Azure Digital Twins とは？IoT 時代のデジタルツイン構築プラットフォームを解説

Azure Digital Twins とは

Azure Digital Twins は、現実世界のオブジェクト、空間、プロセスをデジタルで再現し、データを活用した分析や最適化を可能にする Azure のサービスです。

主な機能は以下のとおりです。

リアルタイムデータとの統合 IoT デバイスやセンサーからのデータを取り込み、リアルタイムで現実を反映します。
カスタマイズ可能なモデリング デジタルツイン定義言語（DTDL）を使用して、複雑な物理空間やオブジェクトを自由にモデリング可能です。
シミュレーションと分析 システム全体のパフォーマンスや効率を向上させるためのシミュレーションや予測分析をサポートします。

Azure Digital Twins イメージ（参考：Microsoft）

デジタルツイン（Digital Twin）の概念

Azure Digital Twins は、Microsoft が提供するデジタルツインプラットフォームですが、そもそもデジタルツインとは何でしょうか。

デジタルツイン（Digital Twin）は、現実世界に存在するモノや空間、システムをデジタル上に再現する技術や概念です。この技術を使うことで、現実の状況を仮想空間で観察、分析、シミュレーションすることが可能になります。

例えば、工場設備の稼働状況をデジタルツインとして再現し、故障の予測や効率改善を実現することが可能です。

Azure Digital Twins の構成要素

ここでは、Azure Digital Twins の構成要素についてご紹介します。

Azure Digital Twins は中核となるデータ構造とモデル設計（Digital Twin Graph と DTDL）、そして操作を支援するツール（Explorer と 3D Scenes Studio）によって構成されています。

デジタルツイン定義言語（DTDL）

Azure Digital Twins では、デジタルツイン定義言語（DTDL）が利用されています。

デジタルツイン定義言語（DTDL: Digital Twins Definition Language）とは、デジタルツインの構造や挙動を記述するための標準的なモデリング言語です。 DTDL を使うことで、現実世界のモノやプロセスをデジタル空間に正確に再現し、それらの属性、関係性、動作、イベントなどを定義することができます。

Digital Twin Graph

デジタルツインを設計・管理するための基盤的な仕組みです。以下の特徴があります。

特徴

デジタルツインの構成要素（ノード）とその関係性（エッジ）を管理します。
IoT デバイスや他のデータソースからの情報をリアルタイムで更新します。
ノードやエッジの情報を基にクエリや分析が可能です。

Azure Digital Twins Explorer

Azure Digital Twins Explorer は、デジタルツインモデルやグラフ（ノードとエッジ）を視覚的に操作・管理できるツールです。開発者や運用担当者が、ツインのデータや関係を簡単に把握するために使用します。

特徴と例は次のとおりです。

特徴

デジタルツインモデルを設計・編集し、モデルの構造を確認できます。
ツインデータに対してクエリ（SQL ライクな形式）を実行し、現在の状況を分析可能です。
デジタルツインが受け取る IoT データをリアルタイムで確認したり、異常がないかデバッグしたりすることができます。

例

例えば、ビル管理システムのデジタルツインを設計して、各部屋の温度や電力使用状況を確認する場合に利用します。

Azure Digital Twins Explorer イメージ（参考：Microsoft）

3D Scenes Studio

3D Scenes Studio は、デジタルツインモデルを 3D 環境で視覚化するツールです。物理空間の再現に優れており、現実のモノや空間の状態を直感的に確認できます。

特徴

物理空間を再現した 3D モデルを作成し、IoT データを反映します。
機器の状態やアラートを直感的に確認可能です。

例

工場内の生産ラインを 3D モデルで再現し、異常が発生している機器やエリアを視覚的に特定する場合に役立ちます。

3D Scenes Studio イメージ（参考：Microsoft）

Azure Digital Twins の処理フロー

ここでは、Azure Digital Twins の処理の流れと他の Azure サービスとの連携についてご紹介します。

流れ

Azure Digital Twins は、IoT データを活用してデジタルツインを作成・管理します。その際は Azure サービスと連携して、それぞれの役割を活かしています。

Azure Digital Twins の処理フロー（参考：Microsoft）

全体の流れは、次のとおりです。

入力: IoT デバイスや他のシステムからデータを受信。
処理: Azure Digital Twins 内でモデル化・分析を行い、必要に応じて外部計算を実行します。
出力: 分析結果を他の Azure サービスやストレージに送信し、さらなる活用に繋げます。

