AI予知保全の開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

AI予知保全の開発会社は、自社の業務要件・設備環境・データ収集体制にどこまで対応できるかで比べます。AIとIoTセンサーを組み合わせ、故障の前に兆候を検知して計画的にメンテナンスする仕組みです。

AI予知保全の全体像は、次の完全ガイドで確認できます。

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AI予知保全パートナー選びの重要性

適切なパートナー選定が成否を分ける理由

AI予知保全では、技術力だけでなく、現場で運用を続けられるかまで見通してパートナーを選ぶことが欠かせません。

• 設備条件：センサーとデータの違いを踏まえた設計
• 継続改善：本番後のモデル更新までの支援範囲

AI予知保全の導入は、単なるシステム開発にとどまらず、設備やデータ、運用まで含めた取り組みです。

導入では、センサーの選定と設置設計、データ収集基盤の構築が必要です。そのうえで、AIモデルの開発・学習と既存の設備管理システムとの統合を進め、運用後もモデルを継続的に改善します。

開発会社の技術力や業界経験が不足していると、PoC（概念実証）段階では成果が出ても、本番稼働後に精度が安定しないことがあります。また、製造業の現場には、設備ごとに異なる動作特性や環境ノイズ、データ品質の課題があります。

AIモデルをゼロから開発する場合は、正常時のデータだけで学習できるかが問われます。さらに、実際の現場環境でチューニングした経験があるかどうかも、成否を左右します。

適切なパートナーを選ぶことは、投資対効果を最大化するうえで最も重要な意思決定の一つです。

発注前に確認すべきポイント

発注前には、類似の実績と、一貫して支援してもらえる範囲を分けて確認します。

• 類似実績：業種と設備が近い導入例の有無
• 支援範囲：PoC後の移行と保守まで含むかどうか

発注前に最低限確認したいのは、まず「同業種・同設備種類での導入実績があるか」です。

製造業・プラント・交通インフラなどは、業種ごとに求められる精度要件や法規制が異なります。そのため、自社と近い領域での経験は非常に重要です。

次に、「IoTセンサーからAIモデル開発・運用保守まで一貫して支援できるか」も見逃せません。部分的な支援しかできないベンダーに発注すると、工程間の連携が不足し、プロジェクトが遅れるおそれがあります。

さらに、「PoC後の本番移行支援・継続的な改善サポートまで提供しているか」も重要な確認事項です。AI予知保全では、設備の経年変化に合わせてモデルを更新し続ける運用が欠かせないためです。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネス成果の創出とシステムの定着支援に強みがあります。

営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があります。こうした実績をもとに、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。

特徴と強み

riplaは、業務設計からシステムの定着までを一つの流れで考えます。

• 上流設計：対象設備とKPIを業務側から整理する工程
• 伴走支援：導入後の現場定着までの支援

riplaの最大の特徴は、ビジネスコンサルティングとシステム開発を一体で提供できる点にあります。

AI予知保全では、技術的なシステム構築だけでなく、業務設計の上流工程から関わります。具体的には、「どの設備を対象とするか」「どのKPIで成果を測定するか」「現場オペレーターがどう活用するか」を決めることが成功の鍵になります。

riplaは、この上流設計からシステム開発、導入後の定着支援までをワンストップで担える体制を持っています。IT事業会社として社内DXを推進した経験から、現場目線で設計・開発できる点も強みです。

技術的な実装だけでなく、組織の変革や業務フローの再設計まで含めて支援できます。AI予知保全システムを現場に根付かせるため、伴走支援を重視しています。

得意領域・実績

riplaの実績は、既存の基幹システムとの連携という観点で確認します。

• 業務連携：保全情報と生産業務をつなぐ設計
• 展開方法：小さく始める進め方への対応

riplaは、生産管理・販売管理・顧客管理など、基幹系システムの構築実績を豊富に持ちます。製造業の業務プロセス全体を踏まえ、AI予知保全システムを設計・開発できます。さらに、既存の基幹システムとAI予知保全システムを統合し、保全情報・生産計画・在庫管理をシームレスに連携させる取り組みに強みがあります。

