この記事の結論: 予知保全AIは、振動、温度、電流、音、圧力、稼働履歴などの設備データから異常兆候を検知し、故障前の対応を支援するツールです。選定では、AIモデルよりも、データ取得、現場保全の判断、誤報時の運用まで設計できるかが重要です。
掲載順はランキングではありません。公式サイトで公開されている情報をもとに、製造業で比較しやすい用途と確認ポイントを整理しています。料金、機能、提供範囲は変わるため、導入前には必ず公式情報とデモで確認してください。
選定方法と調査条件
選定方法: 既存記事の20候補を出発点に、各社の公式製品ページまたは公式製品ドキュメントを1製品1URLで低負荷確認した。現行名称、用途、連携、料金公開、日本語情報を製品別に記録し、確認できない項目は明記した。掲載順は評価順位ではない。
掲載順: ランキングではありません。掲載順による優劣や推奨順位は示していません。
調査日: 2026-07-11
検証範囲:
- 公式製品ページ・公式製品ドキュメントへの到達と現行URL
- 公式記載の主要用途・対象業務
- 公式ページに表示された提供地域、日本語情報、料金案内、連携先
- 公式に後継・統合・ブランド変更が明示された製品の現行状態
未検証事項:
- 個別契約の実価格、割引、導入費、最低契約期間
- 日本語サポートのSLA、窓口時間、契約別の提供範囲
- 個別環境での連携可否、対象エディション、対応バージョン
- 導入効果の再現性、第三者評価、非公開ロードマップ
広告・提携関係: 掲載企業から広告料・成果報酬を受け取らずに選定しています。
製造業向け予知保全AIツール20選とは
予知保全AIツールとは、設備のセンサーデータや保全履歴を分析し、故障や性能低下の兆候を早期に検知するシステムです。
製造業で使う主な場面
- 振動・温度・電流などの異常検知
- 故障予兆と保全作業の優先順位付け
- 設備停止時間の削減
- 保全履歴とセンサーデータの統合
選び方
| 比較軸 | 確認すること |
|---|---|
| データ取得 | 既存設備から必要なデータを安定して取れるか |
| 運用設計 | 異常アラート後に誰が何を確認するか |
| 既存システム連携 | ERP、MES、生産管理、会計、BI、設備データとどう接続するか |
| データ粒度 | 品目、工程、ロット、拠点、取引先、担当者などの単位が合うか |
| 現場運用 | 入力の負荷、承認、例外処理、教育、問い合わせ対応まで回せるか |
| 権限と監査 | 閲覧権限、変更履歴、承認ログ、監査証跡を残せるか |
製造業向けツール20選
| No | ツール | 向いている用途 | 提供地域 | 日本語 | 料金公開 | 主な連携 | 確認ポイント | 根拠・確認日 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Augury | Augury：製造設備の機械健全性をAIエージェントと状態監視で支援する場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公式ページに料金案内への導線あり。適用額・見積条件は公開ページで確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | Auguryでは、対応設備・故障モード、センサー追加、診断責任、既存CMMS接続を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 2 | Uptake | Uptake：産業データを使った資産性能・故障予測を企業規模で構成する場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | Uptakeでは、現行製品構成、対象産業、学習データ、導入支援、CMMS/APM接続を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 3 | Siemens Senseye Predictive Maintenance | Siemens Senseye Predictive Maintenance：既存センサーやヒストリアンを使い機種横断の予知保全を多拠点展開する場合 | グローバル（日本語公式情報あり） | 日本語公式情報あり。日本語サポートの契約範囲・受付条件は公開ページで確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | ヒストリアン、IoTプラットフォーム、データベース、センサー | Siemens Senseye Predictive Maintenanceでは、必要データ品質、対応資産、クラウド接続、既存CMMSへのアクション連携を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 4 | IBM Maximo Predict | IBM Maximo Predict：Maximoの資産台帳・作業管理とAIによる状態・故障予測を結ぶ場合 | グローバル（日本語公式情報あり） | 日本語公式情報あり。日本語サポートの契約範囲・受付条件は公開ページで確認できず | 公式ページに料金案内への導線あり。適用額・見積条件は公開ページで確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | IBM Maximo Predictでは、Maximo Application Suiteの構成、センサー/履歴DB、モデル運用を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 5 | PTC ThingWorx | PTC ThingWorx：ThingWorx上でIoTデータ収集と独自の設備監視アプリを構築する場合 | グローバル（日本語公式情報あり） | 日本語公式情報あり。日本語サポートの契約範囲・受付条件は公開ページで確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | PTC ThingWorxでは、アプリ開発量、分析モデル、Edge接続、ThingWorx版と保守を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 6 | C3 AI Reliability | C3 AI Reliability：大規模設備群の故障予測、アラート削減、OEE改善に企業AIを使う場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | C3 AI Reliabilityでは、モデル学習、説明性、誤警報管理、データ基盤、作業指示連携を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 7 | Avathon（旧SparkCognition） | Avathon（旧SparkCognition）：旧SparkCognition利用企業を含め、Avathonの産業AIで予測・処方保全を行う場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 既存の産業データソース・自動化ツール（個別製品は要確認） | Avathon（旧SparkCognition）では、旧契約・モデルの移行、現行Avathon機能、データ接続、運用責任を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 8 | Falkonry | Falkonry：産業・エネルギーの時系列データから異常を検知しオペレーションに組み込む場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | Falkonryでは、対象信号、学習期間、エッジ/クラウド構成、アラート後の業務連携を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 9 | Aspen Mtell | Aspen Mtell：設備故障の時期・原因・対処をIndustrial AIで早期警告する場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | Aspen Mtellでは、故障モードライブラリ、センサー品質、RUL精度、保全システム接続を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 10 | GE Vernova APM | GE Vernova APM：APM上で信頼性、リスク、保全コストを統合して意思決定する場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | GE Vernova APMでは、対象資産、リスク計算、履歴データ、EAM/CMMS接続、導入サービスを確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 11 | AVEVA Predictive Analytics | AVEVA Predictive Analytics：ノーコードのAIモデルで設備異常と故障までの時間を予測する場合 | グローバル（日本語公式情報あり） | 日本語公式情報あり。