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BIMとデジタルツインを連携！建物運用で維持管理コストを削減する方法とは？
BIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）とデジタルツインを連携させることで、建物の運用・維持管理コストを大幅に削減できる可能性があります。本記事では、BIMとデジタルツインそれぞれの基本概念から、連携による具体的な活用方法、導入ステップ、国内事例まで幅広く解説します。設備管理の効率化やエネルギー削減を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
1. BIMとデジタルツインの基本を理解する
1.1 BIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）とは何か
BIM（Building Information Modeling：ビルディング・インフォメーション・モデリング）とは、建物の設計・施工・維持管理にわたるライフサイクル全体を通じて、建物に関するあらゆる情報を三次元モデルに統合して管理する手法です。単なる3Dモデルとは異なり、形状データに加えて、使用材料、構造情報、設備仕様、コスト、工程など多岐にわたる属性情報が紐づけられています。
日本においては、国土交通省が2023年度(※)から直轄の土木業務・工事にBIM/CIMを原則適用しており、建築分野でも官庁営繕事業でのBIM活用や建築BIM推進会議の取り組みを通じて、建設業界全体でBIMの導入が加速しています。。設計段階での干渉チェックや施工シミュレーションへの活用はもちろん、竣工後の建物運用フェーズにおいても、BIMモデルに蓄積されたデータを維持管理に継続活用する「BIM運用」への関心が高まっています。
(※)国土交通白書 2023 第4節 建設マネジメント（管理）技術の向上
https://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/r04/hakusho/r05/html/n2942000.html
BIMで扱われる主な情報の種類を整理すると、以下のとおりです。
| 情報の種類 | 具体的な内容 |
| 形状情報 | 壁・床・柱・梁などの三次元形状データ |
| 属性情報 | 使用材料、仕様、製造メーカー、型番など |
| 設備情報 | 空調・電気・衛生設備の系統・仕様データ |
| コスト情報 | 数量・単価・工事費の積算データ |
| 工程情報 | 施工スケジュール・竣工日などの時系列データ |
| 維持管理情報 | 点検履歴・修繕記録・保証期間など |
BIMは設計・施工段階で主に「デザインをわかりやすくする」「図面のミス（平面図と立面図のズレなど）をなくす」ために活用されてきましたが、その真価は竣工後の運用フェーズにあるとも言われています。竣工時に整備されたBIMモデルを「竣工BIM」として引き継ぎ、維持管理の基盤データとして活用することが、デジタルツインとの連携においても重要な前提となります。
1.2 デジタルツインとは何か？
デジタルツイン（Digital Twin）とは、現実世界の物理的な対象物をデジタル空間上に忠実に再現し、リアルタイムのデータ連携によってその挙動や状態を継続的に反映させる技術・概念です。もともとは製造業において製品や機械の状態監視・予測保全に活用されてきましたが、近年は建物・インフラ・都市など不動産領域への応用が急速に広がっています。
建物分野におけるデジタルツインでは、IoTセンサーや設備制御システムから取得したリアルタイムデータを、デジタル空間上の建物モデルに継続的に反映させます。これにより、現実の建物の状態をデジタル上でほぼリアルタイムに把握・分析・シミュレーションすることが可能になります。
デジタルツインを構成する主な要素は次のとおりです。
| 構成要素 | 役割 |
| 物理エンティティ | 現実世界の建物・設備・空間など |
| デジタルモデル | デジタル空間上に再現された建物の仮想モデル |
| データ接続層 | IoTセンサー・BAS・APIなどによるデータ収集・連携の仕組み |
| 分析・AI層 | 収集データをもとにした異常検知・予測・最適化 |
| 可視化・操作層 | ダッシュボードや3Dビューアによる状態の確認と意思決定支援 |
デジタルツインの特徴は、単なるデータの可視化にとどまらず、現実とデジタルが双方向にデータをやり取りし、シミュレーションや予測にもとづいて現実の運用にフィードバックできる点にあります。このサイクルが機能することで、建物運用の高度化・効率化が実現します。
1.3 BIMとデジタルツインの違いと共通点とは？
BIMとデジタルツインはしばしば混同されますが、その目的・性質・活用タイミングには明確な違いがあります。一方で、建物運用の文脈では両者は深く補完し合う関係にあり、連携によって相乗効果を発揮します。
両者の違いと共通点を以下の表で整理します。
| 比較項目 | BIM | デジタルツイン |
| 主な活用フェーズ | 設計・施工・維持管理 | 主に維持管理・運用フェーズ |
| データの性質 | 静的な設計・仕様情報が中心 | リアルタイムの動的データが中心 |
| データ更新の頻度 | 設計変更・改修時など随時 | センサー等から常時・自動更新 |
| 主な目的 | 設計品質向上・情報共有・施工管理 | 運用最適化・予測保全・意思決定支援 |
| 使用する主なデータ | 形状・属性・仕様・コスト情報 | センサーデータ・稼働ログ・環境データ |
| 共通点 | 建物を三次元的に把握し、関係者間でデータを共有・活用する基盤を提供する | |
最も重要な違いは、BIMが「設計・施工時点の静的な建物情報の集積」であるのに対し、デジタルツインは「現実の建物の状態をリアルタイムに反映し続ける動的なモデル」であるという点です。BIMは建物の「設計図・仕様書」に相当し、デジタルツインはその建物が今この瞬間どのような状態にあるかを映し出す「鏡」に相当します。
一方、両者の共通点として、どちらも建物を三次元空間で情報管理するアプローチをとり、関係者間でのデータ共有・活用を促進する点が挙げられます。そして、BIMで構築・蓄積された建物の静的な情報資産は、デジタルツインを構成するための重要な基盤データとなるため、両者は対立概念ではなく、段階的に発展・連携する関係にあります。
たとえば、設計・施工フェーズで整備されたBIMモデルに含まれる設備の仕様情報・空間情報は、デジタルツイン上でのリアルタイムデータと紐づけることで、「どの設備が・どの場所で・どのような状態にあるか」を即座に把握できる運用基盤へと進化します。この連携こそが、建物のライフサイクル全体を通じたデータ活用の本質です。
