メタバース: 最初の誇大宣伝からビジネスでの積極的な使用まで

陶酔から実践へ：ビジネス界におけるメタバース

近年、物理世界とデジタル世界が融合する仮想空間であるメタバースが大きな話題となっています。これは、いわゆる「ガートナー・ハイプ・サイクル」の好例です。この曲線は、テクノロジーが当初の熱狂の後、幻滅期を経て最終的に実用段階に入るまでの過程を表しています。初期の熱狂が収まり、「幻滅期」を過ぎると、メタバースは「啓蒙の道」へと進み、ますます多くのビジネス分野で戦略的かつ持続的に活用されるようになります。

新たなパートナーシップとユースケース：産業メタバースの先駆者としてのT-SystemsとNvidia

T-Systemsは、チップメーカーのNvidiaとの提携により、メタバースの産業応用に向けて大きな一歩を踏み出しました。この協業は、「インダストリアル・メタバース」技術を用いて産業界におけるデジタル変革を推進することを目的としています。この提携の中核となるのは、NvidiaのOmniverseプラットフォームです。Omniverseは、企業にスケーラブルで将来を見据えた開発環境を提供し、特に人工知能（AI）モデルの開発に適しています。このプラットフォームは、フォトリアリスティックで物理的に正確なシミュレーションを実現するだけでなく、高度な相互運用性も備えており、他のメタバースプラットフォームとは一線を画しています。これにより、データソースと既存システムのシームレスな統合と管理が可能になります。

Omniverseプラットフォームの重要な利点は、合成データを生成する能力にあります。実世界のデータの入手が困難なアプリケーションや、データプライバシーが懸念されるアプリケーションにとって、シミュレーションは理想的な基盤となります。例えば、機械の様々な故障を仮想環境でテストすることができ、物理デバイスを損傷するリスクはありません。仮想シナリオや故障をシミュレートするこの能力により、企業はイノベーションをより迅速かつ費用対効果の高い方法で開発・テストすることが可能になります。このように、インダストリアル・メタバースは、新しい機械やプロセスを実際の導入前に包括的にテストし、最適化できる環境を構築します。

メタバースのその他の活用例：ボッシュ、シーメンス、自動車業界

ボッシュもまた、メタバース技術に積極的に取り組んでいる企業です。特に製品ライフサイクル管理（PLM）、すなわち設計・製造から保守・廃棄に至るまでの製品ライフサイクル全体の管理の最適化に重点を置いています。ボッシュは、拡張現実（XR）と仮想現実（VR）を活用することで、ツール、インフラ、サプライヤー、ソフトウェアを効率的に連携させる機能を実現しました。XRとVRは、設計やモデルを仮想的に体験できるだけでなく、物理的なプロトタイプを作成せずに、様々なシナリオや変更をシミュレートすることを可能にします。

このデジタル化の結果、製品開発の効率性とコスト効率性が向上しました。サプライヤーとの連携はXRとVRを通じて最適化され、フィードバックや提案された変更をより迅速に実行できるようになります。ドイツ鉄道、エネルギー企業RWE、自動車メーカーのBMWとメルセデスも、製造、保守、顧客サービスなど、あらゆるプロセスを最適化するためにメタバースソリューションを活用しています。仮想シミュレーションと没入型技術により、現実世界では高いコストやリスクを伴うシナリオを検証することが可能になります。例えば、ドイツ鉄道では、鉄道インフラの保守作業を現実世界で実施する前に仮想的にテストすることが可能です。

一方、シーメンスは、特にエアランゲン工場において、インダストリアル・メタバースの可能性を認識しています。ここでは、没入型のレイアウトプランニングを活用し、異なる部門間の連携を強化しています。また、シーメンスはAIとXRを活用したトレーニングにも合成データを活用しています。その成果は目覚ましく、最適化されたプランニングと仮想トレーニング環境の活用により、生産性の向上とエネルギー消費量の削減が実現しました。アンベルクにあるシーメンスのエレクトロニクス工場では、ほぼ100%の生産品質が達成されており、メタバースが単なる仕掛けではなく、産業界に真のメリットをもたらすことを明確に示しています。

に適し：

• インダストリアル メタバース デジタル ツイン: Siemens Xcelerator と NVIDIA は、エンタープライズ ソリューションである Omniverse でデジタル ツインを構築しています
• 生産中の産業用メタバースとデジタル ツイン: メルセデス ベンツが NVIDIA Omniverse で仮想工場を構築

