すべての企業が 2026 年にデジタル ツイン化を開始する必要がある理由

• デジタル ツイン化とは、顧客、関係者、ユーザーなどの人々のデジタル ツインを指します。
• これらの人間のデジタルツインは、まったく異なる機能を実行します – 機械的なシステムではなく、個人の論理と行動パターンを捉えます。
• デジタルツインは、既存の顧客に関する生の洞察に基づいて構築されます – インタビュー記録、調査結果、行動データ。データを単に要約するのではなく、特定の個人がどのように考える傾向があるかを表現します。彼らの役割は、誰かの言葉をそのまま真似することではなく、根底にある論理、好み、動機、盲点を反映することです。
• 人間のデジタル ツインはまだ実験的なユースケースですが、チームが直感だけに頼る場面ではすでに有用であることが証明されています。

リーダーは顧客を理解するために多大な投資を行ってきましたが、そのインテリジェンスのほとんどはほとんど採掘されることのないフォルダーに保管されています。真実は、レポートがハード ドライブに保存され、トランスクリプトがコンプライアンスのために保管され、顧客の生きた専門知識が最終的にフォルダやチームのサイロに散在するため、貴重な顧客データが塵を積んでいるということです。

皮肉なことに、企業は顧客についてこれまで以上に知ることに投資しているにもかかわらず、依然として推測や直観、そして過去の調査から得た漠然とした洞察に基づいて意思決定が行われているということです。組織が知っていることと、成長を促進するために何を使用するのかの間の乖離は、特にスピードと明確さがこれまで以上に重要になっている現在、ますます顕著になってきています。

では、現在企業内に潜在しているデータの隠し場所を最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか?最も効果的なソリューションの 1 つは、デジタル ツインをインサイト マシンに組み込むことです。

「デジタル ツイン」という用語は元々、航空宇宙や製造などの業界における物理システムの決定論的モデリングを指しており、そこではエンジニアが実際に変更を加える前に高度に制御されたプロセスをシミュレートする必要がありました。

生成 AI の登場により、この用語には、顧客、関係者、ユーザーを含む人々のデジタル ツインというさらなる意味が加わりました。これらの人間のデジタルツインは、まったく異なる機能を実行します – 機械的なシステムではなく、個人の論理と行動パターンを捉えます。

そして、この分野の初期の研究ではすでに有望な結果が得られています。

今年の流行語以上に

「合成ユーザー」、「AI ペルソナ」、「デジタル ツイン」などの流行語がピッチ、パイロット、製品デモに散りばめられ始めているのは偶然ではありません。アイデアをテストし、過去の研究を再検討し、エッジケースを調査し、繰り返し採用する負担を軽減するための、摩擦の少ない即時的な方法を求める企業にとって、これらのモデルが実際に何をするのか、またはどの程度信頼できるのかが完全にわからない場合でも、これらは魅力的な提案です。

デジタル ツインは、一般的な AI の代役ではないため、目立ち始めています。最良の場合、それらは実際の顧客データに基づいた構造化された行動モデルです。これらは、洞察をアクティブかつ一貫性を保ち、オンデマンドで利用できるようにするための信頼できる方法を提供します。そこにこそ、彼らの真の戦略的価値があるのです。

さらに詳しく言えば、最高のパフォーマンスを発揮するデジタル ツインは、生の既存の顧客インサイトに基づいて構築されます。 – インタビュー記録、調査結果、行動データ。ただし、単にデータを要約するのではなく、特定の個人がどのように考える傾向があるかを表現します。彼らの役割は、誰かの言葉をそのまま真似することではなく、根底にある論理、好み、動機、盲点を反映することです。

その結果、チームが建設的な方法で以前の研究を再検討できるモデルが生まれました。チームは、最初のインタビューが実施されてから数か月後に 2 つのフォローアップの質問をして、新しい価格体系、改訂された機能、または仮説のシナリオに誰かがどのように反応するかを調査できます。重要なのは、双子は元の参加者が明らかにした内容の境界に忠実な方法でこれを行うことができるということです。

これにより、調査が静的な出力から継続的なアクティブな会話に変換されるため、チームはすでにデータを持っている顧客と対話し続けることができます。

サイロ全体にわたるマイニングの洞察

研究はエピソード的なものになりがちです。チームは視点を収集し、テーマを抽出し、レポートを作成してから次に進みます。そして新しいプロジェクトが始まり、またサイクルが始まります。

デジタルツインは連鎖を断ち切り、組織が過去の研究の深さを保持し、そこから継続的に活用できるようにします。ビジネス全体の製品チーム、ストラテジスト、研究者、イノベーターが同じ顧客モデルに取り組むことができ、部門全体で共有の基準点を作成できます。

こうした共有された学習は、不確実性を乗り越える際に非常に貴重になります。チームは、顧客がどう思うかを尋ねるのではなく、実際のデータを使用して、特定の顧客モデルが今どのように考えているかを調査できます。

デジタル ツインの力は、良いアイデアが行き詰まりがちな組織で実際に発揮されます。あなたもそのパターンを知っています。誰かが本当に有望なものを提案すると、通常はプロセスの後半で、実現可能性、コンプライアンス、品質、顧客エクスペリエンスに関する疑問が勢いを狂わせます。

デジタルツインは物事の順序を変えます。これにより、時間や予算を投入する前に、チームがアイデアを探索、テスト、ストレス チェックできるようになります。顧客がどのように反応するか、摩擦点はどこにあるのか、問題が現実の世界に影響を与えるずっと前に何を修正する必要があるのかを確認できます。

2026 年が行動を起こす時期である理由

この 1 年、組織は大きな約束をしたが、AI パイロットの成果は期待外れで、その結果、企業は真に変革を起こすものについてはるかに選択的になったことは否定できません。

デジタル ツイン化は長年にわたり、エンジニアリング、航空宇宙、製造分野の複雑なシステムをモデル化するために使用されてきました。これらの分野では、失敗は高くつき、何かが実現する前に反復が必要になります。生成 AI の台頭により、デジタル ツインの考え方が拡大しました。

1 年間にわたって急いで AI のパイロットを実施し、ROI が期待外れだった後、リーダーたちはビジネスの仕組みに実際に適合するアプローチを探しています。デジタル ツイン化はまさにそれを実現します。馴染みのある研究実践に基づいて構築され、既存のワークフロー内で動作し、チームがアイデアに取り組む前に安全にアイデアを検討できるようになります。勢いを弱めるのではなく、間違いによるコストが上昇し続ける中、組織がより適切な情報に基づいた意思決定を下せるよう支援します。

人間のデジタル ツインは、人間の予測不可能性と大規模な言語モデルの新たな動作の両方が関与しているため、まだ実験的なユースケースです。それにもかかわらず、チームが本能だけに頼るであろう場面において、それらはすでに有用であることが証明されています。

2026 年に向かう組織にとって、この新たな機能と実用的な使いやすさの融合により、デジタル ツインは魅力的な提案になります。

ダニエル・ジャフィットは共同創設者です。 クォーツラボ。

続きを読む

AI とデータを削減、再利用し、倹約する – NetApp の Kirsty Biddiscombe 氏が、データを倹約するメリットと、それが組織の効率的な運営にどのように役立つかを説明します

業界向けの超圧縮かつより効率的な AI モデル – 圧縮 AI モデルが組織に新たな機会をもたらす理由と、それが長期的に持続可能である理由は次のとおりです