SCATLINE Vol.118

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Jan, 2023

季節にちなんだ画像が入ります

SEMINAR REPORT

人や社会から地球環境のデジタル化を目指すデジタルツイン
コンピューティング構想
NTT のデジタルツインコンピューティング構想
日本電信電話（株）
デジタルツインコンピュ
ーティング研究センター
主幹研究員

まずは「NTT のデジタルツインコンピューティング構想」の全体像をご説明します。
前置きになりますが、「モノやヒトのデジタル化」はここ 20～30 年で進んできています（図 1）。まず 1985 年にヒト第一世代とありますが、ヒトのコミュニケーションのありようというものが随分デジタル化され、デジタル基盤の上にヒトのコミュ
ニケーションが表されていくというもの（例えば e-mail）が起
こり始めました。1995 年にはモノ第一世代になりまして、インターネット上にいろいろな商品や店舗（amazon など）、あるいは地図（Google マップやゼンリンなど）といったモノというも

深山 篤 氏NTT の深山です。日本電信電話株式会社の持株会社に研究所がありまして、私はそこでデジタルツインコンピューティングの研究に携わっています。
タイトルの「人や社会から地球環境のデジタル化を目指す」とは、様々な人や社会、あるいは環境といったものをデジタル的にモデル化して、そしてモデル化したものを掛け合わせて、何らかの判断に供するような情報を演算したり、様々な予測を立てるといったところを目指していこうというものです。今回
は応用に近いものからコンセプトレベルのものまでかなり広範な話になりますが、そういうところも踏まえてご理解いただけたらと思います。

のが載ってくる世代を経まして、2005 年からはヒト第二世代でSNS の時代ということで、ヒトのコミュニケーションであった
り、購買ログや検索ログのようなヒトの生活の一部がデジタル化されてインターネットの上に載ってくるという時代になりました。さらに 2015 年からはデジタルツインと呼ばれているものですが、工場や物流、あるいは都市計画といったものがどん
どんデジタル化されて、インターネットや情報通信基盤の上に載ってくるという時代を迎えているところです。

図 1 モノ・ヒトに関するデジタル化の進展

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我々はこのようにどんどん進んでいるモノやヒトのデジタルうというのがデジタルツインコンピューティング構想になりま化をより進めていくこと、また、その組み合わせでより価値を増大させていくことを目指して研究開発を進めています。
あくまでも我々の認識としてですが、図 2 は現在のデジタル
ツインをまとめたものです。
昨今、自動運転やロボットの制御、あるいは工場や医療において、様々なモノやヒトの挙動というものがデジタル化されて、故障の検知や疾病の予測に使われるなどの応用が進んでいるところです。このように産業ドメイン
ごとに進展してきているものを掛け合わせて、より価値を増大させていこうと考えています。
デジタルの持つ威力はどんどん複製が可能なことや、複数のものを掛け合わせてより価値の高いものにすることです。そこに保存、記録、シミュレーション、未来予測といった技術を様々す。
デジタルツインコンピューティング構想（図 3）には３つの特徴があります。１つ目のデジタルツインを自在に掛け合わせられる共通的な手段をつくっていくことと並行して、２つ目のAI の技術を利用した大規模・高精度・複合的な未来予測技術の研究開発を進めています。
３つ目のヒトのデジタルツインは、弊社では音声、顔画像、映像の研究知見がありますので、人の内面や外面をモデル化することで、例えば人がどのような場面でどのような判断をするのかということをデジタル化していきます。それらをシミュレーションに生かすことで、社会における合意形成や予測などにも踏み込んでいきたいと考えています。

に組み合わせて、このデジタルツインの価値をより高めていこ

図 2 現在のデジタルツイン（デジタルの双子）

図 3 Digital Twin Computing®構想

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図 4 ではデジタルツインコンピューティングの略称で DTC

