予防保全システム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

予防保全システムの開発会社は、設備台帳や点検履歴を整える業務設計力と、IoT・現場端末・基幹システムをつなぐ技術力を備えた企業から選ぶことが重要です。製品の機能数だけでなく、故障リスクを作業指示へ変換し、設備停止の削減まで伴走できる会社が適しています。

本記事では、コンサルティングから開発まで支援する株式会社riplaを最初に、大規模EAM、製造IoT、クラウド型CMMS、設備保全パッケージ、複数拠点の保全標準化に強みを持つ5社を紹介します。2026年時点で確認できる公開事例や料金試算も取り上げ、予防保全システムの開発会社を比較するときの見方、見積もり前に整理すべき情報まで解説します。

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予防保全システムの開発会社選びが重要な理由

予防保全システムは、設備が故障してから修理する事後保全ではなく、決められた周期や設備の状態をもとに点検・部品交換・修理を計画するための仕組みです。予知保全はセンサーや稼働履歴から故障の兆候を推定する発展的な方法で、CMMSは設備台帳・作業指示・点検履歴を管理する業務システム、EAMは設備資産の調達から廃棄までを管理する上位概念と整理できます。用語が似ているため、どこまでを自社の導入範囲にするかを最初に定義する必要があります。

予防保全システムの導入目的は、設備台帳を電子化すること自体ではありません。計画外停止時間を減らす、点検漏れをなくす、部品待ちによる復旧遅延を防ぐ、熟練者の判断を記録して技能を共有するといった成果につなげることが目的です。そのため、開発会社には設備台帳、点検計画、作業指示、部品在庫、故障原因、保全費を一つの流れで設計する力が求められます。

AIの異常検知を導入しても、アラートを受けた人が確認する手順や、点検・交換を記録する画面がなければ、通知が増えるだけです。見積もりを比較するときは、機能一覧よりも「異常を検知した後に誰が、いつまでに、どの作業を行い、結果をどのKPIへ反映するか」を説明できるか確認すると、導入後の使われ方を判断しやすくなります。

設備・センサー・PLC・SCADA・ゲートウェイ・クラウド・業務アプリを接続する場合は、ITだけでなくOT（制御技術）側の安全設計が欠かせません。経済産業省は、工場のスマート化で外部ネットワークやクラウド、サプライチェーンとの接続が増え、セキュリティリスクも増加すると説明しています（出典: 経済産業省「工場システムにおけるサイバー・フィジカル・セキュリティ対策ガイドライン」、2024年確認）。ネットワーク分離、最小権限、多要素認証、ログ監視、バックアップ、障害時の手動運転を提案に含められる会社を選ぶことが大切です。

また、古い設備では通信方式や信号の取り出し方が機器ごとに異なり、センサーを追加するだけではデータが安定しない場合があります。現地調査、通信設定、データ欠損への対応、既存のMES・ERPとのAPI連携、導入後の監視・保守を別項目で見積もってもらうと、初期費用だけを見た比較を避けられます。

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、ビジネスへの成果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、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。

予防保全システムでは、設備の状態を把握することに加えて、現場の点検や修理、部品交換の業務を無理なくデジタル化することが重要です。riplaは、業務課題の整理、要件定義、画面・データ設計、開発、導入後の定着までを一つの流れで相談しやすい点が特徴です。設備台帳や点検記録が紙・Excelに分散している段階でも、現在の業務を確認しながら、最初に電子化する範囲を整理できます。

最初からセンサーやAIを全設備へ広げるのではなく、重要度の高い設備を選び、点検履歴、異常内容、対応時間、部品使用量を蓄積するところから始める方法もあります。生産管理、販売管理、顧客管理などの基幹領域と情報をつなぎたい企業は、予防保全を社内DXの一部として設計できるかを相談するとよいでしょう。

業務要件に合わせた個別開発や、既存の業務システムとの連携を重視する企業に向いています。設備台帳、点検計画、作業指示、部品在庫、承認、ダッシュボードなどを自社の運用に合わせて組み合わせたい場合は、パッケージの標準機能と個別開発の範囲を切り分けながら相談できます。見積もりでは、対象設備数、拠点数、現場端末、データ移行、外部連携、保守の範囲を明確にすると、他社との比較がしやすくなります。

riplaを候補にするときは、設備の停止損失や点検漏れなど、事業上の課題を数値で伝えることがポイントです。設備の専門製品を導入することだけを目的にせず、どの作業を減らし、どの判断を早くし、導入後にどのKPIを追うのかを最初に共有すると、成果につながるシステム設計を進めやすくなります。

