連携インターフェース
52.6 課題
52.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
52.8 今後の展望
52.9 出典
53 ホログラフィックツイン投影の実装と可視化
53.1 フレームワーク
53.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・3Dキャプチャ層
③ ホログラム生成処理層
④ ホログラフィック表示層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
53.3 データ処理基盤
53.4 オーケストレーション
53.5 連携インターフェース
53.6 課題
53.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
53.8 今後の展望
53.9 出典
54 マルチセンサーデータ可視化の実装と可視化
54.1 フレームワーク
54.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・伝送層
③ データ統合・処理層
④ 可視化・インタラクション層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
54.3 データ処理基盤
54.4 オーケストレーション
54.5 連携インターフェース
54.6 課題
54.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
54.8 今後の展望
54.9 出典
55 リモートツインアクセスインターフェースの実装と可視化
55.1 フレームワーク
55.2 アーキテクチャ
① 層構成
② 通信パターン
55.3 データ処理基盤
55.4 オーケストレーション
55.5 連携インターフェース
55.6 セキュリティとリモートアクセス実務
55.7 可視化・体験設計
55.8 課題
55.9 関与する企業・研究機関
55.10 今後の展望
55.11 出典
56 協働型仮想ワークスペースの実装と可視化
56.1 フレームワーク
56.2 アーキテクチャ
① 階層構成
② コラボレーション設計パターン
56.3 データ処理基盤
56.4 オーケストレーション
56.5 連携インターフェース
56.6 可視化・体験設計
56.7 運用・ガバナンス
56.8 ユースケース
56.9 実装ステップ
56.10 課題
56.11 関与する企業・研究機関
56.12 今後の展望
56.13 出典
57 故障予測指標の実装と可視化
57.1 フレームワーク
57.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② 指標定義（代表例）
57.3 データ処理基盤
57.4 オーケストレーション
57.5 連携インターフェース
57.6 可視化設計ガイド
57.7 代表ユースケース
57.8 実装ステップ
57.9 課題
57.10 関与する企業・研究機関
57.11 出典
58 動的システム状態可視化の実装と可視化
58.1 フレームワーク
58.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② 可視化設計パターン
58.3 データ処理基盤
58.4 オーケストレーション
58.5 連携インターフェース
58.6 運用・ガバナンスとSRE観点
58.7 ユースケース
58.8 実装ステップ
58.9 課題
58.10 関与する企業・研究機関
59 物理ベースのリアルタイムシミュレーションによるデジタルツインの実装と可視化
59.1 フレームワーク
59.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・伝送層
③ シミュレーション処理層
④ 可視化・インタラクション層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
59.3 データ処理基盤
59.4 オーケストレーション
59.5 連携インターフェース
59.6 課題
59.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
59.8 今後の展望
59.9 出典
60 予測分析ヒートマップの実装と可視化
60.1 フレームワーク
60.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・伝送層
③ 予測モデル構築層
④ ヒートマップ生成・可視化層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
60.3 データ処理基盤
60.4 オーケストレーション
60.5 連携インターフェース
60.6 課題
60.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
60.8 今後の展望
60.9 出典
61 履歴パフォーマンス比較の実装と可視化
61.1 フレームワーク
61.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② 参照パターン
61.3 データ処理基盤
61.4 オーケストレーション
61.5 連携インターフェース
61.6 可視化設計ガイド
61.7 代表ユースケース
61.8 実装ステップ
61.9 課題
61.10 関与する企業・研究機関
61.11 出典
【 製造業分野におけるデジタルツイン適用 】
62 工場デジタルツイン
62.1 導入形態
62.2 モデル・ツール構成
62.3 課題
62.4 関与する企業・研究機関
63 製品・資産ツイン
63.1 導入形態
63.2 モデル・ツール構成
63.3 課題
63.4 関与する企業・研究機関
64 コンポーネントツイン（部品レベル）
64.1 導入形態
64.2 モデル・ツール構成
64.3 課題
64.4 関与する企業・研究機関
65 製造4.0システムのエコシステムと実装動向
65.1 エコシステム
65.2 システム統合
65.3 最適化
65.4 バリューチェーン
65.5 課題
65.6 関与する企業・スタートアップ企業
65.7 出典
66 スマートマニュファクチャリング（製造業DX）
66.1 実装・応用動向・応用範囲
66.2 実績
66.3 市場・投資サイドへの影響
66.4 課題
66.5 関与する企業・団体・機関
67 製造DXとデジタル・ツイン2.0
67.1 製造DXの現状と技術基盤
67.2 デジタルツイン技術の導入と製造DXの進化
67.3 製造デジタルツイン2.0の特徴
67.4 実装課題
67.5 既存の製造システムとの統合
67.6 技術的統合の課題
67.7 データ管理と品質の課題
67.8 組織的・文化的障壁
67.9 スケーラビリティとパフォーマンス上の課題
67.10 標準化と相互運用性の問題
67.11 セキュリティとサイバーセキュリティの課題
68 2030年に向けた製造デジタルツイン2.0のシナリオ
68.1 シナリオ1：完全に統合された自律型製造エコシステム
68.2 シナリオ2：地域スマート製造ハブ
68.3 シナリオ3：人間中心の共同製造
68.4 テクノロジーの融合と実現能力
68.5 課題とリスク軽減策
68.6 環境と持続可能性への影響
69 製造業デジタル変革とデジタルツイン［1］
69.1 エグゼクティブサマリー
69.2 デジタルツイン技術の革新的進展
69.3 スマートファクトリー実現に向けた基盤技術
69.4 IoT・IIoT技術による製造現場の変革
69.5 製造業向けサイバーセキュリティ対策
69.6 品質管理・検査技術の高度化
69.7 まとめ
70 製造業デジタル変革とデジタルツイン［2］
70.1 AI・機械学習による製造プロセス最適化
70.2 ロボティクス技術の進化と自動化
70.3 人間と機械の協働（Human-Machine Collaboration）
70.4 生産システムの柔軟性向上
70.5 予知保全・資産管理の高度化
71 製造業デジタル変革とデジタルツイン［3］
71.1 サステナブル製造技術の革新
71.2 サーキュラーエコノミーの実現
71.3 規制対応と国際標準化
71.4 デジタル変革の課題と解決策
71.5 将来展望と提言
71.6 まとめ
72 スマートファクトリー実現のための製造業向けデジタルツイン
72.1 概要
72.2 定義と背景
72.3 先端技術動向
72.4 研究開発動向
72.5 産業における導入・活用事例
72.6 市場動向
72.7 投資動向
72.8 今後の展開および応用可能性
72.9 課題点
72.10 標準化動向
72.11 関与企業・団体・スタートアップ
73 デジタルツイン技術の製造業活用
73.1 要旨
73.2 先端技術動向
73.3 研究開発動向
73.4 産業における導入・活用事例
73.5 市場動向
73.6 投資動向
73.7 今後の展開および応用の可能性
73.8 課題点
73.9 標準化動向
73.10 関与企業・団体・スタートアップ
73.11 小括
74 プロセスツイン（工程・業務）
74.1 導入形態
74.2 モデル・ツール構成
74.3 課題
74.4 関与する企業・研究機関
75 デジタルツイン技術による自動車製造革新
75.1 概要
75.2 先端技術動向
75.3 最新の研究開発動向
75.4 市場動向
75.5 投資動向
75.6 今後の展開および応用可能性
75.7 課題点
75.8 標準化動向
76 自動車ソフトウェア定義車（SDV）向けデジタルツイン開発
76.1 技術動向
76.2 研究開発動向
76.3 産業導入・活用事例
76.4 市場・投資動向
76.5 今後の展開・応用可能性
76.6 課題点
76.7 標準化動向
76.8 関与企業・研究機関・スタートアップ
77 回転機械の故障診断向けデジタルツイン技術
77.1 概要
77.2 先端技術動向
77.3 最新の研究開発動向
77.4 産業における導入・活用事例
77.5 市場動向
77.6 投資動向
77.7 今後の展開および応用可能性
77.8 課題点
77.9 標準化動向
77.10 関与企業・団体
77.11 注目スタートアップ
【 電力・エネルギー分野におけるデジタルツイン適用 】
78 エネルギー・電力グリッドツイン
78.1 導入形態
78.2 モデル・ツール構成
78.3 課題
78.4 関与する企業・研究機関
79 電力電子システムに特化したデジタルツイン応用
79.1 概要
79.2 先端技術動向
79.3 最新の研究開発動向
79.4 産業における導入・活用事例
79.5 市場動向
79.6 投資動向
79.7 今後の展開および応用の可能性
79.8 課題点
79.9 標準化動向
79.10 関与する企業・団体・研究機関およびスタートアップ
79.11 小括
