3Dデジタルツイン × AIエージェントで、製造業・施設運営の意思決定と予知保全を「経験主導」から「計算・検証・実行」へ
国境の検問所、航空MRO、半導体工場、化学プラント、地域熱供給ネットワーク、そして複雑な物流システム。こうした現場では、日々さまざまな重要な判断が求められています。
例えばいくつのゲートを開けるべきか。どの設備を優先的にメンテナンスすべきか。生産ラインをどう組み替えるのか。人員をどう配置するのか。そして、安全性を確保しながらエネルギー消費をどう最適化するのか。
これらの課題に共通するのは、単なるデータ分析だけでは解決できない点にあります。設備の状態、空間条件、業務プロセス、運用ルール、さらには物理的制約など、多様な要素が複雑に絡み合い、オペレーションの意思決定に影響を与えています。
これまで、意思決定の多くは専門家の経験や人の判断、個別に導入されたソフトウェアツールなどに依存してきました。企業にはすでに多くのデータが蓄積されています。しかし、それらのデータを実際の意思決定につなげることは、依然として簡単ではありません。従来のBI（ビジネスインテリジェンス）やレポーティングシステムは、状況の可視化には有効です。しかし、解決策の提示や、その判断が実際の運用環境で実行可能かどうかを判断することは困難です。
これらの課題を解決するため、DataMeshはこのたび「FactVerse AI Agent」プラットフォームを発表しました。
データ分析から意思決定へ
FactVerse AI Agentは、複雑な物理施設を対象としたAI駆動のシミュレーションおよび意思決定プラットフォームです。AIエージェントとFactVerse 3D Twin Engine、二つの仕組みを組み合わせて、計算から可視化、実行までの一連のサイクルを実現します。
従来のプラットフォームでは、データ活用は主にレポート作成や分析にとどまっていました。一方、FactVerse AI Agentは、データの力を現場へと広げ、設備や生産ライン、さらには各オペレーション単位でデータを活用できる環境を実現します。
これにより、企業は限られた専門人材だけに頼って膨大な設備・運用データを管理・分析する必要がなくなります。AI エージェントがその役割を担うことで、秒単位での迅速な対応、24時間365日の継続的な稼働、さらに大規模な並行分析が実現可能となります。
予測とシミュレーションを、プラットフォームの力に
複雑な設備運用の現場では、多くの意思決定がシミュレーションを前提に行われています。
たとえば、この時間帯に人流が増えたら現場はどう変わるのか。
設備の運転策を変えた場合、エネルギー消費やリスクはどう動くのか。
スケジュールを調整すれば、他の業務で遅れが生じるのか。
FactVerse AI Agentの大きな価値の一つは、「条件が変わったら何が起こるのか」を企業が簡単に把握できるようにすることです。
たとえば、人流が増えた場合や設備の運転策を変更した場合、あるいは生産スケジュールが変わった場合でも、システムが事前にシミュレーションや分析を行い、企業がより迅速に意思決定できるよう支援します。
これを実現するために、FactVerseプラットフォームにはシミュレーションや最適化、データ分析を行うためのさまざまなツールがあらかじめ組み込まれています。
たとえば、離散事象シミュレーション（DES）やモンテカルロシミュレーションなど、シミュレーション・最適化・分析用の 17 種類のツールを利用できます。これらのツールは共通のWhat‑If API（さまざまな条件を想定したシミュレーションを実行するための共通インターフェース）を通じて簡単に利用でき、さまざまな条件を想定した大規模なシミュレーションや分析を実行することが可能です。
ユーザーは事前に計算方法を選ぶ必要がなく、実行したい業務や達成したい目標を入力するだけで、システムが自動的に最適な組み合わせを判断します。その上でシナリオを作成・検証し、最適な結果を算出して数値で示してくれます。
計算結果を現場で活かす
現場では、意思決定がただ最適プランを計算するだけでは意味がありません。
数学的には正しい結果でも、実際の現場でそのまま使えるとは限りません。シミュレーションでは待ち時間を減らしたり、エネルギーを節約できるプランでも、現場ではスペースの制約や設備の能力、運用ルール、作業フローの都合で、思った通りには実現できないことがあります。
これが、FactVerse AI Agentと従来の AI 分析プラットフォームとの大きな違いです。
FactVerse では、AI エージェントがデータを分析して、最適なプランを考えます。 さらに Twin Engine が 3D デジタルツインでプランを検証し、現場のスペースや設備の能力、ルール、作業の流れなど、実際の条件に沿って実現可能かどうかを確認します。
この2 つの仕組みを連携させた構造により、企業は単なる「計算上のアドバイス」ではなく、現実の制限の中で本当に実行できる方案を手に入れることができます。