株式会社エクサ｜IBM Maximoと製造IoTで突発故障を減らす

株式会社エクサは、IBM Maximoを軸に、設備・資産管理とIoT、Smart Factoryを組み合わせたい企業に適した開発会社です。設備の台帳や保全作業を管理するだけでなく、現場データをもとに予防保全へ移行し、工場の業務改善まで進めたい場合に候補となります。大型設備や複数部門を含むプロジェクトでは、業務とシステムを一緒に整理できるパートナーが必要です。

IBM Maximoは、作業指示、保全スケジュール、資材管理、モバイル入力、設備パフォーマンス管理などをまとめて扱えるEAM・CMMS基盤です。IBMの公式情報では、IoTデータ、分析、AIを組み合わせ、資産のライフサイクル管理や予防的なアクションを支援すると説明されています。エクサはこのような基盤を、製造現場の業務や既存システムへ組み込む導入支援の相談先となります。

エクサが公開する古野電気の事例では、設備のリアルタイム監視や稼働集計、予防保全を整備し、突発故障対応コストを3年間で約56％削減し、対象設備のMTTRを約20％短縮したと紹介されています（出典: 株式会社エクサ「古野電気株式会社様 設備の突発故障を予防保全システムで根本解決」、確認時点）。これは個別企業の公開事例であるため、同じ数値を保証するものではありませんが、導入効果を保全費や修復時間で測る考え方の参考になります。

大規模なEAM導入、複数部署の保全ルール統一、IoTデータと作業指示の連携を進めたい企業に向いています。一方で、重要設備数台の点検記録だけを短期間で電子化したい場合は、機能や導入体制が過大になる可能性があります。対象範囲と段階導入の計画を提案してもらうと、投資規模を調整しやすくなります。

日本アイ・ビー・エム株式会社｜大規模EAMとAI・IoTを統合

日本アイ・ビー・エム株式会社は、IBM Maximo Application Suiteを中心に、設備保全だけでなく資産のライフサイクルや経営情報まで統合したい企業に向く企業です。大規模工場、社会インフラ、エネルギー、複数拠点の設備を一元管理し、保全戦略と投資判断を結び付けたい場合に検討しやすくなります。実際の導入では、IBMや認定パートナーの役割分担も確認する必要があります。

Maximo Application Suiteは、企業資産管理、設備パフォーマンス管理、資産投資計画などを一つのスイートで扱う構成です。公式情報では、作業指示書、保全スケジュール、モバイル、スペアパーツ在庫、カスタマイズ可能なダッシュボードを主な機能として案内しています。最近はAIによる作業指示書のレビューや、設備データからの異常・劣化パターンの把握も訴求されており、予防保全から状態基準保全、予知保全へ段階的に高度化できます。

ERP、財務、人材、IoTなどとの連携を含めて設備資産を管理できるため、保全を工場だけの課題にせず、全社の投資・リスク管理へ広げたい企業に適しています。反対に、設備数が少なく、点検票の電子化だけを目的にする場合は、ライセンスや導入設計が過剰にならないかを確認してください。

複数拠点の設備階層を統合したい企業、資産の重要度や故障リスクに応じて保全計画を変えたい企業、海外を含めた標準プロセスを作りたい企業に向いています。IBMの公式事例や製品情報では、IoT・AI・分析を保全の実行と結び付ける考え方が示されています。提案時は、AIモデルの作成主体、データ準備の範囲、誤報の評価、再学習や運用監視の費用を具体的に確認すると安心です。

大規模案件では、製品ライセンスとSI費用を分け、設備マスタ移行、権限設計、モバイル端末、ERP・MES連携、教育、保守の責任分界を契約書に落とし込むことが重要です。導入後に現場が使わなくなるリスクを抑えるため、まず一工場や重要設備群で成果を検証するロードマップを依頼してください。

富士通エンジニアリングテクノロジーズ株式会社｜PLANTIAで保全業務を標準化

富士通エンジニアリングテクノロジーズ株式会社は、設備保全管理PLANTIAを中心に、工場の設備・ユーティリティの保全情報を一元化したい企業に適した開発会社です。設備台帳、保全周期、保全計画、保全履歴、修理案件、在庫、日常点検という業務の基本を標準化し、複数拠点で同じ運用へそろえたい場合に検討しやすい選択肢です。