人々の行動というものも非常に変わってくるのではないかと考と書いていますが、適用領域をご説明します。
「能力拡張」は、知的な業務を担ったり自律的に行動したりするようなサポーティングなエージェントをつくって、それらと自分の協働作業によって、より人間の能力というものを拡張していくことを目指します。
「意思決定」のモデル化など、こういったものが個人（person）から人のグループ（group）、街（town）や都市（city）
レベルに拡張していくと「時空間を超えた人知活用」となります。多様な個性や専門性を掛け合わせ、瞬時の合意形成やアイデア創発への活用を指向しています。
我々は、大局的な最適解がなかなか得られないような問題や、多様な人の意見を反映した上で意思決定することに価値がある

えています。我々は、そのような人々の行動や意思というものと地球環境をつなげてシミュレーションするということにも取り組んでいます。

DTC グランドチャレンジ
我々はデジタルツインコンピューティング構想を２年ほど前に立ち上げました。図 4 にありますように対象が人から街や地球まで非常に幅広い分野なので、４つの課題（グランドチャレンジ）を設定して、研究開発活動を進めているところです（図5）。

ような場面があると考えています。特に社会の合意形成などには、人の多様性を反映したような判断や解の探求というものが非常に重要だと思っていまして、そういうところに人の様々なアイデア、考え方、個性のようなものをモデル化した上で、そこから創発的に解を出していくというところにもぜひ乗り出していきたいと考えています。
次に「医療健康」では、バイオデジタルツインを手がけています。例えばその人ごとの臓器をモデル化して、どのくらいの負荷を与えるとどのような挙動になるのかといった診断にデジタルツイン技術の利用を進めています。
そして都市（city）
・国家（nation）のレベルになってきますと、「人流／交通流の最適制御」は外せないアプリケーションにグランドチャレンジの１つ目は「感性コミュニケーション」

なると考えていまして、この辺は後ほど事例をご紹介します。
続いて「都市エネルギー予測」や「未来都市のデザイン」、まだ研究中のものですが「地球規模のデジタル再現」をあげています。昨今、SDGs などいろいろございますので、例えば個々人の行動や社会における意思決定が地球全体の環境にどのように影響を与えているかが、ミクロから非常にマクロなレベルまでつながってシミュレーションできるようになってきますと、です。多様な考え方を持っている人同士、その人のバックグラ
ウンドなどによっては、なかなか分かり合えないというところもあるかと思います。その人同士の感じ方やバックグラウンド
をデジタル化、モデル化することによって、このコミュニケー
ションの齟齬というものを検知するとか、齟齬の部分を少し変換してあげて分かりやすくして伝えていく、といったところが必要なのではないかというのが根幹になっています。

図 5 DTC グランドチャレンジ

図 4 DTC の適用領域

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２つ目は「Another Me」といいまして、私がリーダーとしてまず、グランドチャレンジの１つ目は「感性コミュニケーシ

やっているプロジェクトになります。読んで字のごとく、自分の分身をデジタル的に構成します。その分身が自分とは別にいろいろな場所で活躍してくれることによって、その人自身の機会を拡張していこうというものです。
３つ目は「未来社会探索エンジン」で、未来の社会のあり方
を人や街のデジタルツインを使って、探索や予測をしていくというものです。
最後は「地球と社会・経済システムの包摂的な平衡解の導出」と書いていますが、いわゆる地球環境のシミュレーションです。
地球環境という非常にグローバルなレベルのシミュレーションと、社会や経済システムといったもう少し小さいレベルのもの
や、あるいは人が関わってくるようなシミュレーションを接続

ョン」（図 6）です。まだ始めて間もない研究ですので、研究課
題のコンセプトのご紹介になります。
こちらは言語や文化の違いだけでなく、経験や感性などの個々人の特性の違いを超えて、心の中の捉え方や感じ方を直接的に理解し合える新たなコミュニケーションを実現する、とう
たっています。
図 6 では研究者と俳優の会話を例としています。
例えば国際会議について「初めて出るときはすごく緊張するよね」と言えば、研究者の間であれば一瞬で理解できるような話ですが、これを全く違う立場の方に初めて国際会議に出るということは一体どのようなものなのかを伝えるために、会話の相手が俳優なので「初舞台のときのような感じです」と変換します。このように、それぞれの人の経験やバックグラウンドによしていく取り組みです。

