予防保全システムは、点検や部品交換を計画どおりに進め、作業結果を次の計画に生かす業務基盤です。方式と必要な機能、導入の段階を整理して選ぶと、計画外停止と保全業務の属人化を減らせます。
予防保全との違い、種類、主要機能、導入の進め方を順に説明します。詳しくは関連記事もご覧ください。
▼関連記事一覧
・予防保全システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・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
・予防保全システム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・予防保全システム開発の発注/外注/依頼/委託方法について
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予防保全システムの定義
予防保全システムは、故障を完全に予言する仕組みだけを指すわけではありません。設備を登録し、点検や交換を計画して、作業の指示と結果を記録するところが基本の役割です。
記録した結果は次回の計画や改善に反映されるため、システムは保全業務を支える業務基盤になります。導入では、まず周期保全から始め、そのあとで状態監視や予測分析を加える段階導入が現実的です。
予防保全の基本的な考え方
点検や部品交換の時期は、どの基準で動かすかと、設備ごとの影響の両方を見て決めます。
- 設定基準：時間、稼働時間、処理回数、走行距離、製造ロット数などを基準にした点検や交換
- 交換の利点と注意：故障前の交換は突然の停止を抑えやすい一方、まだ使える部品を取り替えてしまうおそれがあります。
- 周期の調整：設備の重要度、部品寿命、故障時の安全・品質・納期への影響を踏まえて見直します。
事後保全・予知保全との違い
保全方法によって、対応を始めるタイミングと判断材料が変わります。
- 事後保全：故障や異常が起きてから修理します。設備を使い切れる一方、突発停止や緊急調達、夜間対応、品質事故のリスクを伴います。
- 予知保全：振動、温度、電流、圧力、音などの状態データから、異常の兆候や故障リスクを推定します。
- 判断の軸：予防保全は「決めた周期」、予知保全は「設備の状態」が基準です。
CMMS・EAMとの関係
CMMSとEAMは、保全業務に加えて、どこまでの資産管理を扱うかが異なります。
- CMMS：設備台帳、点検、修理、作業指図、部品など、保全業務の管理を担います。
- EAM：保全に加えて、設備資産のライフサイクル全体を扱います。
- EAMの管理範囲：予算、購買、契約、廃棄までを広く扱います。
周期保全だけか、状態監視まで行うか、資産・原価・購買まで含めるかを先に決めると、過剰な仕組みを避けやすくなります。
予防保全システムの種類と選び方
方式は、最先端の機能から決めるより先に、標準化したい保全業務から考えます。入力習慣や設備台帳が整っていない現場では、クラウド型の台帳・点検管理から始める方法があります。一方で、既存設備のデータをリアルタイムに使う場合は、センサーや制御システムとの連携も比較の対象になります。
クラウド型CMMS
クラウド型CMMSでは、導入のしやすさと、接続後の運用条件の両方を確認します。
- 導入機能：設備台帳、点検計画、作業指図、履歴、部品管理を、比較的短い期間で始めやすい方式です。
- 拠点・保守：複数拠点の情報を共通画面で確認でき、サーバー保守や更新を自社で抱えにくい点が利点です。
- 通信環境：通信が不安定な工場では、オフラインでの入力が必要になります。
- 接続条件：外部接続の経路、データ保管場所、認証方式、障害時の業務継続を確認項目とします。
オンプレミス型EAM
オンプレミス型は、社内サーバーや工場内ネットワークにシステムを置く方式です。閉域網や低遅延、社内規程、既存の認証基盤を重視する環境に合います。
サーバー更新やバックアップ、脆弱性対応のほか、障害復旧やライセンス更新も、自社か保守契約で担います。そのため、導入費だけでなく運用体制も見積もる必要があります。さらに、工場ごとの業務を個別に改修しすぎると、将来の更新が難しくなります。
IoT・AI予知保全型
IoT・AI型は、センサーや制御データを使って、閾値超過や傾向変化、異常パターンを分析する方式です。故障確率なども分析の対象になります。導入の効果や精度は、対象設備の状態や蓄積データによって変わります。
