主なポイント

アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高い年平均成長率（CAGR）を記録すると見込まれています。

ソフトウェアは提供セグメントを主導し、2025年には74.0％のシェアを占めると予想されます。

予測期間中、スタンドアロン型ソリューションは42.4%という最も高いCAGRを記録すると予想される。

予測期間中、クラウドベースの導入が最も高い成長率を示すと予測される。

AI駆動型予知保全市場において、中小企業（SME）は高いCAGRで成長する見込みである。

予測期間中、音響モニタリングは42.7%という最も高いCAGRを記録すると予想される。

医療業界は2032年まで最も高い成長率を示すと予測される。

IBM（米国）、シーメンス（ドイツ）、GE Vernova（米国）は、その高い市場シェアと広範な製品ラインナップにより、AI駆動型予知保全市場における主要プレイヤーとして特定された。

Nanoprecise（カナダ）やeMaint（米国）などは、専門的なニッチ分野で確固たる地位を築くことで、スタートアップや中小企業の中でも際立った存在となっており、新興市場リーダーとしての潜在力を示している。

AI駆動型予知保全業界は、組織が設備の性能向上とダウンタイムの削減のために先進技術への投資を拡大するにつれ、着実な成長を遂げている。AI、機械学習、IoTの導入により、業界を問わずリアルタイムの監視やデータ駆動型のメンテナンス戦略が可能になっています。予防保全への移行や接続されたシステムの統合が進む中、運用効率と資産の信頼性を高める予知保全ソリューションへの需要が高まっています。さらに、デジタルトランスフォーメーションやスマート資産管理への企業投資の拡大により、主要産業全体でAI駆動型予知保全ソリューションの導入が加速しています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革

AI駆動型予知保全市場における消費者のビジネスへの影響は、顧客ニーズの進化と業界の変革に起因しています。エネルギー・公益事業、運輸、鉱業・重機、航空宇宙・防衛、製造、医療、通信が、AI駆動型予知保全の主な利用者です。現場での点検や手動診断、オンプレミスのライセンス型メンテナンスソフトウェアから、AIを活用した予測分析プラットフォーム、エッジコンピューティング、AI対応のリアルタイム監視、クラウドネイティブな予知保全プラットフォームへの移行は、エンドユーザーの業務パフォーマンスと収益に直接的な影響を与えます。こうした影響は、ひいてはAI駆動型予知保全市場の需要を牽引し、市場の成長軌道を形作っています。

推進要因：リアルタイム状態監視システムへの需要の高まり

各業界では、稼働の信頼性を高め、予期せぬ故障を未然に防ぐため、設備の継続的な監視を優先事項としています。AIを活用したリアルタイム分析により、機械データが予測可能な知見へと変換され、短期的な需要の急増と長期的な需要の持続的な拡大を牽引しています。

抑制要因：AIインフラおよびセンサー導入にかかる初期投資の高さ

センサー、AIプラットフォーム、システム統合、およびサイバーセキュリティへの多額の先行投資が、短期的には導入の足かせとなっています。今後5年間で、SaaSモデルとコスト最適化により、財務的な障壁が適度に軽減されると予想される。

機会：AIベンダーと産業用OEMメーカーとのパートナーシップ

戦略的提携により、産業用機器へのAI組み込みが可能となる。OEMによる統合が進むにつれ、中期的には予知保全の導入が大幅に拡大すると予想される。

課題：熟練した人材の不足

短期的な人材不足により、導入とAIモデルの最適化が遅れている。今後5年間で、人材育成と自動化ツールにより、その影響が適度に軽減されると予想される。

市場エコシステム

AIを活用した予知保全市場のエコシステムは、ハードウェアプロバイダー（ABB、シュナイダーエレクトリック、ハネウェル・インターナショナル、シーメンス）、サービスプロバイダー（ラーセン・アンド・トゥブロ、アクセンチュア、キャップジェミニ）、ソリューションプロバイダー（eMaint、エマーソン・エレクトリック、ABB、 シュナイダーエレクトリック）、データ管理・分析（オラクル、SAP SE、IBM、PTC、C3.ai、Uptake Technologies Inc.）、およびエンドユーザー（GEヘルスケア、エアバス、トヨタ自動車）で構成されています。

