AIベースの予知保全市場規模、シェア、成長および業界分析、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、展開別（オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド）、垂直別（製造、建設、エネルギーと電力、自動車、ヘルスケア、その他）、および地域分析、 2025-2032

市場の定義

AI ベースの予知保全とは、人工知能、機械学習アルゴリズム、高度な分析を使用して、機器の故障を予測し、保守スケジュールを最適化することを指します。予期しないダウンタイムを最小限に抑え、資産の寿命を延ばし、運用コストを削減します。

このテクノロジーは、機器の信頼性が重要となる製造、エネルギー、自動車、航空宇宙、ヘルスケアの分野でますます使用されています。インダストリー 4.0、デジタル ツイン、クラウド プラットフォームによって導入がさらに促進され、世界的な展開が加速しています。

AIを活用した予知保全市場概要

世界の AI ベースの予知保全市場規模は、2024 年に 7 億 9,430 万米ドルと評価され、2025 年の 8 億 7,770 万米ドルから 2032 年までに 17 億 9,260 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 10.67% の CAGR を示します。

ビッグデータと高度な機械学習アルゴリズムの進歩により、機器の信頼性戦略が再構築されています。クラウドベースの予知保全ソリューションの導入が増加することで、スケーラブルなデータ ストレージ、より高速な分析、分散資産のリモート監視が可能になります。これらの進歩により、予測精度が向上し、意思決定が改善され、メンテナンス コストが削減されます。

主なハイライト:

1. AI ベースの予知保全業界は、2024 年に 7 億 9,430 万米ドルと記録されました。
2. 市場は、2025 年から 2032 年にかけて 10.67% の CAGR で成長すると予測されています。
3. 北米は 2024 年に 34.09% のシェアを保持し、その価値は 2 億 7,070 万米ドルに達しました。
4. ソフトウェア部門は2024年に3億670万米ドルの収益を上げた。
5. クラウドベースのセグメントは、2032 年までに 6 億 3,810 万米ドルに達すると予想されています。
6. 製造セグメントは、予測期間中に 10.70% の CAGR が見込まれると予想されます。
7. アジア太平洋地域は、予測期間を通じて 11.70% の CAGR で成長すると予想されます。

AI ベースの予知保全市場で活動している主要企業は、Schneider Electric、Rockwell Automation、AVEVA Group Limited、Oracle、IBM Corporation、SAS Institute Inc.、ONYX Insight、Microsoft、日立製作所、Siemens、H2O.ai、C3.ai, Inc.、General Electric Company、SAP SE、Bosch Global Software Technologies GmbH です。

生成 AI と自然言語処理 (NLP) インターフェイスの出現により、市場成長の新たな機会が生まれています。生成AI機器のパフォーマンス シナリオをシミュレートし、メンテナンスに関する推奨事項を生成し、履歴データセットが限られている場合に予測モデルを強化するための合成データを作成することもできます。

同時に、NLP を利用したインターフェイスにより、技術者やエンジニアは、複雑なコーディングやクエリの代わりに、自然な会話言語を使用して予知保全システムと対話できるようになります。これにより、スキルの壁が軽減され、技術的な専門知識が限られた組織全体での導入が促進されます。

この機会により、意思決定が強化され、従業員の効率が向上し、日常業務への AI 主導のメンテナンスの統合が加速され、最終的に市場の成長が強化されます。

• 2025 年 3 月、シーメンスは、拡張された Senseye 予測メンテナンス機能を統合することにより、生成型 AI アシスタントである Industrial Copilot をアップグレードしました。このソリューションは、予測、予防、修復、最適化を含むメンテナンス サイクルのすべての段階をサポートし、バリュー チェーン全体の運用効率を向上させます。

市場の推進力

製造業および産業部門全体でインダストリー 4.0 実践の採用が増加

インダストリー 4.0 プラクティスの採用の増加により、AI ベースの予知保全市場の成長が促進されています。インダストリー 4.0 は、自動化、接続性、データドリブンな洞察を重視し、予知保全機能と連携しています。

• Invest India (2024 年 6 月) によると、インドの製造部門は AI と ML を活用した予知保全を急速に導入し、スマート ファクトリー開発を促進しています。 NASSCOM の報告によると、デジタル テクノロジーは 2021 年の 20% から 2025 年までに製造支出の 40% を占めると予想されています。

IoT センサー、ロボット工学、サイバー物理システムの統合により、メーカーは膨大な運用データを生成できるようになります。 AI ベースの予知保全ソリューションは、このデータを使用して機器の故障の警告信号を早期に検出し、生産ワークフローを最適化し、計画外のダウンタイムを削減します。業界関係者は、効率と競争力を強化するために、デジタル変革戦略に予知保全をますます組み込んでいます。

