予知保全とは？予防保全との違いやメリットとおすすめサービスを紹介

最終更新日:2026/04/15

予知保全と予防保全の違いは？

「予知保全」は、製造業やインフラ業界で注目が高まっている保全手法です。設備や機械の状態を継続的に監視し、故障の兆候や異常の予兆を捉えて、最適なタイミングでメンテナンスや部品交換を行うことで、突発停止やダウンタイムを抑えることを目指します。

似た言葉に「予防保全」がありますが、予防保全は一定期間ごとに点検や交換を行う計画型の保全であるのに対し、予知保全は設備の実際の状態データをもとに保全時期を判断する点が大きく異なります。現在は、IoTセンサーだけでなく、AI、クラウド、エッジ処理、資産管理システムとの連携も進み、予知保全の実用性はさらに高まっています。

本記事では、以下について詳しく解説します。

• 予知保全と予防保全との違い
• 予知保全を導入するメリットとデメリット
• 予知保全の進め方
• 導入時に押さえたいポイント

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予知保全とは？

予知保全とは、設備や機械の稼働データを継続的に収集・監視し、異常の兆候や劣化の進行を分析して、故障が起こる前に最適なタイミングで保全を行う手法です。振動、温度、圧力、電流、音などのデータを活用し、設備の状態変化を把握することで、突発的な停止や品質低下のリスクを抑えやすくなります。

近年は、IoTセンサーによる状態監視に加えて、AIや機械学習を用いたデータ分析の活用が進んでいます。

単に現在の異常を検知するだけでなく、「どのような条件で不具合が起こりやすいか」「いつ保全が必要になりそうか」といった将来予測までしやすくなっています。

予知保全と予防保全の違い

ここでは、予知保全と予防保全の具体的な違いについて解説します。

基本的に予防保全は、「おおよその周期を定めた上で定期的なメンテナンスを行うこと」を指します。一方の予知保全は、機械や設備の状態をリアルタイムで監視して、劣化状態や異常動作などを察知するものです。そのため予知保全は、予防保全よりも急な故障のリスクを減少させることができます。

ただ、故障のリスクを事前に把握できるものの、コストが膨らんでしまうという点は、予知保全のデメリットといえるかもしれません。とはいえ、予知保全にはコストが膨らむこと以上に大きなメリットがありますので、ここからは予知保全によって得られる効果（メリット）について詳しくみていきましょう。

保全方法の種類

保全方法にはいくつかの種類が存在します。それぞれの特徴について詳しく解説します。

今回は、保全方法の中でも以下の3種類をご紹介します。

• 事後保全（BM）
• 予防保全（TBM）
• 予知保全（CBM）

事後保全（BM）

事後保全とは、工場や生産現場にある設備・機械の「故障」「生産能力の低下」「不良品発生」などが発生したときに行う保全業務のことです。何らかのトラブルが発生してから設備を保全することから、事後保全と呼ばれます。

事後保全はトラブル発生後に対応するのに対し、予知保全は故障の兆候が見られた段階で対応するため、保全のタイミングが大きく異なります。

予防保全（TBM）

予防保全とは、工場の設備や機械が壊れてしまわないようにするため、事前に行う設備保全のことです。決められた期間の中で、決められた内容の保全業務を定期的に行います。

つまり「壊れないようにすること」を目的とした業務が予防保全です。

予知保全（CBM）

予知保全は、工場や生産現場に設置されている設備・機械が故障する兆候を事前検知し、保全する作業のことです。設備や機械が故障する場合、なんらかの「兆候」が現れるケースが多くなります。故障の兆候を事前にキャッチすることによって、保全業務を行うわけです。

予知保全を実現できれば、突発的な故障による業務効率の悪化を防ぎ、生産性の向上が期待できます。

予知保全を導入するメリット・効果

予知保全を導入するメリットは、以下の4点です。

• 部品の交換時期を的確に判断できる
• 保全の担当者を最小限にできる
• ダウンタイムを最小限にできる
• 製品の品質を安定化させることができる

部品の交換時期を的確に判断できる

従来の予防保全（時間基準保全：TBM）では、「半年経過したから」「1万時間稼働したから」とカレンダーや稼働時間通りに部品を一律交換していました。

しかし予知保全では、モーターやベアリングの振動、温度、電流値などのリアルタイムデータから実際の劣化状況を把握します。そのため、「まだ十分に使える部品を廃棄してしまう無駄」を根本から削減し、パーツの寿命を安全な限界まで使い切ることで、大幅な部品コスト・在庫コストの削減が可能になります。