っては意味が非常によく通じても、違うバックグラウンドの方にはなかなか分かりにくい表現などを変換してあげるような取り組みになります。

図 6 感性コミュニケーション

図 7 コミュニケーションにおける課題
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コミュニケーションにおける課題を少し分解しますと、対話

次に「理解不全（ミスコミュニケーション）」と書いていますがそもそも成り立たない、
理解できないという状態を我々は「対
話不成立（ディスコミュニケーション）」と言っています。例えば、過去の経験の違いなどから相手の言っていることが類推できないという状況を指します。
図 7 の研究者と俳優の会話では、「質疑応答の時間で何も質問がないから、座長の顔をチラチラ見てしまいました」と研究者が言っています。質問は発表の場では非常にウェルカムなものであり、質問がないと発表した内容にあまり興味を持たれていない状況なのが、欧米の方なら分かるかもしれませんが、日本の方ではそれがあまり分からないようなこともあるかもしれません。この例では、研究者の発言を受けた俳優が「この人は一体何をそんなに気にしているのだろう」と疑問に思っていまが、間接的表現（比喩やジェスチャーなど）を用いても、根底の価値観の違いから相手の感性的経験を理解することができな
いということです。
研究者が「質問コーナーのようなものがあっても質問がないと焦るよね」と話をしたところ、俳優は「いやいや、質問がなければそれでいいんじゃないの」と思ってしまう例です。文脈
上、相手が言っていることは分かっても、「一体この人は何でそんなことを言っているのかな」と相手の気持ちが推し量れない
ようなところがミスコミュニケーションになります。
このように研究者と俳優の間で、相手の経験であったり、相手の感じ方やバックグラウンドが違うことで生じるディスコミュニケーションやミスコミュニケーションを、その人の内面をす。このように感性的な経験を受け取ることができず、「何を言っているのか分からない」というところがディスコミュニケー
ションになります。

モデル化することによって相手の感性を機械側が理解し、それを適切に変換あるいは可視化して、お互いの意思疎通がよりス
ムーズに行くようにするというのがこの感性コミュニケーショ
ンにおける一つの解決策になります(図 8)。

図 8 感性コミュニケーションにおける解決

図 9 感性コミュニケーションが目指す世界
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感性コミュニケーションを技術として実現していくことで、「どのような世界を目指すのか」というところを２つ挙げています(図 9)。
１つ目は「創造性」で、異なる個性を持つ人々が相互作用することによってそれぞれの多様性の価値が発揮されて、新たな発見やイノベーションが促進される世界と書いています。全然世界が違うのでなかなかコミュニケーションが成立しないというところを橋渡ししてあげることで、より創造性を発揮した相互作用が促進されるようにしていくというものです。
２つ目は自分が多数派だと思って生活していると、例えば障害を持たれている方といったマイノリティー側の行動や考え方など、「何が問題で何が問題でないのかが、
なかなか分からない」「感性コミュニケーションの技術」は現在、大きく３つの分
野の技術に取り組んでいます(図 10)。
１つ目は「感性モデリング技術」で、人の感性というものをより機械的に理解できるようにしていくことです。その中で、脳科学的な方面からの理解ということも進めていまして、どのような状況でどのような脳波や反応が出るのかというところの基礎的な研究なども含めて進めています。
それから生体工学（センサ工学）、感性情報学などと書いていますが、そのようなバイタル情報などから感性というものを理解していくといった研究も進めています。
次に「感性変換提示技術」とありますが、こちらは先ほども申し上げましたように、相手により伝わりやすいような表現にということが日常的にあると思います。自分では体験できない
ような境遇の方の感じ方や捉え方というところをより分かりやすくすることで、「お互いに尊重される」社会を目指していく取り組みです。
課題を解決するための取り組みの１つ目は、伝えることができない状況を解消するということで、要はコミュニケーション
手段というものがそもそも無いというところをつなげていこうという話です。
それから先ほど見た研究者と俳優の会話のように、伝えることはできてもうまく伝わらないというところを解消していきます。その結果、どうせ伝わらないとか、どうせ理解されないということで断絶してしまうような関係性から脱却していくこと変えてあげる技術です。ここでは認知心理学や言語解析とあり
ますが、人が発するメッセージというものを機械的に認識した
上で、相手の感性モデルに合うように変換して提示するといった技術になります。
３つ目は「状態変容技術」で、コミュニケーションができる
ようにつながったとしても、そこにコミュニケーションをしていくという意思が無いという状況も考え得るので、そのような状況でも、お互いにコミュニケーションをとるように促すという感性的な介入の技術であったり、あるいは自分が言ったことに対する相手の理解度というものを共有するような技術といった人の行動に介入していくような技術になります。

