予防保全システムの開発会社は、設備規模や保全業務との適合性、データ連携、導入後の支援体制を比べて選びます。その結果、現場に定着し、設備停止の削減につながります。
riplaと強みの異なる5社を、2026年時点の公開事例や料金試算とあわせて見ていきます。全体像は予防保全システム開発の完全ガイドもご覧ください。
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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、周期や設備状態をもとに点検・交換・修理を計画する仕組みです。故障後に修理する事後保全とは、考え方が異なります。
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す。また、CMMSは台帳・作業指示・履歴を管理し、EAMは資産の調達から廃棄までを扱います。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、最初に定義しておく必要があります。
保全業務の成果で比較する視点
導入の目的には、設備台帳の電子化に加えて、計画外停止や点検漏れ、部品待ちによる復旧遅延を減らすことも含まれます。さらに、熟練者の判断を記録して技能を共有することも、成果の一つです。
そのうえで、台帳と点検計画、作業指示と在庫、故障原因と保全費を一連で設計できる会社を選びます。特にAIを使う場合は、異常を検知しても、確認手順や点検・交換の記録画面がなければ通知が増えるだけです。見積もりでは、異常を検知した後に誰が対応し、いつまでに、どの作業を行い、KPIにどう反映するかを確かめます。
工場データの接続とセキュリティの確認範囲
設備から業務アプリまでの接続と、OT（制御技術）側の安全設計は、発注前に確かめておく必要があります。開発会社には、次の観点を提案に含めてもらいます。
- 接続範囲：設備・センサー・PLC・SCADA・ゲートウェイ・クラウド・業務アプリ
- 安全対策：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・手動運転
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高ま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）。
古い設備では通信方式や信号の取り出し方が異なるため、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。そこで、現地調査や通信設定、データ欠損への対応も、見積もりの別項目として出してもらいます。既存MES・ERPとのAPI連携や導入後の監視・保守も別項目で見積もっておくと、初期費用だけを見て比べる誤りを避けられます。
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します。IT事業会社として社内DXを進めてきた経験を活かし、成果の創出から定着までを支えます。
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です。
特徴と強み
設備状態の把握に加えて、点検・修理・部品交換を無理なくデジタル化することが重要です。予防保全の業務設計とデジタル化を一貫して進めたい企業には、riplaの次の支援が適しています。
- 業務整理：紙やExcelに分かれた台帳・点検記録を洗い出し、電子化する範囲を決めます。
- 一貫支援：課題整理、要件定義、画面・データ設計、開発、導入後の定着まで相談できます。
- 段階導入・連携：小さく始める段階導入と、業務システムとの接続の相談に対応します。
最初からセンサーやAIを全設備に広げるのではなく、まず重要設備を選んで、点検履歴・異常内容・対応時間・部品使用量を蓄積します。さらに、生産管理や販売管理、顧客管理などの基幹領域と情報をつなぎ、社内DXの一部として設計できるかも相談できます。
得意領域・実績
riplaの得意領域と見積もりの条件は、次の観点から確かめられます。
- 連携・個別開発：既存業務システムとの連携を重視する企業に向いています
- 対応機能：台帳、点検計画、作業指示、在庫、承認、ダッシュボードを運用に合わせて構成
- 開発範囲：パッケージの標準機能と個別開発を切り分けて対応
- 見積もり項目：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
候補にする際は、設備停止損失や点検漏れなどの課題を数値にして伝えます。減らしたい作業、早めたい判断、導入後に追うKPIを共有しておくと、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で突発故障の削減
株式会社エクサは、IBM Maximoを基盤に、設備・資産管理とIoT、Smart Factoryを組み合わせたい企業に適しています。現場データを起点に予防保全へ移り、工場業務を改善したい場合にも候補になります。加えて、大型設備や複数部門にまたがる案件では、業務とシステムを一緒に整理できるパートナーが欠かせません。
特徴と強み
IBM Maximoは、作業指示や保全スケジュール、資材管理を扱えるEAM・CMMS基盤です。モバイル入力や設備パフォーマンス管理にも対応します。
