世界の予知保全市場規模は、2025年には146億3000万米ドルと評価され、2026年の187億4000万米ドルから2034年には1360億8000万米ドルに成長すると予測されており、2026年から2034年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は28.12%となる見込みです。北米は2025年に31.1%の市場シェアを占め、予知保全市場を牽引しました。
予知保全とは、産業用IoTセンサー、人工知能、機械学習、高度な分析技術を活用し、機器の性能異常を検知し、潜在的な故障を事前に予測するデータ駆動型の保守手法を指します。この技術は、製造業、エネルギー・公益事業、運輸業、航空宇宙産業、医療、鉱業、石油・ガス産業など、幅広い分野で導入されており、資産の信頼性向上、予期せぬダウンタイムの削減、保守作業の最適化に貢献しています。
予知保全市場の需要は、産業分野全体における予期せぬ機器停止時間の削減と資産利用率の向上に対するニーズの高まりによって牽引されています。予知保全市場の成長は、産業用IoTネットワークとAI搭載分析プラットフォームの導入拡大によって支えられています。
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産業界の組織は、機器固有の監視ツールを統合し、複数の資産カテゴリにわたる一元的な可視性を提供する全社規模の予測保全プラットフォームを構築しています。この移行により、保守、運用、資産管理チーム間の連携が強化され、断片的な意思決定が削減されています。米国エネルギー省によると、運用データのアクセスと管理を効率化した組織は、データ収集にかかる時間を約10%～33%削減しており、一元化された資産情報環境の価値が浮き彫りになっています。
資産運用者は、固定された保守スケジュールを、リアルタイムの機器状態指標に基づいて介入タイミングを決定する状態基準保守戦略に置き換える動きを強めている。この移行により、組織はあらかじめ定められたサービス間隔ではなく、実際の資産状態に基づいて保守活動の優先順位付けを行うことができるようになっている。産業技術プロバイダーは、この移行を支援するために、状態監視および資産パフォーマンス管理ソリューションを拡充している。
予測保全市場では、AIを活用した資産監視、産業用IoTプラットフォーム、機械状態分析、状態基準保全技術への投資活動が予測されています。資金提供は、組織が機器の故障を最小限に抑え、保守スケジュールを最適化し、運用効率を向上させるのに役立つ高度な保守ソリューションの開発を継続的に支援しています。
予測保全市場における主要な投資および資金調達活動、2025年～2026年
無制限の稼働時間
6,870万米ドル
2026年2月、同社は重工業製造業向けにAIを活用した予測保守プラットフォームとリアルタイム機器診断ソリューションを拡張するための資金調達を行った。
フラクタル
3500万米ドル
2026年1月、同社はAIを活用した保守プラットフォームの拡張、IoT統合の強化、および予測型資産管理機能の強化のための資金を確保した。
アストリス
184万米ドル（170万ユーロ）
2025年10月、同社は予知保全プラットフォームの開発を加速させ、商業活動を拡大し、国際的な成長戦略を支援するために、シード資金を確保した。
計画外のダウンタイムのコスト上昇と老朽化した産業インフラが市場を牽引
予期せぬ機器故障による経済的損失の増大は、製造業、エネルギー産業、運輸業、プロセス産業など、あらゆる分野で予知保全ソリューションへの需要を高めています。計画外のダウンタイムは、生産スケジュールの混乱、納期の遅延、メンテナンス費用の増加につながるため、企業は継続的な資産監視システムへの投資を迫られています。企業が事業継続性と資産の可用性を最優先事項とするにつれ、予測分析プラットフォームと状態監視技術への需要はますます高まっています。
産業機器、発電設備、輸送インフラの大部分は、当初想定されていた耐用年数を超えて稼働しており、機械的故障のリスクが高まっています。そのため、機器の状態を監視し、劣化の兆候を早期に検知し、保守計画を最適化するのに役立つ予知保全ソリューションへの需要が高まっています。企業は、信頼性の向上、資産ライフサイクルの延長、高額な交換投資の延期を目的として、これらの技術の導入をますます進めています。
産業データの品質と接続性の制約が、予知保全の導入を阻害している。
予知保全システムは、正確かつ継続的な設備データに依存しているが、多くの産業施設では、老朽化した設備、不均一なセンサーカバレッジ、断片化されたデータ環境といった問題が依然として存在している。これらの制約により、予測精度が低下し、保守分析の有効性が制限されるため、設備集約型産業における導入が遅れている。
産業環境における接続性と相互運用性のギャップは、予知保全の導入をさらに阻害する可能性があります。多くの施設では、複数のベンダーの機器が異なる通信プロトコルを使用して運用されているため、シームレスなデータ交換が困難です。産業用IoT環境では、分散した施設全体で数千もの接続されたセンサー、ゲートウェイ、コントローラー、監視デバイスを管理することが多く、相互運用性とデータ統合の課題が増大します。こうした統合上の障壁は、導入期間を遅らせ、予知保全プログラムへの投資回収を遅らせる可能性があります。
デジタルツインを活用した資産管理およびサービスとしての資産モデルの拡大は、市場参加者にとって成長機会を生み出す
製造業、公益事業、運輸、エネルギーインフラなど、幅広い分野でデジタルツインの導入が進むにつれ、予知保全サービスプロバイダーが資産ライフサイクル管理やパフォーマンス最適化の分野に進出する機会が生まれています。デジタルツインは、シミュレーションに基づいた資産最適化、ライフサイクル計画、パフォーマンス予測を可能にし、予知保全サービスプロバイダーが高度なエンジニアリング、保守計画、運用最適化サービスを提供する機会を生み出しています。
資産サービス（AaaS）や成果ベースの保守モデルの拡大は、予知保全プロバイダーや産業用ソフトウェアベンダーにとって新たな収益機会を生み出しています。企業はIoT監視とAIを活用した分析を組み合わせたサブスクリプション型の保守サービスを採用しており、マネージド予知保全ソリューションや長期サービス契約への需要が高まっています。