他の Azure サービスとの連携

Azure Digital Twins は、それぞれ入力・処理・出力の各場面で、以下のように Azure サービスと連携します。

上記の入力・処理・出力の詳細を見てみましょう。

Input(入力)

Azure Digital Twins にデータを取り込む方法を示しています。主に以下のソースからデータが送信されます。

Workflow integration（Logic Apps など）：ビジネスプロセスやワークフローを管理するツールで、イベントトリガーやアクションを Digital Twins に送信します。
IoT Hub ：IoT デバイスとの双方向通信を管理するゲートウェイとして、センサーデータやイベントを Digital Twins に提供します。
REST API REST API を呼び出すことで、他のシステムやアプリケーションから直接データを送信することができます。

処理（Azure Digital Twins 内での処理）

この部分では以下のような処理が行われます。

Digital twin graph： デジタルツインを設計・管理するための基盤的な仕組みです。デジタルツインの構成要素（デバイス、設備、環境など）をノードとして表現し、それらの関係性をグラフ構造で管理します。例：建物内のセンサーが部屋やフロアに属していることをモデル化。

外部計算（External Compute）： Azure Functionsやその他のコンピューティングサービスを使用して、ビジネスロジックやデータ処理を行います。例：センサーからの温度データに基づいて、冷暖房システムを制御。

Output(出力)

処理されたデータは、次のようなサービスやストレージに出力され、活用されます。

Workflow integration（Logic Apps など）：処理結果を使ってワークフローを自動化します。たとえば、異常を検知した際にアラートを送信するなど。
Storage（Azure Data Lake など）：処理済みのデータを格納するためのストレージです。長期保存や追加分析のために使用されます。
Azure Data Explorer： データクエリや探索的分析を実行するサービスです。データの可視化やリアルタイム分析に利用されます。
Time Series Insights： 時系列データの分析に特化したツールです。センサーデータやイベントのトレンドを分析する際に役立ちます。
Analytics（Azure Synapse など）： 大規模なデータ分析プラットフォームを使用して、さらなる分析やインサイトの抽出を行うことも可能です。

Azure Digital Twins の特徴とメリット

ここでは、Azure Digital Twins の特徴についてご紹介します。

モデル駆動型アプローチ (Digital Twins Definition Language, DTDL)

Azure Digital Twins は、Digital Twins Definition Language (DTDL) を使用して、デジタルツインのモデルを定義します。

設計が直感的で初心者でも扱いやすく、特定のユースケースに合わせた独自のモデルを構築することができます。

柔軟なデータ処理・分析機能

Azure Digital Twins は、接続された IoT デバイスやシステムからのデータをリアルタイムで処理・分析します。

時系列データやストリームデータを即座に解析することができ、Azure Time Series Insights やAzure Synapse Analyticsとの統合で高度な分析も可能です。

リアルタイムモニタリングとシミュレーション

Azure Digital Twins は、リアルタイムのデータを元にモニタリングやシミュレーションを行います。

異常検知や予防保守を迅速に行うことができ、設備やシステムの運用コストを最適化するのに役立ちます。

サービスの拡張性・セキュリティ面

Azure Digital Twins は、Azure の強力なリソースを活用して、複数のデジタルツインモデルやシステムを一元的に管理できます。その設計はスケーラブルで、大規模なプロジェクトや複雑なユースケースにも柔軟に対応可能です。

また Microsoft Entra ID を利用したアクセス制御も可能なので、データ暗号化やネットワークセキュリティに対応することもできます。

Azure Digital Twins の作成手順

今回は Azure Digital Twins で温度センサーをシミュレーションする方法を用いて使用方法を解説します。IoT デバイスを使用せずに、データを手動またはスクリプトで更新し、動作を模擬していきます。