2. BIMとデジタルツインを連携させる意義とは？
2.1 建物運用における課題とデジタル化の必要性
日本国内の建物運用・維持管理の現場では、竣工後のデータ管理が紙の図面や断片的な台帳に依存しているケースが依然として多く残っています。設備の点検履歴や修繕記録が担当者個人のノウハウや属人的な管理に集中してしまうため、担当者が交代するたびに情報が失われ、適切な維持管理が継続できないという問題が慢性的に発生しています。
加えて、建物の老朽化が進む日本では、高度経済成長期に建設されたオフィスビルや公共施設が更新時期を迎えており、維持管理コストの増大が経営課題として浮上しています。国土交通省が推進するインフラメンテナンス国民会議(※)においても、維持管理・更新費用の増加への対応が課題として示されています。
こうした背景から、建物に関わるあらゆる情報をデジタルで一元管理し、リアルタイムの状態監視や将来予測に活用する「建物運用のデジタル化」への関心が急速に高まっています。BIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）とデジタルツインの連携は、こうした課題に応えるための有力な手段として位置づけられています。
(※)国土交通省インフラメンテナンス国民会議
https://jcim.jp/
2.2 BIMデータをデジタルツインに活用するメリット
BIMは設計・施工フェーズで作成された建物の3次元モデルに、設備仕様・部材情報・コスト情報などの属性データを統合したものです。一方、デジタルツインはIoTセンサーなどを通じて収集されるリアルタイムの現実データを仮想空間に反映し、建物の「今の状態」を継続的に可視化するしくみです。BIMが持つ豊富な静的データをデジタルツインの基盤として活用することで、竣工後の運用フェーズにおいても高精度な情報管理が実現します。
BIMデータをデジタルツインに活用する主なメリットを整理すると、以下のとおりです。
| メリット | 内容 | 従来手法との比較 |
| 情報の一元管理 | 設計・施工段階のデータを運用段階でそのまま活用できる | 紙図面や個別台帳への転記作業が不要になる |
| リアルタイム状態把握 | センサーデータとBIMモデルを紐づけ、設備の現在状態を3Dで確認できる | 定期点検時のみの確認から常時監視へ移行できる |
| 意思決定の迅速化 | データに基づく客観的な修繕・更新判断が可能になる | 経験則や目視確認に頼った判断を補完・代替できる |
| ライフサイクル全体での価値向上 | 設計から解体・改修まで一貫したデータ活用が可能になる | フェーズごとにデータが分断される問題を解消できる |
| シミュレーションへの応用 | エネルギー消費や人流などのシミュレーションに現実データを反映できる | 仮定値に基づく試算から実測値ベースの精度高い予測が可能になる |
特に注目すべきは、BIMモデルにリアルタイムデータが加わることで、建物の「過去・現在・未来」を統合的に把握できる点です。設備がいつ設置され、どのような仕様であり、現在どのような稼働状況にあるかを3Dモデル上で確認できることは、維持管理担当者にとって大きな業務効率の向上につながります。
2.3 維持管理コスト削減につながる仕組み
BIMとデジタルツインの連携が維持管理コストの削減に直結する理由は、大きく3つの仕組みによって説明できます。
第一に、予防保全の精度向上による突発的故障の抑制です。従来の定期点検では、まだ正常に動いている設備に対しても一律にメンテナンスを行う「時間基準保全」が主流でした。デジタルツインを活用すると、センサーから得られる振動・温度・電流値などのデータをBIM上の設備情報と照合し、劣化の兆候を早期に検知することができます。これにより、故障が起きる前に必要な部品だけを交換する「状態基準保全」への移行が可能となり、緊急対応コストや業務停止リスクを大幅に低減できます。
第二に、エネルギー消費の最適化による光熱費の削減です。空調・照明・換気などの設備稼働データをリアルタイムで収集し、BIMの空間情報と組み合わせることで、フロアや部屋ごとの使用状況に合わせた細かな制御が実現します。実際の在室状況や外気温などの環境データに基づいた自動制御は、過剰な空調運転や照明の点灯を防ぎ、エネルギーコストの削減に直結します。
第三に、長期的な修繕計画の精度向上による資産管理コストの最適化です。BIMに蓄積された設備の設置年月日・仕様・修繕履歴と、デジタルツインが継続的に収集する稼働データを組み合わせることで、各設備の残余寿命を精度高く予測することができます。これにより、修繕・更新時期の分散化や予算の平準化が可能となり、特定年度に費用が集中するリスクを回避できます。
以上の仕組みをまとめると、BIMとデジタルツインの連携は単なるデジタル化にとどまらず、建物のライフサイクル全体を通じたコスト最適化を実現する戦略的な取り組みといえます。国土交通省が推進するBIM活用推進施策においても、設計・施工フェーズで作成したBIMデータを維持管理段階に継続活用することの重要性が明記されており、業界全体としてその導入機運が高まっています。
3. BIMとデジタルツインの連携による建物運用の具体的な活用方法とは
3.1 設備管理へのリアルタイムデータ活用
BIMとデジタルツインを連携させた建物運用において、最も直接的な効果が現れる領域のひとつが設備管理です。空調・換気設備（HVAC）、電気設備、給排水設備など、建物内に存在する多種多様な設備の状態をリアルタイムで把握できる点が、従来の管理手法との大きな違いです。
従来の設備管理では、定期点検のスケジュールに従って担当者が現地で状態を確認し、記録を紙や表計算ソフトに転記するという手作業が中心でした。このアプローチでは、点検と点検の間に発生する異常や劣化を見逃すリスクが高く、不具合が深刻化してから初めて発見されるケースも少なくありませんでした。
BIMモデルに設備の仕様・配置・系統情報が紐づけられ、そこにIoTセンサーからのリアルタイムデータが統合されることで、デジタルツイン上では各設備の現在の稼働状態・温度・振動・消費電力などの指標を三次元空間上で可視化できるようになります。担当者はダッシュボードやBIMビュアー上で、どの階のどの設備に異常値が発生しているかを即座に把握し、現地へ向かう前に問題の所在を特定することが可能です。
また、複数の設備が連動して動作するシステム全体の挙動をデジタルツイン上でシミュレーションすることで、ある設備の出力変化が他の設備に与える影響を事前に評価することもできます。これにより、設備運転条件の最適化や、不必要な設備の過負荷運転を防ぐ運用改善が実現します。
