AI主導型予知保全市場規模、シェアおよび業界分析、コンポーネント別（ソフトウェアおよびサービス）、展開別（クラウドおよびオンプレミス）、企業タイプ別（大企業および中小企業（SME））、資産タイプ別（回転機器、生産機械、電気および電力機器、モバイルおよび車両資産、インフラストラクチャおよび施設資産、その他）、業界別（製造、エネルギーおよび公益事業、石油およびガス、輸送と物流、航空宇宙と防衛、ヘルスケア、鉱業、自動車、その他)、および地域予測、2026 ～ 2034 年

世界の AI 主導の予知保全市場規模は、2025 年に 31 億 8000 万米ドルと評価されています。市場は 2026 年の 37 億 7000 万米ドルから 2034 年までに 174 億 4000 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 21.1% の CAGR を示します。

AI 主導の予知保全は、人工知能、機械学習、産業用 IoT、状態監視、高度な分析を組み合わせて、異常な資産の動作を特定し、機器が故障する前に保守要件を予測します。主に固定間隔または是正介入に基づいた従来の保守アプローチとは異なり、予知保守システムは、振動、温度、圧力、電気的特性、機器の使用率、保守記録の履歴などの運用情報を分析して、資産状態の変化を特定します。これらの機能により、組織は資産の信頼性を向上させ、保守活動を最適化し、資産集約型の運用全体にわたって、より多くの情報に基づいた保守計画をサポートできるようになります。

市場は、分離された状態監視アプリケーションから、統合された資産インテリジェンス環境へと進化しています。業界組織は、機器データをエッジ コンピューティング、クラウド分析、デジタルツインプラットフォーム、およびエンタープライズ資産管理 (EAM) ソフトウェアを使用して、機器、メンテナンス チーム、エンタープライズ システム間の継続的な情報の流れを作成します。コネクテッド産業資産の拡大により、対応可能な市場も拡大しています。以前は限られたデジタル情報を生成していた機器は、産業用センサー、機械接続、テレマティクス、エッジ デバイス、およびソフトウェア ベースのデータ収集を通じて監視できるようになってきています。

市場で活動している主要企業には、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Siemens AG、Schneider Electric SE、ABB Ltd が含まれます。これらの組織は、インテリジェントな資産パフォーマンス管理機能を提供するために、AI を活用した予知保全ポートフォリオを継続的に拡張しています。業界では運用回復力、コネクテッドファクトリー、インテリジェントな資産管理の優先順位がますます高まっており、AI 主導の予知保全ソリューションの採用は予測期間を通じて着実に加速すると予想されます。

生成型 AI の影響

生成 AI を採用し、インテリジェントな診断を通じて産業メンテナンスを変革

Generative AI は、メンテナンス チームが故障予測を超えて、インテリジェントな診断、自動トラブルシューティング、状況に応じた意思決定のサポートに移行できるようにすることで、予測メンテナンスを再構築しています。大規模な言語モデルを産業資産データ、メンテナンス履歴、機器マニュアル、センサー ストリーム、運用記録と組み合わせることで、生成 AI によりエンジニアは根本原因を迅速に特定し、是正措置を推奨し、メンテナンス手順を生成し、複雑な技術ワークフローを簡素化できます。これにより、トラブルシューティング時間が大幅に短縮され、メンテナンス計画と従業員の生産性が向上します。

さらに、生成 AI と予知保全の統合により、従来の予測分析が潜在的なリスクを特定し、生成 AI がそれらのリスクを説明し、分析結果を実際のアクションに変換するのに役立つ、階層化されたインテリジェンス モデルが作成されることが期待されています。結果として得られるアーキテクチャは、組織が業務効率を向上させ、異常検出、診断、作業指示書作成、メンテナンス実行の間の遅延を削減するのに役立ちます。