• 2023 年 10 月、ブラジルの Sonepar 企業である Dimensional は、予測プラットフォームである D+Brain を開発しました。このソリューションは、インテリジェントなオンデマンド予測ソリューションにより、障害の検出、主要パラメータの監視、コストのかかるダウンタイムの防止が可能です。

市場の課題

高い導入コストとレガシー システムとの統合の複雑さ

AI ベースの予知保全市場の進歩を妨げている大きな課題は、高度なソリューションと従来のシステムを統合する際の高い実装コストと複雑さです。多くの業界は依然として、最新の IoT センサーや AI 主導のプラットフォームとの互換性のない老朽化した機械に依存しています。

このようなインフラストラクチャに予知保全を統合するには、ハードウェアの改修、データ管理、従業員のトレーニングに多大な投資が必要ですが、予算が限られている中小企業にとっては障壁となる可能性があります。さらに、統合が複雑であるため、適切に管理しないとワークフローが中断される可能性があります。

ソリューション プロバイダーは、モジュラー プラットフォーム、スケーラブルなクラウドベースの導入、初期費用を削減するエッジ AI ツールを提供することで、この課題に取り組んでいます。戦略的パートナーシップとマネージド サービスにより、企業は大規模な中断を伴うことなく予測メンテナンスを段階的に導入することもできます。

市場動向

デジタルツインテクノロジーの導入が拡大

採用の増加デジタルツインこのテクノロジーは、AI ベースの予知保全市場の主要なトレンドとして浮上しています。デジタル ツインは物理資産の仮想レプリカを作成し、リアルタイムのシミュレーション、モニタリング、予測分析を可能にします。

デジタル ツインは、センサー データ、AI モデル、機械学習アルゴリズムを統合することにより、機器のパフォーマンスと潜在的な障害点についてのより深い洞察を提供します。これにより、組織はメンテナンスの必要性をより正確に予測し、資産の寿命を延ばし、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

エネルギー、自動車、製造などの業界は、コストを削減し効率を向上させるためにデジタルツインを積極的に活用しています。運用を中断することなく仮想的にシナリオをテストし、結果を予測できる同社の能力は、予知保全の推進においてその役割が増大していることを強調しています。

• 2024 年 7 月、シュナイダー エレクトリックは、ETAP eOTS および PSMS と統合された EcoStruxure Power Operation を導入しました。このソリューションは、リアルタイムのモニタリング、予測分析、システム トレーニングにデジタル ツインを活用し、エネルギーの最適化、機器のパフォーマンスに関する洞察、プロアクティブなメンテナンスを可能にして、コスト効率、信頼性、持続可能性を向上させます。

AIベースの予知保全市場レポートのスナップショット

市場の細分化

• コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）: ソフトウェア部門は、AI アルゴリズム、リアルタイム データ処理、予知保全のための高度な分析を可能にする重要な役割により、2024 年に 38.61% のシェアを獲得しました。
• デプロイメント別 (オンプレミス、クラウドベース、およびハイブリッド): クラウドベースのセグメントは、そのスケーラビリティ、コスト効率、および分散資産全体にわたるリモート監視をサポートする機能により、予測期間中に 10.79% の CAGR で成長すると予想されます。
• 業種別（製造、建設、エネルギーと電力、自動車、ヘルスケア、その他）: 製造部門は、インダストリー 4.0 の採用の増加、コネクテッド機械への依存の増大、生産環境でのダウンタイム削減の重視の高まりによって、2032 年までに 4 億 4,710 万米ドルに達すると予測されています。

AIを活用した予知保全市場地域分析

地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカ、南米に分類されています。

北米の AI ベースの予知保全市場シェアは、2024 年に 34.09% となり、金額は 2 億 7,070 万米ドルに達しました。この優位性は、インダストリー 4.0 の急速な導入、大手テクノロジープロバイダーの強力な存在感、製造、航空宇宙、自動車、エネルギー分野にわたる IoT 対応ソリューションの広範な展開によって強化されています。

デジタル変革、高度なインフラストラクチャ、AI/ML 研究開発への多額の投資が地域市場の成長を促進しています。さらに、職場の安全性と持続可能性に関する厳しい規制により、企業はコンプライアンスを確保し、運用リスクを最小限に抑えるために AI を活用した予知保全を導入するようになっています。

• 2024 年 3 月、オラクルは Fusion Cloud SCM 内に Oracle Smart Operations を導入し、AI を活用して製造とメンテナンスを強化しました。このソリューションは、計画外のダウンタイムを削減しながら、生産性、品質、運用の可視性を向上させ、お客様が効率の向上と工場の生産量の最適化を達成できるようにします。