を目指します。

図10 感性コミュニケーションの技術

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グランドチャレンジの２つ目は「Another Me」で、こちらはもう１つポイントがありまして、自分の Another Me が別の

自分のデジタル的な分身をつくるという話です。図 11 に「人生における機会を 10 倍に拡張し」と書いていますが、何のことかと疑問に思う方もいらっしゃると思いますので説明していきます。
図 11 の左側に自分がいます。自分の内面のモデル化と外面のモデル化によって、自分の分身（Another Me）をつくります。
この分身は自分本人の操作がなくても自律的に行動をします。
例えば、昨今非常に話題のメタバースの中で何かのショップを経営していて、そこでのお客様の対応を Another Me がやってくれるとします。その間、自分は現実世界での仕事ができるというような世界観です。このように自分は現実の世界で生活を続けていて、この Another Me が別の世界ではもう一人の自分場所で得た経験を自分にフィードバックすることが重要な要素と考えています。これは自分のふりをして行動しているアバタ
ーやロボットがどこかで勝手に何かをやっているというのではなく、自分が「これは自分の一部だ」という感覚を持つには恐らく経験をフィードバックすることが必要であろうという考えに基づきまして、経験をフィードバックするというところの開発に取り組んでいます。
我々の世界観としまして、人と AI が融合していくことによって人間自身が拡張されていく世界を目指したいと考えています。
これは人が AI に代替されるとか、AI によって人がやることがなくなってしまうといったことではなく、個人性を持った AIがやってきたことが自分自身の経験としてフィードバックされとして働いてくれるとか、あるいは図 11 では地域のボランテ
ィアと書いていますが、興味はあるけれど時間はないし、でき
るかなと躊躇もあってなかなか手が出せていないという活動を、
この Another Me に試験的にやらせてみるということを想定しています。
メタバースには私も幾つか入って試しているのですが、やはりその中のコミュニティーになかなか入っていけないという問題もあるので、自分の代わりに Another Me が勝手に行って友達をつくってきてくれるとか、そういうものもいいかなという話を社内でしています。

ることによって、もしかしたら自分とは独立して自律性を持ってどこかで活動している AI を含めて自分自身として認識し得るのではないかと考えています。例えば、非常に使い慣れた道具は自分の腕の拡張のように感じられるという話がありまして、それに似たように私と密にインタラクションがある Another
Me というものは徐々に自己として捉え得るのではないか。そのようなことを続けていくことで、例えば先の例ですと、朝、
メタバース上のショップに出勤した自分の Another Me が夕方
帰ってきたというように、自分とは完全に離れてやり取りがあ
まりないような Another Me に対しても自分として認め得るのではないかということで、この先、未来的な自分や人間の拡張というものの姿の一つがここにあるのではないかと考えています（図 12）。

図 11 Another Me

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そのようなことを考え始めますと、「私って一体何だ」という非常に根源的な問いに発展してしまうため、私たちは哲学の先生とも議論をしています（図 13）。要は、今この講演で話している私以外にもうひとりの私がいるというのは一体どういうことなのかを、哲学的な思索を通して概念整理するという取り組
みです。まだ仮説ではありますが、「指標的な私（indexical I）」というものと「機能的な私（functional I）」から私という概念が成り立っているのではないかという結論に至っています。

