デジタルツインコンピューティング
取り組み紹介～社会活動のデジタル化・シミュレーション～
NTTデータグループ 技術革新統括本部 技術開発本部 IOWN推進室
山中 啓之 , 山村 真規 , 佐橋 功一
２０２３年 １１月 ２２日© 2023 NTT DATA Group Corporation

目次

1.IOWN構想とデジタルツインコンピューティングのご紹介

2.取り組み事例１：
関西広域都市交通デジタルツイン（阪神高速・NTTグループ共同検討）
3.取り組み事例２：
感性AIを組み込んだ屋内人流シミュレーション(あいちデジタルアイランド)© 2023 NTT DATA Group Corporation

2

１．IOWN構想とデジタルツインコンピューティングのご紹介© 2023 NTT DATA Group Corporation© 2023 NTT DATA Group Corporation

3

IOWNとはInnovative Optical and Wireless Network (IOWN:アイオン)

光電融合技術と光通信技術により実現する次世代の通信・コンピューティング融合インフラ「大容量」、「低遅延」、「低電力消費」が既存インフラに対する大きな優位性顕在化しつつある問題
サーバインフラの肥大化

レイテンシ問題めざす世界

光電融合技術と光通信技術の開発による「次世代の通信・コンピューティング融合インフラ」
低消費電力

大容量・高品質

低遅延

ROI/グリーンROI 問題

消費電力効率
リライアビリティ問題© 2023 NTT DATA Group Corporation

100倍

伝送容量の拡大

125倍

Smart World

Smart
City

Smart
Sports

Smart
Infra

Smart
Mobility

Smart

Smart

Workstyle

Healthcare

Smart

Smart
Agri

遅延の低減

200倍

Education

IOWN全体構成

ネットワークから端末まで、現状のICT技術の限界を超えた新たな情報通信基盤の実現
膨大な計算リソース等による未来予測という新たな価値を創出

IOWNデジタルツインコンピューティング
実世界の「再現」を超えたインタラクションをサイバー空間上で自由自在に行い、未来予測等に活用
IOWN データハブ
⾼効率性、⾼セキュアなデータの流通を実現

IOWNオールフォトニクス・ネットワーク
爆発的に増大する情報量にも対応できる伝送能力・処理能力を提供© 2023 NTT DATA Group Corporation

オールフォトニクス・ネットワーク（APN）

新しい光伝送技術、光電融合技術を用いたデバイス開発によって、既存のインターネット網では困難であった低遅延・大容量通信、低消費電力を実現
現在
拠点間通信
光電融合

2025
拠点内伝送

2030

機器内/チップ間通信

チップ内通信

光ファイバ
通信網

COSA

光技術による「伝送」
電子技術による「処理」© 2023 NTT DATA Group Corporation

光・電子
コパッケージ実装

CMOSチップ間光伝送

光電融合型
プロセッサ

光と電子回路の緊密な結合「光電融合型の処理」

APN適用例

IOWN APNを介したリアルタイムでの多地点遠隔セッションを実現
低遅延、ゆらぎゼロで伝送すること
で、演奏者・観客に対しても同じ場所で演奏しているような音楽体験© 2023 NTT DATA Group Corporation

データセンター（DC）をAPN接続することで、機能分散や⾼可用性を実現

IOWN データハブ
⾼効率性、高セキュアなデータの流通を可能とする広域分散データベース技術
企業の壁を越えて、多種多様なデータを使った新たな価値の創造を容易にする
データハブ
サンドボックス
APN

APN

仮想データレイク
APN

データ管理情報（メタデータ）

APN

データやアルゴリズムを秘匿したまま、データの探索・共有・分析が可能
APNを組み合わせることで、全てのデータが一か所にあるかのような使用感を提供© 2023 NTT DATA Group Corporation

