 | • レポートコード：MRCLC5DC04630 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年3月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
| 主要データポイント：2031年の市場規模＝144億ドル、今後7年間の年間成長予測＝18.4％。 詳細情報は以下をご覧ください。本市場レポートは、2031年までのグローバル予知保全市場における動向、機会、予測を、構成要素（ソリューションとサービス）、導入形態（オンプレミスとクラウド）、組織規模（大企業と中小企業）、最終用途（政府・防衛、製造、エネルギー・公益事業、輸送・物流、医療・ライフサイエンス、その他）、地域 （北米、欧州、アジア太平洋、その他地域） |
予知保全の動向と予測
世界の予知保全市場の将来は、政府・防衛、製造、エネルギー・公益事業、輸送・物流、医療・ライフサイエンス市場における機会を背景に有望である。世界の予知保全市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）18.4％で拡大し、2031年までに推定144億米ドルに達すると予測されている。 この市場の主な推進要因は、AI搭載予測ソリューションへの選好の高まり、インダストリー4.0の台頭、自動車・航空宇宙・エネルギー・製造などの産業におけるリアルタイム監視・分析需要の増加である。
• Lucintelの予測では、コンポーネントカテゴリーにおいて、サービスセグメントが予測期間中に高い成長率を示す見込み。
• エンドユースカテゴリーでは、ヘルスケア・ライフサイエンスが予測期間中に最も高い成長率を示す見込み。
• 地域別では、北米が予測期間を通じて最大の市場規模を維持する見込み。
150ページ以上の包括的レポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を獲得してください。
予知保全市場における新興トレンド
予知保全市場は、新たな技術とビジネスニーズが成長を形作る中で進化しています。新興トレンドが業界横断的にイノベーション、効率性、コスト削減を推進しています。
• AIと機械学習の統合：予知保全システムは、データ分析と設備故障予測のためにAIと機械学習への依存度を高めています。これらの技術は精度と効率性を向上させ、手動監視の必要性を減らし、保守スケジュールを最適化します。
• IoT駆動型保守：IoTセンサーは、接続されたデバイスからのリアルタイムデータを提供することで予知保全を変革しています。このトレンドは設備の健全性に対する可視性を高め、産業オペレーション全体で予防的な介入を可能にし、ダウンタイムを最小限に抑えます。
• クラウドベースの予知保全ソリューション： クラウドベースプラットフォームへの移行により、あらゆる規模の企業が予知保全を利用しやすくなっています。クラウドソリューションはオンサイトインフラの必要性を低減し、拡張性、柔軟性、メンテナンスデータへのリアルタイムアクセスを提供します。
• メンテナンス最適化のためのデジタルツイン：デジタルツイン技術は予知保全に不可欠となりつつあり、企業が物理資産の性能をリアルタイムでシミュレーション・監視することを可能にします。このトレンドは予測精度を高め、メンテナンス戦略における意思決定を改善します。
• スマートシティ向け予知保全：交通システムや公益事業など、スマートシティインフラへの予知保全適用が拡大しています。このトレンドは、保守コスト削減、サービス中断の最小化、資産寿命の延長を通じて都市運営の最適化に貢献します。
これらのトレンドは、業界横断的な革新と効率化を推進することで予知保全市場を再構築しています。AI、IoT、デジタルツインの統合は予知能力を強化し、世界的に保守プロセスを変革しています。
予知保全市場における最近の動向
予知保全の最近の革新は、精度向上、適用範囲の拡大、先進技術による保全ソリューションのアクセシビリティ向上に焦点を当てています。
• AI強化型予知保全：AIは故障検出と故障予測の精度向上を通じて予知保全を強化しています。これらのシステムは潜在的な問題の特定精度を高め、計画外ダウンタイムを削減し、保全スケジュールを最適化しています。
• IoTを活用したリアルタイム監視：機械へのIoTセンサー統合により、設備の状態をリアルタイムで監視可能に。この技術は異常を早期に検知し、即時対応を可能にすることで生産への影響を最小限に抑える。
• クラウドベース予測プラットフォーム：拡張性とアクセシビリティの高さから、クラウドベースの予測保全プラットフォームが普及。高額なインフラ投資なしで複数拠点の設備監視と予測分析を実現する。
• デジタルツイン技術の拡大：デジタルツインは予測保全で活用が拡大しており、物理資産のリアルタイム仮想表現を提供します。この技術は潜在的な故障や運用非効率性を正確にシミュレートすることで、保全戦略を改善します。
• スマートインフラ向け予測保全：予測保全は現在、エネルギー網や交通システムなどのスマートインフラに適用されています。この進展は都市環境における運用コスト削減、資産寿命延長、サービス信頼性向上に貢献します。
これらの最新動向は、保守技術の効果性とアクセス性を向上させることで予知保全市場を推進している。AI、IoT、デジタルツインの活用は、業界横断的に効率性を高め運用リスクを低減している。
予知保全市場の戦略的成長機会
予知保全市場は、技術進歩と多様なセクターにおける運用効率化の必要性により、複数の成長機会を提示している。
• 製造業における予知保全：製造業での予知保全導入は主要な成長機会である。機械のダウンタイム削減と保守スケジュールの最適化により、製造業者は運用効率を大幅に向上させ、生産コストを削減できる。
