発電分野の予知保全市場 サイズとシェア 2026-2035

発電における予知保全市場の規模

発電における世界の予知保全市場は、2025年に20億米ドルの規模に達した。これは、AIを活用した診断への投資が拡大するとともに、火力、再生可能エネルギー、原子力の各ポートフォリオ全体で、発電設備の予期せぬ故障に伴う運用コストの負担が増大していることを反映している。Global Market Insights Inc.が発表した最新レポートによると、電力事業者が既存設備全体に状態監視、IoTセンシング、クラウド分析を体系的に導入するなか、市場規模は2035年までに56億米ドルに達すると予測される。2026年〜2035年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は10.8%となる見込みである。

セグメント別では、ソフトウェアプラットフォームが市場収益の42%を占め、導入アーキテクチャではクラウドベースの導入が44%で首位となっている。これは、現代の資産パフォーマンス管理（APM）インフラにおいて、拡張性の高いサブスクリプション型の経済性が反映されたものである。老朽化した既存設備、地理的に分散した再生可能エネルギー発電ポートフォリオ、デジタルトランスフォーメーションの義務化による圧力が相乗的に高まり、主要なすべての地域で需要を押し上げている。

発電分野の予知保全市場の動向

予知保全におけるAI & 機械学習の導入拡大

人工知能と機械学習は、過去3〜4年の間に、実験的なパイロット段階から発電設備の保全における実運用レベルの導入へと移行した。ディープラーニングモデルは、振動スペクトル、熱プロファイル、音響放射および電気的シグネチャーを学習することで、回転機器、ガスタービン圧縮機、風力タービンのギアボックス、発電機ベアリングにおける故障の前兆を検出でき、診断精度は 85〜95% の範囲に達すると、状態監視および故障診断に関する IEEE 誌の発表研究で報告されています。^{[5]IEEE、www.ieee.org} これを可能にする要因はデータ密度です。最新の発電所では、高頻度のセンサーデータストリームが連続的に生成され、AI による異常検知によって、優先順位付けされた保全対応へと変換されます。

2025年第4四半期に 12 か国の発電事業者 280 社を対象として実施した調査では、67% が、計画外のタービン停止を予知保全（PdM）への投資加速の主な契機として挙げました。また、54% は今後 12 か月以内に、AI ベースの状態監視予算を 20% 超拡大する計画を示しました。業界ベンチマークも、導入による経済的合理性を裏付けています。ガス火力およびコンバインドサイクル発電所の設備群に AI ベースの分析を適用した導入事例では、計画外停止時間が最大 5% 短縮され、誤警報が最大 75% 減少し、運転・保守（O&M）費用が最大 25%低下しています。

より重要な変化は、AI ベースの予知保全が、ガスタービンや大型発電機などの最重要度の高い資産から、冷却水ポンプ、空気圧縮機、電力変圧器などの発電所内の二次システムへと拡大していることです。米国南部で記録された導入事例は、実現可能な商業規模を示しています。67 基の発電ユニットに 400 を超える AI モデルを導入した結果、年間約 6,000 万米ドルのコスト削減を実現するとともに、二酸化炭素排出量を年間 160 万トン削減しました。この導入事例は、中堅事業者が自社の PdM 投資対効果を検討する際のベンチマークとなっています。

企業レベルでは、AI ベースの PdM の出力を作業指示管理システムおよび調達システムと統合することで、診断インテリジェンスと保全の実行との連携が実現しています。IBM Maximo Asset Performance Management や AspenTech Aspen Mtell などのプラットフォームは、故障予測を予備部品の調達ワークフローに直接接続します。成熟した導入事例では、異常検知から是正措置までの経過時間が数日から数時間へと短縮されています。この運用統合により、PdM は単なる監視ツールから、発電資産戦略の中核要素へと位置付けを高めています。

IoTとリアルタイム状態監視システムの統合拡大

発電資産全体に産業用 IoT センサーネットワークを導入することで、時間基準の保全スケジュールから、資産の実際の状態に基づいて保全対応を実施する状態基準プロトコルへの構造的な移行が進んでいます。GSMA Intelligence は、エネルギー分野における産業用 IoT 接続数が 2027 年までに 1 億 8,000 万件を超えると推定しています。これは、成熟市場および新興電力市場における発電・送電資産の計装化によって大きく促進されます。^{[6]GSMA、www.gsma.com} 市販のセンサープラットフォーム、振動伝送器、サーマルカメラ、音響放射検出器、部分放電モニターは、現在では中位クラスの資産への導入を正当化できる価格水準となっています。