80 エネルギーグリッド管理のエコシステムと実装動向
80.1 エコシステム
80.2 システム統合
80.3 最適化
80.4 バリューチェーン
80.5 課題
80.6 関与する企業・スタートアップ企業
80.7 出典
【 物流／サプライチェーン・ロジスティクス分野におけるデジタルツイン適用 】
81 物流・配送最適化
81.1 実装・応用動向・応用範囲
81.2 実績
81.3 市場・投資サイドへの影響
81.4 課題
81.5 関与する企業・団体・機関
82 サプライチェーンツイン
82.1 導入形態
82.2 モデル・ツール構成
82.3 課題
82.4 関与する企業・研究機関
83 サプライチェーン・ロジスティクス最適化用デジタルツイン
83.1 概要
83.2 先端技術動向
83.3 最新の研究開発動向
83.4 産業における導入・活用事例
83.5 市場動向・投資動向
83.6 今後の展開および応用の可能性
83.7 課題点
83.8 標準化動向
83.9 関与企業・団体およびスタートアップ
84 サプライチェーン最適化
84.1 実装・応用動向・応用範囲
84.2 実績
84.3 市場・投資サイドへの影響
84.4 課題
84.5 関与する企業・団体・機関
85 サプライチェーン最適化のエコシステムと実装動向
85.1 エコシステム
85.2 システム統合
85.3 最適化
85.4 バリューチェーン
85.5 課題
85.6 関与する企業・スタートアップ企業
85.7 出典
【 通信・ネットワーク分野におけるデジタルツイン適用 】
86 O-RAN／6Gネットワーク向けデジタルツインソリューション
86.1 概要
86.2 先端技術動向
86.3 最新の研究開発動向
86.4 産業における導入・活用の取り組み
86.5 市場動向・投資動向
86.6 今後の展開および応用の可能性
86.7 課題点
86.8 標準化動向
86.9 関与企業・団体およびスタートアップ
【 認証／サイバーセキュリティ／プライバシー保護分野のデジタルツイン適用 】
87 生体認証ツイン統合の先端技術と実装動向
87.1 先端技術としてのブレークスルー内容
87.2 市場・投資サイドへの影響
87.3 実績
87.4 カテゴリー別実装・応用動向
87.5 課題・留意点
87.6 政策支援動向
87.7 関与する企業・研究機関
87.8 出典
88 プライバシー保護型ツインの先端技術と実装動向
88.1 先端技術としてのブレークスルー内容
88.2 市場・投資サイドへの影響
88.3 実績
88.4 カテゴリー別実装・応用動向
88.5 課題・留意点
88.6 政策支援動向
88.7 関与する企業・研究機集
88.8 出典
【 建設／インフラ運用・保守分野におけるデジタルツイン適用 】
89 建設・建築デジタルツイン
89.1 導入形態
89.2 モデル・ツール構成
89.3 課題
89.4 関与する企業・研究機関
90 建設・インフラ管理
90.1 実装・応用動向・応用範囲
90.2 実績
90.3 市場・投資サイドへの影響
90.4 課題
90.5 関与する企業・団体・機関
91 舗装構造の有限要素解析とデジタルツインの統合
91.1 概要
91.2 先端技術動向
91.3 最新の研究開発動向
91.4 産業導入・活用の取り組み
91.5 市場動向
91.6 投資動向
91.7 今後の展開および応用の可能性
91.8 課題点
91.9 標準化動向
91.10 関与企業・団体およびスタートアップ
92 デジタルツインと予測保全
92.1 先端技術動向
92.2 最新の研究開発動向
92.3 産業における導入・活用事例
92.4 市場動向・投資動向
92.5 今後の展開および応用の可能性
92.6 課題点
92.7 標準化動向
92.8 関与企業・団体および大学研究機関
【 設備・ビル管理・監視／スマートビル分野におけるデジタルツイン適用 】
93 設備・ビル管理におけるデジタルツイン活用（FM）
93.1 概要
93.2 先端技術動向
93.3 最新の研究開発動向
93.4 産業における導入・活用事例
93.5 市場動向
93.6 投資動向
93.7 今後の展開および応用可能性
93.8 課題点
93.9 標準化動向
93.10 主な関与企業・団体およびスタートアップ
94 リアルタイム資産監視ディスプレイの実装と可視化
94.1 フレームワーク
94.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・伝送層
③ データ処理・分析層
④ 可視化・表示層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
94.3 データ処理基盤
94.4 オーケストレーション
94.5 連携インターフェース
94.6 課題
94.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
94.8 今後の展望
94.9 出典
95 環境監視・保護
95.1 実装・応用動向・応用範囲
95.2 実績
95.3 市場・投資サイドへの影響
95.4 課題
95.5 関与する企業・団体・機関
96 デジタルツイン×エージェントAIによるスマートビルHVAC最適化
96.1 背景と問題設定
96.2 提案フレームの骨格
96.3 デジタルツインの役割
96.4 エージェント設計と学習
96.5 期待効果と評価
96.6 運用とスケーラビリティ
96.7 データと統治の視点
97 スマートビルHVACのエージェント×ツイン実装と主権AIガバナンス
97.1 目的関数と制約設計
97.2 報酬の具体化
97.3 マルチエージェント協調
97.4 デジタルツイン運用
97.5 監査・安全・説明
97.6 サイバー・物理一体の防御
97.7 ベンダー調達と相互運用
97.8 主権AIと越境ガバナンス
97.9 データアクセスと研究
97.10 KPIとSLA
97.11 導入ロードマップ（12カ月）
97.12 まとめ
【 防災・危機管理分野におけるデジタルツイン適用 】
98 防災・危機管理
98.1 実装・応用動向・応用範囲
98.2 実績
98.3 市場・投資サイドへの影響
98.4 課題
98.5 関与する企業・団体・機関
【 医療・医療技術分野におけるデジタルツイン適用 】
99 医療・ヘルスケアツイン
99.1 導入形態
99.2 モデル・ツール構成
99.3 課題
99.4 関与する企業・研究機関
100 医療デジタルツイン
100.1 アーキテクチャと導入モデル
100.2 導入ツール・形態・外部機能連携
100.3 留意事項・注視トピック
100.4 先端技術・研究開発動向
100.5 インテグレーションおよびソリューション分野
100.6 関与する企業
101 デジタルヘルスケア
101.1 実装・応用動向・応用範囲
101.2 実績
101.3 市場・投資サイドへの影響
101.4 課題
101.5 関与する企業・団体・機関
102 医療システム統合のエコシステムと実装動向
102.1 エコシステム
102.2 システム統合
102.3 最適化
102.4 バリューチェーン
102.5 課題
102.6 関与する企業・スタートアップ企業
102.7 出典
103 がん治療支援のためのデジタルツインプラットフォーム
103.1 概要
103.2 先端技術動向
103.3 最新の研究開発動向
103.4 産業導入・活用事例
103.5 市場動向
103.6 投資動向
103.7 今後の展開および応用可能性
103.8 課題点
103.9 標準化動向
103.10 参画企業・研究機関・スタートアップ
104 精密医療・パーソナライズドメディシン
104.1 実装・応用動向・応用範囲
104.2 実績
104.3 市場・投資サイドへの影響
104.4 課題
104.5 関与する企業・団体・機関
105 デジタルツイン＋先進AI技術における医療・画像処理・エージェント開発
105.1 エグゼクティブサマリー
105.2 医療画像診断における多様態データ統合技術
105.3 汎用仮想エージェント開発プラットフォーム技術
105.4 リアルタイム高密度3Dマッピング技術
105.5 スマートヘルスケアにおける階層型連合学習異常検知システム
105.6 材料操作による芸術的画像再構成技術
105.7 大規模言語モデルによる臨床試験デジタルツイン技術
106 患者個人のバーチャルクローンによる医療アバター
106.1 概要
106.2 先端技術動向
106.3 最新の研究開発動向
106.4 産業における導入・活用事例
106.5 市場動向
106.6 投資動向
106.7 今後の展開および応用の可能性
106.8 課題点
106.9 標準化動向
106.10 関与企業・団体・研究機関およびスタートアップ
107 先端医療技術分野におけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合
107.1 アーキテクチャ
107.2 導入モデル
107.3 ツール
107.4 導入形態
107.5 留意事項
107.6 注視すべきトピック
107.7 先端技術および先端研究開発動向
① 医療デジタルツインの進化と応用拡大
② AI技術の高度化と医療への応用
③ IoT医療機器・インターネット・オブ・メディカルシングス（IoMT）の拡充
107.8 インテグレーションおよびソリューション分野
① プラットフォームおよびサービスの統合
② 応用ソリューションの例
107.9 ［9］関与する企業および注目プレイヤー
① 世界的先進企業
② デジタルツイン技術提供企業
③ AI医療ソフトウェア開発リーダー
108 Medicine 4.0／医療ロボット分野におけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合
108.1 アーキテクチャ
108.2 導入モデル
108.3 ツールおよび導入形態
108.4 留意事項
108.5 注視すべきトピック
108.6 先端技術および先端研究開発動向
108.7 インテグレーションおよびソリューション分野
108.8 関与する企業
【 教育分野のデジタルツインの適用 】
109 教育・トレーニング
109.1 実装・応用動向・応用範囲
109.2 実績
109.3 市場・投資サイドへの影響
109.4 課題
109.5 関与する企業・団体・機関
110 教育用ツインアプリケーションの先端技術と実装動向
110.1 先端技術としてのブレークスルー内容
110.2 市場・投資サイドへの影響
110.3 実績
110.4 カテゴリー別実装・応用動向
110.5 課題・留意点
110.6 政策支援動向
110.7 関与する企業・研究機関
110.8 出典
【 モビリティ／自動運転／次世代交通インフラ領域のデジタルツインの適用 】
111 モビリティ・交通ツイン
111.1 導入形態
111.2 モデル・ツール構成
