Mitsubishi Heavy Industries

3Dモデル／デジタルツイン生成AI

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~ 3Dモデル／デジタルツイン生成AI

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Mitsubishi Heavy Industriesとは

三菱重工業が提供する3Dモデル・デジタルツイン生成AIは、重工業分野で培われたエンジニアリング技術とAI技術を組み合わせたソリューションです。発電所、航空機、船舶、プラント設備などの大型システムの挙動をデジタル空間で精緻に再現し、高性能シミュレーションと機械学習を活用して運転状況の予測や制御最適化を実現します。タービンやエンジンの温度・振動データを解析することで故障兆候を事前に検知し、計画的なメンテナンスを支援するほか、設計段階においてもデジタル上での試験飛行や稼働シナリオの検証により、開発コストの削減と信頼性向上に貢献します。FitGapの企業規模別シェアでは大企業がカテゴリ34製品中4位、業種別シェアでは電気、ガス、水道が1位、運輸、郵便が2位で、大型インフラや設備運用を担う企業で検討されやすい傾向があります。重工業領域におけるDX推進の取り組みとして候補になるソリューションです。

強み

重工業の知見に基づく信頼性

航空機や発電設備など、極めて高い信頼性が求められる分野で培ったエンジニアリング技術をデジタルツインに応用しています。実機テストの効率化や大型設備の故障予兆検知など、厳格な検証プロセスを経たソリューションにより、安全性と精度の両立を目指しています。FitGapのセキュリティ評価はカテゴリ34製品中3位で、統制を重視する設備運用でも比較しやすい製品です。プラント運用や輸送インフラの現場では、技術面だけでなく統制面も含めて検討できます。

物理モデル×IoTで大型設備の予防保全

機器の詳細な物理シミュレーションモデルとIoTセンサーからの実データを組み合わせることで、設備の異常兆候を早期に検知できます。ボイラーや車両などのデジタルツイン上で負荷や劣化を逐次予測し、故障前にメンテナンスを計画的に実施することが可能です。大規模設備の突発故障によるダウンタイムを防ぐことで、重工業プラントにおける信頼性向上とコスト削減に寄与するソリューションとなっています。

遠隔監視と専門サポートによる包括的O&M

輸送システムやプラントの運用・保守をトータルに支援するデジタルサービス基盤を提供しています。OSIsoft PIによるリアルタイム遠隔監視と高忠実度シミュレータを連携させ、広島の自社実証設備で検証した運用モデルを提案します。自社内に専門スタッフが不足している場合でも、三菱重工の技術者やコンサルタントによる伴走支援を通じて、安全性と効率性を両立したオペレーションの実現を目指すことができます。FitGapのサポート評価はカテゴリ34製品中5位で、外部の技術支援を受けながら設備運用を進めたい企業にとって比較しやすい製品です。

注意点

プロジェクトごとの個別対応

三菱重工のデジタルツイン提供は、発電プラントや大型設備など自社製品を対象に、案件ごとに個別開発・導入される形態が中心となっています。汎用パッケージ製品として市場提供されているものではないため、即座に利用できるプロダクトとしては入手できない点に留意が必要です。例えば、プラント構成をデジタルツインに落とし込みCO2削減量とコストを予測する取り組みがNTTデータとの協創で進められています。このように案件ベースで進化するソリューションのため、導入にあたってはベンダーとの共同作業が前提となります。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ34製品中30位、操作性評価は32位で、短期間で標準機能を使い始めたい企業は導入工程や運用開始後の扱いやすさを事前に確認する必要があります。

多角事業ゆえのリソース分散

三菱重工はエネルギー、航空宇宙、産業機械など幅広い事業を展開する総合重工メーカーであり、デジタルツイン関連の開発・提供は事業全体の一部門として位置づけられています。多角経営により企業規模の厚みがある一方で、デジタルツイン専業ではないため、本領域に投入できる専門技術者や開発リソースには一定の制約があります。専業ソフトウェア企業と比較すると、製品の機能改善サイクルやサポート体制において差異が生じる可能性も考えられるため、導入を検討する際は長期的な支援体制について事前に確認されることをお勧めします。

大規模案件前提で小規模には不向き

三菱重工のデジタルツインソリューションは、主に大規模プラントや社会インフラ向けに設計されており、導入には相応の投資と期間を要する傾向があります。機械学習を活用したボイラ設備のデジタルツインによる発電所効率化など高度な機能が提供されていますが、こうした機能は小規模設備では活用しきれず、費用対効果の面で課題が生じる可能性があります。実際の利用傾向も大企業が中心となっており、中小規模事業者が検討する際には、導入規模や目的との適合性を慎重に見極める必要があるでしょう。FitGapの企業規模別シェアでは大企業がカテゴリ34製品中4位である一方、中小企業は24位です。FitGapの料金評価もカテゴリ34製品中25位のため、小規模設備では投資規模と得られる効果を事前に整理することが重要です。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Mitsubishi Heavy Industriesの3Dモデル／デジタルツイン生成AIマーケットシェア

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Mitsubishi Heavy Industriesの利用環境・機能

利用環境

端末・OS

Windows

シングルサインオン

対応言語

提供形態

対応サポート

機能

標準対応

オプション/条件付き

非対応

Mitsubishi Heavy Industriesのプラン

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Mitsubishi Heavy Industriesと比較されるサービス

Mitsubishi Heavy Industriesは、大型構造物や発電設備で物理モデルを活かします。航空機やプラントの保守知見を使うデジタルツインにも強みがあります。エネルギー資産のAPMではGE Vernova、プロセス運用ではHoneywellも候補になります。製造工程全体の仮想検証ではSiemens、データ活用基盤ではHitachiが比較先に挙がります。