• たとえば、2026 年 7 月に、Razor Labs は、早期の障害検出を超えて鉱業セクターに AI 主導の洞察を提供する予知保全プラットフォームである DataMind AI 5.0 のリリースを発表しました。マイニング作業のデジタル化と機器フリートの規模の拡大に伴い、このプラットフォームは完全なメンテナンスをサポートし、意思決定プロセスをサポートします。

AI を活用した予測保守の市場動向

予知保全機能を強化するためにデジタルツインテクノロジーの採用が拡大

組織がライフサイクル全体を通じて重要な産業用資産のパフォーマンスをシミュレート、監視、最適化することをますます求めているため、デジタルツインテクノロジーは市場で最も重要なトレンドの 1 つとして浮上しています。デジタルツインは、物理機器の仮想レプリカを作成することで、リアルタイムの動作条件と期待されるパフォーマンスを継続的に比較できるようになり、AI モデルがパフォーマンスの逸脱を検出し、機器の劣化を予測し、障害が発生する前にメンテナンス措置を推奨できるようになります。

さらに、企業は、運用データから継続的に学習できるインテリジェントなメンテナンス エコシステムを構築するために、デジタル ツインを産業用 IoT プラットフォーム、エッジ コンピューティング インフラストラクチャ、エンタープライズ資産管理システム、クラウド分析と統合することが増えています。この統合により、メンテナンス チームはシナリオ分析を実行し、メンテナンス スケジュールを最適化し、資産利用率を向上させ、複雑な産業環境全体で運用の回復力を強化できるようになります。

• たとえば、2026 年 5 月、自動車メーカーのステランティスは、NVIDIA テクノロジを活用した AI 対応のデジタル ツイン機能を自社の製造拠点全体に統合するため、アクセンチュアとの提携を発表しました。これにより、同社は産業運営をデータ駆動型テクノロジーに変革することを目指しています。これにより、同社は生産システムをリアルタイムで設計、運用、保守、改善できるようになります。

市場力学

市場の推進力

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計画外の機器のダウンタイムを削減する取り組みの高まりが市場の成長を促進

計画外の機器のダウンタイムを最小限に抑え、運用の信頼性を向上させることへの重点が高まっていることが、AI 主導のシステムを推進する主な要因の 1 つです。予知保全市場成長。計画外の障害が発生すると、生産スケジュールが中断され、サプライチェーンが混乱し、緊急修理の必要性が増大し、時間外労働やスペアパーツの出費が発生し、資本集約型の設備の使用率が低下する可能性があります。産業運営の相互接続が進むにつれ、単一の重要な資産に障害が発生すると、下流のプロセスや相互接続された生産システムにも影響が及ぶ可能性があります。

特に製造、エネルギーと公益事業、石油とガス、鉱業、輸送、航空宇宙、自動車業界での需要が高く、生産性と運用の継続性を維持するには中断のない機器の稼働が不可欠です。組織がメンテナンス活動と業績の間のより強いつながりを求める中、予測メンテナンスの導入は、スタンドアロンのメンテナンス テクノロジではなく、資産管理への投資として位置づけられることが増えています。この変化は、AI を活用したモニタリング、予測分析、資産インテリジェンス、統合メンテナンス プラットフォームへの継続的な支出をサポートすると予想されます。

市場の制約

高い導入コストとレガシー産業インフラ全体の複雑な統合により市場での採用が制限される

AI を活用した予知保全ソリューションの導入に伴う高額なコストは、依然として市場の成長に影響を与える大きな制約の 1 つです。導入を成功させるには、産業用 IoT センサー、エッジ デバイス、接続インフラストラクチャ、クラウド プラットフォーム、AI ソフトウェア、エンタープライズ システム統合、サイバーセキュリティ フレームワーク、従業員トレーニングへの多額の投資が必要です。さらに、多くの産業施設は、もともと継続的なデジタル監視用に設計されていないレガシー機器を運用し続けているため、最新化と統合は技術的に困難であり、資本集約的となっています。