3.2 予防保全と故障予測への応用
デジタルツインとBIMデータの組み合わせは、設備の「壊れてから直す」事後保全から、「壊れる前に対処する」予防保全・予知保全への転換を促します。この変化は維持管理コストの削減に直結する重要な取り組みです。
予防保全とは、設備の経過年数や稼働時間に基づいてあらかじめ定めたスケジュールで点検・部品交換を行うアプローチです。一方、予知保全（Predictive Maintenance）は、センサーデータの変化傾向を機械学習などで分析し、故障が発生する前に兆候を検知して対処するものです。
BIMモデルには設備の型式・製造年・設計仕様・過去のメンテナンス履歴などの属性情報が格納されており、デジタルツインのリアルタイムデータと組み合わせることで、各設備の「現在の健全度」を動的に評価するアルゴリズムを構築することが可能です。たとえば、ポンプの振動データが通常範囲を超えて上昇し始めた場合、その設備のBIM属性（製造年・稼働時間の累積）と照合して「近く軸受が摩耗する可能性が高い」と判定し、担当者へアラートを発することができます。
以下の表に、事後保全・予防保全・予知保全それぞれの特徴と、BIM×デジタルツイン連携との関係を整理します。
| 保全の種類 | 対応のタイミング | 主なデータソース | BIM×デジタルツインとの関係 |
| 事後保全 | 故障発生後 | 故障報告・点検記録 | BIMで設備情報を参照し修理対応を迅速化 |
| 予防保全 | 定期スケジュール | 稼働時間・経年データ | BIM属性と稼働履歴を統合し点検計画を最適化 |
| 予知保全 | 異常兆候の検知時 | IoTセンサーのリアルタイムデータ | デジタルツインでの異常検知＋BIM属性による状態評価 |
予知保全の導入により、計画外の緊急修繕件数を減らし、修繕費用の平準化と設備の長寿命化を同時に達成することが期待できます。建物オーナーやファシリティマネジャーにとって、これは長期的な維持管理コスト削減の観点から非常に重要な効果です。
3.3 エネルギー管理と省エネへの活用
建物の運用コストに占めるエネルギー費用の割合は大きく、省エネルギー化は維持管理コスト削減の中核テーマのひとつです。BIMとデジタルツインの連携は、建物全体のエネルギー消費をリアルタイムに可視化・分析・最適化するための強力な基盤となります。
BIMモデルには建物の断熱性能・開口部仕様・方位・階高・用途ゾーニングなどの建築情報が含まれており、これらはエネルギーシミュレーションの入力データとして活用できます。デジタルツインでは、この建築情報に実際の電力計・熱量計・空調センサー・照明制御システムからのリアルタイムデータを重ね合わせることで、「設計時に想定されたエネルギー性能」と「実際の運用データ」のギャップをリアルタイムに把握することが可能です。
このギャップ分析により、たとえば「在室者がいないゾーンで空調が過剰に稼働している」「特定フロアの照明が就業時間外も点灯し続けている」といった非効率を自動的に検出し、改善提案につなげることができます。
また、BIM×デジタルツインによるエネルギー管理では、以下のような具体的な取り組みが可能です。
| 取り組み | 活用するデータ | 期待される効果 |
| 在室状況に応じた空調・照明の自動制御 | 人感センサー・CO₂センサー・空調センサー | 不要な稼働時間の削減によるエネルギー費用低減 |
| デマンドピーク抑制 | 電力メーターのリアルタイムデータ | 電気基本料金の削減 |
| エネルギーシミュレーションとの比較検証 | BIM設計情報・実績消費エネルギーデータ | 設備の劣化検知・運転条件の最適化 |
| 再生可能エネルギーの運用最適化 | 太陽光発電量データ・蓄電池状態データ | 自家消費率向上・CO₂排出量削減 |
省エネルギーへの取り組みは、コスト削減だけでなく、建築物省エネ法への対応やESG経営・カーボンニュートラル目標の達成という観点からも重要性が高まっています。BIM×デジタルツインによるエネルギー管理は、こうした社会的要請への対応を技術的に支える仕組みとして機能します。
3.4 空間利用の最適化と運用改善
BIMとデジタルツインの連携は、設備や設備管理にとどまらず、建物内の空間そのものの使われ方を分析・最適化する用途にも活用されています。オフィスビル・商業施設・公共施設など、さまざまな用途の建物において、空間の実際の利用状況を可視化し、余剰スペースの削減や配置変更の意思決定を合理的に行うことが可能になります。
BIMモデルには各室の用途・面積・収容人数・家具配置などの情報が含まれています。ここに、人流センサー・入退室管理システム・会議室予約システムなどのデータをデジタルツインとして統合することで、どのエリアが何時間・何人に利用されているかを時系列で把握できます。
たとえばオフィスビルでは、テレワークの普及によってフロア全体の在席率が低下しているケースが多くなっています。デジタルツイン上で実際の在室データを可視化することで、利用頻度の低いフロアやゾーンを特定し、フロア集約・サブリース・用途転換などの判断を客観的なデータに基づいて行うことができます。これは、賃料コストや光熱費の削減につながる実践的な運用改善として評価されています。
また、商業施設では来館者の動線データをデジタルツインで分析することで、テナント配置の最適化や共用部のレイアウト改善に活かすことができます。公共施設においても、窓口や多目的スペースの利用パターンを分析することで、人員配置や開放時間の見直しが可能になります。
空間利用の最適化においてBIM×デジタルツインが特に力を発揮するのは、「データを見える化するだけでなく、BIMの三次元空間情報と組み合わせることで、改修・レイアウト変更のシミュレーションまで一貫して実施できる点」です。担当者は現実の建物空間をデジタル上で操作しながら、変更案の妥当性をコスト面・機能面の両方から検討することが可能になります。4. BIM デジタルツイン運用を支える主要ツールとプラットフォーム
BIMとデジタルツインを建物運用に活用するためには、適切なソフトウェア・プラットフォーム・センサー技術の組み合わせが欠かせません。ここでは、国内で実際に導入・活用されている主要なツールとプラットフォームの特徴を整理し、それぞれがどのように連携して運用を支えるかを解説します。4. BIM デジタルツイン運用を支える主要ツールとプラットフォーム
BIMとデジタルツインを建物運用に活用するためには、適切なソフトウェア・プラットフォーム・センサー技術の組み合わせが欠かせません。ここでは、国内で実際に導入・活用されている主要なツールとプラットフォームの特徴を整理し、それぞれがどのように連携して運用を支えるかを解説します。4. BIM デジタルツイン運用を支える主要ツールとプラットフォーム
