主なポイント
2026年には、北米が32.25%という最大の市場シェアを占めると予想される。
提供形態別では、2026年に資産パフォーマンス管理（APM）プラットフォームが最大の市場シェアを占めると予想される。
技術別では、予測期間中に人工知能（AI）および機械学習が14.0%という最も高い成長率を示すと見込まれる。
監視手法別では、2026年に産業用振動監視セグメントが最大の市場シェアを占めると予想される。
資産タイプ別では、予測期間中に産業用ロボットおよび自動化機器が最も高い成長率を示すと見込まれる。
エンドユーザー別では、2026年に製造セグメントが23.15%という最大の市場シェアを占めると予測される。
ABB、シーメンス、シュナイダーエレクトリックは、その高い市場シェアと製品展開の広さから、予知保全市場における主要プレイヤーの一部として位置づけられている。
Dingo、Uptake、Samoticsなどは、専門的なニッチ分野で強固な基盤を築くことで他社との差別化を図っており、新興リーダーとしての潜在力を示している。
テクノロジーベンダーは、予知保全プラットフォームと監視ソリューションの拡充を続けています。これらのシステムは、センサー、監視デバイス、分析ソフトウェアを組み合わせて設備の状態を追跡します。また、ベンダーは故障検知と保守計画の精度を高めるため、機械学習や自動化機能を追加しています。産業環境の接続性が高まるにつれ、企業はシステムの信頼性と安全なデバイス接続にも注力しています。
顧客の顧客に影響を与えるトレンドとディスラプション
予知保全は長年にわたり徐々に発展してきました。かつて、保守活動は主に定期点検や、機器の故障後の修理に依存していました。今日では、多くの組織が機械からリアルタイムデータを収集する接続型監視システムを採用しています。保守チームはこのデータを分析し、機器の状態を追跡するとともに、潜在的な故障を早期に検知しています。こうした運用情報の保存と分析には、産業用データプラットフォームやクラウドシステムが一般的に利用されています。
ドライバー：設備のダウンタイムとメンテナンスコストの削減ニーズの高まり
企業が予知保全を導入する主な理由は、設備のダウンタイムとメンテナンス費用を削減するためです。機械が予期せず故障すると、生産が停止し、運用コストが増加します。予知保全では、機械のデータを活用して、故障が発生する前に摩耗の兆候や潜在的な不具合を検知します。これにより、メンテナンスチームは事前に修理計画を立て、設備をより確実に稼働させ続けることが可能になります。
制約：導入およびインフラ構築コストの高さ
導入コストの高さが、一部の組織における予知保全の導入を遅らせる要因となる場合があります。センサーの設置、監視インフラ、分析ツールの構築には初期投資が必要です。また、必要なデータを収集するために、既存の機械を改造したり、監視装置を追加したりする必要がある施設もあります。こうした費用は、特に多数の機械を稼働させている工場において、中小企業にとって大きな課題となり得ます。
機会：機器データの高速処理に向けたエッジコンピューティングの普及
エッジコンピューティングとエッジAIは、予知保全に新たな機会をもたらしています。産業環境では、機器データの生成源に近い場所でデータを処理する傾向が強まっています。エッジシステムにより、すべての情報を集中型プラットフォームに送信するのではなく、デバイスやゲートウェイ上でローカルにデータを分析することが可能になります。このアプローチにより、故障の早期発見と保守チームによる迅速な対応が実現します。
課題：予測保全ソリューションとレガシー産業システムの統合
既存の産業システムとの統合が、一部の施設において予測保全プロジェクトの実施を困難にしている。多くの工場では、依然として旧式の機械や異なる制御システムが稼働している。これらのシステムを最新の監視プラットフォームと連携させるには、システムの改造やアップグレードが必要になる場合がある。また、企業側には、ツールを管理し、保全データを解釈できる技術スタッフが必要となる場合もある。
市場エコシステム
予知保全のエコシステムは、ソフトウェア、監視インフラ、サービスの3つの主要な構成要素から成り立っています。ソフトウェアは設備データの分析を支援し、保全判断の根拠を提供します。監視インフラは、資産に設置されたセンサーや接続されたシステムを通じて必要な情報を提供します。サービスは、特に統合が必要な場面において、導入および継続的なシステム運用に関与します。これらの構成要素は通常、組み合わせて活用され、設備の信頼性を向上させ、予期せぬダウンタイムの発生確率を低減します。
地域
アジア太平洋地域は、予知保全市場において最も急速に成長する地域になると予測されています
アジア太平洋地域は、予知保全市場において最も急速な成長が見込まれています。中国、インド、日本、韓国などの国々では、産業オートメーションやデジタル製造プログラムが拡大しています。接続された機械やインダストリー4.0技術の利用拡大に伴い、同地域における予知保全ソリューションへの需要が高まっています。
予知保全市場：企業評価マトリックス
シーメンスは、産業オートメーションシステムおよび設備監視技術を通じて、予知保全分野における主要ベンダーである。オーギュリーは、データ分析、AI、監視プラットフォームを活用して機械データを分析し、予知保全アプリケーションを支援することで、存在感を高めている。
主要市場プレイヤー
ABB (Switzerland)
Honeywell (US)
Schneider Electric (France)
AWS (US)
IBM (US)
Augury (US)
Google (US)
Microsoft (US)
Hitachi (Japan)
GE (US)
Oracle (US)
Altair (US)
TIBCO Software (US)
Siemens (Germany)
SAS (US)
SAP (Germany)
Emerson (US)
最近の動向
2026年2月：ハネウェルは、CAMP Ensembleプラットフォームを通じたエンジンの予知保全モニタリングにおいて、CAMP Systemsとの提携を拡大しました。この提携は、航空宇宙分野におけるAIベースのエンジン診断、異常検知、およびメンテナンス予測に重点を置いています。
2026年2月：ロックウェル・オートメーションはDLG Groupと提携し、同社のFiix CMMSプラットフォームを導入しました。これにより、メンテナンスワークフローのデジタル化が進み、拠点横断的なリアルタイム資産モニタリングが可能になりました。これにより、一元化されたデータを活用して故障パターンを早期に特定し、意思決定を改善することで、予知保全への移行が支援されます。
2025年12月：IBMは、Maximo Application Suiteの新たなAI搭載機能である「Maximo Condition Insight」を発表しました。これは、資産データ、作業指示書、センサー情報を分析し、予知保全に関する洞察を提供するとともに、資産の健全性モニタリングを改善するものです。
2025年11月：シュナイダーエレクトリックは、予測分析とメンテナンスに関する知見を通じて、ビルおよびインフラの運用を改善するために設計されたAI駆動型プラットフォーム「EcoStruxure Foresight Operation」を発表しました。
2025年6月：IBMは、「Maximo Application Suite Manage Component Patch 8.7.21」をリリースし、予知保全および資産監視に使用されるエンタープライズ資産管理プラットフォームのアップデートを継続しました。
1 はじめに 52
1.1 調査の目的 52
1.2 市場の定義 52
1.2.1 対象範囲と除外項目 53
1.3 調査範囲 54
1.3.1 市場のセグメンテーション 54
1.3.2 対象期間 55
1.3.3 対象通貨 55
1.4 ステークホルダー 56
1.5 変更点の概要 56
2 エグゼクティブサマリー 58
2.1 市場のハイライトと主要な洞察 58
2.2 主要市場参加者：戦略的展開のマッピング 60
2.3 予知保全市場における破壊的トレンド 61
2.4 高成長セグメント 62
2.5 地域別概要：市場規模、成長率、および予測 64
3 プレミアムインサイト 65
3.1 予知保全市場における魅力的な機会 65
3.2 地域別予知保全市場 66
3.3 予知保全市場：上位3つの資産タイプ 66
3.4 北米：提供内容および導入形態別の予知保全市場
67
3.5 地域別予知保全市場 67
4 市場概要 68
4.1 はじめに 68
4.2 市場の動向 68
4.2.1 推進要因 68
4.2.1.1 IIoT およびリアルタイムデータエコシステムの爆発的拡大により、
資産の継続的な可視化が可能に 68
4.2.1.2 予期せぬダウンタイムとメンテナンスコストの削減による、魅力的な運用上の ROI 69
4.2.1.3 AI および機械学習の進歩により、予測精度が向上し、スケーラブルな導入が可能に 69
4.2.2 制約要因 70
4.2.2.1 ハードウェア、ソフトウェア、システム統合にわたる多額の初期投資が導入を制限 70
4.2.2.2 データの品質と可用性の制限により、予知保全の結果の信頼性が低下 70
4.2.3 機会 70
4.2.3.1 デジタルツインと高度なシミュレーションによる、予知保全および処方保全の進化 70
4.2.3.2 エッジAIと分散アーキテクチャによる、リアルタイムかつ低遅延の予知保全 71
4.2.3.3 製造業以外の資産集約型産業への予知保全の拡大 71
4.2.4 課題 71
4.2.4.1 企業システム間のデータサイロが、資産の統一的な可視化とインサイトを制限している 71
4.2.4.2 モデルの信頼性と説明可能性に関する課題が、予知保全システムへの信頼を低下させている 72
4.3 未充足のニーズとホワイトスペース 72
4.3.1 予知保全市場における未充足のニーズ 72
4.3.2 ホワイトスペースの機会 73
4.3.2 未開拓分野の機会 73
4.4 相互に関連する市場とセクター横断的な機会 74
4.4.1 相互に関連する市場 74
4.4.2 セクター横断的な機会 75
4.5 ティア1/2/3プレーヤーによる戦略的動き 75
4.5.1 ティア1/2/3プレーヤーによる戦略的動き 76
5 業界動向 77