保全の担当者を最小限にできる

広大な工場内にあるすべての設備を、人間の保全担当者が定期的に巡回・点検するには膨大な工数がかかります。予知保全を導入すれば、センサーが24時間状態を監視し、AIが異常の兆候を検知した「優先度の高い設備」にのみピンポイントで人員を派遣できます。

オムロンが提唱するように、ベテランの「音や臭い」といった暗黙知に依存した属人的な点検作業を標準化し、限られた保全人材を新ラインの立ち上げや設備の抜本的な改良など、より付加価値の高い業務へ振り向けることができます。

ダウンタイムを最小限にできる

製造業において、ラインの突発的な計画外停止（ドカ停）は、数時間で数百万〜数千万円規模の損害（生産ロス）を生み出します。予知保全は、設備が完全に壊れてから修理に駆けつけるのではなく、微細な異音や振動パターンの変化から数週間〜数ヶ月先の故障を予測します。

これにより、次回の計画停止（定期メンテナンス）のタイミングに合わせて計画的に部品交換を行うことができ、致命的なダウンタイムを未然に防ぎます。IBMやSAPなどのグローバルベンダーも、予知保全の最大のROI（投資対効果）としてこのダウンタイム削減を挙げています。

製品の品質を安定化させることができる

設備の微細な異常や劣化は、機械が完全に停止するずっと前から「加工精度の低下」や「不良品率の増加」という形で現れます。予知保全によって設備のコンディションを常に最適な状態に保つことで、製造条件のブレ（刃物の摩耗による寸法ズレなど）を最小限に抑え、歩留まりの向上と品質の安定化に直結させることができます。

IBMのレポートでも、製造業におけるAI活用の最重要テーマとして、予知保全と品質管理は表裏一体のものとして語られています。

予知保全を導入するデメリット・問題点

予知保全には絶大なメリットがある反面、導入のハードルとなる課題も存在します。最大の壁は「初期投資」と「データの質」、そして「現場業務に組み込むまでの時間」です。

既存の設備に後付けでIoTセンサーを設置し、安全な通信環境を敷設し、クラウドやエッジ処理基盤を構築するには、まとまった予算と工数が必要です。また、「AIを入れたら明日から高精度な故障予測ができる」わけではありません。設備ごとに異なる稼働条件や環境ノイズを考慮し、「正常データ」と「異常データ」を正しく収集してAIモデルをチューニングする泥臭い作業が求められます。

そのため、最初から工場全体の全設備に一気に展開しようとすると、コストが膨らみ計画が頓挫するリスクが高まります。まずは「停止すると工場全体のボトルネックになる最重要設備」にターゲットを絞り、PoC（概念実証）から小さく始めて費用対効果を見極めながら対象を広げていくスモールスタートのアプローチが現実的です。

予知保全の進め方

実際に予知保全を導入する場合、どのように進めていけば良いのでしょうか。ここからは、予知保全の進め方について詳しくみていきましょう。

IoTデバイスによる状態監視

第一歩は、対象設備の「健康状態」を可視化するためのデータ収集基盤づくりです。設備の特性に合わせて、振動（加速度）、温度、圧力、電流、音などのセンサーを設置し、継続的にデータを取得できるようにします。SAPも、予知保全の第一歩としてセンサーからのリアルタイムデータ収集を重視しています。

ただしここで陥りがちな失敗は「とりあえず何でもデータを取る」ことです。同じ設備でも稼働条件が違えば異常の出方も変わります。「過去にどんな故障が起きたか」「その前兆はどこに現れるか」を事前に整理し、自社の環境に合ったデータ設計（どのセンサーをどこに付けるか）を行うことが成功の鍵となります。

IoTについて詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
IoTとは？活用シーンや関連技術、普及にともなう課題について

AIによるデータ分析

収集した膨大なIoTデータは、AI（機械学習）を用いて分析します。導入初期は過去の「故障データ」が存在しないことが多いため、まずは正常に稼働している時のデータを大量に学習させ、そこからのわずかなズレを検知する「異常検知」からスタートするのが一般的です。データが蓄積されてくれば、故障確率予測や残存寿命推定など、より高度な分析へとステップアップできます。

さらに重要なのは、「AIがアラートを出した後に、誰が・どう動くか」という業務フローの再構築です。予知保全は分析レポートを出して終わりではなく、「アラートが出たら保全計画に組み込み、部品を手配し、最適なタイミングでラインを止める」という実務プロセスと連動してはじめて、真の業務改善につながります。