「機能的な私（functional I）」は非常に分かりやすいと思います。見た目や能力が私と似ている、あるいは同じであるというものが、機能的（functional）な意味での私というものです。
他方、「指標的な私（indexical I）」の指標という言葉、指標性や指標的と使いますが、これは哲学や言語学の言葉なので少し理解が難しいところもあります。図 13 左下のグラフで説明しますと、そこに私らしさや私の痕跡のようなものを感じるといった、私とつながっている感のようなものが指標的な意味での私であるという理解です。

図 12 人と AI の融合による自己概念の拡張

図 13 哲学的課題「私であること」の解明

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図13右下にある指標的に私であるDT(デジタルツイン)では、

我々は会話の中で欠落している情報を見つけて質問をするとロボットなので自分とは似ても似つかないわけですが、私のことを徐々に学習、理解をしていって、私のこだわりポイントのようなものを踏まえたうえで作業してくれる機能ができたとします。最初は理解できなくても、どんどん教え込むにしたがって徐々に理解するようになってきたという来歴も含めて自分とのつながりを感じることによって、より自分というものの断片
がロボットに入っているという感覚が得られるのではないかという意味合いでの「指標的な私」という言葉になっています。
機能的に完全に私であっても、図 13 中央下の機能的に私である DT（デジタルツイン）の例にありますように、よく SF でエイリアンが自分に取って代わるという設定がありますが、たとえ自分にそっくりであっても、自分の代わりとしては受け入いう行為を日常的にやっていまして、人それぞれの観点や個性の違いで、どのような質問をするかが変わってきます。
質問生成結果の「休みの日に行きたいのはなぜですか？」は、
英語の勉強というのは自己研さんだから平日にやったらいいのではないかと思っているのかもしれませんし、その次の「TOEFL のテスト結果はどうでしたか？」は、その人の英会話の能力に合わせてどういう教室がよいかなど会話をどんどん深掘りしていこうとしているかもしれません。また、「会話教室の受講料はいくらですか？」は、お金のことが気になる人なのかもしれません。
このように、ある情報を受けて、そこからどこに注目して何を質問するかというのは、その人のかなり重要な個性の一つとれられないわけですし、一方で非常に自分とつながりが深くても、全然自分のことを理解せずに勝手気ままなことをやられると、なかなか私とは認められないということもあります。
これら指標的と機能的の両方の私というもののバランスが必要なのではないかというのがこの哲学的な思索の一つのアウト
プットになっています。

我々は考えています。
２つ目は「身体モーション自動生成技術」（図 15）で、こちらは外面の個人性になります。図 15 左側「入力画像」は、実際に人が話をしている教師データになります。図 15 中央の「生成結果」は、この人の音声だけで今どのようなポーズやジェス
チャーをしているのかを生成したものです。図 15 右図の「正解」は、「入力画像」からその人の骨格を割り出す技術で出力したものです。

Another Me は、技術的にいろいろとこれまでの蓄積が使えている部分もあります。弊社の NTT R&D フォーラムでも展示を行いまして、そのときのデモンストレーションに組み込んだ３つの技術をご紹介します。
１つは「観点別質問生成技術」です（図 14）。従来から質問
技術、質問生成技術、対話技術がありまして、それらを活用しています。
対話技術は、人が何か言ったときの単語や文章を理解して、それらしい受け答えをするというものです。
質問生成技術は何らかの文章が情報として入ってくると、その中で何か欠落している情報を見つけて、それに対して質問をするものです。図 14 には「休みの日に行きたいのはなぜですか？」や「TOEFL のテストの結果はどうでしたか？」と書かれていますが、これは「休みの日に英会話教室に行きたいと思っています」という会話があって、その中に幾つか欠落している情報があるとして提示している質問になります。