IBMの公式情報では、IoTデータや分析、AIを組み合わせて、資産のライフサイクル管理や予防的な対応を支援すると説明されています。エクサは、この基盤を製造現場の業務や既存システムに組み込む導入支援の相談先です。
得意領域・実績
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、予防保全の仕組みを整えています。この事例では、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）。
これは個別企業の事例であり、同じ数値を保証するものではありません。保全費や修復時間で効果を測るという考え方が、参考になります。
エクサは、導入規模や対象業務に応じて、次のようなニーズに向いています。
- 大規模導入：EAMや複数部署の保全ルールをそろえたい企業
- 現場連携：IoTデータと作業指示を連携したい企業
重要設備数台の点検記録だけを短期間で電子化する場合は、機能や体制が過大になる可能性があります。そこで、対象範囲を絞って段階導入を相談すると、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で設備保全から資産ライフサイクル、経営情報までを統合したい企業に向いています。大規模工場・社会インフラ・エネルギー・複数拠点の設備をまとめて管理し、保全戦略と投資判断を結びたい場合に検討できます。あわせて、IBMと認定パートナーの役割分担も確かめます。
特徴と強み
Maximo Application Suiteの機能と適合性は、設備資産の管理範囲に応じて確かめます。
- 資産管理：企業資産、設備パフォーマンス、資産投資計画を扱えます。
- 保全機能：作業指示書・保全予定・モバイル・部品在庫・ダッシュボードに対応します。
- 高度化：AIで指示書をレビューし、異常・劣化の把握から状態基準保全、予知保全へ段階的に進めます。
- 全社連携：ERP・財務・人材・IoTと連携し、投資・リスク管理へ広げられます。
- 小規模利用：点検票の電子化だけが目的なら、ライセンスや設計が過剰になっていないか確認します。
公式情報では、作業指示書や保全スケジュール、モバイル、スペアパーツの在庫、カスタマイズ可能なダッシュボードが案内されています。
得意領域・実績
大規模な資産管理と導入後の定着を検討する企業は、適合性と契約条件をあわせて確かめます。
- 拠点・資産：複数拠点の設備階層や、重要度・故障リスクに応じた保全計画
- 標準化：海外を含む共通プロセスと、IoT・AI・分析の保全連携
- AI運用：モデル作成主体、データ準備、誤報評価、再学習・監視費用
- 契約範囲：ライセンス・SI費用、移行・権限・端末・連携・教育・保守の責任
- 定着確認：一工場または重要設備群で成果を検証する計画
大規模案件では、上記の範囲ごとに、どこまでを誰が受け持つかを契約書に明記します。
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で工場の設備・ユーティリティ保全をまとめて管理したい企業に適しています。設備台帳や保全の周期・計画・履歴を一つにまとめ、修理案件や在庫、日常点検も同じ形で扱えます。複数拠点で同じ運用にしたい場合に、検討の候補になります。
特徴と強み
PLANTIAを使う際は、日々の記録共有と拠点間のデータ設計を確かめておきます。
- 保全データ：計画・実績、故障、点検、修理、部品の記録を蓄積
- 記録共有：紙・Excelの履歴を設備単位で検索し、周期や作業履歴を共有
- 運用条件：クラウド利用や現場利用、生産管理との接続条件を確認
- 拠点展開：点検予定、交換周期、在庫、完了条件を拠点間で合わせる
工場・ライン・装置・部品の階層をそろえておくと、拠点を追加するときのデータ移行や検索の負担を抑えられます。さらに、熟練者の経験も組織のデータに移しやすくなります。
得意領域・実績
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紹介されています（出典：富士通「FUJITSU Enterprise Application PLANTIA」、2017年掲載）。約200社の保全業務を支えた実績も掲載されています（同出典）。
公開実績には古い情報も含まれているため、現在の製品バージョンや導入支援体制、クラウド提供の範囲は、提案の時点で改めて確かめます。PLANTIAは、製造業で保全の仕組みを共通化したい企業に向いています。
- 業務標準化：複数拠点で保全を共通化し、点検・修理・部品情報をまとめて管理
- 技能伝承：設備ごとの履歴を活用
- IoT・AI利用：センサー接続方式と、異常検知後の作業指示を別途設計
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、Maintenance Stationで点検や故障、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。対象は富士電機の機器やプラントだけに限りません。製造業や公共施設、セットメーカーなどで、現場で使える業務フローを作りたい企業にも適しています。
特徴と強み
Maintenance Stationの管理範囲や現場での入力方法は、次の機能から確かめられます。
- 管理機能：設備・部品、保全計画・記録、点検・故障、技術文書、予定を管理
- 段階導入：台帳・点検履歴の電子化から部品管理・IoT連携へ拡張
- 現場入力：タブレットやオフライン入力に対応し、記録を蓄積・分析