日本語サポートの契約範囲・受付条件は公開ページで確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | AVEVA PI System | AVEVA Predictive Analyticsでは、モデルテンプレート、PI System接続、RUL検証、アラート対応フローを確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 12 | Schneider Electric EcoStruxure Asset Advisor | Schneider Electric EcoStruxure Asset Advisor：受配電、UPS、冷却、ドライブなど重要設備を遠隔監視する場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | Schneider Electric EcoStruxure Asset Advisorでは、対象設備が電気・冷却中心か、監視センター範囲、既存BMS/EAM接続を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 13 | ABB Ability Digital Powertrain Insights | ABB Ability Digital Powertrain Insights：モーター、ドライブ、被駆動設備の状態をABBの予知保全基盤で見る場合 | グローバル提供を公式ページの記載で確認 | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | ABBモーター、ABBドライブ、被駆動設備 | ABB Ability Digital Powertrain Insightsでは、対象がABBモーター/ドライブ中心か、センサー構成、他社設備適合を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 14 | Hitachi Lumada | Hitachi Lumada：HitachiのIT・OT・AI共創基盤を使う案件（予知保全専用製品は別途特定） | グローバル（日本語公式情報あり） | 日本語公式情報あり。日本語サポートの契約範囲・受付条件は公開ページで確認できず | 公式ページに料金案内への導線あり。適用額・見積条件は公開ページで確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | Hitachi Lumadaでは、Lumada内の具体的な予知保全サービス、対象設備、契約・責任主体を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 15 | OMRON i-BELT | OMRON i-BELT：現場データをOMRONと共創分析し、生産性・設備課題を改善する場合 | グローバル（日本語公式情報あり） | 日本語公式情報あり。日本語サポートの契約範囲・受付条件は公開ページで確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | OMRON i-BELTでは、個別共創の範囲、データ取得機器、標準製品化の有無、成果物権利を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 16 | SKF Enlight AI | SKF Enlight AI：軸受・回転機械の専門知識と状態監視を保全判断に使う場合 | グローバル（日本語公式情報あり） | 日本語公式情報あり。日本語サポートの契約範囲・受付条件は公開ページで確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | SKF Enlight AIでは、対応軸受・回転機、センサー、診断サービス、既存保全システム接続を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 17 | Baker Hughes Cordant | Baker Hughes Cordant：エネルギー・産業資産のデータを統合し性能・保全を最適化する場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | Baker Hughes Cordantでは、Cordant各アプリの構成、対象設備、データ接続、保全業務への反映を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 18 | Fluke Reliability | Fluke Reliability：振動・温度などの状態監視データを保全計画に利用する場合 | グローバル（日本語公式情報あり） | 日本語公式情報あり。日本語サポートの契約範囲・受付条件は公開ページで確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | Fluke Reliabilityでは、センサー方式、収集周期、診断ソフト、校正、CMMS連携を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 19 | Samotics | Samotics：機械にセンサーを付けにくいACモーター駆動設備を電気信号で監視する場合 | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | モーター制御盤、既存CMMS/EAM（個別製品は要確認） | Samoticsでは、モーター制御盤からの計測条件、対象負荷、設置工事、誤警報対応を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
| 20 | Sensemore | Sensemore：無線センサーと解析を使う設備監視候補（公式ページで詳細機能を要確認） | 公開ページで提供地域の範囲を確認できず | 公開ページで日本語サポートの提供範囲を確認できず | 公開ページで具体的な料金額を確認できず | 公開ページで具体的な連携先を確認できず | Sensemoreでは、公式ページで製品構成、対応センサー、分析方式、提供地域を確認する | 公式情報 2026-07-11確認 |
導入前チェックリスト
- 対象業務、対象拠点、対象データを決める
- 既存ERP、MES、生産管理、会計、BI、設備データとの連携方法を確認する
- 現場入力、承認、例外処理、権限、監査ログの運用を決める
- 初期マスタと過去データの整備量を見積もる
- PoCでは本番の例外処理、教育、保守まで確認する
失敗しやすいポイント
| 失敗 | 起きること |
|---|---|
| 機能数だけで選ぶ | 現場入力、マスタ整備、既存システム連携が合わず定着しない |
| データ粒度を決めない | 品目、BOM、工程、設備、ロットの単位が揃わず分析できない |
| 導入後の運用責任者が曖昧 | 問い合わせ、マスタ更新、権限管理、教育が止まる |
| PoCだけで判断する | 本番の例外処理、拠点展開、保守、監査ログまで確認できない |
関連する基礎知識
製造業AIの全体像は、製造業向けAIサービス比較で整理しています。
保全管理の基礎は、製造業向け設備保全システム20選も確認してください。
AI利用ルールは、製造業AIガバナンスが関係します。
FAQ
予知保全AIはセンサー追加が必要ですか？
既存PLCや設備データで始められる場合もありますが、振動や電流など不足データがあれば追加センサーが必要です。
AIだけで故障を防げますか？
防げません。アラート後の点検、部品交換、作業指示、判断基準を現場運用として決める必要があります。
PoCで見るべき指標は？
検知精度だけでなく、誤報率、見逃し、現場確認時間、停止削減へのつながりを見ます。
