おすすめの予知保全システムを比較！基礎知識やできること、選び方までをわかりやすく解説！

予知保全システムは、IoTセンサーで集めた設備データを機械学習で分析し、故障の予兆を捉えます。人が見回って記録するやり方と違い、設備の状態を細かく取り続けられる仕組みです。比較に入る前に、分析の型とデータの流れを押さえておきましょう。

異常検知型と故障予測型

分析の方法は大きく2つです。故障予測型は過去の故障データを学習させ、あと何日で壊れそうかを予測する手法です。精度の高い予測ができる反面、学習用の故障データが要ります。

異常検知型は正常時のパターンを覚え、そこから外れた状態を捉えます。故障データがなくても始められる点が利点です。ただし、捉えた異常が故障につながるかは運用で見極めます。

データの集め方と前処理

振動・温度・電流などのセンサーをネットワークでつなぎ、設備の状態を自動で集めます。新たにセンサーを付ける製品もあれば、既存のPLCのデータを使う製品もあります。

集めたデータは前処理が欠かせません。振動なら周波数ごとの成分に分け、軸受の傷を読み取るといった加工をします。この前処理の自動化の度合いも、製品で差が出る部分です。

エッジ処理とクラウド処理

設備の近くで即座に判断するのがエッジ処理です。通信が途切れても現場で判断でき、リアルタイム性が要る制御に向きます。

クラウド処理は、複数拠点のデータを集めて横断的に分析できる形です。規模の大きい運用に向きます。現場はエッジで異常を捉え、全社のデータはクラウドに蓄積する構成を取る製品もあります。

編集部メモ：製造現場では、重要な設備ほど手厚く保全されるため故障の履歴が残りにくいものです。製品を見る前に、自社の設備に残るデータの種類と量を棚卸ししてください。候補の手法はそこで決まります。仕組みの詳細は予知保全とはで解説しています。

予知保全システムを選ぶ際には、自社の設備とデータで動く手法かを最初に確かめることが重要です。手法がデータに合わなければ、他の機能が充実していても予兆は捉えられません。次の3段階で絞り込みましょう。

対象設備と分析手法で絞る

製品には、回転機の振動解析が得意なものや、設備を問わない汎用のものがあります。連続稼働のプラントに特化した製品もあります。まず自社の対象設備と得意領域を合わせてください。

次に、故障データを前提とする手法か、正常データだけで始められる手法かを確認します。故障の履歴が乏しいなら、異常検知型が現実的な選択肢になります。

PoCで効果を測る

予知保全は、データをためて精度を上げていく前提の仕組みです。そのため本格導入の前に、PoC（試験導入）で効果を確かめる工程が欠かせません。

過去の故障と同じ兆候を何日前に捉えられたか、といった指標を先に決めて臨みましょう。PoCに要るデータ準備や専門知識の量は、製品によって差があります。

運用支援の範囲で比べる

導入後は、データを見て判断し、検知のしきい値を調整する役割が要ります。予兆が出たときの対応も含め、自社で回すのかベンダーの支援を受けるのかで向く製品が変わります。

見積もりを取る際は、運用支援がどこまで含まれるかをあわせて確認してください。詳しい手順は予知保全システムの選び方にまとめています。

製品を並べるときは、同じ物差しを当てる必要があります。予知保全システムで見るべき項目は次の5つです。まず一覧で全体像をつかみましょう。

分析手法

故障データを学習する予測型か、正常時とのずれを捉える異常検知型かを見ます。両方に対応する製品もあります。

異常検知で始め、たまった記録をもとに予測型へ育てられるか。長く使ううえでは、この点も比較の観点です。

対象設備

ポンプやモーター、熱交換器など、特定の設備向けの分析の蓄積があるかを見ます。

回転機のような特定設備に強い製品は、設備固有の前処理にノウハウを持つことが多くなります。汎用型は適用範囲が広い一方、データの整え方は自社側の負担になりがちです。

データの取得方式

新たにセンサーを付ける前提か、既存のPLCやセンサーのデータを活かせるかを見ます。

センサーを増やすほど取れる情報は増えます。ただし設置工事や配線の手間とコストも増える点は見逃せません。

処理の場所

エッジで即座に判断するか、クラウドにデータを集めて分析するかを見ます。

エッジでリアルタイム性を重視する製品は、特定のFA環境を前提にしやすい傾向があります。クラウド型は多拠点に広げやすい形です。両方を組み合わせる構成を選べる製品もあります。

