投資対効果の事前判定シミュレーション
Digital Twin DD
WHY
計画と現場が乖離する理由
多くの設備投資・自動化プロジェクトにおいて、要件定義フェーズでは「ROI（投資対効果）は適正」「技術的に実現可能」と判定されたにも関わらず、導入後の現場で稼働率が上がらないケースが散見されます。
その主たる要因は、「動的な複雑性（Dynamic Complexity）」の欠落にあります。
従来の投資判断は、標準作業時間や平均受注量といった「静的な平均値」に基づくExcel計算が大半です。
しかし、実際の現場は、レシピごとの粘度変化、作業員のスキル差、突発的な設備停止など、無数の変数が絡み合う動的な環境です。
私たちは、これらの変数を考慮しない投資計画を「未検証の仮説」と定義します。
Digital Twin DD は、この仮説を経営工学的に検証し、「できるか」ではなく「いつ、どのような条件下で回収できるか」を判定するために開発されました。
WHAT
プロセス・デジタルツイン
本サービスにおける「デジタルツイン」とは、フォトリアルな3D CGで工場の見た目を再現するものではありません。
「工程（プロセス）」と「制約条件（ロジック）」を経営工学的に再現したシミュレーションモデルを指します。
1. 一般的な3Dデジタルツイン
-
再現対象：空間・形状・テクスチャ
-
主な用途：レイアウト確認
2. プロセス・デジタルツイン（当社採用）
-
再現対象：時間・コスト・ボトルネック
-
主な用途：投資対効果判定・ストレステスト
私たちは、「経営判断に使える計算結果」を提供します。
HOW
5レイヤー・シミュレーション
投資計画の実行可能性を、以下の5つの階層（レイヤー）で検証します。
どれか一つでもレイヤー間の整合性が取れない場合、そのプロジェクトは「実行不可能」と判定されます。
1. SENSING（計測・入力）
現場のアナログ情報をデジタルデータとして取得するための、センサー選定およびデータ精度の妥当性を検証します。
「意思決定に耐えうるデータが取れる環境か」を評価します。
2. ALGORITHM（判断・論理）
独自の数理モデルを用い、変動するオーダーに対して生産・物流計画が破綻しないか、アルゴリズム上でストレステストを行います。
3. ACTUATION（実行・物理）
導入予定のロボット、ドローン、UGV等のスペック（速度、可搬重量、稼働範囲）が、現場の物理的な制約条件の中で機能するかを検証します。
4. INTEGRATION（統合・運用）
「完全自動化」できない領域における、人と機械の役割分担（ヒューマンマシンインターフェース）を検証します。
トラブル時の復旧フローや、オペレーターの負荷状況をモデル化します。
5. FINANCE（資金・回収）
上記4レイヤーの検証結果に基づき、ダウンタイムやメンテナンスコストを含めた精緻なROIを算出。
資金調達スキームや補助金要件との整合性を確認します。
OUTPUT
意思決定のための数値根拠
本サービスの成果物は、分厚い報告書ではありません。
投資の「GO / NOT NOW / NO GO」を判断するための、客観的な数値データです。.
1. 実行可否判定（Feasibility Report）
投資回収シミュレーションに基づく、実現可能性のランク付け。
2. ボトルネック解析ログ（Simulation Log）
「特定の条件下で、どこが詰まるか」を特定した時系列データ。
3. 修正要求仕様書（Request for Revision）
発注前にハードウェアベンダーに対して提示すべき、技術的な修正・追加要件のリスト。
USE CASE
想定利用者
1. 事業会社
設備投資計画の事前検証と意思決定
2. 金融機関・投資家
融資・出資先企業の設備投資計画に対する技術的デューデリジェンス
3. 行政・支援機関
補助金採択案件における事業実現性の事前・事後評価