地域

予測期間中、アジア太平洋地域が最も急速に成長する見込み

アジア太平洋地域は、急速な工業化と業界横断的なAI導入の拡大に牽引され、最も高い成長率を示しています。スマート製造への投資拡大、コネクテッド機器の利用増加、および業務効率の向上への注力が、同地域における予知保全ソリューションの導入を後押ししています。

AI駆動型予知保全市場：企業評価マトリックス

IBM（スター）は、リアルタイムの洞察と最適化されたメンテナンスを実現する、AIを活用した資産管理および高度な分析ソリューションの強力なポートフォリオを擁し、市場をリードしている。一方、ロックウェル・オートメーション（新興リーダー）は、産業環境におけるデジタルトランスフォーメーションを支援する、AI駆動型の産業用分析および状態監視ソリューションで勢いを増している。

主要市場プレイヤー 

IBM(US)
Siemens (Germany)
SAP SE(Germany)
GE Vernova (US)
C3.ai (US)
ABB (Switzerland)
Schneider Electric (France)
Hitachi, Ltd(Japan)
L&T Technology Services Limited(India)
Uptake Technologies Inc. (US)

最近の動向

2026年1月：IBMは「Maximo Application Suite AI Service Component」バージョン9.2.0をリリースしました。このバージョンでは、機械学習モデルの改良、リアルタイムの状態分析、自動異常検知など、AIを活用した予知保全機能が強化されており、資産のパフォーマンスを先見的に監視し、稼働停止時間を削減することを支援します。

2025年3月：シーメンスは、Industrial Copilotポートフォリオの一環として、生成AIを活用した新しいメンテナンスソリューションを発表しました。Senseye Predictive Maintenanceと生成AIを統合することで、産業環境全体における資産監視、予測分析、およびメンテナンスの意思決定を改善します。

1 はじめに 26
1.1 調査の目的 26
1.2 市場の定義 26
1.3 調査範囲 27
1.3.1 対象市場および地域範囲 27
1.3.2 対象範囲および除外項目 28
1.3.3 対象期間 28
1.3.4 対象通貨 29
1.4 ステークホルダー 29
2 エグゼクティブサマリー 30
2.1 主な洞察と市場のハイライト 30
2.2 主要市場参加者：シェアに関する洞察と戦略的動向 31
2.3 市場を形作る破壊的トレンド 32
2.4 高成長セグメントと新興フロンティア 32
2.5 概要：世界の市場規模、成長率、および予測 33
3 プレミアムインサイト 34
3.1 AI駆動型予知保全市場における事業者にとって魅力的な機会
34
3.2 AI駆動型予知保全市場：提供サービス別 35
3.3 AI駆動型予知保全市場：ソリューション別 35
3.4 AI駆動型予知保全市場：導入形態別 36
3.5 AIを活用した予知保全市場：組織規模別 36
3.6 AIを活用した予知保全市場：手法別 37
3.7 AIを活用した予知保全市場：産業別 37
3.8 地域別 AI 駆動型予知保全市場 38
4 市場概要 39
4.1 はじめに 39
4.2 市場の動向 39
4.2.1 推進要因 40
4.2.1.1 リアルタイム状態監視システムへの需要の高まり 40
4.2.1.2 予期せぬ設備のダウンタイムを削減する必要性 40
4.2.1.3 インダストリー4.0およびスマート製造の導入拡大 40
4.2.1.4 IoT対応の接続資産およびセンサーの拡大 41
4.2.2 制約要因 42
4.2.2.1 AIインフラおよびセンサー導入のための高額な初期投資 42
4.2.2.2 接続された産業環境におけるサイバーセキュリティリスク 43
4.2.3 機会 44
4.2.3.1 予測保全サービス（PdMaaS） (PdMaaS) モデルの拡大 44
4.2.3.2 AIベンダーと産業用OEMとのパートナーシップ 44
4.2.3.3 低遅延の予測分析に向けたエッジAIの拡大 44
4.2.4 課題 45
4.2.4.1 熟練した人材の不足 45
4.2.4.2 モデルの継続的なアップグレード 46
4.3 相互に関連する市場とセクター横断的な機会 47
4.3.1 相互に関連する市場 47
4.3.2 セクター横断的な機会 47
4.4 ティア 1/2/3 プレーヤーによる戦略的動き 48
5 業界動向 49
5.1 はじめに 49
5.2 ポーターの 5 つの力分析 49
5.2.1 新規参入の脅威 50
5.2.2 代替品の脅威 50
5.2.3 供給者の交渉力 51
5.2.4 購入者の交渉力 51
5.2.5 競合の激しさ 51
5.3 マクロ経済の見通し 51
5.3.1 はじめに 51
5.3.2 GDPの動向と予測 51
5.3.3 世界のAI駆動型予知保全市場の動向 53
5.4 エコシステム分析 55
5.5 価格分析 56
5.5.1 主要企業別のソフトウェア平均販売価格 57
5.5.2 地域別平均販売価格の推移、2022年～2025年（米ドル/月） 57
5.6 貿易分析 58
5.6.1 輸入シナリオ（HSコード 847150） 58
5.6.2 輸出シナリオ（HSコード 847150） 59
5.7 主要な会議およびイベント、2026–2027年 60
5.8 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 61
5.9 2023～2025年の投資および資金調達シナリオ 62
5.10 ケーススタディ分析 63
5.10.1 KONEとIBM、HUMLEGÅRDENにAIベースの予知保全を導入し、運用効率を向上 63
5.10.2 シーメンス、ブルースコープ・スチール向けにAI駆動の予知保全を実現、保守効率と意思決定を改善 63
5.10.3 IBM、KONE向けにAI駆動型予知保全を導入し、エレベーターの信頼性を向上させダウンタイムを削減 64