メタバースにおけるAIと合成データの役割

メタバースの文脈において、人工知能（AI）は極めて重要な役割を果たします。AIは仮想世界におけるリアルタイムの分析と対応を可能にし、これは特に自律システムの分野で重要です。合成データを用いることで、機械は大量の実世界データに依存せずに学習することができます。これは、自律走行車や複雑な産業プラントの開発など、多くの分野でメリットをもたらします。AIは様々なシナリオや環境をシミュレーションし、実世界での運用開始前に潜在的な危険や課題に備えることができます。

その一例が、AIトレーニングモデルの活用です。AIトレーニングモデルは、制御された仮想環境で機械を制御するように訓練されます。この環境で問題が発生した場合、AIモデルはそれに対処する方法を学習します。このプロセスは、実際の機械で同じトレーニングを実施する場合よりもはるかに効率的かつ安全です。AI、合成データ、そしてメタバースを組み合わせることで、機械やシステムを現実世界のシナリオに備えさせる一種の「トレーニングキャンプ」が可能になります。これは、産業界における時間とコストを節約すると同時に、安全性を向上させる革新的な方法です。

産業界におけるメタバースの課題と将来展望

メタバースは有望な可能性を秘めている一方で、課題も抱えています。最大の課題の一つは、既存のIT構造への統合とデータ互換性の確保です。多くの企業は、メタバースでの使用を想定していない古いシステムを保有しています。そのため、メタバース技術の導入には、既存のITインフラへの大規模な調整と投資が必要になることがよくあります。もう一つの問題は、特に仮想環境で個人データを利用またはシミュレートする場合に、データプライバシーの問題です。

もう一つの側面は標準化の問題です。現在、様々な企業が独自のメタバース・ソリューションに取り組んでいますが、それらは互いに互換性がないケースが少なくありません。しかし、長期的には、異なるプラットフォームやシステム間の包括的かつシームレスな相互運用性を実現するために、統一された標準規格を策定する必要があります。こうした標準規格の策定は、メタバースの潜在能力を最大限に引き出し、多様なシステムや技術が調和して連携する「仮想世界」を創造する上で極めて重要です。

こうした課題にもかかわらず、メタバースが産業界にもたらす可能性は計り知れません。専門家は、メタバースが長期的にビジネス環境に不可欠な要素となると予測しています。その応用分野は、仮想トレーニングや教育から、生産プロセスのシミュレーション、そしてプロトタイプやデジタルツインの開発まで多岐にわたります。デジタルツインは、実機やシステムの正確な仮想表現を可能にします。これらの技術は、効率性の向上とコスト削減だけでなく、エネルギー消費量の削減や職場の安全性向上にも貢献します。

産業の未来を切り開くメタバース

メタバースは、企業の働き方やイノベーションのあり方を根本的に変える可能性を秘めています。T-Systems、Nvidia、Bosch、Siemensといった企業の事例は、メタバースが既に様々な分野で効果的に活用されていることを示しています。メタバースは、仮想トレーニング環境、生産プロセスの最適化、そして場所や国境を越えたより効果的なコラボレーションを可能にします。メタバースは単なる一過性のトレンドではなく、未来の産業の基盤を築く可能性を秘めています。

AI、XR、そして合成データの継続的な発展により、メタバースは今後数年間で経済にさらに大きな影響を与えるでしょう。技術的および経済的前提条件は整っています。今こそ、メタバースの潜在能力を最大限に認識し、活用できるかどうかが企業にかかっています。

に適し：

• インダストリアル メタバースと拡張現実: iguverse または iguversum とは何ですか? セールスおよびインダストリアル エンジニアリング向けの VR プラットフォーム

かつて革命的なデジタルフロンティアとして称賛されたメタバースという概念は、その後も熱狂のレベルが変動してきました。当初の熱狂は幾分収まりましたが、メタバースは決して忘れ去られたトレンドではありません。むしろ、特に産業用途や小売、教育、エンターテインメントといった特定の分野において、具体的な価値を発揮する形で進化を遂げています。