BIMとデジタルツインを建物運用に活用するためには、適切なソフトウェア・プラットフォーム・センサー技術の組み合わせが欠かせません。ここでは、国内で実際に導入・活用されている主要なツールとプラットフォームの特徴を整理し、それぞれがどのように連携して運用を支えるかを解説します。4. BIM デジタルツイン運用を支える主要ツールとプラットフォーム
BIMとデジタルツインを建物運用に活用するためには、適切なソフトウェア・プラットフォーム・センサー技術の組み合わせが欠かせません。ここでは、国内で実際に導入・活用されている主要なツールとプラットフォームの特徴を整理し、それぞれがどのように連携して運用を支えるかを解説します。4. BIM デジタルツイン運用を支える主要ツールとプラットフォーム
BIMとデジタルツインを建物運用に活用するためには、適切なソフトウェア・プラットフォーム・センサー技術の組み合わせが欠かせません。ここでは、国内で実際に導入・活用されている主要なツールとプラットフォームの特徴を整理し、それぞれがどのように連携して運用を支えるかを解説します。4. BIM デジタルツイン運用を支える主要ツールとプラットフォーム
BIMとデジタルツインを建物運用に活用するためには、適切なソフトウェア・プラットフォーム・センサー技術の組み合わせが欠かせません。ここでは、国内で実際に導入・活用されている主要なツールとプラットフォームの特徴を整理し、それぞれがどのように連携して運用を支えるかを解説します。
4. BIM デジタルツイン運用を支える主要ツールとプラットフォーム
BIMとデジタルツインを建物運用に活用するためには、適切なソフトウェア・プラットフォーム・センサー技術の組み合わせが欠かせません。ここでは、国内で実際に導入・活用されている主要なツールとプラットフォームの特徴を整理し、それぞれがどのように連携して運用を支えるかを解説します。
4.1 国内で活用されている主要なBIMソフトウェア
BIMソフトウェアは、建物の設計・施工情報を三次元モデルとして一元管理するためのツールです。国内の建設・不動産業界では、いくつかの主要ソフトウェアが広く使われており、それぞれ得意とする領域や対応フォーマットが異なります。
デジタルツインとの連携を見据えたBIMソフトウェア選定では、IFC（Industry Foundation Classes）形式へのデータ出力対応が重要な判断基準となります。IFCは国際的なオープンデータ規格であり、異なるプラットフォーム間でのデータ連携を可能にします。
| ソフトウェア名 | 提供元 | 主な用途 | IFC対応 | 国内での普及度 |
| Revit | オートデスク（Autodesk） | 建築・構造・設備の統合設計 | 対応 | 高い（大手ゼネコン・設計事務所で標準的に使用） |
| ARCHICAD | グラフィソフト（Graphisoft） | 建築設計・BIMオーサリング | 対応 | 中程度（中小設計事務所での採用が多い） |
| Vectorworks | エーアンドエー（A&A） | 建築・インテリア・設備設計 | 対応 | 中程度（意匠設計分野での採用実績あり） |
| CADWe’ll Tfas | 株式会社ダイテック | 建築設備設計（空調・衛生・電気） | 部分対応 | 設備設計分野で高い |
| Navisworks | オートデスク（Autodesk） | 干渉チェック・施工シミュレーション | 対応 | 大規模プロジェクトで広く使用 |
国土交通省が推進する建築BIM推進会議(※)においても、IFCを軸としたデータ連携の標準化が進められており、ソフトウェアを選定する際にはオープン規格への対応状況を確認することが推奨されています。
また、施工完了後に作成される「竣工BIMモデル」の精度が、デジタルツイン構築の品質に直結します。運用フェーズを見据え、竣工時点でのBIMモデルに設備のスペック情報・メンテナンス履歴・保証期間などの属性データを付加しておくことが、後工程での活用効率を大きく左右します。
※国土交通省『建築BIM推進会議』
https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/kenchikuBIMsuishinkaigi.html
4.2 デジタルツイン構築に使われるプラットフォームの特徴
デジタルツインを構築・運用するためのプラットフォームは、BIMデータの読み込みからリアルタイムデータの可視化、シミュレーション実行まで、幅広い機能を担います。国内で建物運用に活用されているプラットフォームには、以下のような種類があります。
4.2.1 BIMビューア・デジタルツイン統合型プラットフォーム
BIMモデルを三次元空間上に展開し、センサーデータや設備情報とリンクさせることができる統合型のプラットフォームです。建物のどこにどの設備があり、現在どのような状態にあるかをリアルタイムで把握できる点が最大の特徴です。
| プラットフォーム名 | 提供元 | 主な特徴 | 適した建物規模・用途 |
| Autodesk Tandem | オートデスク（Autodesk） | BIMデータを運用フェーズに引き継ぐことに特化。Revitとの連携が容易 | 中規模〜大規模建物全般 |
| Bentley iTwin Platform | ベントレー・システムズ（Bentley Systems） | インフラ・建物を対象としたデジタルツイン構築基盤。クラウドベースで拡張性が高い | 大規模建物・インフラ施設 |
| FIWARE | FIWAREコミュニティ | スマートシティ・公共施設向けのオープンソース基盤。IoTデータの収集・連携に強み | 公共施設・スマートシティ |
| PLATEAU | 国土交通省 | 3D都市モデルの整備・活用を推進する国内プロジェクト。建物単体から都市規模のデジタルツインへの発展が可能 | 都市・地域レベルの広域活用 |
特に、国土交通省が主導する「Project PLATEAU」は、日本全国の3D都市モデルをオープンデータとして整備しており、建物単体のデジタルツインを都市スケールのデータと接続する基盤として注目されています。PLATEAUについては国土交通省の公式サイト(※)でも詳しく公開されています。
(※)PLATEAU（プラトー）：https://www.mlit.go.jp/plateau/
4.2.2 クラウドベースのデータ管理・分析基盤
