各業界で、よりスマートで、接続性が高く、そして視覚的に没入感のあるシミュレーションを求める中、シミュレーション モデル開発は急速に進歩しています。このブログ記事では、モデルの作成、共有、利用方法を変革する 2025 年の主要なシミュレーション モデル開発 トレンドをご紹介します。
コンテンツ:
- 視覚化を強化する 3D アニメーションの進歩
- AIを活用したシミュレーションモデリング
- クラウドベース シミュレーション
- リアルタイムデータストリーミングによる次世代デジタルツイン
- マルチメソッド シミュレーション モデリング
- 競争に勝つために
1. 視覚化向上のための3Dアニメーシ ョンの進歩
高品質でよりリアルなシミュレーション視覚化の需要が近年ますます高まっています。2025 年は、シミュレーション モデルが 3D アニメーションで大きく進歩し、ユーザーはより没入感のある詳細なモデルを作成できるようになります。
AnyLogic と NVIDIA Omniverse の統合により、グラフィックのリアリズムが新たなレベルに到達しました。エンジニアや意思決定者は、非常に詳細な 3D 環境を体験できるようになりました。
3D アニメーションは明瞭さと詳細さを提供しますが、仮想現実 (VR) を使用すると、ユーザーはモデル内に入ることができるため、複雑なシステムの分析が容易になります。
AnyLogic と NVIDIA Omniverse の統合により、シミュレーション モデルにリアルな 3D アニメーションが使用でき、製造から物流まで、さまざまな業界で使用可能です。
デジタル世界と現実の世界の境界が曖昧になるにつれ、3D アニメーションと VR は、複雑なシステムを理解し、イノベーションを推進するための不可欠なツールになります。
2. AIを活用したシミュレーションモデル
シミュレーション モデルにおける人工知能 (AI) の役割は、ここ数年で飛躍的に拡大しています。2025 年には、シミュレーション モデルと AI の統合は、もはや未来的な概念ではなく、現実となります。
たとえば、ChatGPT のような AI 搭載ツールは、リアルタイムの洞察を提供し、結果を要約し、さらにはモデルとの会話によるインタラクションを可能にすることで、シミュレーション モデルを強化します。現在、ChatGPT はデータ アナリストのツールとして機能し、シミュレーションの実行中にデータを解釈して結論を導き出すことができます。当社のブログ投稿で、ChatGPT が AnyLogic のシミュレーション モデルの構築と強化にどのように役立つかを説明しています。
もう 1 つのトレンドは、機械学習モデルをシミュレーションに組み込むことです。これにより、データ サイエンティストはリスクのない環境で AI 主導のソリューションをテストして改良し、さまざまな条件下でアルゴリズムがどのように機能するかを観察できます。同時に、シミュレーション モデル開発者は、より正確なデータ主導の入力の恩恵を受け、モデルの忠実度が向上し、よりスマートな意思決定が可能になります。
AnyLogic は、Python および Java API を介した強化学習 (RL) の統合もサポートしており、ユーザーはシミュレーション モデルを一般的な RL ライブラリにリンクできます。このように、エージェントはシミュレートされた環境内でさまざまな戦略を探索し、アクションと結果から学習することで徐々に改善します。このようなプロセスは、後で実際の運用に直接展開できるポリシーを微調整するのに役立ちます。
AI テクノロジーとシミュレーションを組み合わせることで、ビジネスに新たな可能性がもたらされる方法についてもご覧ください。当社のホワイトペーパーでは、実用的な洞察、実際の例、シミュレーション モデリングにおける AI の使用法について詳しく説明しています。
3. クラウドベース ソリューション
クラウドベースのシミュレーション モデリングへの移行により、モデルの実行方法と共有方法が変わりつつあります。AnyLogic Cloud は、実験の実行やモデルおよびシミュレーション結果の共有に最適な実行環境です。このアプローチによりハードウェアの制約がなくなり、ユーザーはマルチユーザー アクセスの可能性を利用して、どこからでも複雑なモデルを効率的に実行できます。
AnyLogic 9 はまもなくリリースされ、クラウドベースのモデル開発を新しいレベルに引き上げます。