• エネルギー・公益事業分野での応用：エネルギー・公益事業セクターは予知保全ソリューションの成長可能性を秘めている。予知システムは重要インフラの性能最適化、保守コスト削減、サービス信頼性向上（特に再生可能エネルギー分野）に貢献する。
• 運輸・物流分野への拡大： 運輸・物流分野における予知保全は、車両管理の最適化ニーズにより成長している。これらのソリューションは車両故障の削減、資産ライフサイクルの延長、物流業務の安全性向上を実現する。
• スマートビルメンテナンス： スマートビルにおける予知保全は、ビル管理システムの強化機会を提供する。空調設備（HVAC）、エレベーター、その他のシステムの故障を予測することで、ビル効率の向上、エネルギー消費の削減、保守コストの低減が可能となる。
• 自動車産業への応用：自動車業界では、車両メンテナンス計画の改善と高額修理費の削減を目的に、予知保全ソリューションの導入が加速している。コネクテッドカーや自動運転車の普及に伴い、この成長機会は特に重要性を増している。
これらの戦略的成長機会は、製造業、エネルギー、輸送などの分野における応用拡大を通じて予知保全市場を再構築している。これらの機会を活用する企業は、業務効率を向上させ市場成長を牽引できる。
予知保全市場の推進要因と課題
予知保全市場は技術進歩と業務効率化の必要性によって牽引されている一方、コストや統合に関連する課題にも直面している。
予知保全市場を推進する要因には以下が含まれる：
• AIとIoTの技術進歩：AIとIoT技術の急速な発展が予知保全市場の成長を促進している。これらの技術は故障検知とリアルタイム監視を改善し、予防的な保守戦略を可能にする。
• 運用効率への注目の高まり：企業は運用最適化とダウンタイム削減に注力する傾向が強まっている。予知保全ソリューションは設備信頼性の向上と計画外メンテナンス頻度の低減により、これらの目標達成を支援する。
• インダストリー4.0の普及拡大：インダストリー4.0の台頭は、スマート製造プロセスと統合する予知保全システムの需要を牽引している。これらのシステムはリアルタイムデータと洞察を提供し、生産性を向上させ運用リスクを低減する。
• 予防措置によるコスト削減：予知保全は問題発生前に課題を特定することで、高額な設備故障を回避します。この先制的なアプローチにより、高額な修理の必要性が減少し、生産停止時間が最小化されます。
• 規制順守：設備の安全性や運用効率に関する規制強化が、企業の予知保全ソリューション導入を促進しています。これらの規制への順守が、高度な監視・予知システムの需要を牽引しています。
予知保全市場における課題は以下の通りです：
• 高い導入コスト：予知保全ソリューションの導入初期費用は、特に中小企業にとって障壁となる可能性があります。この費用にはセンサー、ソフトウェア、データインフラへの投資が含まれます。
• データ統合と管理：予知保全システムを既存設備やITインフラと統合することは困難を伴います。企業はこれらのシステムが生成する大量データの管理・分析に課題を抱える可能性があります。
• 熟練労働力の不足：予知保全システムの運用・保守を担える熟練労働者の不足は重大な課題である。企業はこれらの技術を効果的に活用するため、研修への投資や専門家の採用が必要となる。
• サイバーセキュリティ上の懸念：IoTを通じて予知保全システムの接続性が高まるにつれ、サイバー攻撃に対する脆弱性が増大する。機密性の高い運用データのセキュリティ確保は、これらのソリューションを導入する企業にとって懸念事項となっている。
• 変化への抵抗：予測保全のような新技術の導入に抵抗を示す業界も存在する。組織変革の必要性や導入の複雑さへの懸念が、普及プロセスを遅らせる要因となる。
予測保全市場は技術進歩と運用効率化への需要拡大に牽引されている。しかし、導入コスト、データ管理、サイバーセキュリティに関連する課題を解決しなければ、これらのソリューションの潜在能力を最大限に引き出すことはできない。
予測保全企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質で競争している。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。こうした戦略を通じて、予測保全企業は需要増に対応し、競争優位性を確保し、革新的な製品・技術を開発し、生産コストを削減し、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げる予測保全企業の一部は以下の通り：
• Microsoft
• IBM
• SAP
• SAS Institute
• Software
• TIBCO Software
• HPE
• Altair
• Splunk
• Oracle
セグメント別予測保全市場
本調査では、コンポーネント別、導入モード別、組織規模別、エンドユース別、地域別のグローバル予測保全市場予測を包含する。
コンポーネント別予測保全市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• ソリューション
• サービス
導入形態別予測保全市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• オンプレミス
• クラウド
組織規模別予測保全市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• 大企業
• 中小企業
エンドユース別予測保全市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• 政府・防衛
• 製造業
• エネルギー・公益事業
• 運輸・物流
• 医療・ライフサイエンス
• その他