図 15 身体モーション自動生成技術

この「生成結果」は、「入力画像」がない状態で、音声だけか
ら「この人は肘を曲げて手を前に出している」というのを予測して生成した結果になります。こちらは指が予測できていませんので曲がったりしていますが、かなり近いジェスチャーが予測できています。
これを一体何に使うのかといいますと、先ほどから話が出ているメタバースで考えていただきますと、例えば私も会社のミーティングで Meta の Horizon Workrooms を使う機会があるのですが、メタバース空間の中に自分のアバターが出現して、会議の別の参加者のアバターもいて、お互いメタバースの会議室の中で会議をするということがあります。そのときにアバターが止まっているとつまらないので、いろいろと動きが入ります。
その動きというのは何らかのアルゴリズムによって推定されたものであったり、あるいは 3D のヘッドセットなどを装着していますと、カメラで認識された手の動きがアバターの手の動きに再現されたりします。そのような場面で、私が話している音図 14 観点別質問生成技術

声だけから私の手の動きが推定できれば、私らしい動きをする
アバターがマイクのみで構成できるという利点があります。

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最後は「対話映像要約技術」です。こちらは経験のフィード「対話映像要約技術」は人それぞれの反応や、ある提案に対バックということで、Another Me がやってきたことを自分の経
験のごとく認識する技術の一丁目一番地です。

して回りの人がどのようなリアクションをしていたのかといったところも逃さずに要約をするような技術になっていまして、
Another Me 向けの技術ではあるのですが、例えばウェブ会議などへの応用も並行して進めています。
以上のように、グランドチャレンジ２つ目の Another Me では人のデジタルツイン、人のコピー、デジタル的な分身をつくる研究を進めています。
３つ目のグランドチャレンジは「未来社会探索エンジン」（図17）です。こちらは現実社会と同期するような仮想社会をつくって、様々な条件であったり、社会の構成であったり、あるいは時間変化などを操作することで未来の社会の姿を様々に探索

図 16 対話映像要約技術

して、どのような未来につながる行動がよいのかということを選択していくものになります。
「未来社会探索エンジン」と言っていますが、一つ核になるものとして、ここ数年は「4D デジタル基盤」に取り組んでいます。これは高精度の地図データに様々なセンサデータなどを組み合わせて緯度・経度・高度・時刻を記録できるデジタル化された都市のようなもので、このような基盤上で、様々なシミュレーションを構築するというものになります。この 4D デジ
タル基盤で街や都市の 10 年後の姿であったり、交通流をシミュレーションしたり、それらのシミュレーションを災害対策に生かしていくといった応用を進めています。

図 16 は Another Me と３人の人間が 60 分会話している場面になります。ここで会話した中身をこの Another Me が本人に対して 60 分かけて報告しても本人の人生の機会を全然拡張しないので、これをギュッと圧縮して報告しますが、この会議に参加をしていたら当然のごとく分かっているような情報は欠落
しない形で要約することが重要です。
「結論はこうでした」と非
常に簡潔な議事録があったとして、議事録だけ読んだ人は「ちゃんと結論が出てよかったね」と思っても、実は場の雰囲気は違ったということもあるかと思います。例えば、その提案に対してこの人は賛成していたのか、あるいは口に出して反対はしなくても納得をしていない顔をしていたといった、その場にいたら雰囲気で分かって実際に参加していた人の間では「あれってこんな感じだったよね」という感覚が共有されているような、
議事録だけを見ても分からない情報というのはいろいろあるかと思います。

参照動画「4D デジタル基盤の全体像」
https://youtu.be/ItqSRwJLcB8

図 17 未来社会探索エンジン

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4D デジタル基盤（図 18）の土台となる「高度地理空間情報などに取り組んでいます（図 19）。

データベース」をゼンリン様と共同で構築する取り組みを進めています。高度地理空間情報データベースとは 2D 地図に高精
度な 3D 空間情報や過去の蓄積における豊富な意味情報を付加したもので構成しています。そこへさらに多様なセンサ情報を組み合わせたものが 4D デジタル基盤となります。図 18 右下にセンシングデータとありますが、移動体センサの例を挙げますとコネクティッドカーといった移動体の情報といったものや、環境に散りばめたセンサの情報などが 4D デジタル基盤の上にマッピングされていきます。
このような 4D デジタル基盤を活用して、道路交通の整流化、社会インフラの協調・保全、都市アセットの活用、防災・減災

