予知保全システム比較｜AI・IoTの対象設備と価格で選ぶ【2026】

この記事では、編集部が予知保全システムを【対象設備と分析手法】【エッジかクラウドか】【PoCの負荷と価格】の3つの観点で比較・整理しました。製品の機能の多さよりも、この3点が自社に合うかどうかが、導入後に使い続けられるかを左右するためです。それぞれの軸が何を意味するかを先に押さえておきます。

1つ目は、対象設備と分析手法の相性です。予知保全システムには、回転機の振動を細かく解析するのが得意なもの、設備の種類を問わず幅広く使える汎用のもの、化学プラントのような連続稼働設備に特化したものがあります。あわせて、分析手法が故障データを前提とするか、正常データだけで始められるかも重要です。自社の設備にどれだけ故障の履歴が残っているかで、選べる製品が変わってきます。

2つ目は、データを処理する場所です。設備の近くで即座に判断するエッジ型と、クラウドにデータを集めて分析する型があります。エッジは通信が途切れても現場で判断でき、リアルタイム性が必要な制御に向きます。クラウドは複数拠点のデータをまとめて比較・分析でき、規模の大きい運用に向きます。自社が単一ラインの即時検知を求めるのか、多拠点の横断分析を求めるのかで、適した形が分かれます。両方を組み合わせ、現場ではエッジで即座に異常を捉えつつ、クラウドで全社のデータを蓄積・分析する構成を取る製品もあります。どこまでの即時性と、どこまでの横断分析が必要かを整理しておくと、過不足のない構成を選べます。

3つ目は、PoC（試験導入）の負荷と価格です。予知保全はデータをためて精度を上げる前提のため、本格導入の前にPoCで効果を確かめる工程が欠かせません。このとき、どれだけのデータ準備や専門知識が要るかは製品によって差があります。ノーコードで手軽に試せる製品もあれば、専任の運用体制を前提とする製品もあります。価格は多くが見積もり制で、対象設備の数や分析範囲によって変わるため、PoCの段階で運用イメージと費用感をつかんでおくと、本番への移行を判断しやすくなります。

この3軸に加えて、もう一段細かく見るなら、既存システムとの連携と運用サポートの手厚さも確認しておくと安心です。すでに生産管理システムや設備管理の仕組みを使っている場合、予知保全システムがそれらとデータをやり取りできるかで、現場の手間が変わります。また、検知のしきい値の調整や予兆が出たときの対応を、自社だけで回せるのか、ベンダーの支援を前提にするのかでも、適した製品が分かれます。専任の保全データ担当を置けない企業ほど、サポートの範囲を選定の重要な軸に据えるとよい結果につながりやすくなります。

これらの軸は独立しているわけではなく、互いに関係します。たとえばエッジ型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く、その分だけ対象設備や価格の前提も決まってきます。逆に、設備の種類を問わない汎用型はクラウドで多拠点に広げやすい一方、自社のデータをどう整えるかという準備の負荷が大きくなりがちです。軸ごとに別々に比べるのではなく、自社の状況を起点に「どの組み合わせが現実的か」を考えると、候補が自然に絞られます。

これら3軸を自社の状況に当てはめると、候補となる製品のタイプが絞れます。実際の製品を一覧で見比べたい場合は、ITトレンドの予知保全・故障予測システムカテゴリで、対象設備や分析手法などの条件から絞り込みや比較ができます。

予知保全システムを分けるうえで最も実務的なのが、分析手法の違いです。同じIoTと機械学習を使っていても、何を学習させるかで向いている現場が変わります。ここを押さえると、製品比較の見通しが一気に良くなります。

まず前提として、予知保全はIoTセンサーでデータを集め、それを機械学習で分析する仕組みです。IoT（モノのインターネット）は、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続ける役割を担います。集めたデータを機械学習で読み解き、故障の予兆を捉えるのが分析の中心になります。人が定期的に見回って記録する従来のやり方と違い、設備の状態を細かく取り続けられる点が、機械学習による予兆検知を支える土台になります。