PLANTIAは、保全の計画・実績、故障、点検、修理、部品といった日々の業務データを蓄積する仕組みです。紙やExcelに分散していた記録を設備単位で検索し、保全周期や作業履歴を共有することで、熟練者の経験を組織のデータへ変換しやすくなります。クラウドや現場での利用方法、既存の生産管理システムとの接続条件は、導入時の構成によって確認が必要です。

予防保全では、故障が起きた後の記録だけでなく、点検予定、交換周期、部品の在庫、作業の完了条件を先に決めます。設備マスタを親子関係で管理し、工場・ライン・装置・部品の階層をそろえられるかを確認すると、後から拠点を増やすときのデータ移行や検索の負担を抑えられます。

富士通の公開情報では、PLANTIAは富士通エンジニアリングテクノロジーズが開発した設備保全管理システムとして案内され、約200社の保全業務を支援してきた実績が紹介されています（出典: 富士通「FUJITSU Enterprise Application PLANTIA」、2017年掲載）。古い情報を含む公開実績であるため、現在の製品バージョン、導入支援体制、クラウド提供の範囲は提案時に再確認する必要があります。

製造業の複数拠点で保全業務を共通化したい企業、点検・修理・部品情報を一元管理したい企業、設備ごとの履歴を技能伝承に活用したい企業に向いています。IoTやAIを高度に利用する場合は、PLANTIAの業務基盤にどのセンサーデータをどの方式で接続し、異常検知をどの作業指示へ渡すかを別途設計してください。

富士電機ITソリューション株式会社｜Maintenance Stationで現場入力を定着

富士電機ITソリューション株式会社は、設備保全管理パッケージのMaintenance Stationを軸に、点検・故障・部品・技術文書・スケジュールをまとめたい企業に向いています。富士電機の機器やプラント設備に限らず、製造業、公共施設、セットメーカーなどの設備保全を対象としており、現場で使える業務フローを作りながら導入したい企業に適しています。

Maintenance Stationは、設備情報と部品情報、保全作業の計画・記録、点検や故障情報、技術文書、メンバーのスケジュールを管理するWebベースのパッケージです。タブレット端末に対応し、現場で入力した情報を蓄積して分析できます。最小構成から順次拡大できるため、設備台帳と点検履歴の電子化から始め、必要に応じて部品管理やIoT連携へ広げる考え方と相性がよいです。

富士電機の公式情報では、故障対応の作業指示、設備単位の故障履歴、現象・原因・要因・処置の分類、保全コスト集計、交換部品と在庫の管理、オフライン入力などが案内されています。現場が通信しにくい場所で作業する場合や、点検中に写真・数値・処置内容をまとめて記録したい場合は、実機デモで入力のしやすさを確かめることをおすすめします。

富士電機の公開事例では、化学工場で部品在庫を見える化し、設備修繕時の部品不足による停止を減らした事例や、生産設備の保全業務を標準化し設備状態を可視化した事例が紹介されています（出典: 富士電機「設備保全管理システムでプラントの設備管理・保守・点検業務を効率化」、確認時点）。公開事例は各社の環境に基づくため、対象設備、停止時間、部品管理の課題を自社と照らし合わせて評価してください。

保全業務のルールが拠点ごとに異なる企業、点検記録と部品在庫を同じシステムで管理したい企業、タブレットを使って現場入力を進めたい企業に向いています。予知保全を本格化する場合は、Maintenance Stationで蓄積する履歴をどのIoT基盤・分析サービスへ渡せるか、APIやCSVの仕様、データの所有権を確認しておくと将来の拡張に備えられます。

日鉄テックスエンジ株式会社｜UNIVEAM4で複数拠点の保全を標準化

日鉄テックスエンジ株式会社は、設備保全管理システムUNIVEAM4を中心に、製造業の複数拠点や大規模設備で保全業務を標準化したい企業に適しています。鉄鋼、自動車、化学、ゴム、電力、鉄道など、設備を長期運用する業界での利用を想定した製品で、保全の計画・実行・記録・分析を一つのサイクルで回したい企業に向く選択肢です。

