組織のデジタルツインとは？段階的な構築方法

組織のデジタルツインは、業務のあるべき姿を示すモデルと、システムが日々生み出すデータを結び付け、その整合性を測定します。会社全体を描いた図でも、単独で機能するデータプラットフォームでもありません。1つのプロセスを軸に、モデルとデータ、測定をつなぐものです。

1つのプロジェクトですべてを構築するわけではありません。文書化、測定、検証、稼働の段階を進み、それぞれ異なる問いに答えます。このページで紹介する内容はすべて、ProcessMindの同じプロセス記録上で行えます。モデリング、イベントデータとマイニング、シミュレーション、ダッシュボード、プロセスヘルスです。

組織のデジタルツインを構成する要素

必要な要素は3つです。それぞれが結び付いている必要があります。

• **プロセスモデル。**業務のあるべき姿を示します。アクティビティ、順序、ロール、システム、ルールなどを記述します。こうした情報の一部は、図、Wikiページ、標準文書などに分散し、古くなっているかもしれません。
• **実行データ。**業務を記録するシステムから、実際に何が起きたかを取得します。ERP、CRM、ITSM、WMSなどのデータを使い、担当者に過去の業務を思い出してもらわなくても、ケース、アクティビティ、タイムスタンプを確認できます。
• **測定。**モデルと実行データを結び付けます。健全性スコア、バリアント、適合性チェックにより、実行状況がモデルと異なる箇所を把握できます。シミュレーションでは、変更を実施する前にその影響を確認できます。

モデルだけなら、あるのは文書です。データを加えると、実際の業務をマイニングできます。さらに測定と変更を検証する機能を加えると、デジタルツインになります。

これが、デジタルツインとプロセスマイニングの違いです。マイニングでは何が起きたかを把握できます。デジタルツインは、そのデータをモデルと結び付け、変更を検証できるようにしたものです。マイニングだけでも最初の問いには十分答えられますが、それ以上のことはできません。

混同されやすい点が2つあります。デジタルツインは、センサーの測定値を使って機械などの物理的な設備をモデル化することもあります。これは別のもので、デジタルツインとは何かで説明しています。また、ソフトウェア開発でDTOはデータ転送オブジェクトを指し、このページの内容とは関係ありません。Gartnerは、この用語を組織の観点からエンタープライズアーキテクチャに取り入れました。対象は機械ではなく、プロセス、チーム、システムを通じた業務の流れです。

定義だけでなく、呼び方もさまざまです。ベンダーの資料では、組織デジタルツイン、DTOデジタルツイン、エンタープライズデジタルツイン、組織的デジタルツインなどの表現が使われています。どの名称で呼ばれていても、同じものを指すと考えてください。名称ではなく、モデルがデータや測定と結び付いているかどうかで評価しましょう。

ボトムアップで進める：モデル化し、データを加え、改善する

最終段階から計画するより、基礎から一段ずつ進めるほうが簡単です。以下の各ステップでは、成果を誰かに提示できます。また、どのステップも1週間で終えられる範囲です。

1. 組織全体ではなく、まず1つのプロセスをモデル化

   判断が必要なプロセスを1つ選びます。図や文書があれば取り込み、なければ1文で説明してAIにBPMNの下書きを作成させ、内容を整えます。このステップでは、チームが確認したモデルと、文書が必要なステップをまとめます。

2. アーキテクチャの中で位置付ける

   プロセスの位置付けを決めます。どのバリューチェーンに属するのか、誰が担当するのか、どのプロセスに引き継ぐのかを整理します。モデルだけなら図にすぎません。同じモデルをつながったアーキテクチャに組み込むと、デジタルツインの構造段階となり、次の段階に進む基盤になります。

3. イベントデータを追加

   そのプロセスのイベントログをアップロードします。まずはケースID、アクティビティ、タイムスタンプがあれば十分です。データが完全でなくても始められます。1つのシステムのログだけでも、そのシステムが記録するステップのフロー、待ち時間、バリアントを確認できます。データセットに対するAIの提案では、分析前に列のマッピングやデータ品質の問題を確認できます。

4. 改善案を検証し、さらに改善

   最も改善の余地がある点を選び、引き継ぎ、承認、手戻りの流れなど、1つだけ変更します。モデルを変更し、シミュレーションで変更案と現在のプロセスを比較して、意見ではなく比較結果をもとに判断します。その後、再度測定して改善の効果を確認します。

これらを始める前に、組織全体をモデル化する必要はありません。データのある2つのプロセスは、スライド上の20のプロセスより役立ちます。2つ目のプロセスは、1つ目よりずっと早く進められます。モデリングとマイニングが互いにどう役立つかについては、プロセスモデリングとプロセスマイニングの相互補完をご覧ください。

完璧なデータではなく、部分的なデータから始める

データの対象範囲は、モデルと同じようにプロセスごとに広げます。それを現実的に進めるためのポイントは2つあります。

**部分的なデータでも、問いに答えられます。**ログが1つのシステムからのものでも、そのシステムが記録するステップのフロー、待ち時間、バリアントを確認できます。ほかの場所で行われるステップは含まれませんが、モデルを見れば、どのステップのデータが不足しているかがわかります。