センサーから得たデータは、そのまま機械学習にかけても意味のある結果になりにくく、前処理が重要になります。たとえば振動のデータは、波形のまま見ても判断が難しいため、周波数ごとの成分に分解し、特定の周波数の変化から軸受の傷を読み取る、といった加工を行います。この前処理をどこまで自動でやってくれるか、設備の種類に応じた処理が用意されているかも、製品で差が出る部分です。回転機のような特定設備に強い製品は、こうした設備固有の処理に蓄積があることが多くなります。

機械学習の使い方は、大きく2つに分かれます。1つは教師あり学習による故障予測で、過去の故障に至るデータを学習させ、同じ兆候が出たときに「あと何日で壊れそうか」を予測します。精度の高い予測ができる一方、学習に使える故障データが必要になります。もう1つが教師なし学習による異常検知で、正常時のパターンを覚え、そこから外れた状態を「いつもと違う」と捉えます。故障データがなくても始められる代わりに、捉えた異常が本当に故障につながるかは運用で見極めます。

この違いが選定に直結するのは、製造現場の多くで故障データが集まりにくいためです。重要な設備ほど壊れないよう手厚く保全しているため、故障の履歴自体が少なくなります。そのため、正常データだけで学習できる異常検知型の製品が、製造業の予知保全では広く使われています。一方、同じ型の設備を多数持ち、過去の故障パターンが豊富にある場合は、教師あり予測でより具体的な予測に踏み込めます。自社にどちらのデータがそろっているかが、手法と製品を選ぶ起点になります。

両者は二者択一ではなく、組み合わせて使う考え方もあります。まず異常検知で広く「いつもと違う」状態を捉え、繰り返し起きる故障については、たまったデータをもとに教師あり予測へ育てていく進め方です。導入の初期は故障データがなくても、運用を続けるうちに「この異常のあとに、この故障が起きた」という記録が積み上がります。そのデータを使って予測の精度を高めていけるかも、製品を長く使ううえでの観点になります。最初から完璧な予測を求めるより、データを育てながら精度を上げていく前提で製品を選ぶ方が、現実に即しています。

もう一つ、IoTの組み方も製品で差が出ます。新たにセンサーを取り付けてデータを集める前提の製品もあれば、既存のPLCやセンサーから取れるデータを活用し、追加センサーを最小限にする製品もあります。センサーを増やせば取れる情報は増えますが、設置工事や配線の手間とコストもかかります。すでに設備に十分なセンサーが付いている場合は、既存データを活かせる製品を選ぶと初期の負担を抑えられます。逆にセンサーがほとんどない設備では、どこに何を付けるかの設計から始まるため、その支援を含めて提案してくれる製品が向きます。

製品によって、得意とする手法は明確に分かれます。たとえば故障データに頼らない異常検知を強みにする製品もあれば、過去の故障パターンから予測する製品、両方に対応する製品もあります。比較の際は、機能の数を数えるより「自社のデータで動く手法か」を最初に確認すると、候補を効率よく絞り込めます。手法が自社のデータに合っていなければ、ほかの機能がどれだけ充実していても予兆を捉えられないためです。

比較軸と手法の違いを踏まえると、自社の状況ごとに向いている製品タイプが見えてきます。ここでは読者タイプ別に、どんな製品が候補になるかを整理します。自社に最も近いケースから読み進めると、絞り込みが進みます。なお、複数のケースに当てはまる場合は、最も優先したい課題から考えると候補を決めやすくなります。たとえば多拠点を持つプロセス産業なら、重設備への強さと多拠点統合のどちらをより重視するかで、候補の製品が変わってきます。

中小規模で手軽に予測を試したい場合

専任の分析担当者を置けず、まず予測を試したい中小規模の工場には、ノーコードで使える製品が候補になります。専門知識がなくても予測モデルを作れるため、小さく始めて効果を確かめやすいのが利点です。低コストで導入できる製品から始め、効果が見えてきたら専用の予知保全製品に広げる進め方も現実的です。最初から大規模な基盤を入れるより、投資のリスクを抑えられます。ただし、ノーコード型は手軽な反面、振動の周波数解析のような設備固有の深い分析には向かないことがあります。重要な回転機の細かな予兆まで捉えたい場合は、専用製品との併用や移行を見込んでおくとよいでしょう。