地域別予測保全市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
予測保全市場の国別展望
市場の主要プレイヤーは、事業拡大と戦略的提携を通じて地位強化を図っています。以下の図は、主要地域（米国、中国、インド、日本、ドイツ）における主要予測保全メーカーの最近の動向を示しています：
• 米国：米国では、AIを活用した予測保全ソリューションへの投資が大幅に増加しています。 企業は機械学習アルゴリズムを統合し、特に製造・航空宇宙分野における設備故障予測の精度向上を図り、生産性向上とダウンタイム削減を実現している。
• 中国：中国はIoTとビッグデータ技術を活用し、予知保全能力を拡大中。製造分野とスマートシティインフラへの技術応用を重点とし、産業横断的な運用効率向上と保守コスト削減を目指す進展が見られる。
• ドイツ：ドイツは予知保全分野におけるインダストリー4.0技術の導入を主導。 IoT、デジタルツイン、AI駆動プラットフォームの統合により、自動車・製造分野の予知保全が革新され、機械稼働率と運用効率が向上している。
• インド：クラウドベースプラットフォームとIoTソリューションの普及を背景に、予知保全市場が成長中。エネルギー・製造・運輸分野などにおけるコスト効率の高い予知保全システムに焦点が当てられ、ダウンタイム削減と設備寿命延長に貢献している。
• 日本：日本は産業用途へのAIとロボティクスの統合により予知保全能力を向上させている。これらの技術は特に自動車・電子機器製造分野で予知精度と保全プロセスを改善し、企業の業務最適化とコスト削減を支援している。
グローバル予知保全市場の特徴
市場規模推定：価値ベース（$B）での予知保全市場規模推定。
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）を、各種セグメントおよび地域別に提示。
セグメント分析：コンポーネント別、導入形態別、組織規模別、最終用途別、地域別など、各種セグメントにおける予測保全市場規模を金額ベース（$B）で分析。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別の予測保全市場内訳。
成長機会：予測保全市場における各種コンポーネント、導入形態、組織規模、最終用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：M&A、新製品開発、予測保全市場の競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に回答します：
Q.1. 予測保全市場において、コンポーネント別（ソリューションとサービス）、導入形態別（オンプレミスとクラウド）、組織規模別（大企業と中小企業）、エンドユース別（政府・防衛、製造、エネルギー・公益事業、運輸・物流、医療・ライフサイエンス、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で、最も有望な高成長機会は何か？ （北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主な課題とビジネスリスクは？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新興トレンドとその背景にある理由は何ですか？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがありますか？
Q.8. 市場における新たな展開は何ですか？これらの展開を主導している企業はどこですか？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰ですか？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを推進していますか？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. グローバル予知保全市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 2019年から2031年までの市場動向と予測分析
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバル予知保全市場の動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: グローバル予知保全市場（構成要素別）
3.3.1: ソリューション
3.3.2: サービス
3.4: グローバル予知保全市場（導入形態別）
3.4.1: オンプレミス
3.4.2: クラウド
3.5: グローバル予知保全市場（組織規模別）
3.5.1: 大企業
3.5.2: 中小企業
3.6: グローバル予知保全市場：エンドユース別
3.6.1: 政府・防衛
3.6.2: 製造業
3.6.3: エネルギー・公益事業
3.6.4: 運輸・物流
3.6.5: 医療・ライフサイエンス
3.6.6: その他
4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバル予知保全市場
4.2: 北米予知保全市場
4.2.1: 北米予知保全市場（構成要素別）：ソリューションとサービス
4.2.2: 北米予知保全市場（最終用途別）： 政府・防衛、製造、エネルギー・公益事業、輸送・物流、医療・ライフサイエンス、その他
4.3: 欧州予知保全市場
4.3.1: 欧州予知保全市場（構成要素別）：ソリューションとサービス
4.3.2: 欧州予知保全市場（最終用途別）：政府・防衛、製造、エネルギー・公益事業、輸送・物流、医療・ライフサイエンス、その他
4.4: アジア太平洋地域（APAC）予知保全市場