**モデルがデータを正しい文脈に位置付けます。**多くのプロセスマイニングツールはログを起点にプロセスを推定するため、ログに記録されていない内容は見えません。先にモデルがあれば、データがプロセス全体を記録していなくても役立ちます。構造がすでにあり、数値は名前の付いたステップに結び付き、データのないステップは不足箇所として確認できます。

完全なデータがそろうまで待たないほうがよい理由もここにあります。理想的なログを作るために9か月かけると、データ収集の間にプロセスが変わってしまうことがあります。最初の分析が明らかにするのは、実際の業務ではなくプロジェクトの経緯になりかねません。まずは速く、おおよその状況をつかみましょう。1つのプロセス、1つのシステム、3か月分のイベントデータをもとに、その場で判断します。

アーキテクチャの拡大に合わせて、データの対象範囲も広がります。次に文書化したプロセスのログを追加すれば、デジタルツインの対象もプロセスカタログに沿って広がります。データプログラム全体を整える必要はありません。

プロセスの健全性：デジタルツインを測定する方法

スコアがなければ、デジタルツインはフィードバックのないプロジェクトにとどまります。プロセスヘルスを使うと、モデルとデータの結び付きが、週ごとに改善できる指標になります。5つの観点で何を測定するかは、CURESフレームワークで説明しています。

デジタルツインを使って判断できること

**変更を承認するか、見送るか。**提案するプロセスをモデル化し、処理量と所要時間を現実的な値に設定して、選択肢を比較します。デジタルツインのシミュレーションモデルの精度は、こうした前提に左右されます。前提について検討する価値があるのはそのためです。シミュレーションは未来を予測するものではなく、判断の根拠を明らかにするものです。

**次の改善にどこから取り組むか。**図からは承認があることがわかります。実行データからは、ケースが承認でどれだけ待つかがわかります。両方を合わせると、改善の優先度を判断できます。プロセスの分析方法では、プロセスグラフから改善点を見つけるまでの流れを説明しています。

**モデルが現在の業務を表しているか。**モデルと直近の実行状況を比較すると、両者のずれを把握できます。これはモデルを見直すきっかけであり、完成した文書をそのまま信頼する理由にはなりません。

データを取り込み、インサイトを得る

デジタルツインの価値は、最初のアップロードではなく、2回目、3回目の更新で明らかになります。分析を始めた後は、データを最新に保ち、結果を読み取ることが大切です。

• **毎日の更新で十分です。**ログをデジタルツインにリアルタイムで流し込む必要はありません。データセットを毎日、または毎週、新しいエクスポートデータに置き換えれば、マイニングしたプロセスとダッシュボードを、判断に使える程度に最新の状態に保てます。プロセスに関する判断は分単位で変わるものではありません。誰も保守しないデータ連携より、実際に行える更新のほうが役立ちます。
• AIがデータを先に確認します。AIデータに関する提案では、データセットを確認し、列のマッピングや品質上の問題を信頼度スコアとともに提示します。タイムスタンプ列の不備などを、分析に影響する前に見つけられます。
• AIによる要約でプロセスの状況を把握できます。AIによる要約では、キャンバス上にボトルネック、コンプライアンス上の問題、傾向、プロセスの健全性を表示します。これまでは、アナリストが分析して会議で共有していた内容です。
• プロセスについて質問できます。AIアシスタントはプロセスに関する質問に回答し、確認したうえでワンクリックで適用できる変更案を提示します。
• **任意のアシスタントからデジタルツインを利用できます。**エンタープライズプランでは、MCP serverがプロセスとモデルを標準のMCPツールとして公開します。Claude、ChatGPT、Copilot、自作のエージェントから、ガバナンスの行き届いた同じデータを利用できます。独自の連携を作らず、オープンな標準を1つ使えます。各ユーザーに許可された範囲のみが表示されます。
• 実際のパラメーターで変更案を検証します。AI支援シミュレーションでは、モデルからシミュレーションのパラメーターを設定するか、独自のデータから算出できます。これにより、仮定に基づくシナリオの設定にかかる時間を短縮できます。

デジタルツインを稼働させるサイクルはシンプルです。データをエクスポートし、分析を更新し、要約と健全性スコアで変化を確認して、担当者が判断します。このサイクルをプロジェクトに頼らず回せるようになれば、稼働段階に達したといえます。

最初に取り組むプロセスの選び方

判断が必要で、成果を測定でき、少なくとも1つのシステムにイベントデータがあるプロセスを選びます。すでに意見が分かれている承認や引き継ぎが、候補として適しています。意見の食い違いが問いとなり、ログが答えを示します。

何かを約束する前に、イベントデータに必要なアクティビティと所要時間が記録されているか確認してください。最低限、各イベントにケースID、アクティビティ、タイムスタンプが必要です。次にモデルを作成してデータを読み込み、両者の違いを確認します。モデルがまだ十分でない場合は、プロセスマッピングから始めるとよいでしょう。