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運用予測保守市場規模と予測、導入モード別（クラウド、オンプレミス）、最終用途別、コンポーネント別 - 成長傾向、主要プレーヤー、地域分析 2026-2035

  • レポートID: 7647
  • 発行日: Sep 18, 2025
  • レポート形式: PDF, PPT

運用予測保守市場の見通し:

運用予測保守市場規模は2025年に58億6,000万米ドルと評価され、2035年には400億8,000万米ドルに達すると予測されています。予測期間（2026年から2035年）では、年平均成長率（CAGR）が約21.2%となります。2026年には、運用予測保守の業界規模は69億8,000万米ドルに達すると推定されています。

市場を牽引する最も重要な要因の一つは、産業エコシステムにおける産業用IoT（IIoT）技術と人工知能（AI）の広範な導入です。予知保全ソリューションは、機器の健全性を監視するために、センサー生成データ、エッジコンピューティング、クラウドプラットフォームへの依存度が高まっています。AIモデルは異常を分析し、潜在的な故障を予測し、是正措置を推奨することで、メンテナンススケジュールのためのシームレスなフィードバックループを構築します。

製造業、石油・ガス、発電、航空などの業界では、運用技術スタックに予知保全を統合し、事後対応型および予防型の保守戦略を、予測型でデータ中心のモデルに置き換えています。2024年9月、シーメンス・モビリティは、Railigent Xプラットフォームを通じて、鉄道車両におけるIoT対応の予知保全の活用を拡大しました。このプラットフォームは、列車からのリアルタイムセンサーデータとAI駆動型アナリティクスを統合し、部品の故障を予測し、保守スケジュールを最適化します。これにより、欧州の主要鉄道網全体で列車のダウンタイムが25%削減されたと報告されています。

Operational Predictive Maintenance Market Size
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成長の原動力

  • 資産最適化とダウンタイム削減への需要の高まり：エネルギー、輸送、重機業界において、計画外のダウンタイムは依然としてコストのかかる問題の一つです。運用予測保守は、早期の障害検知と状態ベースのアラートを可能にすることで、このリスクを大幅に軽減します。これは、資産寿命の延長に役立つだけでなく、予期せぬ機器故障による運用リスクと財務リスクを最小限に抑えることにもつながります。米国エネルギー省の報告書によると、予測保守を導入した施設では、保守コストを最大30%削減し、故障を最大45%削減できるとされています。この成果は、運用効率の向上とROIの最大化を目指す資産規模の大きい企業に投資する投資家にとってますます魅力的になっています。
  • 重要インフラにおける規制圧力とコンプライアンス義務：公益事業、化学処理、公共交通機関などの業界は、厳格な安全基準の下で事業を展開しており、規制当局が課すコンプライアンス要件を満たす必要があります。さらに、鉄道インフラや原子力エネルギーなどの分野における高度な監視システム導入に向けた政府支援の取り組みも、予知保全の導入をさらに促進しています。規制圧力が運用上の予知保全市場に与える影響を浮き彫りにする最近の例として、米国連邦鉄道局（FRA）が2024年10月に提案した規制があります。これらの規制は、従来の目視検査に加えて、軌道形状測定システム（TGMS）の使用を義務付けることで、線路の安全性を向上させることを目的としています。FRAの取り組みは、予防保全のための高度な技術導入に対する規制の重視が高まっていることを浮き彫りにしています。
  • デジタルツインの導入とスマートファクトリーの進化：物理資産の仮想レプリカであるデジタルツインの台頭は、保守戦略の実行方法を変革しています。リアルタイムの運用データをデジタルシミュレーションと同期させることで、組織は摩耗パターン、ストレスポイント、コンポーネントの故障に関する予測的な洞察を得ることができます。デジタルツイン技術と予知保全の融合は、スマートファクトリーの取り組みやインダストリー4の展開におけるデジタルツインの適用を加速させています。

課題

  • 複雑な統合プロセス：予知保全は、多様な機器やシステムからのリアルタイムデータに大きく依存しています。しかし、多くの組織は依然として、機械、センサー、ITシステムが相互接続されていない環境で事業を展開しています。そのため、レガシーシステム、IoTデバイス、クラウドプラットフォームを統一されたデータフレームワークに統合することは、技術的に複雑でコストがかかる可能性があります。
  • AIと産業分析分野の熟練労働者の不足：予知保全システムの導入と管理には、データサイエンス、機械学習、そして産業工学の専門スキルが必要です。産業プロセスを理解し、予測タスクのための堅牢なAIモデルを設計できる専門家の不足は深刻化しています。そのため、この人材不足は導入の遅れやサードパーティベンダーへの依存度の増加を招き、社内のイノベーションと拡張性を制限する要因となっています。