予知保全サービスの選び方

予知保全のソリューションは日々進化しているため、特定のサービス名で縛るよりも、自社の環境に適合するかを見極める以下の5つの観点で選定することをおすすめします。

• 対応デバイスの柔軟性： 自社の古い既存設備や、多種多様なセンサーからデータを統合できるか
• クラウド型かエッジ型か： 瞬時の判断が必要な場合は現場側（エッジ）、複数拠点のデータを統合管理するならクラウド、という使い分けが可能か
• 分析モデルの深さ： 異常検知だけでなく、故障予測や残存寿命の推定まで踏み込めるか
• システム連携機能： 既存の設備管理システム（CMMS）や基幹システム（ERP）とシームレスに連携できるか
• PoCの実施しやすさ： スモールスタートで検証を始めやすい料金体系やサポート体制があるか

また、製造現場特有の課題として「セキュリティ」があります。三菱重工なども指摘する通り、工場の制御ネットワーク（OT）と社内情報ネットワーク（IT）を安全に分離しながらデータを収集するセキュアな構成が組めるかどうかも、極めて重要な評価ポイントです。

予知保全におすすめのサービス・事例7選

現在は、予知保全を行えるサービスが数多く存在しています。それぞれ異なる特徴があるため、最適な機能を搭載したサービスを見極めた上で導入していくことが大切です。

ここからは、予知保全におすすめのサービスを7つご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

【現場に特化したAI】映像解析・画像解析総合ソリューション｜株式会社LightblueTechnology

株式会社LightblueTechnologyが提供する【現場に特化したAI】映像解析・画像解析総合ソリューションは、Deep Learningを用いた、人にフォーカスする画像解析AI・自然言語処理AIとそれらを使った現場で動くIoTシステムです。 人間が人を目で見て判断する仕事のデジタル化を支援します。

Lightblueの画像解析・自然言語処理AIのポイントは、以下の3つです。

• リアルな現場で動く最先端AIのシステムを実装している点
• ノーコードで物体検出AIや人の動作解析AIを内製開発可能な点
• 人間の映像以外にも静止画や図面画像など様々なデータに対応している点

利用料金に関しましては、エッジマシン1台あたりライセンス利用料として、月額5万円となっております。（エッジマシンレンタル料含む）

（参考：株式会社LightblueTechnology | 画像解析・自然言語処理AI）

SpectA KY-Tool｜SOLIZE株式会社

SOLIZE株式会社が提供する「SpectA KY-Tool」は、SOLIZE独自の自然言語処理AI（アスペクトエンジン：特許出願中）を搭載した危険予知支援ツールです。現場で実施予定の作業や工事に対して、蓄積された過去の災害事例から関連したリスクを事前に抽出します。

本ツールにより、組織の中で活用しきれず暗黙知となっている災害情報を効率的に共有することが可能となります。各ユーザーは、抽出・レコメンドされた情報をもとに適切な安全指示・対策を作業者に喚起することで、熟練者や現場の暗黙知によらず事故の未然防止に寄与します。

SpectA KY-Toolのポイントは、以下の3つです。

• 関連情報を簡単に検索
• 直感的に把握できるインターフェース
• 自分では思いつかない気づきを提示

利用料金に関しましては、SOLIZE株式会社にお問い合わせください。

（参考：SOLIZE株式会社| SpectA KY-Tool）

安全品質AIソリューション｜エクシオグループ株式会社

エクシオグループ株式会社が提供する「安全品質AIソリューション」は、通信建設業で長年培った安全・品質をもとに安全品質AIソリューションをご提案します。

安全品質AIソリューションのポイントは、以下の3つです。

• 不十分な安全設備環境を事前に指摘し、事故を未然に防止する点
• 施工不良を把握し手戻り作業を防ぐ点
• 製造業や他業種のお客様にも導入実績が豊富な点

利用料金に関しましては、エクシオグループ株式会社にお問い合わせください。
（参考：エクシオグループ株式会社 | 安全品質AIソリューション ）

大型車専用 巻き込み警告システム SEES-1000シリーズ｜株式会社パル技研

株式会社パル技研が提供する「大型車専用 巻き込み警告システム SEES-1000シリーズ」は、大型車の左折時の死角にいる歩行者・自転車・バイクを検知し運転者へ警告することで、人命にかかわる大きな事故を事前に防ぎます。

現在運用中の車両に後付けが可能で、検知時に音と光と映像でドライバーへ警告します。

大型車専用 巻き込み警告システム SEES-1000シリーズのポイントは、以下の3つです。

• AI画像処理技術により、歩行者、自転車、バイクのみを検知する点
• 死角にいる歩行者、自転車、バイクを検知し、警告を出すことで事前に事故を防ぐ点
• クラウドとの接続をせずに、ユニットを設置するだけで運用可能な点