111.3 課題
111.4 関与する企業・研究機関
112 自動運転・モビリティサービス
112.1 実装・応用動向・応用範囲
112.2 実績
112.3 市場・投資サイドへの影響
112.4 課題
112.5 関与する企業・団体・機関
113 自律走行車エコシステムの構造と実装動向
113.1 エコシステム
113.2 システム統合
113.3 最適化
113.4 バリューチェーン
113.5 課題
113.6 関与する企業・スタートアップ企業
113.7 出典
【 スマートシティ分野におけるデジタルツイン適用 】
114 都市デジタルツイン
114.1 導入形態
114.2 モデル・ツール構成
114.3 課題
114.4 関与する企業・研究機関
115 スマートシティ・都市計画
115.1 実装・応用動向・応用範囲
115.2 実績
115.3 市場・投資サイドへの影響
115.4 課題
115.5 関与する企業・団体・機関
116 デジタルツインによる都市管理
116.1 概要
116.2 先端技術動向
116.3 最新の研究開発動向
116.4 産業における導入・活用事例
116.5 市場動向・投資動向
116.6 今後の展開および応用可能性
116.7 課題点
116.8 標準化動向
116.9 関与企業・団体・スタートアップ
117 スマートシティ計画・都市デジタルツイン
117.1 概要
117.2 技術動向
117.3 研究開発動向
117.4 産業導入・活用事例
117.5 市場動向・投資動向
117.6 今後の展開および応用可能性
117.7 課題点
117.8 標準化動向
117.9 関与する主な企業・団体・研究機関
117.10 小括・提言
118 スマートシティインフラのエコシステムと実装動向
118.1 エコシステム
118.2 システム統合
118.3 最適化
118.4 バリューチェーン
118.5 課題
118.6 関与する企業・スタートアップ企業
118.7 出典
【 ロボティクス分野におけるデジタルツイン適用 】
119 デジタルツイン技術を活用したロボティクス
119.1 エグゼクティブサマリー
119.2 デジタルツイン技術の基本概念
119.3 ロボティクス分野での応用現状
119.4 協働ロボット（コラボレーティブロボット）への展開
119.5 技術的課題と限界
119.6 関連技術との統合動向
119.7 産業実装事例と効果
119.8 技術標準化の動向
119.9 今後の展望と課題
119.10 小括
120 デジタルツインとロボティクス技術の最新動向
120.1 デジタルプロセスツインの発展と実行可能性
120.2 産業におけるデジタルツイン開発アプローチ
120.3 人間-ロボット協調システムの技術動向
120.4 混合現実技術とロボティクスの融合
120.5 海洋ロボティクスにおけるデジタルツイン応用
120.6 製造業におけるデジタルツインの実装戦略
120.7 技術的課題と将来展望
120.8 小括と提言
121 デジタルツインとヒューマンロボットコラボレーションの理論基盤
121.1 デジタルツイン技術の概念的発展
121.2 ヒューマンロボットコラボレーションにおけるデジタルツイン統合
121.3 デジタルツインアーキテクチャの多次元モデル
121.4 シミュレーションベースアプローチとレイヤーベースアプローチ
121.5 物理ベースモデリングとデータドリブンアプローチの融合
121.6 リアルタイム最適化と予測制御
121.7 安全システム設計とリスク評価フレームワーク
122 ロボティクス・デジタルツインの開発プラットフォームとツールチェーン
122.1 統合開発環境の選択戦略
122.2 Simscape Multibodyによる高忠実度モデリング
122.3 クラウドベース統合プラットフォーム
122.4 実装事例とアプリケーション
122.5 システムアーキテクチャ設計
123 ロボティクス・デジタルツインの新興技術統合
123.1 拡張現実・仮想現実技術の統合
123.2 WebXR技術による次世代インタフェース
123.3 人工知能・機械学習の高度統合
123.4 エッジAI・分散コンピューティングの進展
123.5 人間中心設計と次世代協調システム
123.6 特殊環境・専門分野への応用拡大
123.7 課題と解決戦略
123.8 将来展望と研究方向性
123.9 小括
【 農業・アグリテック分野におけるデジタルツイン適用 】
124 農業・食料生産
124.1 実装・応用動向・応用範囲
124.2 実績
124.3 市場・投資サイドへの影響
124.4 課題
124.5 関与する企業・団体・機関
125 デジタル農業ソリューションのエコシステムと実装動向
125.1 エコシステム
125.2 システム統合
125.3 最適化
125.4 バリューチェーン
125.5 課題
125.6 関与する企業・スタートアップ企業
125.7 出典
【 循環型経済／持続可能性分野におけるデジタルツイン適用 】
126 再生可能エネルギー管理
126.1 実装・応用動向・応用範囲
126.2 実績
126.3 市場・投資サイドへの影響
126.4 課題
126.5 関与する企業・団体・機関
127 資源管理・循環経済
127.1 実装・応用動向・応用範囲
127.2 実績
127.3 市場・投資サイドへの影響
127.4 課題
127.5 関与する企業・団体・機関
128 循環型経済ツインの先端技術と実装動向
128.1 先端技術としてのブレークスルー内容
128.2 市場・投資サイドへの影響
128.3 実績
128.4 カテゴリー別実装・応用動向
128.5 課題・留意点
128.6 政策支援動向
128.7 関与する企業・研究機関
128.8 出典
129 持続可能性（Sustainability）重視のデジタルツイン開発
129.1 主なポイント
129.2 先端技術動向
129.3 研究開発動向
129.4 産業導入・活用事例
129.5 市場動向
129.6 投資動向
129.7 今後の展開および応用可能性
129.8 課題点
129.9 標準化動向
129.10 関与企業・団体およびスタートアップ
130 持続可能性重視ツインの先端技術と実装動向
130.1 先端技術としてのブレークスルー内容
130.2 市場・投資サイドへの影響
130.3 実績
130.4 カテゴリー別実装・応用動向
130.5 課題・留意点
130.6 政策支援動向
130.7 関与する企業・研究機関
130.8 出典
131 気候変動モデリングツインの先端技術と実装動向
131.1 先端技術としてのブレークスルー内容
131.2 市場・投資サイドへの影響
131.3 実績
131.4 カテゴリー別実装・応用動向
131.5 課題・留意点
131.6 政策支援動向
131.7 関与する企業・研究機関
131.8 出典
132 カーボンフットプリントデジタルツインの先端技術と実装動向
132.1 先端技術としてのブレークスルー内容
132.2 市場・投資サイドへの影響
132.3 実績
132.4 カテゴリー別実装・応用動向
132.5 課題・留意点
132.6 政策支援動向
132.7 関与する企業・研究機関
132.8 出典
133 太陽光発電システム運用最適化用デジタルツイン
133.1 概要
133.2 先端技術動向
133.3 最新の研究開発動向
133.4 産業における導入・活用事例
133.5 市場動向・投資動向
133.6 今後の展開および応用の可能性
133.7 課題点
133.8 標準化動向
133.9 関与する企業・団体およびスタートアップ
【 金融分野におけるデジタルツイン適用 】
134 金融リスク管理
134.1 実装・応用動向・応用範囲
134.2 実績
134.3 市場・投資サイドへの影響
134.4 課題
134.5 関与する企業・団体・機関
【 小売・Eコマース分野におけるデジタルツイン適用 】
135 小売・Eコマース
135.1 実装・応用動向・応用範囲
135.2 実績
135.3 市場・投資サイドへの影響
135.4 課題
135.5 関与する企業・団体・機関
【 エンタメ分野におけるデジタルツイン適用 】
136 エンターテインメント・ゲーム
136.1 実装・応用動向・応用範囲
136.2 実績
136.3 市場・投資サイドへの影響
136.4 課題
136.5 関与する企業・団体・機関
137 エンタメ領域のデジタルヒューマン＆ライブ・デジタルクローン演出
137.1 概要
137.2 先端技術動向
137.3 最新の研究開発動向
137.4 産業における導入・活用事例
137.5 市場動向
137.6 投資動向
137.7 課題点
137.8 標準化動向
137.9 関与企業・団体・スタートアップ
138 エンターテインメントツイン体験の先端技術と実装動向
138.1 先端技術としてのブレークスルー内容
138.2 市場・投資サイドへの影響
138.3 実績
138.4 カテゴリー別実装・応用動向
138.5 課題・留意点
138.6 政策支援動向
138.7 関与する企業・研究機関
138.8 出典
【 規制コンプライアンス対応 】
139 規制コンプライアンス対応ツインの先端技術と実装動向
139.1 先端技術としてのブレークスルー内容
139.2 市場・投資サイドへの影響
139.3 実績
139.4 カテゴリー別実装・応用動向
139.5 課題・留意点
139.6 政策支援動向
139.7 関与する企業・研究機関
139.8 出典
【 画像・動画ストリームサービス領域におけるデジタルツイン適用 】
140 クラウドストリーミングツイン体験の実装と可視化
140.1 フレームワーク
140.2 アーキテクチャ
① 全体構成
② 主要パターン
140.3 データ処理基盤
140.4 オーケストレーション
140.5 連携インターフェース
140.6 可視化・体験設計
140.7 セキュリティと運用
140.8 代表ユースケース
140.9 実装ステップ
140.10 課題
140.11 関与する企業・研究機関
140.12 出典
【 宇宙・航空宇宙分野におけるデジタルツイン適用 】
141 宇宙・航空宇宙
141.1 実装・応用動向・応用範囲
141.2 実績
141.3 市場・投資サイドへの影響
141.4 課題
141.5 関与する企業・団体・機関
【 海洋・水産業分野におけるデジタルツイン適用 】
142 海洋・水産業
142.1 実装・応用動向・応用範囲
142.2 実績
142.3 市場・投資サイドへの影響
142.4 課題
142.5 関与する企業・団体・機関
【 観光・文化遺産保護分野におけるデジタルツイン適用 】
143 観光・文化遺産保護
143.1 実装・応用動向・応用範囲
143.2 実績
143.3 市場・投資サイドへの影響
143.4 課題
143.5 関与する企業・団体・機関
【 AR・VR／産業用メタバースにおけるデジタルツイン適用 】
