1兆円の無駄遣いを防ぐ「未来予知」技術──デジタルツインが変える政府投資の常識
- Seo Seungchul
- 9月19日
- 読了時間: 10分
シリーズ: 知新察来
◆今回のピックアップ記事：Alastair Green et al. "Digital twins: Boosting ROI of government infrastructure investments" （McKinsey Insights, 2025年7月3日）
概要： 政府のインフラ投資における投資収益率向上を目的としたデジタルツイン技術の活用について、具体的な事例と実装ステップを解説した記事
1兆円規模のインフラ投資プロジェクトで失敗は許されません。しかし、現実の世界ではどんなに綿密に計画を立てても、予期しない問題が次々と発生し、コストが膨らみ、工期は遅れ、期待していた効果が得られないことが少なくありません。
そんな中、注目を集めているのが「デジタルツイン」という技術です。これは現実世界のシステムやプロセスを精密にデジタル上で再現し、投資前にさまざまなシナリオをシミュレーションできる技術。まるでタイムマシンのように未来を見通し、最適な投資判断を支援してくれます。
今回は、この革新的な技術が政府のインフラ投資にどのような変革をもたらしているのか、具体的な成功事例とともに、富良野とPhronaの対話を通じて探っていきます。デジタルツイン技術が持つ可能性と課題、そして私たちの未来の社会基盤にどのような影響を与えるのかが見えてくるはずです。
デジタルツインとは何か、そしてなぜ注目されるのか
富良野：Phronaさん、最近デジタルツインという言葉をよく聞くようになりましたが、正直なところ僕はまだピンときていないんですよね。
Phrona：私もです。デジタルとツイン、つまりデジタルの双子ということですよね。でも、一体何の双子なんでしょう？
富良野：この記事によると、現実世界の資産やシステムを正確にデジタル上で再現したもの、ということらしいです。例えば、新しい電車の路線を作る前に、コンピューターの中で完全な複製を作って、実際に運用したらどうなるかをテストできる。
Phrona：ああ、なるほど。シムシティみたいなゲームの超高性能版ということでしょうか。でも、ゲームと違って、データは現実のものを使うんですね。
富良野：そういうことです。面白いのは、このデジタルツインには5つの層があるということ。最初はプロセスの流れを把握して、次にデータモデルを作る。3つ目が現在の状態を再現するエミュレーション層、4つ目がもしもを試すシミュレーション層、最後が最適解を自動で見つける最適化層。
Phrona：層が重なっていくにつれて、だんだん未来を見通せるようになっていくんですね。でも、なぜ今このタイミングでこんな技術が注目されているのでしょう？
富良野：それは多分、投資の規模が桁違いに大きくなっているからじゃないでしょうか。アメリカの1.2兆ドルのインフラ法、EUの8000億ユーロのコロナ復興計画、インドの2.3兆ドルのインフラパイプライン。これだけの金額が動くと、失敗のコストも莫大になる。
Phrona：失敗が許されない環境になったということですか。でも、逆に言えば、成功すれば社会全体に与えるインパクトも計り知れないということでもありますよね。
政府のインフラ投資が抱える特有の難しさ
Phrona：ところで、富良野さん、なぜ政府の投資は特に難しいんでしょうか。民間企業だって大きな投資をしますよね。
富良野：いい質問ですね。政府特有の課題がいくつかあるんです。まず、関係者が非常に多くて、調整が複雑になりがち。それに投資の計画立案が手作業中心で、部署ごとに分断されている。
Phrona：確かに、縦割り行政って言葉もありますもんね。全体を見渡すのが難しそう。
富良野：それに、政府の投資は基本的に規模が大きくて、長期間にわたる。新しい鉄道路線を作るとなると、何年もかかるし、実際にお客さんが乗り始めるまで収益が発生しない。
Phrona：民間企業なら、もう少し短いサイクルで成果を測れますもんね。政府は結果が出るまでに時間がかかる分、判断が難しそうです。
富良野：さらに複雑なのは、官民連携の案件。政府は社会全体の利益を考えるけど、民間企業は当然利益を重視する。この利害調整も一筋縄ではいかない。