デジタルツインコンピューティング（DTC）
現実空間のヒト・モノをデジタル表現することで、分析や予測を可能にするデジタルツイン技術
ヒト・モノなどのデジタルツインの複合化によって、社会全体の表現、高度なシミュレーションを可能とし、新たな価値を創出することに取り組む• デジタルツインの自在な掛け合わせ：
多様なデジタルツインを相互作用させる共通手段を提供• 大規模・高精度・複合的な未来予
測：過去や現在の把握に加え、いくつもの複合的な未来像の提示• ヒトのデジタルツイン：
ヒトの内面・個性のデジタル化と、人間社会の多様性に基づく相互作用の計算*NTT「デジタルツインコンピューティングとはなにか」 https://www.rd.ntt/iown/0003.html© 2023 NTT DATA Group Corporation

社会全体のシミュレーションを実現するためのポイント
モノのデジタルツイン

ヒトのデジタルツイン・リアルタイム・大規模なデータ収集
位置・時刻の精度を高めた大量データの収集・管理

・データ統合×

ヒトの内面・個性のデジタル化
・個人の思考・心理・集団の意思・心理

時空間整合、情報補間、精度向上

紹介事例２
感性AIを組み込んだ
屋内人流シミュレーション

紹介事例１
都市広域の交通整流化

社会のシミュレーション
・不完全なデータからの再現・予測（例）人流や交通流などから如何に社会の近未来を予測するか・複雑な相互作用・大規模かつ複雑なシミュレーションを高速に実行© 2023 NTT DATA Group Corporation

NTTデータグループが取り組むデジタルツインコンピューティングによる未来社会の創造
IOWN技術を活用して、多様なモノとヒトのデータを高度に掛け合わせる
これまで単独のデータではできなかった実世界の再現で、より良い社会づくりに貢献
データ統合

センシング

実空間シミュレーション

サイバー空間未来予測・最適化

フィードバック
APN

データ分析

現在

次世代データハブ

人と交通の流れの最適制御

ターゲット

都市エネルギーの予測

デジタルツインコンピューティング

ヘルスケア高度化・健康寿命の延伸

etc…

S4を活用した人流・交通流シミュレーション© 2023 NTT DATA Group Corporation

２．取り組み事例１：
関西広域都市交通デジタルツイン（阪神高速・NTTグループ共同検討）© 2023 NTT DATA Group Corporation© 2023 NTT DATA Group Corporation12関西広域都市交通デジタルツイン

https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2023/042102/© 2023 NTT DATA Group Corporation13

交通デジタルツイン
Multi-Agent Simulationで現実世界の車流を再現、交通マネジメント施策の結果を予測し、最適策を実施する
入力データ

リアルタイムデータによるシミュレーション補正
各種センサ

カープローブリアルタイム交通データに基づき、シミュレーション結果を補正（＝データ同化）
交通需要データ

道路NWデータ

交通シミュレーションによる予測・最適化（S4 Simulation System）
 現在～未来の交通状態を精緻に推定・予測 未来の交通状態、ユーザの位置・予定からエリア全体最適となる施策を探索

行動変容
個人ユーザの位置・予定に合わせて行動変容施策を配信（例：経路変更、交通手段変更）© 2023 NTT DATA Group Corporation

モニタリング
交通事業者によるモニタリングに活用
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出店計画
ロードサイドの大規模開発に伴う交通影響の予測や対策を実施

交通シミュレーションによる予測
交通需要データと道路NWデータを入力とし、交通流を再現・予測する。
交通シミュレーション

交通需要データ

AM8時にエリアA→エリアBに移動する普通車が100台予測した交通流

道路NWデータ• 道路NW• 各道路に紐づくパラメータ（交通容量など）© 2023 NTT DATA Group Corporation

データ同化

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各種センサ

カープローブ

S4 Simulation System
各個人の動きを反映でき（＝エージェントベース）、都市規模のシミュレーションが実行可能（＝メゾ・スコピック）
なS4 Simulation Systemを交通シミュレータとして使用する。
エージェントベースモデル

メゾ・スコピックモデル

道路リンク上を各エージェントが移動する。

ミクロモデルとマクロモデルの中間で、ある程度ミクロな挙動を考慮して大規模ネットワークでシミュレーションを実行可能。

道路NW情報は阪神⾼速道路株式会社より貸与

https://youtu.be/7Ke4_GdiJW4© 2023 NTT DATA Group Corporation

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データ同化
リアルタイム交通データに基づき、シミュレーション結果を補正する。
補正前のシミュレーション結果

