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ドメインツインとは？製造業AIの重要技術デジタルツインとドメインツインの違いを徹底的に解説

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ドメインツインとは？製造業AIの重要技術デジタルツインとドメインツインの違いを徹底的に解説

近年、インダストリー4.0、スマートファクトリー、AI活用、そしてデジタルトランスフォーメーション（DX）の流れの中で、「デジタルツイン（ 」という言葉は製造業において大きな注目を集めています。

一方で、実際にAI導入を進めていく過程では、データ不足、人材不足、技能伝承の難しさといった課題に直面する企業も少なくありません。こうした課題を解決する新しいアプローチとして注目されているのが「ドメインツイン（Domain Twin）」です。

両者は名前こそ似ていますが、その役割と対象は大きく異なります。デジタルツイン  が「物理的に可視化できる課題」を解決するのに対し、ドメインツイン は「人間が持つ暗黙知や経験知」といった「見えない知識」をAIに継承させることを目的としています。両者を組み合わせることで、データ駆動型からナレッジ駆動型へと、製造業の進化を加速させることが可能になります。

デジタルツインとは：設備と生産プロセスを仮想空間にコピー

デジタルツイン（Digital Twin）とは、実際の装置・システム・生産プロセスを仮想空間に再現する技術です。センサーやIoTを通じてリアルタイムにデータを収集し、現実世界の挙動をシミュレーションすることで、生産プロセスの監視・予測・最適化に活用されます。

デジタルツインの四つの特徴
  • 原理：実物資産とリアルタイムに連結したデータモデルを構築する

  • 作用：装置や生産システムの稼働状態をリアルタイムでシミュレーションできる

  • 応用：予知保全、稼働監視、エネルギー効率分析など

  • メリット：特定の機械や製造プロセスに対するシミュレーションやモニターリングに強み

日本の自動車・エレクトロニクス業界でも、すでにデジタルツインを活用した実証実験が進んでいます。ある自動車メーカーでは、開発から量産までの各フェーズに適用し、品質やリソース配分、工程安定性を事前にシミュレーション。結果として開発期間やコストの削減を実現し、さらにARと組み合わせて作業員教育に活用することで、組立精度や安全性を大幅に向上させています。

ただし、デジタルツイン は「設備や物理現象の模擬」に関しては成熟している一方で、熟練技術者が持つ判断力や経験的なノウハウまでは再現できません。そこで注目されているのが、これを補完するドメインツイン です。

ドメインツインとは：熟練者の知見をAIに継承する

ドメインツイン（Domain Twin）は、デジタルツイン にはない「人間の知識・判断ロジックのモデル化」を実現する技術です。熟練技術者の経験をデータ化・構造化し、AIに学習させることで、暗黙知を再利用可能な形で継承します。

Profet AIが提唱する ドメインツイン は、製造現場で何十年積み重ねられてきた調整ノウハウ、配合最適化、トラブルシューティングなどをAIに落とし込み、企業が長期的に活用できる「知的資産」として保存します。これにより、熟練者の定年退職などによる経験の損失を徹底に防ぐことができます。

さらに、ドメインツインはProfet AIの製品であるAutoML（自動機械学習）や AILM（AIライフサイクル管理）と統合され、研究開発・生産・品質管理・アフターサービスまでをエンドツーエンドで連携可能です。加えて、データは社内完結型で運用できるため、技術流出を防ぎつつセキュリティを確保 できる点は、日本企業にとって特に大きな安心材料となります。

ドメインツインの四つの特徴

  • 原理：熟練技術者の経験をAIでモデル化し、再利用可能な知識へ転換する
  • 作用：ノーコードで操作可能、現場ユーザーが直接モデルを活用できる
  • 応用：品質予測や欠陥分類といった反復的課題に特化
  • メリット：AI導入のハードルを下げ、モデリングの効率と標準化を向上

ドメインツインの活用事例

PCB製造ラインでは、ドメインツイン を導入することで、鍍金・鍍ニッケル工程をAIがシミュレーション。欠陥発生確率を予測し、最適条件を提示することで試作コストと不良率を削減しました。さらに、新人教育に活用され、習熟期間を40％短縮し、導入スピードを50％向上させる効果も確認されています。

このように、ドメインツイン は 日本の製造業が直面する人材不足や技能伝承問題に対する解決手段 として期待されています。特に、「ものづくりの精神」 や 「カイゼン文化」 を持つ日本企業にとって、ドメインツイン は「知識のカイゼン」を実現する新たなアプローチと言えるでしょう。

