 | • レポートコード：QY-SR25SP1383 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、148ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後3営業日） • 産業分類：サービス&ソフトウェア |
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レポート概要
2024年のグローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模はUS$ 38億9,800万ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）16.7％で成長し、2031年にはUS$ 114億7,400万ドルに拡大すると予測されています。
予測メンテナンスソフトウェアは、リアルタイムの機器データ、分析、機械学習アルゴリズムを活用して、機械の故障やメンテナンスが必要なタイミングを予測するデータ駆動型ツールです。温度、振動、圧力などのパラメーターを継続的に監視することで、PdMソフトウェアは潜在的な問題を示すパターンや異常を検出します。これにより、メンテナンスチームは故障が発生する前に修理を実行でき、予期せぬダウンタイムを削減し、メンテナンスコストを最小限に抑え、機器の寿命を延長できます。PdMソフトウェアはスマート製造の核心的な要素であり、自動車、エネルギー、航空宇宙、重機産業など幅広い業界で広く採用されています。
市場動向
ダウンタイムとメンテナンスコストの削減: 予知保全ソフトウェアは、機器の故障の早期兆候を検出することで、適切なタイミングで対応を可能にします。これにより、予期せぬダウンタイムを大幅に削減し、全体のメンテナンスコストを低減し、運用効率を向上させます。
IoT、AI、機械学習の統合：産業用センサーとAI/MLアルゴリズムの組み合わせにより、リアルタイムデータ収集と高度な分析が可能になり、正確な故障予測と最適化されたメンテナンス計画を実現します。
Industry 4.0とスマート製造の台頭：製造業界におけるデジタルトランスフォーメーションの加速に伴い、PdMソフトウェアはスマートファクトリーシステムの核心的な要素となり、ERP、CMMS、自動化プラットフォームとの統合が進んでいます。
クラウドとエッジコンピューティングが柔軟性を実現：クラウドベース展開はスケーラビリティ、リモートアクセス容易化、初期コスト削減を提供します。エッジコンピューティングは、時間敏感な産業環境で不可欠なリアルタイム意思決定機能を可能にします。
中小企業（SME）における採用の拡大：サブスクリプションモデル（SaaS）の普及とセンサーコストの低下により、PdMソフトウェアは、より効率的で予測可能なメンテナンス運用を目指す中小企業にとってアクセスしやすくなっています。
市場課題
高い導入コストと複雑さ：センサーの設置、システムの統合、AIモデルの開発には多額の投資と技術的な努力が必要です。多くの組織は、特にROIの回収期間が長い場合、初期コストを正当化するのが困難です。
データ品質と統合の問題：既存の設備や分散したITインフラは、不完全または不一致なデータを引き起こすことがあります。データ品質の低下は、PdM分析の精度と信頼性を損ないます。
スキル不足：PdMソフトウェアの有効活用には、データサイエンス、機械学習、産業システム、ソフトウェア統合の専門知識が必要です。有資格者の不足は、導入と展開の遅延を引き起こします。
サイバーセキュリティとデータプライバシーのリスク：産業システムが接続されクラウドベース化進む中、サイバー攻撃のリスクが高まります。機密性の高い機械データの保護とデータプライバシー基準への準拠は、実装コストを増加させます。
組織的な抵抗と文化的な障壁：一部のメンテナンスチームはAI駆動型ツールの導入に消極的で、伝統的な方法を選択する傾向があります。変化への抵抗と新技術への信頼不足は、導入の成功を妨げる要因となります。
グローバルな予測メンテナンスソフトウェア市場は、企業規模、地域（国）、タイプ、およびアプリケーション別に戦略的にセグメント化されています。このレポートは、ステークホルダーが新興の機会を活かし、製品戦略を最適化し、地域別、タイプ別、アプリケーション別の2020年から2031年までの収益と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて競合他社を凌駕するのを支援します。
市場セグメンテーション
企業別:
IBM
マイクロソフト
SAP
GEデジタル
シュナイダー
日立
シーメンス
インテル
ラピッドマイナー
ロックウェル・オートメーション
ソフトウェアAG
シスコ
オラクル
富士通
ダッソー・システムズ
オーギュリー・システムズ
ティビコ・ソフトウェア
アップテイク
ハネウェル
PTC
Huawei
ABB
アベバ
SAS
SKF
エマーソン
エムパルス
メンテナンス・コネクション
ディンゴ
Particle
ボッシュ
C3.ai
デル
シグマ・インダストリアル・プレシジョン
ボッシュ
種類別: (主要セグメント vs 高利益率イノベーション)
クラウドベース
オンプレミス
用途別: (コア需要ドライバー vs 新興機会)
製造
輸送と物流
エネルギーとユーティリティ
医療とライフサイエンス
航空宇宙と防衛
その他
地域別
マクロ地域分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的洞察
– 競争環境：主要プレイヤーの支配力 vs. ディスラプター（例：ヨーロッパのIBM）
– 新興製品トレンド：クラウドベース採用 vs. オンプレミス製品のプレミアム化
– 需要側の動向：中国の製造業成長 vs 北米の輸送・物流の潜在力
– 地域別の消費者ニーズ：EUの規制障壁 vs. インドの価格感応度
重点市場:
北米
ヨーロッパ
中国
日本
東南アジア
インド
中央・南アメリカ
（追加の地域は、クライアントのニーズに応じてカスタマイズ可能です。）
章の構成
第1章：報告の範囲、執行要約、および市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：予測メンテナンスソフトウェア市場の規模と成長ポテンシャルの定量分析（グローバル、地域、国別レベル）。
第3章：メーカーの競合ベンチマーク（売上高、市場シェア、M&A、研究開発の重点分野）。
第4章：タイプ別セグメンテーション分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国のオンプレミス市場）。
第5章：アプリケーション別セグメンテーション分析 – 高成長のダウンストリーム機会（例：インドの輸送・物流）。
第6章：地域別売上高の企業別、種類別、アプリケーション別、顧客別内訳。
第7章：主要メーカーのプロファイル – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的動向。
第8章：市場動向 – 成長要因、制約要因、規制影響、リスク軽減戦略。
第9章：実践的な結論と戦略的推奨事項。
このレポートの意義は？
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルなオペレーションインテリジェンスを組み合わせ、予測メンテナンスソフトウェアのバリューチェーン全体でデータ駆動型の意思決定を支援します。具体的には以下の点をカバーしています：
– 地域別の市場参入リスク/機会
– 地域ごとの実践に基づく製品ポートフォリオの最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略
1 報告の概要
1.1 調査範囲
1.2 市場タイプ別
1.2.1 グローバル市場規模の成長（タイプ別）：2020年対2024年対2031年
1.2.2 クラウドベース
1.2.3 オンプレミス
1.3 市場をアプリケーション別に見た分析
1.3.1 グローバル市場シェア（アプリケーション別）：2020年対2024年対2031年
1.3.2 製造業
1.3.3 輸送と物流
1.3.4 エネルギーとユーティリティ
1.3.5 医療とライフサイエンス
1.3.6 航空宇宙と防衛
1.3.7 その他
1.4 仮定と制限
1.5 研究目的
1.6 対象期間
2 グローバル成長動向
2.1 グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場の見通し（2020-2031）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年対2024年対2031年
