【2026年】無料で使える予知保全おすすめ7選｜無料枠・OSS・商用利用の可否を解説

予知保全を無料で始める方法は、大きく4つに整理できます。クラウドの無料枠、オープンソース、製品の無料体験、無料の相談やデモです。予知保全そのものの考え方は予知保全とはで解説しています。

クラウドは無料枠の有無と終了に注意する

Amazon SageMaker AIは、初めて使ったときから2か月間の無料利用枠があります。ノートブックが250時間、学習が50時間などと、項目ごとに上限が決まっています（2026年時点）。

Azure Machine Learningは、サービス自体の追加料金がありません。計算資源などの利用料は別に課金されます。なお、AWSの予知保全向けサービスは、2026年10月7日にサポートが終了しました。

オープンソースのフリーソフトは組み立てが前提になる

scikit-learnは、BSDライセンスのオープンソースです。公式サイトは、商用利用できると案内しています。外れ値の検出には、Isolation ForestやOne-Class SVMなどを使えます。

PyODは、異常検知に特化したPythonのライブラリです。時系列を含む複数のデータ形式に対応します。tsfreshは、時系列から特徴量を自動で計算するライブラリです。いずれも、判定の仕組みは自社で組み立てます。

無料体験版と無料相談は入口として使う

Prediction Oneは、サンプルデータを使った14日間の無料体験版を案内しています。クラウド版で提供され、機能や期間は変更される場合がある点に注意が必要です。

Impulseは、集めたデータが異常検知に使えるかを確認する無料データ分析相談を設けています。OpreX Asset Health Insightsも、無料の30分デモを案内しています。

無料の選択肢と有料製品の違いは、分析の精度よりも、現場に定着させるための支援にあります。データの収集、学習、運用までを誰が担うかが主な差です。次の表で全体像を確認してください。

学習と調整の支援が違う

無料のライブラリは、学習用のデータを自社で整え、評価まで自分で行います。異常を見つける仕組みは使えますが、現場の設備に合わせた調整は利用者の仕事です。

有料製品には、導入の中で分析や精度向上を支援する流れを持つ製品があります。Impulseは、課題の整理、PoC、トライアル運用、本番稼働の4段階で進めると案内しています。

データ収集の範囲が違う

無料の選択肢の多くは、分析する部分だけを提供します。振動や温度などのデータを集めて保存する仕組みは、別に用意しなければなりません。

Amazon Lookout for Equipmentは、過去データを取り込んで学習する仕組みでした。既存の保全システムを補う分析基盤という位置づけで、データ収集は含みません。

価格差の目安

NEC インバリアント分析の永久ライセンスは、基本構成が400万円からです。年間保守は120万円から、スターターパック（3か月から）は200万円からです（税別・公表価格）。

多くの予知保全システムは、設備数や分析対象に応じた見積もり制です。費用の考え方は予知保全システムの費用で整理しています。

無料の予知保全を選ぶときは、分析の手法よりも、自社の設備とデータに使えるかを先に確認します。確認する項目は、商用利用、無料の範囲、データ収集、保存先、サポートの5つです。製品選びの全体像は予知保全システムの選び方も参考になります。

商用利用できるか

最初に、会社の業務で使ってよいかを確認します。オープンソースは、ライセンスの条件に従えば商用利用できる場合が多くあります。scikit-learnとPyODは、BSDライセンスです。

一方、体験版や評価用ライセンスは、検証が目的です。評価用のまま本番の設備監視に使うと、契約違反になるおそれがあります。条件は、利用規約で確認しましょう。

無料の範囲と課金の条件

クラウドの無料枠には、期間と利用量の上限があります。Amazon SageMaker AIは、開始から2か月です。超えた分は、従量課金で請求されます。

Azure Machine Learningは、サービス自体は無料です。ただし、計算資源には費用がかかります。学習を繰り返す回数やデータ量から、費用を試算しておきましょう。

センサーとデータ収集の方法

予知保全は、設備のデータがなければ始まりません。NURO Bizの解説では、故障予測に振動値、設備温度、動作音などのデータが必要と紹介されています。

センサーの種類やサンプリングレート、取り付け位置の選定は、分析の前の作業です。すでに設備から取れているデータがあるかを、最初に棚卸ししておくと進めやすくなります。