5.1 予知保全の進化：予知保全の進化 77
5.2 ポーターの5つの力分析 78
5.2.1 新規参入の脅威 80
5.2.2 代替品の脅威 80
5.2.3 供給者の交渉力 80
5.2.4 購入者の交渉力 80
5.2.5 競合の激しさ 80
5.3 マクロ経済の見通し 81
5.3.1 はじめに 81
5.3.2 GDPの動向と予測 81
5.3.3 産業用IoT（IIoT）業界の動向 83
5.3.4 AIおよび機械学習業界の動向 83
5.4 サプライチェーン分析 84
5.5 エコシステム分析 85
5.5.1 モニタリングインフラプロバイダー 87
5.5.1.1 センサーおよびセンシングデバイス 87
5.5.1.2 イメージングおよび検査デバイス 87
5.5.1.3 エッジモニタリングインフラ 88
5.5.1.4 接続ハードウェア 88
5.5.2 ソフトウェアプロバイダー 88
5.5.2.1 産業用データプラットフォームおよび接続性 88
5.5.2.2 デジタルツインソフトウェア 88
5.5.2.3 メンテナンス管理アプリケーション 88
5.5.2.4 可視化および分析ソフトウェア 88
5.5.2.5 資産パフォーマンス管理プラットフォーム 89
5.5.3 サービスプロバイダー 89
5.5.3.1 コンサルティングサービス 89
5.5.3.2 統合および導入サービス 89
5.5.3.3 データ、AI、およびモデリングサービス 89
5.5.3.4 マネージド予知保全サービス 89
5.6 価格分析 89
5.6.1 主要企業別製品平均販売価格（2025年） 91
5.6.2 資産タイプ別平均販売価格（2025年） 93
5.7 貿易分析 95
5.7.1 輸入シナリオ（HSコード9031） 95
5.7.2 輸出シナリオ（HSコード9031） 96
5.8 2025年～2026年の主要な会議およびイベント 98
5.9 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドとディスラプション 99
5.10 投資および資金調達シナリオ 100
5.11 ケーススタディ分析 101
5.11.1 OMV、IBMによるデジタルトランスフォーメーションで実現した予知保全により、製油所資産の信頼性を強化 101
5.11.2 シーメンス、Senseye 予測保全によりブルースコープの資産信頼性を強化 101
5.11.3 ENGIE DIGITAL、AWS を活用した予測保全により発電所の信頼性を向上 102
5.11.4 C3.AI、AIを活用した予知保全により米空軍の任務遂行能力を向上 102
5.11.5 タタ・パワー、アベバの予知分析により全フリートの資産信頼性を向上 103
5.12 2025年の米国関税が予知保全市場に与える影響 104
5.12.1 はじめに 104
5.12.1.1 関税・通商政策の最新情報（2025年4月～2026年2月） 104
5.12.2 主な関税率 105
5.12.3 価格への影響分析 105
5.12.3.1 戦略的シフトと新たなトレンド 106
5.12.4 国・地域への影響 107
5.12.4.1 米国 107
5.12.4.2 中国 107
5.12.4.3 欧州 108
5.12.4.4 アジア太平洋地域（中国を除く） 109
5.12.5 最終用途産業への影響 110
5.12.5.1 製造業 110
5.12.5.2 エネルギー・公益事業 110
5.12.5.3 石油・ガス 110
5.12.5.4 輸送・物流 111
5.12.5.5 鉱業・重機 111
5.12.5.6 電気通信 111
5.12.5.7 ヘルスケア 112
5.12.5.8 スマートインフラおよびビル 112
5.12.5.9 データセンター 112
5.12.5.10 その他のエンドユーザー 113
6 戦略的ディスラプション：特許、デジタル、AI の導入 114
6.1 主要技術 114
6.1.1 センシング機器 114
6.1.2 産業用モノのインターネット（IIoT） 114
6.1.3 ストリーム処理 114
6.1.4 データエンジニアリング 114
6.1.5 予測分析 115
6.2 補完的技術 115
6.2.1 ビッグデータ 115
6.2.2 クラウドコンピューティング 115
6.2.3 データ可視化 115
6.3 関連技術 116
6.3.1 機械学習 116
6.3.2 人工知能（AI） 116
6.3.3 デジタルツイン 116
6.3.4 エッジコンピューティング 116
6.4 技術ロードマップ 117
6.4.1 短期（2025–2027）：基盤および接続フェーズ 117
6.4.2 中期（2028–2030）：融合および自動化フェーズ 118
6.4.3 長期（2031～2035年）：自律および認知的相互運用性フェーズ 118
6.5 特許分析 119
6.5.1 方法論 119
6.5.2 2016年～2026年の出願特許（文書タイプ別） 119
6.5.3 イノベーションと特許出願 120
6.6 AIが予知保全市場に与える影響 124
6.6.1 予知保全市場におけるベストプラクティス 125
6.6.2 予知保全市場におけるAI導入に関するケーススタディ 126
6.6.3 相互接続されたエコシステムと、AI主導の予知保全における市場プレーヤーへの影響 127
6.6.4 AI統合型予知保全の導入に対する顧客の準備状況 128
7 規制環境 129
7.1 地域ごとの規制とコンプライアンス 129
7.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 129
7.1.2 主要な規制 132
7.1.2.1 北米 132
7.1.2.1.1 統合航空機健全性管理システム（米国） 132
7.1.2.1.2 状態に応じたピストンエンジン整備プログラム（カナダ） 132
7.1.2.2 欧州 132
7.1.2.2.1 継続耐空性規則（欧州連合） 132
7.1.2.2.2 PREDICT 予知保全手法（ドイツ） 133
7.1.2.2.3 運用技術セキュリティ原則（英国） 133
7.1.2.2.4 産業および重要インフラのサイバーセキュリティガイダンス（フランス） 133
7.1.2.3 アジア太平洋地域 134
7.1.2.3.1 エレベーターの RM&D 予知保全体制（シンガポール） 134
7.1.2.3.2 信号設備向け遠隔診断および予知保全システム（インド） 134
7.1.2.3.3 工場システム向けサイバー／物理的セキュリティガイドライン（日本） 134
7.1.2.4 中東およびアフリカ 135
7.1.2.4.1 保守基準の策定および実施に関する規格（南アフリカ） 135
7.1.2.4.2 ITTIユースケースガイド –
現場機械の予知保全（UAE） 135
7.1.2.4.3 AI/ML医療機器ガイダンス（サウジアラビア） 135
7.1.2.5 ラテンアメリカ 136
7.1.2.5.1 飛行場安全管理 – 予測
アプローチ（ブラジル） 136
7.1.2.5.2 NOM-020-ASEA-2024（メキシコ） 136
7.1.3 業界標準 136
8 顧客環境と購買者の行動 138
8.1 意思決定プロセス 138
8.2 購買プロセスに関与する主要なステークホルダーとその評価基準 139
8.2.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 139
8.2.2 購買基準 140
8.3 導入障壁および内部課題 141
8.4 各業界のエンドユーザーにおける未充足ニーズ 142
9 提供内容別予知保全市場 144
9.1 はじめに 145
9.1.1 提供内容：予知保全市場の推進要因 145
9.2 監視インフラ 147
9.2.1 センサーおよび検知デバイス 148
9.2.1.1 統合センサーインテリジェンスによるリアルタイムの資産状態監視の実現 148
9.2.1.2 振動センサー 149
9.2.1.3 温度センサー 149
9.2.1.4 圧力センサー 150
9.2.1.5 音響／超音波センサー 150
9.2.1.6 電流センサー 150
9.2.2 画像・検査デバイス 151
9.2.2.1 高度な検査インテリジェンスによる資産の可視性と故障診断の強化
151
9.2.2.2 サーマルイメージングカメラ 152
9.2.2.3 目視検査カメラ 152
9.2.2.4 音響イメージングデバイス 152
9.2.3 エッジモニタリングインフラストラクチャ 153
9.2.3.1 高度なエッジ分析インフラストラクチャによるリアルタイム資産インテリジェンスの強化 153
9.2.3.2 エッジゲートウェイ 154
9.2.3.3 産業用データ収集システム 154
9.2.3.4 組み込み型モニタリングコントローラ 155
9.2.4 接続ハードウェア 155
9.2.4.1 安全なデータ伝送インフラによる産業用資産の接続性の強化 155
9.2.4.2 産業用ルーター 156
9.2.4.3 IIoT 通信モジュール 157
9.3 ソフトウェア 157
9.3.1 資産パフォーマンス管理（APM）プラットフォーム 159
9.3.1.1 高度な予測分析プラットフォームによる資産の信頼性とライフサイクルインテリジェンスの強化 159
9.3.1.2 資産の健全性監視 160
9.3.1.3 信頼性およびパフォーマンス分析 160
9.3.1.4 故障予測および診断 160
9.3.1.5 プリスクリプティブ・メンテナンス 161
9.3.1.6 AI/ML 駆動の予測モデル 161
9.3.2 産業用データプラットフォームと接続性 161
9.3.2.1 統合された産業用データ接続によるリアルタイム資産インテリジェンスの強化 161
9.3.2.2 デバイスおよび資産の接続性 162
9.3.2.3 産業用データの取り込み 163
9.3.2.4 産業用データの管理とコンテキスト化 163
9.3.3 デジタルツインソフトウェア 163
9.3.3.1 統合された運用モデリングによるリアルタイム資産シミュレーションとライフサイクルインテリジェンスの推進 163
9.3.3.2 資産のデジタルツインモデリング 164
9.3.3.3 シミュレーションおよびシナリオ分析 165
9.3.3.4 運用デジタルツイン環境 165
