予測保守市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：コンポーネント別（ソリューション、サービス）、技術別（電力システム評価、赤外線サーモグラフィ、温度監視、流体分析、回路監視分析、振動監視）、展開形態別（オンプレミス、クラウド）、組織規模別（中小企業、大企業）、エンドユーザー別（製造業、政府機関、運輸業、エネルギー・公益事業、ヘルスケア、航空宇宙・防衛）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）の予測、2024年～2032年

予知保全市場の成長要因

大幅なコスト削減

予知保全は、機器の故障が発生する前にその可能性を特定し、企業が計画的な停止時間や生産量の少ない期間にメンテナンスを実施できるようにします。これにより、特に製造業など、ダウンタイムが大きな収益損失につながる業種において、コストのかかる予期せぬダウンタイムを削減できます。シーメンスが2023年に実施した分析によると、フォーチュン500企業は、予期せぬダウンタイムによって年間収益の11%、つまり1兆5000億ドル以上を失っています。キンバーライトの調査では、ダウンタイム率が1%（3.65日）の場合、年間500万ドル以上のコストがかかることが明らかになりました。

さらに、企業は予知保全によって特定された問題を事前に解決することで、高額な緊急修理を回避できる。緊急修理には、部品の迅速な配送、保守担当者への残業手当、生産停止などが必要となり、保守コストが増加する可能性がある。

• 例えば、デロイトの調査によると、予定外のメンテナンス費用は、計画的なメンテナンス費用の最大3倍にもなることが明らかになった。

さらに、予知保全は、固定された時間間隔ではなく、機器の実際の状態に基づいて保守作業の優先順位付けを行うことで、保守スケジュールの最適化を支援します。これにより、保守リソースが適切に活用され、不要な保守作業や費用を削減できます。マッキンゼーの調査によると、予知保全は保守費用を最大40%削減し、機器の稼働時間を10%から20%向上させることができます。したがって、予知保全技術と手法を活用することで、企業は大幅なコスト削減を実現しながら、機器の信頼性、生産性、運用効率を向上させることができます。

抑制要因

実装の複雑さ

予測保守システムの導入は、データ分析、機械学習、および関連する機器やプロセスのドメイン理解に関するスキルを必要とするため、困難です。資産管理やエンタープライズリソースプランニング（ERP）の導入は、時に困難を伴うことがあります。導入の複雑さゆえに、企業は予知保全の導入をためらったり、そのメリットを享受するまでに時間がかかったりする可能性があります。

予知保全は、センサー、機器データベース、保守記録、外部データソースなど、複数の情報源からのデータを統合することに基づいています。データの統合は、特にシステムが断片化していたり​​、接続機器が旧式であったりする企業にとっては困難な場合があります。予知保全モデルの精度と信頼性を確保するには、複数のデータソース間でデータの品質、一貫性、互換性を確保することが不可欠です。

さらに、マッキンゼーの調査によると、データ品質、システム統合、組織的な準備といった問題により、予知保全プログラムの目標達成率はわずか30%にとどまっている。これは、予知保全の導入がいかに複雑であり、適切な計画と実施がいかに重要であるかを示している。

市場機会

インダストリー4.0とデジタルトランスフォーメーション

インダストリー4.0は、相互接続されたシステムや機器が自律的に相互作用・連携して生産プロセスを最適化するスマートマニュファクチャリングの概念を支えています。スマートマニュファクチャリングにおいて、予知保全は重要な機器の耐久性と稼働率を確保しつつ、生産の中断を最小限に抑えるため、非常に重要です。

5Gは現在利用可能となっているものの、それが製造業で活用されるアプリケーションの数はまだ不透明です。アクセンチュアの最近の調査によると、5G対応工場は、組み立て時間の50%短縮、資産寿命の20%延長、欠陥検出精度の90%向上など、全体的な生産性を20～30%向上させる可能性があります。2023年は、今後10年間の製造業と企業拡大を支える5Gネットワ​​ーク基盤を構築する年です。スマートファクトリーでは、生産設備にIoTセンサーが組み込まれており、温度、振動、エネルギー使用量などの特性に関するリアルタイムデータを収集します。これらの情報は、高度な分析アルゴリズムを用いて収集、処理、分析される集中型データプラットフォームに容易に統合されます。

