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異常検知・予知保全AIおすすめ12選｜タイプ別の選び方ガイド

更新：2026/5/13

異常検知・予知保全AIとは、設備に取り付けたセンサーのデータをAIが常時分析し、故障の予兆を人の目より早く捉えるソフトウェアです。近年はクラウドやエッジAIの進化により、高額なプラント設備だけでなく中小規模の工場ラインにも導入が広がっています。単なる閾値監視にとどまらず、ERPとの連携で保全業務を自動化する製品や、デジタルツインと組み合わせてシミュレーション予測を行う製品まで、カバー範囲は大きく広がっています。しかし「異常検知・予知保全AI」と一括りに言っても、全社的なERP連携を前提とした大規模管理型から、現場主導で手軽に始められるツールまで、製品ごとの性格はまったく異なります。このガイドでは「既存の設備管理基盤の有無」と「対象業種・設備の専門性」という2つの軸で製品を4タイプに分類し、タイプ別におすすめの12製品と選定ステップをご紹介します。

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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。

目次

その他

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タイプ別お勧め製品

ERP・設備資産管理連携タイプ🏢

このタイプが合う企業：

数百〜数千台規模の設備を保有し、すでにERPで全社的に資産管理を行っている大企業の保全部門の方に向いています。

どんなタイプか：

ERPや設備台帳と連携し、異常検知から保全計画・作業指示まで一元管理するタイプです。設備ライフサイクル全体でコストと稼働率を最適化する点が特徴です。

このタイプで重視すべき機能：

📋設備台帳・作業指示との自動連携

異常検知時に設備台帳を参照して作業指示を起票し、対応までの時間を短縮します。

💰保全コスト最適化シミュレーション

故障リスクと修理コストを比較し、費用対効果の高い保全タイミングを判断できます。

おすすめ製品３選

IBM Maximo

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おすすめの理由

IBM Maximoは、AI・IoTを使った予知保全を単体分析で終わらせず、設備資産台帳や作業指示まで含めて統合管理したい企業向けのEAM基盤です。保全業務最適化、作業指示連携、プラント設備監視、多要素センサー統合に対応し、FitGapの機能性・サポート・セキュリティ評価も同ページ内で上位のため、製造、電力・水道、運輸など停止影響が大きい設備を長期運用する大企業に向きます。特にIBM系基盤や既存EAMを活かして、異常検知後の保全計画までつなげたい場合に有力です。一方、設備センサー異常検知や画像異常検知、ストリーミング検知は追加オプションで、OpenShift前提の導入やAppPointsの費用設計も必要です。小規模にAI検知だけを始めたい企業は、より軽い製品も比較した方がよいです。

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ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
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機能性
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メリットと注意点

仕様・機能

SAP Predictive Maintenance

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おすすめの理由

SAP Predictive Maintenanceは、SAP ERPやEAMで動いている保全・在庫・調達の流れに、設備センサーの異常検知と予知保全を組み込みやすい製品です。原因推定、寿命予測、ルール判定とAIの併用、周波数分析、ストリーミング検知に対応し、FitGapの機能性評価も同ページ内で高いため、振動・温度などのデータから保全オーダーや部品手配までつなげたい製造業や電力・水道などの大規模組織に向きます。IBM Maximoが資産管理基盤全体の統制に寄るのに対し、SAP環境では業務データとの一体運用を選ぶ理由があります。一方、画像異常検知、マルチカメラ高速処理、エッジでの高速推論、IT統合監視には向きません。SAP基盤がない企業や、小規模な保全部門では導入投資と専門知識の負担が見合うか確認が必要です。

価格

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ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

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使いやすさ
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メリットと注意点

仕様・機能

Infor EAM

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おすすめの理由

Infor EAMは、AI分析そのものよりも、設備資産台帳、保全オーダー、点検履歴をEAMで整えたうえで予知保全へ広げるクラウド型の設備資産管理基盤です。日本市場の保全フロー、作業指示連携、プラント設備監視、寿命予測に対応し、FitGapでは連携評価がカテゴリ内3位のため、ERPやSCM、モバイル端末、GIS、RFIDを組み合わせて現場の保全記録を一元化したい中堅〜大企業に向きます。同タイプの中では、SAPのようにSAP基盤前提で予兆AIを深く使うより、既存の資産管理と現場運用を段階的に整えたい企業向けです。一方、設備センサー異常検知、画像・音響検知、原因推定、高速エッジ推論、ストリーミング検知は非対応または追加オプションです。AI検知を標準機能だけで広く使いたい場合は、別製品との比較が必要です。