4.4.1: アジア太平洋地域（APAC）予知保全市場（構成要素別）：ソリューションとサービス
4.4.2: アジア太平洋地域（APAC）予知保全市場（最終用途別）：政府・防衛、製造、エネルギー・公益事業、運輸・物流、医療・ライフサイエンス、その他
4.5: その他の地域（ROW）予知保全市場
4.5.1: その他の地域（ROW）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）
4.5.2: その他の地域（ROW）予知保全市場：エンドユース別（政府・防衛、製造、エネルギー・公益事業、輸送・物流、医療・ライフサイエンス、その他）
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 業務統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: グローバル予知保全市場におけるコンポーネント別成長機会
6.1.2: グローバル予知保全市場における導入モード別成長機会
6.1.3: 組織規模別グローバル予知保全市場の成長機会
6.1.4: 最終用途別グローバル予知保全市場の成長機会
6.1.5: 地域別グローバル予知保全市場の成長機会
6.2: グローバル予知保全市場における新興トレンド
6.3: 戦略的分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバル予知保全市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバル予知保全市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス
7. 主要企業の企業プロファイル
7.1: マイクロソフト
7.2: IBM
7.3: SAP
7.4: SAS Institute
7.5: ソフトウェア
7.6: TIBCO Software
7.7: HPE
7.8: Altair
7.9: Splunk
7.10: Oracle
1. Executive Summary
2. Global Predictive Maintenance Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global Predictive Maintenance Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global Predictive Maintenance Market by Component
3.3.1: Solutions
3.3.2: Service
3.4: Global Predictive Maintenance Market by Deployment Mode
3.4.1: On-Premises
3.4.2: Cloud
3.5: Global Predictive Maintenance Market by Organization Size
3.5.1: Large Enterprises
3.5.2: Small & Medium-Sized Enterprise
3.6: Global Predictive Maintenance Market by End Use
3.6.1: Government & Defense
3.6.2: Manufacturing
3.6.3: Energy & Utilities
3.6.4: Transportation & Logistics
3.6.5: Healthcare & Life Sciences
3.6.6: Others
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global Predictive Maintenance Market by Region
4.2: North American Predictive Maintenance Market
4.2.1: North American Predictive Maintenance Market by Component: Solutions and Service
4.2.2: North American Predictive Maintenance Market by End Use: Government & Defense, Manufacturing, Energy & Utilities, Transportation & Logistics, Healthcare & Life Sciences, and Others
4.3: European Predictive Maintenance Market
4.3.1: European Predictive Maintenance Market by Component: Solutions and Service
4.3.2: European Predictive Maintenance Market by End Use: Government & Defense, Manufacturing, Energy & Utilities, Transportation & Logistics, Healthcare & Life Sciences, and Others
4.4: APAC Predictive Maintenance Market
4.4.1: APAC Predictive Maintenance Market by Component: Solutions and Service
