デジタルツインの日本市場、2026年から2034年にかけて年平均成長率28.28%で拡大見込み

デジタルツインの日本市場、大幅な成長を予測

株式会社マーケットリサーチセンターは、2026年から2034年までのデジタルツイン日本市場に関する分析レポートを発表しました。このレポートは、日本のデジタルツイン市場が今後大きく成長すると予測しています。

市場規模と成長の予測

市場調査会社によると、2025年には1,983.7百万米ドルだった日本のデジタルツイン市場は、2034年には18,660.0百万米ドルに達すると評価されています。これは、2026年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）28.28%という高い伸び率を示すと推定されています。

この成長の主な要因は、モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI）、ビッグデータ分析といった技術の進歩です。これらの技術により、現実世界の状況をリアルタイムで監視し、最適な状態に調整することが可能になります。また、工場でのスマートマニュファクチャリング（賢いものづくり）の広がりや、機械が故障する前に予兆を捉えてメンテナンスを行う予知保全の普及、政府が推進するインダストリー4.0への取り組みも市場を大きく動かしています。

さらに、スマートシティの建設や再生可能エネルギープロジェクトの増加、そして会社の運営コストを減らしたいというニーズも、デジタルツイン市場の成長を後押ししています。

デジタルツインとは

デジタルツインとは、現実世界にある物理的なモノ、プロセス、システムを、デジタル空間にそっくりそのまま再現した仮想モデルのことです。例えば、工場にある機械や、都市全体をデジタル上で再現し、現実世界から集めたデータを常に反映させることで、まるで現実の「双子」のように機能します。

この技術の目的は、現実の状況を正確に把握し、過去のデータをもとに分析したり、未来を予測したり、さまざまな状況をデジタル空間で試したりすることです。これにより、現実世界での判断をより高度にし、物事を最適な状態に導くことができます。

デジタルツインは、主に以下の要素で成り立っています。

物理的なモノやシステム: デジタル化の対象となる製品、機械、工場、都市など。
センサーとIoTデバイス: 物理的な対象からリアルタイムでデータを集める機器。
データプラットフォームとクラウドインフラ: 集めた大量のデータを効率よく保存、処理、連携させる仕組み。
デジタルモデル: 物理的な対象の構造や動きを精密に再現する仮想モデル。
AIと分析アルゴリズム: データを分析し、未来を予測したり、異常を見つけたり、最適な行動を提案する人工知能。
可視化・インタフェース: ユーザーが情報を分かりやすく見て、操作するための画面やツール。

デジタルツインを活用することで、リアルタイムでの監視、故障の予測、さまざまなシミュレーション、製品設計の検証、最適な稼働条件の導き出しなどが可能になります。これにより、現実世界で試行錯誤する手間や費用、リスクを大幅に減らし、より早く正確な判断ができるようになります。

市場を牽引する主なトレンド

1. 技術の進歩

IoT、AI、ビッグデータ分析の進化は、日本のデジタルツイン市場の基盤です。IoTはリアルタイムでデータを集めることを助け、AIと分析は未来を予測する情報や、効率的な運営のためのヒントを提供します。これらの技術のおかげで、企業は物理的な資産の正確なデジタルコピーを作り、性能を最大限に引き出し、リスクを最小限に抑えることができます。クラウドコンピューティングや5Gネットワークの進化も、デジタルツインの利用範囲と速度をさらに向上させています。

例えば、2024年10月には、TOPPANホールディングス株式会社が、3次元の仮想空間を使って複数のロボットを遠隔で管理・制御できるデジタルツインソリューション「TransBots」を開発しました。これは、オープンイノベーション支援拠点「STATION Ai」に採用されています。

2. スマートマニュファクチャリングの普及

日本の強い製造業は、生産性を高め、運営コストを削減するためにデジタルツインを取り入れています。インダストリー4.0の動きが自動化や機器のつながりを促進する中で、デジタルツインは予知保全、プロセスの最適化、そしてサプライチェーン（製品が作られて消費者に届くまでの流れ）の管理において重要な役割を果たしています。これにより、製造業者は製品を作るプロセスを仮想的にシミュレーションして試せるため、工場の停止時間を減らし、製品の品質を上げることができます。