まとめ：工場の「影」と「頭脳」

デジタルツイン が「工場の影」として設備やプロセスを忠実に再現するのに対し、ドメインツイン は「熟練者の頭脳」として産業知識や意思決定ロジックをAIに継承します。両者は補完関係にあり、併用することで製造業の真のスマート化が加速します。

日本の製造業は、Society 5.0 の実現や DX 推進の中で、熟練工の技能伝承や人材不足といった課題に直面しています。ドメインツイン は、こうした課題に応えると同時に、企業がグローバル競争の中で持続的に成長するための重要なテクノロジーとなります。

Profet AIは、AIを専門家だけの特権ではなく、すべての企業が自由に活用できるツールと考えています。ドメインツイン ソリューションを通じて、企業内の知識を再利用可能な意思決定モデルに変換し、「Knowledge as a Service」を実現することを目指しています。

もし ドメインツイン が御社のビジネスにどのように貢献できるかにご関心があれば、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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Crossover Talks 嘉興：ミンスグループ AIスマートマニュファクチャリング実践レポート

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Crossover Talks 嘉興：ミンスグループ AIスマートマニュファクチャリング実践レポート

AI導入は、現場で見てこそ本質がわかる。
工場に足を踏み入れ、自らの目で変化を確認する。

近年、AIは産業アップグレードの重要な推進力として注目されています。多くの製造業企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めていますが、真の課題は「AIの重要性を理解すること」ではなく、「いかにAIを現場で実効性を発揮させるか」である。

今回、Profet AI、ミンスグループ（敏実集団）、および寧波スマートマニュファクチャリング産業協会が共催した「Crossover Talks Jiaxing（嘉興）」では、まさにその問いに答える実践的な取り組みが披露されました。

コア知見を生産力へ：ドメインツインによる知識資産化

Profet AI 共同創業者兼 CEO の Jerry Huang 氏 は、製造業が直面する三大不確実性を、中国のSF小説『三体』に登場する「三つの太陽」に例えました。

Huang 氏が指摘する三大不確実性は：関税の変動、地政学的リスク、そしてAI技術の急速な進展である。これらは予測不能に動き続け、まるで「三つの太陽」が不規則な軌道を描くように、製造業もまた不確実性の中で次の一手を模索しています。

こうした環境下で生き残るために不可欠なのが レジリエンス（耐性）強化。そしてその突破口こそが、AIの現場活用にあるとHuang氏は指摘します。

製造業企業のコア競争力は、熟練作業員やドメインエキスパートが持つ暗黙知（調整ノウハウや工法、配合技術）は産業の共識。

そこでProfet AIが提供するのが ドメインツイン（Domain Twin）。
暗黙知をデータモデルへと変換し、場所を選ばず再現可能な「知識資産」として活用できる仕組みです。これにより、個人に依存してきた経験知を確かな生産力へと転換することが可能になります。

経験からデータへ：暗黙知の標準化とモデル資産化

Profet AI プリセールスディレクターのEugene氏は、多くの製造業が直面する課題を次の3つに整理しました：

  • 製造プロセス能力の不足

  • 新製品開発リードタイムの長期化

  • 熟練者退職による現場ノウハウの喪失

この課題に対し、Profet AIの ドメインツイン は新しいアプローチを提示します。

試行錯誤を前提としてきたプロセスを「トレーサビリティを持つかつ標準化可能な知識体系」に変換し、工場データやプロセスパラメータ、ベストプラクティスをモデルに組み込むことで、未経験者でも迅速にスキルを習得できる仕組みを実現します。

「AI導入は複雑なアルゴリズムを理解するから始まるのではなく、まずは現場のペインポイントを明確し、可解釈性と再利用性を備えた解決策に整えることが出発点になる」とEugene氏は強調しました。

成功案例①：卓新通訊 – 良品率35%向上

中国寧波の卓新通訊接插件の副総経理・チェン・イーカイ氏は、同社がAI導入によって得られた成果を紹介しました。

同社は水晶コネクタやLANケーブルを製造しており、従来はリーン生産を推進してきました。しかし、その取り込みだけでは限界に直面。2024年にミンスの未来工場を視察したことを契機に、AIが現地で高い価値を発揮できることを認識し、AIプロジェクトを本格始動しました。

特徴的なのは、一般的な「コース形式のトレーニング」ではなく、13部門合同のワークショップ型アプローチを採用した点です。これにより、AIを単なる知識習得にとどめず、実務に直結する形で現場へ組み込みました。