組織はまた、データ品質、運用技術 (OT) 環境と情報技術 (IT) 環境間の相互運用性、AI モデル開発、企業資産管理および保守システムとの統合に関連する課題も克服する必要があります。こうした実装の複雑さにより、特にデジタル変革の予算が限られている中小企業の場合、展開のタイムラインが延長され、投資収益率が遅れる可能性があります。その結果、エンタープライズ規模の AI 主導の予知保全プログラムを実装するために必要な資金、技術的専門知識、デジタル インフラストラクチャを備えた大規模な業界組織の間での導入が依然として強力です。

市場機会

エッジ AI と自律的な産業運営の拡大により大きな成長機会が生まれる

エッジ AI と自律的な産業運用の急速な拡大により、AI 主導の予知保全システム プロバイダーに大きな成長の機会が生まれています。業界組織は、リアルタイムの障害検出、迅速なメンテナンス決定、ネットワーク遅延の削減、リモートまたは接続に制約のある環境でも継続的な監視を可能にするために、機器データをエッジで直接処理することが増えています。この機能は製造工場全体でますます価値が高まっています。石油とガス施設、発電所、採掘作業、輸送ネットワーク、および即時の運用対応が不可欠なその他のミッションクリティカルな産業環境。エッジ AI、デジタル ツイン、産業用 IoT、機械学習モデル、リアルタイム分析を包括的な予知保全プラットフォームに統合するベンダーは、企業が完全に接続された自律的な産業エコシステムに向けて前進を続けるにつれて、機会の拡大から恩恵を受けることが期待されます。

セグメンテーション分析

業界別

インダストリー 4.0 への投資の増加により製造部門の優位性が拡大

業界に基づいて、市場は製造、エネルギーと公益事業、石油とガス、輸送と物流、航空宇宙と防衛、ヘルスケア、鉱業、自動車などに分類されます。

製造部門は、2025 年に 24.5% の最大の市場シェアを占めました。この部門の優位性は、インダストリー 4.0、スマート ファクトリー、産業オートメーション、およびコネクテッド生産システムへの投資の増加によって推進されています。メーカーは、生産稼働時間を改善し、機器のパフォーマンスを最適化し、メンテナンスコストを削減し、生産中断を最小限に抑え、全体的な運用効率を向上させるために、AI を活用した予知保全ソリューションを導入しています。

ヘルスケア部門は、予測期間中に 28.5% という最速の CAGR を記録すると予測されています。病院や医療提供者は、機器の可用性を向上させ、サービスの中断を減らし、メンテナンス計画を最適化し、中断のない患者ケアを確保するために、画像診断システム、検査機器、手術装置、重要な医療インフラ全体にわたって予知保全を導入するケースが増えています。

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コンポーネント別

インテリジェントな資産監視のための AI 主導のプラットフォームの支配力の増大がソフトウェア分野の成長を促進

コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分類されます。

ソフトウェアセグメントは2025年に最大の市場シェアを占め、予測期間中に22.3%という最速のCAGRを記録すると予測されています。このセグメントの優位性は、機械学習アルゴリズム、産業用 IoT 分析、デジタル ツイン、異常検出、資産パフォーマンス管理を統合ソフトウェア環境に統合する、AI を活用した予知保全プラットフォームの企業導入の増加に起因しています。組織は、機器の健全性を継続的に監視し、故障を予測し、メンテナンススケジュールを最適化し、実用的な運用上の洞察を生成できるインテリジェントソフトウェアへの投資を増やしており、それによって機器の信頼性を向上させ、メンテナンスコストを削減しています。

サービス部門は、予測期間を通じて 18.6% の CAGR で成長すると予想されます。実装の複雑さの増大、エンタープライズ規模のシステム統合、AI モデルのカスタマイズ、従業員トレーニング、マネージド メンテナンス サービスにより、組織が予知保全の取り組みを拡大するにつれて、コンサルティング、導入、サポート、AI ライフサイクル管理サービスの需要が高まり続けています。