デジタルツインで収集されたデータを蓄積・分析するためには、クラウド基盤の活用が不可欠です。Microsoft AzureやAmazon Web Services（AWS）、Google Cloudなどのクラウドサービスは、大量のIoTデータを処理・管理するインフラとして広く採用されています。これらのクラウド環境上にBIMデータと運用データを統合することで、AIや機械学習を組み合わせた高度な分析・予測が可能になります。
また、建物管理に特化したデジタルツインでは、BEMS（Building Energy Management System）やBMS（Building Management System）と連携し、設備データやエネルギー消費データをリアルタイムに収集・統合する構成が一般的です。これにより、建物全体の稼働状況やエネルギー消費を3D空間上で可視化するとともに、運用最適化や異常検知、設備保全まで一体的に実現できます。このようなアーキテクチャは、国内の大規模オフィスビルや商業施設、工場などで導入が進んでいます。
4.2.3 プラットフォーム選定時に確認すべきポイント
デジタルツインプラットフォームを選定する際には、以下の点を事前に確認することが重要です。
- BIMデータ（IFC・RVTなど）およびCADデータ（DWGなど）への対応
- IoTセンサーや既存設備管理システムとのAPI・通信プロトコル連携
- リアルタイム性・データ更新頻度・遅延性能
- クラウドとオンプレミスのハイブリッド構成への対応
- 国内法規制（個人情報保護・データセキュリティ）への適合状況
- 将来的な機能拡張や外部連携/サードパーティツールとの連携のしやすさ
- ライセンス体系・導入／運用コスト
4.3 IoTセンサーとの連携で実現するリアルタイム運用
BIMとデジタルツインの連携において、現実の建物状態をリアルタイムに反映させる役割を担うのがIoT（モノのインターネット）センサーです。センサーが収集したデータをデジタルツインに継続的に入力することで、建物の「現在の状態」を仮想空間上に再現し、遠隔からの監視・制御・判断を可能にします。
4.3.1 建物運用で活用される主なIoTセンサーの種類
| センサーの種類 | 計測対象 | 主な活用用途 |
| 温湿度センサー | 室内・外気温度・湿度 | 空調制御の最適化・快適性管理 |
| CO₂センサー | 二酸化炭素濃度 | 換気制御・在室状況の推定 |
| 電力メーター（スマートメーター） | 電力消費量 | エネルギー管理・省エネ分析 |
| 人感センサー・人数カウントセンサー | 人の存在・移動 | 空間利用状況の分析・照明・空調の自動制御 |
| 振動センサー | 設備・構造部材の振動値 | 設備劣化検知・予防保全 |
| 漏水・水位センサー | 配管・タンクの水位・漏水 | 水害リスク検知・設備異常の早期発見 |
| 照度センサー | 照度（明るさ） | 照明の自動調整・省エネ制御 |
| 空気質センサー（PM2.5・VOC） | 微粒子・揮発性有機化合物 | 室内環境品質（IEQ）の管理 |
4.3.2 センサーデータとBIMモデルを紐づける仕組み
IoTセンサーから収集されたデータは、そのままではBIMモデル上の特定の部屋・設備・空間と結びついていません。センサーの設置位置情報を、BIMモデル内の設備ID・空間ID・オブジェクトID（GUIDなど）とマッピングする作業が、リアルタイムデジタルツイン実現の鍵となります。
この紐づけが完了することで、たとえば「3階北側会議室の空調機が過負荷状態にある」という情報をBIMモデル上で即座に可視化し、担当者が遠隔から状況を確認・対応できるようになります。
4.3.3 通信規格とデータ収集の標準化
複数のメーカーのセンサーや設備を統合管理するためには、データの収集・通信の標準化が必要です。国内の建物管理分野では、以下の通信プロトコルや規格が広く採用されています。
- BACnet（Building Automation and Control Networks）：空調・電気設備などのビル管理システム間の通信に広く使われる国際規格
- ECHONET Lite：国内の住宅・ビル設備向けに普及しているスマートホーム・HEMS向け通信規格
- MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）：IoTデバイスとクラウド間の軽量通信プロトコルとして広く採用
- LoRaWAN：低消費電力・広域通信が可能な無線通信規格で、広い施設内のセンサーネットワーク構築に活用
- Modbus：空調設備・電力計・PLCなど産業機器との通信で広く利用されるプロトコル
これらの規格に対応したゲートウェイ機器やミドルウェアを活用することで、異なるメーカーの設備・センサーから収集したデータをデジタルツインプラットフォームに統合的に取り込むことが可能になります。通信規格やOPC UA・REST APIなど標準インターフェースを活用することが、スケーラブルなBIMデジタルツイン運用基盤の構築において非常に重要な役割を果たします。
5. BIMとデジタルツインの連携導入ステップ
BIMとデジタルツインの連携は、単にソフトウェアを導入するだけでは実現しません。建物データの整備から始まり、モデルの最適化、センサーやシステムとの統合、そして運用開始後の継続的な改善まで、段階的に取り組むことが成功の鍵です。以下では、各ステップの具体的な進め方を解説します。
5.1 現状の建物データを整備する
導入の第一歩は、現状把握から始まります。既存の建物においては、図面や設備台帳、点検記録など、さまざまな形式でデータが分散して管理されているケースが大半です。まずはこれらの情報を一元化し、デジタルデータとして整備することが不可欠です。
具体的には、紙の図面をデジタル化する作業に加え、設備の仕様情報・点検履歴・修繕記録といった属性データをまとめて管理できる状態に整えます。既存のBIMモデルが存在しない場合には、レーザースキャナーや点群データを活用した現況測量により、実態に即した3Dモデルを新たに作成する方法も有効です。
このフェーズでは、後工程でのデジタルツイン構築に向けて、どのデータが必要で、どのデータが不足しているかを洗い出すデータ棚卸しの作業が重要になります。不完全なデータのままシステムを構築しても精度の高い運用は望めないため、土台となるデータ整備に十分な時間と労力をかけることが、後のコスト削減効果に直結します。
| 整備すべきデータの種類 | 主な内容 | 主な入手元 |
| 建築図面・空間情報 | 平面図、断面図、立面図、室名・面積情報 | 設計事務所、既存図面 |
| 設備情報 | 空調・電気・給排水・消防設備の仕様・設置位置 | 竣工図書、設備台帳 |