その結果、C6A FTPプロダクトラインの「アルミ箔除去工程」で良品率を50％から85％へ向上し、月間約100時間の工数削減を達成しました。さらに、企業内で「経験依存型」から「データ駆動型」への文化変革を実現しました。

成功案例②：ミンスグループ – グローバル70工場へ

ミンスグループのデジタルトランスフォーメーションマネージャーのジャン・ビン氏は、グローバル展開を見据えたAI導入戦略について語りました。

同社は2024年に、社内から64件のAI提案を募集。そのうち10件を実運用に落とし込みました。

その代表例が「曲線弧寸法の良品率向上」プロジェクトです。データ収集からモデル構築、現場での検証までを Profet AI AutoMLプラットフォーム 上で実行し、わずか3ヶ月で現場応用を実現。結果としてプロセスの安定性を大幅に改善しました。

さらに注目すべきのは、AIを単なるツールとして導入するのではなく、人材育成を戦略の中心に据えている点です。同社は「社内AIトレーナー制度」を立ち上げ、各地の工場で自主的にプロジェクトを推進できる体制を整備。これにより、グローバル70拠点への水平展開が進められています。

まとめ：AIは現場でこそ価値を生む

今回紹介した事例が示すのは、AIが単なる戦略的スローガンではなく、現場で即効性を持つツールであるという事実です。Profet AI、ミンス、卓新通訊とのパートナーシップ事例は、いずれも「現場のペインポイント」を起点に暗黙知をモデル化し、試験的成果を組織的な能力へと昇華させた好例です。

その鍵となるのが、「現場で見て、現場でAIを使うこと」。

これはCrossover Talks 嘉興が最も伝えたかったメッセージでもあります。

グローバル競争の激化やサプライチェーンの不確実性に直面する日本の製造業においても、こうした 「現場発AI」 のアプローチは極めて有効です。トップダウンの戦略だけでなく、現場主導の実装を通じてこそ、AIは組織全体の競争力を底上げする原動力となるでしょう。

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Crossover Talks Bangkok：製造業にAI導入でROIを最速化する成功事例

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Crossover Talks Bangkok：製造業にAI導入でROIを最速化する成功事例

製造業におけるAI導入の現実と課題

近年、AI（人工知能）は製造業において大きな注目を集めており、メディアでも連日のように取り上げられています。

しかし、多くの経営層が抱く疑問は共通しています。
 「AIは本当に売上向上やコスト削減に直結するのだろうか？」

実際、タイの製造業を対象とした最新調査によると、AIを実際に業務改善ににつなげられている企業はわずか17%。多くの企業は計画段階で停滞し、導入にすら踏み切れていないのが現状です。

この傾向は台湾や日本の産業界でも共通しており、特に以下の課題が浮き彫りになっています。

  • 活用シーンの選定：どの現場やプロセスにAIを導入すべきか判断できない
  • ROI（投資対効果）の測定：成果をどう可視化するか不透明
  • 人材不足：AI推進を社内でリードできる人材が不足している

これらの課題を乗り越えるためには、単なる技術導入ではなく、経営戦略の一部としてAIを位置づけ、現場の課題解決に直結するシナリオを描くことが不可欠です。

成功の方程式：「人 × ビジネス × 技術」

バンコクで開催された Crossover Talks Bangkok では、Profet AIとHexaTech Solutionsが、AI導入の成功に関する明確な視点を示しました。

それは、「AI導入の成否は技術だけで決まるのではなく、業界知識・組織変革・適切なAIツールの三位一体によって決まる」 という考え方です。

Profet AI が提供する AutoML は、アジアの製造業に特化したノーコードAIプラットフォームです。すでに自動車、電子部品、素材など 20業種以上・300社超 の導入実績があり、さらに NVIDIAのアジア主要製造パートナー企業の半数以上 が採用しています。

特筆すべきは、その導入ハードルの低さです。

従来であれば専門のデータサイエンティストを必要とするAIモデル構築を、IT知識を持たない現場エンジニアでもわずか3時間で実現可能。さらに、導入から90日以内にROIを確認できるため、企業はスピーディーに投資効果を検証できます。

成功事例① ミンスグループ：高不良率をAIで削減

自動車部品の世界的なサプライヤーであるミンスグループ（敏実集団）は、かつて自動車飾り部品の曲げ工程において、不良率40〜47%という深刻な課題を抱えていました。生産効率は大幅に低下し、検査・リワークに膨大なコストがかかっていたのです。

そこで同社が選んだのがProfet AIのAutoMLでした。800名以上の社員を対象にトレーニングを行い、現場エンジニア自らがAIモデルを構築できる体制を整備。材料強度、設備位置、環境因子など数千の変数を解析し、不良率の主要因を特定することに成功しました。