2.3 地域別グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（2020-2025）
2.4 地域別予測メンテナンスソフトウェア売上高予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 北米予測メンテナンスソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州予測メンテナンスソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国の予測メンテナンスソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 日本の予測メンテナンスソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
2.5.5 東南アジアの予測メンテナンスソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
2.5.6 インドの予測メンテナンスソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
2.5.7 中南米予測メンテナンスソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
3 タイプ別市場規模の分析
3.1 グローバル予測メンテナンスソフトウェアの過去市場規模（タイプ別）（2020-2025）
3.2 グローバル予測メンテナンスソフトウェアのタイプ別市場規模予測（2026-2031）
3.3 異なる種類の予測メンテナンスソフトウェアの主要なプレーヤー
4 アプリケーション別詳細データ
4.1 グローバル予測メンテナンスソフトウェアの市場規模（アプリケーション別）（2020-2025）
4.2 グローバル予測メンテナンスソフトウェアの市場規模予測（アプリケーション別）（2026-2031）
4.3 予測メンテナンスソフトウェアのアプリケーションにおける新たな成長要因
5 主要プレイヤー別の競争状況
5.1 グローバル主要プレイヤー別売上高
5.1.1 グローバル予測メンテナンスソフトウェア主要企業別売上高（2020-2025）
5.1.2 グローバル予測メンテナンスソフトウェア売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
5.2 企業タイプ別グローバル市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
5.3 対象企業：予測メンテナンスソフトウェア売上高に基づくランキング
5.4 グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場集中度分析
5.4.1 グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場集中率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年の予測メンテナンスソフトウェア売上高に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 予測メンテナンスソフトウェアのグローバル主要企業の本社所在地とサービス提供地域
5.6 予測メンテナンスソフトウェアのグローバル主要企業、製品および応用分野
5.7 予測メンテナンスソフトウェアのグローバル主要企業、業界参入時期
5.8 合併・買収、拡大計画
6 地域分析
6.1 北米市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.1.1 北米予測メンテナンスソフトウェアの売上高（企業別、2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 北米予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.1.3 北米市場規模（アプリケーション別）
6.1.3.1 北米予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 北米予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.1.4 北米市場動向と機会
6.2 欧州市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.2.1 欧州予測メンテナンスソフトウェアの売上高（企業別）（2020-2025）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.1 欧州予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 欧州予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.2.3 欧州市場規模（アプリケーション別）
6.2.3.1 欧州予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.2.3.2 欧州予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.2.4 欧州市場動向と機会
6.3 中国市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.3.1 中国予測メンテナンスソフトウェアの売上高（企業別）（2020-2025）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 中国予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.3.3 中国市場規模（アプリケーション別）
6.3.3.1 中国予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 中国予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.3.4 中国市場動向と機会
6.4 日本市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.4.1 日本の予測メンテナンスソフトウェアの売上高（企業別）（2020-2025）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）
6.4.2.1 日本予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.2 日本予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.4.3 日本市場規模（アプリケーション別）
6.4.3.1 日本の予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 日本予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.4.4 日本市場動向と機会
6.5 東南アジア市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.5.1 東南アジア予測メンテナンスソフトウェアの売上高（企業別）（2020-2025）
6.5.2 東南アジア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.5.2.1 東南アジア予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.5.2.2 東南アジア予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.5.3 東南アジア市場規模（アプリケーション別）
6.5.3.1 東南アジア予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.5.3.2 東南アジア 予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.5.4 東南アジア市場動向と機会
6.6 インド市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.6.1 インド予測メンテナンスソフトウェアの売上高（企業別）（2020-2025）