同社は、中小〜中堅製造業を中心に、コスト効率を重視したスモールスタートから本格展開までを支援した実績もあります。

ブレインズテクノロジー株式会社｜予兆検知市場シェアNo.1の異常検知AIソリューション

ブレインズテクノロジー株式会社は、2008年に設立されました。AIを企業の内部に組み込み、日常業務に実装することを使命に掲げています。

同社の主力製品は、異常検知ソリューション「Impulse」です。2014年に業界に先駆けてリリースされ、センサーデータや音声、画像、動画などを活用します。従来の閾値ベースの管理では発見できない障害や故障の予兆も検知します。

稼働するAIモデルは30,000を超えており、製造業や電力、ガス、水道など多様な業界で導入実績があります。

特徴と強み

ブレインズテクノロジーは、異常検知を現場で使う仕組みとして比べます。

• 検知技術：設備データから異常の兆候を捉える仕組み
• 運用支援：導入後もAIを継続して使える体制

ブレインズテクノロジーの最大の強みは、特許取得済みの「AutoML」技術です。

複雑で膨大なデータの特性を自動的に分類し、最適なAIモデルを自動生成します。そのため、AIの専門知識がないユーザーでも、現場データをもとに予知保全モデルを構築できます。

また、2014年のリリース以来、多くの現場で鍛えられてきた学習プロセスが製品の品質を支えています。長年の運用実績に基づく信頼性の高さが特徴です。

リアルタイムに要因を示す機能も備えており、「なぜ異常と判定されたか」の根拠を現場担当者に分かりやすく伝えられます。これにより、AIの予測結果を現場が信頼して活用できます。

センサーデータだけでなく、音声・画像・動画など多様なデータ形式に対応している点も、幅広い設備や業態への対応力につながっています。

得意領域・実績

実績は、対象設備と本番運用までの展開経験に照らして確認します。

• 対象設備：自社と近い設備への適用例
• 導入成果：PoC後の本番展開の結果

ブレインズテクノロジーは、「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2025年度版」の「解析ソフトウェア市場」でシェアNo.1を獲得しています。3年連続での獲得が見込まれ、業界での認知度・信頼性は高水準です。

大阪ガス株式会社やヤンマー株式会社 中央研究所など、大手企業への導入実績があります。電気・ガス・水道などの社会インフラや、精密機器・装置製造業での故障予兆検知の事例が豊富です。

同社は、問題の共有からシステム構築、実運用の支援まで一貫したサポートを提供している点も評価されています。

株式会社マクニカ｜センサーとAIを一体化したモーター特化型予知保全

株式会社マクニカは、神奈川県横浜市に本社を置く半導体・ネットワーク・サイバーセキュリティ・AI/IoTのトータルサービス＆ソリューションプロバイダーです。

同社は、AIモデルとセンサー技術を組み合わせ、突発的な故障によるライン停止や設備ダウンタイムの削減に貢献します。提供製品は「Mpression Smart Motor Sensor（旧Macnica Smart Motor Sensor）」で、モーターに特化した予知保全DXソリューションです。

半導体・電子部品の専門商社として培った技術知識と、AI活用の知見を組み合わせた独自の立ち位置があります。

特徴と強み

マクニカは、センサーからAI分析までを一体で対応できるかで比べます。

• 一体提供：データ収集から分析までの担当範囲
• 設備適合：対象機械に合わせた提案の有無

マクニカの予知保全ソリューションの最大の特徴は、センサー・クラウド・AI分析がワンパッケージで提供されている点です。

Analog Devices社開発の超高精度MEMSセンサーを搭載したデバイスを、モーターの冷却フィンに取り付けます。そのうえで、AIが自動的に機械学習を始め、異常検知AIモデルを生成します。

振動解析やAIの専門知識がない担当者でも導入・運用が可能です。「初めてAI予知保全を導入する企業」にとって、特に取り組みやすい設計になっています。

電源システムやステーター巻線、アライメントなど、全9種類のモーター異常を分析・表示します。正常値は0〜10のスコアで示され、異常検知時にはリアルタイムでアラームが届きます。