プロセス産業（化学・石油・電力）の重設備向け

連続稼働するプラントや大型の回転機を抱えるプロセス産業では、重設備の状態監視に特化した製品が向きます。これらの製品は、ポンプやモーター、熱交換器など特定の設備に向けた分析の蓄積があり、停止損失の大きい設備の予兆を捉えることに強みがあります。導入規模が大きくなりやすいため、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。

既存のFA環境・PLCを活かしたい場合

すでに特定メーカーのFA機器やPLCを導入している工場では、その環境に対応した製品を選ぶと、追加の投資や手間を抑えられます。既存のセンサーやコントローラのデータを活かせれば、新たにセンサーを付け直す負担が減ります。エッジでのリアルタイム検知を重視する製品も、この層に向いています。ただし、特定環境を前提とする製品は、その環境から外れると効果が出にくくなる点に注意が必要です。

多拠点をまとめて大規模に管理したい場合

複数の工場を持ち、保全を全社で標準化したい場合は、クラウド基盤で多拠点を統合できる大規模な製品が候補になります。一つの拠点で見つかった予兆のパターンを他拠点に横展開でき、保全の質を全社でそろえやすくなります。一方で、こうした製品は導入プロジェクトが大きくなり、中小規模には過剰になりがちです。全社展開を見据えた体制と予算があるかが、選ぶ際の判断軸になります。なお、いきなり全拠点に広げるのではなく、まず代表的な1拠点で効果を確かめ、運用の型を作ってから横展開する進め方が、全社導入でも失敗を避けやすくなります。

編集部コメント：目的別に見ると、まず「故障データが少ない／専任者がいない」中小は手軽な製品から、「停止損失が大きい重設備」を持つプロセス産業は特化型から検討すると外しにくくなります。既存FA環境の有無と、単一ラインか多拠点かで候補がさらに絞れます。自社がどのケースに最も近いかを先に決めると、次の製品比較が進めやすくなります。

ここからは、掲載している予知保全システムを製品ごとに整理します。各製品の冒頭に、向いている企業・強み・注意点・価格感を簡潔にまとめてから特徴に入ります。製造業への適合性は、各社で評価したスコアのうち保全管理や中小適合などの観点も参考にしています。優劣を付けるためではなく、自社に合うかを判断する材料として読み進めてください。ここで挙げる価格感は、多くが見積もり制で公開価格がないため、サブスクか見積もりかといった料金の考え方を示しています。実際の費用は対象設備の数や分析範囲で変わるため、候補を絞ったうえで個別に確認する前提で読んでください。

Impulse（ブレインズテクノロジー）は、設備の種類を問わず使える汎用の異常検知に強い製品です。向いているのは、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・大手の製造業。強みは故障データに頼らないアルゴリズムと幅広い適用範囲で、注意点は専門の運用体制が前提になりやすく中小には機能が過剰になりがちな点です。価格はサブスクモデルで規模により変動します。正常状態からのずれを捉える方式のため、めったに壊れない重要設備の見守りに向きます。

Prediction One（ソニーネットワークコミュニケーションズ）は、ノーコードで予測モデルを作れる予測分析ツールです。向いているのは、AI予測を手軽に試したい中小企業や、専任の分析担当者を置けない現場。強みは数クリックでモデルを作れる手軽さと幅広い普及実績で、注意点は予知保全専用の機能やセンサーデータの深い分析は専用製品に劣る点です。価格はクラウド版のサブスクが中心です。予知保全の入口として小さく試したい場合に向きます。

OMRON i-BELT / AI予知保全ライブラリ（オムロン）は、FA機器と一体でエッジ処理を行うタイプです。向いているのは、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。強みはPLC・センサー・AIを一体化したエッジのリアルタイム処理と専門家のコンサル支援で、注意点はオムロンのFA環境を前提とし、支援サービスが中長期契約になりやすい点です。価格はコンサルと製品を含む見積もり制です。制御と保全を近づけたい量産・多品種ラインに向きます。

Lumada Manufacturing Insights（日立）は、IT×OTを統合する包括的な基盤です。向いているのは、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。強みは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で、注意点は導入プロジェクトが大規模になり中小には過剰になる点です。価格は大規模プロジェクトの見積もり制です。工場全体の最適化まで視野に入れる場合の選択肢になります。