5.11 米国関税の影響 – AI駆動型予知保全市場 64
5.11.1 はじめに 64
5.11.1.1 主な関税率 65
5.11.2 価格への影響分析 66
5.11.3 国・地域ごとの影響 66
5.11.3.1 米国 66
5.11.3.2 欧州 67
5.11.3.3 アジア太平洋 67
5.11.4 最終用途産業への影響 67
6 技術の進歩、特許、イノベーション、および将来の応用 69
6.1 主要な新興技術 69
6.1.1 機械学習に基づく異常検知技術 69
6.1.2 デジタルツインおよび状態監視技術 69
6.1.3 エッジAIに基づくリアルタイム監視技術 69
6.1.4 プレスクリプティブ・アナリティクスおよび残存耐用年数（RUL）推定技術 70
6.2 補完的技術 70
6.2.1 産業用モノのインターネット（IIoT）およびセンサーネットワーク 70
6.2.2 クラウドコンピューティングとエンタープライズ資産管理（EAM）の統合 70
6.3 技術ロードマップ 71
6.4 特許分析 72
6.5 将来の応用 74
7 規制環境 75
7.1 はじめに 75
7.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 75
7.1.2 規格 76
7.1.2.1 ISO 55000 76
7.1.2.2 ISO 17359 77
7.1.2.3 IEC 62443 77
7.1.2.4 ISO/IEC 27001 77
7.1.2.5 ISO 14224 77
7.1.2.6 NIST AI リスクマネジメントフレームワーク (AI RMF) 77
8 顧客環境と購入者の行動 78
8.1 意思決定プロセス 78
8.2 購入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 80
8.2.1 購入プロセスにおける主要なステークホルダー 80
8.2.2 購入基準 81
8.3 導入の障壁と内部的な課題 81
8.4 さまざまなエンドユーザーからの未充足ニーズ 82
9 提供内容別 AI 駆動型予知保全市場 84
9.1 はじめに 85
9.2 ソフトウェア 86
9.2.1 AI 搭載の資産分析プラットフォームの導入拡大が、予知保全ソフトウェアの成長を牽引 86
9.3 サービス 87
9.3.1 予知保全サービスの導入を加速させる AI 実装および統合の専門知識に対する需要の高まり 87
10 AI 駆動型予知保全市場（ソリューション別） 89
10.1 はじめに 90
10.2 統合ソリューション 91
10.2.1 導入を促進するための統合型資産監視・分析プラットフォームへの需要の高まり 91
10.3 スタンドアロン型ソリューション 92
10.3.1 専用状態監視ツールの必要性がスタンドアロン型ソリューションの普及を後押し 92
11 AIを活用した予知保全市場（導入形態別） 93
11.1 はじめに 94
11.2 クラウド型 95
11.2.1 クラウドベースの予知保全の需要を牽引する、リアルタイム監視およびスケーラブルな分析への需要の高まり 95
11.3 オンプレミス 95
11.3.1 市場成長を推進するデータ管理と安全な産業インフラの必要性 95
12 組織規模別 AI 駆動型予知保全市場 96
12.1 はじめに 97
12.2 大企業 98
12.2.1 ダウンタイムによる高コストと全社的なモニタリングの必要性が需要を加速させている 98
12.3 中小企業 99
12.3.1 導入を支援する、スケーラブルでクラウドベースの予知保全プラットフォームの利用可能性の向上 99
13 技術別 AI 駆動型予知保全市場 101
13.1 はじめに 102
13.2 振動解析 103
13.2.1 回転機器駆動装置市場における機械的故障の早期検出ニーズの高まり 103