Phrona：なるほど。そして一番厄介なのは、システム同士の複雑な相互依存関係でしょうか。ある場所の改善が、思わぬところで悪影響を与えたりする。
富良野：そうなんです。記事では、作業の一つのステップを速くしたら、下流の担当者に負担がかかってしまった例が出ていました。こういう副作用は、実際にやってみないと分からないことが多い。
Phrona：データに基づいた判断より、勘と経験に頼りがちになってしまうのも理解できます。でも、それって少し怖いですよね。税金を使っているわけですから。
富良野：マッキンゼーの試算によると、公共セクターでデータと分析を最適化すれば、年間1.2兆ドルの価値を創出できるとのことです。つまり、現状ではそれだけの機会損失が発生している可能性がある。
デジタルツインが切り開く新しい可能性
富良野：でも、デジタルツインがあれば、こうした課題をかなり解決できそうですよね。何しろ、実際に投資する前に仮想空間でテストできるわけですから。
Phrona：それって本当にうまくいくんでしょうか。現実はとても複雑で、コンピューターで完全に再現するのは難しそうな気がします。
富良野：確かにその通りです。でも、記事を見ると、すでにいくつかの成功例があるんです。例えば、ある政府機関が建物の省エネ投資の最適化にデジタルツインを使って、1億ドル以上の節約を実現したとか。
Phrona：1億ドルって、すごい金額ですね。どんな仕組みで実現できたんでしょう？
富良野：数万通りの投資パターンを検討して、エネルギー効率とコスト削減、それに災害への対応力を同時に向上させる最適解を見つけたようです。これは人間の頭では到底処理しきれない計算量ですよね。
Phrona：オーストラリアのビクトリア州の例も興味深いです。物理的なインフラと社会インフラを統合したデジタルツインを作って、行政サービスの改善や災害対応の強化を図っているとか。
富良野：軍事分野での活用例もありますね。脅威の変化に対応するために、軍の能力への投資をデジタルツインで最適化して、限られた予算の中で訓練スケジュールまで最適化したという。
Phrona：空港の運営改善の事例も面白いですね。フライトの遅延を減らすために、スタッフや設備への投資をデジタルツインでシミュレーションして、20〜30％の効率改善を実現したとか。
富良野：共通しているのは、ROI、つまり投資収益率の大幅な改善ということですね。実際に投資する前に最適解を見つけられるから、貴重な資本と時間を節約できる。
実装への道のりと課題
Phrona：でも、実際にデジタルツインを導入するとなると、かなり大変そうですよね。どこから始めればいいんでしょう？
富良野：記事では7つのステップが紹介されています。まず目標の設定、次に活用事例の特定と優先順位付け、技術スタックとデータ要素の特定、データ基盤の構築、シミュレーションロジックの開発、テストと改良、そして組織全体への展開。
Phrona：聞いているだけで頭が痛くなりそうです。特にデータ基盤の構築って、相当な労力が必要そう。
富良野：確かにそうですが、意外にも既存のERP、つまり企業資源計画システムからかなりのデータを活用できるようです。完璧なデータがなくても、簡略化した仮定を置いて、時間をかけて改良していけばいい。
Phrona：でも、投資に見合うリターンは本当に得られるんでしょうか。デジタルツインの構築には相当なコストと時間がかかりそうですが。
富良野：記事によると、資本効率、サービスのアクセシビリティ、運営パフォーマンスを20〜30％改善できる可能性があるとのことです。数億円、数十億円規模の投資に対してこの改善率なら、十分ペイすると思います。
Phrona：20〜30％って、確かに大きな数字ですね。でも、これって技術的な側面だけでなく、組織文化の変革も必要そうです。
富良野：その通りです。デジタルツインは単なるツールではなくて、組織にとっての「イノベーションシステム」だと記事では表現されています。AIや機械学習と並ぶ、新しいパラダイムシフトということですね。
社会への影響と未来への視点
Phrona：こうした技術が普及していくと、社会全体にどんな変化が起きるんでしょうか。なんだか、とても効率的だけど、少し無機質な世界になりそうな気もします。
