デジタルツインが再生可能エネルギーの未来を牽引する方法

何世紀にもわたり、私たちは石油とガス資源を利用して電力を生成し、車両や航空機に動力を供給し、ゴム、プラスチック、肥料、医薬品など幅広い製品の基礎として活用してきました。

これらの再生不可能な天然資源は炭素と水素から生成され、世界の電力供給の約84％を占めています。 しかし、この有限で従来型の資源の広範な使用は、汚染と環境破壊をもたらしています。

有害な温室効果ガス と有害な汚染物質を放出することで、 化石燃料の採掘と燃焼は気候変動と地球温暖化に寄与し、人間の健康や生態系に影響を与えています。

石油・ガス資源がもたらすこの深刻な負の影響への主要な解決策は、化石燃料から再生可能エネルギー源への転換です。

再生可能エネルギーは、天候や地理的条件といった環境資源から抽出されます。 これはゼロエミッションのグリーンエネルギーです。

太陽光、風力、水力、地熱、バイオマスエネルギーは、持続可能な再生可能エネルギー源の代表的な例です。

過去10年間、世界はこれらの再生可能エネルギー源へと転換し、グリーンエネルギーへの移行を図ってきました。その結果、さまざまな用途での利用が着実に増加しています。

国際エネルギー機関（IEA）によると、電力、熱、輸送部門における再生可能エネルギーの消費は、2024年から2030年の間に約60％増加すると予測され、最終エネルギー消費に占める再生可能エネルギーの比率は2023年の13％から2030年にはほぼ20％に高まる見込みです。

環境に有益である一方で、これらの自然資源を発電、エネルギー貯蔵、輸送に統合する際には、間欠的な特性や季節・地域といった外部要因への強い依存のため、独自の課題が伴います。この依存性はエネルギー貯蔵システムを必要とします。

再生可能エネルギー源には初期インフラコストが高く、発電速度が遅いという課題もあります。

その結果、従来のエネルギー源が依然として大部分の発電に使用されています。これらの課題により効果的に対処するためには、新たな戦略と技術が不可欠です。つまり、再生可能エネルギーシステムの設計、製造、サービス段階における各システムパラメータの挙動を理解・研究・分析することを意味します。ここでデジタルツイン（DT）技術が登場します。

この技術は適応型モデルを活用し、物理システムのリアルタイム性能をデジタル環境でシミュレートすることで、潜在的なシステム障害の予測と防止に役立ちます。 

物理からデジタルへ：バーチャルレプリカの出現

デジタルツインは、物理的な実世界のオブジェクト、人物、システム、またはプロセスの仮想的な表現またはレプリカにすぎません。その物理的な対応物を鏡像化するために、デジタルレプリカはセンサー、シミュレーション、機械学習を活用して取得したリアルタイムデータを使用します。 

これにより、さまざまなシナリオにおける物理資産の挙動を監視、分析、予測でき、より良い意思決定が可能になります。

これらのデジタルツインが複雑なシステムを再現し相互作用できる能力は、産業全体で高く評価されており、効率向上、コスト削減、革新的なソリューションの開発を推進しています。

マッキンゼーの推計によると、デジタルツイン技術の世界市場は2027年までに735億ドルに達し、今後5年間で年率60％成長すると予測されています。

「デジタルツイン」という用語は2010年にNASAのジョン・ビッカーズが採用しましたが、その根本的な概念ははるか以前に存在していました。宇宙機関は実際に1960年代に宇宙探査ミッションで使用するためにこの技術を開発しました。

しかし、2002年にマイケル・グリーヴス博士が正式に概念を発表し、製造業に適用しました。この概念は、実際の物理空間、その物理部分の仮想空間、そして両者を結ぶリンクの3つの主要要素に分割されました。

その数年後の2011年、米国空軍は航空機の設計や疲労・保守の予測のためにデジタルツインを開発しました。その後、この技術は航空宇宙、輸送、船舶、製造、ヘルスケア、石油・ガス分野などへと広がっていきました。