展開別

スケーラブルなサブスクリプションベースの予知保守プラットフォームに対する企業の嗜好の高まりにより、クラウドセグメントが優位に立つ

導入に基づいて、市場はクラウドとオンプレミスに分類されます。

2025 年にはクラウド部門が最大の市場シェアを占めました。この成長は、一元的な資産監視、リモート機器管理、継続的な AI モデルの改善、産業用 IoT エコシステムとのシームレスな統合を可能にする、スケーラブルなサブスクリプションベースの予知保全プラットフォームに対する企業の嗜好の高まりによって推進されています。また、クラウド導入により、組織は大量の運用データを効率的に分析しながら、インフラストラクチャのコストを削減し、導入を加速することができます。

オンプレミスセグメントは、予測期間中に 19.3% の CAGR で拡大すると予測されています。重要なインフラストラクチャや高度に規制された業界を運営する組織は、運用データのより高度な制御を維持するためにオンプレミス展開を好み続けています。サイバーセキュリティ、規制遵守、ミッションクリティカルな産業環境。

企業タイプ別

広範なデジタルトランスフォーメーションの採用の拡大により、大企業セグメントの優位性がもたらされた

企業の種類に基づいて、市場は大企業と中小企業（SME）に分類されます。

2025 年には大企業セグメントが最大の市場シェアを占めました。この優位性は、デジタル変革、産業オートメーション、AI 導入、エンタープライズ資産管理プラットフォームへの多額の投資によるものです。通常、大規模な組織は数千もの重要な資産を備えた複雑な産業施設を運用しており、予知保全は運用効率の向上、ダウンタイムの削減、メンテナンス費用の最適化に不可欠な戦略となっています。

中小企業 (SME) セグメントは、予測期間中に 23.0% という最速の CAGR を記録すると予測されています。クラウドベースの AI プラットフォーム、サブスクリプション価格モデル、ローコード分析ツール、手頃な価格の産業用 IoT ソリューションの可用性が高まったことにより、中小企業は多額の先行投資なしで予知保全テクノロジーを導入できるようになりました。

資産タイプ別

回転機器セグメントのリーダーシップを支える継続的な機器モニタリングの需要の高まり

資産タイプに基づいて、市場は回転機器、生産機械、電気および電力機器、モバイルおよびフリート資産、インフラストラクチャおよび施設資産などに分類されます。

回転機器セグメントは、2025 年に 30.2% の最大の市場シェアを占めました。ポンプ、コンプレッサー、タービン、モーター、発電機、その他の回転機器は、製造、石油・ガス、鉱業、エネルギー業界全体で最も重要な機器の一部です。組織は、予期せぬ故障を防ぎ、機器の可用性を最大化するために、振動、温度、圧力、潤滑、および動作パフォーマンスを継続的に監視するために、AI 主導の予知保全システムを導入することが増えています。

モバイルおよびフリート資産セグメントは、予測期間中に 26.6% という最速の CAGR を記録すると予測されています。コネクテッド車両管理、テレマティクス、エッジ AI、およびリアルタイム車両診断の採用の増加により、組織は商用車、鉱山機械、建設機械、鉄道システム、物流車両のメンテナンス要件を予測できるようになりました。車両のダウンタイムの削減、車両の稼働率の向上、メンテナンスコストの削減が重視されるようになり、輸送集約型の業界全体での採用が加速し続けています。

AI駆動型予知保全市場の地域別展望

地理的に、市場は北米、南米、ヨーロッパ、中東とアフリカ、アジア太平洋に分類されます。

北米

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北米は、2024 年に AI 主導の予知保全市場で最大のシェア (9 億 4,000 万米ドル) を保持し、2025 年にも 12 億 1,000 万米ドルでトップシェアを維持しました。この地域は、次のような強力な存在から恩恵を受けています。産業オートメーションベンダー、エンタープライズ ソフトウェア プロバイダー、クラウド会社、および専門の予知保全プラットフォーム。これらの要素は、製造、エネルギー、輸送、ヘルスケアにわたる統合資産インテリジェンス ソリューションの開発と商品化をサポートします。

