AI予知保全（Predictive Maintenance）が製造業の保全戦略の主流に定着しつつある。振動・温度・音響・電流などの多種センサーデータをAIで解析し、設備故障を事前に予測して計画的に保全を行う手法は、ダウンタイム削減と保全コスト最適化で顕著な成果を上げている。
AI予知保全の成熟と主要プラットフォームの競争
C3.ai、アクセンチュア、SAP、シーメンスMindSphere、日立Lumadaなどの産業AI予知保全プラットフォームが競争を激化させ、機能充実と価格競争が進んだ。特に「ノーコード機械学習」の台頭により、データサイエンティストなしで現場エンジニアが予知保全AIモデルを構築できる環境が整い、中小製造業への普及が一気に加速した。業界標準のデータ形式（OPC-UA、ISO 13374）の普及も、予知保全実装のハードルを大幅に下げている。
デジタルツインと予知保全の統合が次の競争優位へ
設備のデジタルツインとAI予知保全を統合した「インテリジェントメンテナンスシステム（IMS）」が登場し始めた。実機の劣化をデジタルツインでリアルタイムに反映させ、シミュレーションで「あと何時間で故障するか」を精密予測する。GEデジタルのPredixプラットフォームや三菱電機のe-Factoryがこの統合アプローチを採用し、主要設備の計画外停止をほぼゼロにした事例が報告されている。
Harryの着眼点
予知保全は「PoC（概念実証）の時代」を終えた。多くの製造業でROIが実証され、「やるかやらないか」ではなく「どう効率的に全社展開するか」のフェーズに入った。課題は技術よりも「データ収集の標準化」と「保全部門の働き方改革」だ。センサーとAIの導入よりも、組織とプロセスの変革に取り組む製造業が真の競争優位を獲得できる。
出典：McKinsey「Predictive maintenance: Moving from theory to action」（2022年）、IDC「Predictive Maintenance Market Forecast 2022-2026」