GCRI · システム科学とモデル化

デジタルツイン:手法と限界

A デジタルツイン is a model of a real system that is continuously updated with data from it, used to monitor, predict and test decisions. Twins of cities, grids, water networks and factories are widely proposed, and many are dashboards or static models under a new name. This page sets out what makes a digital twin, how twins are built and validated, and what evidence serves the institutions considering them.

01登録

Digital twins: method and limits on the record.

02質問

Digital twins: method and limits: how the risk develops.

What a twin can and cannot represent, and how it is kept honest. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Data keep the model current

A twin assimilates sensor and operational data so that its state tracks the real system, which needs reliable data flows and quality control.

メカニズム

Models must be fit for purpose

A twin is only as good as its underlying models. Visualisation without validated models is a dashboard, not a twin.

メカニズム

Decisions close the loop

Twins add value when used to test options and inform action, and when outcomes are fed back to improve the model.

メカニズム

Integration creates risk

Connecting models to live data and to controls raises cybersecurity, data protection and accountability questions.

03地理

Connected activity in North America.

Night lights, population density and land cover over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページのつながった活動

このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra NDVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星による緑度指数で、作物と牧草地の状態の指標です。収量の推定値でも食料安全保障の警報でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

Connected activity, framed on North America.NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA/NOAA VIIRS・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • オプションのレイヤー(レイヤー一覧の 5 つのソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると提供元のクレジットを地図上とここに表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 強化植生指数、移動 8 日:MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日
  • 植生の緑度(NDVI)、移動 8 日:MODIS Terra NDVI、NASA LANCE · 2026年10月13日

04分野を横断して

Digital twins mirror systems in each domain, with limits.

Method studies are designed for the 手法と技術シリーズ. ISO 23247 frames twins for manufacturing; a twin is only as good as its data and validation, recorded under NS-12 of the proposed Nexus Standards.

  • Twin validation studies.
  • Data latency measurements.
05監視

結合モデルの実行環境。

このテーマを追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

結合モデルの実行環境

Digital twins: method and limits · Coupled model A · Scenario set 3

アンサンブル実行中GCRI・システム科学とモデル化

モデル結合グラフ

ノード:モデル · エッジ:交換される変数

結合された構成要素

水文学1 day流出はい
電力システム1 h需要、停電はい
経済1 四半期生産、価格一部
人口1 year曝露はい

アンサンブルの出力

Coupled model runner: the screen’s structure, terms and states for Digital twins: method and limits.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06指標

何を、どの程度うまく測定しているか。

各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。

指標単位周期出典の種類ラベル
Data latency from system to twinminutes継続的Data pipeline monitoring観測
State estimation errorerror metricper evaluationValidation against measurements推定
Decisions informed by the twin件数per period決定記録報告値
Sensor coverage of the systempercent of key variables measured評価ごとSensor inventory申告済み
Model components validatedpercent評価ごとValidation records報告値
Security assessments completed件数評価ごとSecurity records報告値
07ツインとカスケードのシミュレーター

Model digital twins: method and limits as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 複合・連鎖ハザードの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NRS-H61 ハザード・ファミリー:連鎖的な機能不全(NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 ハザード・ファミリー:複合・マルチハザード事象(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 ハザード分類:サプライチェーンと流れの途絶(NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 ハザード・ファミリー:システミック・サイバー事象(NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 ハザード・ファミリー:デジタルインフラの集中とモノカルチャー(NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 ハザード分類:大規模な循環の異常(NHS-1 atmo.climate-mode)

観測

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 再解析(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
  • 世界の GDP に対する災害による直接経済損失
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

例示の地理

  • バングラデシュ:134 の六角形セル
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08出典

エビデンスの出所。

名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。

出典提供するものライセンス区分
ISO 23247 製造業のための デジタルツイン 枠組みReference architecture for manufacturing digital twinsLicensed standard, purchase required
Digital Twin Consortium definitions and resourcesIndustry definitions and capability frameworksPublic, terms to check
National academies reports on digital twinsAssessment of foundational research gapsPublic, terms per publisher
Data assimilation literatureMethods for combining models and observationsLicence per publication
Published city and utility digital twin case studiesApplied twins and lessonsLicence per publication
09手法とエビデンス

How digital twins: method and limits is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

モデル、方程式、仮定

The model structure used for digital twins: method and limits, the assumptions it makes and how each is tested.