PwCのレポートによると、製造業組織の72%がすでにインダストリー4.0技術を導入しており、予測保全が最も人気のあるアプリケーションの1つとしてランク付けされている。この調査では、参加している組織がインダストリー4.0これらの取り組みにより、業務効率、品質、コスト削減が大幅に向上する。

予知保全市場のセグメンテーション分析

コンポーネント別

ソリューション分野は2023年に最も大きな市場シェアを占めました。IoTベースの予知保全ソリューションに対する需要の高まりと、費用対効果の高いソリューション導入の必要性に対する業界の認識向上により、予測期間中もその傾向は続くと予想されます。これらのソリューションは一般的に、データ収集、分析、予測モデリング、可視化、および既存の企業システムとの統合を組み込んでいます。企業は予知保全技術を利用して、機器の状態を監視し、異常を発見し、起こりうる故障を予測し、保守計画を立てることができます。

ソリューション分野は、さらに統合型ソリューションとスタンドアロン型ソリューションに分類されます。中でも、統合型ソリューション分野は、様々な業界におけるカスタマイズソリューションやアプリケーション特化型ソリューションへのニーズの高まりにより、予測期間中に市場を牽引すると予想されます。

同様に、予知保全サービスには、テクノロジーベンダー、システムインテグレーター、コンサルティング会社が提供する、組織が予知保全ソリューションを導入し、その価値を最大限に引き出すためのコンサルティング、導入、統合、トレーニング、サポートといった幅広いサービスが含まれます。これらのサービスには、初期評価と準備状況の評価、ソリューションの設計とカスタマイズ、データ統合と構成、モデル構築と調整、ユーザー研修、継続的な技術サポートとメンテナンスなどが含まれます。

サービス部門は、導入・設置、サポート・保守、コンサルティングの3つのカテゴリーに分かれています。中でも、導入・設置サービス分野は、自動車・運輸、エネルギー・公益事業、航空宇宙・防衛といった業界における予知保全サービスの需要の高まりを背景に、今後数年間で市場を牽引していくと予想されます。

技術によって

振動監視分野は、故障の検出と診断、機械の寿命や潜在的な故障モードに関する情報提供能力により、世界の予知保全市場を牽引してきました。振動監視は、回転機械、設備、構造物における機械的振動を測定・評価し、それらの状態を把握し、潜在的な問題や故障を特定します。この手法では、振動センサーまたは加速度計を用いてデータを収集し、過大な振幅、周波数、位相シフトなどの異常な振動パターンを検出するために評価を行います。振動監視により、企業はアンバランス、ミスアライメント、ベアリングの摩耗、構造上の欠陥といった問題を早期に発見することができ、予防保全と修理によって壊滅的な故障を回避し、ダウンタイムを削減し、機器の信頼性を向上させることができます。

流体分析分野は、液体の汚染を検出し、保守部門における不確実性、リスク、および事後対応作業を削減できる能力により、予測期間中に最も高いCAGRを示しました。流体分析は、オイル分析または潤滑油分析とも呼ばれ、機械や設備で使用されるオイル、作動油、冷却液、潤滑油などの流体の特性と不純物をテストおよび分析するプロセスです。

さらに、流体サンプル分析により、企業は機器部品の品質を分析し、摩耗、腐食、汚染を検出し、ベアリングの故障、流体漏れ、機器の誤動作などの潜在的な問題を特定できます。流体分析は、メンテナンス上の問題を特定して事前に対処することで、メンテナンススケジュールの最適化、機器の寿命延長、ダウンタイムの削減に役立ちます。

展開による

オンプレミス展開は2023年に最も大きな市場シェアを占め、クラウドインフラストラクチャに関するデータプライバシーへの懸念の高まりから、予測期間中もその傾向は続くと予想される。その結果、多くの企業は社内外のソフトウェアソリューションを円滑に運用するために自社サーバーとデータセンターを保有することを選択し、オンプレミスソリューションの需要が増加している。

クラウドベースのソリューション分野は、データ処理の高速化、IT部門による直接的な制御、効率的なリソース利用、コスト効率といったクラウドソリューションの利点に対する認識の高まりにより、予測期間中に最も急速に成長すると予測されています。さらに、グローバル市場で事業を展開する主要サプライヤーは、関連収益を最大化しながら機器メンテナンスを効果的に自動化するためのクラウドベースのソリューションを提供しています。

