予知保全市場 - コンポーネント別（ソリューションとサービス）、組織規模別（大企業と中小企業）、導入モデル別（クラウドとオンプレミス）、地域別、競合状況別（2019～2029年）のグローバル業界規模、シェア、トレンド、機会、予測

市場概要

世界の予知保全市場は2023年に60億4000万米ドルと評価され、2029年までのCAGR 27.88%で予測期間中に堅調な成長が見込まれています。モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI）、機械学習などの高度なテクノロジーの統合は、予知保全の成長の原動力です。スマート デバイスとシステムの相互接続を特徴とするインダストリー 4.0 の実践は、予知保全ソリューションの肥沃な土壌を提供します。

主要な市場推進要因

技術の進歩とインダストリー 4.0 の統合

世界の予知保全市場は、主に急速な技術の進歩とさまざまなセクターにわたるインダストリー 4.0 の実践の統合によって、堅調な成長軌道をたどっています。業界がスマート製造に向けて進化するにつれて、予知保全は運用効率を最適化し、ダウンタイムを削減するための基礎として浮上しました。モノのインターネット (IoT)、人工知能 (AI)、機械学習などの高度な技術の統合により、メンテナンスの実践は革命的に変化しました。

主要な推進要因の 1 つは、産業機器内でのセンサーと接続デバイスの採用の増加です。これらのセンサーは、機械のパフォーマンス、環境条件、およびその他の関連パラメーターに関するデータを継続的に収集します。AI アルゴリズムは、このデータをリアルタイムで分析し、潜在的な機器の故障を示すパターンと異常を特定します。その結果、組織は問題がコストのかかる故障に発展する前に積極的に対処することができ、大幅なコスト削減と全体的な設備効率の向上につながります。

さらに、インダストリー 4.0 の台頭により、機械が相互に通信し、集中制御システムと通信するスマート ファクトリーの開発が促進されました。予知保全は、機器の保守にデータ主導のアプローチを提供することで、このエコシステムにシームレスに適合します。メーカーが自動化と効率の向上を目指す中、予知保全ソリューションの需要は急増する見込みです。

コスト削減と運用効率

世界の予知保全市場を推進するもう 1 つの強力な原動力は、さまざまな業界の企業によるコスト削減と運用効率の絶え間ない追求です。従来の事後対応型メンテナンスの慣行はコストがかかるだけでなく、計画外のダウンタイムをもたらし、生産スケジュールに悪影響を及ぼします。予知保全は、組織がリアクティブからプロアクティブのメンテナンス戦略に移行できるようにすることで、パラダイムシフトをもたらします。

予知保全の大きな利点の 1 つは、機械や装置の寿命を延ばせることです。潜在的な問題を早期に特定して対処することで、企業はコストのかかる修理や交換を回避できます。これにより、全体的なメンテナンス コストが削減され、予算計画の改善が可能になります。

さらに、予知保全は、計画外のダウンタイムを最小限に抑えることで、運用効率の向上にも貢献します。継続的な生産が重要な業界では、予期しない装置障害が発生すると、多大な経済的損失につながる可能性があります。予知保全により、メンテナンス活動が最適な時間にスケジュールされ、生産スケジュールの中断が回避され、全体的な運用効率が向上します。

複数の業界で採用が拡大

世界の予知保全市場は、さまざまな業界で広く採用されており、その成長をさらに加速させています。当初は製造業やエネルギーなどの業界で採用されていましたが、予知保全ソリューションは現在、医療から輸送に至るまでの業界で採用されています。

たとえば、航空業界では、航空会社が予知保全を活用して航空機の信頼性を高め、予期しない故障の発生を減らしています。医療施設は医療機器の予知保全を利用して、MRI 装置や X 線装置などの重要な機器が常に動作するようにしています。

さまざまな業界で予知保全の利点がますます認識されていることが、市場の拡大を牽引しています。組織が効率、コスト削減、および全体的な機器の信頼性へのプラスの影響を目の当たりにしているため、予知保全ソリューションの需要は引き続き上昇傾向にあります。業界全体でのこの幅広い採用は、予知保全の汎用性と適用性を強調し、現代の資産管理業務における変革の原動力として位置づけられています。