欧州のコンバインドサイクル・ガスタービン施設に導入されている Siemens Energy の Omnivise APM プラットフォームは、連続的なセンサーデータストリームを活用し、算出された信頼区間とともに保全推奨事項を生成します。これにより、保全に関する意思決定の遅延時間が数週間から数時間へと短縮されています。2026年5月、Siemens EnergyはOmnivise APMの対象をさらに拡大し、洋上風力タービンのドライブトレインを追加した。これにより、欧州の洋上風力発電ポートフォリオ全体を対象に、ギアボックスおよび主軸受の故障予測向けに物理モデルベースのデジタルツインモデルを導入した。この拡張は、リアルタイム状態監視が火力発電所向けの機能から、再生可能エネルギー発電設備における標準的な運用ツールへと成熟しつつあることを示している。

さらに重要な進展は、状態監視データと給電計画システムの統合である。運用事業者は、次回の計画停止時期を待つのではなく、リアルタイムの設備健全性スコアを起動停止計画の判断に組み込み始めており、保全スケジュールを電力系統の需要パターンに合わせようとしている。この変化は、保全主導型の管理から給電計画と統合された設備健全性管理への移行であり、発電設備の運用体制を根本的に変えるものである。エッジコンピューティング・ハードウェアは、リアルタイムのアラーム生成に求められる低遅延性と、遠隔地または洋上の発電環境における帯域幅コストの管理を背景に、ハードウェアのサブカテゴリーのなかで最も急速に成長している。

デジタルツイン技術とクラウドベースAPMプラットフォームの拡大

デジタルツイン技術は、物理モデルまたはデータ駆動型モデルに基づいて構築された発電設備の仮想レプリカであり、発電分野の予知保全における先進的な機能領域である。発電所レベルでは、デジタルツインによって故障伝播シナリオのシミュレーション、モデル化された性能範囲に基づくアラート閾値の調整、給電計画上のコミットメントに照らした保全時期の最適化が可能になる。^{[7]国際エネルギー機関（IEA）、www.iea.org 翻訳：}クラウドコンピューティングのコスト低下に伴い、商用導入も加速している。2018年には専用のオンプレミスHPCインフラを必要とした物理モデルベースのタービンモデルが、現在では中堅運用事業者にとって経済的に実行可能なコストでパブリッククラウド上で稼働するようになっている。

Bentley SystemsのiTwinプラットフォームとSiemensのSimcenterツールチェーンは、この分野で最も広く導入されているデジタルツイン・アーキテクチャの一つであり、石炭、ガス、原子力、電力会社規模の風力発電にまたがる用途で利用されている。2025年7月には、Bentley Systemsがドイツの1.2 GW石炭火力発電所におけるiTwinプラットフォームの導入を報告し、商用化における節目を迎えた。同プラットフォームは、タービンのリアルタイム健全性監視を停止スケジュールおよび保全計画システムと統合し、デジタルツインベースの予知保全（PdM）が電力会社規模で実用化されていることを実証した。IEAの分析では、デジタルツインを活用した運用・保全に投資する電力会社は、従来型の保全サイクルを採用する同業他社と比べ、設備の稼働率を 2〜4 パーセントポイント改善すると予測されている。

クラウドAPM分野では、2025年11月にSchneider ElectricのEcoStruxure APMとAVEVA System Platformのデータヒストリアンとの統合が完了した。これにより、従来型のOT環境からAIベースの予測分析ワークフローへの直接的なデータフローが可能となり、旧式の火力発電所におけるPdM導入を制約してきた統合投資が削減された。欧州委員会のHorizon Europeプログラムは、大陸全体にわたる系統レベルのデジタルツイン・インフラを構築するTwinEUプロジェクトに資金を提供することで、デジタルツインの進展をさらに裏付けており、プラットフォームベンダーにとって導入可能なエコシステムを拡大している。

クラウドの経済性とデジタルツインの高度化が融合することで、発電分野の予知保全市場の競争環境が再編されている。統合型デジタルツインとクラウドAPMの導入を提供できるプラットフォームベンダーである Siemens、GE Vernova、Bentley Systems は、個別ソリューションの提供企業に対する競争上の優位性を高めている。運用事業者は、カスタムミドルウェアを不要にし、導入総コストを削減できる統合分析環境をますます選好しているためである。クラウドベースAPMの導入比率は2025年に市場シェア 44% に達し、年平均成長率（CAGR）11.9%で拡大した。これは、すべての導入カテゴリーのなかで最も高い成長率である。

