【新刊案内】次世代デジタルツインの実装と主要ベンダー・研究機関30社 ～ 製造・エネルギー・AIの連携を支えるエコシステム ～ 発行：（株）シーエムシー・リサーチ

★物理モデル×AIで製造業は「経験」から「計算」へ。PINNs・CPS・MI連携を軸に、蓄電池・半導体・化学の次世代デジタルツイン実装戦略と主要30社の競争力を徹底分析！

➢　物理モデル×AIの決定版！ PINNs実装の極意とCPS自律最適化の全手法を公開！

➢　暗黙知を資本へ変える！ 2026年、日本の材料産業が生き残るためのデジタル戦略！

➢　蓄電池・半導体・化学の最前線！自律型デジタルツインがもたらす製造プロセスの革新！

➢ 「データサイロ」を打ち破る！ ベンダー間互換性とMI連携を実現する具体的処方箋！

➢　主要30社・研究機関を徹底分析！ 世界をリードするデジタルツイン・エコシステム！

➢　次世代データセンターの命題！ 液冷技術とエネルギー最適化によるPUE向上の実務！

➢　理論と実践を繋ぐ一冊！ 物理情報ニューラルネットワーク（PINNs）の実装実務！

➢　グリーン・インフラの最適解！ 工場とDCを連携させる動的エネルギーモデルを提示！

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📘 書籍概要

タイトル：次世代デジタルツインの実装と主要ベンダー・研究機関30社 ～ 製造・エネルギー・AIの連携を支えるエコシステム ～（Implementation of Next-Generation Digital Twins and 30 Key Players：The Ecosystem Bridging Manufacturing, Energy, and PhysicalAI）

発行日：2026年5月18日

体裁：A4判・並製・123頁

定価：本体（冊子版） 99,000円（税込）

セット価格（書籍＋PDF版CD）：本体 + CD（PDF版） 165,000円（税込）

ISBN：978-4-910581-88-0

編集発行：（株）シーエムシー・リサーチ

📝 本書の特徴

➢　物理モデル×AIの決定版！ PINNs実装の極意とCPS自律最適化の全手法を公開！
➢　暗黙知を資本へ変える！ 2026年、日本の材料産業が生き残るためのデジタル戦略！
➢　蓄電池・半導体・化学の最前線！自律型デジタルツインがもたらす製造プロセスの革新！
➢ 「データサイロ」を打ち破る！ ベンダー間互換性とMI連携を実現する具体的処方箋！
➢　主要30社・研究機関を徹底分析！ 世界をリードするデジタルツイン・エコシステム！
➢　次世代データセンターの命題！ 液冷技術とエネルギー最適化によるPUE向上の実務！
➢　理論と実践を繋ぐ一冊！ 物理情報ニューラルネットワーク（PINNs）の実装実務！
➢　グリーン・インフラの最適解！ 工場とDCを連携させる動的エネルギーモデルを提示！

◎刊行に当たって

　2020年代後半において、日本の製造・材料・デバイス産業は、競争優位の前提そのものが崩れる転換点に直面している。従来、競争力の源泉とされてきた熟練技能やプロセスノウハウ、すなわち暗黙知は、労働力構造の変化とAI主導型開発の台頭により、持続不可能な資産へと変質した。試作依存型の開発プロセスは、開発リードタイム、歩留まり改善速度、スケール移行効率のいずれにおいてもグローバル競合に対する劣後要因となりつつある。これは現場課題ではなく、資本効率および投資回収構造に直結する経営課題である。

　本レポートは、この構造問題に対する解として「次世代デジタルツイン」を提示する。その本質は、暗黙知を分解・再構築し、再現可能かつ計算可能な「デジタル資産」へと転換する点にある。本レポートにおけるデジタル資産とは、材料特性、プロセス条件、設備挙動、エネルギー消費といった複数レイヤのデータを相互連関的に構造化し、継続的に意思決定価値を創出する基盤を指す。この資産を材料開発（MI）から量産工程、さらにはエネルギー運用に至るまで垂直統合することで、企業はオペレーション最適化に留まらず、資本生産性そのものを再設計できる。

　技術面では、デジタルツインは「可視化」から「意思決定エンジン」へと進化している。従来のデータ駆動型AI、すなわち代理モデル（Surrogate Model）は、観測データに基づく相関関係の学習には優れる一方、データ外挿領域や物理制約を伴う問題においては本質的な限界を有する。これに対し、物理モデルとAIを統合したハイブリッドモデリング、特にPhysics-Informed Neural Networks（PINNs）は、物理法則を制約条件として組み込むことで、データ不足領域においても物理整合性を維持した予測を可能とする。これにより、実験や試作への依存を低減しつつ、最適条件を事前に導出することが可能となる。