米国のAI主導型予知保全市場

米国市場は、大規模な航空宇宙および産業技術セクターに支えられ、2025 年には世界売上高の 31.2% 以上を占めると推定されています。高価値の機器、地理的に分散した運用、多額のテクノロジー支出が、AI を活用したメンテナンス アプリケーションへの投資を支えています。

ヨーロッパ

2025 年にはヨーロッパが 27.2% の 2 番目に大きな市場シェアを占めました。ヨーロッパの製造業者は、メンテナンス分析をより広範なスマートファクトリー戦略に組み込むことが増えており、設備の状態を生産計画、エネルギー管理、資産パフォーマンスの取り組みと結び付けています。この地域に確立された産業基盤は、予知保全の展開のための広範な設備資産群を提供します。

英国のAIドリブン予知保全市場

英国市場は 2025 年に 1 億 5,000 万米ドルとなり、世界収益の約 4.6% を占めます。

ドイツのAI主導型予知保全市場

ドイツの市場は 2025 年に 2 億 3,000 万米ドルに達し、世界売上高の約 7.2% に相当します。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域は、2026 年に 10 億 2,000 万米ドルに達すると推定されており、予測期間中に 24.2% という最高の CAGR で成長すると予想されています。急速な産業能力の拡大、工場の近代化、コネクテッド機器の導入の増加、スマート製造への投資の拡大が、地域の成長を支えています。この地域の成長プロフィールは、新しい産業施設の開発と既存の生産資産のデジタル化の推進によっても形作られています。メーカーは、より広範な近代化プログラムの一環として、コネクテッド機械、産業分析、AI 対応の資産監視を導入することが増えています。

中国のAI主導型予知保全市場

2025 年の中国市場は 2 億 9 千万米ドルとなり、世界収益の約 9.0% を占めます。この成長は、工場運営への予測分析の統合をサポートする産業オートメーションの増加と生産設備の近代化によって推進されています。製造、自動車、エレクトロニクス、エネルギー、鉱業、運輸部門にわたる企業は、生産効率を向上させ、機器の寿命を延ばし、インテリジェントな工場運営をサポートするために、これらのソリューションを導入するケースが増えています。

日本のAIによる予知保全市場

2025 年の日本市場は 1 億 6,000 万米ドルとなり、世界の収益の約 5.0% を占めます。

インドのAI主導型予知保全市場

インド市場は 2025 年に 1 億 3,000 万米ドルとなり、世界収益の約 3.9% を占めます。

中東とアフリカ

中東およびアフリカは、予測期間を通じて 21.8% という 2 番目に高い CAGR を記録すると予想されます。この地域では、多くの重要な資産が設備の可用性、検査計画、サービスの継続性が戦略的に重要である資本集約型の環境で運用されているため、予知保全に対する強い需要の可能性があります。

GCC AI主導型予知保全市場

GCC 市場は 2025 年に 0.7 億米ドルに達し、世界収益の約 2.3% に相当します。

南アメリカ

南米は、予測期間中に 17.6% の CAGR で拡大すると予測されています。この地域の大規模な鉱山およびエネルギー資産基盤は、特に資産の故障により重大な生産損失が生じたり、複雑なフィールドサービス介入が必要となる場合に、予知保全アプリケーションの機会を提供します。