9.3.4 保守管理アプリケーション 165
9.3.4.1 インテリジェントな保守プラットフォームによる、予防的な資産の信頼性およびライフサイクルに関する意思決定の推進 165
9.3.4.2 状態監視アプリケーション 166
9.3.4.3 保守計画およびスケジューリング 167
9.3.4.4 作業指示書自動化システム 167
9.3.5 可視化および分析ソフトウェア 168
9.3.5.1 統合された可視化分析によるリアルタイムの資産インテリジェンスとパフォーマンスに関する意思決定の実現 168
9.3.5.2 資産監視ダッシュボード 169
9.3.5.3 産業用分析ツール 169
9.4 サービス 169
9.4.1 コンサルティングサービス 171
9.4.1.1 専門家主導の予知保全アドバイザリーおよび導入サービスによる信頼性変革の加速 171
9.4.1.2 信頼性工学コンサルティング 172
9.4.1.3 予知保全戦略コンサルティング 172
9.4.1.4 資産の重要度評価 172
9.4.2 統合および導入サービス 173
9.4.2.1 シームレスなシステム統合と運用支援による、エンタープライズ規模の予知保全導入の加速 173
9.4.2.2 産業用プラットフォームの実装 174
9.4.2.3 プラットフォームの構成とカスタマイズ 174
9.4.2.4 エッジ・トゥ・クラウドの統合 174
9.4.2.5 エンタープライズ・システム統合 175
9.4.2.6 データの統合と準備 175
9.4.3 データ、AI、およびモデリングサービス 175
9.4.3.1 AI 駆動のモデリングとデータサイエンスの実用化による、エンタープライズ規模の予測インテリジェンスの推進 175
9.4.3.2 予測モデルの開発 176
9.4.3.3 データエンジニアリングサービス 177
9.4.3.4 AI モデルの最適化 177
9.4.3.5 物理ベースおよびハイブリッドモデルの開発 177
9.4.4 マネージド予知保全サービス 178
9.4.4.1 マネージドモニタリング、AI インサイト、およびサービス実行による継続的な資産信頼性の推進 178
9.4.4.2 リモート資産モニタリング 179
9.4.4.3 サービスとしての予知保全 179
9.4.4.4 パフォーマンス最適化サービス 179
10 資産タイプ別予知保全市場 180
10.1 はじめに 181
10.1.1 資産タイプ：予知保全市場の推進要因 181
10.2 回転機器 182
10.2.1 高度な振動ベースの状態インテリジェンスによる資産信頼性の向上 182
10.2.2 ポンプ 183
10.2.3 コンプレッサー 184
10.2.4 モーター 184
10.2.5 タービン 184
10.3 電気機器 185
10.3.1 継続的な熱状態モニタリングによる電気設備の信頼性向上 185
10.3.2 変圧器 186
10.3.3 開閉装置 186
10.3.4 配電システム 186
10.4 HVACシステム 187
10.4.1 継続的な熱・音響・性能分析によるHVAC設備の効率向上 187
10.5 産業用ロボットおよび自動化機器 188
10.5.1 予測型ロボット
資産インテリジェンスによる連続運転の実現 188
10.6 車両および輸送資産 189
10.6.1 予測型フリート
ヘルスモニタリングによる資産稼働率の向上 189
10.6.2 鉄道資産 190
10.6.3 航空資産 190
10.6.4 商用車フリート 190
10.7 発電設備 191
10.7.1 マルチセンサーによる状態インテリジェンスを通じた発電の信頼性向上 191
10.7.2 風力タービン 192
10.7.3 ガスタービン 192
10.7.4 蒸気タービン 192
11 導入形態別予知保全市場 193
11.1 はじめに 194
11.1.1 導入形態：予知保全市場の推進要因 194
11.2 クラウド導入 195
11.2.1 スケーラブルなクラウド分析と一元化された資産可視性による予知保全成果の加速 195
11.2.2 パブリッククラウド 196
11.2.3 プライベートクラウド 197
11.3 オンプレミス展開 197
11.3.1 ローカライズされた AI 処理と資産管理による低遅延の障害診断の強化 197
11.4 エッジ展開 198
11.4.1 リアルタイムのエッジ分析とローカル資産処理による即時障害対応の推進 198
11.5 ハイブリッド展開 199
11.5.1 エッジ・トゥ・クラウドの同期化された分析による対応速度とエンタープライズ・インテリジェンスの最適化 199
12 監視技術別 予知保全市場 201
12.1 はじめに 202
12.1.1 監視技術：予知保全市場の推進要因 202
12.2 産業用振動監視 204
12.2.1 継続的な振動診断による故障予測精度の向上 204
12.3 熱モニタリング（赤外線サーモグラフィ） 205
12.3.1 継続的な熱インテリジェンスとホットスポット分析による早期故障検出の強化 205
12.4 音響および超音波モニタリング 206
12.4.1 高周波音響診断および超音波による異常検出 206
12.5 オイルおよび潤滑油の分析 207
12.5.1 潤滑油の状態に関する知見による資産寿命の延長 207
12.6 電気的シグネチャ分析 208
12.6.1 電気的故障の早期検出の実現 208
12.7 目視検査 209
12.7.1 AI を活用した資産の目視検査による欠陥の特定能力の向上 209
12.7.2 コンピュータビジョンによる検査 210
12.7.3 ドローンによる検査 210
12.8 マルチモデル・センサーフュージョンによるモニタリング 210
12.8.1 マルチセンサー・インテリジェンスによる故障検知精度の向上 210
13 技術別予知保全市場 212
13.1 はじめに 213
13.1.1 技術：予知保全市場の推進要因 213
13.2 産業用モノのインターネット（IIoT） 214
13.2.1 接続されたセンサーネットワークと AI 主導の状態監視によるリアルタイム資産インテリジェンスの推進 214
13.3 人工知能（AI）および機械学習 215
13.3.1 AI主導の異常検知および残存寿命モデリングによる予知故障インテリジェンスの実現 215
13.4 デジタルツイン技術 216
13.4.1 リアルタイムの仮想モデリングと故障シミュレーションによる資産ライフサイクルの可視性の強化 216
13.5 エッジコンピューティングとエッジAI 217
13.5.1 オンサイトインテリジェンスとリアルタイム資産分析による低遅延の故障対応の推進 217
13.6 産業用データプラットフォーム 218
13.6.1 スケーラブルな
データ取り込みと分析オーケストレーションによるマルチソース資産インテリジェンスの統合 218
13.6.2 産業用データレイク 219
13.6.3 産業用データファブリックプラットフォーム 220
13.7 コンピュータビジョン 220
13.7.1 AI主導の画像分析による欠陥検出および視覚的資産診断の強化
220
14 エンドユーザー別予知保全市場 222
14.1 はじめに 223
14.1.1 エンドユーザー：予知保全市場の推進要因 223
14.2 製造業 225
14.2.1 離散型製造業 227
14.2.1.1 インテリジェントな機械の健全性管理によるライン稼働時間の強化 227
14.2.1.2 自動車 228
14.2.1.3 エレクトロニクスおよび半導体 228
14.2.1.4 産業機械 228
14.2.1.5 その他 229
14.2.2 プロセス製造業 229
14.2.2.1 リアルタイムの資産状態インテリジェンスによるプロセスの継続的な信頼性の向上 229
14.2.2.2 化学 230
14.2.2.3 製薬 230
14.2.2.4 食品・飲料 231
14.2.2.5 その他 231
14.3 エネルギー・公益事業 231
14.3.1 継続的な
状態インテリジェンスによる電力資産の信頼性の最適化 231
14.3.2 発電 232
14.3.3 送電・配電 233
14.3.4 再生可能エネルギー 233
14.4 石油・ガス 233
14.4.1 継続的な
資産健全性インテリジェンスによる重要設備の完全性の向上 233
14.4.2 上流 234
14.4.3 中流 235
14.4.4 下流 235
14.5 輸送・物流 235
14.5.1 リアルタイムの
モビリティ・アセット・インテリジェンスによる車両およびネットワークの継続性の推進 235
14.5.2 鉄道 236
14.5.3 航空 237
14.5.4 港湾および海運 237
14.6 鉱業および機械 237
14.6.1 継続的な
機械の健全性インテリジェンスによる重機の稼働時間の強化 237
14.7 電気通信 238
14.7.1 AI を活用したインフラのヘルスインテリジェンスによるネットワーク可用性の確保 238
14.8 ヘルスケア 239
14.8.1 継続的な資産パフォーマンス・インテリジェンスによる臨床機器の信頼性の確保 239
14.8.2 医療機器のメンテナンス 240
14.8.3 病院インフラ 241
14.9 スマートインフラおよび建物 241
14.9.1 インテリジェントな建物資産分析による施設のレジリエンスの向上 241
14.9.2 商業ビル 242
14.9.3 スマートシティインフラ 243
14.10 データセンターインフラ 243
14.10.1 リアルタイムの施設資産インテリジェンスによるミッションクリティカルな稼働時間の確保 243
14.11 その他のエンドユーザー 244
15 地域別予知保全市場 246
15.1 はじめに 247
15.2 北米 249
15.2.1 北米：予知保全市場の推進要因 250
15.2.2 米国 258
15.2.2.1 産業規模の資産デジタル化とエンタープライズ・アナリティクスが、米国における予知保全のリーダーシップを推進 258
15.2.3 カナダ 266
15.2.3.1 資源主導型経済における資産の信頼性への注力が、カナダでの予知保全の導入を強化 266
15.3 ヨーロッパ 273
15.3.1 ヨーロッパ：予知保全市場の推進要因 274
15.3.2 英国 282