富良野：確かにその懸念は理解できます。でも、逆に考えると、限られた資源をより有効活用できるということは、より多くの人々に恩恵をもたらすことができるということでもあります。
Phrona：そうですね。例えば、交通インフラが最適化されれば、移動時間が短縮されて、人々の生活の質が向上する。エネルギーインフラが効率化されれば、環境負荷も減らせるかもしれません。
富良野：記事の最後でも触れられていますが、デジタルツインによって、政府は限られた資源をエネルギー転換の加速、経済成長、レジリエンスの構築、グローバルな混乱への対応により効果的に配分できるようになる。
Phrona：でも、一方で新たな格差が生まれる可能性もありそうです。デジタルツイン技術を活用できる自治体とできない自治体の間で、行政サービスの質に差が出てしまうかもしれません。
富良野：それは重要な指摘ですね。技術の恩恵を受けられる地域とそうでない地域の格差は、確かに懸念材料です。技術の民主化、つまり誰もがアクセスできるような仕組みづくりが必要になってくるでしょう。
Phrona：それに、デジタルツインが示す「最適解」が、本当に人間にとって最良の選択なのかという問題もありそうです。効率だけでは測れない価値もありますから。
富良野：まさにそこが肝心なところですね。デジタルツインはあくまでもツールであって、最終的な判断は人間が行う。技術に踊らされるのではなく、技術を使いこなす知恵が求められるということでしょう。
ポイント整理
デジタルツインの基本概念
現実世界の資産やシステムをデジタル上で精密に再現し、投資前にさまざまなシナリオをシミュレーションできる技術
5つの層で構成：プロセス・データフローマップ、データモデル、エミュレーション層、シミュレーション層、最適化層が段階的に機能を高める
政府のインフラ投資における特有の課題
関係者の多さによる調整の複雑さ
手作業中心で分断された計画立案プロセス
大規模で長期間にわたる投資の性質
官民連携における利害調整の難しさ
システム間の複雑な相互依存関係
データ不足による勘頼みの意思決定
時間のかかる調達プロセス
デジタルツインの実証された価値
省エネ投資最適化により1億ドル以上の節約を実現した政府機関の事例
オーストラリア・ビクトリア州の都市計画における活用
軍事力設計の最適化
グローバルサプライチェーンのリスク管理
空港運営の20〜30％効率改善
実装プロセス（7つのステップ）
目標設定
活用事例の特定と優先順位付け
技術スタックとデータ要素の特定
データ基盤構築
シミュレーションロジック開発
テストと改良
組織全体への展開
期待される効果
資本効率、サービスアクセシビリティ、運営パフォーマンスの20〜30％改善が可能
AIや機械学習と並ぶ新しいパラダイムシフトとして位置づけ
ポジティブな社会的影響
限られた資源のより効果的な配分により多くの人々への恩恵拡大
エネルギー転換の加速と環境負荷軽減
経済成長とレジリエンス構築への貢献
懸念される課題
技術格差による地域間の行政サービス格差
効率重視による人間的価値の軽視リスク
技術を適切に活用する人間の判断力と知恵の重要性
キーワード解説
【デジタルツイン】
現実世界の物理的システムやプロセスを精密にデジタル上で再現した技術
【エミュレーション層】
現在の状態を正確に再現する機能層（「何があるか」を把握）
【シミュレーション層】
仮想的なシナリオを試行する機能層（「もしも」を検証）
【最適化層】
自動的に最適解を導出する高次機能層
【ROI（投資収益率）】
Return on Investment、投資に対する利益の割合
【官民連携（PPP）】
Public-Private Partnership、政府と民間企業の協働
【システム相互依存】
複数のシステム間の複雑な影響関係
【資本効率】
投入した資本に対する成果の効率性
【レジリエンス】
外部の衝撃や変化に対する回復力・適応力
【ERP】
Enterprise Resource Planning、企業資源計画システム
【イノベーションシステム】
組織における新技術活用の基盤システム
【パラダイムシフト】
従来の枠組みを根本的に変える大きな変化