補正後のシミュレーション結果

リアルタイム交通データ

シミュレーション結果を補正

速度低下を観測© 2023 NTT DATA Group Corporation17

交通量が増えている交通シミュレーションによる施策最適化
交通需要予測とデータ同化により、数時間~1日後の未来（無策の未来）を予測する。
交通
シミュレーション
移動需要予測無策の未来⚠

移動需要データ

道路NWデータ

データ同化

リアルタイムデータ© 2023 NTT DATA Group Corporation18

深刻な渋滞が発生！

交通シミュレーションによる施策最適化
無策の未来に対し、様々な交通マネジメント施策群を適用した多数の未来をシミュレーションする。

様々な施策を適用した多数の未来をシミュレーション

交通シミュレーション
移動需要予測移動需要データ

無策の未来

TSM

TDM

規制等による流量調整

働きかけによる需要調整

様々な施策群Aを適用した未来①〇〇の信号制御

朝の出発前倒し 小

様々な施策群Bを適用した未来②〇〇入口閉鎖

様々な施策群Cを適用した未来③△△出口閉鎖

施策群A

夕方の出発前倒し 小道路NWデータ
施策群B
データ同化

リアルタイムデータ© 2023 NTT DATA Group Corporation

朝の出発前倒し 大
夕方の出発前倒し 小

施策群C

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朝の出発前倒し 小交通シミュレーションによる施策最適化シミュレーション結果から様々な施策を適用した最適な未来を選択し、最適な施策を導出する。
交通シミュレーション
移動需要予測移動需要データ

無策の未来
施策群A
様々な施策群Aを適用した未来①

道路NWデータ
施策群B
様々な施策群Bを適用した未来②

データ同化

リアルタイムデータ（渋滞量、CO2排出量などの観点）

施策群C様々な施策群Cを適用した未来③© 2023 NTT DATA Group Corporation

最適な未来を選択し、それに適用した施策を導出→実行

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交通施策最適化デモ
阪神⾼速道路NWを対象に、交通シミュレーションを実行する。
• 7時以降で渋滞が多く発生

赤色：渋滞発生箇所

道路NW情報は阪神⾼速道路株式会社より貸与© OpenStreetMap contributors© 2023 NTT DATA Group Corporation

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交通施策最適化デモ
交通施策を適用した場合の未来をシミュレータで予測する。
• 施策A、B：人々の出発時間を変更させる施策• 施策Bの方で渋滞が減少➡全体最適として施策Bを実施すれば良い
施策Aを適用した未来
朝の出発時間前倒し 小夕方の出発時間前倒し 小

施策Bを適用した未来
朝の出発時間前倒し 大

夕方の出発時間前倒し 小

夕方の出発時間後倒し 小

施策別・時間帯別の渋滞量（km*時間）
120100806040200024

無策の場合

68101214

施策Aの場合16182022

施策Bの場合道路NW情報は阪神⾼速道路株式会社より貸与© 2023 NTT DATA Group Corporation

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今後の課題リアルタイムな未来予測・シミュレーションによる個々人と街の全体最適を実現するために、次の課題に取り組んでいく。

• データ同化の実現• シミュレーションの計算時間を短縮してリアルタイム処理を実現© 2023 NTT DATA Group Corporation

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３．取り組み事例２：
感性AIを組み込んだ屋内人流シミュ
レーション（あいちデジタルアイランド）© 2023 NTT DATA Group Corporation© 2023 NTT DATA Group Corporation24

屋内人流シミュレーション概要
屋内空間の地図情報やヒトの情報をもとに、屋内のヒトの動きを再現することができる人流シミュレーション技術とヒトの視覚情報から得る情報をもとに判断する感性を判断できる感性AIを組み合わせた技術を保有。シミュレーションの結果得られるエージェン
ト移動記録を活用して、顧客ニーズに合わせた情報を提供する。
入力