15.3.2.1 英国における予知保全の導入を推進する産業オートメーションの浸透とインフラの近代化 282
15.3.3 ドイツ 289
15.3.3.1 ドイツにおける予知保全の導入を加速させるエンジニアリングの精度とインダストリー4.0の統合 289
15.3.4 フランス
296
15.3.4.1 インフラの近代化とエネルギーシステムの重要性が、フランスにおける予知保全の成熟度を加速 29615.3.5 イタリア 30415.3.5.1 産業用中小企業基盤と資産効率化の要請が、イタリアにおける予知保全の導入を推進 30415.3.6 その他の欧州諸国 31115.4 アジア太平洋 31915.4.1 アジア太平洋：予知保全市場の推進要因 31915.4.2 中国 32815.4.2.1 中国における産業のデジタル化の勢いが、重工業全体での予知保全の規模拡大を牽引 32815.4.3 インド 33515.4.3.1 インドにおける予知保全の導入を推進する産業のデジタル化とコスト最適化の必要性 33515.4.4 日本 34215.4.4.1 日本における予知保全の導入を推進する精密製造の卓越性と自動化のリーダーシップ 34215.4.5 ASEAN 34915.4.5.1 ASEAN全域における予知保全の導入を加速させるインフラの近代化とスマート産業イニシアチブ 34915.4.6 その他のアジア太平洋地域 35615.5 中東・アフリカ 36415.5.1 中東・アフリカ：予知保全市場の推進要因 36415.5.2 サウジアラビア王国 37215.5.2.1 エネルギー資産の最適化とビジョン主導の産業変革が、サウジアラビアにおける予知保全の導入を加速 37215.5.3 UAE 38015.5.3.1 デジタルファーストのインフラとスマートエコノミー構想により、UAEは高付加価値の予知保全ハブとしての地位を確立 38015.5.4 トルコ 38815.5.4.1 産業の多角化と製造業のデジタル化により、トルコにおける予知保全の導入が強化 38815.5.5 南アフリカ 39515.5.5.1 資源主導の産業信頼性ニーズが南アフリカにおける予知保全の導入を加速 39515.5.6 その他の中東・アフリカ 40315.6 ラテンアメリカ 41015.6.1 ラテンアメリカ：予知保全市場の推進要因 41115.6.2 ブラジル 41915.6.2.1 資源集約型セクターにおける産業のデジタル化が、ブラジルでの予知保全の導入を推進 41915.6.3 メキシコ 42615.6.3.1 エネルギー、製造、インフラ分野における産業の近代化が、メキシコにおける予知保全の需要を強化 42615.6.4 その他のラテンアメリカ 43316 競争環境 44116.1 概要 44116.2 主要企業の戦略（2021年～2025年） 44116.3 売上高分析（2021年～2025年） 44316.4 市場シェア分析（2025年） 44516.4.1 市場ランキング分析、2025年 44616.5 ブランド比較分析 44816.5.1 ブランド比較分析（ソフトウェア） 44816.5.2 ブランド比較分析（監視インフラ） 44916.6 企業評価マトリックス：主要ソフトウェアベンダー 45116.6.1 スター 45116.6.2 新興リーダー 45116.6.3 普及型プレーヤー 45116.6.4 参加者 45116.6.5 企業の事業展開：主要ソフトウェアベンダー、2025年 45316.6.5.1 企業の事業展開 45316.6.5.2 地域別事業展開 45416.6.5.3 製品・サービスの提供範囲 45516.6.5.4 技術フットプリント 45616.6.5.5 モニタリング技術フットプリント 45716.6.5.6 エンドユーザーフットプリント 45816.7 企業評価マトリックス：その他の主要ソフトウェアベンダー 45916.7.1 先進的な企業 45916.7.2 対応力のある企業 45916.7.3 ダイナミックな企業 45916.7.4 スタートブロック 45916.7.5 競合ベンチマーク：その他の主要ソフトウェアベンダー、2025年 46116.7.5.1 その他の主要ソフトウェアベンダーの詳細リスト 46116.7.5.2 その他の主要ソフトウェアベンダーの競合ベンチマーク 46216.8 企業評価マトリックス：モニタリングインフラベンダー 46316.8.1 スター 46316.8.2 新興リーダー 46316.8.3 普及型プレーヤー 46316.8.4 参加者 46316.8.5 企業のフットプリント：監視インフラベンダー、2025年 46516.8.5.1 企業のフットプリント 46516.8.5.2 地域的なフットプリント 46616.8.5.3 提供範囲 46716.8.5.4 技術範囲 46816.8.5.5 監視技術の範囲 46916.8.5.6 エンドユーザーの範囲 47016.9 企業評価および財務指標 470
16.10 競争環境 472
16.10.1 製品の発売および機能強化 472
16.10.2 取引 473
17 企業プロフィール 474
17.1 はじめに 474
17.2 主要企業 474
17.2.1 ABB 474
17.2.1.1 事業概要 474
17.2.1.2 提供製品・ソリューション・サービス 476
17.2.1.3 最近の動向 478
17.2.1.3.1 製品の発売および機能強化 478
17.2.1.3.2 取引 479
17.2.1.4 MnMの見解 480
17.2.1.4.1 主な強み 480
17.2.1.4.2 戦略的選択 480
17.2.1.4.3 弱点および競合上の脅威 480
17.2.2 ハネウェル 481
17.2.2.1 事業概要 481
17.2.2.2 提供製品・ソリューション・サービス 482
17.2.2.3 最近の動向 484
17.2.2.3.1 製品の発売および機能強化 484
17.2.2.3.2 取引 484
17.2.2.4 MnM の見解 486
17.2.2.4.1 主な強み 486
17.2.2.4.2 戦略的選択 486
17.2.2.4.3 弱みと競合上の脅威 486
17.2.3 SIEMENS 487
17.2.3.1 事業概要 487
17.2.3.2 提供製品・ソリューション・サービス 488
17.2.3.3 最近の動向 490
17.2.3.3.1 製品の発売および機能強化 490
17.2.3.3.2 取引 490
17.2.3.4 MnM の見解 491
17.2.3.4.1 主な強み 491
17.2.3.4.2 戦略的選択 491
17.2.3.4.3 弱点と競合上の脅威 491
17.2.4 シュナイダーエレクトリック 492
17.2.4.1 事業概要 492
17.2.4.2 提供製品・ソリューション・サービス 493
17.2.4.3 最近の動向 495
17.2.4.3.1 製品の発売および機能強化 495
17.2.4.3.2 取引 495
17.2.4.4 MnMの見解 496
17.2.4.4.1 主な強み 496
17.2.4.4.2 戦略的選択 496
17.2.4.4.3 弱点と競合上の脅威 497
17.2.5 ロックウェル・オートメーション 498
17.2.5.1 事業概要 498
17.2.5.2 提供製品・ソリューション・サービス 499
17.2.5.3 最近の動向 501
17.2.5.3.1 製品の発売および機能強化 501
17.2.5.3.2 取引 502
17.2.5.4 MnM の見解 503
17.2.5.4.1 主な強み 503
17.2.5.4.2 戦略的選択 503
17.2.5.4.3 弱みと競合上の脅威 503
17.2.6 IBM 504
17.2.6.1 事業概要 504
17.2.6.2 提供製品・ソリューション・サービス 505
17.2.6.3 最近の動向 506
17.2.6.3.1 製品の発売と機能強化 506
17.2.6.3.2 取引 507
17.2.6.4 MnMの見解 507
17.2.6.4.1 主な強み 507
17.2.6.4.2 戦略的選択 508
17.2.6.4.3 弱点および競合上の脅威 508
17.2.7 SAP 509
17.2.7.1 事業概要 509
17.2.7.2 提供製品・ソリューション・サービス 510
17.2.7.3 最近の動向 511
17.2.7.3.1 製品の発売および機能強化 511
17.2.7.3.2 契約 512
17.2.7.4 MnMの見解 512
17.2.7.4.1 主な強み 512
17.2.7.4.2 戦略的選択 512
17.2.7.4.3 弱点と競合上の脅威 512
17.2.8 ORACLE 513
17.2.8.1 事業概要 513
17.2.8.2 提供製品・ソリューション・サービス 514
17.2.8.3 最近の動向 515
17.2.8.3.1 製品の発売および機能強化 515
17.2.8.3.2 契約 516
17.2.8.4 MnMの見解 516
17.2.8.4.1 主な強み 516
17.2.8.4.2 戦略的選択 517
17.2.8.4.3 弱点と競合上の脅威 517
17.2.9 C3.AI 518
17.2.9.1 事業概要 518
17.2.9.2 提供製品・ソリューション・サービス 519
17.2.9.3 最近の動向 520
17.2.9.3.1 製品の発売および機能強化 520
17.2.9.3.2 取引 520
17.2.9.4 MnMの見解 521
17.2.9.4.1 主な強み 521
17.2.9.4.2 戦略的選択 521
17.2.9.4.3 弱点および競合上の脅威 522
17.2.10 GE VERNOVA 523
17.2.10.1 事業概要 523
17.2.10.2 提供製品・ソリューション・サービス 524
17.2.10.3 最近の動向 525
17.2.10.3.1 製品の発売および機能強化 525
17.2.10.3.2 取引 526
17.2.10.4 MnMの見解 526
17.2.10.4.1 主な強み 526
17.2.10.4.2 戦略的選択 526
17.2.10.4.3 弱点および競合上の脅威 526
17.2.11 SKF 527
17.2.12 マイクロソフト 528
17.2.13 アマゾン・ウェブ・サービス 529
17.2.14 エマーソン・エレクトリック 530
17.2.15 日立 531