| 維持管理履歴 | 点検記録、修繕履歴、交換部品情報 | 管理会社、ビル管理記録 |
| 契約・コスト情報 | 保守契約内容、過去の修繕費用 | 管理部門、経理部門 |
5.2 デジタルツイン構築に向けたBIMモデルの最適化
データ整備が完了したら、次はBIMモデルをデジタルツインとして活用するために最適化する段階に移ります。設計・施工フェーズで作成されたBIMモデルは、図面作成や施工調整を目的として構築されているため、そのままでは運用フェーズでの活用に適していない場合があります。
運用に必要な属性情報（設備の製造番号・メーカー・耐用年数・保証期間など）をBIMモデルの各オブジェクトに付与し、運用BIM（As-Built BIMまたはFM-BIM）として再整備することが重要です。このプロセスは「BIMのハンドオーバー」とも呼ばれ、設計・施工段階から運用段階へのデータ引き継ぎを円滑にするために不可欠なステップです。
また、モデルのLOD（Level of Development：詳細度）についても、運用目的に合わせた水準に設定し直す必要があります。過剰に詳細なモデルはデータ容量が増大してシステムの処理速度に影響するため、用途ごとに必要な詳細度に絞り込むことが実運用では求められます。
| 最適化の観点 | 具体的な対応内容 |
| 属性情報の付与 | 設備仕様・メーカー・耐用年数・保証期間などをオブジェクトに登録 |
| LODの調整 | 運用目的に合わせた適切な詳細度への見直し |
| IFCへの変換・対応確認 | 異なるソフトウェア間での連携を可能にするオープン形式への対応 |
| 命名規則の統一 | 空間・設備の識別コードをシステム間で統一 |
5.3 センサーやシステムとの統合方法
BIMモデルの整備が完了したら、IoTセンサーや既存の建物管理システムとの統合を進めます。このステップにより、静的なBIMモデルにリアルタイムの運用データが結びつき、はじめてデジタルツインとしての機能が実現します。
具体的には、空調設備や照明、電力メーター、入退室管理システムなどに設置されたセンサーから取得されるデータを、BIMモデルの対応するオブジェクトと紐づける作業が中心となります。既存のBEMS（ビルエネルギー管理システム）やCMMS（コンピューター化された保全管理システム）とBIMデータを連携させることで、設備の稼働状況や異常検知をモデル上で視覚的に確認できる環境が整います。
データ連携の方式としては、APIを通じたリアルタイム連携や、定期的なデータエクスポートによるバッチ連携などが選択肢として挙げられます。システムの規模や予算に応じて適切な方式を選択し、セキュリティ面での考慮も含めた設計が必要です。また、センサーの設置密度や計測項目については、運用目標（省エネ・予防保全・空間最適化など）に照らし合わせて優先順位を決めることで、投資対効果を高めることができます。
| 連携対象システム・機器 | 取得できる主なデータ | 活用用途 |
| 空調・換気設備センサー | 温度、湿度、CO₂濃度、稼働状況 | 省エネ制御、快適性管理 |
| 電力メーター・スマートメーター | 電力消費量、デマンド値 | エネルギー管理、ピークカット |
| 入退室管理・人感センサー | 在室人数、利用時間帯 | 空間利用の最適化 |
| 設備監視システム（BAS/BEMSなど） | 設備稼働ログ、アラート情報 | 故障予測、予防保全 |
| CMMS（保全管理システム） | 作業指示、点検記録、修繕履歴 | 維持管理業務の効率化 |
5.4 運用開始後のデータ活用と継続的改善
システムの統合が完了し、デジタルツインの運用が開始されると、日々蓄積されるデータをいかに活用するかが、長期的な効果を左右します。運用開始直後は、センサーの誤検知やデータの欠損など、初期トラブルが発生することも少なくありません。定期的なデータ品質のチェック体制を設け、問題点を早期に発見・修正できる運用フローを整備することが重要です。
データが蓄積されるにつれ、設備の劣化傾向や使用エネルギーのパターンが可視化されていきます。蓄積されたデータをもとにAIや機械学習を活用した予測分析を取り入れることで、故障予測の精度向上やエネルギー使用の最適化が実現し、維持管理コストのさらなる削減が期待できます。
また、建物の用途変更や設備の更新・増設が発生した際には、BIMモデルおよびデジタルツインのデータを速やかに反映させることが求められます。モデルと実態の乖離が生じると、デジタルツインとしての信頼性が損なわれるため、変更管理のプロセスをあらかじめ運用ルールとして定め、関係者間で共有しておくことが継続的な効果創出の前提条件となります。
さらに、KPI（重要業績評価指標）を設定し、定期的に効果測定を行うことで、投資対効果の検証と次のアクションへの意思決定が行いやすくなります。エネルギー消費量の削減率、設備の計画外停止回数、保全コストの推移などを指標として継続的にモニタリングする仕組みを構築することが、BIMとデジタルツイン連携の価値を最大化するための実践的なアプローチです。
6. 導入事例から学ぶBIM デジタルツイン運用の効果
6.1 オフィスビルにおける維持管理コスト削減事例
BIMとデジタルツインの連携は、オフィスビルの維持管理において目に見えるコスト削減効果をもたらしています。従来のオフィスビル管理では、設備の点検や修繕は定期的なスケジュールに基づいて実施されていました。しかしこのアプローチでは、設備の実際の状態にかかわらず一律に点検・交換が行われるため、過剰な保全コストが発生しやすいという構造的な問題がありました。
BIMモデルにIoTセンサーのリアルタイムデータを統合したデジタルツイン環境を構築したオフィスビルでは、空調・照明・エレベーターなどの主要設備の稼働状況を常時モニタリングすることが可能になります。センサーが異常な振動や温度上昇を検知すると、デジタルツイン上でアラートが発出され、BIMモデル上の該当設備の位置情報と連動した形で管理者に通知されます。これにより、現場担当者が迅速かつ的確に対応できる体制が整い、故障による突発的な修繕費用の発生を抑制できることが確認されています。
また、空調設備の運転データをデジタルツインで継続的に分析することで、フロアごとの使用状況に応じた運転スケジュールの最適化が実現し、エネルギーコストの削減にも貢献しています。BIMに蓄積された設備仕様データと実測データを掛け合わせることで、劣化予測の精度が高まり、計画的な修繕が可能になる点も大きな効果として挙げられます。
| 管理項目 | 従来の管理方法 | BIM×デジタルツイン活用後 |
| 設備点検 | 定期スケジュールによる一律点検 | センサーデータに基づく状態監視型点検 |