既存システムとの連携

生産管理システムや設備管理の仕組みと、データをやり取りできるかを見ます。

連携できれば、予兆の検知から保全の指示までを1つの流れで扱えます。すでに使っている運用データの基盤に対応しているかも、確認しておきたい点です。

同じ予知保全でも、設備構成と運用体制によって最適な選択は変わります。複数の型に当てはまる場合は、最も優先したい課題から考えてください。よくある4つの型で整理します。

専任の分析担当を置けない中小規模の工場

PoCの負荷の軽さを最優先にしてください。ノーコードで予測モデルを作れる製品なら、専門知識がなくても小さく始められます。

ただし、振動の周波数解析のような深い分析には向かないことがあります。重要な回転機の予兆まで捉えたいなら、専用製品への移行も見込んでおきましょう。

化学・石油・電力など重設備を持つプラント

対象設備への強さを重く見てください。停止損失の大きい重設備には、プロセス産業向けの蓄積がある製品が向きます。

導入規模が大きくなりやすいのも、この層の特徴です。対象設備を絞って効果を確かめてから広げるのが安全です。すでに使う運用データの基盤との連携も確かめてください。

特定メーカーのFA機器・PLCを使っている工場

データの取得方式と処理の場所を重く見てください。既存の環境に対応した製品なら、センサーを付け直す負担を抑えられます。

エッジでのリアルタイム検知を重視する製品も、この層に向きます。ただし前提の環境から外れると、効果は出にくくなる点に注意が必要です。

複数の工場で保全を標準化したい企業

多拠点対応を重く見てください。クラウドで統合できる製品なら、1拠点で見つけた予兆のパターンを他の拠点へ横展開できます。

一方で、導入プロジェクトは大きくなりがちです。まず代表的な1拠点で運用の型を作り、そこから広げる進め方が失敗を避けやすくなります。

編集部メモ：古い設備はデータを取り出せず、計測の手段から検討が要ることもあります。導入初期は誤検知も出るものです。許容範囲としきい値の調整方法を運用ルールにしておくと、現場の信頼を保てます。

予知保全システムは、主要10製品のうち8製品が金額を公開していません。サブスクの規模変動か、個別見積もりです。見積もりを動かす内訳と、公開されている目安を整理しました。

ライセンスの金額だけで比べると総額を見誤ります。センサーの追加や古い設備の改造、運用支援の費用も含めて考えてください。対象設備の数を具体的に伝え、複数社から見積もりを取るのが確実です。

製品データとして数値化できる4項目を、製造業適合性スコア（5段階評価）で横並びにしました。予知保全・品質管理・多拠点対応・中小適合の4つです。製品は中小適合の高い順に並べています。上から下へ向かうほど、想定する企業規模と導入の重さが上がります。評価が設定されていない項目は「－」で示しました。

中小適合が5なのはPrediction Oneだけで、多くの製品は2にとどまります。予知保全は、止まると損失の大きい設備を守る技術です。センサーの設置や判定基準づくりに、相応の投資と体制が要ります。

プロセス産業向けの下位3製品にある「－」は、評価の登録がない項目です。機能がないという意味ではありません。検討時は個別のデモや導入事例で確かめてください。

なお、CKDのFacilea / Facilea AIは比較対象から外しています。公開情報では外観検査のAIツールとして案内され、設備の予知保全が主目的ではないためです。外観検査の用途ならAI外観検査システムのカテゴリから確認できます。

ここからは表に挙げた10製品を、順位の並びのまま見ていきます。強みだけでなく、向かないケースもあわせて示しました。自社の設備と運用体制に照らしながら読み進めてください。

Prediction One

ソニーネットワークコミュニケーションズの、ノーコードで予測モデルを作れる予測分析ツールです。AI予測を手軽に試したい中小企業や、専任の分析担当を置けない現場に向きます。