17.2.16 フルーク・コーポレーション 532
17.2.17 INFOR 533
17.2.18 IFS 534
17.2.19 SAS INSTITUTE 535
17.2.20 UPTAKE 536
17.2.21 UPKEEP 537
17.2.22 PTC 538
17.2.23 AUGURY 539
17.2.24 LIMBLE CMMS 540
17.2.25 MAINTAINX 541
17.2.26 FRACTAL 542
17.2.27 TRACTIAN 542
17.2.28 SAMSARA 543
17.2.29 BENTLEY SYSTEMS 543
17.2.30 HEXAGON AB 544
17.2.31 ASPEN TECHNOLOGY 544
17.2.32 DINGO 545
17.2.33 SENSEMORE 545
18 調査方法論 546
18.1 調査データ 546
18.1.1 二次データ 547
18.1.2 一次データ 547
18.1.2.1 一次プロファイルの内訳 548
18.1.2.2 主要な業界インサイト 548
18.2 市場の内訳とデータの三角測量 549
18.3 市場規模の推定 550
18.3.1 トップダウンアプローチ 550
18.3.2 ボトムアップ・アプローチ 551
18.4 市場予測 555
18.5 調査の前提条件 556
18.6 調査の限界 557
19 付録 558
19.1 ディスカッション・ガイド 558
19.2 ナレッジストア：MarketsandMarketsのサブスクリプションポータル 565
19.3 カスタマイズオプション 567
19.4 関連レポート 567
19.5 著者詳細 568
表1 2021年～2025年の米ドル為替レート 55
表2 予知保全市場に対するポーターの5つの力モデルの影響 79
表3 主要国別のGDP変化率（2021年～2029年） 81
表4 予知保全市場：エコシステムにおける企業の役割 86
表5 主要プレーヤー別製品平均販売価格（2025年） 91
表6 資産タイプ別平均販売価格（2025年） 94
表 7 HS コード 9031 の輸入データ、2021–2025 年（百万米ドル） 96
表 8 HS コード 9031 の輸出データ、国別、2021–2025 年（百万米ドル） 97
表 9 予知保全市場：会議および
イベントの一覧、2025～2026年 98
表 10 関税・通商政策の最新情報（2025年4月～2026年2月） 104
表 11 米国の調整済み相互関税率 105
表 12 特許出願件数、2016年～2026年 119
表 13 予知保全市場における主要特許一覧、2025年～2026年 120
表 14 主なユースケースと市場の可能性 124
表 15 ベストプラクティス：ユースケースを導入している企業 125
表 16 AWS により、シュコダは生産ラインの故障を予測・防止 126
表 17 シーメンス、Senseye による産業用ロボットの信頼性を向上
予知保全 126
表 18 オーガリー、デュポンが予知保全を通じて高い ROI を実現するのを支援 127
表 19 北米：規制機関、政府機関、
およびその他の組織 129
表 20 欧州：規制機関、政府機関、およびその他の組織 129
表21 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、およびその他の組織 130
表22 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、
およびその他の組織 131
表 23 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、
およびその他の組織 131
表 24 予知保全市場に関するグローバル業界標準 137
表 25 上位 3 社のエンドユーザーにおける購買プロセスに対するステークホルダーの影響 140
表 26 上位 3 社のエンドユーザーにおける主な購買基準 140
表27 エンドユーザー別 予知保全市場における未充足ニーズ 143
表28 提供形態別 予知保全市場、2021年～2025年（百万米ドル） 146
表29 予測保全市場：提供形態別、2026–2031年（百万米ドル） 146
表30 予測保全市場：監視インフラ別、
2021–2025年（百万米ドル） 147
表 31 予知保全市場、監視インフラ別、
2026–2031 年（百万米ドル） 148
表 32 センサーおよび検知デバイス：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 148
表33 センサーおよび検知デバイス：予知保全市場、地域別、2026–2031年 （百万米ドル） 149
表 34 イメージング・検査機器：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 151
表 35 イメージング・検査装置：予知保全市場、
地域別、2026–2031年 (百万米ドル) 151
表 36 エッジモニタリングインフラ：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 153
表 37 エッジモニタリングインフラ：予知保全市場、
地域別、2026–2031年 （百万米ドル） 154
表38 接続ハードウェア：予知保全市場、地域別、2021–2025年（百万米ドル） 156
表39 接続ハードウェア：予知保全市場、 地域別、2026–2031年（百万米ドル） 156
表40 予知保全市場、ソフトウェア別、2021–2025年（百万米ドル） 158
表41 予知保全市場、ソフトウェア別、2026–2031年（百万米ドル） 158
表42 資産パフォーマンス管理（APM）プラットフォーム：予知保全市場、地域別、2021–2025年（百万米ドル） 159
表43 資産パフォーマンス管理（APM）プラットフォーム：地域別予知保全市場、2026–2031年（百万米ドル） 159
表44 産業用データプラットフォームおよびコネクティビティ：地域別予知保全市場、2021–2025年（百万米ドル） 162
表45 産業用データプラットフォームおよびコネクティビティ：地域別予知保全市場、2026–2031年（百万米ドル） 162
表46 デジタルツインソフトウェア：地域別予知保全市場、2021–2025年 （百万米ドル） 164
表 47 デジタルツインソフトウェア：地域別予知保全市場、2026年～2031年（百万米ドル） 164
表48 保守管理アプリケーション：地域別予知保全市場、2021–2025年 (百万米ドル) 166
表49 保守管理アプリケーション：地域別予知保全市場、2026–2031年（百万米ドル） 166
表50 可視化・分析ソフトウェア：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 168
表51 可視化・分析ソフトウェア：予知保全市場、
地域別、2026–2031年（百万米ドル） 168
表 52 予知保全市場、サービス別、2021–2025年（百万米ドル） 170
表 53 予知保全市場、サービス別、2026–2031年（百万米ドル） 170
表 54 コンサルティングサービス：地域別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 171
表55 コンサルティングサービス：地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 171
表56 統合および導入サービス：予知保全市場、地域別、2021–2025年（百万米ドル） 173
表57 統合および導入サービス：予知保全市場、地域別、2026–2031年（百万米ドル） 173
表58 データ、AIおよびモデリングサービス：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 176
表59 データ、AIおよびモデリングサービス：予知保全市場、
地域別、2026–2031年（百万米ドル） 176
表60 マネージド予知保全サービス：予知保全市場、地域別、2021–2025年（百万米ドル） 178
表 61 マネージド予知保全サービス：予知保全市場、地域別、2026–2031 年（百万米ドル） 178
表 62 予知保全市場、資産タイプ別、2021–2025 年 （百万米ドル） 182
表 63 資産タイプ別予知保全市場、2026–2031 年 (百万米ドル) 182
表 64 回転機器：地域別予知保全市場、
2021–2025 年 (百万米ドル) 183
表 65 回転機器：地域別予知保全市場、
2026–2031年 (百万米ドル) 183
表 66 電気機器：地域別予知保全市場、
2021–2025年 （百万米ドル） 185
表 67 電気機器：地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 185
表 68 HVACシステム：地域別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 187
表69 HVACシステム：地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 187
表70 産業用ロボットおよび自動化機器：地域別予知保全市場、2021–2025年（百万米ドル） 188
表71 産業用ロボット・自動化機器：地域別予知保全市場、2026–2031年（百万米ドル） 188
表72 車両・輸送資産： 予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 189
表73 車両・輸送資産：予知保全市場、
地域別、2026–2031年（百万米ドル） 189
表74 発電設備：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 191
表 75 発電設備：予知保全市場、
地域別、2026–2031年（百万米ドル） 191
表 76 予知保全市場、導入形態別、
2021–2025年（百万米ドル） 195
表77 導入形態別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 195