13.3 赤外線サーモグラフィ 104
13.3.1 非接触かつ安全な検査手法への需要が、赤外線サーモグラフィの採用を後押し 104
13.4 音響モニタリング 106
13.4.1 利用を支援するための早期故障検出および非侵襲的モニタリングの必要性 106
13.5 油分析 107
13.5.1 鉱業、エネルギー業界などにおける重機や重要資産の利用増加が需要を押し上げる 107
13.6 モーター回路解析 108
13.6.1 産業用自動化設備の拡大がモーター回路解析技術の利用を促進 108
13.7 その他の技術 109
14 業界別 AI 駆動型予知保全市場 111
14.1 はじめに 112
14.2 エネルギー・公益事業 113
14.2.1 重要エネルギーインフラの継続的な監視に対するニーズの高まりが、予知保全の導入を推進 113
14.3 製造業 118
14.3.1 スマート製造と自動化の拡大が予知保全の導入を推進 118
14.4 運輸業 122
14.4.1 インフラの近代化の進展と運用信頼性への需要の高まりが予知保全の導入を推進 122
14.5 航空宇宙・防衛 125
14.5.1 市場成長を推進する、任務遂行能力とシステムの信頼性への重視の高まり 125
14.6 鉱業および重機 129
14.6.1 過酷な稼働環境における機器の稼働時間への関心の高まりが導入を後押し 129
14.7 ヘルスケア 133
14.7.1 効率的なヘルスケア運営において、機器の継続的な可用性が不可欠に 133
14.8 電気通信 137
14.8.1 ネットワークインフラの複雑化が需要を牽引 137
14.9 その他の産業 141
15 地域別 AI 駆動型予知保全市場 146
15.1 はじめに 147
15.2 北米 148
15.2.1 米国 152
15.2.1.1 高度に発達した産業用AIおよびアナリティクスエコシステムの強力な存在が需要を牽引 152