価格はクラウド版のサブスクが中心で、デスクトップ版も選べる形です。

注意点：予知保全専用の機能は限られます。センサーデータの深い分析やリアルタイムの予兆検知は、専用製品に劣ります。

OMRON i-BELT / AI予知保全ライブラリ

オムロンの、FA機器と一体でエッジ処理を行う製品です。オムロンのFA機器を導入済みで、現場でのリアルタイム異常検知を求める中堅・大手に向きます。

PLC・センサー・AIの一体化と、専門家のコンサル支援に強みがあります。価格はコンサル込みの総合見積もりです。

注意点：オムロンのFA環境が前提です。i-BELTは中長期の契約になります。

Impulse

ブレインズテクノロジーの、設備の種類を問わず使える汎用の異常検知製品です。故障データが少なくても予知保全を本格的に進めたい中堅・大手に向きます。

故障データに頼らないアルゴリズムで、めったに壊れない重要設備の見守りに合います。価格はサブスクで、規模によって変わる形です。

注意点：専門の運用体制が前提になりやすく、小規模な工場には機能が過剰です。

Lumada Manufacturing Insights

日立製作所の、ITとOTのデータを統合して製造全体を可視化する基盤です。保全だけでなく生産全体のDXを大規模に進めたい大企業に向きます。

設備の状態に加えて対処策まで示す処方的な保全と、多拠点での大規模実績を強みとします。価格は大規模プロジェクトの見積もり制です。

注意点：導入プロジェクトが大きく、中小やシンプルな監視だけの用途には過剰です。

Senseye Predictive Maintenance

シーメンスの、既存設備に追加センサーを付けずに始められる製品です。SiemensのPLCやInsights Hubを導入済みで、多拠点へ広げたい企業に向きます。

既存PLCのデータ活用と、Siemens基盤とのネイティブ統合に強みがあります。価格は設備数で変動するサブスクです。

注意点：効果が最大になるのはSiemens環境です。日本国内のサポート体制は事前に確認してください。

NEC Advanced Analytics インバリアント分析

日本電気の、故障データを使わずに未知の異常を捉える独自技術が核の製品です。大規模な設備群やプラントを持つ大手製造業に向きます。

永久ライセンスは400万円〜、年間保守120万円〜です（税別・2026年7月時点の公表価格）。3か月から試せるスターターパックもあります。

注意点：NECのSIerが主導する大規模導入が中心です。中小には向きません。

COLMINA 現場品質AI

富士通の、加工品質をリアルタイムに予測するAIを核とした製品です。COLMINAやPLANTIAを導入済みで、品質と保全をあわせて進めたい中堅・大手に向きます。

PLANTIA連携で予知保全へ広げられます。2021年の発売時は設備単位で月額36,000円でした（現行は要確認）。

注意点：COLMINA／PLANTIAの基盤が前提で、中小には過剰になりやすい製品です。

Aspen Mtell

AspenTechの、プロセス産業向けの予知保全に蓄積のある製品です。化学・石油・電力など重設備を運用する大手に向きます。提供元は2025年3月にEmersonの完全子会社となりました。

機械学習の検知精度を公表しています。価格はaspenONE包括契約での個別見積もりです。

注意点：離散製造の小ロット運用には機能が過剰で、データ収集基盤の整備も前提になります。

AVEVA Predictive Analytics

AVEVAの、産業設備の状態監視と予知分析を行う製品です。PI Systemをすでに運用している大手プラントに向きます。提供元は2023年1月にSchneider Electricの完全子会社となりました。

回転機・熱交換器の専用モデルが強みです。価格はAVEVAスイート契約で、PI System連携の有無で構成が変わります。

注意点：導入規模が大きく、中小企業には過大です。

OpreX Asset Health Insights

横河電機の、国内プラント向けの設備診断クラウドです。国内の化学・電力などのプラント企業に向きます。

横河電機の計測・制御製品との連携と、日本語サポートを強みとしています。価格は対象機器数やセンサー連携による個別見積もりです。

注意点：離散製造の小さな設備の運用には過剰です。海外オペレーションが中心の組織にも向きません。

比較表の10製品は、いずれもサブスクか見積もり制の有料製品です。無料で確かめられるのは、デモや相談の範囲までと考えてください。有料のPoCと本格導入で何が変わるかを整理しました。

予知保全は、自社の設備のデータで動かして初めて効果がわかります。PoCの前に、突発停止の件数や緊急対応の工数など、効果を測る指標を決めておきましょう。

予知保全システムは、分析手法・対象設備・処理の場所・PoCの負荷の4つで比べると整理できます。最初の分かれ目は、自社の設備に故障データがどれだけあるか。少なければ異常検知型が出発点です。

中小で手軽に試すならノーコード型、重設備ならプロセス産業向けが候補です。既存のFA環境があればその対応製品、多拠点の統合なら大規模基盤を検討してください。価格は10製品中8製品が非公開です。対象設備を絞ったPoCで効果と費用感を確かめてから、段階的に広げましょう。製品は予知保全・故障予測システムカテゴリで比較できます。