- 活用しやすい設備：巡回で確認しにくい設備や、停止損失が大きい設備に有効です。
- 精度の条件：故障履歴が少ない、センサー位置が適切でない、運転条件が頻繁に変わる場合は、AIの精度がすぐ高まるとは限りません。
- 段階的な導入：まずルールや統計的な異常検知を使い、データがたまってから高度化する方法があります。
予防保全システムの主要機能と標準構成
システムの価値は、異常を見つけてから保全作業を終えるまでを、どれだけ短くできるかで決まります。そのために、設備、作業者、部品、点検基準、承認、実績を同じ業務フローで扱います。情報がつながれば、現場の判断と管理側の分析を結び付けられます。
設備台帳・設備階層管理
工場から部品まで、親子関係を設備階層として登録します。その間には、建屋やライン、装置、ユニットが入ります。設備番号と設置場所を管理し、型式、取得日、保証期限も扱います。
重要度、稼働条件、関連図面まで記録しておくと、問い合わせや故障対応の初動が速くなります。また、設備コードの連携方法は初期設計で決めておく必要があります。生産管理や購買管理とコードを合わせるか、変換表を用意しておくと、後から連携するときの手戻りを抑えられます。
点検計画・作業指図・現場入力
点検計画では、予定の条件と、現場で記録・照合する方法をそろえて設計します。
- 予定と指図：周期、稼働時間、カレンダー、法定点検期限から予定を作り、担当者や期限、手順、工具、判定基準を割り当てます。
- 現場入力：スマートフォンやタブレットから、数値や写真、異常内容を記録できます。交換部品や作業時間も入力できます。
- オフライン対応：電波が届かない場所でも記録を保持し、通信が戻ったあとに同期できることが条件になります。
- 設備の照合：QRコードやバーコードで設備を呼び出すと、誤入力を減らせます。
部品・在庫・修理履歴の管理
予備品の在庫数や保管場所、発注点を管理すると、部品待ちによる停止を減らせます。さらに、使用履歴や代替部品、仕入先も管理の対象に含めます。
修理履歴には、症状や原因、処置を残します。交換部品や作業時間、再発防止策も加えます。故障モードや原因分類を統一すると、再発傾向を分析できます。
部品の在庫金額と停止損失を合わせて見ると、過剰在庫と欠品のバランスを取る手がかりになります。
状態監視・アラート・KPI分析
振動や温度、電流、圧力のデータを集め、閾値超過や傾向変化を通知します。流量や音、稼働時間なども対象になります。通知後は、確認者と対応期限を決め、作業指図やエスカレーションにつなげます。
分析では、MTBF（平均故障間隔）とMTTR（平均修復時間）を追います。加えて、稼働率や計画保全率、計画外停止時間を見ます。保全費も合わせて押さえます。
アラートから作業完了までの時間も確認します。検知率だけを成果指標にすると、誤報の増加を見落とすおそれがあります。
予防保全システム導入の進め方
導入は、停止損失と保全業務の課題を整理するところから始めます。重要設備に絞ってPoC（概念実証）を行い、現場定着とデータ品質を見極めます。効果が見えた範囲から広げると、投資とリスクを管理しやすくなります。
検知精度だけでなく、点検入力や作業指図が現場で回るかも確かめます。進め方の詳細は予防保全システム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順をご覧ください。
1. 現状把握と対象設備の優先順位付け
突発停止時間や故障頻度、保全費を確認します。部品欠品、点検漏れ、復旧時間も洗い出します。あわせて、設備ごとに安全・品質への影響と生産損失を整理します。
代替設備の有無と過去の故障データを踏まえ、優先順位を付けます。重要設備の1〜5台、または1ラインに対象を絞ります。この段階では、センサーの有効性に加えて、点検入力や作業指図が現場で回るかも確認できます。
2. 保全業務とデータ項目の標準化
標準化の前に、現場で情報を扱う手段を洗い出します。
- 紙帳票
- Excel
- 口頭連絡
- 個人メモ
設備コードや故障分類、点検項目を標準化します。異常レベルや完了条件、承認者も決めておきます。
入力項目が多すぎると、登録が形だけのものになりがちです。そのため、判断に必要な最小限の項目から始めます。たとえば、設備と作業、結果を基本にし、写真や異常の有無を加えます。