発電分野における予知保全市場分析

コンポーネント別

ソフトウェア・プラットフォーム

ソフトウェア・プラットフォームは最大のコンポーネントセグメントであり、2025年には発電分野における予知保全市場の 42% のシェアを占め、年平均成長率（CAGR）11.6%で成長すると見込まれている。この成長率は全コンポーネントカテゴリーのなかで最も高い。同セグメントには、AIベースの診断エンジン、クラウド型APMスイート、デジタルツインのモデリング環境、OTセンサーデータと分析ワークフローを接続する統合ミドルウェアが含まれる。成長率の上乗せ要因は、SaaSベースのAPMライセンスが持つ拡張性の高い経済性にある。基準サイトで検証された後は、追加の資産への展開に必要な追加投資が限られるためである。GE VernovaのAPM Reliability（SmartSignal）スイートとSiemensのOmniviseプラットフォームは、いずれもこの動きを示しており、ソフトウェア設定によって、風力タービン、太陽光発電用インバーター、ガスコンプレッサーなど、新たな資産クラスへ展開している。

相互運用性は、調達における決定的な差別化要因として浮上している。異種センサーネットワークや従来型SCADAシステムから、カスタム統合作業なしにデータを取り込めるプラットフォームは、競争入札で明確な価格プレミアムを獲得している。IBM Maximo Asset Performance ManagementとAspenTechのAPMスイートは、火力発電で最も広く導入されているプラットフォームであり、ボイラーシステム、タービン発電機、冷却水インフラを対象としている。ソフトウェアセグメントがハードウェアやサービスを上回る成長率を示しているのは、APMの経済性がサブスクリプション型へ構造的に移行していること、そして診断結果の品質を決定するのはセンサーのハードウェアではなくプラットフォームの能力であるとの認識が事業者の間で広がっていることを反映している。

ハードウェア

ハードウェアは2025年に市場収益の 33% を占め、年平均成長率 10%で成長している。このセグメントには、振動センサー、赤外線カメラ、アコースティックエミッション検出器、部分放電モニター、エッジコンピューティング機器、無線通信ゲートウェイが含まれる。ハードウェア需要は、新設プロジェクトと老朽化した発電施設向けの改修プログラムの双方における、資産への計装導入の進展度合いによって左右される。SKFのMultilog IMxシリーズとEmerson ElectricのAMS 9420 Wireless Vibration Transmitterは、火力発電環境で最も広く導入されているセンサープラットフォームの一つであり、ほとんどの発電施設で予知保全投資の初期段階を支える回転機器監視の用途に対応している。

クラウドに送信する前に資産の現場でセンサーデータを処理するエッジコンピューティング機器は、ハードウェアのなかで最も急速に成長しているサブカテゴリーである。これは、リアルタイムでのアラーム生成に必要な低遅延性と、遠隔地または洋上の発電設備における帯域幅コストの管理が求められていることによる。根底にある経済性は、ハードウェアコストが今後も低下することを支持している。センサープラットフォームの価格は過去5年間で約 30〜40% 下落しており、対象となる資産基盤は、初期の計装プログラムで中心となっていた重要度の最も高い機器から、二次システムへと広がっている。二次システムでは、故障による総コストは無視できない水準にある一方、専用監視への投資を正当化する十分なデータ基盤がこれまで不足していた。

サービス

サービスは2025年に発電分野における予知保全市場の 25% を占め、年平均成長率 10.4%で成長している。これには、マネージド型予知保全サービス、システム統合・コミッショニング、モデルのトレーニング・キャリブレーション、長期的な技術サポート契約が含まれる。マネージドサービスモデルは、単に技術をライセンスするのではなく、ベンダーが予知保全の運用成果に対する責任を担うものであり、同セグメントの主な成長要因となっている。

2026年第1四半期に当社がインタビューした主要公益事業者18社の調達責任者によると、PdMベンダーの選定において72%がハードウェア仕様よりもソフトウェアプラットフォームの相互運用性を重視しており、高額な契約入札では統合サービスこそが真の競争上の差別化要因であることが示された。この結果は商業面にも影響を及ぼしている。複雑なマルチベンダー発電環境では、統合の難しさが主要な導入障壁となっており、分析能力そのものではないため、複数OEM間の統合に関する実績を持つCognite、AVEVA、IBMなどのベンダーがプレミアム価格を設定している。

導入形態別

クラウド

クラウド導入は、2025年に市場の44%を占め、年平均成長率（CAGR）は11.9%で、すべての導入形態のなかで最も高い成長率を示す。クラウドベースのプラットフォームは、拠点レベルの分析インフラを必要とせず、地理的に分散した発電資産全体のデータを一元的に集約できる。このアーキテクチャは、複数の地域にまたがる大規模で標準化された資産群を管理する再生可能エネルギー事業者に適している。資産群全体でのベンチマーキングにより、拠点ごとに分離されたモデルでは実現できない水準まで診断精度を高められるためである。AVEVA APMとHoneywell Forgeは、いずれもMicrosoft AzureおよびAWSのエネルギー分野向け環境と統合されたクラウドネイティブな導入形態を提供している。過去3年間にクラウド分析のワークロードコストが約20〜30%低下したことで、中堅事業者にとってクラウドAPMが経済的に導入可能となり、対応可能な市場が大幅に拡大した。