データの保存先と運用体制

設備のデータには、生産量や稼働の状況が含まれます。クラウドへ送る場合は、保存先の地域とアクセスの範囲を確認します。社内の情報管理ルールとの整合も大切です。

フリーソフトを自社で動かす場合は、環境の構築や更新を担う人員が要ります。担当者が一人に偏ると、異動や退職で運用が止まるリスクがあります。

サポート・日本語・更新頻度

オープンソースの公式資料は、英語が中心です。問い合わせ窓口もなく、コミュニティの情報を頼りに進める場面が増えます。

更新が止まったライブラリは、新しい環境に対応しなくなる可能性があります。公式サイトの更新状況を確認しましょう。製品を選ぶときは、日本語の窓口の有無も比べておくと安心です。

無料の種類、商用利用、制限、提供形態、料金の目安を7製品で並べました。上の3製品は製品ページがある予知保全製品で、下の4つはクラウドとオープンソースです。条件は2026年時点の公開情報に基づきます。

各製品の無料の範囲や条件は、導入前に公式サイトで最新の情報を確認してください。条件は、提供元の都合で変更されることがあります。

ここでは、製品ページがある予知保全製品を先に紹介します。続いて、クラウドとオープンソースを紹介します。各製品の冒頭に、無料の種類、商用利用、向いている企業、注意点をまとめました。

Prediction One

• 無料の種類：14日間の無料体験版（サンプルデータ、クラウド版）
• 商用利用：体験版は評価用が前提。業務利用は有料プラン
• 向いている企業：専門の人材がいなくても、手元のデータで予測を試したい企業
• 注意点：体験版はサンプルデータで試す形。料金は問い合わせ

Prediction Oneは、ソニーネットワークコミュニケーションズの予測分析ツールです。プログラミングが不要で、数クリックで予測分析を行える点が特徴です。クラウド版とデスクトップ版があります。

無料体験版は14日間で、サンプルデータを使います。有料プランの料金は公開されておらず、問い合わせが必要です。故障予測では、振動や温度のデータを集めて学習させる流れが解説されています。

編集部コメント：予測分析の操作感を、短期間で確かめたい場合に向きます。自社の設備データで精度を確かめる段階では、有料プランの条件を確認してください。

Impulse

• 無料の種類：無料データ分析相談
• 商用利用：相談は評価用。製品はライセンス契約
• 向いている企業：手元のデータで異常検知ができるかを、先に確かめたい企業
• 注意点：製品自体の無料版は確認できない。料金は見積もり制

Impulseは、ブレインズテクノロジーのAI異常検知ソリューションです。センサーなどの稼働データを分析し、故障の予兆検知や要因分析を行う点が特徴です。クラウドとオンプレミスの両方に対応しています。

公式では、集めたデータが異常検知に使えるかを確認する無料データ分析相談を案内しています。ライセンスは利用型と買取型の2種類で、料金はサーバーのスペックや判定間隔で変わる仕組みです。

編集部コメント：データの実現性だけを先に確認したい場合の入口になります。PoC以降の費用は、見積もりでの確認が前提です。

OpreX Asset Health Insights

• 無料の種類：無料の30分デモ（英語の申込ページ）
• 商用利用：デモのみ。製品は見積もりで契約
• 向いている企業：プラントの設備をクラウドで監視し、異常の予兆を見たい企業
• 注意点：体験版ではない。日本語ページでは無料の記載を確認できない

横河電機のOpreX Asset Health Insightsは、クラウド型の設備監視サービスです。設備からOTデータを集め、AIや機械学習で将来の事象を予測します。

公式の英語の申込ページに、無料の30分デモの案内があります。内容は、クラウドでの設備監視、異常検知と予知保全、アラート管理などです。日本語の製品ページには、見積もりの相談窓口があります。

編集部コメント：プラント系の設備を持つ企業が、機能の説明を受ける入口になります。実データでの検証は、別途の相談が必要です。

Amazon SageMaker AI

• 無料の種類：開始から2か月間の無料利用枠
• 商用利用：可（従量課金で利用）
• 向いている企業：AWSを使っていて、自社でモデルを作れる技術者がいる企業
• 注意点：項目ごとに時間の上限がある。予知保全専用の製品ではない

