サプライチェーン市場における予測分析と予防保全- 世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測：コンポーネント別、アプリケーション別、組織規模別、エンドユーザー産業別、地域別および競合状況、2021-2031年

世界の予測分析およびサプライチェーンにおけるメンテナンス市場は、大幅な成長が見込まれており、2025年の117億9,000万米ドルから2031年までに483億4,000万米ドルへと拡大し、CAGRは26.51％に達すると予測されています。

この分野では、過去のデータ、機械学習アルゴリズム、統計モデリングを活用し、設備の故障を予測するとともに、操業中断が発生する前に保守スケジュールを最適化します。市場の主な促進要因は、利益率に深刻な影響を与える計画外のダウンタイム削減の重要性と、高価値資産の稼働寿命延長の必要性です。その結果、組織はこれらの効率化に向けて積極的に資本を投入しており、「2025 MHI年次産業レポート」で強調されているように、2025年にはバリューチェーンリーダーの55%が、業務の回復力を強化するために技術とイノベーションへの投資を増やしていると回答しています。

市場概要
予測期間	2027-2031
市場規模：2025年	117億9,000万米ドル
市場規模：2031年	483億4,000万米ドル
CAGR：2026年～2031年	26.51％
最も成長が速いセグメント	ソリューション
最大の市場	北米

しかしながら、市場拡大を妨げる大きな課題として、最新の分析ツールと老朽化したレガシーインフラの統合が挙げられます。多くのサプライチェーンネットワークは、断片化されたデータサイロに依存しており、正確なモデリングに必要な情報のシームレスな集約を妨げています。この技術的な障壁は、導入プロセスを複雑にし、投資利益率の実現を遅らせ、明らかなメリットがあるにもかかわらず、包括的な予知保全ソリューションの導入を躊躇させる企業も出ています。その結果、こうしたインフラの格差を克服することの難しさは、業界内での広範な導入にとって依然として大きな摩擦点となっています。

市場促進要因

産業用IoT（IIoT）および接続デバイスの急速な普及は、世界の予測分析・サプライチェーン保守市場における主要な技術的推進力として機能しています。物流インフラや生産設備全体にネットワーク化されたセンサーを組み込むことで、組織は設備故障の早期兆候を特定するために必要な、継続的かつ詳細なデータストリームを生成します。この広範な接続性により、静的なサプライチェーンは応答性の高いデジタルエコシステムへと変貌し、オペレーターは定期的な手動点検に依存することなく、資産の健全性をリアルタイムで監視できるようになります。ロックウェル・オートメーション社の2024年3月発表『第9回年次スマート製造レポート』によれば、製造業者の95%が現在スマート製造技術を導入または評価中であり、堅牢な予知保全戦略の基盤となるデジタル基盤が確立されつつあります。

並行して、人工知能（AI）と機械学習の統合が進み、この膨大なデータ処理を担う知能エンジンとして機能し、保守スケジュールの最適化を実現しています。これらのアルゴリズムは、過去のパフォーマンスとリアルタイムの遠隔計測データを分析し、操業に支障をきたす前に故障を予測することで、機械の停止による財務的影響を大幅に軽減します。この動向を裏付けるように、ゼブラ・テクノロジーズが2024年6月に発表した『2024年製造業ビジョン調査』では、世界の製造業リーダーの61％が2029年までにAIが成長を牽引すると予測しています。この導入はリソース制約によってさらに加速されています。デカルト・システムズ・グループが2024年に報告したところでは、サプライチェーンおよび物流部門のリーダーの76％が顕著な労働力不足に直面しており、企業はより少ない人員で業務継続性を維持するため、自動化された予測ツールへの依存を余儀なくされています。

市場の課題

世界のサプライチェーンにおける予測分析およびメンテナンス市場における主要な制約要因は、最新の分析ツールと旧式のレガシーインフラを統合することの難しさです。高度な予測モデルは、設備故障の正確な予測やスケジュールの最適化のために、高品質で一元化されたデータを必要とします。しかし、業界の大部分は依然として断片化された手動システムで運用されており、深刻なデータサイロを生み出しているため、シームレスな情報流通はほぼ不可能です。この断絶により、組織は分析よりもデータ取得やクリーニングに過剰なリソースを費やすことを余儀なくされ、予測保全が約束する効率化のメリットが相殺されてしまいます。

サプライマネジメント協会（ISM）の「2024年データ・アナリティクス調査」によれば、2024年の供給管理組織の92％が主要データツールとしてExcelを「常に、または非常に頻繁に」利用していると回答。また回答者の32％は、業務時間の少なくとも21％を単なるデータ検索に費やしていると示しています。このように非統合的な手動ツールへの依存が定着している状況は、自動化された予測ソリューションの導入を複雑にします。その結果、多くの企業は高度な分析を支える基盤となるデータアーキテクチャの近代化に伴う複雑さゆえに、導入を遅らせざるを得ない状況に直面しています。

市場動向

生成AIと高度な機械学習の統合は、保守チームがデータと関わり修理を実行する方法を根本的に変革しています。従来の予測モデルが異常を指摘するだけなのに対し、生成AIは知的な副操縦士として機能し、膨大な技術文書を統合して即座に段階的な修理ガイドを生成し、自然言語プロンプトを通じて複雑な問題のトラブルシューティングを行います。この変革により技術的専門知識が民主化され、経験の浅い技術者でも高度な保守作業を遂行可能となり、設備故障の解決時間が大幅に短縮されます。ロックウェル・オートメーション社による2025年6月発表の「第10回年次スマート製造レポート」によれば、生成AIおよび因果関係AIへの投資を行う組織数は前年比12％増加し、実験的なパイロット段階から拡張可能な導入段階への決定的な移行を示しています。