4.4.2: APAC Predictive Maintenance Market by End Use: Government & Defense, Manufacturing, Energy & Utilities, Transportation & Logistics, Healthcare & Life Sciences, and Others
4.5: ROW Predictive Maintenance Market
4.5.1: ROW Predictive Maintenance Market by Component: Solutions and Service
4.5.2: ROW Predictive Maintenance Market by End Use: Government & Defense, Manufacturing, Energy & Utilities, Transportation & Logistics, Healthcare & Life Sciences, and Others
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global Predictive Maintenance Market by Component
6.1.2: Growth Opportunities for the Global Predictive Maintenance Market by Deployment Mode
6.1.3: Growth Opportunities for the Global Predictive Maintenance Market by Organization Size
6.1.4: Growth Opportunities for the Global Predictive Maintenance Market by End Use
6.1.5: Growth Opportunities for the Global Predictive Maintenance Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global Predictive Maintenance Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global Predictive Maintenance Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Predictive Maintenance Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: Microsoft
7.2: IBM
7.3: SAP
7.4: SAS Institute
7.5: Software
7.6: TIBCO Software
7.7: HPE
7.8: Altair
7.9: Splunk
7.10: Oracle
| ※予知保全とは、機械や設備の故障を事前に予測し、その結果に基づいて適切なメンテナンスを行う手法のことです。この手法は、設備の稼働状況や状態をリアルタイムで監視し、データ分析を通じて故障の兆候を発見することで、故障の発生を未然に防ぐことを目的としています。予知保全は、従来の定期保全や事後保全に比べて効率的であり、コスト削減や稼働率の向上を実現するための重要な戦略とされています。 予知保全の概念は、IoT（モノのインターネット）やビッグデータ、機械学習といった技術の進展によってより現実化しています。これらの技術を用いることで、センサーやデータ収集装置から得られる情報を分析し、異常なパターンや傾向を検出することが可能になります。これにより、設備の健康状態をリアルタイムで評価し、適切なタイミングでのメンテナンスを促すことができるのです。 予知保全には、主に三つの種類があります。一つ目は、振動分析です。これは、モーターやポンプ、ベアリングなどの機械部品の振動データを解析し、異常振動を特定することで故障のリスクを評価します。二つ目は、温度監視です。機械部品の温度データを収集し、異常な温度上昇や変化を追跡することで、摩耗や故障の兆候を見つけます。三つ目は、油分析です。潤滑油の状態を解析して、金属の摩耗や不純物の混入を検出し、設備の健全性を判断します。 予知保全の用途は多岐にわたり、製造業、エネルギー業界、輸送および物流、航空宇宙産業、さらには医療機器など、様々な分野で活用されています。製造業では生産ラインの設備の状態を把握することで、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。エネルギー業界では、発電所の機器の違和感を早期に発見することにより、安全性を高めることができます。航空機の分野においては、予知保全がパイロットや整備士の安全を確保するための重要な要素となっています。医療機器においても、機器の故障を未然に防ぐことで、患者の健康に貢献することが期待されています。 関連技術としては、データ分析技術や機械学習、AI技術が挙げられます。これらの技術によって、膨大なデータから有用な情報を導き出し、故障の予測精度を向上させることが可能になります。また、クラウドコンピューティングやエッジコンピューティングも、リアルタイムデータの処理や分析に不可欠です。これにより、現場での迅速な意思決定が行えるようになります。さらに、ビジュアライゼーションツールやダッシュボードも、データの可視化を助け、関係者が容易に情報を把握できるようにする役割を果たします。 予知保全は、単に故障を防ぐだけでなく、設備のライフサイクル全体を考慮した運用戦略の一環として位置付けられます。これにより、経済性や安全性、さらには持続可能性が向上し、組織が競争力を高めるための強力な手段となっていきます。今後も予知保全の導入が進む中で、さらに新しい技術や方法論が生まれることが期待されています。 |