15.2.2 カナダ 153
15.2.2.1 業務効率化と規制順守への需要の高まりが市場成長を促進 153
15.2.3 メキシコ 154
15.2.3.1 導入を後押しする自動車製造および産業オートメーションの拡大 154
15.3 ヨーロッパ 156
15.3.1 ドイツ 159
15.3.1.1 インダストリー4.0および先進的製造におけるリーダーシップが、AI 駆動の予知保全の導入を推進 159
15.3.2 英国 161
15.3.2.1 インダストリー4.0の取り組みと先進的な航空宇宙製造が、AI 駆動の予知保全の導入を推進 161
15.3.3 フランス 162
15.3.3.1 産業のデジタル化の加速と航空宇宙分野の拡大が市場成長を牽引 162
15.3.4 イタリア 164
15.3.4.1 強力な産業機械セクターと製造業の近代化が予知保全の導入を牽引 164
15.3.5 その他の欧州諸国 165
15.4 アジア太平洋地域 166
15.4.1 中国 170
15.4.1.1 大規模な工業生産とスマートファクトリー構想が、AI 駆動の予知保全の導入を推進 170
15.4.2 日本 172
15.4.2.1 老朽化した産業インフラと労働力不足への対処ニーズの高まりが市場需要を刺激 172
15.4.3 韓国 173
15.4.3.1 韓国における導入を推進するスマートマニュファクチャリングと産業オートメーション 173
15.4.4 インド 175
15.4.4.1 予知保全の導入を支える産業のデジタル化と産業オートメーションの拡大 175
15.4.5 その他のアジア太平洋地域 176
15.5 その他の地域 (ROW) 177
15.5.1 中東・アフリカ 181
15.5.1.1 GCC諸国 183
15.5.1.2 その他の中東・アフリカ 183
15.5.2 南米 183
15.5.2.1 予知保全の導入を支える工業生産およびエネルギーインフラの拡大 183

16 競争環境 185
16.1 はじめに 185
16.2 主要企業、戦略／勝つための権利（2022–2026年） 185
16.3 収益分析、2022–2025 186
16.4 市場シェア分析、2025 187
16.5 企業評価および財務指標 191
16.6 ブランド比較 192
16.7 企業評価マトリックス：主要企業、2025年 193
16.7.1 スター企業 193
16.7.2 新興リーダー企業 193
16.7.3 普及型企業 194
16.7.4 参加者 194
16.7.5 企業の事業展開：主要企業、2025年 195
16.7.5.1 企業の事業展開 195
16.7.5.2 地域別事業展開 196
16.7.5.3 提供サービスの事業展開 197
16.7.5.4 導入モードの展開状況 198
16.7.5.5 アプリケーションの展開状況 199
16.8 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2025年 200
16.8.1 先進的な企業 200
16.8.2 対応力のある企業 200
16.8.3 ダイナミックな企業 200
16.8.4 スタートブロック 200
16.8.5 競争力ベンチマーク：スタートアップ／中小企業、2025年 202
16.8.5.1 主要スタートアップ／中小企業の詳細リスト 202
16.8.5.2 主要スタートアップ／中小企業の競争力ベンチマーク 202
16.9 競争シナリオ 203
16.9.1 製品発売 203
16.9.2 取引 205
17 企業プロフィール 206
17.1 主要企業 206
17.1.1 IBM 206
17.1.1.1 事業概要 206
17.1.1.2 提供製品・ソリューション・サービス 207
17.1.1.3 最近の動向 208
17.1.1.3.1 製品発売 208
17.1.1.4 MnMの見解 208
17.1.1.4.1 主な強み／勝つための権利 208
17.1.1.4.2 戦略的選択 208
17.1.1.4.3 弱みと競合上の脅威 208

17.1.2 SIEMENS 209
17.1.2.1 事業概要 209
17.1.2.2 提供製品・ソリューション・サービス 210
17.1.2.3 最近の動向 211
17.1.2.3.1 製品の発売 211
17.1.2.3.2 取引 212
17.1.2.4 MnMの見解 212
17.1.2.4.1 主な強み／勝つための権利 212
17.1.2.4.2 下された戦略的選択 212
17.1.2.4.3 弱みと競合上の脅威 212
17.1.3 SAP SE 213
17.1.3.1 事業概要 213
17.1.3.2 提供製品・ソリューション・サービス 214
17.1.3.3 MnMの見解 215
17.1.3.3.1 主な強み／勝つための権利 215
17.1.3.3.2 戦略的選択 215
17.1.3.3.3 弱点と競合上の脅威 215
17.1.4 GE VERNOVA 216
17.1.4.1 事業概要 216
17.1.4.2 提供製品・ソリューション・サービス 217
17.1.4.3 最近の動向 218
17.1.4.3.1 製品発売 218
17.1.4.3.2 取引 218
17.1.4.3.3 その他の動向 218
17.1.4.4 MnM の見解 219
17.1.4.4.1 主な強み／勝因 219
17.1.4.4.2 戦略的選択 219
17.1.4.4.3 弱みと競合上の脅威 219
17.1.5 C3.AI 220
17.1.5.1 事業概要 220
17.1.5.2 提供製品・ソリューション・サービス 221
17.1.5.3 最近の動向 222
17.1.5.3.1 製品の機能強化 222
17.1.5.3.2 取引 222
17.1.5.3.3 その他の動向 223
17.1.5.4 MnM の見解 223
17.1.5.4.1 主な強み／勝つための権利 223
17.1.5.4.2 戦略的選択 223
17.1.5.4.3 弱点と競合上の脅威 223