主要な市場の課題

データの品質と統合の複雑さ

世界の予知保全市場が直面している主な課題の 1 つは、データの品質と統合です。予知保全は、センサー、機器、その他の接続デバイスなど、さまざまなソースからの正確でタイムリーなデータに大きく依存しています。ただし、このデータの品質と信頼性を確保することは、多くの組織にとって大きなハードルとなります。

データ品質に一貫性がないと、不正確な予測や誤報につながり、予知保全システムの有効性が低下します。センサーの故障、キャリブレーション エラー、データ転送の問題などの問題により、収集されたデータの整合性が損なわれる可能性があります。さらに、さまざまな形式や標準を持つ異種データ ソースは統合を複雑にし、高度なデータ管理および分析機能を必要とします。

この課題の解決策には、堅牢なデータ ガバナンス プラクティスを実装し、データ統合テクノロジに投資することが含まれます。組織は、データ品質標準を確立し、定期的な監査を実施し、不正確さに対処するための是正措置を実装する必要があります。さらに、データ交換および統合のための標準化されたプロトコルを採用することで、プロセスを合理化し、予知保全システムの信頼性を高めることができます。

初期実装コストと投資収益率の不確実性

予知保全は長期的なコスト削減と運用効率を約束しますが、初期実装コストは組織によっては大きな障壁となる可能性があります。必要なセンサー、データ インフラストラクチャ、および予測分析ツールを導入するには、相当な先行投資が必要です。特に中小企業は、包括的な予知保全ソリューションに必要なリソースを割り当てることが難しいと感じるかもしれません。

さらに、投資収益率 (ROI) のタイムラインに関しても不確実性が生じることがよくあります。予知保全のメリットが完全に実現するまでには時間がかかる可能性があり、組織が初期費用を正当化することが困難になります。ROI を計算するには、ダウンタイムの回避、機器の寿命の延長、長期間にわたるメンテナンス コストの削減などの要素を考慮する必要があります。

この課題に対処するには、実装に対する戦略的なアプローチが必要です。組織は、短期的および長期的な利益の両方を考慮して、徹底した費用対効果分析を行う必要があります。ベンダーとサービス プロバイダーは、企業がスケールアップする前にパイロット プロジェクトを開始できる柔軟な価格モデルとスケーラブルなソリューションを提供することで、重要な役割を果たすことができます。

変化への抵抗とスキル ギャップ

予知保全の実装を成功させるには、高度なテクノロジーだけでなく、新しいプラクティスに適応する従業員の意欲も重要です。変化への抵抗は、確立されたメンテナンス ルーチンと従来のアプローチを採用している業界では一般的な課題です。従業員は、予測分析の信頼性に懐疑的であったり、自動化が自分の役割に影響を与える可能性に脅威を感じたりするかもしれません。

さらに、予測保守システムの不可欠な要素であるデータ サイエンス、分析、AI に関連する従業員のスキル ギャップが拡大しています。多くの組織は、これらの高度なテクノロジーを効果的に運用および最適化するために必要な人材を見つけたり育成したりするのに苦労しています。

これらの課題を克服するには、組織は変更管理戦略を優先する必要があります。これには、既存の従業員のスキルを向上させるための包括的なトレーニング プログラムの提供や、イノベーションを受け入れる文化の育成が含まれます。予測保守の利点と、それが既存の役割を置き換えるのではなく補完する方法を明確に伝えることが重要です。教育機関との連携や専門のトレーニング プログラムの開発も、スキル ギャップを埋め、予知保全技術の可能性を最大限に引き出せる人材を確保するのに役立ちます。

主要な市場動向

クラウド ベースの予知保全ソリューションの採用

世界の予知保全市場を形成する顕著な動向は、クラウド ベースのソリューションの広範な採用です。業界ではクラウド コンピューティングの利点がますます認識されるようになり、予知保全システムは従来のオンプレミス モデルからクラウド ベースのアーキテクチャに移行しています。この移行により、市場の成長と進化に貢献するいくつかの利点がもたらされます。