複雑な分析を、もっと身近に
FactVerse AI Agentには数十種類の AI ツールが組み込まれており、人流予測や異常の検知、原因分析、スケジュールの最適化、設備の状態チェック、ルール遵守の確認など、さまざまな業務シーンで活用できます。
ユーザーは言葉で質問するだけで、システムが自動で必要なツールを呼び出し、分析やシミュレーション、結果の作成までをまとめて行います。
FactVerseでは、結果は単なるレポートやグラフにとどまりません。すべてデジタルツインの中で可視化されるので、時間の流れや空間の制約、作業の流れなどをまとめて把握でき、プランの効果を直感的に理解できます。さらに、パラメータを変えれば、すぐに新しい結果が返ってくるので、その場で検討を進められます。
NVIDIA Omniverseと連携すれば、チーム間で同じ3Dデジタルツインの空間で一緒にプランを検討し、意思決定を進めることができます。
さまざまな複雑現場での実績
FactVerseプラットフォームは、すでにさまざまな複雑な業界の現場で活用されています。 例えば、自動通関のスケジュール最適化、航空MROにおける多様なデータ活用による整備・保守支援、複雑な物流倉庫のシミュレーション計画と運用監視、さらには半導体工場での予知保全やエネルギー効率の最適化などです。
業界は異なっても、こうした現場には共通点があります。システムの状況は常に変化し、設備や作業の流れが密接に絡み合う中、効率やコスト、安全性、法令や規則の遵守など、さまざまな制約を考慮しながら重要な判断を下す必要があります。
これこそがFactVerse AI Agentが発揮できる分野です。
FactVerse プラットフォームと連動して、一体化運用を実現
FactVerse AI Agentは、DataMeshのFactVerse製品群の中核となる存在で、DFS、Twin Engine、Designer と連携しながらさまざまな機能を発揮します。
DFSは産業データと各種システムを連携させ、統合的なデータ基盤を構築します。AI Agentはデータ分析・最適化・意思決定を担い、Twin Engineは3Dデジタルツインによる検証とシミュレーションを実行します。Designerは3Dシーンのモデリングとデータドリブンな可視化を提供します。
これら4つのアプリケーションが連携することで、データ連携、インテリジェントな演算、物理世界での検証、そして3D可視化から実行までを支えるプラットフォームのコア機能が構成されます。
AIネイティブ開発・エコシステム連携に対応可能
FactVerse AI Agentは、各種業務モジュールに加え、数十種類のAIツール、シミュレーションおよび最適化エンジン、AIモデルを備えており、複数のインターフェース言語に対応しています。
また、本プラットフォームはMCP（Model Context Protocol） に基づく AIネイティブなインターフェース を全面的に実装しています。プラットフォームには、予測、シミュレーション、最適化、分析、データモデリングの五つの分野をカバーする21種類の標準化されたMCPツール が組み込まれています。
これにより、OpenClawをはじめとするサードパーティのAIエージェントは、標準プロトコルを通じてFactVerseのシミュレーション、分析、デジタルツイン機能を直接活用することが可能になります。
FactVerseは、AIエージェントエコシステムにおいて物理世界とつながる基盤プラットフォームとしての役割を担います。
意思決定からロボットトレーニングへ
複雑な設備の運用意思決定支援に加え、DataMeshは「DataMesh Robotics」の取り組みも進めています。
FactVerse Twin Engineの高精度デジタルツインとNVIDIA Isaac Simの技術スタックを組み合わせることで、DataMesh は同一のデジタルツイン基盤をロボティクスおよびエンボディドAI領域へ拡張しています。これにより、合成データ生成、シミュレーションによる学習、トレーニング環境の構築を実現します。
これにより、同一のデジタルツインを、運用最適化からAIモデルの学習、ロボットトレーニング、エンボディドAIのシナリオ検証まで幅広く活用できるようになります。
最後に
これまでのデジタル化は、主に課題を可視化する段階にとどまっていました。今後のステージにおいて企業は、システムが意思決定に参画し、その結果を現実世界で検証・実行する体制を構築することが求められます。
複雑化する施設や設備にとって、これは新たな可能性を拓くものです。データ可視化から意思決定の実行可能化へ、経験に基づく判断から継続的に進化するインテリジェントオペレーションへ実現されます。
詳細につきましては、www.datamesh.com.cn をご覧いただくか、service@datamesh.com までお問い合わせください。