144 没入型ツイン環境の実装と可視化
144.1 フレームワーク
144.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・伝送層
③ モデル構築・処理層
④ 没入型可視化層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
144.3 データ処理基盤
144.4 オーケストレーション
144.5 連携インターフェース
144.6 課題
144.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
144.8 今後の展望
144.9 出典
145 AR/VRデジタルツインオーバーレイの実装と可視化
145.1 フレームワーク
145.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・位置認識層
③ デジタルツイン処理層
④ オーバーレイ可視化層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
145.3 データ処理基盤
145.4 オーケストレーション
145.5 連携インターフェース
145.6 課題
145.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
145.8 今後の展望
145.9 出典
146 産業用メタバース環境におけるデジタルツインの実装と可視化
146.1 フレームワーク
146.2 アーキテクチャ
① フィジカル層
② データ収集・伝送層
③ デジタルツイン処理層
④ 可視化・インタラクション層
⑤ オーケストレーション・アプリケーション層
146.3 データ処理基盤
146.4 オーケストレーション
146.5 連携インターフェース
146.6 課題
146.7 関与する企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・公共機関
146.8 今後の展望
146.9 出典
147 メタバース統合の先端技術と実装動向
147.1 先端技術としてのブレークスルー内容
147.2 市場・投資サイドへの影響
147.3 実績
147.4 カテゴリー別実装・応用動向
147.5 課題・留意点
147.6 政策支援動向
147.7 関与する企業・研究機関
147.8 出典
148 生成AI×デジタルツインによるメタバース連携
148.1 概要
148.2 技術動向
148.3 研究開発動向
148.4 産業における導入・活用事例
148.5 市場動向
148.6 投資動向
148.7 課題点
148.8 標準化動向
148.9 関与企業・団体およびスタートアップ
【 センサー融合・コンピュータビジョン領域とデジタルツインの連携・統合 】
149 仮想センサーとしてのデジタルツイン利用
149.1 要点
149.2 先端技術動向
149.3 最新の研究開発動向
149.4 産業導入・活用の取り組み
149.5 市場動向
149.6 投資動向
149.7 今後の展開および応用の可能性
149.8 課題点
149.9 標準化動向
149.10 関与企業・団体・スタートアップ
150 マルチモーダルセンサー融合の導入形態と実装
150.1 導入形態
150.2 モデル・ツール構成
150.3 オーケストレーション
① 複合的な故障診断ワークフロー（ポンプの例）
② 自己位置推定ワークフロー（自動運転車の例）
150.4 連携インターフェース
150.5 課題
150.6 関与する企業・研究機関
150.7 出典
151 コンピュータビジョン統合の導入形態と実装
151.1 導入形態
151.2 モデル・ツール構成
151.3 オーケストレーション
① 自動外観検査ワークフロー
② 建設進捗管理ワークフロー
151.4 連携インターフェース
151.5 課題
151.6 関与する企業・研究機関
151.7 出典
【 システム全体の挙動を仮想空間に再現するデジタルツイン 】
152 システムツイン（統合システム）
152.1 導入形態
152.2 モデル・ツール構成
152.3 課題
152.4 関与する企業・研究機関
153 ヒューマンデジタルツイン
153.1 導入形態
153.2 モデル・ツール構成
153.3 課題
153.4 関与する企業・研究機関
【 各種AI領域とデジタルツインの連携・統合 】
154 ツイン生成用生成AIの導入形態と実装
154.1 導入形態
154.2 モデル・ツール構成
154.3 オーケストレーション
① 自然言語からのツイン生成ワークフロー
② 点群データからの3Dモデル生成ワークフロー
154.4 連携インターフェース
154.5 課題
154.6 関与する企業・研究機集
154.7 出典
155 AI搭載デジタルアシスタントの導入形態と実装
155.1 導入形態
155.2 モデル・ツール構成
155.3 オーケストレーション
① 自然言語クエリワークフロー
② タスク自動実行ワークフロー
155.4 連携インターフェース
155.5 課題
155.6 関与する企業・研究機関
155.7 出典
156 AI強化シミュレーションの導入形態と実装
156.1 導入形態
156.2 モデル・ツール構成
156.3 オーケストレーション
① シミュレーション高速化ワークフロー（熱設計の例）
② 物理情報付きニューラルネットワークワークフロー（流体の例）
156.4 連携インターフェース
156.5 課題
156.6 関与する企業・研究機関
156.7 出典
157 機械学習オーケストレーションの導入形態と実装
157.1 導入形態
157.2 モデル・ツール構成
157.3 オーケストレーション
① 自動化されたMLパイプラインワークフロー（予知保全の例）
157.4 連携インターフェース
157.5 課題
157.6 関与する企業・研究機関
157.7 出典
158 コンテキストAI意思決定の導入形態と実装
158.1 導入形態
158.2 モデル・ツール構成
158.3 オーケストレーション
① 状況適応型運用最適化ワークフロー
② 緊急事態対応ワークフロー
158.4 連携インターフェース
158.5 課題
158.6 関与する企業・研究機関
158.7 出典
159 ニューラルアーキテクチャ探索の導入形態と実装
159.1 導入形態
159.2 モデル・ツール構成
159.3 オーケストレーション
① エッジデバイス向け軽量モデル生成ワークフロー
159.4 連携インターフェース
159.5 課題
159.6 関与する企業・研究機関
159.7 出典
160 転移学習アプリケーションの導入形態と実装
160.1 導入形態
160.2 モデル・ツール構成
160.3 オーケストレーション
① 新規設備への予知保全モデル導入ワークフロー
160.4 連携インターフェース
160.5 課題
160.6 関与する企業・研究機関
160.7 出典
161 少例学習モデルの導入形態と実装
161.1 導入形態
161.2 モデル・ツール構成
161.3 オーケストレーション
① 新規故障モード検出ワークフロー
161.4 連携インターフェース
161.5 課題
161.6 関与する企業・研究機関
161.7 出典
162 継続学習システムの導入形態と実装
162.1 導入形態
162.2 モデル・ツール構成
162.3 オーケストレーション
① 設備劣化への適応ワークフロー
162.4 連携インターフェース
162.5 課題
162.6 関与する企業・研究機集
162.7 出典
163 マルチモーダル対話型AIの導入形態と実装
163.1 導入形態
163.2 モデル・ツール構成
163.3 オーケストレーション
① AR環境での対話ワークフロー
② マルチモーダル要約ワークフロー
163.4 連携インターフェース
163.5 課題
163.6 関与する企業・研究機関
163.7 出典
164 ツイン向け説明可能なAIの導入形態と実装
164.1 導入形態
164.2 モデル・ツール構成
164.3 オーケストレーション
① 予知保全の根因分析ワークフロー
164.4 連携インターフェース
164.5 課題
164.6 関与する企業・研究機関
164.7 出典
165 ツインシステムにおける倫理的AIの導入形態と実装
165.1 導入形態
165.2 モデル・ツール構成
165.3 オーケストレーション
① 差別のない人事評価ワークフロー
165.4 連携インターフェース
165.5 課題
165.6 関与する企業・研究機関
165.7 出典
166 AI安全メカニズムの導入形態と実装
166.1 導入形態
166.2 モデル・ツール構成
166.3 オーケストレーション
① 安全な強化学習ワークフロー（工場の例）
166.4 連携インターフェース
166.5 課題
166.6 関与する企業・研究機関
166.7 出典
167 人間とAIの協働の導入形態と実装
167.1 導入形態
167.2 モデル・ツール構成
167.3 オーケストレーション
① AIアシスタントによる意思決定支援ワークフロー
167.4 連携インターフェース
167.5 課題
167.6 関与する企業・研究機関
167.7 出典
168 マルチエージェントツインシステムの導入形態と実装
168.1 導入形態
168.2 モデル・ツール構成
168.3 オーケストレーション
① 工場内のエージェント協働ワークフロー
168.4 連携インターフェース
168.5 課題
168.6 関与する企業・研究機関
168.7 出典
169 自律運用向けエージェント型AIの導入形態と実装
169.1 導入形態
169.2 モデル・ツール構成
169.3 オーケストレーション
① 自律的な運用最適化ワークフロー（工場の例）
② 自律的な予知保全ワークフロー
169.4 連携インターフェース
169.5 課題
169.6 関与する企業・研究機関
169.7 出典
170 自然言語処理の導入形態と実装
170.1 導入形態
170.2 モデル・ツール構成
170.3 オーケストレーション
① 自然言語検索ワークフロー
② レポート自動生成ワークフロー
170.4 連携インターフェース
170.5 課題
170.6 関与する企業・研究機関
170.7 出典
171 深層強化学習の導入形態と実装
171.1 導入形態
171.2 モデル・ツール構成
171.3 オーケストレーション
① 自律的なプロセス最適化ワークフロー（工場の例）
② 自律的なロボット制御ワークフロー
171.4 連携インターフェース
171.5 課題
171.6 関与する企業・研究機関
171.7 出典
172 ツイン向けフェデレーテッドラーニングの導入形態と実装
172.1 導入形態
172.2 モデル・ツール構成
172.3 オーケストレーション
① 産業スケールの予知保全ワークフロー