オンプレミス

オンプレミス導入は、2025年に市場シェア38%、CAGR 9.4%を占め、導入形態のなかで最も低い成長率となっている。これは、クラウドファーストのアーキテクチャへの構造的な移行を反映したものである。成長率は低いものの、オンプレミスは、規制によりデータ主権の確保とネットワーク分離が義務付けられている原子力発電、国防関連施設、そして信頼性の高いクラウドデータ送信に必要な接続性が不足している市場において、戦略的な重要性を維持している。AVEVAのSystem PlatformとOSIsoft PI Systemは、オンプレミスのヒストリアンおよび分析プラットフォームとして引き続き優位に立っている。NERC CIP（北米）またはNIS2（欧州）のコンプライアンス要件の対象となる事業者は、拡張性を犠牲にしてでも、インターネットに接続された攻撃対象領域を排除するためにオンプレミスアーキテクチャを選択している。

ハイブリッド

ハイブリッド導入は、2025年に市場シェア18%、CAGR 10.8%を占め、市場全体の成長率と同水準となっている。このアーキテクチャは、時間的制約の大きいアラーム生成をオンプレミスのエッジ処理で行い、資産群のベンチマーキング、モデルの再学習、規制報告には選択的にクラウド分析を利用する。PTCのThingWorxとRockwell AutomationのFactoryTalk Analyticsは、産業用電力環境で最も広く導入されているハイブリッドアーキテクチャの一つである。このモデルは、運用上の意思決定に必要なリアルタイムのローカル分析と、長期的な資産戦略に必要な一元的な集約分析という相反する要件に直面する事業者の間で導入が拡大している。規制対象市場におけるデータの保管場所に関する義務を満たすため、生の運用データはオンプレミスに保持される。

用途別

資産パフォーマンス管理（APM）

資産パフォーマンス管理は最大の用途セグメントであり、2025年の市場シェアは28%、CAGRは11.1%となっている。APMプラットフォームは、状態データ、保全履歴、運用指標を統合し、リスクに基づく保全優先順位と複数年にわたる資産ライフサイクル評価を作成する。APMの戦略的価値は、スケジューリングにとどまらず、資本計画にも及ぶ。電力・公益事業者は、APMの出力を用いて、老朽化した資産を改修するか、出力を抑制するか、廃止するかを判断し、複数年にわたる投資意思決定に直接反映させている。AspenTechのAPMスイートとIBM Maximo Asset Performance Managementは、火力発電分野で最も広く導入されているプラットフォームであり、世界各地の電力・公益事業者の資産ポートフォリオにおいて、ボイラーシステム、タービン発電機、冷却水インフラを対象としている。

故障検出・診断

故障検出・診断（FDD）は、2025年に市場の22%を占め、年平均成長率（CAGR）は10.4%となっており、リアルタイム予知保全における中核的な運用ユースケースとなっている。FDDシステムは、センサーデータのストリームを継続的に分析し、パターン認識アルゴリズムを適用することで、機能故障のしきい値に達する前に進行中の故障を特定する。Emerson ElectricのAMS Device Managerは、DCSおよびSCADA環境に直接統合され、既存のオペレーターコンソールのワークフロー内で故障アラートを提供する。Senseyeの機械学習プラットフォームは、複数拠点にまたがる故障データセットを適用し、拠点固有のルールセットを上回る診断精度を実現する。これは、機械学習ベースのシステムが運用データから故障の兆候を学習し、設定時間を短縮するとともに、未知の故障モードに対してより高い性能を発揮するため、重要な違いとなる。

予測資産健全性モニタリング

予測資産健全性モニタリングは、2025年に市場シェアの20%を占め、年平均成長率（CAGR）は10.8%となっている。このカテゴリーは、個別の故障イベントの検出ではなく、通常、残存耐用年数（RUL）の推定値または複合的な健全性指標として表される、資産の健全性の継続的なスコアリングに重点を置く。健全性モニタリングプラットフォームは、ガスタービン、大型電力変圧器、水力発電機などの資本集約型資産において最も高い価値を発揮する。これらの資産では、RULの推定値が保全予算の配分やオーバーホールサイクルの計画に直接影響する。Bentley SystemsのAssetWiseとGE VernovaのDigital Ghostプラットフォームは、最も高度な商用導入事例の一部であり、物理モデルに基づく劣化モデルとリアルタイムの運用データを組み合わせ、信頼区間を定量化した確率的なRUL評価を提供する。