表78 クラウド導入：地域別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 196
表 79 クラウド導入：地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 196
表 80 オンプレミス導入：地域別予知保全市場、2021–2025年
（百万米ドル） 197
表 81 オンプレミス導入：地域別予知保全市場、2026–2031 年（百万米ドル） 198
表 82 エッジ展開：地域別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 198
表83 エッジ展開： 地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 199
表84 ハイブリッド展開：地域別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 199
表85 ハイブリッド導入：地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 200
表86 監視技術別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 203
表 87 監視技術別予知保全市場、
2026–2031 年（百万米ドル） 203
表 88 産業用振動監視：予知保全市場、
地域別、2021–2025 年 （百万米ドル） 204
表 89 産業用振動モニタリング：予知保全市場、
地域別、2026–2031年 (百万米ドル) 204
表 90 熱モニタリング：予知保全市場、地域別、
2021–2025年 （百万米ドル） 205
表 91 熱モニタリング：予知保全市場、地域別、
2026–2031年（百万米ドル） 205
表 92 音響・超音波モニタリング：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 206
表93 音響・超音波モニタリング：予知保全市場、
地域別、2026–2031年（百万米ドル） 206
表94 油・潤滑油分析：予知保全市場、地域別、2021–2025年（百万米ドル） 207
表95 油・潤滑油分析：予知保全市場、地域別、2026–2031年（百万米ドル） 207
表96 電気シグネチャ分析：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 208
表97 電気シグネチャ分析：予知保全市場、
地域別、2026 –2031年（百万米ドル） 208
表98 目視検査：予知保全市場、地域別、
2021–2025年（百万米ドル） 209
表99 目視検査：地域別予知保全市場、
2026–2031 （百万米ドル） 209
表 100 マルチモデル・センサー・フュージョン・モニタリング：地域別予知保全市場、2021–2025 （百万米ドル） 211
表 101 マルチモデル・センサー・フュージョン・モニタリング：地域別予知保全市場、2026–2031年（百万米ドル） 211
表102 予測保全市場：技術別、
2021–2025年 (百万米ドル) 214
表103 予測保全市場：技術別、
2026–2031年 (百万米ドル) 214
表 104 産業用モノのインターネット（IIoT）：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 215
表 105 産業用モノのインターネット（IIoT）：予知保全市場、
地域別、2026–2031年（百万米ドル） 215
表106 人工知能（AI）および機械学習：予知保全市場、地域別、2021–2025年（百万米ドル） 216
表107
人工知能（AI）および機械学習：地域別予知保全市場、2026年～2031年（百万米ドル） 216
表 108 デジタルツイン技術：地域別予知保全市場、2021–2025 年（百万米ドル） 217
表 109 デジタルツイン技術：地域別予知保全市場、2026–2031 年 （百万米ドル） 217
表110 エッジコンピューティングおよびエッジAI：地域別予知保全市場、2021–2025年（百万米ドル） 218
表 111 エッジコンピューティングおよびエッジAI：地域別予知保全市場、2026年～2031年 (百万米ドル) 218
表 112 産業用データプラットフォーム： 地域別予知保全市場、2021–2025年（百万米ドル） 219
表113 産業用データプラットフォーム：地域別予知保全市場、2026–2031年（百万米ドル） 219
表 114 コンピュータビジョン：地域別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 220
表 115 コンピュータビジョン：地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 221
表116 予知保全市場：エンドユーザー別、2021–2025年（百万米ドル） 224
表117 予知保全市場：エンドユーザー別、2026–2031年（百万米ドル） 225
表118 予知保全市場、製造業別、
2021–2025年（百万米ドル） 226
表119 予知保全市場、製造業別、
2026–2031年（百万米ドル） 226
表 120 個別製造：地域別予知保全市場、2021–2025 年（百万米ドル） 227
表 121 個別生産：地域別予知保全市場、2026–2031年（百万米ドル） 227
表 122 プロセス製造業：地域別予知保全市場、2021–2025年 （百万米ドル） 229
表 123 プロセス製造業：地域別予知保全市場、2026–2031年 （百万米ドル） 230
表 124 エネルギー・公益事業：地域別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 232
表 125 エネルギー・公益事業：地域別予知保全市場、
2026–2031年 (百万米ドル) 232
表 126 石油・ガス：地域別予知保全市場、
2021 –2025年（百万米ドル） 234
表127 石油・ガス：地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 234
表128 輸送・物流：地域別予知保全市場 、2021–2025年（百万米ドル） 236
表129 輸送・物流：予知保全市場、地域別、2026–2031年（百万米ドル） 236
表 130 鉱業・機械：地域別予知保全市場、
2021–2025 年（百万米ドル） 238
表 131 鉱業・機械：地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 238
表 132 電気通信：地域別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 239
表133 電気通信： 地域別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 239
表134
ヘルスケア：地域別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 240
表135 ヘルスケア：地域別予知保全市場、
2026–2031年 （百万米ドル） 240
表 136 スマートインフラ・建築：予知保全市場、
地域別、2021–2025年（百万米ドル） 242
表 137 スマートインフラ・ビル：予知保全市場、
地域別、2026–2031年 (百万米ドル) 242
表138 データセンターインフラ：予知保全市場、
地域別、2021–2025年 （百万米ドル） 243
表 139 データセンターインフラ：予知保全市場、
地域別、2026–2031年（百万米ドル） 244
表140 その他のエンドユーザー：予知保全市場、地域別、
2021–2025年（百万米ドル） 244
表 141 その他のエンドユーザー：地域別予知保全市場、
2026–2031 年（百万米ドル） 245
表 142 地域別予知保全市場、2021–2025 年（百万米ドル） 248
表 143 地域別予知保全市場、2026–2031年（百万米ドル） 248
表 144 北米：提供形態別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 251
表145 北米：予知保全市場、提供形態別、
2026–2031年（百万米ドル） 251
表 146 北米：予知保全市場、監視インフラ別、2021–2025年（百万米ドル） 251
表 147 北米：予知保全市場、監視インフラ別、2026–2031年（百万米ドル） 252
表148 北米：予知保全市場、ソフトウェア別、
2021 –2025年（百万米ドル） 252
表149 北米：予知保全市場、ソフトウェア別、
2026–2031年（百万米ドル） 252
表150 北米：予知保全市場、サービス別、
2021–2025年（百万米ドル） 253
表151 北米：予知保全市場、サービス別、
2026–2031年 （百万米ドル） 253
表 152 北米：予知保全市場、技術別、
2021–2025年（百万米ドル） 253
表 153 北米：予知保全市場、技術別、
2026–2031年 (百万米ドル) 254
表 154 北米：予知保全市場、監視手法別、2021–2025年 （百万米ドル） 254
表 155 北米：予知保全市場、監視技術別、2026–2031年（百万米ドル） 254
表 156 北米：予知保全市場、導入形態別、2021～2025 年 (百万米ドル) 255
表 157 北米：予知保全市場、導入形態別、2026–2031年（百万米ドル） 255
表 158 北米：予知保全市場、資産タイプ別、
2021–2025年 （百万米ドル） 255
表 159 北米：予知保全市場、資産タイプ別、
2026–2031年（百万米ドル） 256
表160 北米：予知保全市場（エンドユーザー別）、
2021–2025年（百万米ドル） 256
表161 北米：予知保全市場（エンドユーザー別）、
2026–2031年（百万米ドル） 257
表 162 北米：予知保全市場、製造業別、2021–2025 年（百万米ドル） 257
表 163 北米：予知保全市場、製造業別、2026–2031 年 （百万米ドル） 257