また、データ収集から診断まで1台のデバイスで完結する設計です。そのため、ネットワーク構築コストや設置工数を抑えやすく、導入の障壁も下がります。

得意領域・実績

マクニカの実績は、回転機械への適用と効果検証の両面から確認します。

• 対象機械：モーターなどへの適用可能性
• 効果検証：導入後の保全判断への活用

マクニカは製造業全般を対象に、低圧三相モーターを中心とした予知保全ソリューションの導入支援実績を持っています。

「AIや振動解析の専門家がいないが、設備の突発故障を減らしたい」という中小製造業のニーズにも応えます。パッケージ型であるため、導入期間の短縮とコスト削減を同時に実現した事例も多くあります。

半導体・電子部品事業で積み上げた製造業ネットワークを活かし、業種を問わず幅広い製造現場への展開を進めています。

株式会社Laboro.AI｜オーダーメイドで開発するカスタムAIの専門家集団

株式会社Laboro.AIは2016年設立のAI開発専門企業で、東京都中央区銀座に本社を構えています。

機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」を開発しています。導入のためのコンサルティング事業も展開し、先端のAI技術とクライアント企業のビジネスを「つなぐ存在」であることを使命に掲げています。

SaaSのような汎用パッケージとは異なり、企業ごとの課題・データ・業務フローに合わせてAIモデルを一から開発します。そのため、複雑な要件にも対応できる点が特徴です。

特徴と強み

Laboro.AIは、個別の要件に合わせたカスタムAI開発の内容で比べます。

• 個別設計：独自の設備やデータへの対応
• 知識移転：継続利用できる体制づくりへの支援

Laboro.AIの強みは3つあります。

第一に、SaaSやプラットフォームのような制約がない高いカスタマイズ力です。既製品では対応しきれない特殊な設備データ、非定形センサー、独自の業務要件にも、AIモデルをゼロから構築して対応します。

第二に、技術内容や取り組み過程をブラックボックス化しない伴走型AI開発です。AIモデルの仕組みを顧客側が理解できるよう丁寧に説明し、プロセスを共有しながらプロジェクトを進めます。

第三に、顧客企業が自社内で継続検証や横展開を行えるよう、知識移転と体制構築まで支援する点です。

予知保全では、画像から判断する不良・異常検出、振動制御の高度化、センサーデータを使った故障予測など、多様なアプローチでカスタムAIモデルを開発します。

パッケージ製品では実現できない精度・柔軟性を求める企業や、独自の設備・データ環境を持つ企業に適したパートナーです。

得意領域・実績

Laboro.AIの実績は、外観検査や予知保全などの個別開発の内容から確認します。

• 検査対応：画像を使う不良判定の場面
• 保全対応：センサーデータを使う予測の場面

Laboro.AIは、多様なカスタムAIソリューションを開発しています。たとえば、AI搭載カメラによる外観検査・不良品検知や、強化学習による組み合わせ最適化に対応します。さらに、振動制御の高度化や、自然言語処理による文章分類・評価にも対応します。

製造業を含む幅広い業界のプロジェクト事例を、公式サイトで公開しています。また、データ整理・再学習・チューニングにも継続して対応する体制が整っています。

「既存ベンダーのパッケージでは要件を満たせなかった」という場合にも対応します。「高度な精度が求められる重要設備の予知保全」も、カスタム開発で支援できます。

株式会社エクサウィザーズ｜年間250件超のAI/DXプロジェクトを手掛ける総合AIカンパニー

株式会社エクサウィザーズは、エクサインテリジェンスとデジタルセンセーションが経営統合して設立されました。統合は2017年10月です。

エクサインテリジェンスはディープラーニングに強く、デジタルセンセーションは「介護×AI」に取り組んできました。

AI Platform事業では年間250件以上のAI/DXプロジェクトを担当しており、製造業を含む多様な業界向けのAIソリューションを展開しています。

幅広い事業を持つ総合AIカンパニーで、生成AIプロダクト「exaBase 生成AI」や産業分野向けのAI開発などを展開しています。

特徴と強み

エクサウィザーズは、技術力と多業界での経験の組み合わせで比べます。

• 技術力：先端AIを保全業務へ応用する力
• 対応規模：PoCから大規模開発までの範囲

エクサウィザーズの強みは、高度なAI技術力と多業界にわたる豊富なプロジェクト経験を組み合わせた課題解決力です。

予知保全では、AIがセンサーデータを分析し、製造設備の異常兆候を早期に検知します。故障を事前に予測するシステムを構築し、計画的なメンテナンスにつなげます。

ディープラーニングを含む先端AI技術の活用と、業界ドメイン知識を組み合わせることで、高精度な予知保全モデルを実現します。また、生成AIを含む最新技術の取り込みが速く、保全業務のデジタル化や自動化について幅広い提案ができます。