メタバース：誇大宣伝から現実世界のアプリケーションへ

メタバースは、インターネットの3D版とも言えます。相互接続された仮想空間のネットワークであり、ユーザーはアバターを使ってリアルタイムでインタラクションを行います。ゲームやソーシャル体験と関連付けられることが多いメタバースですが、その可能性はそれらの領域をはるかに超えています。メタバースは現在、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、人工知能（AI）、デジタルツインといった技術を通じて、製造業、都市計画、ヘルスケア、小売業といった業界にも統合されつつあります。

現在の産業用途

1. 産業メタバース

メタバースの導入をリードしているのは産業界です。シーメンスやBMWといった企業は、デジタルツイン（物理資産の仮想レプリカ）を活用して、生産プロセスのシミュレーション、メンテナンスの必要性予測、運用の最適化を行っています。例えば、シーメンス・エナジーは、発電所の仮想モデルを開発し、ダウンタイムの削減と効率向上を実現しました。産業界におけるメタバースは急速な成長が見込まれており、2029年までに市場規模は2,286億ドルに達すると予測されています。

2. スマートマニュファクチャリング

製造業におけるデジタルツインとAR/VR技術の統合により、リアルタイム監視、予知保全、そしてグローバルチーム間の連携強化が可能になります。これにより、物理的なプロトタイプ作成にかかるコストが削減され、製品開発サイクルが加速します。自動車メーカーはこれらのツールを活用し、生産前に車両性能をシミュレーションすることで、効率性と持続可能性の両方を向上させています。

3. 都市計画とスマートシティ

都市計画者は、メタバースを用いて都市環境の大規模シミュレーションを行っています。都市のデジタルツインは、エネルギー消費パターンを可視化し、長期的な持続可能性目標に向けてインフラを最適化するのに役立ちます。これにより、関係者は将来の開発について十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。

小売業と顧客ロイヤルティ

小売業界もまた、VRやARを活用した没入型のショッピング体験を提供することで、メタバースの活用を模索しています。バーチャル店舗では、顧客は高度にパーソナライズされた環境で服を試着したり、商品に触れたりすることができます。企業がこうした没入型体験に多額の投資を行うにつれて、メタバース・エコシステムにおける小売セグメントは大きく成長すると予想されています。

教育と訓練

メタバースは、仮想キャンパスや没入型トレーニング環境を構築することで、教育や企業研修に新たな可能性をもたらします。これらのプラットフォームは、特にエネルギー業界や製造業など、複雑な機械が使用される業界において、従業員が物理的なリスクを負うことなく実践的な学習に取り組むことを可能にします。

課題と将来の可能性

アプリケーション数の増加にもかかわらず、いくつかの課題が残っています。

高コスト

AR/VR ハードウェアなど、完全に没入型のメタバース エクスペリエンスに必要なインフラストラクチャは、インストールと保守にコストがかかる場合があります。

相互運用性

異なる仮想プラットフォーム間でシームレスな体験を実現することは依然として技術的なハードルですが、異なるデジタルエコシステム間の相互運用性を向上させるための取り組みが進められています。

安全性への懸念

より多くの経済活動がメタベラム（仮想通貨、NFT など）に移行するにつれて、データのセキュリティとプライバシーに関する懸念が高まっています。

それでもなお、成長の可能性は依然として非常に大きい。世界のメタバース市場は、AI、ブロックチェーン技術の進歩、そして没入型デジタル体験に対する消費者の需要の高まりにより、2033年までに2兆ドルを超えると予想されている。

変化する風景

メタバースをめぐる初期の熱狂は冷めつつあるかもしれませんが、決して忘れ去られたトレンドではありません。製造業、都市計画、小売業、教育といった業界は、すでに初期のメタバースソリューションの恩恵を受けています。AI、デジタルツイン、AR/VRツールといった支援技術が成熟するにつれて、メタバースは産業プロセスや日常生活にさらに深く統合されるようになるでしょう。

メタバースは一時的なトレンドとして片付けられるどころか、複数の分野で徐々にその価値を証明しつつあります。その潜在能力が完全に発揮されるまでにはまだまだ何年もかかるかもしれませんが、現在の発展は、様々な業界における将来のデジタルインタラクションの形成において重要な役割を果たすことを示唆しています。

に適し：

• スタートアップ企業は、デジタル ツインと産業メタバース – 拡張現実とデジタル ツイン テクノロジーの分野におけるギャップを埋めることができます
• ポケットの中の革命: スマートフォンと 5G が世界をどう変えるか - デジタル ツインから産業メタバースまで