【2026年最新】次世代デジタルツインとは？製造・エネルギー・AI連携を支える実装戦略と主要30社を徹底解説

物理モデル×AIによる次世代デジタルツイン
統合最適化とグリーン・インフラ
本書の構成と内容
書籍概要
- AI Workstyle Lab編集部コメント：

物理モデル×AIによる次世代デジタルツイン

本書では、従来のデータ駆動型AIが持つ限界を克服するため、物理モデルとAIを統合したハイブリッドモデリング、特にPhysics-Informed Neural Networks（PINNs）の活用が強調されています。PINNsは物理法則を制約条件として組み込むことで、データ不足の領域でも物理整合性を維持した予測を可能にし、実験や試作への依存を低減します。

このアプローチは、蓄電池電極の塗工・乾燥プロセスや半導体の原子層堆積（ALD）など、多スケールかつ強非線形なプロセスにおいて特に有効です。ハイブリッドモデルの導入により、パラメータ空間の有効次元削減と感度解析の高度化が実現され、スケールアップ時の不確実性低減やバーティカル・ランプアップの加速が期待されます。

統合最適化とグリーン・インフラ

競争軸は製造領域だけでなく、エネルギー領域を含む統合最適化へと拡張しています。欧州のデジタル製品パスポート（DPP）や炭素国境調整措置（CBAM）といった制度環境の進展により、製品単位での環境負荷管理は必須要件となりました。今後は、製造プロセスとエネルギー消費を統合した「エネルギー連動型デジタルツイン」が標準となり、工場、データセンター、蓄電池を横断した動的最適化が求められます。

特にデータセンターにおける電力消費の増大は、冷却流体制御や負荷分散を含む高度な運用最適化を不可欠としており、PUE（電力使用効率）改善だけでなく、TCO（総保有コスト）の最適化、およびLCOS（レベル化蓄電コスト）の低減が実現されると述べられています。

本書の構成と内容

本書は、以下の4編で構成されています。

第Ⅰ編 暗黙知のデジタル資産化と日本の構造的リスク
第Ⅱ編 物理モデル×AI：自律予測型CPSの技術基盤
第Ⅲ編 プロセス別実装：蓄電池・半導体・化学の自律DT
第Ⅳ編 グリーン・インフラ最適化：工場・DCのエネルギー連携

主要ベンダーおよび研究機関30社の分析を通じて、CPS（サイバー・フィジカル・システム）としての実装要件と投資優先順位が明確化されています。物理モデル、AIモデル、データ基盤、制御系の各レイヤを統合したアーキテクチャ設計と、その定量的インパクトが提示され、実装におけるボトルネックと解決アプローチが具体的に解説されています。

書籍概要

タイトル: 次世代デジタルツインの実装と主要ベンダー・研究機関30社～製造・エネルギー・AIの連携を支えるエコシステム～
発行日: 2026年5月18日
体裁: A4判・並製・123頁
定価: 本体（冊子版） 99,000円（税込）
セット価格: 本体 + CD（PDF版） 165,000円（税込）
ISBN: 978-4-910581-88-0
編集発行: 株式会社シーエムシー・リサーチ

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AI Workstyle Lab編集部コメント：

この新刊は、日本の製造業が直面する「暗黙知のデジタル負債化」という喫緊の経営課題に対し、具体的な解決策を提示しています。物理モデルとAIを融合した次世代デジタルツインは、試作依存からの脱却、開発リードタイムの短縮、そしてサプライチェーン全体の最適化を実現するでしょう。特に、蓄電池や半導体、化学産業におけるプロセス革新は、企業の競争力を劇的に向上させる可能性を秘めています。データサイロを打破し、デジタル資産を最大化する戦略は、今後のビジネス成長に不可欠な視点を提供します。

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