クラウド ベースの予知保全では拡張性が強化され、組織はさまざまなワークロードやデータ量に合わせてインフラストラクチャを適応させることができます。この柔軟性は、需要が変動し、運用上のニーズが変化する業界では特に価値があります。クラウドが大規模なデータセットを効率的に処理できることは、センサー、IoT デバイス、その他のソースからの膨大な量のデータをリアルタイムで処理する予知保全の成功に不可欠です。

さらに、クラウド ソリューションは、地理的な場所に関係なく、関係者間でのシームレスなデータ共有とコラボレーションを促進します。これは、複数の施設やグローバルな拠点を持つ組織にとって特に有益です。集中型クラウド プラットフォームにより、リアルタイムの監視と分析が可能になり、さまざまな場所の機器の状態を総合的に把握できます。さらに、クラウドベースの予知保全ソリューションには、多くの場合、分析ツールが組み込まれているため、組織はデータから実用的な洞察を簡単に得ることができます。

クラウド導入のもう 1 つの利点は、機械学習や AI などの高度なテクノロジーを統合できることです。クラウド プラットフォームは、複雑なアルゴリズムを実行するために必要な計算能力を提供し、より正確な予測とプロアクティブなメンテナンス戦略を可能にします。この傾向は、接続性、データに基づく意思決定、自動化が運用の卓越性の中心となるインダストリー 4.0 に向けた業界全体の動きと一致しています。

予知保全と資産パフォーマンス管理 (APM) の統合

世界の予知保全市場では、予知保全と資産パフォーマンス管理 (APM) ソリューションの統合が新たな傾向となっています。APM は、資産のライフサイクル全体にわたって資産のパフォーマンスと信頼性を最適化することに重点を置いており、予知保全の目標とよく一致しています。この統合により、資産管理戦略の全体的な有効性が向上し、より包括的でプロアクティブなメンテナンス プラクティスに貢献します。

予知保全と APM を組み合わせることで、組織は資産の健全性とパフォーマンスを総合的に把握できます。APM ソリューションは、資産の信頼性、可用性、使用率などの要素に関する洞察を提供し、特定の機器の故障を発生前に特定して対処することに重点を置く予知保全アプローチを補完します。この相乗効果により、組織は短期的な運用ニーズと長期的な資産パフォーマンス目標の両方を考慮し、より情報に基づいた戦略的なメンテナンス プランを作成できます。

さらに、予知保全と APM の統合により、資産管理に対する予測的かつ処方的なアプローチが容易になります。この統合ソリューションは、潜在的な障害を予測するだけでなく、資産のパフォーマンスと寿命を最大化するための最も効果的なメンテナンス アクションに関する推奨事項も提供します。このリアクティブ メンテナンスからプロアクティブで処方的なメンテナンスへの移行は、データ主導の意思決定と最適化に向けた業界の幅広いトレンドと一致しています。

組織が資産を管理し、運用の卓越性を確保するための包括的なソリューションを求めているため、予知保全と APM の統合は勢いを増すと予想されます。この傾向は、資産管理業務の戦略的進化を反映しており、リアルタイムのデータと分析が、最適なパフォーマンスの達成、ダウンタイムの最小化、重要な資産の寿命の延長において中心的な役割を果たしています。

セグメント別インサイト

サイズ

中小企業向けの予知保全ベンダーは通常、中小企業のニーズと予算の制約に合わせて調整された、スケーラブルで手頃なソリューションを提供しています。これらのソリューションには、クラウドベースのプラットフォーム、サブスクリプションベースのモデル、中小企業が小規模から始めて必要に応じて拡張できるモジュール式の製品などが含まれます。