同時に、持続可能性とグリーンサプライチェーン分析への注力は、予測的知見を活用して厳格な環境・社会・ガバナンス（ESG）基準を満たすことで、市場の優先順位を再構築しています。組織はダウンタイム防止だけでなく、老朽化した資産のエネルギー消費を最適化し稼働寿命を延長するためにも分析を導入する傾向が強まっており、これにより新規スペアパーツや機械の製造に伴うカーボンフットプリントを削減しています。この「グリーンメンテナンス」アプローチは、資産管理を企業の脱炭素化戦略における重要な要素へと変革します。2025年3月に発表された『2025年MHI年次産業レポート』によれば、サプライチェーン専門家の44%が、環境問題と持続可能性への取り組みを、自社の運営戦略に影響を与える最も重要な動向として挙げています。

よくあるご質問

• 世界の予測分析およびサプライチェーンにおけるメンテナンス市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の117億9,000万米ドルから2031年までに483億4,000万米ドルへと拡大すると予測されています。CAGRは26.51％です。
• 市場の主な促進要因は何ですか？
  • 計画外のダウンタイム削減の重要性と高価値資産の稼働寿命延長の必要性です。
• 最も成長が速いセグメントは何ですか？
  • ソリューションです。
• 最大の市場はどこですか？
  • 北米です。
• 市場拡大を妨げる大きな課題は何ですか？
  • 最新の分析ツールと老朽化したレガシーインフラの統合の難しさです。
• 産業用IoT（IIoT）の普及は市場にどのように影響していますか？
  • 設備故障の早期兆候を特定するために必要な継続的かつ詳細なデータストリームを生成します。
• AIと機械学習の統合はどのように市場に寄与していますか？
  • 保守スケジュールの最適化を実現し、故障を予測することで財務的影響を軽減します。
• サプライチェーンにおける予測分析の主要な制約要因は何ですか？
  • 高品質で一元化されたデータが必要ですが、業界の大部分は断片化された手動システムで運用されています。
• 生成AIは保守チームにどのような変革をもたらしていますか？
  • 技術的専門知識が民主化され、経験の浅い技術者でも高度な保守作業を遂行可能となります。
• 持続可能性とグリーンサプライチェーン分析への注力は市場にどのように影響していますか？
  • ダウンタイム防止だけでなく、エネルギー消費の最適化やカーボンフットプリントの削減に寄与しています。
• サプライチェーン専門家の何％が環境問題と持続可能性への取り組みを重要な動向として挙げていますか？
  • 44%です。

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 世界のサプライチェーン市場展望における予測分析と予防保全-世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測：コンポーネント別、アプリケーション別、組織規模別、エンドユーザー産業別、地域別および競合状況、2021-2031年

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別（ソリューション、サービス（マネージドサービス、プロフェッショナルサービス））
  • 導入形態別（オンプレミス、クラウド）
  • 用途別（在庫管理、予知保全、予測ルート計画、需要予測、その他）
  • 組織規模別（大企業、中小企業）
  • 最終用途産業別（小売業、製造業、航空業、医療、エネルギー・電力、その他）
  • 地域別
  • 企業別（2025）
• 市場マップ

第6章 北米のサプライチェーン市場展望における予測分析と予防保全-世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測：コンポーネント別、アプリケーション別、組織規模別、エンドユーザー産業別、地域別および競合状況、2021-2031年

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第7章 欧州のサプライチェーン市場展望における予測分析と予防保全-世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測：コンポーネント別、アプリケーション別、組織規模別、エンドユーザー産業別、地域別および競合状況、2021-2031年

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン

第8章 アジア太平洋地域のサプライチェーン市場展望における予測分析と予防保全-世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測：コンポーネント別、アプリケーション別、組織規模別、エンドユーザー産業別、地域別および競合状況、2021-2031年

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• アジア太平洋地域：国別分析
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア

第9章 中東・アフリカのサプライチェーン市場展望における予測分析と予防保全-世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測：コンポーネント別、アプリケーション別、組織規模別、エンドユーザー産業別、地域別および競合状況、2021-2031年

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 中東・アフリカ：国別分析
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ

第10章 南米のサプライチェーン市場展望における予測分析と予防保全-世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測：コンポーネント別、アプリケーション別、組織規模別、エンドユーザー産業別、地域別および競合状況、2021-2031年

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • コロンビア
  • アルゼンチン

第11章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第12章 市場動向と発展

• 合併・買収
• 製品上市
• 最近の動向

第13章 世界のサプライチェーン市場：SWOT分析における予測分析と予防保全-世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測：コンポーネント別、アプリケーション別、組織規模別、エンドユーザー産業別、地域別および競合状況、2021-2031年

第14章 ポーターのファイブフォース分析

• 業界内の競合
• 新規参入の可能性
• サプライヤーの力
• 顧客の力
• 代替品の脅威

第15章 競合情勢

• international Business Machines Corporation
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• General Electric Company
• Schneider Electric SE
• Google LLC
• Oracle Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Co.
• SAS Institute Inc.
• TIBCO Software Inc.
• Siemens AG
• Robert Bosch GmbH
• Cisco Systems, Inc.
• Dell, Inc.
• Intel Corporation

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項