AIとデータ統治で広がるデジタルツイン
- •AIと強化されたデータ統治により、データ分析や結果予測に使うデジタルツインの利用が拡大
- •ノースカロライナ州ローリー市は10年以上前に計画を始め、カメラセンサーとEsriのGISソフトを導入
- •ローリー市は交通計画にカメラデータ、機械学習、ドローン、微気候モデルの活用を検討
AIと強化されたデータ統治により、複数の情報源を組み合わせて関係性を見つけ、結果を予測するデジタルツインを、組織や自治体が導入しやすくなっています。ガートナーの調査担当副社長ベッティーナ・トラッツ＝ライアン氏は、分析によってデジタルツインを課題の予測に使う「もしも」の検討ツールにでき、グラフ技術はデータ点同士の関係を結び付けると述べました。現在のデジタルツインは、2、3年前のものとは異なるとも説明しました。
デジタルツインは、モノのインターネットの普及に伴い、物理システムのコンピューターモデルにセンサー情報を取り込む形で広まりました。その後、産業分野を超え、サプライチェーン、施設、都市をリアルタイムでモデル化するようになっています。AIは分析やデータ収集を自動化でき、例えばコンピュータービジョンで交通調査の車両台数を数えられます。トラッツ＝ライアン氏は、指標やデータ源を増やすほどデジタルツインの能力が高まると述べました。
ノースカロライナ州ローリー市は10年以上前にデジタルツイン計画を始め、歩道、駐車スペース、敷地境界の情報を使いました。その後、より詳細な画像を得るカメラセンサーのデータを加え、EsriのGISソフトを利用しています。同市のGIS・新興技術マネージャー、ジム・アルバーク氏によると、GISはすでに市の多くの業務に組み込まれていたため、計画では異なる視点の位置情報付きデータを活用できました。市はこのツインを地域の変化の可視化と分析に使ってきました。
AIは予測や推論モデルを支援できます。トラッツ＝ライアン氏によると、都市では状況に応じた判断にエージェント型AIを使い、雨水排水管の警報を公共事業担当者へ直接送る取り組みがあります。また、物理AIを、人の介入なしに問題へ対応するエコシステムとして説明しました。ローリー市が現在直面する課題は、デジタルモデルを現実の変化に合わせ続けることです。アルバーク氏は、両者の不一致がモデルの正確さへの信頼を損ねる可能性があると述べました。
トラッツ＝ライアン氏は、デジタルツイン計画を始める前にデータ統治と管理体制を整え、データの出所を把握するよう組織に勧めています。データの質が悪いと、結果が大きくゆがむおそれがあります。ローリー市のGISチームは、ドローン画像やライダー測量など別々の情報源を一つのモデルに統合する必要があります。ドローンの飛行制限も、定期的な更新を難しくしています。
デジタルツインの導入が容易になり、規模を拡大しやすくなっても、組織には財政的に無理のない用途が必要だとトラッツ＝ライアン氏は述べました。計画の範囲を広げると保守費用が増えるためです。同氏は交通管理を用途に挙げ、渋滞、道路設計、信号変更の評価を提案しました。建物管理では、建設、緑地、駐車、移動に関する判断に役立てられます。地域経済、公共安全、環境レジリエンスも応用先として挙げられています。欧州では、デジタルツインと気候モデルを使い、都市のヒートアイランドを調べ、公共空間、歩行者、駐車場への影響を評価しています。
ローリー市は都市開発と土地計画から交通計画へと取り組みを広げています。アルバーク氏によると、市は交通カメラのデータと機械学習を使って交差点での歩行者の動きや電動スクーターの利用を調べ、そのデータをデジタルツインに取り込むことを目指しています。また、調査会社と協力し、天候と風のデータを使う微気候モデルを開発中です。最近は公園改修の前後を撮影するためドローンを使い始め、ドローンと機械学習で舗装状態を監視することにも関心を示しています。