分析項目は、運用が定着してから加えます。過去履歴をすべて移すより先に、今後の記録を正確に残せる状態を作ります。
3. 小さなPoCで効果と運用性を検証
PoCでは、検知だけでなく、確認者や実施作業、完了までの時間を測ります。評価するのは、検知率や誤報率、見逃しです。確認時間や作業指図化率も含めます。
作業完了時間、計画外停止時間、入力率も評価項目です。AIの予測が正しくても、担当者が対応できなければ保全効果にはつながりません。そのため、検知と対応を一つのシナリオとしてテストします。
4. パッケージ・クラウド・個別開発を選定
台帳や点検、履歴は、パッケージやクラウドに合わせます。作業指図も、同じ枠組みで扱えます。設備固有の制御連携や差別化部分は、API連携や個別開発で補います。
個別開発は業務に合わせやすい一方、要件の増加やテスト範囲の拡大、保守担当者の不足が起きやすくなります。
設備マスタや履歴の出力、APIの扱いを確認します。権限やバックアップ、障害復旧に加え、データを取り出しやすいかも見ます。
5. 本番展開と継続改善
本番前に、設備マスタと必要な履歴を移行します。そのうえで、旧帳票との並行運用や権限設定を進めます。バックアップや障害時の手順、現場教育も準備します。
展開後は、計画保全率と計画外停止を月次で確認します。MTTRとMTBFも、同じ頻度で追います。保全費や部品欠品、入力率も見ます。
数値が改善しないときは、まず点検周期とアラートの優先順位を見直します。次に、作業者の負担と部品調達を確かめます。
予防保全システムの費用相場とコスト内訳
費用は、設備台数や拠点数、ユーザー数によって変わります。センサー数や設置工事、通信方式も関係します。データ移行やERP・MES連携、AIの有無も影響します。
公的な一律価格はありません。そのため、類似する設備保全管理やIoT業務システムの公開価格と見積事例をもとに、企画段階の目安を示します。
正式な予算を立てるには、対象設備と連携範囲を定め、複数の見積もりを比べてください。
費用の詳細は予防保全システム開発の見積相場や費用/コスト/値段についてをご覧ください。発注方法は予防保全システム開発の発注/外注/依頼/委託方法についてで解説しています。
導入パターン別の費用目安
標準機能を使うクラウド型CMMSの目安は、初期設定が0万〜30万円程度、月額が3万〜20万円前後です。一方、個別開発やIoT・AIの費用は、規模と導入段階によって幅があります。
- 小規模・中規模：個別開発や連携は300万〜700万円程度、CMMS・EAMの中規模構築は700万〜1,800万円程度です。
- 大規模：複数工場展開やスクラッチ開発は1,800万〜4,000万円以上になることがあります。
- IoT・AIのPoC：センサー、ゲートウェイ、設置、可視化、分析を含め、300万〜800万円程度です。3〜6か月程度から検討するケースがあります。
- 本番展開：センサー追加、モデル運用、通知、作業指図、既存連携が加わり、800万〜3,000万円以上となることもあります。
これらは推定の幅で、設備台帳、モバイル、部品管理の範囲によって変わります。権限やAPI連携の範囲でも、費用は動きます。AIモデルだけでなく、現場で使う画面と作業フローも見積もりに含めます。
クラウド料金と導入総額の切り分け
公式の構成例では、50センサー・50ゲートウェイ、一定量の処理と機械学習を組み合わせたクラウド部分が、月額159.84米ドルと試算されています。
これは2024年3月6日時点の試算です。センサー本体や設置工事、通信は、この金額に含まれていません。アプリ開発とデータ整備、教育、保守も含まれません（出典: IoT予知保全向けクラウド構成の公式料金試算、2024年）。
導入総額は、クラウドの利用料とは分けて見積もります。
見積書で分けるべきコスト
見積額に含まれる作業と運用費を照合できるよう、費目を分けて確認します。
- 導入準備：要件定義、設備・部品マスタ整備、過去履歴の移行、画面・モバイル開発。
- 設備・基盤：センサー、ゲートウェイ、設置工事、通信、クラウド。
- 接続・運用：ERP・MES・SCADA連携、テスト、教育、運用保守。
- 追加対応：追加ユーザー・設備、データ量、AI再学習、現地訪問、24時間対応、バックアップ、脆弱性対応。
