デジタルツインとシミュレーションの違いをわかりやすく解説。いま注目されるワケや、次世代の組織の形にフォーカス

近年、製造業を中心に「デジタルツイン」という言葉を耳にする機会が増えてきました。一方で、「シミュレーションと何が違うの？」と感じている方も多いのではないでしょうか。

実際、両者はデジタル空間上で現実を再現する点では似ていますが、扱うデータや技術の考え方、使われる場面には明確な違いがあります。

デジタルツインとシミュレーションの違いは何？

製造業を中心に注目を集めるデジタルツイン。IMARCグループの最新レポートによると、日本国内でも市場規模は2024年に約15.4億ドル（約2300億円）と評価されており、2033年には約186億ドル（約2.8兆円）にまで成長すると予測されています。技術としての違いだけでなく、実際の活用や投資が進んでいる点も、デジタルツインが注目される理由の一つと言えるでしょう。

一方で、デジタルツインについて「最新のシミュレーション技術」程度にしか認識していない方も多いのではないでしょうか。

いずれも現実の事象をデジタル上で再現し、分析や判断に役立てるための技術です。しかし、その仕組みやデータの扱い方には全く違います。

シミュレーションは、ある時点で取得したデータをもとに、条件を設定して結果を計算する手法です。たとえば製造現場であれば、「この設備を一定条件で稼働させた場合の生産量」や「工程を変更した場合の不良率」などを事前に検証するために使われます。入力する条件や数値はあらかじめ決められており、計算が終わったあとは基本的に更新されません。計画立案や設計段階での検討に適した手法と言えます。

一方、デジタルツインは、現実世界の設備や環境をデジタル空間上に再現し、センサーやシステムを通じて取得したデータを継続的に反映し続ける仕組みです。設備の稼働状況、温度、振動といった情報がリアルタイム、またはそれに近い形で更新され、デジタル上の「ツイン（双子）」も同時に変化します。端的に言えば、現実の状態をデジタル上で写し続ける技術がデジタルツインです。

製造現場を例にすると、シミュレーションは過去のデータを使って「この条件ならどうなるか」を計算します。一方、デジタルツインでは、実際に稼働している設備のデータが反映され続けるため、「いまどの工程に負荷がかかっているか」「異常の兆しが出ていないか」といった状態を把握できます。

グラフで表すと、シミュレーションはある時点のデータをもとに算出した結果を示すのに対し、デジタルツインは時間とともに変化する状態を線として追い続けるイメージです。この違いが、両者の役割や活用シーンを分けています。

デジタルツインから学ぶ計画を立てない経営

デジタルツインとシミュレーションの違いを見ていくと、単なる技術の進化以上に、意思決定の前提そのものが変わりつつあることに気づきます。その変化を象徴するエピソードとして、以前取材した連続起業家の言葉が印象に残っています。

その起業家は、「PMF（プロダクトマーケットフィット）するまでは、中長期の計画は作らない」と語っていました。さらにPMFした後であっても、「1年以上先の計画は立てない」と言います。理由は明快でした。技術や社会の変化があまりにも速く、数カ月後には前提が簡単に崩れてしまうため、中長期の計画を丁寧に作り込んでも、意味を持たなくなってしまうからです。

代わりに必要だと強調していたのが、「技術や社会の変化を肌で感じ取る力」でした。数値やレポートだけを見るのではなく、ユーザーの反応や市場の空気感、技術の進化スピードを日々観測しながら、判断を更新していく。その姿勢こそが重要だというのです。

これまで多くの企業では、中長期の事業計画を立て、その計画をいかに実行するかが重視されてきました。しかし現在は、市場環境や顧客ニーズ、コスト構造、人材状況が短期間で変化します。問題は、計画が間違っていることではなく、計画を前提にしすぎることで、変化に気づきにくくなることにあります。

現実の状態を継続的に観測できるようになることで、「計画どおり進んでいるか」ではなく、「いま何が起きているか」に目を向けることが可能になる。計画は守るものではなく、現実を見て更新していくための仮説へと位置づけが変わりつつあるのではないでしょうか。

こうした「状態主導」の考え方は、製造現場に限らず、人事、営業、マーケティング、プロダクト開発など、あらゆる領域に共通します。変化を予測しきることが難しい時代において、問われているのは、計画の精度よりも、変化を感じ取り、判断を切り替える力なのかもしれません。

