デジタルツインは、装置やプロセスをシミュレーション空間上に再現し、センシングデータと組み合わせてリアルタイム監視・分析を可能にする技術である。しかし、高精度モデルの作成は困難であり、導入・運用コストも高いという課題がある。本報告では、モデルベース開発（MBD）において作成した1D-CAEモデルの集合体を用いた簡易デジタルツインによる異常原因推定を提案する。本手法は対象の完全複製ではなく一部モデルに留まり、非モデル化要素やノイズによる誤差を含むが、これらを許容した上で異常原因推定を可能とする事例を示す。