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中小企業

中堅企業

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仕様・機能

産業IoTプラットフォームタイプ🌐

このタイプが合う企業：

工場全体のIoT化・デジタル化を推進中で、予知保全をその第一歩として位置づけたい製造業やインフラ企業の方に向いています。

どんなタイプか：

センサーデータの収集・蓄積、AI分析、可視化をIoT基盤で担うタイプです。予知保全からデジタルツインやスマートファクトリーへ拡張しやすい点が特徴です。

このタイプで重視すべき機能：

🔗マルチソースデータ統合基盤

振動・温度・電流・音響などのセンサーデータを統合し、複合分析に使える状態にします。

🧠AIモデルの横展開・スケール機能

検証済みの異常検知モデルを同種設備や他拠点へ展開し、拡張作業を減らします。

おすすめ製品３選

GE Digital

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おすすめの理由

GE Digitalは、発電所や大型工場の重要設備を、センサーデータとデジタルツインで深く診断する大規模プラント向けの予知保全基盤です。振動・温度などの設備センサーに加え、音響・画像の異常検知、周波数分析、原因推定、寿命予測まで扱えるため、回転機、タービン、石油プラントなど停止影響が大きい設備を精密に見たい企業に向きます。FitGapでは電気・ガス・水道分野のシェアが同タイプ内1位タイで、製造業でも上位です。一方、IT統合監視やトレース異常検知には対応しないため、サーバーやネットワークのログ監視までまとめたい企業はMicrosoft Azure IoTなどと比較が必要です。小規模設備では導入・運用の重さも確認して下さい。

価格

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ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

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使いやすさ
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メリットと注意点

仕様・機能

Siemens/Senseye

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おすすめの理由

Siemens/Senseyeは、機械のコンディション監視と予兆検知に絞って、予知保全を始めやすくするクラウド型の産業IoTプラットフォームです。少量データ・転移学習に対応し、故障サンプルが少ない設備でも立ち上げを検討しやすい点が特徴です。FitGapの評価では操作性と導入しやすさが同タイプ内1位で、データサイエンティストを置かずに保全担当者中心で運用したい中堅製造業に向きます。製造、電気・ガス・水道分野でのシェアも同タイプ内1位です。一方、画像異常検知、品質工程異常検知、高速推論、IT統合監視には対応しません。外観検査や工程品質、サーバー監視まで一体化したい企業は、Azure IoTや別ツールとの組み合わせを前提に比較して下さい。

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中小企業

中堅企業

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仕様・機能

Microsoft Azure IoT

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おすすめの理由

Microsoft Azure IoTは、設備センサーだけでなくIT基盤のログやメトリクスまで、Azure上でまとめて扱える拡張型の産業IoTプラットフォームです。IoT Hub、機械学習、エッジ処理、可視化を組み合わせて構築するため、複数拠点や子会社の予知保全基盤をクラウドで統一したい企業に向きます。FitGapではIT統合監視、回転同期分析、マルチカメラ高速処理に同タイプで唯一対応し、連携・セキュリティ・料金評価も1位タイです。一方、完成品に近い保全ツールではなく、設計や運用にはAzureとIoTの知識が必要です。保全業務最適化や品質工程異常検知は追加オプションのため、現場主導で短期導入したい場合はSiemens/Senseyeのような特化型とも比較して下さい。

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中小企業

中堅企業

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仕様・機能

プロセス産業特化タイプ🏭

このタイプが合う企業：

化学プラント・発電所・石油精製施設など、24時間連続稼働が前提のプロセス産業で設備保全を担当している方に向いています。

どんなタイプか：

石油精製・化学・電力・ガスなどのプラント設備向けに、回転機や配管の異常パターンを分析するタイプです。連続運転や安全規制を踏まえた検知が特徴です。

このタイプで重視すべき機能：

🔬プラント設備向けプリセットAIモデル

主要プラント設備の学習済みモデルで、初期データ準備を抑えて異常検知を始められます。

📈プロセス変数の相関分析

温度・圧力・流量の相関を分析し、単一センサーでは見えにくい兆候を捉えます。

おすすめ製品３選

Honeywell Forge

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おすすめの理由

Honeywell Forgeは、プラントやビルなど複数設備を横断し、振動・音響・温度・画像までまとめて監視したい大規模向けの予知保全基盤です。プロセス産業特化タイプでは、画像異常検知・音響異常検知・周波数分析をすべて扱える点が目立ち、回転機の状態監視とカメラ点検を1つの運用に寄せたい企業に向きます。FitGapでも機能性、サポート、連携、セキュリティの評価が上位で、電気・ガス・水道分野でも比較されやすい製品です。一方、高速推論は非対応で、Honeywell製設備との親和性が高い設計です。遠隔地で通信断時も現場推論を続けたい企業や、小規模設備だけを軽く監視したい企業は他製品も比べる必要があります。

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ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