172.4 連携インターフェース
172.5 課題
172.6 関与する企業・研究機関
172.7 出典
173 CPS向け基盤モデルの導入形態と実装
173.1 導入形態
173.2 モデル・ツール構成
173.3 オーケストレーション
① 汎用的な異常検知ワークフロー
② シミュレーション加速ワークフロー
173.4 連携インターフェース
173.5 課題
173.6 関与する企業・研究機集
173.7 出典
174 AI駆動型予知保全の導入形態と実装
174.1 導入形態
174.2 モデル・ツール構成
174.3 オーケストレーション
① AI駆動型予知保全ワークフロー（製造業の例）
174.4 連携インターフェース
174.5 課題
174.6 関与する企業・研究機関
174.7 出典
175 大規模言語モデル統合の導入形態と実装
175.1 導入形態
175.2 モデル・ツール構成
175.3 オーケストレーション
① 自然言語クエリワークフロー
② レポート自動生成ワークフロー
175.4 連携インターフェース
175.5 課題
175.6 関与する企業・研究機関
175.7 出典
【 デジタルツイン2.0の設計アプローチ／アーキテクチャ 】
176 APIファーストツインアーキテクチャのアーキテクチャと実装
176.1 アーキテクチャ
① 階層構成
② 契約駆動（Design-First）の中核
176.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コアコンポーネント
② モデル/スキーマ
③ 推奨ツール/プラットフォーム
176.3 オーケストレーション
① APIのライフサイクルと自動化
② イベント駆動との協調
③ セキュリティ/アクセス制御
176.4 プラットフォーム
176.5 連携インターフェース
176.6 データ処理基盤
176.7 可視化と開発者体験
176.8 課題
176.9 関与する企業・研究機関
176.10 出典
177 イベント駆動型ツイン同期のアーキテクチャと実装
177.1 アーキテクチャ
① 基本レイヤ
② イベントモデルと同期パターン
177.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル/スキーマ/辞書
③ ツール例
177.3 オーケストレーション
① 機能アーキテクチャ
② イベント駆動運用ループ
177.4 プラットフォーム
177.5 連携インターフェース
177.6 データ処理基盤
177.7 可視化・体験設計
177.8 課題
177.9 関与する企業・研究機関
177.10 出典
178 エッジ-クラウドハイブリッドインフラストラクチャのアーキテクチャと実装
178.1 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② データフロー（代表パターン）
178.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル
③ 代表ツール/プラットフォーム
178.3 オーケストレーション
① 機能ブロック
② 運用ループ
178.4 プラットフォーム
178.5 連携インターフェース
178.6 データ処理基盤
178.7 可視化・体験設計
178.8 課題
178.9 関与する企業・研究機関
178.10 出典
179 クロスドメインオーケストレーションのアーキテクチャと実装
179.1 アーキテクチャ
① 参照レイヤ
② 情報交換モデルの要点
179.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コアコンポーネント
② データ/意味/契約モデル
③ 実装ツール例
179.3 オーケストレーション
① 機能アーキテクチャの流れ
② 代表ユースケース連鎖
179.4 プラットフォーム
179.5 連携インターフェース
179.6 データ処理基盤
179.7 可視化・体験設計
179.8 課題
179.9 関与する企業・研究機関
179.10 出典
180 サーバーレスツイン関数のアーキテクチャと実装
180.1 アーキテクチャ
180.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コア関数（例）
② モデル/契約
③ 開発ツール
180.3 オーケストレーション
180.4 プラットフォーム（代表）
180.5 連携インターフェース
180.6 データ処理基盤
180.7 可視化・体験設計
180.8 セキュリティ・運用
180.9 課題
180.10 関与する企業・研究機関
180.11 出典
181 スケーラブルなツイン展開のアーキテクチャと実装
181.1 アーキテクチャ
181.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
181.3 オーケストレーション（スケール運用設計）
181.4 プラットフォーム（実装参照）
181.5 連携インターフェース
181.6 データ処理基盤とSLO
181.7 可視化・運用体験
181.8 課題（スケール時のボトルネック）
181.9 関与する企業・研究機関
181.10 出典
182 ストリーム処理パイプラインのアーキテクチャと実装
182.1 アーキテクチャ
182.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② データ/イベントモデル
③ ツール
182.3 オーケストレーション
182.4 プラットフォーム
182.5 連携インターフェース
182.6 データ処理基盤
182.7 可視化・体験設計
182.8 課題
182.9 関与する企業・研究機関
182.10 出典
183 ツインライフサイクル管理のアーキテクチャと実装
183.1 アーキテクチャ
183.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
183.3 オーケストレーション（運用手順）
183.4 プラットフォーム
183.5 連携インターフェース
183.6 データ処理基盤とガバナンス
183.7 可視化・体験設計
183.8 課題
183.9 関与する企業・研究機関
183.10 出典
184 ツインレジストリ3のアーキテクチャと実装
184.1 アーキテクチャ
① 基本レイヤ
② データモデル（概略）
184.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル
③ ツール
184.3 オーケストレーション
184.4 プラットフォーム
184.5 連携インターフェース
184.6 データ処理基盤
184.7 可視化・体験設計
184.8 課題
184.9 関与する企業・研究機関
184.10 出典
185 ツイン状態同期のアーキテクチャと実装
185.1 アーキテクチャ
① 同期の層構造
② 初期同期ジョブの状態モデル（例）
③ 同期の基本パターン
185.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル
③ ツール
185.3 オーケストレーション
① E2Eの同期フロー
② クロスドメイン同期（フェデレーション）
185.4 プラットフォーム
185.5 連携インターフェース
185.6 データ処理基盤
185.7 可視化・運用体験
185.8 課題
185.9 関与する企業・研究機関
185.10 出典
186 データ変換レイヤーのアーキテクチャと実装
186.1 アーキテクチャ
186.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① データ/セマンティクスモデル
186.3 オーケストレーション
186.4 プラットフォーム
186.5 連携インターフェース
186.6 データ処理基盤
186.7 可視化・体験設計
186.8 課題
186.9 関与する企業・研究機関
186.10 出典
187 デジタルツインアプリケーション向けIOWNデータスペースのアーキテクチャと実装
187.1 アーキテクチャ
① 参照レイヤ
② データ空間の論理構成
187.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル
③ ツール/プラットフォーム例
187.3 オーケストレーション
187.4 プラットフォーム
187.5 連携インターフェース
187.6 データ処理基盤
187.7 ユースケース
187.8 課題
187.9 関与する企業・研究機関
187.10 出典
188 デジタルツインコンピューティング参照モデルのアーキテクチャと実装
188.1 アーキテクチャ
① 層構造の全体像
② 機能ビュー（砂時計モデル）
188.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コアコンポーネント
② モデルとデータ構造
③ ツールチェーン
188.3 オーケストレーション
① 機能セット
② 運用ループ
188.4 プラットフォーム
188.5 連携インターフェース
188.6 データ処理基盤
188.7 可視化と体験設計
188.8 課題
188.9 関与する企業・研究機関
188.10 出典
189 フェデレーテッドデジタルツインアーキテクチャのアーキテクチャと実装
189.1 アーキテクチャ
① 参照レイヤ構成
② フェデレーションの基本原理
189.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コアコンポーネント
② データ・意味・契約モデル
③ 推奨ツールチェーン例
189.3 オーケストレーション
① 機能アーキテクチャ（5機能）
② クロスドメイン・ユースケース連鎖
189.4 プラットフォーム
189.5 データ処理基盤
189.6 連携インターフェース
189.7 可視化・体験設計
189.8 課題
189.9 関与する企業・研究機関
189.10 出典
190 プライバシー保護アーキテクチャのアーキテクチャと実装
190.1 アーキテクチャ
① 参照レイヤ
② データ流通の基本原則
190.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル
③ ツール
190.3 オーケストレーション
190.4 プラットフォーム
190.5 連携インターフェース
190.6 データ処理基盤
190.7 可視化・体験設計
190.8 課題
190.9 関与する企業・研究機関
190.10 出典
191 ブロックチェーン対応ツインセキュリティのアーキテクチャと実装
191.1 アーキテクチャ
191.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル
③ ツール
191.3 オーケストレーション
