FitGap
Petasense

Petasense

異常検知・予知保全AI

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~ 異常検知・予知保全AI
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目次

Petasenseとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

代替サービス

サービス基本情報

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Petasenseとは

Petasenseは、無線式の振動センサーとAI解析プラットフォームを組み合わせた異常検知・予知保全システムです。機器に小型センサーを取り付けるだけで、モーターやポンプなどの回転機械から振動・温度データをクラウド上に送信し、AIがベアリングの劣化やアンバランスなどの微細な異常兆候を検出します。異常が予兆段階で検知されると保全担当者にアラートが送信されるため、計画的な修理や部品交換により重大な故障と生産停止の回避が期待できます。無線IoTによるプラグ&プレイでの導入が可能で、工場設備全体の予知保全を比較的短期間で開始できる利便性があります。石油・ガス業界や製造業など、多数の回転機械を有するプラントでの活用が進んでおり、大規模設備を持つ企業向けのソリューションとして位置づけられています。

pros

強み

工事不要の無線センサー

Petasenseは、バッテリー駆動の無線振動センサーを設備に貼り付けるだけで、すぐに予知保全を開始できます。Wi-Fi対応のプラグ&プレイ設計により、生産ラインを停止することなく、多数のモーターやポンプへ短期間で導入することが可能です。センサーは振動、温度、回転速度を計測する3-in-1タイプとなっており、多面的な状態監視をシンプルな構成で実現できる点が特長です。大規模な配線工事が不要なため、導入時の負担を軽減できます。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ40製品中6位、操作性評価はカテゴリ40製品中8位です。センサー設置を伴う予知保全でも、初期設定と日常運用の負担を抑えたい工場で比較しやすい製品です。

クラウドAIで設備をデジタル化

収集したセンサーデータはクラウド上のデジタルツインに集約され、機械学習による解析を通じてリアルタイムの設備ヘルスインサイトが得られます。振動スペクトルの微細な変化から特定の劣化モードを検知し、適切なメンテナンス時期を予測することで、人間には判別しにくいパターンもAIが捉えます。ビッグデータ解析基盤により、工場全体で発生する大量の異常アラームを効率的に管理することが可能です。FitGapの要件チェックでは、「ルール+AI併用」と「数値メトリクス異常検知」がいずれも○(対応)です。閾値やルールによる監視とAI判定を組み合わせ、温度・圧力・電流などの数値変化も含めて異常傾向を見たい企業の判断材料になります。

多様な資産を一元モニタリング

専用送信機を介して振動以外の様々なセンサーも接続できるため、バルブや電気盤など回転機械以外の資産も遠隔監視が可能です。1台の送信機に最大3つのセンサーを同時接続でき、温度・圧力・超音波など複数パラメータを組み合わせた異常検知にも対応しています。工場内の多種多様な設備を単一プラットフォームで包括的に管理できる柔軟性を備えており、特定用途に限定されたシステムとは異なる利点があります。FitGapの要件チェックでは、「プラント設備監視」が○(対応)です。プラントや重設備の温度・圧力・振動をまとめて監視したい場合に、対象設備の広さを確認しやすい製品です。

cons

注意点

専用センサーの初期導入負荷

Petasenseは無線振動センサーなどを現場に設置する必要があるため、監視対象の機器台数に比例して初期導入時の工数と費用が増加します。物理デバイスの取り付け作業に加え、通信環境の設定や現場での調整作業が発生する点に留意が必要です。ソフトウェアのみで導入できるシステムと比較すると、立ち上がり段階での負担が大きくなる傾向があります。導入を検討する際は、設置環境や対象設備の規模を踏まえた準備期間の確保が望まれます。

回転機械中心のカバー範囲

Petasenseは、モーターやポンプなどの回転機械の監視に強みを持つ一方で、非回転設備への対応には追加センサーや別の監視手段が必要となる場合があります。対象外となる設備については、効果検証に手間を要する可能性がある点に留意が必要です。導入にあたっては、自社の資産構成を十分に把握したうえで、適用範囲を慎重に設計することが求められます。

EAM/CMMS連携の前提

Petasenseの異常検知機能は有用ですが、作業指示や在庫管理、購買といった業務を一気通貫で完結させることはできません。工場の実務を円滑に運用するためには、既存のEAMやCMMSとの連携設計が前提となります。その際、データ項目の整合性を確保し、各システム間での運用責任を明確に切り分けることが必要です。導入を検討する場合は、既存システムとの統合方法について事前に十分な検討が求められます。FitGapの要件チェックでは、「作業指示連携(CMMS/EAM)」が○(対応)です。ただし、FitGapの連携評価はカテゴリ40製品中28位のため、既存の保全管理システムとどこまで業務連携できるかを事前に確認することが重要です。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Petasense異常検知・予知保全AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Petasenseの利用環境・機能

利用環境
端末・OS
Windows
シングルサインオン
対応言語
提供形態
-
対応サポート
-
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
異常検知・予知保全AI
設備・装置稼働監視
製造・品質プロセス監視
IT/通信インフラ監視
プラント・エネルギー監視
保全業務最適化
設備センサ異常検知
数値メトリクス異常検知
ログ異常検知
トレース異常検知
画像異常検知
音響異常検知
予測ベース異常検知
原因推定(寄与度)
寿命予測(RUL)
少量データ・転移学習
ルール+AI併用
高速推論(エッジ)
ストリーミング検知
バッチ検知
作業指示連携(CMMS/EAM)
IT統合監視
プラント設備監視
品質工程異常検知
マルチカメラ高速処理
周波数分析
回転同期分析
導入テンプレート展開
多要素センサー統合
予兆シナリオ比較
日本語UI対応
日本語アラート文適合
日本市場保全フロー適合

Petasenseとよく比較されるサービス

Petasenseとよく比較される製品を紹介!Petasenseは異常検知・予知保全AIの製品です。Petasenseとよく比較されるメジャー製品は、Microsoft Azure IoT、Amazon Lookout for Metrics、GE Digitalです。

Petasense vs Microsoft Azure IoT

Microsoft Azure IoT

Petasenseと共通するカテゴリ

異常検知・予知保全AI

Petasense vs Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics

Petasenseと共通するカテゴリ

異常検知・予知保全AI

Petasense vs GE Digital

GE Digital

Petasenseと共通するカテゴリ

異常検知・予知保全AI

サービス基本情報

https://petasense.com/公式
https://petasense.com/

運営会社基本情報

会社 :

本社所在地 :

会社設立 :

セキュリティ認証 :

ウェブサイト :

サービスカテゴリ

AI・エージェント

汎用生成AI・エージェント
LLM・大規模言語モデル
エージェントフレームワーク
エージェントオートメーション基盤

ソフトウェア(Saas)

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