初期費用が安くても、月々の運用や追加改修の費用が高いことがあります。そのため、3年程度の総保有コストで比べると判断しやすくなります。
予防保全システムの開発会社/ベンダーの選び方
予防保全システムは、設備やセンサー、制御、ネットワーク、クラウドに関わります。基幹システムや現場教育とも関係するため、選ぶときは機能一覧の多さより、関わる範囲を見ることが大切です。
開発会社が設備と保全業務を理解しているか、導入後に現場で使われる仕組みにできるかを、提案や回答から見極めます。
設備・業界の実績の確認
導入社数や製品名だけでなく、自社に近い設備や拠点数を確認します。現場人数や通信環境、既存システムも見ます。導入後のKPIも確認対象です。
可能であれば現場や設備を見てもらい、故障時の業務や点検順序を理解しているか確かめます。入力できない場所や部品調達についても、同じ観点で見ます。
公開事例の数値は、対象設備と測定期間が自社と一致するかを確認します。導入前後の条件や、削減対象の費用も合わせて見ます。
技術範囲と責任分界の確認
担当範囲は、センサーの選定と設置、PLCやSCADAとの接続から確認します。エッジ処理や基盤、モバイルを誰が受け持つかを明確にします。APIとAI分析は、どこまでを誰が担うかも確認します。
製品提供者と開発・導入支援者が別なら、障害窓口や原因の切り分けを契約書に明記します。現地対応とデータ復旧、更新の責任者も、契約書に定めておきます。
連携仕様やデータ所有権、エクスポート方法を選定時に確認します。設計書の引き渡しや追加開発の単価も、あわせて確かめます。
導入後の保守体制とSLA
導入後は、設備やユーザーの追加、点検項目の変更が発生します。OS・ブラウザの更新やセンサー交換もあり、データ欠損やアラート調整も起こります。
問い合わせ時間や、障害の重要度別の復旧目標を確認します。バックアップ頻度と脆弱性通知、操作教育、改善会議の有無も見ます。
AIを使う場合は、精度監視と誤報の見直しを、どう行うかを明確にします。再学習データと再学習費用、担当範囲も決めておきます。
提案書と見積書の比較条件
提案額の条件をそろえるには、各社へ渡す資料と、提案書の確認範囲を統一します。
- 比較資料：設備台帳、点検帳票、故障履歴を各社へ渡します。通信方式や連携対象、停止損失、希望KPI、導入時期、予算上限も、あわせて示します。
- 提案範囲：対象と対象外、前提条件を確認します。利用者数や設備数、移行件数を見ます。テストや教育、納品物、保守費も比べます。
- 作業の抜け：業務標準化と現場定着に必要な作業も比べ、契約後の追加費用を抑えます。
▶ 詳細はこちら：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
導入を失敗させないポイントとセキュリティ
予防保全システムは生産設備や工場ネットワークと接続するため、安全と事業継続の両面から考える必要があります。工場の規模にかかわらず、ITとOTを分けて接続点を洗い出します。
経済産業省は、IoT化や自動化によって工場が外部ネットワークやクラウド、サプライチェーンと接続されるリスクを示しています。2025年には、中小規模の製造事業者向けに始め方を示す資料も公開されています（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」関連資料、2025年）。
センサー先行・AI先行の回避
設備の重要度や正常状態が未整理のまま、センサーを増やすと、データとアラートだけが増えます。点検基準や対応者が未整備のままでも、同じことが起きます。故障ラベルや運転条件の履歴が不足すると、AIは誤報や見逃しを減らせません。
まず、設備台帳と周期点検、履歴入力を進めます。異常時の作業手順も決めておきます。そのうえで、重要設備の少数データで効果を確かめてから、センサーと分析を広げます。
2025年7月発行のJEITA報告書は、予知保全をデータ活用や運用課題と合わせて考える材料です（出典: JEITA「予知保全技術に関する調査報告書 第3版」、2025年）。
OT・IT接続とアクセス権限の管理
接続経路は、工場ネットワークや制御機器、エッジゲートウェイを含めて図にします。クラウドや業務端末も、同じ図に載せます。そのうえで、必要な通信だけを許可し、ネットワークを用途や重要度で分けます。
最小権限と多要素認証を設定し、通信と保存データを暗号化します。操作ログを残し、使っている端末も洗い出します。担当者、管理者、外部保守者で権限を分けます。