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メリットと注意点

仕様・機能

AspenTech

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おすすめの理由

AspenTechは、連続生産プラントの運転データから劣化の兆候を早く捉え、保全計画へつなげることに強い予知保全AIです。Mtellによる早期警告や、ルールとAIを組み合わせた数値メトリクス異常検知により、温度・圧力などの時系列データを見ながら原因候補を絞り込みたい現場に向きます。FitGapでは機能性、連携、サポートの評価が上位で、作業指示連携にも対応しているため、アラートを設備保全の実作業へ落とし込みやすい点も評価できます。一方、周波数分析や回転同期分析は非対応です。振動波形を深く解析したい回転機中心の現場や、専門担当者を置かず短期間で使い始めたい企業は、導入負荷や他製品との使い分けを確認すべきです。

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中小企業

中堅企業

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使いやすさ
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仕様・機能

AVEVA Predictive Analytics

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おすすめの理由

AVEVA Predictive Analyticsは、PI Systemに蓄積した運転履歴とリアルタイムデータを活かし、設備モデルをテンプレートで展開しやすいプロセス産業向け予知保全AIです。残存寿命予測や予兆シナリオ比較に対応しており、専任のデータサイエンティストを大きく増やさず、発電所・水処理施設・大型プラントで予兆検知を広げたい企業に向きます。FitGapの操作性評価は同ページ内で上位で、PI Systemをすでに運用している現場では既存データを使った立ち上げを検討しやすい製品です。一方、日本語UI、画像異常検知、周波数分析、多要素センサー統合は非対応です。現場担当者が日本語画面で日常運用する工場や、振動・画像まで1製品で完結したい企業は別製品も比較してください。

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中小企業

中堅企業

大企業

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メリットと注意点

仕様・機能

国内製造現場密着タイプ🔧

このタイプが合う企業：

国内工場で日本メーカーの生産設備を多く使用しており、現場主導で段階的に予知保全を始めたい中堅〜大手製造業の方に向いています。

どんなタイプか：

国内製造現場向けに、国産PLCや制御機器との接続、現場で扱いやすいUI、導入支援を備えるタイプです。日本語運用と段階導入のしやすさが特徴です。

このタイプで重視すべき機能：

🔌国産制御機器・PLCとのネイティブ接続

国内メーカーのPLC・制御機器から標準コネクタでデータを取得し、接続作業を減らします。

👷現場担当者向け簡易AI設定

ガイドに沿ってしきい値やモデルを調整でき、現場の経験知を反映しやすくします。

おすすめ製品３選

Hitachi Lumada

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おすすめの理由

Hitachi Lumadaは、工場設備や社会インフラのデータを全社規模で集約し、異常検知から保全計画までつなげる大型の予知保全プラットフォームです。センサー数値、ログ、画像、音響、予測ベースの検知を広く扱え、FitGapでは作業指示連携（CMMS/EAM）とマルチカメラ高速処理に対応し、連携評価もカテゴリ内2位です。複数ラインや拠点の設備状態をまとめ、保全管理システムや現場作業まで連動させたい大企業・中堅製造業に向きます。一方、導入しやすさや料金の評価は強みになりにくく、現場に合わせたIoT連携やカスタマイズが前提です。小規模工場や、回転同期分析・IT統合監視を重視する企業は、より軽量な製品や別タイプも比べる必要があります。

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仕様・機能

Fujitsu COLMINA

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おすすめの理由

Fujitsu COLMINAは、工場の設備データを集めて見える化し、数値メトリクスの異常を現場向けのアラートにつなげる製造業向けIoT基盤です。OPC-UAやMTConnectなどで異なる設備のデータを統合しやすく、FitGapの評価では同タイプ内で導入しやすさと料金が1位、連携とサポートもカテゴリ内で上位です。温度・圧力・電流などの稼働指標を使い、国内の中堅・中小工場が短い立ち上げで予知保全を始めたい場合に向きます。特に既存のFAラインや富士通系の基盤とつなげたい企業に合います。一方、製造・品質プロセス監視は追加オプションで、周波数分析、回転同期分析、マルチカメラ高速処理には対応しません。画像検査や回転機の精密解析まで標準で求める現場は、Hitachi Lumadaなど対応範囲の広い製品も比較してください。

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中小企業

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仕様・機能

Fanuc FIELD system

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おすすめの理由

Fanuc FIELD systemは、CNC工作機械や産業用ロボットのデータを工場内のエッジサーバで処理し、加工設備の異常を現場近くで捉える製品です。FANUC製設備との親和性が高く、エッジ側の高速推論や音響異常検知、OPC UA/REST連携に対応するため、機械加工ラインで加工機の状態監視から始めたい企業に向きます。FitGapでは日本語UI・日本語アラート文・日本市場保全フローへの適合も確認されており、国内工場の保全担当者が日常運用しやすい点も評価できます。一方、画像異常検知、原因推定、少量データ転移学習、保全業務最適化には対応せず、工場内サーバの管理も必要です。FANUC以外の設備が多い工場や、複数拠点を一元管理したい企業は、Hitachi LumadaやFujitsu COLMINAのような設備横断型も比べてください。