再生可能エネルギーにおいて、デジタルツインの主な機能は現場センサーからデータを収集し、物理システムの運用を仮想環境で再現することです。

デジタルツインは、再生可能エネルギーシステムの各タイプごとにライフサイクルの各段階で作成でき、特定のタスクに対応します。これには、各部品の形状、気象データ、過去の問題、過去の予測、実験・実務データ、リアルタイムデータなど膨大な情報が必要となり、同分野でのデジタルツインの適用は複雑で挑戦的です。

実際のところ、再生可能エネルギーシステムにおけるデジタルツインの応用はまだ十分に探求されていません。

そこで、本研究はこの特定分野における概念を徹底的に掘り下げました。シャルジャ大学の研究者は、クリーンエネルギー転換を加速するツールとしてAI搭載デジタルツインの詳細な調査を行いました。

彼らの論文では、再生可能エネルギーシステムにおけるデジタルツイン技術のアーキテクチャ、機能、ライフサイクル、応用について徹底的にレビューしています。

このために、AI、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）を活用し、大量の生データを評価して構造化パターンや新興トレンドに関する有意義な洞察を抽出しました。

この研究により、データ不足、複雑な生物学的プロセス、劣化した機器のモデリング、環境変動といった課題に対処しつつ、効率と持続可能性を向上させる技術の潜在力を活用することが目指されています。

グリーンシフトの最適化：AI駆動デジタルツインの約束と課題

世界が炭素排出削減と気候変動対策に苦闘する中、研究者はAI搭載デジタルツインに注目し、エネルギーの未来を再構築しようとしています。

研究者によれば、物理世界のこれらのデジタル表現は再生可能エネルギー源の生成、管理、最適化を変革し、化石燃料からの転換を加速させます。しかし、そのためには顕著な制限を克服する必要があります。

研究者は「デジタルツインは再生可能エネルギーシステムの最適化に非常に効果的である」と指摘していますが、各再生可能エネルギー源は固有の課題を抱えており、「エネルギー生成と管理の向上という大きな期待にもかかわらず、デジタルツイン技術の性能を制限する」可能性があります。

そこで、同分野でのデジタルツインの活用に関する既存文献を広範にレビューした結果、研究ギャップを認識し、指針を提案し、再生可能エネルギー分野でデジタルツイン技術を最大限に活用するために対処すべき課題を取り上げました。

また、研究者が技術の信頼性と精度を向上させるための研究ロードマップも提示されています。

研究者はデジタルツインの重要な利点と、さまざまな再生可能エネルギーシステムにおける制限を定義しました¹。研究者の提言は、計算能力の拡張、モデリング手法の進化、データ収集方法の改善に焦点を当て、デジタルツインが意思決定とシステム最適化のために正確かつ信頼できる洞察を提供できるようにすることを目的としています。

風力エネルギー

風力エネルギーは風の力を利用して電力を生成します。2024年には、世界の発電に対する貢献が8.1%に増加しました。これは、太陽光発電に次ぐ世界の再生可能電力生成の第二位の源になると予想されています。

風の運動エネルギーを電力に変換するために、風力タービンは陸上だけでなく海上にも固定式または浮体式で設置されます。

主に、ここでは2種類の風力タービンが使用されます。垂直軸風力タービン（VAWT）は軸の回転が風の方向に対して垂直であるものです。もう一方は水平軸風力タービン（HAWT）で、風向きに平行に回転します。

HAWTは最大量の風エネルギーを捕捉しますが、安定した風流が必要で、かなりの変動があってはなりません。一方、VAWTはどの方向からでも風を捕捉し、乱流の風流でも動作しますが、発電率は低くなります。

ここでデジタルツインを使用することで、未知のパラメータを予測し、不正確な測定を修正できます。 

しかし、環境要因や条件を正確にモデル化・監視することに課題があります。遠隔地や離岸地域から収集されたデータの信頼性が低く、データギャップがデジタルツインに問題をもたらします。さらに、老朽化したタービンの重要要素であるギアボックスの劣化、ブレードの侵食、電気システムの性能などのシミュレーションが困難です。