　このアプローチは、蓄電池電極の塗工・乾燥プロセスや、半導体の原子層堆積（ALD）に代表される、多スケールかつ強非線形なプロセスにおいて特に有効である。従来、これらのプロセスでは経験則に基づくパラメータ調整が不可避であったが、ハイブリッドモデルの導入により、パラメータ空間の有効次元削減と感度解析の高度化が実現される。その結果、スケールアップ時の不確実性低減に加え、ラボから量産ラインへの非連続な条件変化を伴うバーティカル・ランプアップの加速が可能となる。

　さらに、競争軸は製造領域単体からエネルギー領域を含む統合最適化へと拡張している。欧州のデジタル製品パスポート（DPP）や炭素国境調整措置（CBAM）に代表される制度環境の進展により、製品単位での環境負荷管理は必須要件となった。今後は、製造プロセスとエネルギー消費を統合した「エネルギー連動型デジタルツイン」が標準となり、工場、データセンター、蓄電池を横断した動的最適化が求められる。特にデータセンターにおける電力消費の増大は、冷却流体制御や負荷分散を含む高度な運用最適化を不可欠としている。これにより、PUE改善に留まらず、データセンター運用におけるTCO（総保有コスト）の最適化、およびエネルギーシステム全体でのLCOS（レベル化蓄電コスト）の低減が実現される。

　本レポートでは、主要ベンダーおよび研究機関30社の分析を通じ、CPS（サイバー・フィジカル・システム）としての実装要件と投資優先順位を明確化する。物理モデル、AIモデル、データ基盤、制御系の各レイヤを統合したアーキテクチャ設計と、その定量的インパクトを提示することで、実装におけるボトルネックと解決アプローチを具体化する。デジタル資産化を達成し、物理現象を制御可能な対象へと転換した企業のみが、次世代産業における競争優位を確立する。本書は、経営層および技術戦略責任者に対し、意思決定のフレームワークを提供するものである。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　CMCリサーチ調査部