活用

人流シミュレーション

地図情報
・屋内レイアウト・建物の構造・通路情報 など

ヒトの情報
・属性情報
・人数・滞在時間 など

コンピューター上で屋内空間を再現し、モデル化した複数のヒトの動きをシミュレートする。

AE

B

F

C

G

ヒトの移動記録

施設管理者が、イベントの事前準備に活用することを想定。

店舗回遊行動推定

イベント効果推定

スタッフ配置計画
感性AI・来訪意欲
・混雑による来訪意欲・(感性による来訪意欲)© 2023 NTT DATA Group Corporation

DH

通路などの混雑・・・

屋内人流シミュレーションの活用例
ショッピングモールにおけるヒトの店舗回遊行動をシミュレーションし、来店者を把握したり、店舗レイアウト計画の参考として、ヒトの動きに関する情報を利用するなどの活用例がある。

AE

BF

スタッフの適正配置

行動把握CD© 2023 NTT DATA Group Corporation

店舗レイアウトの変更

GH

来店者増加のための行動分析参考：用語定義
シミュレーションで利用される用語を以下の通り定義する。

#用語

意味

例(商業施設)1

屋内空間

屋内空間のレイアウト全体を指す

フロアマップ2

エリア

通りなどで区切られた店舗や展示などの集合体

ファッションエリアなど

3

ブース

壁などで区切られた店舗や展示などの最小単位

1つの服飾店など

会場を動くヒトをシミュレーション用にモデル化したもの

買い物客

4 エージェント

© 2023 NTT DATA Group Corporation

シミュレーション概要
屋内空間内の混雑度や店舗・展示物などに関する興味に応じてヒト(エージェント)がブースに立ち寄る確率や行動が変わるシミュ
レーションを実施する。

現実世界

モデル化対象シミュレーションモデル

屋内空間

屋内空間の地図

マップ設定

構築方法

人がデータを準備し、S4に入力
ヒト全体の情報(滞在人数、滞在時間など)

個人単位情報ヒト(エージェント)

エージェントの入力パラメーター
エージェントのペルソナ、滞在時間などの条件
ヒトのブース来訪意欲

感性AI

マクロ挙動(移動時に、どこを目的地に設定するか)

S4 Simulation
System

屋内の移動
ミクロ挙動(目的地間の移動の仕方)© 2023 NTT DATA Group Corporation

入出力
実際の会場に関するデータをもとに、シミュレーション実施における条件とする。
■入力• 展示会の会場情報• モノの配置や壁等の情報• 入口、出口の情報• エリア情報• 各ブースの情報• 通路情報 など• ヒトの情報• 滞在人数, 訪問頻度
• 滞在時間• ヒトの属性 など■出力• エージェント移動履歴© 2023 NTT DATA Group Corporation

参考：感性AI
シミュレーションで利用する感性AIは、訪問対象となるブースの混雑度と個人の興味をもとに、「来訪意欲」を出力する。

※以下はイメージであり、実際の仕様(検討中)や脳モデルパターン数とは異なる。

ブース

ブース

ブース

混雑レベル1→
来訪意欲：7
混雑興味：5
開放感 ：7
新規性 ：6
清潔感 ：4
品性：2

混雑レベル3→
来訪意欲：8
混雑興味：7
開放感 ：6
新規性 ：6
清潔感 ：3
品性：2

混雑レベル5→
来訪意欲：2
混雑興味：8
開放感 ：2
新規性 ：6
清潔感 ：2品性：2© 2023 NTT DATA Group Corporation

マクロ挙動ロジック
エージェントのマクロ挙動ロジック(次にどこを目的地として設定するか)は以下の通り。

屋内滞在

入場

エリア選択

エリア内回遊エリア間移動

退場

ブース到着

移動

滞在
滞在終了

一定時間ごとブース選択© 2023 NTT DATA Group Corporation

マクロ挙動ロジック_エリア選択
エリア選択を行うための指標としてエリアに魅力度を設定する。魅力度が⾼いエリアを次の訪問エリアとする。興味があり、かつ滞在していないブースが多くあるエリアのうちエージェントの場所に近いエリアの魅力度が⾼くなる。