その成果は即座に表れ、初期段階で590万人民元（約1.2億円）のコスト削減を実現。さらに全社展開により、最終的には1,474万人民元（約3億円）規模の効果が期待されています。

加えて、社内には38名の「AI推進リーダー」を育成され、10件以上の新規プロジェクトが同時進行中。AI活用は日常業務にしっかりと組み込まれ、継続的な改善サイクルを生み出しています。

成功事例② 群光電能：エネルギー最適化

電源装置メーカーの群光電能（Chicony Power）は、AI導入の第一歩として「エネルギー効率化」に着目しました。

同社の工場に設置された大型冷凍水システムは、膨大なエネルギーを消費する一方で、従来はエンジニアの経験則に基づく制御に依存。機器台数の多さや制御の複雑さから、誤操作や最適化不足が大きな課題となっていました。

この課題に対し、Profet AIのAutoMLを活用し、以下の2つのモデルを構築しました。

  • 負荷予測モデル：天候や生産スケジュールをもとに冷却需要を高精度に予測

  • エネルギー最適化モデル：最適な機器の稼働組み合わせをリアルタイムで提案

この取り組みにより、工場全体で3〜15％の省エネ効果を実現。特に大規模工場では年間の電力コストを大幅に削減できるインパクトがありました。さらに、設備異常を早期に検知することでダウンタイムを防ぎ、運用リスクの低減にもつながっています。

台湾・日本へのインサイト

HexaTech CEOの Bancha 氏は、AI導入の成功させるためには「小規模かつ早期に成果が出るプロジェクトから始めること」が欠かせないと強調しました。小さな成功を積み上げることで、やがて全社規模へと展開し、確実にROIを生み出す存在へと育てていく――このプロセスこそが、AI活用を定着させる鍵となります。

Bancha氏が言及した背景には、タイが抱える「労働力不足・人口高齢化・若手人材の減少」といった課題があります。実はこれらの課題は、台湾や日本でも同様に進行しており、製造業にとって避けて通れないテーマとなっています。

こうした環境の中でAIが果たす役割は、単なる生産性向上にとどまりません。熟練技術者の暗黙知をデジタル化し、次世代に引き継ぐ仕組みをつくることも、AIの大きな価値のひとつです。

結論として、台湾や日本の製造業が学ぶべきは、「AIブームを追いかけること」ではなく、「AIを経営戦略に組み込むこと」。その考え方は製造業に限らず、外食や小売といった他の産業にも当てはまります。正しいアプローチをとれば、AIは定量的で持続可能な価値を生み出すのです。

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Crossover Talks高雄セッション レポート: AIで製造業はグローバル変動を突破できる

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Crossover Talks高雄セッション レポート: AIで製造業はグローバル変動を突破できる

世界的な産業構造が大きく変動する中、製造業はかつてない複雑な課題に直面しています。関税政策の不確実性、地政学的リスクの高まり、人材流動の加速、そしてサプライチェーン再編——これらは企業経営に深刻な影響を及ぼしています。

こうした状況を踏まえ、製造業向けAIソリューションを展開する Profet AI（杰倫智能科技） は、群曜数位と共同で「Crossover Talks」フォーラムの高雄セッションを開催しました。今回のテーマは「グローバル変動下の突破口 ― ドメインツイン」。半導体、光電、電子製造業のリーダーたちが集まり、異地生産、技術移転、組織協働、ナレッジ継承といった実務課題に対し、AIとドメインツインがどのように解決策をもたらすのかを議論しました。

登壇者には、元Innolux（群創光電）CIOの謝禮宗（シエ・リーゾン）氏、元 Yageo（国巨）CEOの黄峻樑（コウ・シュンリョウ）氏、現 ChipMOS（南茂科技）顧問のMichael氏、そして群曜数位CEOのJeff氏など、各分野で豊富な実績を誇る産業リーダーが名を連ねました。

AI導入の核心課題：知識の可視化と標準プロセスへの組込み

今回のセッションでは、Profet AI CEO兼共同創業者の Jerry Huang（黄建豪）氏 は冒頭で次のように指摘しました：

「AIの重要性は誰もが理解しているが、実際にどう導入すべきかを明確に把握している企業は少ない。」

確かに、為替変動や関税上昇といった不確実性の中で競争力を維持するには、従来のリーン生産管理を超えた AIによるブレークスルー が不可欠です。しかし現場の実態を見ると、経営層と現場担当者のあいだにAI理解のギャップが大きく、PoC止まりで終わってしまうケース が少なくありません。