運用予測保守市場規模と予測：

レポート属性 詳細

基準年

2025

予測期間

2026～2035年

年平均成長率

21.2%

基準年市場規模（2025年）

58億6000万米ドル

予測年市場規模（2035年）

400億8000万米ドル

地域範囲

  • 北米（米国およびカナダ）
  • アジア太平洋（日本、中国、インド、インドネシア、マレーシア、オーストラリア、韓国、その他のアジア太平洋地域）
  • 欧州（英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ロシア、北欧、その他の欧州地域）
  • 中南米（メキシコ、アルゼンチン、ブラジル、その他の中南米地域）
  • 中東およびアフリカ（イスラエル、GCC諸国北アフリカ、南アフリカ、その他の中東およびアフリカ地域）
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運用予測保守市場のセグメンテーション:

展開モードセグメント分析

クラウドセグメントは、その拡張性、費用対効果、そして複数拠点にわたるオペレーションの容易な統合により、2035年までに60%の圧倒的なシェアを占めると予想されています。クラウドは、大規模かつ分散化された産業にとって不可欠な、どこからでもリアルタイムの監視とデータアクセスを可能にします。また、クラウドプラットフォームは、大規模なITインフラストラクチャを必要とせずに、シームレスなアップデートとAI駆動型分析をサポートします。この柔軟性により、クラウドは現代的でアジャイルな保守戦略に最適な選択肢となっています。

最終用途セグメント分析

製造業は、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、設備の信頼性を高める必要性から、2035年まで約30%という大きな市場シェアを維持しています。産業用IIoTとセンサー技術の統合により、機械のリアルタイム監視が可能になり、潜在的な問題を早期に検知し、保守スケジュールを最適化できます。一般的に、AIと機械学習の進歩は予測モデルをさらに洗練させ、保守計画の精度と効率を向上させます。これらの要因は、製造業における運用効率の向上、保守コストの削減、そして資産ライフサイクルの延長に貢献します。

当社の世界的な運用予測保守市場の詳細な分析には、次のセグメントが含まれます。

展開モード

  • 雲
  • オンプレミス

最終用途

  • 製造業
  • 自動車
  • 健康管理
  • エネルギー・ユーティリティ
  • 交通機関
  • その他

成分

  • ソフトウェア
  • サービス
Vishnu Nair
Vishnu Nair
グローバル事業開発責任者

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運用予測保守市場の地域分析：

北米市場の洞察

北米は、産業のデジタル化の進展とスマート製造技術の早期導入により、2035年までに40%のシェアを獲得し、市場をリードすると予想されています。エネルギーから航空宇宙に至るまで、トップ企業は機器の信頼性向上を目指し、AIを活用したメンテナンスに投資しています。さらに、インダストリー4の導入を支援する連邦政府の取り組みも、この傾向を加速させています。この地域の強力なテクノロジーエコシステムは、予測分析ツールの急速なイノベーションを促しています。

米国では、製造業がコスト効率と稼働率を優先する中で、予知保全の需要が高まっています。産業資産の老朽化と人件費の上昇に伴い、米国企業は予測的な洞察を得るために機械学習とセンサーベースのモニタリングに注目しています。GEエレクトロニクス、IBM、ロックウェル・オートメーションといった大手企業が大規模な導入を推進しています。さらに、安全性とコンプライアンスに関する規制基準の厳格化も、企業にプロアクティブメンテナンスモデルの導入を促しています。

カナダの運用予測保守市場は、持続可能な運用とインフラへの重点的な取り組みを背景に、着実に成長しています。特に鉱業、公益事業、運輸セクターは、予測ツールを使用して資産寿命を延ばし、遠隔地や過酷な環境での故障を防止しています。カナダの予測保守市場における注目すべき成長例として、エドモントンに拠点を置き、AIを活用した予測保守ソリューションを専門とするNanoprecise Sci Corpの最近の成功が挙げられます。2025年3月、Nanopreciseは、エネルギー中心保守プラットフォームを強化し、グローバル事業を拡大するために、株式と借入金の両方を含むシリーズC資金調達で3,800万米ドルを確保しました。同社のECMアプローチは、超低電力ワイヤレスセンサーとAIおよび機械学習アルゴリズムを統合し、産業機器のリアルタイム診断と実用的な洞察を提供します。この技術は、機器の信頼性とエネルギー効率が極めて重要な鉱業、石油・ガス、製造業にとって非常に有益です。