遠隔モニタリング・制御

遠隔モニタリング・制御は、2025年に市場の14%を占め、年平均成長率（CAGR）は11.1%となっている。これは、現地での点検に多額の費用がかかる、物流上の制約がある、または季節によって実施が困難な再生可能エネルギー資産が地理的に分散していることが成長の要因となっている。Yokogawa ElectricのOpreX Asset ManagementシステムとHitachi EnergyのLumada APMは、アジア太平洋地域および中東地域の遠隔モニタリング用途で広く導入されている。2025年後半、東南アジアの大規模な太陽光発電施設とガス発電施設2か所の予知保全制御室を視察したところ、計画保全カレンダーからリアルタイム異常ダッシュボードへの移行は明確であった。オペレーターは手作業による点検巡回を40%超削減しており、自動アラートプロトコルが初動の保全派遣の大半を管理していた。

保全スケジューリングの最適化

保全スケジューリングの最適化は、2025年に市場シェアの12%を占め、年平均成長率（CAGR）は10.7%となっている。複数資産を有する発電施設において、停止期間中の発電収入の損失を最小限に抑えながら、保全期間を調整する運用上の複雑性に対応する。従来のOEM指定間隔に基づくスケジューリングでは、健全な資産に対しては過剰保全、劣化した資産に対しては保全不足が生じる。予知保全（PdM）主導のスケジューリングは、実際の資産状態に合わせて保全措置を調整することで、この非効率性を是正する。このカテゴリーでは、SAP Asset Intelligence NetworkとOracleのAsset Lifecycle Managementモジュールが主要な商用プラットフォームであり、PdMが生成した推奨事項を、作業員管理、予備部品調達、停止計画システムと統合し、利用可能な容量単位当たりの保全総コストを最適化する。

地域別

北米の発電向け予知保全市場

北米は2025年に世界市場シェアの22%を占め、2035年まで年平均成長率（CAGR）9.2%で成長すると見込まれる。米国は主要な国別市場であり、発電・送電資産全体のデジタル監視インフラに多額の資金を拠出する複数年の連邦プログラム、米国エネルギー省（DOE）の送電網近代化イニシアチブに後押しされている。2022年米国インフレ抑制法は、風力、太陽光、蓄電池への投資を促すことで市場開発を加速させた。これらの設備では、状態監視が運用の構成要素として必要となる。具体的な波及効果として、新たな再生可能エネルギー発電容量を開発する独立系発電事業者は、運転開始後に後付けするのではなく、プロジェクトの開始時点でAPMプラットフォームを仕様に組み込むようになっている。これにより、予知保全（PdM）の導入サイクルは数年から数か月へと短縮されている。

カナダの規制対象電力事業者部門では、主に老朽化した水力発電機への計装導入を通じて予知保全を推進している。Ontario Power GenerationとBC Hydroはいずれも、1960年代および1970年代に稼働を開始したタービン・発電機セットを対象に高度なAPMプログラムを運用しており、全面更新の設備投資を先送りしながら運用寿命を延長している。両国に共通する根本的な推進要因は、NERC CIPへの準拠である。同規格が求める大規模電力システム資産の監視要件は、状態監視投資における規制上の最低水準を形成しており、送電網に接続された発電施設全体に最低限のPdM能力を実質的に義務付けている。

欧州の発電向け予知保全市場

欧州は2025年に世界市場シェアの20%を占め、CAGR 9.2%で成長している。北米と同じ成長率を示す一方、成長要因の構成は異なる。2030年までに再生可能エネルギー電力比率80%を目標とするドイツのエネルギー転換（Energiewende）プログラムは、風力および太陽光向けAPMプラットフォームへの集中的な投資を促している。Siemens EnergyとEnBWは、北海の洋上風力発電ポートフォリオ全体でAIを活用した予測診断を運用している。欧州最大の原子力発電 fleetである56基の原子炉を運用するフランスのEDFは、原子炉 fleet全体の予知保全にIBM Maximoと独自のAPMシステムを導入している。これは、資産の重要度と規制遵守要件の観点で、世界でも最も運用が複雑なPdMプログラムの一つである。

EUの改正NIS2指令（2023年）は、エネルギー分野のOTシステムにサイバーセキュリティ要件を課しており、セキュリティアーキテクチャを統合し、監査可能なデータガバナンスを備えたPdMプラットフォームの需要を間接的に押し上げている。英国のNational Grid ESOは、老朽化した送電インフラを対象とする複数年のデジタル資産管理プログラムに着手しており、その中核的な実施要素として予測状態監視を組み込んでいる。欧州市場全体では、脱炭素化政策による圧力と老朽化したベースロード資産への懸念が収束し、再生可能エネルギー発電ポートフォリオと従来型発電ポートフォリオの双方に同時に投資を持続させる二本立ての需要構造が形成されている。