Senseye Predictive Maintenance（Siemens傘下）は、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。向いているのは、SiemensのPLCやInsights Hubを導入済みで、グローバルに多拠点展開したい企業。強みは既存PLCデータの活用とSiemens基盤とのネイティブ統合、スケーラブルな設計で、注意点はSiemens環境で効果が最大化しやすく、日本国内のサポート体制は事前確認が要る点です。価格は設備数で変動するサブスクです。追加投資を抑えて始めたい場合に向きます。

編集部コメント：汎用・手軽さ・FA一体・大規模・既存活用と、ここまでの5製品は性格がはっきり分かれます。故障データが少なければImpulse、手軽さ重視ならPrediction One、オムロンやSiemensの環境があるなら対応製品、全社DXならLumada、という形で、自社の前提から逆算すると候補が絞れます。

NEC Advanced Analytics インバリアント分析（NEC）は、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です。向いているのは、日本製鉄級の大規模設備群を持つ大手製造業や大規模プラント。強みは故障データ不要で未知の異常を捉える点と高速なリアルタイム処理で、注意点はNECのSIerが主導する大規模導入が中心で中小には不向きな点です。価格は大規模プロジェクトの見積もり制です。大量の設備を横断的に監視したい場合に向きます。

COLMINA 現場品質AI（富士通）は、品質AIを核に保全領域へ拡張できる製品です。向いているのは、富士通のCOLMINAやPLANTIAを導入済みで、品質と保全をあわせてDXしたい中堅・大手。強みはPLANTIA連携による保全から予知保全への拡張と、純国産の富士通サポートで、注意点はCOLMINA/PLANTIA基盤を前提とし中小には過剰になりやすい点です。価格はエコシステム込みの見積もり制です。既に富士通基盤でDXを進めている場合に親和性が高い選択肢です。

CKD AiSolution / Facilea（CKD）は、空気圧機器メーカーの知見を活かした設備診断AIです。向いているのは、CKDの空気圧機器を多用する製造ラインを持つ中堅・大手。強みは空気圧機器に関する独自の知見と、設備診断に画像検査を組み合わせられる点で、注意点はCKD機器以外への汎用性が限定的で、汎用ベンダーより認知度が低めな点です。価格は見積もり制です。空気圧機器が多い自動車・電子機器のラインに向きます。

編集部コメント：この3製品は、それぞれ独自技術・自社基盤・特定設備という強みを持ちます。NECは大規模設備群、富士通は自社のCOLMINA基盤を持つ企業、CKDは空気圧機器が多いラインと、自社の設備構成やすでに使っている基盤に合うかどうかが選定の決め手になります。

Aspen Mtell（AspenTech）は、プロセス産業向けの予知保全に蓄積のある製品です。向いているのは、化学・石油・電力など重設備を運用する大手企業。強みはプロセス産業向けのリファレンスと、機械学習による検知精度を公表している点、AspenTechの他製品との統合で、注意点は離散製造の小ロット運用には機能が過剰で、データ収集インフラの整備が前提になる点です。価格はaspenONE包括契約での個別見積もりです。重設備の状態監視を体系的に行いたい場合に向きます。

AVEVA Predictive Analytics（AVEVA）は、産業設備の状態監視と予知分析を行う製品です。向いているのは、AVEVA PI Systemをすでに運用している大手プラント。強みはPI Systemとの統合と、回転機・熱交換器の専用モデル、大規模オペレーターでの実績で、注意点は導入規模が大きく中小企業には過大になる点です。価格はAVEVAスイート契約での構成変動です。すでにPI Systemで運用データを集めている企業に親和性が高い選択肢です。

OpreX Asset Health Insights（横河電機）は、国内プラント向けの設備診断クラウドです。向いているのは、国内の化学・電力などのプラント企業。強みは横河電機の計測・制御製品との連携と日本語サポート、プラント現場運用への最適化で、注意点は離散製造の小設備運用には過剰になりやすい点です。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。国内プラントで日本語サポートを重視する場合に向きます。海外ベンダーの製品は機能が充実していても、サポートのやり取りやドキュメントが日本語でない場合があり、現場で運用するうえでの負担になることがあります。国内ベンダーの製品は、その点で運用のハードルを下げやすい選択肢になります。