AnyLogic 9 では、モデル実行および共有をWEBブラウザのみできるだけでなく、モデル構築および編集ができるため、シームレスでリアルタイムなコラボレーションが可能になります。開発チームがモデルを操作することがさらに簡単になり、合理化されたインタラクティブな開発プロセスが保証されます。さらに、ユーザーはソフトウェアのデスクトップ バージョンを更新することなく、常に最新のシミュレーション ツールを使用できます。
AnyLogic 9 の実際の動作をご覧になりたい場合は、昨年の AnyLogic Conference のワークショップをご覧ください。この非常に実践的なセッションでは、参加者がステップバイステップの指示に従ってブラウザで直接サプライ チェーン モデルを構築し、AnyLogic 9 での開発作業を体験することができます。
AnyLogic の最新情報については、月刊ニュースレターをご覧いただければ幸いです。
4. リアルタイム データ ストリーミングによる次世代デジタルツイン
シミュレーション モデルが現実世界のシステムとより密接に接続されるようになるにつれて、効率的なリアルタイム データ交換の必要性が高まっています。2025 年には、Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) が、シミュレーション モデルとモノのインターネット (IoT) デバイス間の通信の標準プロトコルとして登場します。
MQTT は、リアルタイムのデータ ストリーミングを可能にする軽量のメッセージング プロトコルです。IoT センサー、マシン、外部システムからのライブ更新を必要とするシミュレーション モデルに最適です。
最も広く使用されている MQTT ブローカーの 1 つは、さまざまなデバイス間で簡単にメッセージを交換できるオープンソースである Eclipse Mosquitto です。MQTT をシミュレーション モデルと統合すると、AnyLogic ユーザーは、モデルが受信 IoT データに即座に応答する、非常に動的なリアルタイム接続環境を作成できます。このように、デジタルツインは MQTT を使用して現実世界の資産と同期し、正確なリアルタイム表現を保証します。
ビジネス向けのシミュレーションベースのデジタル ツインに関するブログ投稿もご覧ください。ビジネスの洞察とパフォーマンスを強化することで、デジタル ツインがどのように業界を変革するかをご覧ください。デジタル ツインの開発と、製造業およびサプライ チェーン業界における実際の例について学びます。
5. マルチメソッド シミュレーションモデル開発
マルチメソッド シミュレーション モデル開発は、複雑な現実世界の問題を解決するための強力なアプローチとして人気が高まっています。その考え方はシンプルですが効果的です。つまり、さまざまなシミュレーション方法論を組み合わせて、個々の方法の限界を克服し、それぞれの方法を最大限に活用するものです。
過去 10 年間の Winter Simulation conferences の論文の半分以上 (56%) は、このアプローチの実際の応用に焦点を当てています。現時点では、マルチメソッド モデリングが最も多く使用されている分野として医療分野が際立っています(学術論文で説明されているすべてのケースの29%)。
マルチメソッド シミュレーション モデルを使用すると、研究者はさまざまなシミュレーション手法を組み合わせて、過度に単純化することなくビジネス システムの複雑さ全体を表現できます。また、モデルのスケーリングが容易になり、現実により忠実になります。これは、1 つの方法論を使用した場合に生じる不要な抽象化や仮定を回避することができるためです。
AnyLogic を使用すると、モデル方法論に制限されることはありません。システム ダイナミクス、離散イベント、およびエージェント ベース等の方法論を単独、あるいは組み合わせて使用することで、複雑なビジネス上の課題を解決するマルチメソッド モデルを柔軟に作成できます。AnyLogic は、3 つの主要な方法論（パラダイム）をサポートする市場で唯一のシミュレーション モデリング ソフトウェアです。
競争に勝つために
2025年以降も競争力を維持するために、ユーザーはシミュレーションモデリングの最新の進歩を取り入れるでしょう。AIを活用した洞察やリアルタイムのデジタルツインからクラウドベースのコラボレーションや強化された3D視覚化まで、これらのトレンドは組織が業務を最適化し、データに基づいた意思決定を行う方法を変革しています。AnyLogicには、最先端のテクノロジーを活用して競争で優位に立つために必要なものがすべて揃っています。
将来に備えて、今すぐ AnyLogic を無料ダウンロードでお試しください。