表164 北米：予知保全市場、国別、
2021–2025年（百万米ドル） 258
表165 北米： 予知保全市場、国別、
2026–2031年 (百万米ドル) 258
表166 米国：予知保全市場、提供形態別、
2021–2025年 (百万米ドル) 259
表167 米国：予知保全市場、提供形態別、
2026–2031年（百万米ドル） 259
表168 米国： 予知保全市場、監視インフラ別、2021–2025年（百万米ドル） 259
表169 米国：予知保全市場、監視インフラ別、2026–2031年（百万米ドル） 260
表170 米国：予知保全市場（ソフトウェア別）
2021–2025年（百万米ドル） 260
表 171 米国：予知保全市場、ソフトウェア別、
2026–2031 年（百万米ドル） 260
表 172 米国：予知保全市場、サービス別、2021–2025 年（百万米ドル） 261
表 173 米国：予知保全市場、サービス別、2026–2031 年（百万米ドル） 261
表 174 米国：予知保全市場、技術別、
2021–2025 年（百万米ドル） 261
表 175 米国：予知保全市場、技術別、
2026–2031年（百万米ドル） 262
表176 米国：予知保全市場、監視手法別、
2021–2025年（百万米ドル） 262
表 177 米国：予知保全市場、監視技術別、
2026–2031 年（百万米ドル） 262
表 178 米国：予知保全市場、導入形態別、
2021–2025 年 （百万米ドル） 263
表 179 米国：予知保全市場、導入形態別、
2026–2031年（百万米ドル） 263
表 180 米国：予知保全市場、資産タイプ別、
2021–2025 (百万米ドル) 263
表 181 米国：予知保全市場、資産タイプ別、
2026–2031 (百万米ドル) 264
表182 米国：予知保全市場、エンドユーザー別、
2021–2025年（百万米ドル） 264
表183 米国：予知保全市場、エンドユーザー別、
2026–2031年（百万米ドル） 265
表 184 米国：予知保全市場、製造業別、
2021–2025 年（百万米ドル） 265
表 185 米国：予知保全市場、製造業別、
2026–2031 年（百万米ドル） 265
表186 カナダ：予知保全市場、提供形態別、
2021–2025年（百万米ドル） 267
表 187 カナダ：予知保全市場、提供サービス別、
2026–2031年（百万米ドル） 267
表 188 カナダ：予知保全市場、監視インフラ別、 2021–2025年 （百万米ドル） 267
表 189 カナダ：予知保全市場、監視インフラ別、2026–2031年（百万米ドル） 267
表 190 カナダ： 予測保全市場、ソフトウェア別、
2021–2025年（百万米ドル） 268
表191 カナダ：予測保全市場、ソフトウェア別、
2026–2031年 （百万米ドル） 268
表192 カナダ：予知保全市場、サービス別、
2021–2025年（百万米ドル） 268
表193 カナダ：サービス別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 269
表194 カナダ：技術別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 269
表 195 カナダ：予知保全市場、技術別、
2026–2031 年（百万米ドル） 269
表 196 カナダ：予知保全市場、監視手法別、2021–2025 年 （百万米ドル） 270
表 197 カナダ：予知保全市場、監視技術別、2026–2031 年（百万米ドル） 270
表 198 カナダ：予知保全市場、導入形態別、
2021–2025年 (百万米ドル) 270
表 199 カナダ：導入形態別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 271
表 200 カナダ：資産タイプ別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 271
表 201 カナダ：資産タイプ別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 271
表 202 カナダ：エンドユーザー別予知保全市場、
2021–2025年 （百万米ドル） 272
表 203 カナダ：予知保全市場、エンドユーザー別、
2026–2031 年 (百万米ドル) 272
表 204 カナダ：予知保全市場、製造業別、
2021–2025 年 (百万米ドル) 273
表205 カナダ：予知保全市場（製造業別）、
2026–2031年（百万米ドル） 273
表206 欧州：予知保全市場（提供形態別）、
2021–2025年 （百万米ドル） 274
表 207 欧州：予知保全市場、提供形態別、
2026–2031年（百万米ドル） 275
表 208 欧州：予知保全市場、監視インフラ別、2021–2025(百万米ドル) 275
表 209 欧州：予知保全市場、監視インフラ別、2026–2031年（百万米ドル） 275
表210 欧州：予知保全市場、ソフトウェア別、
2021–2025年（百万米ドル） 276
表211 欧州：予知保全市場、ソフトウェア別、
2026–2031年（百万米ドル） 276
表212 欧州： 予知保全市場、サービス別、
2021–2025年（百万米ドル） 276
表213 欧州：予知保全市場、サービス別、
2026–2031年（百万米ドル） 277
表214 欧州：予知保全市場（技術別）、
2021–2025年（百万米ドル） 277
表215 欧州：予知保全市場（技術別）、
2026–2031年 （百万米ドル） 277
表 216 欧州：予知保全市場、監視技術別、2021–2025 年（百万米ドル） 278
表 217 欧州：予知保全市場、監視技術別、2026–2031年 (百万米ドル) 278
表 218 欧州：予知保全市場、導入形態別、
2021–2025年（百万米ドル） 278
表219 欧州：予知保全市場、導入形態別、
2026–2031年（百万米ドル） 279
表 220 欧州：予知保全市場、資産タイプ別、
2021–2025年（百万米ドル） 279
表 221 欧州：予知保全市場、資産タイプ別、
2026–2031年 （百万米ドル） 279
表 222 欧州：予知保全市場、エンドユーザー別、
2021–2025年（百万米ドル） 280
表223 欧州：予知保全市場、エンドユーザー別、
2026–2031年（百万米ドル） 280
表224 欧州：予知保全市場、製造業別、
2021–2025年（百万米ドル） 281
表225 欧州：予知保全市場、製造業別、
2026–2031年（百万米ドル） 281
表226 欧州：予知保全市場、国別、
2021–2025年（百万米ドル） 281
表227 欧州：予知保全市場、国別、
2026–2031年（百万米ドル） 281
表228 英国：予知保全市場、提供形態別、
2021–2025年（百万米ドル） 283
表229 英国：予知保全市場、提供形態別、
2026–2031年（百万米ドル） 283
表230 英国： 予知保全市場、監視インフラ別、2021–2025年（百万米ドル） 283
表231 英国：予知保全市場、監視インフラ別、2026–2031年（百万米ドル） 283
表232 英国：予知保全市場、ソフトウェア別、
2021–2025年（百万米ドル） 284
表 233 英国：予知保全市場、ソフトウェア別、
2026–2031 年（百万米ドル） 284
表 234 英国：予知保全市場、サービス別、2021–2025年（百万米ドル） 284
表 235 英国：予知保全市場、サービス別、2026–2031年（百万米ドル） 285
表 236 英国：予知保全市場、技術別、
2021–2025年（百万米ドル） 285
表 237 英国：予知保全市場、技術別、
2026–2031年（百万米ドル） 285
表238 英国：予知保全市場、監視技術別、
2021–2025年（百万米ドル） 286
表239 英国：予知保全市場、監視技術別、
2026–2031年
（百万米ドル） 286
表 240 英国：予知保全市場、導入形態別、2021–2025 年（百万米ドル） 286表 241 英国：導入形態別予知保全市場、2026–2031年 (百万米ドル) 287表242 英国：予知保全市場、資産タイプ別、 2021–2025年（百万米ドル） 287表243 英国：予知保全市場、資産タイプ別、 2026–2031年（百万米ドル） 287表244 英国：予知保全市場、エンドユーザー別、2021–2025年（百万米ドル） 288表245 英国：エンドユーザー別予知保全市場、2026–2031年（百万米ドル） 288表246 英国：製造業別予知保全市場、2021–2025年（百万米ドル） 288表247 英国：予測保全市場、製造業別、2026–2031年（百万米ドル） 289表248 ドイツ：予測保全市場、提供形態別、 2021–2025年（百万米ドル） 290表 249 ドイツ：予知保全市場、提供サービス別、 2026–2031 年（百万米ドル） 290表 250 ドイツ：予知保全市場、監視インフラ別、2021–2025 年（百万米ドル） 290表251 ドイツ：予知保全市場、監視インフラ別、2026–2031年 （百万米ドル） 290表 252 ドイツ：予知保全市場、ソフトウェア別、2021–2025年（百万米ドル） 291
表 253 ドイツ：予知保全市場、ソフトウェア別、
2026–2031年（百万米ドル） 291
表 254 ドイツ：予知保全市場、サービス別、
2021–2025年（百万米ドル） 291
表 255 ドイツ：予知保全市場、サービス別、
2026–2031 年（百万米ドル） 292
表 256 ドイツ：予知保全市場、技術別、
2021–2025 年（百万米ドル） 292
表 257 ドイツ：予知保全市場、技術別、
2026–2031年（百万米ドル） 292
表 258 ドイツ：予知保全市場、監視手法別、2021–2025年 （百万米ドル） 293
表 259 ドイツ：予知保全市場、監視技術別、2026–2031年（百万米ドル） 293
表260 ドイツ：予知保全市場（導入形態別）、
2021–2025年（百万米ドル） 293
