【ITニュース解説】AI Digital Twin for Manufacturing: How Darkonium Builds Adaptive Simulations with AI

現代の製造業において、工場運営を最適化し、稼働停止時間を削減し、予期せぬ事態に備えることは非常に重要な課題である。この課題を解決する鍵となる技術が「AIデジタルツイン」である。AIデジタルツインとは、物理的なシステム、例えば工場全体、個々の機械、あるいは特定の作業プロセスをコンピューターの中に忠実に再現した仮想のモデル、すなわち「デジタルツイン」に、人工知能（AI）の能力を組み合わせたものである。

従来のデジタルツインは、実際のシステムに影響を与えることなく、さまざまなシナリオを安全にテストするための仮想的な複製として利用されてきた。しかし、これにAIの力を加えることで、デジタルツインは単なる複製にとどまらず、自ら状況に適応し、将来を予測する能力を獲得する。これにより、数千もの「もしもこうなったら？」というシミュレーションを自動で実行し、生産におけるボトルネック（滞留箇所）を特定したり、生産効率（スループット）を向上させたり、無駄を削減したりすることが可能になる。

製造業の現場でAIデジタルツインを活用すると、具体的なメリットがいくつも生まれる。例えば、新しい工場レイアウトを導入する前に、仮想空間でそのレイアウトがどれだけ効率的かを詳細にテストできる。これにより、実際に設備を移動させる手間やコスト、そして失敗のリスクを大幅に削減できる。また、機械の故障や生産ラインの停止といったダウンタイムを事前に予測し、計画的なメンテナンスを行うことで、突発的な停止を防ぐことも可能となる。さらに、エネルギー消費パターンを最適化してコストを削減したり、工場の安全性や予期せぬ事態への回復力（レジリエンス）を高めたりすることも、AIデジタルツインによって実現される。この技術は、現代の産業変革である「インダストリー4.0」の中核をなす要素の一つとして、急速に普及しつつある。

AIデジタルツインを構築するには、さまざまな技術要素が組み合わされる。まず、物理的な工場や環境の情報を正確にデジタル空間に取り込む必要がある。これには、ドローンや地上からの3Dスキャンを使って工場の構造を精密に把握したり、IoT（モノのインターネット）センサーを使って機械の稼働状況や温度、湿度などのリアルタイムデータを収集したり、過去の生産履歴ログを分析したりする方法がある。これらのデータは、デジタルツインの基礎となる情報である。

次に、これらのデータに基づいてシミュレーションを実行するための「シミュレーションエンジン」が用いられる。Darkoniumという企業では、C++言語やグラフィック処理に特化したOpenGL/GLSLといった技術を駆使し、高速かつ大規模なシミュレーションが可能な独自のエンジンを開発している。さらに、GPU（グラフィック処理装置）の計算能力を最大限に活用するために、NVIDIAのCUDAやOpenCLといった技術、そしてCPUの計算を高速化するAVX2命令セットなども導入されている。これにより、非常に複雑なシミュレーションでも現実的な時間で実行できる。また、NVIDIA Omniverseのような高度なレンダリング技術と統合することで、より現実に近い精細な仮想空間を構築し、視覚的にも分かりやすい形でシミュレーション結果を確認できる。

そして、シミュレーションエンジンで得られたデータをもとに、最適な解決策を見つけ出すための「AI最適化」の層が重要となる。ここには、例えば数千通りの工場レイアウトや生産スケジュールを試行し、最も効率的なパターンを発見する「ソルバー」と呼ばれるプログラムが含まれる。また、過去のデータやシミュレーション結果から、将来の生産効率、エネルギー消費量、あるいは作業の安全性を予測する「予測モデル」も開発されている。さらに、特定のトラブルや予期せぬ事態が引き起こす経済的損失を事前に計算し、そのリスクを評価する「リスク予測モジュール」も組み込まれており、これにより、企業はよりデータに基づいた意思決定を行えるようになる。

実際の応用例としては、ドイツの首都ベルリンにある主要な交通ハブである中央駅の群衆流動管理の事例が挙げられる。この駅では、多数の人々が行き交う中で、予期せぬトラブルが発生した際に、いかにして安全かつ効率的に乗客を誘導するかが大きな課題となっていた。Darkoniumは、この課題に対してAIデジタルツインのアプローチを採用した。数千通りにも及ぶ、入口、出口、エスカレーター、ホームといった様々な経路の再ルーティングパターンをシミュレーションした結果、混乱時においても乗客の処理能力（スループット）を15〜20%向上させられる見込みがあることが示された。これは、安全性を確保しながら効率を高めるという、交通機関の重要な目標達成に直結する成果である。このような群衆流動のシミュレーション技術は、人、機械、資材が大規模に相互作用する工場や倉庫といった製造業の現場にも直接応用できる。

AIデジタルツインが製造業にとって重要である理由は、工場現場からサプライチェーン全体に至るまで、多岐にわたるメリットをもたらすからである。機械の故障を事前に予測し、計画的なメンテナンスを行うことでダウンタイムを削減できる「予測保全」は、生産停止による損失を最小限に抑える。また、製造工程を仮想空間でシミュレーションすることで、材料の無駄や不要な工程を特定し、廃棄物を削減できる。機械の最適な稼働パターンを見つけることでエネルギーコストを削減し、同時に環境負荷も低減できる。さらに、災害や供給網の途絶といった予期せぬ事態に備え、事前に訓練や対策をシミュレーションすることで、工場の安全性と回復力を高めることが可能になる。

たとえ小さな効率改善であっても、それが大規模な製造オペレーション全体にわたって積み重なると、非常に大きな経済的効果を生み出す。AIデジタルツインは、実際の生産ラインを停止させたり、高価な設備を危険にさらしたりすることなく、数千、数万通りの可能性を安全かつ迅速に試すことを可能にする。これにより、企業は常に最適な状態を追求し、競争力を維持・向上させることができるのだ。この技術は、製造業の未来を形作る上で不可欠なツールとなりつつある。