アジア太平洋地域の発電向け予知保全市場

アジア太平洋地域は、地域別シェア42%で最大のシェアを占め、CAGR 12.4%で最も高い成長率を示している。中国の電力セクターの規模と、日本の厳格な資産安全性の枠組みが成長をけん引している。設置容量ベースで世界最大の電力事業者である中国国家電網公司は、エネルギーのデジタル化に関する第14次五カ年計画に基づき、300 MWを超えるすべての新設火力発電設備にデジタル状態監視を義務付けている。これにより、他地域の競合企業が同等の規模で再現できない、構造的かつ継続的な需要基盤が形成されている。日本では三菱電機とHitachi Energyが主要な国内PdMサプライヤーであり、中国市場ではグローバルなプラットフォームベンダーと国内のAIソフトウェア開発企業の双方がサービスを提供している。

日本の発電部門では、2011年の福島第一原子力発電所事故を受けて、安全性と信頼性に関する基準が強化されている。経済産業省（METI）が原子力・火力発電施設向けに定めるガイドラインでは、コンプライアンス要件として継続的な状態監視が規定されており、高仕様の予知保全（PdM）ハードウェアおよびソフトウェアに対する持続的な需要を下支えしている。インドのNTPCと韓国のKEPCOは、状態監視を中核的な運用成果の一つに位置付けた複数年にわたるデジタルトランスフォーメーション・プログラムを拡大している。NTPCが進める全社的なPdM導入は、2025年2月に横河電機と締結した15基の発電ユニットを対象とする契約を中核としており、大規模かつ政策に沿った導入が、成熟した欧米市場を上回る同地域の成長プレミアムを押し上げていることを示す代表例である。

発電分野の予知保全市場シェア

2025年の発電分野の予知保全業界は、適度な集中度を示している。上位5社である Siemens、GE Vernova、Schneider Electric、ABB、Honeywell は、世界の売上高の合計45%を占めている。Siemensは13.5%のシェアを有し、市場をリードしている。同社の技術ポートフォリオは垂直統合されており、Omnivise T3000 DCSがプラント制御、Omnivise APMが状態分析、Simcenterが物理ベースのデジタルツインモデリングを担っている。この一体型のポジショニングにより、Siemensの技術エコシステムをすでに導入している事業者にとって調達の複雑さが軽減される。これは、総保有コストと統合リスクがベンダー選定に大きく影響する大規模電力会社の調達において、構造的な競争優位性となっている。

GE Vernovaは競争上第2層に位置しており、世界各地に設置されたGE製ガスタービンおよび蒸気発電機の既存設備基盤を中心に差別化を図っている。GE製設備向けの独自の故障モードライブラリとOEM水準の性能モデルにより、外部センサーデータだけでは第三者プラットフォームが再現できない診断精度上の優位性を実現している。Schneider Electricは、AVEVAの産業用ソフトウェアポートフォリオを統合したことを追い風に、EcoStruxure APMプラットフォームを通じて、配電網接続型発電と産業用コージェネレーションの両分野で競争している。ABBのAbility Condition Monitoringポートフォリオは、ハードウェア層と分析層の双方を網羅しており、複雑な発電環境においてベンダー数を削減できる、計装と分析を一体化した契約を可能にしている。

競争構造は、中堅層の統合に向けて変化している。OTデータ基盤に強みを持つプラットフォームベンダーは、分析機能の深度を高めるため、AIを中核とする専門企業を買収している。この傾向は、AVEVAによるOSIsoftの買収や、EmersonとAspenTechの統合深化を含む大型取引を契機に加速した。2025年第3四半期に実施した、石炭・ガス・原子力事業者に所属する保全担当上級エンジニア12名による専門家パネルでは、12名中8名がデータ統合の複雑さをPdM導入の最大の障壁として挙げた。この結果は、競争的な調達プロセスにおいて、単一ソリューションの提供企業よりも統合型プラットフォームベンダーが構造的に有利であることを示している。

既存の産業技術ベンダーが、特に再生可能エネルギーと送電網接続点の監視分野で、専門性の高いセンサー、分析、デジタルツインの能力を獲得しようとしているため、同業界のM&A活動は2027年まで高水準で推移すると予想される。北アイルランドを拠点とし、送電網監視および資産のデジタル化技術を提供し、年間売上高9,000万ポンド超を計上するCamlin GroupをSiemensが買収する2026年6月の合意は、この統合の動きを示す代表例であり、SiemensのPdM事業領域を送電と発電の接続点まで拡大するものである。同市場で事業を展開する25社超の企業から成る競争環境は、継続的な分散状態を反映している一方、中堅企業の買収ペースは、予測期間を通じて競争環境が段階的に統合される方向を示している。

