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予測期間
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2026-2030
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市場規模 (2024)
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USD
6.77 Billion
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CAGR
(2025-2030)
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27.91%
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最も成長が速い分野
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サービス
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最大の市場
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北アメリカ
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市場規模 (2030)
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USD
29.65 Billion
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市場概観
2024年において6.77 USD Billionと評価されるグローバル予知保全市場は、2030年までに27.91％のCAGRで成長し、29.65
USD Billionに達すると予測されている。予知保全（PdM）は、高度なデータ分析とセンサー技術を用いて潜在的な設備故障を予測し、積極的な保全スケジューリングと資産性能の最適化を可能にする。成長を支える主要な推進要因には、運用コスト削減、資産寿命の延長、生産効率の向上が含まれる。特にIndustry
4.0の実践を中心としたデジタルトランスフォーメーションの採用拡大により、リアルタイムデータ収集を活用したこの拡大が促進されている。製造業リーダーシップ協議会（Manufacturing
Leadership Council）、米国製造業者協会の一部門によると、2023年には96％の製造企業が人工知能への投資増加を見込んでおり、これは予知保全ソリューションの重要な推進要因となっている。
しかしながら、より広範な市場拡大を妨げる重要な課題は、包括的なセンサーインフラの導入と多様なデータソースの統合に必要な初期投資の大きさである。これには多額の資本支出と専門的な知識が必要となり、一部の企業にとっては採用を制約する可能性がある。
主要市場推進要因
グローバル予知保全市場の拡大の主な推進要因は、運用コストの最小化と計画外ダウンタイムの削減に対する重要な必要性である。さまざまな業界の企業は、設備の信頼性向上と生産継続性の維持を目指し、これらの課題に対処する方法を模索している。計画外の設備故障は、重大な生産損失と修理費用の増加をもたらす。予知保全ソリューションは、反応的対応ではなく積極的な介入を可能にし、これらの課題に対処してコストの削減と資源の最適配分を促進する。GEによると、2024年11月の「GEはAIを用いた予知保全でダウンタイムを削減し効率を向上させる方法」では、AI駆動の予知保全ソリューションにより、製造業の総保守コストを30％削減したとされている。この直接的なコスト削減は、市場採用の強力な推進力となっている。
同時に、人工知能、機械学習、Internet
of Things、クラウドコンピューティングなどの先進技術の統合は、予知保全の状況に深い影響を与えている。これらの技術は、多様な産業資産からの高度なデータ収集を可能にし、リアルタイム分析と正確な故障予測を促進する。AIと機械学習アルゴリズムは、大量のデータセットを処理し、微細な異常を特定し、生のセンサーデータを実用的な洞察に変換する。この技術的洗練により、設備の状態予測と必要な保全スケジュールの精度が向上している。Siemensによると、2024年8月の「AIを活用した予知保全：産業効率の未来」では、Senseye
Predictive Maintenanceプラットフォームがクライアントの保守効率を最大55％向上させたと報告されている。投資回収の迅速性を示す実績も、市場成長を支えている。Siemensの「The True
Cost of Downtime 2024」レポート（2023年3月までのデータを集約）によると、大手メーカーは予知保全への投資コストを3ヶ月以内に回収している。
予知保全市場
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主要市場課題
予知保全ソリューションのより広範な市場拡大を妨げる重要な課題は、必要な初期投資の大きさである。包括的なセンサーインフラの導入と多様なデータソースの統合には、多額の資本支出が必要となる。この財政的障壁は、多くの企業、特に資本余裕の少ない企業にとって採用を大きく制約する可能性がある。
これらの導入の複雑さは、専門的な知識を持つ技術者の必要性も高め、導入と運用のコストをさらに押し上げる。これにより、市場浸透が妨げられ、潜在的な採用者は高額な前払金のために予知保全の計画を延期または断念することがある。米国製造業者協会の2024年第1四半期製造業者見通し調査によると、約40％の製造業者が、増税の影響で投資、特に資本設備購入を控えると回答している。これは、財政的圧力が予知保全のような先進技術への資本配分を減少させ、市場の拡大を遅らせていることを示している。
主要市場動向
グローバル予知保全市場は、資産のシミュレーションと最適化のためのデジタルツイン技術の普及に大きく影響されている。このトレンドは、物理的資産、システム、またはプロセスの仮想レプリカを作成し、そのリアルタイム性能を監視し、さまざまなシナリオをシミュレーションし、高精度な故障予測を行うことを含む。デジタルツインは、センサー、運用システム、履歴記録からのデータを統合し、資産の状態と運用効率の包括的かつ動的なビューを提供する。この能力により、製造業者はプロセス変更の仮想テストを行い、最適な構成を特定し、物理的な試作品にかかる時間とコストを削減できる。Manufacturing
Enterprise Solutions Associationの2022年の調査によると、73％の製造業者が長期的な運用戦略の一環としてデジタルツインを採用または採用予定であり、AI駆動の予測分析の価値を強調している。さらに、2024年11月のDirectIndustry
e-Magazineの「Rockwell Automationのツール群：設計から保守までの製造効率化」では、Rockwell
Automationがデジタルツインを活用し、生産性向上とデータ駆動の意思決定を支援していることを紹介している。
もう一つの重要なトレンドは、Predictive