17.1.6 ABB 224
17.1.6.1 事業概要 224
17.1.6.2 提供製品・ソリューション・サービス 225
17.1.6.3 最近の動向 226
17.1.6.3.1 取引 226
17.1.7 シュナイダーエレクトリック 227
17.1.7.1 事業概要 227
17.1.7.2 提供製品・ソリューション・サービス 228
17.1.7.3 最近の動向 229
17.1.7.3.1 製品発売 229
17.1.7.3.2 取引 229
17.1.8 株式会社日立製作所 230
17.1.8.1 事業概要 230
17.1.8.2 提供製品・ソリューション・サービス 231
17.1.8.3 最近の動向 232
17.1.8.3.1 製品発売 232
17.1.8.3.2 契約 232
17.1.9 L&T TECHNOLOGY SERVICES LIMITED 233
17.1.9.1 事業概要 233
17.1.9.2 提供製品・ソリューション・サービス 234
17.1.9.3 最近の動向 235
17.1.9.3.1 製品発売 235
17.1.9.3.2 その他の契約 235
17.1.10 UPTAKE TECHNOLOGIES INC. 236
17.1.10.1 事業概要 236
17.1.10.2 提供製品・ソリューション・サービス 236
17.1.10.3 最近の動向 237
17.1.10.3.1 製品発売 237
17.2 その他の主要企業 238
17.2.1 KONE 238
17.2.2 PTC 239
17.2.3 EMERSON ELECTRIC CO. 240
17.2.4 HONEYWELL INTERNATIONAL INC. 241
17.2.5 AUGURY LTD. 242
17.2.6 NANOPRECISE 243
17.2.7 ORACLE 244
17.2.8 SKF 245
17.2.9 FALKONRY 246
17.2.10 CAPGEMINI 247
17.2.11 HEXAGON AB 248
17.2.12 DYNAMOX 249
17.2.13 BOSCH GLOBAL SOFTWARE TECHNOLOGIES PRIVATE LIMITED 250
17.2.14 EMAINT 251
17.2.15 ROCKWELL AUTOMATION 252
18 調査方法論 253
18.1 調査データ 253
18.2 二次調査および一次調査 254
18.2.1 二次データ 256
18.2.1.1 二次情報源からの主要データ 256
18.2.1.2 主要な二次情報源の一覧 256
18.2.2 一次データ 257
18.2.2.1 一次情報源からの主要データ 257
18.2.2.2 一次インタビューの参加者リスト 258
18.2.2.3 一次調査の内訳 258
18.2.2.4 主要な業界インサイト 258
18.3 市場規模の推定 259
18.3.1 ボトムアップアプローチ 260
18.3.2 トップダウンアプローチ 260
18.3.3 基準年の市場規模の算出 261
18.4 市場予測アプローチ 262
18.4.1 ボトムアップ・アプローチ 262
18.4.2 トップダウン・アプローチ 262
18.5 データの三角測量 263
18.6 因子分析 264
18.7 調査の前提 264
18.8 調査の限界 265
18.9 リスク分析 265
19 付録 266
19.1 ディスカッション・ガイド 266
19.2 ナレッジストア：MarketsandMarkets の購読ポータル 269
19.3 カスタマイズオプション 271
19.4 関連レポート 271
19.5 著者詳細 272