4D デジタル基盤に様々なデータが地図基盤の上にマッピン
グされるというところまではよいのですが、例えば自動車への応用を考えたときに、ある場所で事故があったとか、あるいは渋滞が発生しているとか、ごみが落ちていて危険ですといった場合、「どの車にその情報を通知するのか」という課題には、「影
響を受けそうな領域にいる車全部に通知を送りましょう」となります。数千万台の車が一斉に走っている中で、ある地域にいる車をリアルタイムに特定して通知を投げるには、対象となる車がそれだけの数になると計算も大変ですし、それを効率的に
リアルタイムで運用していくのは非常に難しい問題です。

図 18 4D デジタル基盤

図 19 4D デジタル基盤が提供する価値

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このようにリアルタイムに変化する 4D デジタル基盤上のデ

４つ目のグランドチャレンジは「地球・人間活動の包摂的サータを管理する技術の開発にも取り組んでいまして、例えば図20 右にありますように、道路の各レーンにいる車を特定するとか、何丁目の交差点の北向き左レーンにいる車というものをパッと特定するとか、あるいは人の位置情報が把握できているという前提にはなりますが、ある特定地域に入ってくる人や出ていっている人の数を推計するといったものにも使える技術になっています。これらを利用して、例えばコネクティッドカーの実証実験に活用するといったことにも取り組んでいます。

ステナビリティ」（図 21）という名前になっていまして、全地
球的な気候変動と我々の社会・経済のあり方、あるいは人それ
ぞれの豊かさ、Well-being というものをまとめてシミュレーシ
ョンしていこうというものです。これらは当然それぞれに絡み合って相互に連鎖をしているのですが、それを一括して、一つの系としてシミュレーションすることはなかなか難しい問題です。

図 20 リアルタイム時空間データ管理基盤技術 Axispot®

図 21 地球・人間活動の包摂的サステナビリティ 1

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それぞれにつきましてはいろいろとモデルを提案されている

現状、想定しているモデルのイメージが図 23 になります。

先生や、シミュレータをつくっている大学や研究の専門家の方がいますが、このようなシステム同士をつないだものを連成シ
ミュレーションと言って、一括りの系としてシミュレーションを回していくということにも取り組んでいます（図 22）。

右上の「社会モデル」と左下の「自然環境モデル」を接合するための概念として自然資本、すなわちナチュラル・リソースというものを資本として捉えるような考え方を活用しまして、このような異分野のモデルを接合していくことに取り組んでいます。

図 22 地球・人間活動の包摂的サステナビリティ 2

図 23 循環システムの統合モデルイメージ（仮）3-13

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図 24 はこれまで説明した技術を活用しまして、３つの仮想の国の水資源の供給と需要のバランスをシミュレーションしたもので、こちらも R&D フォーラムで展示を行いました。
河川の上流と下流にそれぞれ国がありまして、上流の国が非
常に欲張ったことをすると、当然下流の国の水資源が無くなります。このシミュレーションは①降雨量や河川の流量のシミュ
レーション、②社会・経済的な取り組みのシミュレーション、③経済的な水の需要のシミュレーションをつなげて行っています。
②は、水が枯渇してくると水に税金を上乗せするといった社
会システムを入れた場合はどうなるのか。あるいはそこまで行かなくても、水の節約を訴えるといった啓発活動に力を入れた
場合、どの程度の水の需給バランスが回復し得るのかといった想定でシミュレーションしています。

図 24 デモの紹介(NTT R&D フォーラム展示)

以上のように４つのグランドチャレンジに取り組んでいまして、様々なデジタルツインを組み合わせて、より高精度な予測や人や社会のあり方を予測するといった研究を進めているところです。
以上で終わらせていただきます。ありがとうございました。

本講演録は、令和 4 年 3 月 29 日に開催された SCAT 主催「第 112 回テレコム技術情報セミナー」のテーマ、「デジタルツイン」の講演内容です。
＊掲載の記事・写真・イラストなど、すべてのコンテンツの無断複写・転載・公衆送信等を禁じます。

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