ヴィヴェク・ヴェンカテサンは、AI、クラウドプラットフォーム、大規模分析に焦点を当てたフォーチュン500企業のデータエンジニアリング部門を率いている。
金融、医療、エネルギー、小売を含む今日のあらゆる業界で、デジタル環境はどのチームが監視できるよりも速いペースで拡大している。システムは複数のクラウドにまたがり、規制は絶えず進化し、AIはあらゆる場所に存在している。しかし、ほとんどの組織は依然として一時的な監査や事後対応に頼っている。
このモデルを見直す時が来ている。
先進的なエンジニアリングから生まれた最も有望なアイデアの一つがデジタルツインだ。これは企業システムのライブで継続的に更新されるモデルである。製造業で誕生したデジタルツインは現在、AI、自動化、サイバーセキュリティの交差点に位置している。それらは、リーダーたちが求めていたものを提供する：リアルタイムの可視性、継続的なコンプライアンス、予測的なレジリエンスだ。
「デジタルツイン」の定義
デジタルツインはシステムの仮想レプリカである。それは、継続的なデータ同期を通じて物理的またはデジタルインフラストラクチャを映し出す環境だ。
製造業では、ツインはタービンや組立ラインをモデル化する。ITでは、クラウドネットワーク、CI/CDパイプライン、セキュリティアーキテクチャをモデル化できる。
世界経済フォーラムによると、デジタルツイン技術はリアルタイムモニタリングと迅速な修復を可能にすることで、サイバーレジリエンスを劇的に向上させることができるという。
これは、環境から学習し続ける生きたシミュレーションと考えるとよい。
静的防御から予測的セキュリティへ
従来のセキュリティツールは反応に焦点を当てている。検出、対応、回復だ。
デジタルツインはそのモデルを反転させる。テレメトリとAI駆動の分析を組み合わせることで、組織は脅威を安全にシミュレーションし、潜在的な侵害が発生する前にその波及効果を評価できる：
• 攻撃のシミュレーション：セキュリティコントロールをテストするために、本番システムを模倣した安全なサンドボックスを作成する。
• コンプライアンスの自動化：SOC 2、ISO 27001、GDPRなどの監査のための継続的な証拠を生成する。
• 影響の可視化：小さな構成変更がどのようにセンシティブなデータを露出させる可能性があるかをリアルタイムで確認する。
米国国立標準技術研究所（NIST）の研究によると、デジタルツインは製造業者が脆弱性をより早期に特定し、ダウンタイムを防止するのに役立つという。
同じ原則が現在、データ集約型企業にも適用されている。
AIがツインを強化する場所
AIはツインから来るデータを分析するだけでなく、システムの通常のリズムを学習する。
生成AIと予測AIモデルは、異常を強調し、ドリフトを予測し、最適化された修復手順さえ生成することができる。
最近の研究によると、AI搭載のデジタルツインは、システム動作をモデル化し異常にフラグを立てることで、内部脅威や運用上の設定ミスの検出を改善できるという。
RSACの業界分析もこれらの発見を裏付けており、AIアナリティクスと組み合わせたデジタルツインフレームワークが、金融から重要インフラまでのセクター全体でリアルタイムのセキュリティ態勢管理をどのように変革しているかを強調している。
私が第57回国際カーナハンセキュリティ技術会議（ICCST 2025）で発表したIEEE出版の論文では、積極的な脅威シミュレーションとコンプライアンス最適化のためのマルチクラウド、AI駆動のデジタルツインフレームワークを紹介した。
このフレームワークは、データエンジニアリングとAIを組み合わせることで、複雑な企業環境における手動監査の削減、修復の加速、可観測性の向上が可能であることを実証した。
実世界の企業への影響
AWS、Azure、GCPにまたがる何百ものマイクロサービスを実行しているグローバル組織を想像してみよう。開発者がAPIを更新したり、ポリシーを変更したり、キーをローテーションしたりするたびに、デジタルツインはそれを即座に反映する。組み込まれたAIエージェントは、その変更がアクセスルールに違反しているか、新しい依存関係を導入しているか、コンプライアンスに影響を与えるかを評価する。
時間が経つにつれ、ツインはシステムの整合性に関する唯一の信頼できる情報源となり、常に学習し、継続的にテストするセキュリティモデルとなる。投資収益率は明確だ：誤検知の減少、監査疲れの軽減、ガバナンスの強化である。
リーダーたちが始めるための方法は次のとおりだ：
1. 小規模で高インパクトから始める。支払いパイプラインやIDプラットフォームなど、測定可能なビジネスリスクを持つワークフローを1つ選ぶ。
2. テレメトリを確立する。本番システムから一貫したイベントとメトリクスをストリーミングする。
3. 最初のツインをモデル化する。可観測性データを使用して、主要な依存関係と状態を複製する。
4. AIを段階的に導入する。異常検出から始め、シミュレーションベースの脅威予測へと進化させる。
5. 自動化を統合する。ツインのインサイトをオーケストレーションやCI/CDツールに直接結びつけ、ほぼリアルタイムの緩和を実現する。
6. 成功を測定する。監査作業の削減、インシデント防止、コンプライアンス準備状況を追跡する。
対処すべき課題
デジタルツインはプラグアンドプレイではない。以下の課題を考慮しよう：
• データ同期：ドリフトは信頼を損なう。
• プライバシーとガバナンス：ツインデータは多くの場合、ライブ本番システムを反映している。
• スキルギャップ：データエンジニアリング、AI、セキュリティの流暢さを兼ね備えた専門家は少ない。
• コスト管理：ツインには計算能力、ストレージ、継続的なテレメトリが必要だ。
それでも、私の経験では、長期的な見返り—自律的なレジリエンス—はそれだけの価値がある。
未来：フェデレーテッドかつ倫理的なツイン
次の段階では、フェデレーテッドデジタルツインがパートナー、規制当局、さらにはサプライチェーンエコシステムを接続するようになるだろう。それらは説明可能なAIを使用して人間をループに保ち、トランザクションあたりのカーボンフットプリントなどの持続可能性メトリクスを追跡するだろう。
企業が責任を持ってAIを導入する中、デジタルツインは信頼性、透明性、変革の架け橋として台頭していくだろう。
結びの考察
最も強い組織とは、リスクが進化するよりも速く学習できる組織である。
デジタルツインは企業にその能力を与える：物理的なものとデジタルなもの、予測と予防、人間と機械を結びつける、生きて学習するモデルだ。
AI時代を航行するリーダーにとって、デジタルツイン戦略の採用は単なる技術的選択ではなく、レジリエンス戦略なのである。