退職や異動時に権限をすぐ無効化できるようにします。導入時に設定し、その後も設備追加や接続先変更のたびに見直します。
バックアップ・ログ・障害時の手順
設備台帳や点検履歴を、定期的にバックアップします。作業指図とセンサーデータも、定期的にバックアップします。通信停止やクラウド停止時の代替手順も決めます。
ゲートウェイ故障や誤アラートの大量発生時も想定します。復旧目標時間と許容できるデータ損失を、業務側と合意します。
連絡先や判断者を決め、手作業への切り替えと復旧後の再同期の手順を文書にします。保存しているだけでなく、実際に復元できるかをテストします。
予防保全システムに関するよくある質問
検討では、AIの必要性や過去データ、工場の規模について疑問が出ます。導入期間やクラウドの安全性も、問われやすい点です。導入前に多い質問へ、判断の基準から答えます。
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。まず、設備台帳や点検計画、作業指図の仕組みを作ります。履歴や部品管理も加えたうえで、閾値やルールによる通知から効果を測る方法もあります。
故障履歴とセンサーデータがたまり、AI予測で点検時期や作業の優先順位を改善できる段階になってから、高度な分析を加えるのが現実的です。
小規模工場でも導入できますか？
導入できます。全設備ではなく、停止損失が大きい1〜5台や1ラインから始めます。対象は、台帳や点検、写真付きの履歴に絞り、簡単なアラートも含めます。
利用者数と設備数を絞ると、費用や教育の負担を抑えながら、現場定着を確かめられます。入力頻度や既存ネットワークも、絞る対象になります。
効果を確認したあとで、部品管理、センサー、他拠点への展開を加えます。
紙やExcelの履歴しかなくても導入できますか？
導入はできますが、最初に過去履歴をすべて移す必要はありません。設備名や設備番号、設置場所、重要度などのマスタを用意します。
今後の点検と故障は、新システムに正確に記録します。過去履歴は、重要設備や直近の故障など、分析価値の高い範囲から整理します。
表記ゆれや重複を解消し、移行件数と品質確認の工数も見積もりに含めます。
工場のデータをクラウドへ接続しても安全ですか？
安全性は、クラウドかオンプレミスかよりも、接続経路や認証、権限によって左右されます。暗号化やログ、バックアップも影響します。脆弱性対応や委託先の管理も、判断材料になります。
OTと社内ITは、必要なデータと通信方向を定めたうえで、条件を付けて接続します。最小権限と多要素認証も設定します。導入前にリスク評価を行い、障害や攻撃時に安全に停止・切り替えできる手順まで設計します。
まとめ
予防保全システムは、設備台帳や点検計画、作業指図をつなぐ業務基盤です。現場入力や部品、履歴、分析も含めて扱うため、AIだけの仕組みではありません。停止損失と設備の重要度を把握し、対象を絞って保全業務を標準化することが、導入の第一歩です。
台帳・履歴・点検の整備と状態監視の順序
全設備へのセンサー設置やAI精度を急ぐと、誤報や入力の負担、データ不足、予算超過が起きかねません。
重要設備の1〜5台、または1ラインで点検と履歴をデジタル化します。アラート後の確認から作業完了までを測ります。
結果を踏まえ、センサーや予知分析に広げます。ERP・MES連携や複数拠点展開へも順に進めると、投資対効果と現場定着を両立しやすくなります。
開発会社・ベンダーの業務と運用までの比較
機能数や初期費用だけでなく、設備から業務アプリまでをまたぐ実績を確認します。現場入力、API、データ移行の扱いも見ます。
保守体制や責任分界、セキュリティ、3年程度の総保有コストも比べます。提案前に対象設備と故障履歴を整理すると、各社へ同じ条件を示せます。帳票や停止損失、希望KPIも、あわせてまとめておきます。
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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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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。