アジア太平洋市場の洞察

アジア太平洋地域は、中国、インド、韓国における急速な工業化とスマート製造への強力な推進により、2026年から2035年にかけて大きな市場シェアを獲得すると予想されています。この地域の主要産業は、AIとIoTを活用してメンテナンスコストを削減し、工場の稼働時間を向上させています。さらに、世界的なテクノロジー企業と地域の製造業者との連携により、予知保全ソリューションの導入が加速しています。2024年、シーメンスは生成AI機能を強化したSenseye Predictive MaintenanceソリューションをBlueScopeの事業に統合しました。この統合は、グローバルチーム間での知識共有を加速し、BlueScopeのデジタルトランスフォーメーション戦略を支援することを目的としていました。

中国の運用予測保守市場は、「中国製造2025」計画に基づくデジタル製造への多額の投資により拡大しています。中国の大手企業は、ロボット工学や半導体分野の予知保全にAIとマシンビジョンを統合しています。製造業はダウンタイムの削減と効率性の向上に重点を置いており、AIとIoTを基盤とした予知保守ソリューションの導入が増加しています。

韓国では、「インテリジェントファクトリー2030」計画などの政府の強力な支援を受け、運用予測保守市場が成長を続けています。特に電子機器と自動車産業を中心とした韓国の先進製造業では、ダウンタイム削減のため、AIやIoT技術の導入が急速に進んでいます。さらに、デジタル化の進展とスマートファクトリーへの転換が、予測ソリューションの需要を押し上げています。中小企業のインダストリー4への参加増加も、市場における導入拡大を後押ししています。

Operational Predictive Maintenance Market Share
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運用予測保守市場のプレーヤー:

    運用予測保守市場は、シーメンス、IBM、GEデジタル、シュナイダーエレクトリックといった主要企業がAI、IoT、クラウド技術を活用し、市場を席巻しています。これらの企業は、戦略的パートナーシップ、高度な分析プラットフォーム、そして業界に特化したソリューションを通じて、グローバルなプレゼンスを強化しています。

    運用予測保守市場の主要プレーヤーは次のとおりです。

    • シーメンス
      • 会社概要
      • ビジネス戦略
      • 主な製品ラインナップ
      • 財務実績
      • 主要業績評価指標
      • リスク分析
      • 最近の開発
      • 地域での存在感
      • SWOT分析
    • IBMコーポレーション
    • SASインスティテュート株式会社
    • ソフトウェアAG
    • ロックウェル・オートメーション
    • Fluke Corporation の eMaint
    • SAP SE
    • シュナイダーエレクトリック
    • SKF

最近の動向

  • 2025年2月、 GEエアロスペースとスカンジナビア航空（SAS）は、 SASのエンブラエルE190型機の信頼性と効率性を向上させるための予知保全プロジェクトを完了しました。このプロジェクトでは、飛行データと整備データを用いて、機体のブリードシステムと飛行制御における一般的な問題を特定し、SASが問題を迅速に発見・解決できるよう支援しました。
  • AIベースの予知保全ツールを開発するFutureMain株式会社は、2025年1月、サウジアラビアの国営石油会社サウスアラムコとの試験プロジェクトを成功裏に完了しました。この成功は、FutureMainが中東地域への進出を後押しし、現地のサポートと強力なネットワークを活用してExRBMソリューションを導入し、国際的に成長していく上で大きな力となっています。
  • Report ID: 7647
  • Published Date: Sep 18, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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よくある質問（FAQ）

2026年には、運用予測保守の業界規模は69億8,000万米ドルと推定されています。

世界の運用予測保守市場規模は2025年に58億6,000万米ドルを超え、2035年までに21.2%を超えるCAGRを記録し、収益は400億8,000万米ドルを超えると予想されています。

北米の運用予測保守市場は、産業のデジタル化とスマート製造の導入の広がりにより、2035年までに40%のシェアを占めるようになる見込みです。

この市場の主要企業としては、IBM Corporation、Microsoft Corporation、SAP SE、General Electric Company、Schneider Electric SE、Siemens AG、Rockwell Automation、Inc.、PTC Inc.、Uptake Technologies Inc.、SAS Institute Inc. などが挙げられます。

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Preeti Wani
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