アジア太平洋地域の AI ベースの予知保全業界は、予測期間中に 11.70% という最高の CAGR で成長すると予測されています。この成長は、急速な工業化、中国、インド、日本、韓国などの国々での製造拠点の拡大、スマートファクトリーへの取り組みの採用増加によるものです。

この地域の政府は、有利な政策、インフラ開発、デジタル変革プログラムを通じてインダストリー 4.0 の導入を支援しています。この地域は自動車生産、エレクトロニクス製造、エネルギー部門の近代化に重点を置いており、予知保全ソリューションに対する大きな需要を生み出しています。

さらに、IoT デバイス、クラウド コンピューティング、AI を活用した分析の利用の増加により、リアルタイムの監視と予測的な洞察が可能になり、国内市場の拡大が促進されています。

規制の枠組み

• 米国では、米国標準技術研究所 (NIST) サイバーセキュリティ フレームワークは、データ セキュリティとリスク管理を規制しています。これにより、産業用 IoT データを処理する予知保全プラットフォームがサイバーセキュリティ標準に準拠し、機密性の高い運用上の洞察が保護されます。
• インドでは、2023 年デジタル個人データ保護法（DPDP 法）は、デジタル データの使用を監督します。これにより、予知保全プラットフォーム内で産業データと運用データを責任を持って取り扱うことが義務付けられ、業界全体での信頼と導入が強化されます。
• 中国では、中華人民共和国のサイバーセキュリティ法は、ローカル データ ストレージと産業分析システムの厳格な監視を義務付けており、予知保全プロバイダーに影響を与えます。
• 日本で、個人情報保護法 (APPI) は、個人データと運用データの安全な使用を保証し、AI 分析と産業用 IoT システムの安全な統合を促進します。

競争環境

AI ベースの予知保全業界の主要企業は、競争力を強化するためにさまざまな戦略を導入しています。多くの企業は、ソリューション機能を拡張し、多様なインフラストラクチャ間でのシームレスな統合を確保するために、産業運営者、クラウド プロバイダー、IoT ベンダーとの戦略的コラボレーションやパートナーシップを優先しています。

予測精度を高め、誤報を最小限に抑え、実用的な洞察を提供するために、人工知能、機械学習、デジタル ツイン テクノロジーへの投資が加速しています。

企業は、あらゆる規模の企業、特にコスト効率の高いソリューションを求める中小企業に対応するため、スケーラブルなクラウド導入にも注力しています。主要な戦略には、世界的な展開の拡大、研究開発パイプラインの強化、レガシー システム統合に対応するモジュラー プラットフォームの提供、進化するデータ セキュリティ規制へのコンプライアンスの確保などが含まれます。

• 2025 年 6 月、シーメンスはドイツのザクセンミルヒ レッパーズドルフ GmbH と協力して、AI 主導の Senseye 予測メンテナンスを推進しました。この取り組みにより、プロアクティブな問題検出、継続的な運用、厳格な品質コンプライアンスが可能になります。食品および飲料分野で。  このソリューションは、高度な予測的洞察を提供することで、ザクセンミルヒの複雑な生産環境の信頼性を向上させ、ダウンタイムを最小限に抑えます。

AIベースの予知保全市場の主要企業：

• シュナイダーエレクトリック
• ロックウェル・オートメーション
• AVEVAグループ株式会社
• オラクル
• アイ・ビー・エム株式会社
• 株式会社SASインスティテュート
• オニキス インサイト
• マイクロソフト
• 株式会社日立製作所
• シーメンス
• H2O.ai
• 株式会社C3.ai
• ゼネラル・エレクトリック社
• SAP SE
• ボッシュ グローバル ソフトウェア テクノロジーズ GmbH

最近の開発 (製品の発売)

• 2025年3月に, Augury は、低速回転機械向けの初の AI を活用した監視ソリューションである Machine Health Ultra Low を導入しました。このソリューションは、超音波センシングと高度な診断機能を利用してマシンヘルス 360° プラットフォームを拡張し、メーカーに幅広い資産範囲、より高い精度、およびさまざまな産業環境全体にわたる制御の向上を提供します。
• 2024年6月, 株式会社日立産機システムは、エアコンプレッサの予兆診断サービスを導入しました。このサービスは、機械学習と専門家の洞察を組み合わせて、潜在的な問題を検出し、機器の停止を防ぎ、エネルギー消費と環境への影響を削減しながら生産性を向上させる効率的な運用を推奨します。
• 2025年1月, AIベースの予知保全を提供するFutureMain Co., Ltd.は、サウジアラムコとの概念実証（PoC）を完了しました。この成果は、ExRBM ソリューションの中東での立ち上げをサポートし、同社の地域的な成長と世界的な拡大戦略を強化します。