Maintenance as-a-Service（PMaaS）モデルの登場である。このサービス志向のアプローチにより、企業はハードウェア、ソフトウェア、専門人材への多額の前払金なしに高度な予知保全機能にアクセスできる。PMaaS提供者は、データ収集、先進的分析、専門的洞察を含むクラウドベースのソリューションをサブスクリプション方式で提供する。このモデルは、参入障壁が高いと考えられる中小企業にも先進的な保全戦略へのアクセスを可能にし、普及を促進している。Schneider
ElectricのZenatixによる2023年4月の「Predictive Maintenance: A comprehensive guide」では、一部の企業が予知保全をサービスとして提供し始めていると述べている。これにより、企業はコアコンピテンシーに集中しつつ、資産の最適化、計画外ダウンタイムの削減、予測可能な保守コストの恩恵を受けることができる。
セグメント別インサイト
サービスセグメントは、先進的なAIとIoTベースの予知保全ソリューションの複雑さの増加により、急速に成長している。多くの組織は、効果的なシステム導入、詳細なデータ分析、継続的な管理に必要な専門的な内部知識を持たないため、外部の専門サービスへの需要が高まっている。これには、コンサルティング、シームレスな統合、正確なキャリブレーション、継続的なシステムメンテナンスを含むサービスが含まれ、予知保全投資の最大化に不可欠である。
地域別インサイト
北米は、先進的な製造、航空宇宙、エネルギー分野を含む堅牢な産業基盤により、グローバル予知保全市場をリードしている。これらの分野は、運用効率と資産信頼性を重視している。北米の優位性は、Internet
of Things、人工知能、機械学習などの先進技術の早期かつ広範な採用により、Industry 4.0の取り組みの一環としての役割も大きい。デジタルインフラへの投資と主要な技術ソリューション提供者の存在も、さまざまな産業でのイノベーションと展開を加速させている。さらに、デジタルトランスフォーメーションを促進する政府の支援策と職場安全に関する規制の強化も、北米の市場リーダーシップを後押ししている。
最近の動向
2025年5月、ABBとKEPCO
Korea Electric Power Data Network（KDN）は、韓国のエネルギーセクターにおけるデジタルトランスフォーメーションを加速させる戦略的パートナーシップを正式に締結した。この協力は、デジタルツイン技術とAIを用いた予測分析のソリューション開発に焦点を当てている。主な目的は、現場デバイスから制御システムへのリアルタイムかつ安全なデータフローを実現し、電力設備の自律運転と予知保全を促進することである。このパートナーシップは、先進的な技術統合を通じてグリッドの安定性と運用効率を向上させる、グローバル予知保全市場における重要な進展である。
2025年3月、Siemensは、Senseye
Predictive Maintenanceソリューションに新たな生成AI搭載機能を統合し、Industrial Copilotポートフォリオを拡張した。この強化により、保守サイクルのあらゆる段階をサポートし、産業界をよりインテリジェントでデータ駆動型のアプローチへと進化させている。エントリーおよびスケールパッケージを含むこれらの提供は、AIを活用した修理ガイダンスと高度な予測機能を提供する。この革新的な研究は、企業が反応型から状態基準の保守へと移行し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減するのに役立つことを目的としている。
2024年10月、GE
Healthcareは、MRI向けのOnWatch Predictを発表した。これは、医療機器の予知保全を大きく進展させるソフトウェアスイートであり、インストール済みのMRI機器をリアルタイムでミラーリングし、重要なコンポーネントを継続的に監視する。早期に潜在的な問題を特定し、交換部品の注文や保守のスケジューリングを効率化し、運用の中断を最小限に抑える。この開発は、医療施設が機器の寿命を延ばし、資源配分を最適化し、高品質な患者ケアを継続できるよう支援するために重要である。
2024年7月、Guidewheelは、製造環境における機械のダウンタイムと故障を防ぐための新しいAI駆動の予知保全ソリューション「Scout」を導入した。この革新的な製品は、高度なAIモデルを用いて機械の性能データを継続的に分析し、潜在的な問題を示す微細な変化を早期に検知し、重大な運用中断に至る前に警告を発する。Scoutは、経験豊富なチームでも見逃しがちな異常を検知し、運用効率を向上させることを目的としている。追加のハードウェアや広範なトレーニングを必要とせず、信頼性向上に寄与する。
主要市場プレイヤー
Accenture plc
Cisco Systems, Inc.
General Electric Company
Honeywell International Inc.
Hitachi, Ltd.
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Robert Bosch GmbH
SAP SE
Schneider Electric SE
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コンポーネント別
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組織規模別
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導入モデル別
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地域別
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ソリューション
サービス
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大企業
中小企業
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クラウド
オンプレミス
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北米
欧州
アジア太平洋
南米
中東・アフリカ
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レポート範囲：
本レポートでは、グローバル予知保全市場を以下のカテゴリーに分類し、また、以下に詳細な業界動向も記載している。
予知保全市場、コンポーネント別：
o ソリューション
o サービス
予知保全市場、組織規模別：
o 大企業
o 中小企業
予知保全市場、展開モデル別：
o クラウド
o オンプレミス
予知保全市場、地域別：
o 北米
. アメリカ合衆国
. カナダ
. メキシコ
o ヨーロッパ
. フランス
. イギリス
. イタリア
. ドイツ
. スペイン
o アジア太平洋
. 中国
. インド
. 日本
. オーストラリア
. 韓国
o 南米
. ブラジル
. アルゼンチン
. コロンビア
o 中東・アフリカ
. 南アフリカ
. サウジアラビア
. UAE
競争環境
企業プロフィール：グローバル予知保全市場に登場する主要企業の詳細分析。
利用可能なカスタマイズ：
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企業情報
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