- デモ確認：通信しにくい場所で写真・数値・処置を記録できるか確認
富士電機の公式情報では、作業指示、設備別の故障履歴、現象・原因・要因の記録が案内されています。さらに、処置の分類、保全費の集計、交換部品と在庫の管理も含まれています。
得意領域・実績
富士電機の公開事例には、部品在庫を見えるようにしたことで、修繕時の部品不足による停止を減らした事例があります（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）。
生産設備の保全標準化と状態の見える化の事例も紹介されています（同出典）。公開事例は各社の環境に基づくので、対象設備や停止時間、部品管理の課題と照らし合わせて読みます。
Maintenance Stationは、次のような企業に向いています。
- 保全の統一：拠点ごとのルールをそろえたい企業
- 一元管理：点検記録と部品在庫をまとめたい企業
- 現場利用：タブレット入力を進めたい企業
- 将来拡張：IoT基盤・分析サービス、API・CSV仕様、データ所有権を確認
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、UNIVEAM4で製造業の複数拠点や大規模設備の保全をそろえ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、設備を長く運用する業界を想定しています。保全の計画・実行・記録・分析を、一つのサイクルで回せます。
特徴と強み
UNIVEAM4は、保全データや外部システムを扱い、拠点間の共通化にも対応します。
- 管理対象：設備・部品・定修マスタ、故障、点検、工事、懸案、予算、モバイル入力
- 外部連携：購買・生産・予算システムとの接続やQRコードでの予備品管理
- 拠点共通化：保全方法をそろえながら、現場固有の管理項目も保持
- 導入範囲：1拠点の簡易点検では機能を絞り、ライセンス数も確認
日鉄テックスエンジの資料には、複数工場で共通のシステムを構築した事例もあります。設備コードや故障分類が拠点ごとに異なる場合は、標準マスタを決めることが導入効果につながります。また、オンプレミスかクラウドか、モバイル利用の条件も確かめます。
得意領域・実績
UNIVEAM4の公開実績は、自社の導入条件と照らし合わせて読みます。
- 製品実績：約580社に採用され、PM優秀製品賞を4度受賞（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）
- 向く業種：鉄鋼・化学・自動車などの現場や複数工場
- 活用目的：保全標準化、技能伝承、モバイル点検
採用社数や受賞歴は導入実績の参考になりますが、業界・拠点数・ユーザー数・既存連携の条件が自社と一致するとは限りません。導入前に、故障・点検・工事・予算のデータをどこまで細かくそろえるかを決め、標準化で現場固有の情報が失われないか担当者と確かめます。
予防保全システムの開発会社を選ぶポイント
6社はそれぞれ、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に強みがあります。知名度や機能数だけで決めるのではなく、設備・業務・データ・予算・運用への適合性を比べます。
自社の設備・業界に近い事例での実績と経験
実績を比べるときは、次の項目を自社の設備や導入条件と照らし合わせます。
- 対象範囲：設備・拠点・ユーザー・導入期間
- 接続条件：既存システムとセンサー・PLC・SCADAの担当
- 導入効果：導入後のKPIと自社で計測できる指標
公開事例の数値は参考にとどめ、自社で測れる指標に置き換えます。例として、計画外停止時間・MTTR・計画保全率・点検工数などが挙げられます。
物流拠点・ビル・プラント・インフラも対象に含むなら、安全要件や法定点検への理解を確かめます。類似設備の事例も、2〜3件提示してもらいます。また、現場ヒアリングから稼働後の保守まで同じ体制で支援できるかを聞いておくと、契約後にどこまで誰が担うかを把握しやすくなります。
技術力の見方：AIよりデータと連携の設計
AIの名称や検知精度だけで会社を選ぶのではなく、データ条件と誤報時の対応を確かめます。
- データの状態：故障件数、センサー種別、サンプリング間隔
- 分析の前提：欠損・ノイズの処理、正常・異常データの定義
- 運用負荷：誤報の確認工数と、アラート後の対応
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る方法があります。データを蓄積してから機械学習へ進む方が、現実的な場合もあります。
企画上の目安として、クラウドCMMS標準導入の初期費用は0万〜30万円程度、月額は3万〜20万円前後です。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700万〜1,800万円程度が目安です。
金額は、センサー、設置工事、通信の有無で変わります。加えて、データ移行、教育、AI、MESやERP連携の有無も金額を左右します。受託開発費は公的な一律相場ではなく、類似案件からの推定です。
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予知保全構成について、クラウドサービス部分は月額159.84米ドルです（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）。