191.4 プラットフォーム
191.5 連携インターフェース
191.6 データ処理基盤
191.7 可視化・体験設計
191.8 課題
191.9 関与する企業・研究機関
191.10 出典
192 ブロックチェーン対応ツインセキュリティのアーキテクチャと実装
192.1 アーキテクチャ
192.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル
③ ツール
192.3 オーケストレーション
192.4 プラットフォーム
192.5 連携インターフェース
192.6 データ処理基盤
192.7 可視化・体験設計
192.8 課題
192.9 関与する企業・研究機関
192.10 出典
193 マイクロサービスベースのツインサービスのアーキテクチャと実装
193.1 アーキテクチャ
① レイヤと責務
② サービス分割の原則
193.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コアコンポーネント
② ドメインモデル
③ 推奨ツールチェーン
193.3 オーケストレーション
① デプロイと運用
② データ/意味のオーケストレーション
③ フェイルオーバ/レジリエンス
193.4 プラットフォーム
193.5 連携インターフェース
193.6 可視化と体験
193.7 運用ガバナンス
193.8 代表ユースケース
193.9 課題
193.10 関与する企業・研究機関
193.11 出典
194 マルチテナントツインプラットフォームのアーキテクチャと実装
194.1 アーキテクチャ
194.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コアコンポーネント
② モデル
③ ツール
194.3 オーケストレーション
194.4 プラットフォーム
194.5 連携インターフェース
194.6 データ処理基盤
194.7 可視化・体験設計
194.8 セキュリティ・コンプライアンス
194.9 課題
194.10 関与する企業・研究機関
194.11 出典
195 設計段階からのセキュリティフレームワーク
195.1 概要
195.2 アーキテクチャ
① セキュリティ・バイ・デザイン参照レイヤ
② ゼロトラスト論理モデルの適用
195.3 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル
③ ツール
195.4 オーケストレーション（設計から運用の流れ）
① 設計時のセキュリティ要求定義
② 実装・結合
③ 展開・運用
195.5 プラットフォーム
195.6 具体的な設計チェックリスト（抜粋）
195.7 課題
195.8 関与する企業・研究機関
195.9 出典
196 相互運用性標準のアーキテクチャと実装
196.1 アーキテクチャ
① 三層の相互運用性（構文・意味・プロセス）
② 参照アーキテクチャ（レジストリ＋アダプタ型）
196.2 構成するコンポーネント／モデル／ツール
① コンポーネント
② モデル
③ ツール
196.3 オーケストレーション
① 機能群（フェデレーション連携の実装）
② スキーマ進化と適合性
196.4 プラットフォーム
196.5 連携インターフェース
196.6 データ処理基盤
196.7 可視化・体験設計
196.8 課題
196.9 関与する企業・研究機関
196.10 出典
197 行動ツインモデルのアーキテクチャと実装
197.1 フレームワーク
197.2 アーキテクチャ
① 参照レイヤ構成
② 行動ツインのタイプ
197.3 構成するコンポーネント／モデル
197.4 オーケストレーション
197.5 連携インターフェース
197.6 プラットフォーム
197.7 品質保証（V&V）と評価
197.8 セキュリティ・プライバシー・ガバナンス
197.9 課題
197.10 関与する企業・研究機関
197.11 出典
198 自己学習型ツインモデルのアーキテクチャと実装
198.1 フレームワーク
198.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② 学習のパターン
198.3 構成するコンポーネント／モデル
198.4 オーケストレーション
198.5 連携インターフェース
198.6 プラットフォーム
198.7 可視化・体験設計
198.8 品質・評価
198.9 セキュリティ・ガバナンス
198.10 課題
198.11 関与する企業・研究機関
198.12 出典
199 生成型ツインモデルのアーキテクチャと実装
199.1 フレームワーク
199.2 アーキテクチャ
① 構成レイヤ
② 生成パイプライン
199.3 構成するコンポーネント／モデル
199.4 オーケストレーション
199.5 連携インターフェース
199.6 プラットフォーム
199.7 ユースケース
199.8 品質・評価
199.9 セキュリティ・ガバナンス
199.10 課題
199.11 関与する企業・研究機関
199.12 出典
200 適応型ツインモデルのアーキテクチャと実装
200.1 フレームワーク
200.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② 適応のパターン
200.3 構成するコンポーネント／モデル
200.4 オーケストレーション
200.5 連携インターフェース
200.6 プラットフォーム
200.7 可視化・体験設計
200.8 品質・評価
200.9 セキュリティ・ガバナンス
200.10 課題
200.11 関与する企業・研究機関
200.12 出典
201 統計ツインモデルのアーキテクチャと実装
201.1 フレームワーク
201.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② 参照パターン
201.3 構成するコンポーネント／モデル
201.4 オーケストレーション
201.5 連携インターフェース
201.6 品質・評価
201.7 可視化・体験設計
201.8 セキュリティ・主権・ガバナンス
201.9 ユースケース
201.10 課題
201.11 関与する企業・研究機関
201.12 出典
202 （※ 「デジタルクローン」兼ねる） 認知ツインモデルのアーキテクチャと実装
202.1 フレームワーク
202.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② 代表設計パターン
202.3 構成するコンポーネント／モデル
202.4 オーケストレーション
202.5 連携インターフェース
202.6 ユースケース
202.7 品質保証（V&V）と運用指標
202.8 セキュリティ・プライバシ・倫理
202.9 課題
202.10 関与する企業・研究機関
202.11 出典
203 物理ベースシミュレーションモデルのアーキテクチャと実装
203.1 フレームワーク
203.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② スケール戦略
203.3 構成するコンポーネント／モデル
203.4 オーケストレーション
203.5 連携インターフェース
203.6 プラットフォーム
203.7 妥当性確認（V&V）と同化
203.8 運用最適化と制御
203.9 課題
203.10 関与する企業・研究機関
203.11 出典
204 デジタルツインにおけるリアルタイム双方向データ同期システムの実装イメージとアーキテクチャ
204.1 フレームワーク
204.2 アーキテクチャ
204.3 データ処理基盤
204.4 オーケストレーション
204.5 プラットフォーム
204.6 連携インターフェース
204.7 課題
204.8 関与する企業・研究機関
205 NTTデータ
205.1 実装・応用動向・応用範囲
205.2 実績
205.3 市場・投資サイドへの影響
205.4 課題
205.5 関与する企業・団体・機関
【 クロス・ツインプラットフォーム 】
206 業界をまたいだクロス・ツインプラットフォームの先端技術と実装動向
206.1 先端技術としてのブレークスルー内容
206.2 市場・投資サイドへの影響
206.3 実績
206.4 カテゴリー別実装・応用動向
206.5 課題・留意点
206.6 政策支援動向
206.7 関与する企業・研究機関
206.8 出典
【 サービスとしてのツインモデル 】
207 サービスとしてのツインモデルの先端技術と実装動向
207.1 先端技術としてのブレークスルー内容
207.2 市場・投資サイドへの影響
207.3 実績
207.4 カテゴリー別実装・応用動向
207.5 課題・留意点
207.6 政策支援動向
207.7 関与する企業・研究機関
207.8 出典
【 主なデジタルツイン2.0のソフトウェア／プラットフォーム 】
208 ANSYS Twin Builderのアーキテクチャと実装
208.1 フレームワーク
208.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① ワークフロー
208.3 ツール構成
208.4 オーケストレーション
① 予知保全ワークフロー
② 制御設計ワークフロー
208.5 連携インターフェース
208.6 プラットフォーム
208.7 課題
208.8 関与する企業・研究機関
208.9 出典
209 Autodesk Fusion 360のアーキテクチャと実装
209.1 フレームワーク
209.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
209.3 ツール構成
209.4 オーケストレーション
① 設計to製造（Design-to-Manufacture）ワークフロー
② コラボレーションワークフロー
209.5 連携インターフェース
209.6 プラットフォーム
209.7 課題
209.8 関与する企業・研究機関
209.9 出典
210 AWS IoT TwinMakerのアーキテクチャと実装
210.1 フレームワーク
210.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
210.3 ツール構成
210.4 オーケストレーション
① データフロー
② モデル駆動開発（MDD）ワークフロー
210.5 連携インターフェース
210.6 プラットフォーム
210.7 課題
210.8 関与する企業・研究機関
210.9 出典
211 Bentley iTwin Platformのアーキテクチャと実装
211.1 フレームワーク
211.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
211.3 ツール構成
211.4 オーケストレーション