Amazon SageMaker AIは、機械学習のモデルを作って動かすクラウドのサービスです。最初のリソースを作成してから2か月間、無料利用枠があります。

無料枠には、ノートブック250時間や学習50時間などが含まれます（2026年時点）。枠を超えると従量課金です。センサーデータの取り込みや判定の基準づくりは、自社で行います。

編集部コメント：無料枠の範囲で、自社データによる異常検知の試作を検証できます。本番運用では、推論の常時稼働にかかる費用を試算しておきましょう。

Azure Machine Learning

• 無料の種類：サービス自体は追加料金なし。Azure無料アカウントは別
• 商用利用：可（従量課金で利用）
• 向いている企業：Azureを使っていて、モデルの開発から運用までを自社で担える企業
• 注意点：計算資源などの利用料は別に課金される

Azure Machine Learningは、Microsoftの機械学習のサービスです。公式の料金ページは、このサービス自体に追加料金はないと案内しています。

ただし、仮想マシンなどの計算資源やほかのAzureサービスの利用料は、別に発生します。Azureの無料アカウントには、30日間・200ドル分のクレジットが付くのが特徴です。

編集部コメント：サービスの利用料は無料でも、計算資源の費用は発生します。学習の回数が増えたときの費用を、事前に確認しておく必要があります。

scikit-learn

• 無料の種類：オープンソース（BSDライセンス）
• 商用利用：可（公式が案内）
• 向いている企業：Pythonで異常検知の仕組みを自作できる技術者がいる企業
• 注意点：データ収集、判定基準、運用の仕組みは自社で用意する

scikit-learnは、Pythonの機械学習ライブラリです。公式サイトは、商用利用できるBSDライセンスと案内しています。

外れ値の検出には、Isolation ForestやOne-Class SVMなどが用意されています。正常なデータで学習する新規性検出では、学習に使う正常データは、自社で選ぶのが前提です。

編集部コメント：無料で業務に使えるフリーの選択肢です。設備に合わせた学習と検証には、データ分析の知識が欠かせません。

PyOD

• 無料の種類：オープンソース（BSDライセンス）
• 商用利用：可（公式が案内）
• 向いている企業：複数の異常検知の手法を比べながら、自社で試したい企業
• 注意点：手法の選定、パラメーター調整、運用は自社で行う

PyODは、異常検知に特化したPythonのライブラリです。公式では、61の検出手法を備え、表形式や時系列などのデータに対応するとされています。

ライセンスはBSDで、学術研究と商用製品の両方に使われているとの説明です。時系列の特徴量を作るtsfreshと組み合わせる方法もあります。tsfreshはMITライセンスです。

編集部コメント：手法を幅広く試せるフリーソフトです。どの手法が自社の設備に合うかは、実データで比べないと判断できません。

有料の予知保全システムの比較は予知保全システムの比較記事もご覧ください。

無料の予知保全には、費用をかけずに可能性を確かめられるというメリットがあります。一方で、実際の設備に使うには、データ収集と学習の準備が欠かせません。製造業の実務に即して整理します。

小さく試して、効果の見込みを確認できる

クラウドの無料枠やオープンソースは、設備1台や1ラインから試せる点が利点です。NURO Bizの解説でも、まず1台の設備に絞ったスモールスタートが勧められています。

手元のデータで異常を検出できるかを確認すれば、本格導入の可否を判断する材料になります。検証の結果は、社内の合意づくりにも使えるでしょう。

無料枠を超えると課金される

クラウドの無料枠は、期間と利用量に上限があります。SageMaker AIは開始から2か月で、超えた分は従量課金です。検証では少額でも、設備を増やすと費用が膨らみます。

設備のデータは、社外秘の情報を含みます。クラウドへ送る場合は、保存先とアクセスの範囲を、社内のルールに照らして確認しましょう。

センサー・データ収集は別途必要になる

無料の選択肢は、分析の部分を提供するものです。設備に取り付けるセンサー、データを集める機器、保存する場所は、別に用意する必要があります。

Lookout for Equipmentも、設備の過去データを利用者が取り込む仕組みでした。センサーのない設備は、データの取得から始めることになります。

異常の判定基準と学習は自社の設備に依存する

異常を見つけるモデルは、その設備の正常な状態を学習して作ります。scikit-learnの新規性検出は、正常なデータで学習する仕組みです。新しいデータが異常かを、その結果から判定します。