初期費用に関しましては、株式会社パル技研にお問い合わせください。

（参考：株式会社パル技研 | 大型車専用 巻き込み警告システム SEES-1000シリーズ）

Gravio｜アステリア株式会社

アステリア株式会社が提供する「Gravio」は、IoTセンサーデータと顔認証（登録済人物検出・年齢層・性別）や、人の動き（⼊退室・うろつき）など画像に基づくAI情報を簡単に統合活用できるエッジ型サービスです。ノーコード設計で非エンジニアでも操作可能、簡単かつ迅速なシステムの構築と利活用を実現します。

「新Gravio」には各種センサーの無償貸出しプログラムが設けられており、初期費用不要で迅速なIoT導入が可能です。各種認証済センサーの無償貸出プログラムも用意されており、導入の際の初期費用は不要です。温度・湿度をはじめ、CO2濃度、距離、人感、ドア・窓開閉を検知するセンサーやLED警告ライト、LED表示パネルなど10種、およびIoTゲートウェイを無償でレンタルできるのも魅力の一つ。プランに応じて最大100個まで利用可能なため、大規模な利用を想定している企業にも最適なサービスといえます。（顔認証AIに必要なカメラおよび動作PCは用意する必要があります）

（参考：アステリア株式会社 |新Gravio）

エッジAIコンピュータ「AIX-01NX」｜株式会社ネクス

株式会社ネクスが提供するエッジAIコンピュータ「AIX-01NX」は、エッジ AI コンピューティングおよびディープラーニングアプリケーション向けの高度な人工知能組み込みシステムです。GPU は NVIDIA® Jetson Xavier™ NX モジュールを採用しており、通信にはマルチキャリアLTEモジュールを搭載したAI処理と無線通信機能を一体化した製品となっています。

「AIX-01NX」を導入すれば、IPカメラ/WEBカメラ/各種センサー/モニター等を接続できるようになります。高速にリアルタイムAI処理を行い、処理結果のみをLTE通信機能を利用してサーバーへ通信することが可能です。

リアルタイム性に優れたハイパフォーマンスAIが搭載されているため、IoTの高度化を加速したい企業に最適なサービスといえます。

Macnica Smart Motor Sensor | 株式会社マクニカ

Macnica Smart Motor Sensorは、低圧三相モーター向けに特化したセンサー・クラウド一体型の予知保全のDXソリューションです。装置の想定外のダウンタイム削減やメンテナンス費用の最適化に貢献します。

使用開始後AIによる機械学習が自動的に開始され、一定期間後に異常を検知するAIモデルが自動生成されます。これにより、センサーから集められた振動、温度、磁界データはパソコンやスマートフォン、タブレットなどで確認可能で、異常の際はアラート通知されます。

IBM Maximo Application Suite｜日本アイ・ビー・エム株式会社

日本アイ・ビー・エム株式会社が提供する「IBM Maximo Application Suite」は、EAM（設備資産管理）とAPM（資産パフォーマンス管理）を強力に統合した包括的な資産管理スイートです。AIによる高度な洞察と予測分析を駆使し、設備の健全性や異常の兆候を的確に捉え、データドリブンな保全判断を強力に後押しします。IBMは本製品を、次世代のAI主導型・資産分析ソリューション群の中核として位置づけています。

導入することで、リアルタイムの稼働データと過去の履歴、点検レポート、環境データなどを掛け合わせ、精度の高いダウンタイム予測や劣化診断が可能になります。特に「Maximo Predict」機能では、故障確率や異常スコア、推定される故障時期までを算出し、設備の状態を網羅的に監視しながら保全スケジュールを最適化できます。広範な設備群を横断的に管理し、資産管理と予知保全を一体化して高度化したい大規模なエンタープライズ企業に最適です。

SAP Asset Performance Management｜SAPジャパン株式会社

SAPジャパン株式会社が提供する「SAP Asset Performance Management」は、IoTセンサーのデータと蓄積された保全履歴を掛け合わせて分析し、設備の健全性や故障リスクを可視化します。より迅速かつ正確な保全の意思決定を支援するプラットフォームとして、SAPは本製品を「資産の健全性・性能・リスクを最適化する重要アプリケーション」として展開しています。

導入により、現場から離れた場所でのリモート監視や、多様なデータを組み合わせた多角的な分析が実現します。AIを用いて異常の兆候をいち早く察知し、突発的な故障リスクを最小化しながら、精緻な保全計画の立案につなげられるのが大きな強みです。また、SAPの強みであるERP（統合基幹業務システム）や既存の資産管理システムとのシームレスな連携が可能なため、工場単体の監視にとどまらず、全社レベルでの経営戦略と連動した保全の最適化を目指す企業にうってつけのサービスと言えます。