発電分野の予知保全市場の主要企業

発電における予知保全業界で事業を展開する主要企業は、Siemens、C3 AI、ABB、SparkCognition、Schneider Electric、IBM、Uptake Technologies、Honeywell、Cognite、Mitsubishi Electric、AspenTech、Yokogawa Electric、GE Vernova、Bentley Systems、Rockwell Automation、SKF、Envision Digital、Oracle、AVEVA、Baker Hughes、Hitachi Energy、SAP、Senseye、Emerson Electric、PTCです。

ABBは、旧Power Grids事業のインフラ基盤を通じて発電における予知保全分野で確固たる存在感を維持しており、世界各地でさまざまな送電電圧クラス向けにGISおよびAISソリューションを継続的に供給しています。同社は戦略ポートフォリオの重点を見直しているものの、技術ライセンス提携とアフターマーケットサービス網により、導入済み基盤における地位を維持しています。

Eatonは、統合型電力管理ポートフォリオの一環として発電における予知保全を展開しており、電力会社の送電設備、データセンターキャンパス、産業施設などに用途を広げています。米国の製造能力への投資に加え、データセンター向け電力ソリューションでSiemens Energyと提携していることから、デジタルインフラの成長に伴う北米の開閉装置需要を短期的に大きく取り込む態勢を整えています。

Fuji Electricは、72.5 kV〜550 kVの電圧クラスに対応するGISおよびAIS製品群を擁し、日本の電力会社や周辺地域の輸出市場に供給することで、アジアの発電における予知保全市場で競争しています。コンパクトで環境効率に優れた開閉装置に重点を置く同社の技術戦略は、SF₆フリー化や設置スペースの制約によって調達仕様が変化する市場動向に合致しています。

GE Vernovaは、Grid Solutions事業部門を通じて発電における予知保全を展開し、72.5 kV〜800 kVの電圧クラスに対応するデッドタンク遮断器、GIS、ハイブリッド構成を提供しています。同社のg³環境効率型絶縁技術と、GE Vernova T&D IndiaにおけるFY2026の過去最高受注、および362 kVデッドタンク遮断器（DTB）部品向けに計画されているVallam施設を含む、アジア太平洋地域で拡大する製造拠点が、同社の競争力を下支えしています。

HD Hyundai Electricは韓国最大級の電力機器メーカーの一社であり、AISおよびGIS製品ラインを通じて、世界各地の電力会社に発電における予知保全ソリューションを提供しています。同社は、競争力のある価格設定、技術力、地域の製造拠点へのアクセスを組み合わせることで、特に中東・アフリカ（MEA）および東南アジアで国際市場シェアを拡大してきました。

当社が2025年第4四半期に電力会社およびEPC請負企業の8人の上級エンジニアと調達責任者を対象に実施した専門家パネル討議では、構造的な見解が一つに集約されました。すなわち、発電における予知保全分野の競争優位性は、製造規模から、SF₆フリー構成における電圧クラス別の型式試験認証の対応範囲へと徐々に移行しています。その結果、入札評価プロセスにおける実質的な競争企業群は、指定された電圧レベルで実証済みのSF₆フリー導入実績を示せるベンダーに絞られつつあります。

Hitachi Energyは15%のシェアを占め、業界で最も広範なSF₆フリー製品ポートフォリオを有することで、世界の発電における予知保全市場をリードしています。同社のEconiQブランドは72.5 kV〜800 kVをカバーしています。北京、サヴリ（インド）、欧州の製造施設に加え、2026年に実施された550 kVおよび800 kVのSF₆フリーGISの画期的な導入実績により、Hitachi Energyは環境効率に優れた高電圧インフラへの移行において、技術面および市場面のリーダーとしての地位を確立しています。

Schneider Electricは、AirSeT SF₆フリーGISファミリーとデジタルエネルギー管理エコシステムを通じて、電力会社、データセンター、産業施設を対象に競争しています。2025年8月に締結したE.ONとの長期フレームワーク契約と、ENLIT Europe 2025で発表したGM AirSeT一次GISの発売は、SF₆フリー分野での積極的な商業展開を示しています。