表 261 ドイツ：予知保全市場、導入形態別、
2026–2031年（百万米ドル） 294
表 262 ドイツ：予知保全市場、資産タイプ別、
2021–2025年 （百万米ドル） 294
表 263 ドイツ：予知保全市場、資産タイプ別、
2026–2031年（百万米ドル） 294
表 264 ドイツ：予知保全市場、エンドユーザー別、
2021–2025年 (百万米ドル) 295
表 265 ドイツ：予知保全市場、エンドユーザー別、
2026–2031年 (百万米ドル) 295
表266 ドイツ：予知保全市場、製造業別、
2021–2025年（百万米ドル） 296
表 267 ドイツ：予知保全市場、製造業別、
2026–2031年（百万米ドル） 296
表 268 フランス：
予知保全市場、提供形態別、2021–2025年（百万米ドル） 297表269 フランス：予知保全市場、提供形態別、 2026–2031年（百万米ドル） 297表270 フランス：予知保全市場（監視インフラ別）、2021–2025年（百万米ドル） 297表271 フランス：予知保全市場、監視インフラ別、2026–2031年（百万米ドル） 298表272 フランス：予知保全市場、ソフトウェア別、2021–2025年（百万米ドル） 298表 273 フランス：予知保全市場、ソフトウェア別、 2026–2031年（百万米ドル） 298表 274 フランス：予知保全市場、サービス別、 2021–2025年（百万米ドル） 299表 275 フランス：予知保全市場、サービス別、 2026–2031年（百万米ドル） 299表 276 フランス：予知保全市場、技術別、 2021–2025年（百万米ドル） 299表277 フランス：予知保全市場（技術別）、2026–2031年（百万米ドル） 300表278 フランス：予知保全市場（監視技術別）、2021–2025年（百万米ドル） 300表 279 フランス：予知保全市場、監視技術別、2026–2031 年（百万米ドル） 300表280 フランス：予知保全市場、導入形態別、 2021–2025年（百万米ドル） 301表281 フランス：予知保全市場、導入形態別、 2026–2031年 （百万米ドル） 301表 282 フランス：予知保全市場、資産タイプ別、2021–2025 年（百万米ドル） 301
表283 フランス：予知保全市場、資産タイプ別、
2026–2031年 (百万米ドル) 302
表284 フランス：予知保全市場、エンドユーザー別、
2021–2025年 (百万米ドル) 302
表 285 フランス：予知保全市場、エンドユーザー別、
2026–2031年（百万米ドル） 303
表 286 フランス：予知保全市場、製造業別、
2021–2025年（百万米ドル） 303
表 287 フランス：予知保全市場、製造業別、
2026–2031年（百万米ドル） 303
表288 イタリア：予知保全市場、提供形態別、
2021–2025年（百万米ドル） 304
表 289 イタリア：予知保全市場、提供形態別、
2026–2031 年（百万米ドル） 305
表 290 イタリア：予知保全市場、監視インフラ別、2021–2025 年（百万米ドル） 305
表291 イタリア：予知保全市場、監視インフラ別、2026–2031年（百万米ドル） 305
表292 イタリア：予知保全市場、 ソフトウェア別、
2021–2025年（百万米ドル） 306
表293 イタリア：予知保全市場、ソフトウェア別、
2026–2031年（百万米ドル） 306
表294 イタリア：予知保全市場、サービス別、
2021–2025年（百万米ドル） 306
表295 イタリア：予知保全市場、サービス別、
2026–2031年（百万米ドル） 307
表296 イタリア：予知保全市場（技術別）
2021–2025年（百万米ドル） 307
表297
イタリア：予知保全市場、技術別、
2026–2031年（百万米ドル） 307
表298 イタリア：予知保全市場、監視手法別、
2021–2025年（百万米ドル） 308
表299 イタリア：予知保全市場、監視技術別、
2026–2031年（百万米ドル） 308
表300 イタリア：導入形態別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 308
表301 イタリア：導入形態別予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 309
表 302 イタリア：予知保全市場、資産タイプ別、
2021–2025年（百万米ドル） 309
表 303 イタリア：予知保全市場、資産タイプ別、
2026–2031年（百万米ドル） 309
表 304 イタリア：予知保全市場、エンドユーザー別、
2021–2025年（百万米ドル） 310
表305 イタリア：予知保全市場、エンドユーザー別、
2026–2031年（百万米ドル） 310
表306 イタリア： 製造業別 予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 310
表307 イタリア：製造業別 予知保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 311
表308 欧州その他：予測保全市場（提供形態別）
2021–2025年（百万米ドル） 312
表 309 欧州その他地域：予知保全市場（提供サービス別）、
2026–2031年（百万米ドル） 312
表 310 その他の欧州：予知保全市場、監視インフラ別、2021–2025年（百万米ドル） 312
表 311 欧州その他地域：予知保全市場、監視インフラ別、2026–2031年（百万米ドル） 313
表 312 欧州その他地域： ソフトウェア別予測保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 313
表313 欧州その他地域：ソフトウェア別予測保全市場、
2026–2031年（百万米ドル） 313
表314 欧州その他地域：予知保全市場（サービス別、
2021–2025年、百万米ドル） 314
表315 欧州その他地域：予知保全市場（サービス別、
2026–2031年 （百万米ドル） 314
表 316 欧州その他地域：予知保全市場、技術別、
2021–2025年（百万米ドル） 314
表 317 欧州その他：予知保全市場、技術別、
2026–2031年 (百万米ドル) 315
表 318 欧州その他：予知保全市場、監視手法別、2021–2025年 （百万米ドル） 315
表 319 欧州その他：予知保全市場、監視技術別、2026 –2031年（百万米ドル） 315
表320 欧州その他地域：予知保全市場、導入形態別、2021–2025年（百万米ドル） 316
表321 欧州その他地域：予知保全市場、導入 モード別、2026–2031年（百万米ドル） 316
表322 欧州その他地域：予知保全市場、資産タイプ別、
2021–2025年（百万米ドル） 316
表 323 欧州その他地域：資産タイプ別予知保全市場、
2026–2031 年（百万米ドル） 317
表 324 欧州その他地域：エンドユーザー別予知保全市場、
2021–2025年（百万米ドル） 317
表325 欧州その他地域：予知保全市場、エンドユーザー別、
2026–2031年（百万米ドル） 318
表326 欧州その他地域：予知保全市場、製造 業別、2021–2025年（百万米ドル） 318
表327 欧州その他地域：予知保全市場、製造業別、2026–2031年（百万米ドル） 318
| ※参考情報 予知保全は、設備や機械の故障を予測し、未然に防ぐための保全手法です。従来の保全方法である定期保全や突発保全に対し、予知保全はデータの分析に基づいて行われます。そのため、効率的なメンテナンスが可能であり、コスト削減や稼働率の向上に寄与します。 この手法は主に、設備の状態をリアルタイムで監視し、異常を検知するためにセンサー技術やデータ解析技術を活用します。センサーは温度、振動、圧力など、さまざまな寸法を測定し、リアルタイムでデータを収集します。このデータを元に、機械学習やデータマイニング手法を用いて、異常のパターンを特定し、故障の兆候を予測します。 予知保全にはいくつかの種類があります。1つ目は、振動解析です。これは、機械の振動データを解析することで、ベアリングやモーターの状態を把握する手法です。振動が異常な場合、その変化を把握することで故障を予測できます。 2つ目は、温度監視です。機械の運転に伴い、異常な温度上昇が見られる場合、故障の前兆であることが多いです。温度センサーを利用して、データをリアルタイムでモニタリングします。 3つ目は、オイル分析です。潤滑油の状態を分析することで、金属粉の混入や劣化の状態を把握することができます。これにより、部品の寿命を予測し、必要なメンテナンスを行うことができます。 用途は様々です。製造業、運輸業、エネルギー産業など、多くの業界において予知保全は利用されています。製造業では、生産ラインの稼働率を高めるために、装置の故障を事前に検知し、ダウンタイムを減少させるために役立ちます。運輸業では、トラックや鉄道などの移動手段のメンテナンスにおいて、必要な点検や修理を行うことで、安全性を高めることができます。また、エネルギー産業では、風力発電や火力発電所の設備において、効率的なメンテナンスが必要とされています。 関連技術としては、IoT（モノのインターネット）が挙げられます。IoTにより、各種センサーから収集されたデータがクラウドに送信され、リアルタイムで解析される環境が整います。また、ビッグデータ分析技術を活用することで、大量のデータから有用な情報を引き出し、予測精度を高めることが可能です。 さらに、人工知能（AI）も重要な役割を果たします。AIは、複雑なデータパターンを解析し、異常検知の精度を向上させます。特に、深層学習を用いた手法は、大量のデータから高精度な予測を行うことができます。 これらの技術は、予知保全の効果を最大限に引き出すために密接に連動しています。そのため、今後も様々な分野での普及が期待されています。予知保全の導入により、企業は生産性の向上だけでなく、コスト削減やリスク管理の強化を実現することができます。 このように、予知保全は現代の産業において非常に重要な役割を果たしています。今後も技術の進歩に伴い、ますます効果的なメンテナンス手法として進化していくと考えられます。 |