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太陽エネルギー

再生可能エネルギー成長の主な原動力は太陽エネルギーで、ここ数年にわたりクリーンエネルギー生成への最大の貢献を果たしています。2024年には、2,000 TWh以上の電力を供給し、474 TWhを追加してシェアを6.9％に達し、20年連続で最も急成長している電源となりました。

太陽エネルギーは新規電力の最速かつ最大の供給源です。太陽光は光起電力（PV）を用いて直接電気に変換されます。PVパネル（太陽光パネル）は、エネルギーを伝達する半導体で作られたPVセルを含み、これらのセルが太陽光を吸収して太陽エネルギーを電気に変換します。

一方、集光型太陽熱発電（CSP）は、レンズや鏡で太陽光を一点に集中させる間接的な発電方法です。 

太陽エネルギーに関しては、デジタルツインはセンサーからのリアルタイムデータを活用し、効率と出力に影響を与える主要因子を特定します。しかし、潜在力があるものの、大気条件の変動により性能を正確に予測できません。また、時間経過に伴うパネルの劣化や環境影響の監視にも課題があり、精度と有用性に影響します。

風力エネルギーと同様に、遠隔地や離岸地域からのデータ収集は希薄または信頼性が低いことがあります。

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地熱エネルギー

この再生可能エネルギーは地球の内部熱から抽出され、電力生成に加えて暖房・冷房にも利用されます。その再生可能エネルギーに占める比率は3％未満です。

デジタルツインは、特に掘削プロセスにおいて、地熱エネルギー利用の全体的な運用プロセスをシミュレートするのに役立ちます。コスト分析を促進し、疲労を予測することで、作業にかかる時間とコストの両方を削減できます。

ここでの最大の課題は高品質データの入手が限られていることで、地質的不確実性や地下条件のシミュレーション能力が阻害されます。また、熱伝導や流体流動ダイナミクスといった地熱システムの長期的な複雑挙動も、デジタルツインがモデル化するのが困難です。

水力エネルギー

水力エネルギーは水の流れを利用して電力を生成します。重力と標高の効果を活用します。

2024年、再生可能エネルギー技術による世界の電力生成の大部分は水力発電が占めました。しかし、この最大の再生可能エネルギー源である水力のシェア14％は、IEAによると予測されるところでは、2030年までに太陽光PVと風力の利用拡大により1％減少すると見込まれています。それでも新規プロジェクトが活性化することで成長が期待されています。 

水力エネルギーは建設コストが高く、水質に悪影響を及ぼし、動物の生息地にも有害な影響を与えます。

デジタルツインは水力エネルギーに適用でき、システムをシミュレートして影響要因を特定します。古いプラントでは、作業者の疲労が生産性に与える影響を軽減するのに役立ちます。ここでは、コスト効果の高い疲労構造を検出するために3Dレーザースキャンが使用されています。

しかしながら、課題はデータ不足、老朽化したインフラの性能、複雑な水流変動の正確なモデリング、そして環境・生態系の制約の監視です。

バイオマスエネルギー

このエネルギーは有機物質から得られ、分解された動植物が含まれます。メタン、農作物、植物油、動物糞尿、都市固形廃棄物など、さまざまな固体、液体、気体源から抽出できます。

AI駆動モデルは、バイオマスエネルギーの全プロセスやプラント構成（例：バーナー）に関する深い理解を提供し、機能性と運転を向上させるのに役立ちます。

しかし、この再生可能エネルギーシステムに適用する際、デジタルツインはバイオマス変換や生物学的、バイオ化学的、熱化学的プロセスを正確にモデル化するのに苦労します。また、バイオマスエネルギー生産チェーン全体の供給をシミュレートすることにも課題があります。

デジタルツイン技術への投資

さて、この分野の投資機会を見ると、PTC Inc. (PTC ) はコアとなるデジタルツインに注力し、強力な市場実績で際立っています。グローバルなソフトウェア企業として、製造業や製品企業が物理製品の設計、製造、サービスをデジタル変革できるよう支援しています。