Siemens Energy

発電業界の予知保全関連ニュース

• 2026年6月：Siemens Energyは、年間売上高9,000万ポンド超を創出する、北アイルランドを拠点とする送電網監視、分析、資産デジタル化技術のプロバイダーであるCamlin Groupの買収契約を締結すると発表した。これにより、世界各地の公益事業者向けに、高度なセンサーによる監視機能と状態ベース運用機能を備えたデジタル送電網ポートフォリオを拡充する。
• 2026年4月：ABBは、My Measurement Assistant+プラットフォームに生成AI（GenAI）機能を追加した。Microsoftと共同開発した多言語Copilotサポート、拡張された状態監視および動的QRコード機能、さらに発電、化学、鉱業分野の産業用計測機器向けの処方型予知保全機能を統合している。
• 2026年3月：ABBは、アジア太平洋地域でモーターおよび発電機向けのABB Ability状態監視を開始した。定期保全から状態ベース保全プロトコルへの移行を進める公益事業者を対象に、稼働時間の性能指標を保証する管理型予知保全（PdM）契約を提供する。
• 2026年2月：HoneywellとSaudi Aramco Powerは、サウジアラビアの8カ所の発電施設におけるガスタービンおよび蒸気発生器の予知保全を対象とする複数年の管理型予知保全（PdM）サービス契約を締結した。大規模な産業用発電業務にHoneywell Forgeのマネージドサービスモデルを適用する。
• 2025年9月：IBMとMitsubishi Electricは、日本の火力発電施設全体にIBM MaximoのAI搭載予知保全機能を導入する戦略的パートナーシップを発表し、2026年末までに30基の発電ユニットを対象とすることを目指している。
• 2025年2月：Yokogawa Electricは、インド最大の火力発電事業者であるNTPCと、15基の発電ユニットにOpreX状態監視システムを導入する複数年契約を締結した。この契約は、NTPCの全社的なデジタルトランスフォーメーションプログラムに沿ったものである。
• 2024年12月：CogniteはEquinorと戦略的パートナーシップを締結し、世界各地にあるEquinorのガス火力発電および海上生産プラットフォームの資産を対象に、予知保全と運用データ統合を目的としてCognite Data Fusionを導入する。複雑性が高く複数拠点にまたがるエネルギーポートフォリオに、CogniteのOTデータのコンテキスト化機能を適用する。
• 2024年10月：Emerson ElectricはPlantweb Opticsバージョン5.0を開始し、ターボ機械診断機能を拡張した。火力発電用途のガスタービンおよび蒸気タービン発電機向けに、リアルタイムのローター動解析を追加している。
• 2024年8月：Hitachi Energyは、電力変圧器向けのLumada APMを開始した。発電所の変電所に設置される大規模変圧器を対象に、AIベースの溶存ガス分析、部分放電監視、残存耐用年数推定を提供する。これにより、従来は主要APMプラットフォームによる対応が十分でなかった重要資産クラスにも、体系的な予知保全の適用範囲を拡大する。
• 2024年3月：GE Vernovaは、サウジアラビアのNational Industrialization Company（TASNEE）が既に運用しているAPMプログラムに、同社のSmartSignal予測分析ソフトウェアを統合した。TASNEEは、産業事業全体の状態ベース資産管理にSmartSignalのAPMワークフローを採用する湾岸地域初の石油化学企業となった。

市場集中度スコア

発電分野の予知保全市場のスコアは10点満点中5点である。市場集中度は中程度であり、2025年には上位5社の合計売上高シェアが45%を占め、Siemens単独で13.5%を保有している。一方で、AIネイティブの専門企業、OEM組み込み型プラットフォーム、エンタープライズ向けEAMプロバイダーなど、25社を超えるアクティブベンダーが競争の裾野を形成している。この分散した競争構造により、単一の既存企業が市場全体で価格決定力を行使することは抑制されている。

本発電向け予知保全市場調査レポートは、2022年から2035年までの収益（「百万米ドル」）ベースの推計および予測を含む、業界の詳細な分析を以下のセグメントについて提供しています。

市場、コンポーネント別

• ソフトウェア・プラットフォーム
• ハードウェア
• サービス

市場、導入形態別

• クラウド
• オンプレミス
• ハイブリッド

市場、発電所別

• 火力発電所
  • 石炭火力
  • 石油・ガス火力
• 再生可能エネルギー
  • 太陽光
  • 風力
  • 水力
  • その他
• エネルギー貯蔵・DER
• 原子力

市場、資産タイプ別

• タービン
• 発電機
• ボイラー
• 変圧器
• 開閉装置
• ポンプ・コンプレッサー
• 熱交換器・冷却システム
• その他

市場、用途別

• 資産パフォーマンス管理
• 故障検知・診断
• 資産健全性の予知監視
• 保全スケジュールの最適化
• 遠隔監視・制御
• その他

上記の情報は、以下の地域および国を対象として提供されています。

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
• アジア太平洋
  • 中国
  • 韓国
  • 日本
  • インド
  • オーストラリア
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
• ラテンアメリカ
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • メキシコ