大規模なエンタープライズ向けのAI開発から中規模のPoC支援まで、規模に応じて対応できる点も魅力です。

AIコンサルティング・技術開発・導入支援・保守運用まで、総合的なサービス体制を備えています。

得意領域・実績

実績は、製造業でのAI活用とプロジェクトの規模に照らして確認します。

• 業界実績：製造業を含む案件の幅
• 一貫支援：企画から運用保守までの範囲

エクサウィザーズは年間250件超のAI/DXプロジェクトを手掛けており、製造業・エネルギー・物流・小売など多岐にわたる業界での実績を蓄積しています。

AI Platform事業では、AIの企画・開発・導入から運用保守まで一貫して支援します。予知保全・異常検知・需要予測など、多様なAI活用の場面に対応します。

上場企業としての信頼性と、スタートアップ的なスピード感や技術革新力を兼ね備えている点が、大手製造業からの評価につながっています。

株式会社NTTデータ｜国内最大級のSIerが提供するエンタープライズAI予知保全

株式会社NTTデータは、NTTグループの中核を担う国内最大級のITサービス企業です。

金融・製造・公共・医療・交通など、幅広い業界で大規模システムを開発・運用しています。AIとIoTを連携させ、センサーデータに基づく予測・予知保全・自動化を推進しています。

エンタープライズ規模の複雑な要件に対応できる組織力・技術力・セキュリティ体制を持つ点が、大手製造業や社会インフラ企業から高く評価されています。

特徴と強み

NTTデータは、大規模な基幹連携とセキュリティ体制の面から比べます。

• 基幹連携：既存システムとAIの統合
• 高信頼性：大規模運用に必要な体制

NTTデータは、AI活用において「知識発見」から「予測」、「知識処理の自動化・自律化」まで、広範な実績を有しています。

予知保全では、工場や交通インフラ、医療などの社会インフラ系設備が対象になります。センサーデータをリアルタイムに収集・分析し、AIによる異常検知と故障予測を行うシステムを構築しています。

他社にはない強みとして、既存の大規模基幹システムとのシームレスな統合、グローバル対応、強固なセキュリティ体制があります。

同社は2025年以降、生成AIを活用したシステム開発手法を全技術者に展開するなど、最新技術の取り込みと組織全体への普及に積極的に取り組んでいます。

ビジネス課題に対応したAIをエンドツーエンドで提供する体制を整えています。そのため、大規模・高信頼性が求められる予知保全プロジェクトに適したパートナーです。

得意領域・実績

NTTデータの実績は、社会インフラを含む大規模システムの経験から確認します。

• 展開規模：既存IoT基盤との統合範囲
• 運用要件：求められる稼働条件の水準

NTTデータは製造・交通・電力・ガスといった社会インフラ領域で、大規模AIシステムの開発実績を多数持っています。

エンタープライズ規模のプロジェクトを得意とし、全国規模・グローバル規模のシステム展開にも対応できます。

SLAに基づいて安定した運用・保守体制を整えています。厳格なセキュリティ要件に対応し、複数のデータセンターで高可用性を確保します。また、ミッションクリティカルなシステムの要件も満たします。

AI予知保全パートナー選びのポイント

実績と経験の確認方法

実績は、同じ業種と設備での導入経験を具体的に確かめるのが基本です。

• 設備条件：使ったデータと対象設備
• 本番成果：PoC後の展開結果

パートナー選定で最初に確認すべきは、自社と同じ業種・設備環境での導入実績です。同じ製造業でも、化学プラント、自動車製造、食品製造、半導体製造では、求められる精度や安全の要件が大きく異なります。

「製造業での実績あり」という説明だけでは判断できないため、「どのような設備に対して」「どのようなデータを使って」「どのような成果を上げたか」まで具体的に確認します。