組織規模別

世界的な予知保全市場において、大企業は大きな割合を占めています。これは、企業が予知保全ソリューションを通じて運用保守プロセスを最適化・自動化したいというニーズが高まっているためです。大企業は、複雑な製造施設、工業プラント、インフラなどを、多種多様な設備や資産とともに運営していることがよくあります。大企業は予知保全を活用することで、資産ポートフォリオ全体にわたる保守戦略を改善し、重要度とリスクに基づいて保守作業の優先順位を付け、予知保全データをERPや資産管理システムなどの他の企業システムと連携させることができます。

さらに、大規模組織では、ダウンタイムや資産コストは比較的安価です。そのため、世界中の大規模組織において、予知保全ソリューションへの需要が急速に拡大しています。

中小企業（SME）は、新規事業への支出増加と世界的な中小企業の増加により、予測期間中に最も速いCAGRで成長すると予想されています。クラウドベースの予測保守ソリューションとマネージドサービス中小企業のニーズと資金制約に合わせたソリューションにより、これらの企業はインフラや知識への多額の初期投資なしに予知保全を導入できます。予知保全は、中小企業が資産の信頼性を向上させ、メンテナンスコストを削減し、それぞれの市場における競争力を高めるのに役立ちます。

エンドユーザーによる

製造業は、機械、エレベーター、産業用ロボット、ポンプなどの設備メンテナンスに対する需要の高まりと、全体的なダウンタイム削減へのニーズの高まりにより、世界の予知保全市場を牽引している。さらに、インダストリー4.0の台頭により、今後数年間で予知保全の需要はさらに増加すると予測されている。

エネルギー・公益事業市場は、資産の監視・修理、機械の効率性・信頼性の向上に対するニーズの高まりにより、予測期間中に最も急速な成長が見込まれています。さらに、エネルギー・公益事業インフラにおける老朽化した部品の故障予測に対する需要の高まりも、業界の成長を牽引しています。

地域別分析

北米：31.3％のCAGRを誇る主要地域

北米は世界市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）31.3%で成長すると予測されています。北米は、IoTなどの先進技術に基づく予測保守ソリューションの利用が増加していることから、予測期間中、世界の予測保守市場を牽引するでしょう。クラウドコンピューティング機械学習、そして人工知能（AI）。

さらに、地域組織は、運用パフォーマンスの問題を検出すると同時に、保守方法と信頼性を向上させるために、予測保守ソリューションを導入しています。北米の予測保守市場において、米国は最も大きな市場シェアを占めています。この地域における米国の優位性は、市場収益に貢献する複数の老舗企業の存在に起因しています。これらの企業は、高度なソリューションを提供するために、新しい手法を採用し、多額の投資を行っています。さらに、マイクロソフト、AWS、IBMなどの主要企業が、米国における市場成長を牽引しています。

ヨーロッパ：最も成長率の高い地域

欧州は予測期間中に年平均成長率（CAGR）31.0%を示すと予想されています。欧州では、組織的な投資の増加と、競争優位性を獲得する上で予知保全技術が持つ価値への理解の高まりにより、予知保全ソリューションへのニーズが高まっています。

• 例えば、多くのヨーロッパの軍事防衛企業は、予備部品の供給率を高めるために予知保全を採用しており、これは機体整備にとって極めて重要である。これにより、物流上の障害、財務リスク、経済状況の分析が可能になり、より効率的なサプライチェーンと航空機修理コストの削減につながっている。

アジア太平洋地域は、インドやシンガポールといった未開発市場に大きな潜在力があり、多くの分野が急速に拡大していることから、世界市場において年平均成長率（CAGR）で最も急速に成長する地域になると予想されています。アジア太平洋地域では、予測保守ソリューションベンダーが、地域全体の予測保守サービスを向上させるため、AIとIoTを活用した予測保守システムを開発しています。

さらに、IoTアプリケーションの著しい成長は、中国市場の拡大につながる可能性が高い。ビッグデータ、IIoT、AIといった様々な最新技術の導入拡大は、今後10年間の市場成長に貢献するだろう。近年、クラウドベースの分析システムと通信可能なオンボード電子機器やインテリジェントセンサーの利用が増加している。デバイスベンダーは、運用効率を確保するために、該当機器の保守要件と動作条件を事前に検討することが求められる。

中東およびアフリカ地域では、この業界において着実な成長が見込まれています。費用対効果の高い予知保全ソリューションへの需要の高まりと、機械の故障を減らしたいという要望が、この地域全体の予知保全市場の拡大を牽引するでしょう。