Siemens Senseye Predictive Maintenance｜シーメンス株式会社

シーメンス株式会社が提供する「Senseye Predictive Maintenance」は、AIと機械学習モデルを活用し、既存のデータ群から機械の故障を自動予測する予知保全ソリューションです。

本製品の最大の魅力は、既存のヒストリアン（時系列データベース）やIoT基盤のデータをそのまま活用し、将来の異常や故障リスクを継続的に分析・可視化できる点にあります。高額な新規ハードウェアの大規模投資を必要とせず、スモールスタートから段階的に拡張していく柔軟な導入が可能です。

グローバルで膨大な資産監視の実績を持つだけでなく、近年は生成AI機能の統合により、誰もが直感的に予知保全を運用できるよう進化を続けており、手持ちのデータを活かしてスケーラブルに保全を強化したい企業に推奨されます。

K7DD-PQ｜オムロン株式会社

オムロン株式会社が提供する「K7DD-PQ」は、従来は監視が難しかったサーボモーターや、負荷変動が激しいモーターのコンディションモニタリングに特化した機器です。オムロンは本シリーズについて、3相電源の電流と電圧を2.5マイクロ秒という超高速周期で演算し、400種類以上もの特徴量を検出できる圧倒的な性能をアピールしています。

この機器を盤内に設置するだけで、モーター設備の電流・電圧データから多様な故障モードを個別に監視することが可能になります。速度や負荷が激しく変動する環境下でも正確に状態を捉えられるため、これまで熟練技術者の「経験と勘」に依存せざるを得なかった設備状態の見極めを、誰でも客観的かつ定量的に行えるようになります。

モーター駆動設備の異常兆候をいち早くキャッチし、保全業務の省人化・自動化を推し進めたい製造現場にとって、極めて実用性の高い製品です。

MELSOFT MaiLab / トータル保全ソリューション｜三菱電機株式会社

三菱電機株式会社が提供する「MELSOFT MaiLab」は、専門知識がなくてもデータの前処理から分析手法の選定、AI学習モデルの作成までを自動化できる画期的なAutoML（自動機械学習）ツールです。三菱電機は本製品を、現場主導でデータ分析を進めるための強力なソリューションとして案内しており、予知保全領域におけるAI活用のハードルを大きく下げるものとして打ち出しています。

同社の「トータル保全ソリューション」のコンセプトでは、機器やラインごとに予知保全と予防保全を組み合わせ、トラブル発生前に先手を打つ考え方が提唱されています。実際の現場でも、成形機などの稼働データをリアルタイムに収集し、MELSOFT MaiLabのルールベース診断によって不良の予兆を捉え、損害が拡大する前にメンテナンスを実行するといった成功事例が生まれています。

FA（ファクトリーオートメーション）環境と親和性の高い構成で、現場の担当者自身が主導してAIによる予知保全を推進したい企業にとって、非常に魅力的な選択肢となるでしょう。

予知保全の最新動向

予知保全の領域で押さえておきたい最新トピックは「デジタルツイン」と「Agentic AI（自律型AIエージェント）」の活用です。

IBMなどが推進するデジタルツイン技術により、現実の設備の稼働データをリアルタイムで仮想空間上の3Dモデルに同期させ、仮想上で「あと何時間この負荷で回すとどの部品が壊れるか」といった故障や劣化シナリオを事前にシミュレーションすることが可能になっています。

さらに日立が示すように、異常を検知するだけでなく、Agentic AIが自律的に「工場の生産計画」と「保全担当者のシフト」「交換部品の納品日」を掛け合わせて思考し、「最も生産への影響が少ない最適な保守スケジュール」を自動で立案・手配する未来が、一部の先進的な現場ですでに動き始めています。

予知保全の導入によって得られる効果は非常に大きい

予知保全への移行は、単に「機械の故障を防ぐ」という局所的な取り組みにとどまりません。突発的なダウンタイムの撲滅、品質の安定化、保全コストの最適化、そして深刻化する保全人材不足の解消といった、製造現場が抱える複数の経営課題を同時に解決する強力な取り組みです。

一方で、予知保全はIoTやAIを導入すれば即座に完成する魔法の杖ではなく、データ設計、業務フローの見直し、PoC、費用対効果の検証を積み重ねながら自社の資産として成熟させていく仕組みです。だからこそ、最初は効果が出やすい対象設備を絞って小さく始め、確実な成功体験を確認しながら工場全体へ展開していくアプローチが、導入を成功に導く王道と言えます。

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AIsmiley編集部

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