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5分で分かる AWS IoT TwinMaker とデジタルツイン
CX 事業本部 Delivery 部
若槻龍太
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2023/08/22
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● 本発表内容は Developers IO 2023 での発表内容を5
分にぎゅっと縮めて再編したもの
● ほぼ趣味の IoT ネタの内容です
● 資料は後日ブログで共有予定
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自己紹介 3
● 若槻龍太
● 2019年11月入社（4年目）
● やっていること
○ サーバーサイド開発（メイン）
○ フロントエンド開発
○ モバイル開発
● 好きなAWSサービス
AWS IoT TwinMaker
AWS Step Functions
AWS CDK
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アジェンダ 4
1. ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
2. デジタルツインの理解を促すフレームワーク
3. 最後に
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アジェンダ 1
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1. ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
2. デジタルツインの理解を促すフレームワーク
3. 最後に
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● デジタルツインアプリケーションを簡単に構築可能とする
サービス。
● IoT データなどの値に応じて、3D モデルを
視覚的に変化させられる
● 6リージョンで提供（東京は未提供）
今回は AWS IoT TwinMaker によるデジタルツインアプリケーションの
大まかな構築手順を紹介
ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介 11
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● シーンコンポーザーで3Dモデルをインポートし、シーンの設
定を行う
設定項目：
・Light（光源）
・Annotation（注釈）
・Rule（動的表現）
など
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ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
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● AWS の各種サービスをデータソースとして統合し、3D モ
デルに紐付ける
データソース(Component types)例：
・Amazon S3
・Amazon Timestream
・Amazon Athena
・AWS IoT SiteWise
・Amazon Kinesis Video Streams
・など
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ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
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● データソースの値に応じて、3D モデルの色や
アイコン等を視覚的に変化させる
Rule（動的表現）を利用する
例：
・温度が上がれば黄色、さらに
上がれば赤色など
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ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
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● ビューワーを Grafana ダッシュボードに埋め込む
Grafana は ダッシュボードを
簡単に構築できる OSS。
ユーザーは 3D ビューワーを
時系列グラフやビデオ動画等と
合わせて統合的なダッシュ
ボード上で確認することが可能
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ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
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● 余裕があれば残り時間でデモをします
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ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
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アジェンダ 1
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1. ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
2. デジタルツインの理解を促すフレームワーク
3. 最後に
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“デジタルツイン”という用語は、
従来の方法を説明するために
多義的に使われがち
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“デジタルツイン”という用語は、
従来の方法を説明するために
多義的に使われがち
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=> そのことがユーザーの
混乱を招いているのが現状
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そこで AWS は、ユーザーのデジタルツインへの理解を促し、ビジネス価
値を達成できるようにするフレームワークを開発した
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value-and-outco
mes/
デジタルツインの理解を促すフレームワーク
デジタル
ツインの
バイブル！
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AWS はデジタルツインを次のように定義
“デジタルツイン（DT）は、個々の物理システムの生きたデジタル表現であ
り、データで動的に更新されて、物理システムの実際の構造、状態、およ
び動作を模倣し、ビジネスの成果を促進します。”
デジタルツインの理解を促すフレームワーク
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AWS はデジタルツインを次のように定義
“デジタルツイン（DT）は、個々の物理システムの生きたデジタル表現であ
り、データで動的に更新されて、物理システムの実際の構造、状態、およ
び動作を模倣し、ビジネスの成果を促進します。”
デジタルツインの理解を促すフレームワーク
①
① ②
②
③
③
④
④
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 42
さらに AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の
4段階で定義する Digital Twin leveling index を開発した
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value
-and-outcomes/
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 44
さらに AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の
4段階で定義する Digital Twin leveling index を開発した
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value
-and-outcomes/
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 45
L1 Descriptive
● 物理システムの視覚的表現による説明に焦点を当てたユースケース
● 物理システムを表す静的モデルから成る。
○ 現実のシステムに応じて状態や構造は変化しない。
● まだ完全なデジタルツインとは言えない。
● IoT TwinMaker の利用による解決には適していない
○ 従来の CAD ソフトや VR/AR で解決すべき
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 48
AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の4段階
で定義する Digital Twin leveling index を開発した
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value
-and-outcomes/
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 49
L2 Informative
● 物理システムの現在や過去の状態を可視化するユースケース
● 接続により物理システムの状態をモデルに反映させる。
● IoT TwinMaker が一番使われうるパターンだと考えられる
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 58
AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の4段階
で定義する Digital Twin leveling index を開発した
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value
-and-outcomes/
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 59
L3 Predictive
● 物理システムの未来のある瞬間の状態を可視化するユースケース
● 機械学習モデルの適用や what-if 分析により、物理システムの未来のあ
る時点での状態の予測データをモデルに反映
○ 予知保全などの事前対応を行うことができる
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 63
さらに AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の
4段階で定義する Digital Twin leveling index を開発した
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value
-and-outcomes/
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 64
L4 Living
● L3 の欠点は、物理システム自体の時間経過による変化に対応できないこと
○ 例えば発電機のタービンは軸ずれや摩耗などの経年劣化を起こすため、そ
れらの変化を考慮しなければ、正確な予測を行えない
● そこで AWS は aws-do-pm という将来予測モデリングを可能にするフレーム
ワークのソースコードを提供
● aws-do-pm をアーキテクチャに追加し、物理システムの時間経過による変化を
モデルに反映させたより正確な予測を可能に
● まさに生きている(Living)かのようなデジタルツインを実現
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デジタルツインの理解を促すフレームワーク 69
デジタルツインをビジネス適用したい場合、
対象の物理システムの何を可視化する必要があるのかを精査し、
構築するデジタルツインのレベルを判断することによって、
ビジネス価値の達成に大きく近づくことができる
L1 Descriptive L2 Informative L3 Predictive L4 Living
ビジネスの成果
（可視化対象）
既存の構造 既存の状態 未来の状態 より高精度な未来
の状態
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アジェンダ 77
1. ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
2. デジタルツインの理解を促すフレームワーク
3. 最後に
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デジタルツインとは
“究極の可視化手法”である
と考えています
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そんなデジタルツインの
アプリケーションを AWS 上で
簡単に構築できる
AWS IoT TwinMaker に
個人的に非常にロマンを感じている
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最後に 80
● しかし、AWS IoT TwinMaker のクラメソ社内事例はまだない
● そもそも国内でのデジタルツインの事例が殆どない
● そんな AWS IoT TwinMaker を一緒に 盛り上げませんか？
● 社内で提案したり、アウトプットしたりしませんか？
● 今なら先行者になれます！
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ありがとうございました
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