導入モデル

オンプレミス セグメントは、予測期間中に急速な成長が見込まれています。機密データを扱う医療、金融、防衛などの業界では、データの制御を維持するためにオンプレミス ソリューションを優先しています。規制基準とデータ保護法への準拠は、オンプレミスの予知保全の採用を推進する重要な要素です。

HIPAA などの厳格なデータ プライバシー規制のため、ヘルスケア部門では、医療機器の予知保全にオンプレミス ソリューションが好まれることが多く、患者データが組織の管理下にあることが保証されます。機密性の高い金融データを扱う金融機関は、業界の規制に準拠し、潜在的なセキュリティ侵害から保護するためにオンプレミス ソリューションを選択します。

一部の組織では、オンプレミス ソリューションとクラウド ソリューションを組み合わせたハイブリッド モデルを採用しています。これにより、制御とセキュリティの必要性と、クラウドによって提供される拡張性と柔軟性のバランスをとることができます。

したがって、グローバル予知保全市場のオンプレミス セグメントは、データ セキュリティ、カスタマイズ、および制御を優先する業界に対応しています。オンプレミス ソリューションの今後の進化には、セキュリティ、スケーラビリティ、新興テクノロジーとの統合のバランスが関係してくると思われます。

地域別インサイト

北米は 2023 年に最大の市場シェアを占め、支配的な地域として浮上しました。北米では、インダストリー 4.0 プラクティスの統合が大きな推進力となっています。接続されたデバイスと IoT センサーを備えたスマート ファクトリーは、予知保全ソリューションが繁栄するための理想的な環境を提供します。北米の業界では運用効率が重視されており、予知保全の採用が進んでいます。組織は、プロセスの合理化、ダウンタイムの削減、リソース利用の最適化に役立つソリューションを優先しています。北米は技術進歩の最前線にあり、この傾向は予知保全市場に影響を与えています。AI、機械学習、データ分析の継続的な革新は、より洗練された効果的な予知保全ソリューションの開発に貢献しています。

北米では、再生可能エネルギーや自律走行車などの新しい産業が台頭しています。これらの業界では、予知保全ソリューションが資産の信頼性と効率性に貢献する大きなチャンスがあります。スマート製造とインダストリー 4.0 テクノロジに対する政府の支援的な取り組みと投資は、予知保全市場の成長を促す環境を作り出します。政府の支援により、さまざまなセクターでこれらのソリューションの採用が加速します。

北米ではエッジ コンピューティングの統合が顕著になりつつあり、組織はソースに近い場所でデータを処理できます。この傾向により、予知保全ソリューションのリアルタイム機能が強化され、応答性と効率性が向上します。予知保全がさまざまな業界で不可欠になるにつれて、業界間のコラボレーションが増加する可能性があります。組織はベスト プラクティスを共有し、業界に依存しない予知保全ソリューションの開発で協力する可能性があります。

世界の予知保全市場の北米セグメントは、技術的リーダーシップ、主要な業界プレーヤーの存在、運用効率への重点的な取り組みが特徴です。エッジ コンピューティングなどの新興産業やトレンドが勢いを増す中、北米は予知保全ソリューションの世界的な展開において引き続き重要な貢献者となっています。

最近の開発状況

• 2022 年 11 月、Persistent と Software AG は、銀行、金融サービス、保険、通信、ヘルスケア、ライフ サイエンスなどの分野向けにカスタマイズされた業界固有のソリューションとアクセラレータの開発を含む市場開拓戦略に関するコラボレーションを発表しました。新たに設立されたプロフェッショナル サービス センター オブ エクセレンスは、クライアントのビジネス目標に合わせてこれらのソリューションを効果的に提供するために必要なドメイン専門知識と技術力を提供することを目指しています。この取り組みは、Persistent によってトレーニングされたエンジニアで構成される熟練した労働力のサポートの恩恵を受け、クライアントのプロジェクトを確実に成功に導きます。

主要市場プレーヤー

• Accentureplc
• Cisco Systems, Inc.
• General Electric Company
• Honeywell International Inc.
• 日立製作所
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Robert Bosch GmbH
• SAP SE
• Schneider Electric SE