UNIVEAM4は、設備・部品・定修などのマスタ、故障、点検、工事、懸案、予算、モバイル入力を扱う構成が公開されています。日鉄テックスエンジの資料では、購買・生産・予算など外部システムとの接続、QRコードを活用した予備品管理、複数工場で共通システムを構築した事例も示されています。拠点ごとの保全方法をそろえながら、現場の細かな管理項目も残したい企業に適しています。

複数拠点で設備コードや故障分類がばらばらになっている場合は、標準マスタを決めるだけでも導入効果が出やすくなります。反対に、1拠点の簡易点検だけを始めたい場合は、標準機能のうち必要な範囲を絞り、ライセンス数、オンプレミス・クラウドの方式、モバイル利用の条件を確認してください。

日鉄テックスエンジの公式ページでは、UNIVEAM4は約580社に採用され、日本プラントメンテナンス協会PM優秀製品賞を4度受賞したと紹介されています（出典: 日鉄テックスエンジ株式会社「設備保全管理システムUNIVEAM4」、確認時点）。採用社数や受賞歴は製品の導入実績を知る参考情報ですが、自社の設備業界、拠点数、ユーザー数、既存システムとの連携条件まで一致するとは限りません。

鉄鋼・化学・自動車などの製造現場、複数工場で設備保全の標準化を進める企業、技能伝承やモバイル点検を重視する企業に向いています。導入前には、現場の故障・点検・工事・予算データをどの粒度で統一するかを確認し、標準化によって失われる現場固有の情報がないかを担当者とすり合わせることが大切です。

予防保全システムの開発会社を選ぶポイント

6社にはそれぞれ、大規模EAM、製造IoT、保全パッケージ、現場入力、複数拠点の標準化など異なる強みがあります。会社名の知名度や製品機能の多さだけで決めず、自社の設備・業務・データ・予算・導入後の運用に合うかを同じ質問で比較してください。

実績を見るときは、単に「製造業に導入した」という説明ではなく、対象設備、拠点数、ユーザー数、導入期間、既存システム、導入後のKPIを確認します。特に、古い設備やメーカーが混在する工場では、センサー・PLC・SCADAとの接続を誰が担当したかが重要です。公開事例の数値は参考にしつつ、自社でも計測できる計画外停止時間、MTTR、計画保全率、点検工数などへ置き換えて評価してください。

設備が工場だけでなく、物流拠点、ビル、プラント、インフラへ広がる場合は、対象業界の安全要件や法定点検への理解も必要です。候補会社へは、類似設備の導入事例を2〜3件提示してもらい、現場ヒアリングから稼働後の保守まで同じ担当体制で支援できるかを質問すると、契約後の責任分界を想像しやすくなります。

予知保全を掲げる会社を比較するとき、AIの名称や検知精度の説明だけを見るのは危険です。故障データの件数、センサーの種類、サンプリング間隔、欠損やノイズへの処理、正常データと異常データの定義、誤報時の確認工数を確認してください。故障履歴が少ない設備では、周期点検やしきい値、統計的な異常検知から始め、データが蓄積してから機械学習へ移る方が現実的な場合があります。

費用相場は、クラウドCMMSの標準導入で初期0万〜30万円程度、月額3万〜20万円前後、小規模な個別開発で300万〜700万円程度、中規模のCMMS・EAM構築で700万〜1,800万円程度が企画上の目安です。センサー・設置工事・通信・データ移行・教育・AI・MESやERP連携を含むかで大きく変わるため、受託開発の金額は公的な一律相場ではなく、類似案件からの推定として扱う必要があります。

AWSの公開試算では、50センサーと50ゲートウェイなどを含むIoT予知保全構成のクラウドサービス部分が月額159.84米ドルとされています（出典: AWS「IoT予知保全のためのクラウド構成と料金試算例」、2024年3月6日時点の試算）。これはクラウドサービスの一例で、センサー本体、設置、通信、アプリ開発、データ整備、運用保守を含まないため、実際の導入総額と混同しないようにしてください。

予防保全システムは、設備マスタの整備、紙・Excel履歴の移行、現場教育、旧帳票との並行運用まで含めて初めて定着します。要件定義、現地調査、PoC、本番開発、データ移行、受入テスト、教育、稼働後支援の各工程と成果物を見積書に記載してもらってください。開発会社と製品ベンダーが異なる場合は、障害の一次窓口、通信障害とアプリ障害の切り分け、データ復旧の責任者も決めておく必要があります。