公開されている導入事例を見るだけでなく、参照先の企業への問い合わせ（リファレンスチェック）も有効です。

過去の顧客に直接ヒアリングすると、公開情報では分からない、プロジェクト管理の実態やトラブル時の対応力、担当者の質などを把握できます。

さらに、PoC（概念実証）の実施後に本番移行まで成功した比率も、重要な指標です。PoCは成功しても、本番環境で精度が安定しないケースがあります。そのため、本番稼働後の成果事例を重点的に確かめるのがよいでしょう。

技術力と専門性の評価

技術力は、データ不足への対応と現場での調整力を見て判断します。

• 学習方法：故障データが少ない場合の進め方
• 説明性：判断根拠の見せ方

AI予知保全の技術力を見るときは、まず「正常データのみで学習できるAIアプローチを持っているか」を確かめます。

製造現場では、故障データが十分に蓄積されていないことが多くあります。そのため、故障事例がなくても精度の高い異常検知モデルを構築できるベンダーを選ぶのが現実的です。

次に、「センサー選定や設置設計から関与できるか」も重要です。データの品質は予知保全AIの精度に直結するためです。

適切なセンサーを適切な位置に設置し、ノイズを排除した高品質なデータを集めるための、ハードウェア面の知識や経験があるかを確かめておきたいところです。

さらに、「モデルの解釈可能性をどのように担保しているか」も見逃せない観点です。現場担当者が判断根拠を理解できなければ、システムへの信頼が育ちにくく、運用の定着も妨げられます。

説明可能なAI（XAI）の技術や、表示・アラート機能の充実度も評価の基準に加えるとよいでしょう。

プロジェクト管理体制の確認

工程が多いため、担当範囲と本番後の支援体制を確かめておく必要があります。

• 工程管理：センサーから運用までの責任範囲
• 長期支援：更新や拡張まで見据えた体制

AI予知保全プロジェクトは、センサー設置、データ収集基盤の構築、AIモデル開発、既存システムとの統合、運用体制の整備と、多くの工程にわたります。

これだけ多くの工程を統括できるプロジェクトマネジメント体制があるかを、事前に確かめることが大切です。

特に、PoCから本番移行まで同じチームが担当できるか、途中で担当チームが変わらないかを確認しましょう。

チームの引き継ぎが起きると、現場の設備知識やデータの特性、業務要件に関する情報が失われるおそれがあります。また、スモールスタートから規模拡大までの支援体制があるかどうかも、見ておきたい点です。

AI予知保全は、最初から全設備に展開するより、ROIが高い重要設備から小さく始めて成果を検証しながら広げるほうが効果的です。

PoCの設計、成果の評価、水平展開の計画づくりまで伴走してくれるパートナーを選ぶと、投資リスクを抑えながらシステムを広げられます。

本番稼働後のモデル更新やチューニング、障害対応まで含む長期の運用保守サポートがあるかも、パートナー選定の重要な基準になります。

まとめ

AI予知保全の開発・導入支援に強みを持つ6社の特徴を、それぞれ振り返ります。

株式会社riplaは、コンサルティングから開発・定着支援まで一気通貫で支援します。現場目線の業務設計と基幹システムとの統合が強みです。

ブレインズテクノロジー株式会社は、市場シェアNo.1の「Impulse」を提供する予兆検知の専門企業です。特許取得済みのAutoML技術と10年以上の現場実績があります。

株式会社マクニカは、センサー・クラウド・AI分析をワンパッケージで提供します。モーター特化型予知保全の設計で、AIの専門知識がない企業でも導入しやすい点が特徴です。

株式会社Laboro.AIは、オーダーメイド型カスタムAI開発の専門家集団です。パッケージ製品で対応しきれない複雑な要件や特殊な設備環境にも対応できます。

株式会社エクサウィザーズは、年間250件超のAI/DXプロジェクト実績を持つ総合AIカンパニーです。

株式会社NTTデータは、エンタープライズ規模の大規模AI予知保全システムに対応できる国内最大級のSIerです。既存基幹システムとの統合、グローバル対応、強固なセキュリティ体制が強みです。

自社の設備規模・業種・データ環境・予算・求める支援範囲に合わせて、最適なパートナーを選定してください。まずは複数社に問い合わせて、PoC提案を比較検討することをお勧めします。

AI予知保全は、正しいパートナーと取り組むことで、設備稼働率の向上・保全コストの削減・生産品質の安定化といった大きな成果を実現できます。

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会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。

もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。