例えば、2024年5月には、日立建機株式会社が、リアルタイムで集めたデータから建設現場を仮想世界に再現する「リアルタイムデジタルツインプラットフォーム」を開発しました。これにより、建設現場の進捗管理や、自律型の建設機械をインターネットから遠隔操作できるようになります。

3. スマートシティ化への取り組み

日本がスマートシティの開発に力を入れていることも、デジタルツインの採用を大きく後押ししています。この技術は、都市計画、インフラ（社会基盤）の管理、公共サービスの最適化に役立ちます。都市の仮想モデルを作ることで、計画を立てる人々はさまざまな状況を試したり、結果を予測したりして、データに基づいた判断ができます。これにより、持続可能な都市づくりや交通管理、資源の適切な配分を改善することができます。

国土交通省が取り組む「Project PLATEAU」という国家プロジェクトでは、オープンデータとデジタルツインを使って、日本全国に精密な3D都市モデルを開発し、よりスマートな都市計画や災害管理を目指しています。

市場の分類

日本のデジタルツイン市場は、様々な観点から分類されています。

タイプ別

製品デジタルツイン: 自動車や電子機器など、製品の設計、テスト、最適化に利用されます。物理的な製品の仮想コピーを作ることで、問題点を早く見つけ、性能を上げ、試作品を作る費用を減らすことができます。
プロセスデジタルツイン: 製造業などで、作業の流れを最適化するために使われます。運営プロセスをシミュレーションし分析することで、効率を高め、無駄をなくし、工場の停止時間を減らすことができます。
システムデジタルツイン: スマートシティや交通、エネルギー網など、複雑なシステム全体を管理するために不可欠です。システム全体の動きを分析することで、未来の予測、資源の効率的な利用、信頼性の向上を可能にします。

技術別

IoTおよびIIoT: 物理的な資産からリアルタイムでデータを集めるための基盤となる技術です。
ブロックチェーン: デジタルツインのデータが安全で、透明性が高く、改ざんされていないことを保証するために使われます。
人工知能および機械学習: 大量のデータを分析し、未来を予測したり、最適な行動を自動で提案したりします。
拡張現実・仮想現実・複合現実: デジタルツインの情報を直感的に理解し、操作するための技術です。
ビッグデータ分析: 大量のデータを処理し、有用な情報を見つけ出す技術です。
5G: 高速で大容量のデータ通信を可能にし、デジタルツインのリアルタイム性を高めます。

最終用途別

航空宇宙・防衛: 精度、信頼性、安全性が特に求められる分野で、リアルタイム監視や予知保全に利用されます。
自動車・交通: 車両の設計、製造、そして使用後の管理まで、ライフサイクル全体で効率化を図るために使われます。
ヘルスケア: 患者さん一人ひとりに合わせた治療や、病院の運営効率を高めるために利用されます。
エネルギー・公益事業: 発電所や送電網の管理、再生可能エネルギーの最適化などに使われます。
石油・ガス、農業、住宅・商業、小売・消費財、電気通信、その他の分野でも利用が進んでいます。

地域別

日本のデジタルツイン市場は、関東地方（東京）、関西/近畿地方（大阪）、中部地方（愛知）、九州・沖縄地方、東北地方、中国地方、北海道地方、四国地方といった各地域で、それぞれの産業や課題に応じて採用が進んでいます。

競争環境

日本のデジタルツイン市場は非常に競争が激しく、シーメンス、ゼネラル・エレクトリック、IBM、ダッソー・システムズといった海外の主要企業に加え、日立や三菱電機などの国内企業も存在しています。これらの企業は、IoT、AI、ビッグデータ分析を活用し、製造業、エネルギー、スマートシティといった分野に特化した新しいソリューションを提供することに力を入れています。

例えば、2024年9月には、ENEOS株式会社が、製油所のエンジニアリング業務の効率を上げるため、データプラットフォーム「Cognite Data Fusion®︎」を活用した製油所向けデジタルツインインフラの構築を始めました。

市場は、インダストリー4.0やスマートシティプロジェクトに対する政府の強力な支援によって形作られています。新しく登場するスタートアップ企業も、特定のニーズに応えるソリューションを提供することで、この技術主導の市場での競争をさらに活発にしています。