📖 本書の構成・目次概要

第Ⅰ編　暗黙知のデジタル資産化と日本の構造的リスク

第1章　暗黙知の「デジタル資産化」戦略：

　2026年における日本の材料・デバイス産業の構造的リスクと資本転換への道

1.　暗黙知の『デジタル負債』化：2026年における日本の材料・デバイス産業の構造的リスクと経営課題

2. 「立ち上げ期間の差」がもたらす構造的な経営格差

3.　データの負債：AI学習の「ノイズ」化

4.　プロセスDTによる「知の資産化」：負債を資本へ変える技術

5. 【事例分析】暗黙知依存からの脱却成功例と「スケールの壁」

第2章　データの質と「サイロ化」の克服：

　ベンダー間互換性の実現

1.　データサイロ化の正体と「データの質」の再定義

　1.1　サイロ化が発生するメカニズム

　1.2 「質の高いデータ」の三要素

2.　OPC UA：通信レイヤを超えた情報モデルの提供

　2.1　フレームワークとしてのOPC UA

　2.2　コンパニオン仕様による業界標準化

3.　AAS（資産管理シェル）：デジタルツインの共通基盤

4.　OPCUAとAASの連携ユースケース

第3章　MIと製造の現実的連携

　～代理モデル活用の限界と可能性～

1.　マルチスケール解析の現実的フロー：ボトムアップ・マッピング

2.　実績ベースの導入効果

3.　現実的ロードマップ：段階的導入と目標設定

第4章　材料開発（MI）と製造工程のデジタル連携

1.　MIからデジタルツインへのシームレスなデータ継承

　1.1　ラボでの最適組成を量産ラインへスケールアップするためのシミュレーション

2.　ラボと量産を隔てる「スケールアップの壁」

3.　シームレスなデータ継承のアーキテクチャ

4.　スケールアップ・シミュレーションの3ステップ

5.　国内外の活用事例とROI：物理反映型デジタルスレッドの実装

6.　課題と今後の展望：自律的材料製造

第Ⅱ編　物理モデル×AI：自律予測型CPSの技術基盤

第1章　高精度センシングとデータ・アクイジション

1.　非接触・インラインでの材料特性計測技術

2.　センシング・パラダイムの転換

3.　非接触・インライン計測の主要技術 ～QCL・THz・HSIの実装とマルチモーダル統合～

　3.1　主要3技術の特性比較

　3.2　業界別応用：インライン計測の最前

　3.3　マルチモーダル統合：自律型DTの実現

4.　展望：サプライチェーン再編競争と日本の戦略的ポジション

5.　日本の社会実装ロードマップ（2026-2030）

6.　データ・アクイジション（DAQ）の再義：ノイズを知識に変える

　6.1　DAQ技術構成と実装効果

　6.2 「情報の純度」がDTの演算精度を決定する

7.　計測基盤の高度化とデータ構造化による製造デジタルの再構築

第2章　物理モデルとAIモデルのハイブリッド化：PINNsの構築・実装の実務

1.　物理駆動型AIによるシミュレーションの高度化

2.　物理法則と機械学習の融合アプローチ

3.　熱流体・応力解析における融合の最前線

　3.1　熱流体解析（CFD）への応用

　3.2　応力・構造解析（FEA）への応用

4.　物理情報ニューラルネットワーク（PINNs）の活用事例

5.　導入における課題と今後の展望

第3章　サイバー・フィジカル・システム（CPS）による自律的最適化基盤の構築

1.　CPSの本質と構造

2.　CPSの階層構造：5Cアーキテクチャ

3.　CPSを支える主要技術基盤

4.　CPSにおける「フィジカル資産」の定義と構造

5.　CPSにおけるセキュリティと信頼性

6.　CPS/AI実装ロードマップ：5Cアーキテクチャ統合マトリクス

第4章　次世代デジタルツイン・プロセス最適化：主要企業・研究機関30社

①　Siemens

②　NVIDIA

③　Microsoft

④　Dassault Systèmes

⑤　PTC

⑥　Autodesk

⑦　Ansys

⑧　Schrödinger

⑨　IB

⑩　富士通

⑪　島津製作所

⑫　キーエンス

⑬　ASML

⑭　Applied Materials

⑮　TSMC

⑯　Samsung Electronics

⑰　東京エレクトロン（TEL）

⑱　デンソー

⑲　村田製作所

⑳　BASF

㉑　GE Digital

㉒　三井化学

㉓　ダイキン工業

㉔　住友化学

㉕　小松製作所

㉖　Honeywell

㉗　CATL

㉘　Umicore

㉙　Northvolt

第Ⅲ編　プロセス別実装：蓄電池・半導体・化学の自律DT

第1章　蓄電池製造DXの核心：

　物理モデルとAIが融合する「自律型デジタルツイン」構築戦略

1.　電極塗工・乾燥プロセスの物理シミュレーション

　1.1　塗工工程：CFD×DEMによるマルチスケール解析

　1.2　乾燥工程：ナノ～ミクロスケールの相分離予測

2.　リアルタイム同期：センサー技術と仮想センサー

3.　産業インパクトと具体的導入効果

4.　AI融合と人材育成の必要性

5.　自律循環型・電極製造デジタルツイン：詳細データ連携ループ

第2章　半導体材料・成膜プロセスにおける膜厚均一性の極限追求

1.　ナノメートル世代における均一性の再定義

2.　成膜手法における物理的制御の深化

　2.1　ALD（原子層堆積法）における空間・時間制御

　2.2　CVD（化学気相成長法）におけるプラズマと流体の同期

3.　材料メーカーによる化学的アプローチ：高機能プリカーサーの開発

4.　自律型プロセス制御：In-situ計測とデジタルツインの融合

5.　3D構造への挑戦と次世代プロセスの展望

6.　産業競争力としての均一性技術

第3章　連続フロー合成による化学製造プロセスの高度化：

　実装戦略と定量的インパクト

1.　微小空間制御がもたらす物理的優位性

2.　次世代化学製造プロセスとしてのフロー合成：反応制御の高度化とグリーン製造の実現

3.　PAT・AI融合による自律化プラントの実現

4.　連続フロー合成による化学製造プロセスの構造的転換と競争優位の確立

　4.1　戦略的背景：化学産業に求められる三位一体の変革

　4.2　フロー合成がもたらす3つの構造的転換

　4.3　経営的インパクトと投資対効果

第Ⅳ編　グリーン・インフラ最適化：工場・DCのエネルギー連携

第1章　エネルギー消費の可視化と動的最適化モデル

1.　製造業におけるエネルギー管理のパラダイムシフト

2.　エネルギー消費の可視化

3.　電力デマンドレスポンス（DR）との連動

4.　生産スケジュールと電力DRの連動

5.　動的最適化の実践的アプローチ

6.　実装における技術的課題と最新動向

7.　将来展望：産業VPPと地域経済への波及

第2章　エネルギー最適化：

　データセンターの冷却流体とPUE向上

1.　NVIDIA Omniverse DSXによる「中枢制御ユニット（CDU）」の動的最適化

2.　PUE 1.05～1.10の実現と「熱の資源化」

※詳細目次は下記リンクからご覧いただけます。

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