PTC Inc. (PTC )

PTCの製品群には、エンタープライズ製品ライフサイクル管理ソフトウェアのWindchill、CAD/CAM/CAEで製品を構築するCreo、最新開発向けのALMソフトウェアCodebeamer、サービス管理のためのアセット中心のServiceMax、クラウドネイティブPLMプラットフォームArena、クラウドネイティブCADプラットフォームOnshape、産業データへのアクセスと制御を提供するKepware、産業用IoT（IIoT）アプリケーションを構築・展開するThingWorx、スケーラブルなエンタープライズARプラットフォームVuforia、サービス部品管理のServigistics、そしてコンテンツを効率的に作成・管理・配信するArbortextが含まれます。

PTCのデジタルツインは再生可能エネルギー分野でも活用されています。 

数年前、フランス拠点のエネルギーグループENGIEはPTCと提携し、産業資産の転換を支援するバーチャル炉を開発しました。 一方、EDFはThingWorxとVuforiaを活用して運用を監視し、作業員のトレーニングを向上させ、原子力発電所システムの重要な保守作業をシミュレートしました。 Howdenはこの技術を導入し、石油・ガスおよび発電に使用されるコンプレッサーとファンを強化しました。

市場実績に関して、PTCの株価は219ドルを超える史上最高値（ATH）を記録し、年初来で16.83％上昇、4月以降で57.5％上昇しています。また、EPS（TTM）は4.24、P/E（TTM）は50.64です。

2025年第3四半期において、営業キャッシュフローとフリーキャッシュフローが14％成長し、8億5,000万ドルに達したと報告しました。

「第3四半期はPTCにとってもう一つの堅実な実行期でした」とPTCの社長兼CEOであるNeil Baruaは述べ、CAD、PLM、ALM、SLM、SaaSにおいて新製品や機能強化で進展したことを共有しました。

この四半期に、同社は20億ドルの承認枠の一環として7,500万ドル相当の自社株買いを実施しました。

「今週、PTCはNVIDIAとの協業を拡大し、NVIDIA (NVDA ) Omniverse技術をCreoとWindchillに統合することを発表しました。これにより、企業は製品品質を向上させ、開発を加速し、ライフサイクル全体にわたる複雑な製品でより効果的に協働できるようになります。」とBaruaは述べました。

「今日の最先端製品—AIハードウェアから産業機械まで—はかつてないほど複雑で統合され、エンジニアリング集約度が高くなっています」とBaruaは述べ、この協業により「顧客は設計および構成データをリアルタイムの没入型シミュレーション環境に組み込む能力を得られます」と付け加えました。

今年初め、PTCはServiceMax AIをリリースし、機器データやサービス履歴などの完全な記録を活用して、組織のワークフローを近代化し、フィールドサービス技術者がより短時間で多くの作業をこなせるよう支援します。

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デジタルツインとクリーンエネルギーに関する最終的考察

デジタルツイン技術は、再生可能エネルギーシステムの最適化に効果的な手段として浮上しています。その効率最大化、予測、システム統合の潜在力は疑いようがありませんが、同時に欠点も抱えています。

データ入手の課題を克服し、複雑なモデリング環境を管理し、コスト効果が高くスケーラブルなソリューションを構築することで、真の普及が実現します。 

したがって、世界が炭素排出削減と気候変動対策のために再生可能エネルギー源へ転換する中で、デジタルツインは次のグリーンエネルギー時代を定義する存在となるでしょう。

参考文献：

1. Semeraro, C., Aljaghoub, H., Al-Ali, H.K.M.H., Abdelkareem, M.A., & Olabi, A.G. 「未来を活用する：再生可能エネルギーにおけるデジタルツインの応用と影響の探求」 Energy Nexus, vol. 18, 2025年6月1日, p. 100415. ScienceDirect. https://doi.org/10.1016/j.nexus.2025.100415