編集部コメント：プロセス産業向けの3製品は、いずれも重設備の状態監視に強みがありますが、Aspen MtellとAVEVAはグローバルの大規模運用、OpreXは国内プラントと日本語サポートに軸足があります。すでに使っている運用データ基盤（PI Systemなど）や、サポート体制への要件で選び分けると整理しやすくなります。

製品の特徴を押さえたうえで、選定で見落としやすい点も確認しておく必要があります。機能の比較だけで決めると、導入後に運用が回らなくなることがあるためです。

まず、対象設備からデータを取れる状態にできるかを最初に確認します。古い設備にはセンサーを付けられなかったり、データを外部に取り出せなかったりすることがあり、その場合はどんなに高機能な製品でも動きません。製品選びの前に、計測の手段から検討する必要があります。とくに製造年が古く、デジタル化されていない設備では、データを取り出す改造に費用がかかることもあり、その負担を含めて投資の妥当性を判断する必要があります。

次に、PoCで効果を測れる設計になっているかです。予知保全はデータをためて精度を上げる前提のため、短期間で効果が出るとは限りません。「過去の故障と同じ兆候を何日前に捉えられたか」といった具体的な指標を決めてPoCに臨むと、効果を判断しやすくなります。あわせて、予兆を捉えたあと誰がどう動くかの運用ルールも、本番前に固めておくと検知が現場の行動につながります。

運用人材も見落とせません。データを見て判断し、しきい値を調整する役割が要るため、専任者を置けない場合はベンダーの運用支援をどこまで受けられるかを確認します。さらに、特定のFA環境や自社基盤を前提とする製品は、その環境から外れると効果が出にくくなります。価格は多くが見積もり制のため、対象設備の数や分析範囲を具体的に伝えたうえで、複数の候補から見積もりを取り、運用も含めた総額で比べることが大切です。

誤検知への向き合い方も、あらかじめ決めておきたい点です。導入の初期は、実際には問題ないのに警告が出ることがあり、これが続くと現場がアラートを軽視するようになります。どの程度の誤検知までを許容し、しきい値をどう調整していくかを運用のルールとして持っておくと、システムへの信頼を保ちながら精度を高められます。逆に、見逃しを恐れて感度を上げすぎると誤検知が増えるため、捉えたい故障の重大さに応じてバランスを取る必要があります。

導入後の効果をどう測るかも、選定の段階で考えておくと無駄がありません。突発停止が何件減ったか、緊急対応の工数がどれだけ下がったか、過剰な部品交換をどれだけ抑えられたか、といった指標を先に決めておけば、投資の妥当性を後から説明しやすくなります。製品を比べるときも、こうした効果を測りやすい形でデータを出せるかどうかを確認しておくと、導入後の振り返りがしやすくなります。

予知保全システムは、対象設備と分析手法、エッジかクラウドか、PoCの負荷と価格という3つの軸で比べると整理しやすくなります。なかでも、自社の設備に故障データがどれだけあるかは、教師あり予測と教師なし異常検知のどちらが現実的かを左右し、選べる製品を大きく分けます。

目的別に見ると、中小で手軽に試すならノーコード型、プロセス産業の重設備は特化型、既存のFA環境を活かすならその環境対応型、多拠点を統合するなら大規模基盤型が候補になります。いずれの場合も、対象設備を絞ったPoCで効果と費用感を確かめてから広げる進め方が、失敗を避けやすくなります。

製品の機能の多さで選ぶと、運用が回らず使われないまま終わることがあります。自社のデータで動く手法か、既存の環境やシステムと連携できるか、専任者がいなくても運用を続けられるか、という現実的な観点で候補を絞ると、導入後に定着しやすくなります。価格は見積もり制が多いため、初期費用だけでなく運用やサポートまで含めた総額で複数社を比べることが、納得感のある選定につながります。

自社の状況に合う製品タイプが見えてきたら、次は具体的な製品の比較です。ITトレンドの予知保全・故障予測システムカテゴリで、対象設備や分析手法、価格帯などの条件から絞り込み、製品を並べて比較できます。