同じ手法でも、設備や運転条件が変われば、判定の結果は変わります。判定の基準と再学習の手間は、無料でも有料でも自社の設備ごとに向き合う課題です。

PoCから本番運用までには距離がある

無料の枠で試せるのは、主にPoCの段階です。Impulseは、課題の整理、PoC、トライアル運用、本番稼働の4段階を案内しています。

本番運用には、既存の保全システムとの連携や、継続的な再学習が必要です。NURO Bizの解説でも、継続的な分析と改善が欠かせないとされています。

非商用・体験版を業務で使うリスク

体験版や評価用のライセンスは、検証が目的です。業務の設備監視にそのまま使うと、ライセンス違反になるおそれがあります。

オープンソースも、ライセンスの条件を守る必要があります。BSDやMITのように商用利用を認める形式でも、著作権表示などの条件が付くのが一般的です。導入前に確認しましょう。

編集部コメント：無料の予知保全は、データで異常が見つかるかを試す段階に向いています。本番の設備に使うなら、センサーの整備や判定基準の調整、運用体制まで含めて有料製品と比べましょう。

無料の範囲での検証が終わったら、本番運用に向けた体制の見直しが必要です。切り替えのサインを早めに押さえておくと、手戻りを減らせます。以下に目安をまとめました。

切り替えを考えるサイン

切り替えを検討する主なサインは、次の4つです。

• 対象の設備が増え、従量課金の費用が想定を超えそうになった
• 判定基準の調整や再学習の負荷が、担当者に集中してきた
• 障害時にすぐ相談できる窓口が必要になった
• 保全の記録や既存システムと連携して運用したくなった

有料版の価格帯

NEC インバリアント分析は、スターターパック（3か月から）が200万円からです。永久ライセンスの基本構成は400万円からです（税別・公表価格）。

多くの製品は見積もり制です。費用の考え方は予知保全システムの費用で、製品の違いは予知保全システムのメーカーで解説しています。

次に読む記事

有料の製品を比べるなら、予知保全システムの比較が役立ちます。選び方は予知保全システムの選び方、導入後の効果は予知保全の導入事例で確認できます。

製品の一覧から探したい場合は、予知保全のカテゴリページをご覧ください。

無料の予知保全について、よくある疑問に答えます。無料でできる範囲、商用利用、オープンソースの実用性、有料への移行などです。

無料で予知保全はできますか？

scikit-learnやPyODなどのフリーソフトで、異常検知の仕組みを自作できます。ただし、センサーの設置やデータの収集、判定基準の調整は自社で行う必要があります。クラウドの無料枠は期間が限られるため、検証の段階で使うのが現実的です。

無料の予知保全ツールは商用利用できますか？

scikit-learnとPyODは、BSDライセンスで商用利用ができます。クラウドは、料金を支払えば業務で利用できます。体験版や無料デモは評価が目的です。業務で使えるかは、利用規約を提供元に確認してください。

オープンソースで業務レベルの故障予知はできますか？

手法そのものは、業務で使われるライブラリが公開されています。ただし、データ収集、判定基準の調整、更新やセキュリティ対策は自社の担当です。小規模な設備の検証には向きます。複数拠点への展開では、有料の支援も比べましょう。

無料で始めた後に、有料の製品へ移れますか？

クラウドの従量課金は、同じサービスの中で利用量に応じて費用が変わります。別の製品へ移る場合は、データの形式やモデルの作り直しが必要です。移行を見越して、設備のデータは標準的な形式で保存しておくと安心です。

無料の予知保全は、データで異常を見つけられるかを試す段階に向いています。製品ページがある候補は、Prediction Oneの無料体験版とImpulseの無料相談です。クラウドで試すなら、SageMaker AIなどがあります。自作する場合は、scikit-learnなどのフリーソフトが選べます。

センサーやデータ収集、判定基準の調整、PoCから本番までの運用は、無料の範囲に含まれません。有料版は、予知保全システムの比較や予知保全のカテゴリページで比べましょう。条件は2026年時点のため、公式サイトで確認してください。