① 建設進捗管理ワークフロー
② インフラ健全性監視ワークフロー
211.5 連携インターフェース
211.6 プラットフォーム
211.7 課題
211.8 関与する企業・研究機集
211.9 出典
212 Dassault Systèmes 3DEXPERIENCEのアーキテクチャと実装
212.1 フレームワーク
212.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアレイヤ
212.3 ツール構成
212.4 オーケストレーション
① 設計to製造（Design-to-Manufacture）ワークフロー
② バーチャルツイン活用ワークフロー
212.5 連携インターフェース
212.6 プラットフォーム
212.7 課題
212.8 関与する企業・研究機関
212.9 出典
213 GE Vernova Predixのアーキテクチャと実装
213.1 フレームワーク
213.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
213.3 ツール構成
213.4 オーケストレーション
① 予知保全ワークフロー（ガスタービンの例）
② エネルギー最適化ワークフロー（発電所の例）
213.5 連携インターフェース
213.6 プラットフォーム
213.7 課題
213.8 関与する企業・研究機関
213.9 出典
214 HCLTech MetaTwinのアーキテクチャと実装
214.1 フレームワーク
214.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① レイヤ構成
214.3 ツール構成
214.4 オーケストレーション
① 予知保全ワークフロー（製造業の例）
② 顧客体験最適化ワークフロー（通信業の例）
214.5 連携インターフェース
214.6 プラットフォーム
214.7 課題
214.8 関与する企業・研究機関
214.9 出典
215 IBM Maximo Application Suiteのアーキテクチャと実装
215.1 フレームワーク
215.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアレイヤ
215.3 ツール構成
215.4 オーケストレーション
① 予知保全ワークフロー
② ワークフロー自動化
215.5 連携インターフェース
215.6 プラットフォーム
215.7 課題
215.8 関与する企業・研究機関
215.9 出典
216 Microsoft Azure Digital Twinsのアーキテクチャと実装
216.1 フレームワーク
216.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
216.3 ツール構成
216.4 オーケストレーション
① データフロー
② モデル駆動開発（MDD）ワークフロー
216.5 連携インターフェース
216.6 プラットフォーム
216.7 課題
216.8 関与する企業・研究機関
216.9 出典
217 NVIDIA Omniverseプラットフォームのアーキテクチャと実装
217.1 フレームワーク
217.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
② ワークフロー
217.3 ツール構成
217.4 オーケストレーション
217.5 連携インターフェース
217.6 プラットフォーム
217.7 課題
217.8 関与する企業・研究機集
217.9 出典
218 OpenUSDベースのツインモデルのアーキテクチャと実装
218.1 フレームワーク
218.2 アーキテクチャ
218.3 構成するコンポーネント／モデル
218.4 オーケストレーション
218.5 連携インターフェース
218.6 実装上のポイント
218.7 プラットフォーム
218.8 課題
218.9 関与する企業・研究機関
218.10 参考（設計チェックリスト）
218.11 出典
219 Oracle Digital Twinのアーキテクチャと実装
219.1 フレームワーク
219.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
219.3 ツール構成
219.4 オーケストレーション
① 予知保全ワークフロー（製造業の例）
② サプライチェーン最適化ワークフロー
219.5 連携インターフェース
219.6 プラットフォーム
219.7 課題
219.8 関与する企業・研究機関
219.9 出典
220 PTC ThingWorxのアーキテクチャと実装
220.1 フレームワーク
220.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
220.3 ツール構成
220.4 オーケストレーション
① 予知保全ワークフロー
② ローコードアプリ開発ワークフロー
220.5 連携インターフェース
220.6 プラットフォーム
220.7 課題
220.8 関与する企業・研究機集
220.9 出典
221 SAP Leonardo IoTのアーキテクチャと実装
221.1 フレームワーク
221.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
221.3 ツール構成
221.4 オーケストレーション
① 予知保全ワークフロー（製造業の例）
② サプライチェーン可視化ワークフロー（物流の例）
221.5 連携インターフェース
221.6 プラットフォーム
221.7 課題
221.8 関与する企業・研究機関
221.9 出典
222 Schneider EcoStruxureのアーキテクチャと実装
222.1 フレームワーク
222.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① レイヤ構成
222.3 ツール構成
222.4 オーケストレーション
① エネルギー最適化ワークフロー（データセンターの例）
② 予知保全ワークフロー（工場の例）
222.5 連携インターフェース
222.6 プラットフォーム
222.7 課題
222.8 関与する企業・研究機関
222.9 出典
223 Siemens Xcelerator Platformのアーキテクチャと実装
223.1 フレームワーク
223.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアレイヤ
223.3 ツール構成
223.4 オーケストレーション
① デザイン-to-製造（Design-to-Manufacturing）ワークフロー
② デザイン-to-サービス（Design-to-Service）ワークフロー
223.5 連携インターフェース
223.6 プラットフォーム
223.7 課題
223.8 関与する企業・研究機関
223.9 出典
224 Unity Digital Twin Toolsのアーキテクチャと実装
224.1 フレームワーク
224.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
224.3 ツール構成
224.4 オーケストレーション
① デジタルツイン可視化ワークフロー
② ARトレーニングワークフロー
224.5 連携インターフェース
224.6 プラットフォーム
224.7 課題
224.8 関与する企業・研究機集
224.9 出典
225 Unreal Engine Twin Solutionsのアーキテクチャと実装
225.1 フレームワーク
225.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① コアコンポーネント
225.3 ツール構成
225.4 オーケストレーション
① デジタルツイン可視化ワークフロー
② ARトレーニングワークフロー
225.5 連携インターフェース
225.6 プラットフォーム
225.7 課題
225.8 関与する企業・研究機関
225.9 出典
226 オープンソースツインフレームワークのアーキテクチャと実装
226.1 フレームワーク
226.2 アーキテクチャ／フレームワーク
① 主要なオープンソースプロジェクト
226.3 ツール構成
226.4 オーケストレーション
① 予知保全ワークフロー（製造業の例）
② 都市デジタルツインワークフロー
226.5 連携インターフェース
226.6 プラットフォーム
226.7 課題
226.8 関与する企業・研究機関
226.9 出典
227 システム・オブ・システムズ・ツインのアーキテクチャと実装
227.1 フレームワーク
227.2 アーキテクチャ
227.3 構成するコンポーネント／モデル
227.4 オーケストレーション
227.5 連携インターフェース
227.6 課題
227.7 関与する企業・研究機関
227.8 出典
228 データ駆動型機械学習モデルのアーキテクチャと実装
228.1 フレームワーク
228.2 アーキテクチャ
228.3 構成するコンポーネント／モデル
228.4 オーケストレーション
228.5 連携インターフェース
228.6 プラットフォーム
228.7 データ品質・評価
228.8 セキュリティ・ガバナンス
228.9 ユースケース
228.10 課題
228.11 関与する企業・研究機関
228.12 出典
229 デジタルツイン定義言語 (DTDL) のアーキテクチャと実装
229.1 フレームワーク（DTDLの位置づけ）
229.2 アーキテクチャ（モデル層の構成）
229.3 構成するコンポーネント／モデル
229.4 オーケストレーション（モデル駆動開発フロー）
229.5 連携インターフェース
229.6 実装例（抜粋）
229.7 相互運用（OPC UA等との対応付け）
229.8 課題
229.9 関与する企業・研究機関
229.10 まとめ
230 ハイブリッド物理-AIモデルのアーキテクチャと実装
230.1 フレームワーク
230.2 アーキテクチャ
① 参照レイヤ構成
② 融合戦略（代表）
230.3 構成するコンポーネント／モデル
230.4 オーケストレーション
230.5 連携インターフェース
230.6 評価とV&V＋同化
230.7 プラットフォーム
230.8 ユースケース
230.9 課題
230.10 関与する企業・研究機関
230.11 出典
231 パラメトリックツインモデルのアーキテクチャと実装
231.1 フレームワーク
231.2 アーキテクチャ
① 層構成
② 実装パターン
231.3 構成するコンポーネント／モデル
231.4 オーケストレーション
231.5 連携インターフェース
231.6 可視化・体験設計
231.7 品質・評価・SLO