レガシーインフラストラクチャの統合とROI測定の課題市場の成長
産業施設では、老朽化した機械設備、独自の制御システム、ベンダー固有の通信プロトコルが依然として稼働しており、これらは予知保全環境向けに設計されていません。これらの既存資産をAI駆動型分析プラットフォームや産業用IoTインフラストラクチャと統合するには、多くの場合、ハードウェアの近代化、プロトコルの変換、ソフトウェアのカスタマイズが必要となり、導入の複雑さとコストが増加します。
多様な産業分野において、予知保全の取り組みが財務に及ぼす影響を測定することは依然として困難です。資産の利用状況、保守方法、生産スケジュール、機器の故障パターンなどの違いにより、パフォーマンスの向上と予知保全への投資を直接結びつけることが難しくなります。標準化された評価フレームワークの欠如は、投資判断を複雑化させ、企業全体の資産ポートフォリオへの広範な導入を遅らせる可能性があります。
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の高まりにより、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、視覚化、および既存のエンタープライズ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、コンサルティング、導入、統合、トレーニング、サポートなど幅広いサービスが含まれます。これらのサービスは、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ことを支援します。サービス内容には、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。
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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、構造物の機械的振動を測定・評価し、その状態を把握し、潜在的な問題や故障を特定します。この手法では、振動センサーや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します。振動監視により、企業は不均衡、ミスアライメント、ベアリングの摩耗、構造上の欠陥などの問題を早期に発見でき、予防保全や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。
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ます。その結果、多くの企業は自社サーバーとデータセンターを保有して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ます。
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、コスト効率の向上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、機器メンテナンスの効率的な自動化を実現するクラウドベースのソリューションを提供しています。
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決定し、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。
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。
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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、予測期間中に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。
地域別インサイトを確認国別データと地域動向をご確認ください。
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。
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など、さまざま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、この業界が着実に成長していくと予想されます。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。
予測保全市場の競争環境は、産業用ソフトウェアプロバイダー、自動化企業、AIプラットフォーム開発企業、資産管理ソリューションプロバイダーなど、多様な企業が市場エコシステムを構成する、適度に細分化された構造となっている。既存企業は、高度な分析機能、豊富な業界専門知識、統合ソフトウェアプラットフォーム、グローバルサービスネットワークを駆使して競争を展開している。一方、新興企業は、AIを活用した診断、機械学習アルゴリズム、クラウドベースの導入、リアルタイム監視ソリューションに注力することで、市場での存在感を高めようとしている。
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著者の詳細
Research Analyst
Tejas Zamdeは、テクノロジー、半導体、エレクトロニクス、自動車の各分野において2年以上の経験を持つ市場調査の専門家です。市場評価、競合インテリジェンス、業界分析、市場規模の推計、需要分析、戦略的リサーチを専門としています。
グローバルおよび地域市場における技術トレンド、市場動向、規制の動き、需給パターン、バリューチェーン、競争環境の分析に携わってきました。また、機会評価、顧客セグメンテーション、競合ベンチマーキング、成長戦略の策定といった業務を通じてクライアントを支援しています。
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掲載実績：
sales@straitsresearch.com