ブラジルのAI主導型予知保全市場

ブラジル市場は 2025 年に 00 億 8,000 万米ドルとなり、世界収益の約 2.6% を占めます。

競争環境

主要な業界プレーヤー

市場競争が激化する戦略的AIイノベーションと産業パートナーシップ

世界の AI 主導の予知保全市場は競争が激しく、確立された産業オートメーション プロバイダー、エンタープライズ ソフトウェア会社、クラウド プラットフォーム ベンダー、AI ソリューション プロバイダー、専門の予測分析企業が市場での地位を強化しようと競い合っています。企業は人工知能への投資を増やしており、機械学習、デジタル ツイン、産業用 IoT、エッジ コンピューティング、高度な分析を利用して、機器の故障を予測し、メンテナンス スケジュールを最適化し、産業環境全体の運用効率を向上させることができるインテリジェントな資産監視プラットフォームを提供します。

レポートに記載されている主要な AI 主導型予測保守会社のリスト

• Siemens AG (Germany)
• IBM Corporation (U.S.)
• Schneider Electric SE (France)
• Emerson Electric Co. (U.S.)
• SAP SE (Germany)
• GE Vernova Inc. (U.S.)
• ABB Ltd. (Switzerland)
• Honeywell International Inc. (U.S.)
• Rockwell Automation, Inc. (U.S.)
• ai, Inc. (U.S.)

主要な産業の発展

• 2026 年 6 月:シュナイダーエレクトリックは、AI を活用した状態ベースの保守と 24 時間 365 日のリモート監視を含む 3 相 UPS を追加して、EcoCare サービス プランを拡張することを計画していました。これは、組織が重要な資産とシステムを管理し、エネルギー インテリジェンスを適用して稼働時間の向上、安全性の強化、運用効率の合理化をサポートできるように設計されています。
• 2026 年 6 月:42Crunch Ltd. は、GitHub Copilot 用の新しい API セキュリティ テスト プラグインの利用可能性を発表しました。これは、開発者が AI 支援の開発ワークフローを利用して API の脆弱性を監査、テスト、修復、検証できるようにするために開発されました。
• 2026 年 3 月:ボッシュは、フリート管理のための AI 駆動の予知保全の機能を強化するために、Uptake Technologies, Inc. を買収する計画を発表しました。ボッシュはこの買収により、ダウンタイムとメンテナンスコストの削減に役立つ実用的な洞察をフリートに提供するというアップテイクの使命をサポートしたいと考えています。
• 2026 年 1 月:Vertiv は、AI を活用した新しいマネージド予測保守サービス Next Predict の開始を発表しました。これは、電力、冷却、IT システム全体に予測インテリジェンスを提供し、AI 主導のデータ センターに統合された回復力のある基盤を構築できる最新の予知メンテナンス サービスです。
• 2025 年 10 月:Webfleet と Questar Auto Technologies は、新しい AI を活用した予知保全ソリューションを開始するための提携を発表しました。 Webfleet の予測車両健全性管理 (PVHM) は、AI ベースのアルゴリズムを使用して高精度の予測洞察を提供し、フリート管理者が車両のメンテナンスを積極的かつ効率的に計画できるようにします。
• 2025 年 8 月:シーメンスは、工場の信頼性を再発明するために、エッジ AI を活用した予知保全システムの統合を発表しました。これにより同社は、機器のダウンタイムを削減し、効率を高め、産業オートメーションを再構築することを目指しています。
• 2025 年 2 月:GEエアロスペースは、狭胴機航空機エンジンの主要コンポーネントの検査精度と一貫性を向上させ、エンジンの稼働復帰を支援するAI対応メンテナンスツールの導入を発表した。
• 2024 年 11 月:インフィニオン テクノロジーズとオーロラ ラボは、自動車安全アプリケーション向けの AI ベースの予知保全ソリューションの開発で提携すると発表しました。これは、重要な自動車部品の長期的な信頼性と安全性を強化することを目的としています。

レポートの範囲

世界的なAI主導型予知保全市場レポートは、主要市場セグメントにわたる業界の現在の状況、将来の成長の可能性、新たなビジネスチャンスの包括的な分析を提供します。この調査では、市場のダイナミクス、技術の進歩、競争力の発展、規制上の考慮事項、および複数の業界にわたる導入に影響を与える進化する産業デジタル化のトレンドを評価しています。

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