最初のPoCは、重要設備1〜5台または1ラインに絞り、3〜6か月程度で「アラートの有効率」「アラートから作業完了までの時間」「計画外停止時間」「点検入力率」を測れるようにすると評価しやすくなります。効果が確認できたら、対象ライン、拠点、センサー、AI分析、ERP・MES連携へ段階的に広げる計画を作ることが、過剰投資と現場の混乱を防ぎます。

よくある質問

予防保全システムの導入では、予知保全との違い、費用、AIの必要性、導入期間について質問が多く寄せられます。自社が今すぐ取り組むべき範囲を判断できるよう、代表的な疑問に回答します。

予防保全は、時間、稼働回数、走行距離、法定期限などの周期を基準に、故障前の点検や部品交換を行う方法です。予知保全は、センサーや稼働履歴を分析して設備状態や故障リスクを推定し、必要なタイミングで保全する方法です。まずは台帳・点検・履歴を整え、データが蓄積してから予知保全へ進む段階導入が一般的に進めやすいです。

標準的なクラウドCMMSなら初期費用を抑えて月額で始められる場合がありますが、個別開発、センサー設置、既存設備との接続、データ移行、AI、教育を加えると数百万円から数千万円規模になります。企画上の目安として、小規模な個別開発は300万〜700万円程度、中規模のCMMS・EAM構築は700万〜1,800万円程度ですが、設備台数や拠点数で変わります。見積もりでは初期費用と月額費用だけでなく、保守、追加開発、通信、現地作業を分けて確認してください。

AIは必須ではありません。設備台帳、周期点検、作業指示、部品在庫、故障履歴を電子化するだけでも、点検漏れや部品待ち、熟練者への確認集中を減らせる場合があります。AIを導入する場合も、故障データの品質、誤報時の確認方法、アラート後の作業体制、モデルの再学習費用を確認し、効果を測れる設備から始めることが重要です。

導入できます。最初から全設備を対象にせず、停止損失が大きい1〜5台または1ラインを選び、設備台帳、点検記録、故障履歴、部品在庫の見える化から始める方法が適しています。PoCで現場入力の定着率や計画外停止時間を測り、効果が確認できた機能だけを他の設備へ広げると、投資と運用の負担を抑えられます。

まとめ

ここまで紹介した会社は、対応できる設備規模や得意な導入方式が異なります。自社の課題と導入段階を整理し、現場で継続利用できる仕組みかを基準に候補を絞り込みます。

設備台帳や点検履歴が未整備なら、業務整理と現場定着を支援できる会社から相談します。複数工場の資産管理やAI・IoTを進める場合は、EAM、クラウド基盤、センサー、既存システム連携を一体で設計できる会社を選び、PoCから本番展開までの工程を確認します。

設備台帳、点検帳票、故障履歴、部品在庫、既存システム、設備停止による損失を整理してから相談すると、各社の提案を同じ条件で比較できます。導入後に計画外停止時間、MTTR、点検入力率、アラート対応時間を追えるように、KPIとデータ取得方法も見積もりの前提に含めてください。

予防保全システムの開発会社を選ぶときは、製品やAIの機能数ではなく、設備・現場・IoT・業務システムをつなぎ、導入後の保全行動まで設計できるかを確認することが大切です。株式会社riplaは業務課題の整理から開発・定着まで一気通貫で相談でき、株式会社エクサはIBM Maximoと製造IoT、日本アイ・ビー・エム株式会社は大規模EAMとAI・IoT、富士通エンジニアリングテクノロジーズ株式会社はPLANTIAによる保全標準化、富士電機ITソリューション株式会社はMaintenance Stationによる現場保全、日鉄テックスエンジ株式会社はUNIVEAM4による複数拠点の標準化に強みがあります。

見積もりを依頼する前に、設備台帳、点検帳票、故障履歴、部品在庫、既存のPLC・MES・ERP、設備停止による損失、希望するKPIを整理してください。まず重要設備の台帳・履歴・点検をデジタル化し、データが整ってから状態監視やAIへ進むロードマップを作ると、現場で使われる予防保全システムを実現しやすくなります。候補会社には、初期費用・月額費用・センサー・工事・連携・教育・保守を分けた見積もりと、導入後の責任体制を提示してもらいましょう。

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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。