前提条件

Azure Digital Twins を作成するには、以下の環境が必要です。

Azure アカウント（サインイン可能な状態）
有効な Azure サブスクリプション
リソースグループ（事前に作成済み、または新規作成）

次の手順に従い、Azure Digital Twins のリソースをセットアップしていきます。

ステップ 1: Azure Digital Twins の作成

Azure ポータル画面の「リソースの作成」で「azure digital twins」で検索し、「Azure Digital Twins」をクリックします。

Azure Digital Twins 選択画面

「リソースの作成」画面、「基本」タブで適切な設定をします。「次へ : ネットワーク > 」をクリックします。

基本タブ画面

「ネットワーク」タブで適切な設定をします。「次へ : 詳細 > 」をクリックします。

ネットワークタブ画面

「詳細」タブで適切な設定をします。「確認および作成」をクリックします。

詳細タブ画面

「確認および作成」タブで適切な設定がされていることを確認します。「作成」をクリックします。

確認および作成タブ画面

ステップ 2: 温度センサーの設定とシミュレーション手順

温度センサーモデルの作成

Azure Digital Twins Explorer を開きます。

Azure Digital Twins Explorer 画面

2. 「Models」タブ → 「Upload Model」をクリックし、JSON ファイルをアップロードします。今回は temperature（小数値）をプロパティとして持つ Dtdl モデルを簡易に作成しました。

モデルのアップロード画面

デジタルツインの作成

「Twin Graph」タブ → 「Add Twin」をクリックします。

モデルを選択し、ツインを作成します。

ツインの作成画面

温度データの更新（シミュレーション）手動更新もしくはスクリプトで更新を行います。

ツインを選択し、「ツインプロパティ」パネルを開く

temperature を変更（例: 22.5 → 30.0） → 「Save」

温度の設定

クエリでデータを取得し、ツイン間の関係を作成

「Add Relationship」で temperatureSensor → partOf → Room1 を追加し、「Save」で確定を行います。

デバイスがない状態で Azure Digital Twins の温度センサーをシミュレーションできる方法をご紹介しました。

実際には、IoT デバイスからのデータを Azure IoT Hub 経由で Digital Twins に送信し、よりリアルな環境を再現できます。また、温度データを監視してアラートを設定したり、Power BI で可視化したりすることで、実際の現場に活用することができます。

Azure Digital Twins の料金体系

Azure Digital Twins の料金は、以下の 3 つの主要な要素に基づいて発生します。

メッセージの処理

Azure Digital Twins に送信されるデータやイベントメッセージの料金です。

料金: ¥189.067 /100 万メッセージ

操作

デジタルツインの作成、更新、削除、またはその他の操作を実行する際に発生する料金です。

料金: ¥472.666 / 100 万操作

クエリユニット

デジタルツインモデル内でクエリを実行し、情報を取得する際の料金です。

料金: ¥94.534 / 100 万クエリユニット

※本記事に記載されている情報は、2025 年 1 月時点の情報です。変動する可能性があるため、最新の情報については、公式ページで確認してください。

Azure Digital Twins 導入時の注意点

ここでは、Azure Digital Twins 導入時に予想される課題と克服方法についてご紹介します。

初期コスト

Azure Digital Twins は、IoT デバイスの設置、デジタルツインモデルの構築、クラウドリソースの活用といった初期投資が必要です。特に小規模な組織ではコスト負担が懸念されます。

【解決策】

スモールスタート：初期は限定された範囲（特定の設備やエリア）で導入し、効果を確認した後に段階的に拡張する。
Azure リザーブドインスタンス：予約ベースの料金プランを活用することで、長期的なコスト削減を実現。
Azure Cost Management：リソース使用量を監視し、無駄なコストを抑える運用設計を推進。

高度な専門知識の要求

デジタルツインモデルの設計や Azure サービスの活用には、専門的な知識が必要であり、導入初期のハードルとなる場合が多いです。

【解決策】

トレーニングプログラム：Microsoft Learn や Azure 公式のトレーニングプログラムを活用し、開発者や運用担当者のスキルを向上。
パートナーシップ活用：Azure 認定パートナーと連携し、導入初期の設計や運用をサポートしてもらう。
テンプレート活用：Azure Digital Twins の提供するテンプレートを利用して、導入を迅速化。

データ連携の難しさ

既存システムやオンプレミスのデータとの統合が必要であり、複雑なデータマッピングやフォーマット変換を伴う場合があります。

【解決策】

Azure IoT Hub の活用：IoT デバイスからのデータ収集と Azure Digital Twins への連携を簡素化。
データフォーマット標準化：Azure Data Factory を活用して異なるフォーマットのデータを統一し、連携を円滑化。
API 利用：Azure Digital Twins は REST API を提供しており、既存システムとの柔軟なデータ連携が可能。