した課題に対して Profet AI が提供しているのが、以下の5つのモジュール です。

  • Resilience Management Framework（韌性管理フレームワーク）

  • AutoML Platform（自動機械学習）

  • AILM Platform（AIライフサイクル管理）

  • AI Studio（AIスタジオ）

  • AI Thinking Workshop（AIワークショップ）

これらを組み合わせることで、戦略策定から実行までの 一貫したAI導入支援 を実現。単なるPoCに終わらず、知識の可視化とナレッジ継承を推進し、全社規模でのスケールアップを可能にしています。

Innoluxの「群創4.0」に学ぶ：カルチャー・方法論・テクノロジー

元Innolux CIOの Howard 謝氏 は、自社で推進したスマートファクトリー計画「群創4.0」の経験をもとに知見を共有しました。

謝氏は、スマートファクトリーを成功に導くためには単なる技術導入だけでは不十分であり、以下の三位一体の要素が欠かせないと強調しました。

  • カルチャー：縦割りを超えた協働と改善文化

  • 方法論：現場に深く入り込み、データと実地観察を融合するアプローチ

  • テクノロジー：AIやIoTを活用した実行力の強化

さらに、台湾製造業におけるAI活用の成熟度を「認知 → プロジェクト → PoC/落地 → 全社展開」の4段階に整理。現状では 7割以上の企業がPoC段階で停滞していると指摘しました。

その上で、完全な準備が整ってからではなく、まず「AI診断」から小規模導入を始め、段階的に拡張することが成功の鍵であると語りました。

元Yageo CEO 黄氏の視点：技術より予測と事前計画

元 Yageo（国巨）CEO の 黄峻樑（コウ・シュンリョウ）氏 は、自身が金融危機や為替変動を経験した立場から、企業は常に 「不確実性への予算と余裕」 を確保すべきだと強調しました。具体的には、全予算の3分の1をリスク対応に振り分ける ことで、関税や為替変動といった外部ショックに対する耐性を高められると提言しました。

さらに、AI活用の進化についても言及。従来の 「予防（Prevent）」型 から、より先を見据えた 「予測（Predict）」型 へのシフトが求められるとし、その鍵を握るのが 「領域エージェント（Domain Agent）」 であると指摘しました。

領域エージェントは、領域知識を継続的に蓄積し、人材やサプライチェーンの移動を事前に計画することで、組織全体の判断力を強化します。黄氏は、まさにこの仕組みこそが 不確実な未来において企業が確かな足場を築くための重要なパートナーであると語りました。

異地生産の「見えない壁」：体制と文化によるSOPの徹底困難

元 Innolux 自動化本部長で現 ChipMOS 顧問の Michael 氏 は、中国での異地工場立ち上げを振り返り、設備電力規格の違いやメンテナンス体制、さらに言語や文化の隔たりによって SOP（標準作業手順）の徹底がいかに困難であったか を共有しました。

その課題を乗り越えるために自動化導入を決断したものの、実際には ROI（投資対効果）への社内の懐疑や現場の抵抗といった「見えない壁」 が立ちはだかったといいます。

それでも取り組みを続けた結果、最終的には 従業員数を6,000人から200人へと縮小しながらも生産性を維持・向上 させるという大きな成果を実現しました。Michael 氏は、この成功の鍵は「改革には不屈の継続力が必要である」 という信念にあると強調。短期的な効果だけにとらわれず、長期的な効率向上と経験の積み重ねにこそ注目すべきだ という、心に響くメッセージで締めくくりました。

サプライチェーン強化の核心は「知識×AI」

群曜数位 CEO の Jeff 氏 は、Industry 5.0 時代において AIを「MES以上に重要な経営基盤」 と位置づけ、産業界がAIを導入する際に重視すべき知見を次のようにまとめました。

  • AIの精度はすでに95％に到達 しているが、産業への実装においては「領域知識との結合による信頼」が不可欠である。

  • AI導入は早期に着手すべき であり、データと知識管理を企業資産の中核に据える必要がある。

  • 人材流出による知識損失を防ぐには、現地知見を継続できるドメインツインが必須である。

まとめ

今回の議論を通じて浮かび上がったのは、AI導入が単なる効率化の手段にとどまらないということです。

これからの時代、競争優位を左右するのは 「知識の形式知化と再利用」 をいかに実現できるか。

日本の製造業においても、AIを経営基盤の一部として位置づけ、領域知識と結びつけながら組織全体で継続的に活用することこそが、グローバル市場での持続的な成長の決め手になるでしょう。

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