要素 i のリスクRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)ハザード、エクスポージャー、脆弱性、対処能力
年間期待損失EAL = ∑k pk · Lk年間確率 pk
結合システムxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
仮定作られる理由検証の方法
一つの事象の中では、ハザードとエクスポージャーは独立している損失の積分を扱いやすく保つ同時記録に当てはめたコピュラと比較
結合は動作点の近くで線形であるショックを A を通じて伝播させる線形範囲を超えて摂動を与えて比較する
脆弱性曲線は場所を越えて適用できる地域固有の曲線はめったに得られない観測された損失がある場合はそれに照らして検証
入力
来歴付きのバージョン管理されたデータセット
成果物
分布であり、単一の数値ではない
コード
モデルカードと試験とともに公開
再現
同じデータ、コード、環境、シード
標準的なリスクおよび状態空間の定式化です。挙げた前提はこの手法に典型的なもので、審査のために示しており、結果ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
10決定

誰が決め、エビデンスが何に役立つか。

システム Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

誰が決定するか質問このページが提供するエビデンス
Operators and city authoritiesWhether a デジタルツイン is worth building and for which decisionsCapability assessments
Engineering teamsHow to validate and secure a twinValidation designs; architecture reviews
Procurement bodiesHow to distinguish twins from dashboards in tendersCapability criteria

このトピックが生み出す成果物

  • Digital twin capability assessments
  • Validation designs for twin state estimates
  • Architecture and data flow reviews
  • Teaching material on twins as a method
11中核となる問い

What experts ask about digital twins.

  • What does the twin represent, at what resolution, and what does it leave out?
  • How often is it updated with data, and how is データの品質 checked?
  • How is the twin’s accuracy tested, and for which purposes?
  • How are uncertainties shown to users?
  • Who is accountable when decisions rely on the twin?
12メカニズムと要因

What twins can and cannot do.

A twin combines models with live or regularly updated data. Data assimilation adjusts the model state to match observations, which can make short-term predictions more accurate. Twins are useful for monitoring, testing interventions virtually and training operators.

A twin is still a model. It represents only the processes and components that were built into it, at the resolution chosen, and it inherits the uncertainties and assumptions of its components. Visual realism can create an impression of completeness that the underlying model does not justify.

Twins can drift. As the real system changes, through new construction, ageing or changing behaviour, the twin must be updated and revalidated. A twin that is not maintained becomes a misleading picture.

13手法とデータ

手法とその限界。

  1. 01

    データ同化

    Combining model predictions with observations, using statistical methods. Requires good observation coverage.

  2. 02

    Validation for purpose

    Testing the twin against independent data for each intended use, using 不確実性の定量化.

  3. 03

    システム工学

    Defining scope, interfaces and requirements, using システム工学.

  4. 04

    Computing infrastructure

    Running and updating twins, using 計算. Costs and security must be managed.

A digital twin is a representation, not reality. Its outputs carry the uncertainty of its models and data, and they are shown with that uncertainty.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

16質問

質問と回答。

What is a digital twin?
A virtual representation of a physical system that is updated with data from it and used to monitor, predict and support decisions about the system.
How is a digital twin different from a simulation?
A simulation can run without live data. A twin is continuously synchronised with its real counterpart through data assimilation.
What is data assimilation?
Methods that combine model forecasts with observations to estimate the current state of a system, widely used in weather forecasting.
Is a 3D city model a digital twin?
Not on its own. A twin also needs process models and data updates. Many products called twins are visualisations.
Can a twin predict the future?
It can make short-term predictions for represented processes, with uncertainty. Long-term or unrepresented effects are outside its reach.
How is a twin kept honest?
Through validation for each use, visible uncertainty, documented scope and regular revalidation as the real system changes.
Does GCRI certify digital twins?
No. GCRI does not certify. The topic provides method guidance.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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