Digital Twinsはデモが簡単です。なぜそれらはミッションシステムにビルドのがそんなに難しいのですか？

記事は、2026年11月号のNational Defense Magazineに初出、24～25ページ。許可を得て再発行されたコンテンツ。

Trishna Lovley氏（ Booz Allen のディレクター兼デジタルツインリード）およびParker Wright氏（Unity Technologiesの上級ディレクター）による。

今日の現場では、兵士やオペレーターが、何百万回も繰り返されてきた決断を下しています。それらの個人は気づいていないかもしれないが、最も奇抜でありそうもないミッションシナリオでさえも、実現することのないものも含め、数えきれないほどの可能性がすでに試され、失敗し、適応され、改善されてきた。

デジタルツイン技術の進歩により、軍は「準備態勢」の定義を根本的に変えつつある。現実世界での一連のテスト後に、兵士、システム、プロセス、またはアセットが作戦準備完了であると宣言する代わりに、より多くの防衛プログラムが仮想化され、継続的で無限のループの中で準備完了を証明しています。

最も効果的なDigital Twinsは、保険証券のようなものであり、国防総省のデジタルエンジニアリングおよびT&E（試験と評価）の基準を前進させるために、最も重要なミッションの一部のリスクを低減するように設計されています。しかし、軍事プログラム全体で消去な価値と勢いがあるにもかかわらず、完全なシステムレベルのDigital Twinsの採用はまだ広範ではありません。基盤となる技術が存在するのに、なぜそうなのか？

仮想化数多くの難しい問題の最初のもの

視覚的に印象的で、非常にリアルな現実ワールドのレプリカは、Digital Twinsにとって明らかにキーな要素です。しかし、軍事モデリング、シミュレーション、訓練におけるボトルネックはそれではないことは分かっています。基地から特定の防衛プラットフォームの部品に至るまで、プログラムはすでにすべてを仮想化しています。今日のより大きな課題は、価値あるミッションインフラとなるDigital Twinsを構築することです。

実際の例を掘り下げてみましょう。中西部には、兵士たちが長年システム演習を行ってきたキーな軍事訓練施設があり、防衛企業は歴史的に新しい機器を検証してきました。最近、ブズ・アレンとUnityのチームがこの環境を仮想化したため、物理的なリソースをコミットする前に、システムテストを迅速かつ繰り返し実行できるようになりました。

この環境では、兵士と産業パートナーが以下のようなシナリオを再生ます。

• 天候が可視化に与える影響：雨からフォグ、雪まで
• ジャミングと天候が無線周波数およびセンサーに与える運用上の影響
• 敵対者、友軍、中立勢力を特定するための現実的なコマンドとコントロール

無線周波数のスキャンとライダー（LiDAR）から視覚情報の再構築に至るまで、3Dシミュレーションをレンダリングし、関連するミッションモデルを統合するために、いくつかの技術的な課題を乗り越えてきました。その過程で、デジタルツインのコアミッションインフラストラクチャを構築するためにすべてのプログラムが解決しなければならない4つの課題を見つけました。そして、それぞれにどのようにアプローチするかをご紹介します。

1.合成データを持つ大規模な基盤モデル。

限られた時間で現実ワールドからキャプチャできるデータには限りがあり、それによって豊かで堅牢なデジタルツインを構築するには限界があります。実際には、ミッションオペレーターが百万分の一の可能性に対して迅速に訓練するための最良の方法は、現実世界からのマルチモーダルデータを取り込み、それを使用して高品質な合成データを生成することです。合成データは開発者がギャップを埋めることを可能にします。実データと合成データでトレーニングすることにより、仮想モデル開発を大規模に行うことができ、モデルが現実の予測不可能な性質を反映するように変数をブレンドおよびランダム化できます。

2.正確な環境とハードウェアのシミュレーション。

Digital Twinsが現実と一対一で一致することはできないことは分かっています。しかし、仮想ワールドがターゲットミッションから大きく逸脱すると、デジタルツインは結果に体系的なバイアスをかけることができる。例えばいる場合、敵対者が予測可能である場合、コントローラーとスクリーンが実際の物理ハードウェアと一致しない場合、シミュレーションから実環境へのギャップがfalseた仮定をもたらす可能性があります。

合成環境を構築する際、バイアスをアカウントに入れます。結局のところ、オペレーターは既存の信念や設計者の固有のバイアスを強化するためにデジタルツインを必要としているのではなく、それらに異議を唱えるために必要としているのです。

3.生データの連続的で双方向の流れ。

Digital Twinsがミッションの価値を維持するためには、現場からの知見が継続的にシステムにフィードバックされ、時間とともに基盤モデルとシミュレーションを洗練させていくことが必要です。課題は、そのループさせ続けることであり、ライブデータが遅延なくツインに流れ込み、学習がフィードバックされることです。

そのループを維持するには、定期的な更新ではなく、継続的な同期のために設計されたデータパイプラインが必要です。私たちは、Booz Allenのライブイベント向けDigital Twinsでこれを実践的に見ており、そこでは分単位のダイナミクスに基づいて意思決定を行う必要があります。そのデータパイプラインは、群衆密度、ビデオフィード、センサーデータなどの入力を分析し、パターンを特定し、問題が発生した際にフラグを立てます。物理環境とデジタル環境を完全に同期させるため、ニアリアルタイムの情報が連続的な仮想ループで双方向に流れるように設計しています。

4.ミッションのライフサイクル全体にわたる深いインテグレーション。

デジタルツインは、意思決定者に対して共通の運用状況像を提示すべきです。高度に複雑なミッションのライフサイクル全体を通して、リスクや予期せぬ事態を生じさせることなく、ミッションのスピードで適切なコンテキストを提供する必要があります。それは、ツインがアセットそのものをモデル化するだけでなく、周囲の人々、プロセス、システムと連携しなければならないため、思っているよりも難しいからです。

土木技術者がメンテナンスの意思決定にデジタルツインを使用することを考えると、ツインが他の関連システム、人員プロセス、ワークフロー、ハンドオフ、および他のミッションセットに影響を及ぼす可能性のある下流の依存関係と連携して機能することを確実にする必要があります。それは、それまで独立していたシステム間の緊密なインテグレーション、大量の非構造化データ、そして展開する物理ミッションすべてを、ニアリアルタイムでデジタルツインにフィードする必要がある。

究極的に、Digital Twinsは現実ワールドの仮想化や一方通行のミラー以上のものとなったとき、中核的なミッションインフラストラクチャとなります。だからこそ、我々は兵士やオペレーターが初デプロイ後も継続的に即応性を証明するのをヘルプ、生きたサイバーフィジカルシステムを構築することに注力しているのです。