この試算には、センサー本体・設置・通信・アプリ開発・データ整備・運用保守は含まれていません。そのため、実際の導入総額とは区別して読みます。
契約前に確かめるプロジェクト管理と導入後の体制
導入後に定着させ、効果を評価できるよう、工程・責任分担・PoCの条件を契約前に決めておきます。
- 定着準備：マスタ整備・紙やExcelの履歴移行・現場教育・旧帳票との並行運用
- 工程と成果物：要件定義・現地調査・PoC・本番開発・移行・受入テスト・教育・稼働後支援
- 責任分担：一次窓口、通信・アプリ障害の切り分け、データ復旧の責任者
- PoC対象：重要設備1〜5台または1ラインに絞り、3〜6か月程度で評価
- 測定・展開：評価結果をもとに、次の展開を判断
PoCでは、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・点検入力率を測ります。
工程と成果物は見積書に記載してもらいます。効果を確認できたら、対象のライン・拠点・センサー・AI分析・ERP・MES連携へ段階的に広げ、過剰投資や現場の混乱を防ぎます。
よくある質問
導入の前によく寄せられるのは、予知保全との違い、費用、AIの必要性、小規模工場での導入についての質問です。代表的な疑問を取り上げます。
予防保全システムと予知保全システムは何が違いますか？
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、故障前に点検や部品交換を行う方法です。
一方で、予知保全はセンサーや稼働履歴を分析し、設備の状態や故障リスクを推定して、必要な時期に保全します。まず台帳・点検・履歴を整え、データがたまってから予知保全へ進む段階導入が、一般的に進めやすい方法です。
予防保全システムの開発費用はいくらかかりますか？
標準的なクラウドCMMSは、初期費用を抑えて月額で始められる場合があります。一方で、個別開発やセンサー設置などを加えると、数百万円から数千万円規模になります。
企画上の目安は、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700万〜1,800万円程度です。設備台数や拠点数によって変わります。
個別開発に加えて、センサー設置・既存設備との接続・データ移行・AI・教育の費用を確かめます。初期費用と月額費用のほか、保守・追加開発・通信・現地作業も分けて見積もります。
予防保全システムにAIは必須ですか？
AIは必須ではありません。台帳・周期点検・作業指示・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を減らせる場合があります。
また、熟練者への確認が集中する状況を減らせる場合もあります。AIを導入する際は、データ品質・誤報の確認・アラート後の体制・再学習費用を確かめます。まずは、効果を測れる設備から始めることが重要です。
小規模工場でも予防保全システムを導入できますか？
導入できます。全設備を対象にするのではなく、停止損失が大きい1〜5台または1ラインを選びます。
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で現場入力率や計画外停止時間を測ります。
効果が確認できた機能だけを他の設備に広げると、投資と運用の負担を抑えられます。
まとめ
各社は、対応できる設備規模や得意な導入方式が異なります。そのため、自社の課題と導入段階を整理し、現場で継続して使える仕組みかどうかで候補を絞ります。
自社の導入段階に合う会社
台帳や点検履歴が未整備なら、業務の整理と現場への定着を支援する会社に相談します。一方で、複数工場の資産管理やAI・IoTが目的なら、EAM・クラウド・センサー・既存連携を設計できる会社が候補になります。また、PoCから本番展開までの工程も確かめます。
見積もり前に整理する設備とKPI
設備・業務・データ・運用を整理したうえで、各社の提案と見積もりを同じ条件で比べます。
- 現状情報：台帳・点検帳票・故障履歴・部品在庫・PLC・MES・ERP・停止損失
- 効果指標：計画外停止時間・MTTR・点検入力率・アラート対応時間と取得方法
- 会社の適合性：機能数より、設備・現場・IoT・業務システムをつなぐ設計力
- 段階導入：重要設備の台帳・履歴・点検から始め、データ整備後に状態監視やAIへ進む
- 見積もり・体制：初期・月額・センサー・工事・連携・教育・保守と責任体制
riplaは、業務課題の整理から開発、定着まで支援します。エクサはIBM Maximoと製造IoTに、日本アイ・ビー・エムは大規模EAMとAI・IoTに強みがあります。
富士通エンジニアリングテクノロジーズはPLANTIAで保全を標準化します。富士電機ITソリューションはMaintenance Stationで現場保全を支援します。日鉄テックスエンジはUNIVEAM4で、複数拠点の標準化を得意とします。
候補の会社には、見積もりの内訳と導入後の責任体制を提示してもらいます。
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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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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。