Azure Digital Twins のユースケース

ここでは、Azure Digital Twins の活用事例をご紹介します。

スマートビルディングにおけるエネルギー効率の最適化

例えば、複数のオフィスビルを管理する企業が、各ビルのエネルギー消費を監視・最適化する際、以下の課題があるとします。

【課題】

各ビルにエネルギーデータが分散しており、統一的な管理が困難。
室内環境（温度、照明など）の調整が手動で、エネルギーの無駄が多い。
異常な消費パターンの早期発見ができず、対応が遅れる。

Azure Digital Twins を活用し、IoT センサーから各ビルのエネルギーデータを収集・統合します。

デジタルツインモデルを用いて建物全体を仮想空間で再現し、リアルタイムでエネルギー消費を監視・最適化します。

【期待できる効果】

統合管理の実現：複数ビルのエネルギーデータを一元管理し、管理の効率化を実現。
エネルギー効率の向上：室内環境を自動調整することで、エネルギー使用量を削減。
迅速な異常検知：リアルタイム分析により、異常なエネルギー消費パターンを即座に検出し、迅速な対応が可能に。

スマートファクトリーでの生産効率向上

工場設備の状態監視や生産効率向上を目指す企業が、以下の課題を抱えているとします。

【課題】

各生産設備の稼働データが分散しており、全体の状況を把握しづらい。
設備の故障が事前に検知できず、修理に時間とコストがかかる。
生産プロセスのボトルネックが特定できない。

このような場合、Azure Digital Twins を活用し、各設備の稼働データを統合してデジタルツインモデルを構築します。異常検知や稼働率のモニタリング、シミュレーションにより生産効率を向上させます。

【期待できる効果】

稼働状況の可視化：全設備の稼働データをリアルタイムで把握可能に。
ダウンタイムの削減：故障の予兆を検知し、計画的な保守が可能に。
生産効率の向上：プロセスのボトルネックを特定し、稼働率を向上。

スマートシティでの交通流制御

都市交通の効率化を目指す自治体が、以下の課題を抱えているとします。

【課題】

各交通センサーや信号データが分散しており、統合的な制御ができない。
交通渋滞が頻発し、住民や物流に影響が出ている。
交通事故の多発エリアを特定できず、予防策が取れない。

Azure Digital Twins を活用し、都市内の交通データを統合し、デジタルツイン上でシミュレーションを実施。信号制御や交通流の最適化を実現します。

【期待できる効果】

交通渋滞の緩和：リアルタイムデータを基に信号制御を最適化し、交通量を削減。
事故予防の強化：高リスクエリアを特定し、安全対策を強化。
物流効率の改善：主要物流ルートの混雑を予測し、配送時間を短縮。

予知保全による設備稼働率の向上

インフラ管理を行う企業が、設備の維持管理を効率化する際、以下の課題を抱えているとします。

【課題】

設備の異常検知が遅れ、故障時の修理コストが高額になる。
メンテナンスのタイミングが計画的に決められず、運用効率が悪化。
設備の状態をリアルタイムで把握できない。

Azure Digital Twins を活用し、設備の状態データを収集・分析。予知保全の仕組みを構築することで、稼働率向上を実現します。

【期待できる効果】

故障リスクの低減：異常パターンを事前に検知し、対応を迅速化。
メンテナンス効率の向上：予測分析に基づく計画的な保守で運用コストを 15%削減。
稼働率の向上：稼働停止時間を 25%削減し、運用効率を改善。

まとめ

本記事では、Azure Digital Twins の概念、仕組み、特徴、ユースケース、導入手順、料金体系などについてご紹介しました。

Azure Digital Twins は、リアルな物理空間をデジタル空間で正確に再現し、さまざまな分析・制御を可能にする先進的な IoT プラットフォームです。このプラットフォームを利用することで、設備やシステムの稼働状況を可視化し、運用効率を大幅に向上させるだけでなく、リアルタイムでの異常検知や将来の予測に基づいた意思決定が可能となります。スマートビルディングやスマートファクトリーなど実例も豊富で、今後さらに需要が高まると予想されます。

デジタルツインは単なるモニタリングツールではなく、業務効率化、新たな収益モデルの創出、環境負荷の軽減など、多方面での可能性を秘めています。こうした利点を活かすためにも、Azure Digital Twins を導入して、IoT システムの最適化や新たなビジネス価値の創出にぜひ挑戦してみてください。

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Azure Digital Twins とは？IoT 時代のデジタルツイン構築プラットフォームを解説