| 故障対応 | 故障発生後に対応（事後保全） | 異常予兆の段階で対応（予防保全） |
| 修繕コスト | 突発修繕による高コスト | 計画的修繕によるコスト平準化 |
| 情報共有 | 紙台帳・個人管理が中心 | BIMモデル上での一元管理・共有 |
6.2 商業施設でのエネルギー管理改善事例
商業施設はテナント構成や来客数の変動が大きく、エネルギー消費のムラが生じやすい施設類型です。照明・空調・換気設備が広域かつ複雑に配置されているため、従来の管理手法ではエネルギーの無駄が見えにくいという課題がありました。
こうした商業施設においてBIMとデジタルツインを組み合わせることで、フロアや区画ごとのエネルギー消費量をリアルタイムで可視化し、消費の偏りや異常値を即座に検知できる環境が整備されています。BIMモデルには各テナントの区画情報や設備仕様が紐づいているため、デジタルツイン上でエネルギーデータを空間情報と重ね合わせて分析することが可能です。
たとえば、来客数が少ない時間帯や曜日に応じて照明・空調の出力を自動調整するシステムをデジタルツインと連動させることで、エネルギー使用量の削減につながる事例が報告されています。さらに、BIMデータによって設備の設置位置や仕様が正確に把握されているため、老朽化した設備を高効率機器に更新する際の優先順位付けや費用対効果の試算も精度高く行えるようになるという効果も生まれています。
商業施設でのエネルギー管理改善において、BIM×デジタルツインが特に効果を発揮する局面を以下に整理します。
| 活用局面 | 具体的な内容 | 期待される効果 |
| エネルギー消費の可視化 | 区画・フロアごとのリアルタイム計測と表示 | 無駄な消費箇所の早期特定 |
| 需要予測と自動制御 | 来客データと連動した空調・照明の自動調整 | エネルギーコストの最適化 |
| 設備更新の計画立案 | BIM設備データと劣化情報を組み合わせた分析 | 計画的・効率的な設備投資 |
| テナントへの情報提供 | 区画ごとのエネルギーレポートの自動生成 | テナント側の省エネ意識向上 |
6.3 公共施設における長期的な資産管理への活用事例
公共施設は築年数が長く、老朽化対策が社会的な課題となっています。国土交通省が推進するインフラ長寿命化計画においても、維持管理・更新コストの縮減と施設の長寿命化が重要な施策として位置づけられており、BIMとデジタルツインはその実現を支える技術として注目されています。
公共施設では、BIMに建物の構造情報・設備情報・改修履歴などを集約し、それをデジタルツインの基盤として活用することで、長期にわたる資産管理の精度と効率を大幅に高めることができるとされています。デジタルツイン上で施設全体の劣化状況をシミュレーションすることにより、10年・20年単位での修繕計画や更新投資の優先順位付けが定量的なデータに基づいて行えるようになります。
また、公共施設は管理担当者が定期的に異動する組織特性を持つため、BIMに情報を一元化して引き継ぐことで、担当者が変わっても施設の維持管理ノウハウや履歴情報が失われずに継続的に活用できる体制が実現します。これは属人化リスクの解消という観点からも非常に重要な効果です。
さらに、災害発生時の対応においても、デジタルツインによってリアルタイムに施設の状態を把握できることで、被害箇所の迅速な特定や復旧作業の優先順位付けに役立てるケースも想定されています。国土交通省では建築BIMの活用推進を進めており、公共建築物における活用拡大に向けたガイドラインの整備も進んでいます。
| 課題 | BIM×デジタルツインによる対応 | 長期的な効果 |
| 老朽化設備の把握 | センサーデータと設備台帳の統合による状態監視 | 修繕の見落とし防止・長寿命化 |
| 修繕計画の精度不足 | 劣化シミュレーションによる中長期計画の策定 | 財政負担の平準化・計画的投資 |
| 管理情報の属人化 | BIMへの履歴・仕様の一元集約 | 引き継ぎコスト削減・情報の継続活用 |
| 緊急対応の遅延 | リアルタイムモニタリングによる異常の即時検知 | 被害の最小化・迅速な復旧対応 |
以上の3つの事例に共通しているのは、BIMが持つ空間・設備の静的な情報と、デジタルツインが扱うリアルタイムの動的データを組み合わせることによって、はじめて実効性の高い建物運用が実現するという点です。施設の種別や規模にかかわらず、BIMとデジタルツインの連携は、コスト削減・エネルギー効率向上・長期的な資産価値の維持という複合的な効果をもたらす有力な手段となっています。
7. BIMとデジタルツイン連携導入における課題と対策
BIMとデジタルツインの連携は、建物運用における維持管理コスト削減やエネルギー最適化に大きな可能性を持つ一方、実際の導入にあたってはいくつかの現実的な障壁が存在します。ここでは、初期コストの問題、データの標準化・互換性、そして人材育成という3つの主要な課題を整理し、それぞれに対する具体的な対策を示します。
7.1 初期コストとROIの考え方
BIMとデジタルツインの連携導入において、最初に直面するのが初期投資の大きさです。BIMモデルの整備・更新、IoTセンサーの設置、デジタルツイン構築用プラットフォームの導入、さらにシステム間を統合するための開発費用など、複数のコストが重なります。特に既存建物（既存ストック）への後付け導入では、新築時に比べてデータ整備の手間とコストが大幅に増加する傾向があります。
こうした初期コストへの懸念に対しては、ROI（投資対効果）を中長期的な視点で試算することが重要です。維持管理コストの削減、故障による緊急対応費の低減、エネルギーコストの最適化、テナント満足度の向上による収益安定化など、複数の効果を定量的に試算することで、初期投資の回収見通しを明確にすることができます。
また、すべての機能を一度に導入しようとするのではなく、優先度の高い設備や管理領域から段階的に導入するフェーズドアプローチが有効です。空調設備の予防保全やエネルギー管理など、ROIが見えやすい領域から着手し、初期リスクを抑えつつ投資回収サイクルを早めることができます。さらに、国土交通省の『建築GX・DX推進事業』や、経済産業省の『省エネルギー投資促進支援事業』などの各種補助金制度を活用することで、初期コストの負担を大幅に圧縮することも現実的な選択肢となります。
| コスト項目 | 内容 | 対策のポイント |
| BIMモデル整備費 | 既存建物の図面をBIMデータ化する作業・外注費 | 優先度の高い設備・フロアから段階的に整備 |
| IoTセンサー導入費 | 温度・湿度・人流・設備状態の計測センサー設置費 | 既存の設備監視システムと連携可能なセンサーを選定 |
