デジタルツインに関する論文・特許調査分析事例04索引語分析による課題、用途、要素技術の動向著者：熊野 康孝　株式会社ジー・サーチ

課題の動向

図11は、上位『課題キーワード』（シソーラス用語・準シソーラス用語）別の経年推移を示したグラフで、表3は『課題キーワード』の中で直近3年比率が上位のキーワード（=直近3年で急上昇しているキーワード）を示した表です。
これらのグラフ及び表に登場した『課題キーワード』をカテゴリ別に以下に整理しました。

『セキュリティ』に関する課題キーワード（サイバーセキュリティ、システムセキュリティなど）が最も多く出現しており、デジタルツインにおいて重要な課題であることがわかります。
次に、『予測精度』に関する課題キーワードも目立っています。これらのキーワードの多くは直近3年比率で頻出していたことから、予測精度に関する研究が急速に進んでいるものと推測されます。
また、準シソーラス用語で1位であった「リアルタイム」は『リアルタイム性に優れたシミュレーション』や『現実世界のリアルタイムなデータ収集』などを指しており、『リアルタイム性』もデジタルツインにおいて重要な課題であると考えられます。

用途の動向

図12は、上位『用途キーワード』（シソーラス用語・準シソーラス用語）別の経年推移を示したグラフで、表4は『用途キーワード』の中で直近3年比率が上位のキーワードを示した表です。
これらのグラフ及び表に登場した用途キーワードをカテゴリ別に以下に整理しました。

『製造』に関するものが最も多く、次いで『故障予知・ライフサイクル管理』に関するものが多いようです。
特定の業界を示すものとしては、『電力』、『建設』、『スマートシティ』、『サプライチェーン』、『自動車』、『航空宇宙』に関するキーワードが登場しています。
また、『意思決定支援システム』に関するキーワードも上位に登場しており、デジタルツインによる『意思決定支援システム』が大きな注目を集めています。

デジタルツインが以下の順に進んでいくことを考えますと、特許ではセンシングによるデータ収集の発明が多く出願され、論文ではその先にある「意思決定支援システム」が論じられていることは興味深い結果です。

要素技術の動向

図13は、上位『要素技術キーワード』（シソーラス用語・準シソーラス用語）別の経年推移を示したグラフで、表5は『要素技術キーワード』の中で直近3年比率が上位のキーワードを示した表です。
これらのグラフ及び表に登場した要素技術キーワードをカテゴリ別に以下に整理しました。

『人工知能（AI）』に関するキーワードの出現が多く、デジタルツインにおいて重要な要素技術であることがわかります。
次いで、『データ収集』に関するキーワード「センサ」、「センサーネットワーク」も目立ちます。デジタルツインでは現実世界のデータ収集も重要な要素技術であることがわかります。
『ネットワーク・通信』カテゴリに登場している「ブロックチェーン」も注目されます。「ブロックチェーン」によるデータ改ざん防止技術は、デジタルツインの重要な課題である「サーバーセキュリティ」に有効な技術と考えられます。
『最適化手法』に関するキーワードとして「多目的最適化」、「粒子群最適化」 がありますが、これは『用途の動向』でも述べましたが、『複数シナリオの統合 ⇒ 意思決定支援』に大きく関連する技術と考えられます。
これらはトータルでの件数は多くなかったものの、直近3年比率のランキングで上位に登場していたことから、今後も大きく増加していくことが予想されます。