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機能性
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メリットと注意点

仕様・機能

比較すべき機能の優先度マップ

どこから比較すべきか

製品には数多くの機能がありますが、選定の決め手になるのは一部の機能だけです。そこで各機能を「多くの企業で必要か」と「製品ごとに対応が分かれるか」の2つの軸で4つに分け、比較する順番が分かるように並べました。下の表では、このページに登場した製品が各機能にどう対応しているかを、上から順に確認できます。

標準対応

オプション/条件付き

非対応

選定の決め手

異常検知・予知保全AIでは、対象設備や工程データの種類によって対応差が出ます。現場のデータ量、即時性、解析粒度まで確認してください。

	IBM Maximo	SAP Predictive Maintenance	Infor EAM	GE Digital	Siemens/Senseye	Microsoft Azure IoT	Honeywell Forge	AspenTech	AVEVA Predictive Analytics	Hitachi Lumada	Fujitsu COLMINA	Fanuc FIELD system
画像異常検知画像/映像入力から欠陥や異常動作を検知する
少量データ・転移学習少量データや転移学習でモデルを立ち上げられる
高速推論（エッジ）エッジ/オンサイト環境で低遅延推論を実行できる
品質工程異常検知工程/品質データの傾向から不良や品質低下の兆候を検知できる
周波数分析 FFT/包絡等で周波数領域の異常を解析できる
予兆シナリオ比較寿命予測や劣化シナリオの複数案を比較し保全戦略を検討できる

一部の企業で必須

特定の生産ラインや回転機械、ログ活用を前提にする場合は重要度が上がります。一般的な設備監視とは分けて必要性を見極めてください。

	IBM Maximo	SAP Predictive Maintenance	Infor EAM	GE Digital	Siemens/Senseye	Microsoft Azure IoT	Honeywell Forge	AspenTech	AVEVA Predictive Analytics	Hitachi Lumada	Fujitsu COLMINA	Fanuc FIELD system
ログ異常検知テキストログを前処理し、異常パターンやエラーパターンを検知する
マルチカメラ高速処理高FPS/複数カメラの同時推論に対応できる
回転同期分析 Order Trackingで回転機械の異常を解析できる

ほぼ全製品が対応

多くの異常検知・予知保全AIで備わる基本機能です。対応有無よりも、既存の保全業務へどの程度自然に組み込めるかを比較してください。

	IBM Maximo	SAP Predictive Maintenance	Infor EAM	GE Digital	Siemens/Senseye	Microsoft Azure IoT	Honeywell Forge	AspenTech	AVEVA Predictive Analytics	Hitachi Lumada	Fujitsu COLMINA	Fanuc FIELD system
寿命予測（RUL）設備や部品の残存寿命（RUL）を推定し交換時期を示せる
バッチ検知バッチ処理前提で定期的に異常判定を実行できる
作業指示連携（CMMS/EAM）保全管理システムに作業指示/起票を連携できる
プラント設備監視プラント/重設備の温度/圧力/振動などを監視し異常を検知できる

優先度が低い

設備保全よりIT運用監視に近い要件です。工場設備やプラントの予知保全を主目的にする場合は、優先順位を下げて確認してよい項目です。

	IBM Maximo	SAP Predictive Maintenance	Infor EAM	GE Digital	Siemens/Senseye	Microsoft Azure IoT	Honeywell Forge	AspenTech	AVEVA Predictive Analytics	Hitachi Lumada	Fujitsu COLMINA	Fanuc FIELD system
IT統合監視メトリクス/ログ/トレースの異常を一元的に監視できる

異常検知・予知保全AIの選び方

1.導入目的と対象設備を決める

まず、予知保全で解決したい範囲を決めます。設備台帳や作業指示までつなげたいならERP・設備資産管理連携タイプ🏢、工場全体のIoT基盤として広げたいなら産業IoTプラットフォームタイプ🌐を起点にします。石油精製・化学・電力・ガスなどの連続稼働設備が中心ならプロセス産業特化タイプ🏭、国内メーカーのPLCや工作機械から現場主導で始めたいなら国内製造現場密着タイプ🔧を候補にします。

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AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

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データセット作成・アノテーション

セキュリティAI

テストコード／ユニットテスト生成AI

予測・最適化

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リードスコアリング/受注予測AI

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見積もり・価格最適化AI

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採用面接評価AI

人材マッチングAI

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