| プラットフォーム利用費 | デジタルツイン構築・運用プラットフォームの初期費・月額費 | クラウド型サービスを活用してオンプレミスコストを削減 |
| システム統合・開発費 | BIM・IoT・既存BMS（ビル管理システム）の連携開発費 | オープンAPIに対応したツールを選び内製化コストを低減 |
| 人材教育費 | 担当者のBIM・デジタルツイン運用に関するトレーニング費 | ベンダーのサポートプログラムや外部研修を活用 |
7.2 データの標準化と互換性の問題
BIMとデジタルツインの連携において技術的に最も複雑な課題となるのが、データの標準化と異なるシステム間の互換性です。BIMソフトウェアの代表格であるAutodesk RevitやグラフィソフトのARCHICADで作成されたモデルデータは、それぞれ独自のフォーマットを持っており、デジタルツインプラットフォームやBMS（ビル管理システム）、IoTデータ基盤との連携には変換・統合の工程が必要になります。
この課題に対しては、IFC（Industry Foundation Classes）などのオープンなデータ標準を活用することが有効な対策となります。IFCはBIMデータの国際的な標準フォーマットであり、異なるBIMソフトウェア間でのデータ交換を可能にします。国土交通省もBIM活用のガイドライン(※)においてIFC形式の活用を推奨しており、国内の公共建築物への導入でも採用が進んでいます。
また、センサーデータとBIMモデルを統合するためには、BACnet（ビル設備の通信プロトコル）やMQTTなどのIoT標準プロトコルへの対応も求められます。さらに、BIMモデル内の各構成要素（オブジェクト）とセンサーの計測点を正確に紐づけるためのユニークIDの設計と命名規則の統一が、長期的なデータ活用の土台となります。
データ標準化を後回しにすると、運用フェーズで異なるシステム間のデータ不整合が発生し、分析精度の低下や運用コストの増加につながります。導入計画の初期段階でデータガバナンスの方針を定め、関係するすべてのステークホルダーと共有することが重要です。
| 課題 | 具体的な問題 | 推奨される対策 |
| フォーマットの非互換性 | RevitとARCHICADなど異なるBIMソフト間でのデータ変換ロス | IFCフォーマットを共通の中間形式として活用 |
| センサーデータとの統合 | IoTデータとBIMオブジェクトの紐づけが困難 | 設計段階からセンサーIDとBIMオブジェクトIDの対応表を整備 |
| 既存システムとの連携 | 旧来のBMSや設備台帳システムとのAPI連携が難しい | オープンAPIを持つプラットフォームを選定し段階的に統合 |
| 命名規則の統一 | 設計・施工・運用フェーズで属性名や分類体系が異なる | LOD（Level of Development）に基づくBIMモデル品質基準を策定 |
※国土交通省『官庁営繕事業における BIM 活用ガイドライン』
https://www.mlit.go.jp/gobuild/content/001733648.pdf
7.3 人材育成とデジタル対応力の強化
BIMとデジタルツインの連携を継続的に運用するためには、技術的な仕組みと同様に、それを使いこなす人材の育成が不可欠です。現場のファシリティマネジメント担当者がデジタルツインのダッシュボードを日常的に活用できるか、BIMモデルを最新の状態に維持し続けられるか、センサーデータの異常を適切に解釈して意思決定に活かせるかが、導入効果を左右します。
特に国内の建物管理業務においては、これまでアナログな設備台帳や定期点検に依存した運用が多く、デジタルツインの活用に必要なデータリテラシーとBIM操作スキルを持つ人材が慢性的に不足しているのが現状です。
この課題への対策として、まず社内の担当者を対象とした段階的なトレーニングプログラムの構築が有効です。BIMビューワーの操作から始め、センサーデータの読み解き方、ダッシュボードを使ったKPI管理へとスキルを積み上げていく体系的な教育が求められます。buildingSMART Japan（bSJ）が提供する国際標準のオープンBIM資格や、主要ソフトウェアベンダーが提供するBIMマネージャー認定など、国内でも実践的な研修・資格制度が整備されてきており、こうした外部リソースの活用も検討に値します。
また、導入初期はベンダーやコンサルタントのサポートを受けながら運用ノウハウを内製化していくアプローチが現実的です。外部パートナーへの依存度を段階的に下げながら、自社内にデジタル運用の知見を蓄積していくロードマップを描くことが、持続可能なBIM・デジタルツイン活用体制の構築につながります。
さらに、組織的な取り組みとして、BIM・デジタルツイン活用を推進する専任担当者（BIMマネージャーやデジタルファシリティマネージャー）を配置することも効果的です。技術と業務の両面を理解する人材が組織内に存在することで、現場の課題とデジタルツインの機能を適切に結びつけ、継続的な改善サイクルを回すことが可能になります。
| 育成対象 | 必要なスキル・知識 | 育成方法の例 |
| 設備管理担当者 | BIMビューワー操作、センサーデータの読み解き、ダッシュボード活用 | ベンダー提供のハンズオン研修、OJTによる実務習得 |
| BIMモデル管理者 | BIMソフトウェア操作、IFC出力、モデルの更新・品質管理 | BIM関連資格取得支援、外部専門研修の受講 |
| データ分析担当者 | IoTデータ分析、KPI設計、レポーティング | データリテラシー研修、BIツールの操作トレーニング |
| BIM・デジタルツイン推進担当（マネージャー） | プロジェクト管理、ベンダー調整、全体最適化の視点 | ファシリティマネジメント資格取得、社外コミュニティへの参加 |
初期コスト・データ標準化・人材育成という3つの課題は、それぞれが独立した問題ではなく相互に影響し合っています。導入計画の段階からこれらの課題を統合的に捉え、技術・予算・組織の3つの側面から対策を講じることが、BIMとデジタルツイン連携の安定した運用実現への近道となります。
8. まとめ
BIMとデジタルツインを連携させることで、建物の設備管理・予防保全・エネルギー管理・空間利用の最適化が実現し、維持管理コストの大幅な削減につながります。導入には初期コストやデータ標準化などの課題がありますが、段階的な整備と人材育成によって乗り越えることが可能です。長期的な資産価値向上を目指す建物オーナーや施設管理者にとって、BIMデジタルツイン運用への取り組みは今後ますます重要な戦略となります。
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