エリアの魅力度の考慮条件
低高

魅力度

エリアの興味関心

01

エリア内で優先的に行きたいブース数※

少ない

多い

エージェントとエリアの距離遠い近い※エージェントが入場前に行きたいブースや、移動中の混雑により訪問を取りやめたブースを随時追加する。

© 2023 NTT DATA Group Corporation

マクロ挙動ロジック_移動
エージェントは目的地に向かうために、以下を実施する。
• 選択したエリアに向かって移動する「エリア間移動」• 到着したエリア内を回遊する「エリア内回遊」エリア間移動

エリア内回遊目的エリアに到達するまでの「予想移動所要時間」が最短になる次の交差点を選択しながら移動。

エリア内の交差点間を確率的に選択し、ランダムウォークを実施。一度通った道は通りにくくする。

エージェント

最短所要時間の通路を選択

エリアA

エージェントエリアA© 2023 NTT DATA Group Corporation

一度通ったルート

一度通ったルートは通りにくくなりながら、確率的にルートを選択マクロ挙動ロジック_ブース選択
以下2種類の方法で来訪するブースを決定する。
• 短い間隔での、視界内のブースからの選択• 10-20分間隔での 優先的に行きたいブースリスト からの選択
ブース選択
短い間隔

10~20分間隔

視野内のブースリスト取得

優先的に行きたいブースリスト
情報取得

ブースリストごとの来訪意欲の取得

データ

Web混雑情報エージェントとブースの距離

残滞在時間© 2023 NTT DATA Group Corporation

来訪するブースの設定（来訪意欲が⾼いブース）

マクロ挙動ロジック_ブース滞在
ブース滞在は以下の流れで行う。
• ブースの待ち行列で待機• ブースの閲覧• ブースからの退場

ブース待ち行列で待機
ブース滞在上限人数を超える場合のみ、エージェントは待ち行列を作り、ブース閲覧を待つ。

© 2023 NTT DATA Group Corporation

ブース閲覧
ブースの存在するエリア興味関心と来訪意欲に応じて滞在時間を設定する。

退場

ブース閲覧時間終了後、来訪意欲をもとにブースに向けて移動する。

ミクロ挙動ロジック
エージェントのミクロ挙動ロジック(次に行く交差点やブースまでの移動の仕方)は、市中で屋内人流シミュレーションに多く利用されており、S4にも実装されている
Social Force Model(SFM)を利用する。
Social Force Model(SFM)：歩行者同士の影響を力学的に表現

ＦＦＦ© 2023 NTT DATA Group Corporation

シミュレーションデモ
３種類のエリア、４種類の感性AIを組み込んだエージェントを用意し、屋内空間でのヒトの回遊行動を再現。感性AIの種類によって訪問エリアに偏りが出たり、時間経過によって混雑するエリアが発生する様子が分かる。

一定時間経過後、エージェントが密集し混雑傾向がみられる。

紫のエリアには青、水色のエージェントが多い。
組み込んだ感性AIの種類によって、エージェントが集まるエリアに傾向がみられる。

© 2023 NTT DATA Group Corporation

展示イベントでの活用
愛知県では、2030年に世の中での普及が見込まれる近未来の事業・サービスを先行して実用化することを目指す「あいちデジタルアイランドプロジェクト」を推進している。プロジェクトの一つとして、愛知県国際展示場にて開催されるSMS(SMART MANUFACTURING SUMMIT)にて、展示場のデジタルツインの活用に取り組む。
人流シミュレーション

混雑率

システム上で会場同様の空間を再現し、モデル化したイ
ベント来訪者のブース周遊行動を模擬実践(シミュレート)する

ある時間・場所での混雑率予測

会場情報
・会場レイアウト・ブース情報・通路情報 など

主催者や出展者が、イベントの事前準備に活用することを想定。

イベント効果推定

参加者情報
・参加者人数予測
・滞在時間予測・参加者の属性 など

AE

B

FCG

来訪者
移動記録
会場レイアウト検討

来訪割合あるブース(エリア)での来訪予測

感性AI

D

H

通路などの混雑・来訪意欲
・混雑による来訪意欲© 2023 NTT DATA Group Corporation

あいちデジタルアイランドプロジェクト：https://www.pref.aichi.jp/site/aichi-digital-island-pj/

スタッフ配置計画

・・・