231.8 セキュリティ・主権・ガバナンス
231.9 ユースケース
231.10 課題
231.11 関与する企業・研究機関
231.12 出典
232 プロセス・ツインモデルのアーキテクチャと実装
232.1 フレームワーク
232.2 アーキテクチャ
① 参照レイヤ構成
② 代表アーキテクチャ（L2→L3拡張）
232.3 構成するコンポーネント／モデル
232.4 オーケストレーション
232.5 連携インターフェース
232.6 品質・評価
232.7 セキュリティ・ガバナンス
232.8 ユースケース
232.9 課題
232.10 関与する企業・研究機関
232.11 出典
233 プロダクト・ツインモデルのアーキテクチャと実装
233.1 フレームワーク
233.2 アーキテクチャ
① 参照レイヤ構成
② デジタルスレッドとバリアント
233.3 構成するコンポーネント／モデル
233.4 オーケストレーション
233.5 連携インターフェース
233.6 可視化・体験設計
233.7 品質・評価・SLO
233.8 セキュリティ・ガバナンス
233.9 ユースケース
233.10 課題
233.11 関与する企業・研究機関
233.12 出典
234 マルチフィデリティツインモデルのアーキテクチャと実装
234.1 フレームワーク
234.2 アーキテクチャ
① 層構成（論理）
② 切替/ブレンド戦略
234.3 構成するコンポーネント／モデル
234.4 オーケストレーション
234.5 連携インターフェース
234.6 品質・評価・SLO
234.7 セキュリティ・ガバナンス
234.8 ユースケース
234.9 課題
234.10 関与する企業・研究機関
234.11 出典
235 意味ツインモデルのアーキテクチャと実装
235.1 フレームワーク
235.2 アーキテクチャ
① 論理レイヤ構成
② 都市×屋内の統合例
235.3 構成するコンポーネント／モデル
235.4 オーケストレーション
235.5 連携インターフェース
235.6 可視化・体験設計
235.7 品質・評価
235.8 セキュリティ・主権・ガバナンス
235.9 課題
235.10 関与する企業・研究機関
235.11 出典
236 階層的ツインモデルのアーキテクチャと実装
236.1 フレームワーク
236.2 アーキテクチャ
① 階層構造の定義
② レイヤ構成
236.3 構成するコンポーネント／モデル
236.4 オーケストレーション
236.5 連携インターフェース
236.6 プラットフォーム
236.7 課題
236.8 関与する企業・研究機関
236.9 出典
237 基盤モデル統合のアーキテクチャと実装
237.1 フレームワーク
237.2 アーキテクチャ
① 参照レイヤ構成
② 代表パターン
237.3 構成するコンポーネント／モデル
237.4 オーケストレーション
237.5 連携インターフェース
237.6 プラットフォーム
237.7 品質・評価
237.8 セキュリティ・ガバナンス
237.9 課題
237.10 関与する企業・研究機関
237.11 出典
238 構成的ツインモデルのアーキテクチャと実装
238.1 フレームワーク
238.2 アーキテクチャ
① レイヤ構成
② 合成のパターン
238.3 構成するコンポーネント／モデル
238.4 オーケストレーション
238.5 連携インターフェース
238.6 プラットフォーム
238.7 可視化・体験設計
238.8 品質・評価
238.9 セキュリティ・ガバナンス
238.10 課題
238.11 関与する企業・研究機関
238.12 出典
【 デジタルツイン2.0とIoT／シミュレーション基盤 】
239 マルチフィジックス統合シミュレーション分野におけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
239.1 1. アーキテクチャ
239.2 2. 導入モデル
239.3 3. ツール
239.4 4. 導入形態
239.5 5. 外部機能との連携
239.6 6. 留意事項
239.7 7. 注視すべきトピック
239.8 8. 先端技術および研究開発動向
239.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
239.10 10. 関与する主な企業
240 リアルタイムマルチスケールモデリングにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
241 エッジシミュレーションアーキテクチャの分野におけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
241.1 1. アーキテクチャ
241.2 2. 導入モデル・導入形態
241.3 3. ツールとプラットフォーム
241.4 4. 外部機能との連携
241.5 5. 留意事項・注視すべきトピック
242 エージェントベースモデリングとIoTとデジタルツインの統合・連携
242.1 1. アーキテクチャ
242.2 2. 導入モデル
242.3 3. ツール
242.4 4. 導入形態
242.5 5. 外部機能との連携
242.6 6. 留意事項
242.7 7. 注視すべきトピック
242.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
242.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
242.10 10. 関与する企業
243 データ駆動型フィジカルモデル生成におけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
243.1 1. アーキテクチャ
243.2 2. 導入モデル
243.3 3. ツール
243.4 4. 導入形態
243.5 5. 外部機能との連携
243.6 6. 留意事項
243.7 7. 注視すべきトピック
243.8 8. 先端技術・先端研究開発動向
243.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
243.10 10. 関与する主要企業
244 モデル検証・バリデーションフレームワークにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
244.1 1. アーキテクチャ
244.2 2. 導入モデル
244.3 3. ツール
244.4 4. 導入形態
244.5 5. 外部機能との連携
244.6 6. 留意事項
244.7 7. 注視すべきトピック
244.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
244.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
244.10 10. 関与する企業
245 変更点追跡＆バージョン管理機能におけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
245.1 1. アーキテクチャ
245.2 2. 導入モデル
245.3 3. ツール・プラットフォーム
245.4 4. 導入形態
245.5 5. 外部機能との連携
245.6 6. 留意事項
245.7 7. 注視すべきトピック
245.8 8. 先端技術および研究開発動向
245.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
245.10 10. 関与する主要企業
【 デジタルツイン2.0関連ツール 】
246 NVIDIA Omniverseプラットフォーム
246.1 導入形態
246.2 モデル・ツール構成
246.3 課題
246.4 関与する企業・研究機集
247 Open3D Point Cloud Processing
247.1 導入形態
247.2 モデル・ツール構成
247.3 課題
247.4 関与する企業・研究機関
248 Oracle IoT Cloud
248.1 導入形態
248.2 モデル・ツール構成
248.3 課題
248.4 関与する企業・研究機関
249 PTC ThingWorx
249.1 導入形態
249.2 モデル・ツール構成
249.3 課題
249.4 関与する企業・研究機関
250 Siemens MindSphere
250.1 導入形態
250.2 モデル・ツール構成
250.3 課題
250.4 関与する企業・研究機関
251 GE Predix
251.1 導入形態
251.2 モデル・ツール構成
251.3 課題
251.4 関与する企業・研究機関
252 IBM Maximo Digital Twin
252.1 導入形態
252.2 モデル・ツール構成
252.3 課題
252.4 関与する企業・研究機関
253 Microsoft Azure Digital Twins
253.1 導入形態
253.2 モデル・ツール構成
253.3 課題
253.4 関与する企業・研究機関
254 Ansys Twin Builder
254.1 導入形態
254.2 モデル・ツール構成
254.3 課題
254.4 関与する企業・研究機関
255 Autodesk Forge
255.1 導入形態
255.2 モデル・ツール構成
255.3 課題
255.4 関与する企業・研究機関
256 AVEVA Digital Twin
256.1 導入形態
256.2 モデル・ツール構成
256.3 課題
256.4 関与する企業・研究機関
257 AWS IoT TwinMaker
257.1 導入形態
257.2 モデル・ツール構成
257.3 課題
257.4 関与する企業・研究機関
258 Bentley iTwin Platform
258.1 導入形態
258.2 モデル・ツール構成
258.3 課題
258.4 関与する企業・研究機関
259 Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE
259.1 導入形態
259.2 モデル・ツール構成
259.3 課題
259.4 関与する企業・研究機関
260 Eclipse Ditto Framework
260.1 導入形態
260.2 モデル・ツール構成
260.3 課題
260.4 関与する企業・研究機集
261 Esri ArcGIS Digital Twin
261.1 導入形態
261.2 モデル・ツール構成
261.3 課題
261.4 関与する企業・研究機関
262 Unity Digital Twin Solution
262.1 導入形態
262.2 モデル・ツール構成
262.3 課題
262.4 関与する企業・研究機関
【 以上 】