フリーランスで作る変化に対応できる組織

変化に気づくことと、変化に対応できることは、実は別の話です。
「状況が変わっている」とわかっていても、すぐに動けない。そんな経験を持つ企業は少なくないのではないでしょうか。

多くの場合、その背景には、組織の形が固定されていることが上げられるのではないでしょうか。役割や人数、体制が固定されたままだと、新しい判断をしても、それを実行に移すまでに時間がかかってしまいます。変化がゆっくりだった時代には問題にならなかったことが、今は足かせになる場面が増えています。

たとえば、新しい技術に対応したい、短期間で検証したい、と考えたとき。「その役割を担える人がいない」「採用や異動には時間がかかる」。そうして判断が止まり、チャンスを逃してしまう。状態を見て動こうとしても、組織が追いつかないのです。

そこで、ひとつの選択肢として浮かび上がるのが、フリーランスの活用です。フリーランスは、単に人手を補う存在ではありません。いま必要なテーマに対して、必要な専門性を持つ人と一緒に動ける。その柔軟さが、変化のスピードに対応する助けになります。正社員中心の体制を前提にしながら、状況に応じてチームの形を調整できるようになります。

デジタルツインが、現実の状態を見続けることの重要性を示唆するなら、フリーランスの活用は、その気づきを行動につなげるための仕組みだと言えるでしょう。変化を前提にする時代では、計画だけでなく、組織そのものも「変われる設計」であることが求められています。

テックビズで、変化に対応できる組織づくりの一歩を

変わり続ける状況を起点に判断し、組織のあり方を柔軟に調整していく。そうした経営や事業運営を実現するためには、すべてを社内だけで完結させようとしない姿勢も重要になります。

テックビズは、外部の知見や専門性を必要なタイミングで取り入れたい企業におすすめのサービスです。継続稼働率97％という実績をもとに、企業の課題やフェーズに応じた人材を最短即日で紹介。組織を固定せず、変化に対応できる体制を整えたいとき、テックビズはその選択肢のひとつとなります。

編集後記：生成AI時代に問われる、企業の「個性」とデータの関係

デジタルツインのように「状態」を起点とした経営を進めていくと、企業が日々獲得できるデータの量は、これまでとは比べものにならないほど増えていきます。設備の稼働状況、業務の進み方、顧客の反応──それらが継続的に蓄積されていく中で、次に問われるのは、そのデータを単なる記録ではなく、「資産」として扱えているかどうかです。

以前、とある大企業の幹部に取材した際、こんな話を聞きました。数年前、「Data is the new oil（データは新しい石油）」という言葉が広まりましたが、実際にオイルのようにデータを有効活用できている企業は、決して多くないのではないか、と。その理由として挙げられたのが、データを持っていることと、使いこなせていることは別だという点でした。

しかし、生成AIの登場によって、この状況は大きく変わりつつあると言います。表面的なロジックやフレームワークにもとづく戦略は、もはや生成AIがいくらでも考えられる時代になりました。その結果、誰でもアクセスできる情報や一般論だけでは、企業としての差別化は難しくなっていきます。

では、どこで差が生まれるのか。その幹部は、「差別化を生むのは、企業が独自に持っているデータしかない」と語っていました。顧客との関係性、現場の積み重ね、意思決定の履歴──そうした他社には再現できないデータこそが、その企業らしさを形づくる。もはや「Data is the new oil」ではなく、「Data is DNA」だ、という言葉が印象に残っています。

個人の生き方においても、画一的な正解ではなく「その人らしさ」が問われる時代になりました。生成AIによって、誰もが高度な知能や知識にアクセスできるようになった今、その流れは企業にも及んでいくでしょう。

表面的な戦略やロジックは、いずれ均質化していく。その中で差を生むのは、企業がこれまで何を大切にし、どのように事業に向き合ってきたのかという積み重ねです。その履歴こそがデータとして蓄積され、企業の個性を形づくっていくのではないでしょうか。

データをどう扱うかは、もはやIT部門だけの話ではありません。それは企業のアイデンティティそのものに関わるテーマになっていくでしょう。