6.6.2 インド市場規模（タイプ別）
6.6.2.1 インド予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.6.2.2 インド予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.6.3 インド市場規模（アプリケーション別）
6.6.3.1 インド予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.6.3.2 インド予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.6.4 インド市場動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 IBM
7.1.1 IBM企業概要
7.1.2 IBMの事業概要
7.1.3 IBM予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.1.4 IBMの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.1.5 IBMの最近の動向
7.2 Microsoft
7.2.1 Microsoft 会社概要
7.2.2 Microsoftの事業概要
7.2.3 Microsoft 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.2.4 Microsoftの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.2.5 Microsoftの最近の動向
7.3 SAP
7.3.1 SAP 概要
7.3.2 SAPの事業概要
7.3.3 SAP予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.3.4 SAPの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.3.5 SAPの最近の動向
7.4 GEデジタル
7.4.1 GE Digital 会社概要
7.4.2 GE Digitalの事業概要
7.4.3 GE Digital 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.4.4 GE Digitalの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.4.5 GE Digitalの最近の動向
7.5 Schneider
7.5.1 Schneider 会社概要
7.5.2 Schneider 事業概要
7.5.3 Schneider 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.5.4 Schneider 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.5.5 シュナイダーの最近の動向
7.6 日立
7.6.1 日立の会社概要
7.6.2 日立の事業概要
7.6.3 日立の予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.6.4 日立の予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.6.5 日立の最近の動向
7.7 シーメンス
7.7.1 シエメンスの会社概要
7.7.2 シーメンスの事業概要
7.7.3 シーメンスの予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.7.4 シエメンスの予知保全ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.7.5 シーメンスの最近の動向
7.8 インテル
7.8.1 インテルの会社概要
7.8.2 Intelの事業概要
7.8.3 インテルの予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.8.4 インテルの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.8.5 インテルの最近の動向
7.9 RapidMiner
7.9.1 RapidMiner 会社概要
7.9.2 RapidMiner 事業概要
7.9.3 RapidMiner 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.9.4 RapidMiner 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.9.5 RapidMinerの最近の動向
7.10 Rockwell Automation
7.10.1 Rockwell Automation 会社概要
7.10.2 Rockwell Automation 事業概要
7.10.3 Rockwell Automation 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.10.4 Rockwell Automation 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.10.5 Rockwell Automationの最近の動向
7.11 ソフトウェアAG
7.11.1 ソフトウェアAG 会社概要
7.11.2 Software AG 事業概要
7.11.3 ソフトウェアAGの予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.11.4 ソフトウェアAGの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.11.5 ソフトウェアAGの最近の動向
7.12 Cisco
7.12.1 Cisco 会社概要
7.12.2 Ciscoの事業概要
7.12.3 Cisco 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.12.4 Ciscoの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.12.5 シスコの最近の動向
7.13 オラクル
7.13.1 Oracle 概要
7.13.2 Oracleの事業概要
7.13.3 オラクルの予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.13.4 Oracleの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.13.5 オラクルの最近の動向
7.14 富士通
7.14.1 Fujitsu 会社概要
7.14.2 富士通の事業概要
7.14.3 富士通の予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.14.4 富士通の予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.14.5 富士通の最近の動向
7.15 ダッソー・システムズ
7.15.1 ダッソー・システムズ会社概要
7.15.2 ダッソー・システムズ事業概要
7.15.3 ダッソー・システムズ 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.15.4 ダッソー・システムズ 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.15.5 ダッソー・システムズの最近の動向
7.16 Augury Systems
7.16.1 Augury Systems 会社概要
7.16.2 Augury Systems 事業概要
7.16.3 Augury Systems 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.16.4 Augury Systems 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.16.5 Augury Systemsの最近の動向
7.17 TIBCO ソフトウェア
7.17.1 TIBCO ソフトウェア会社概要
7.17.2 TIBCO Softwareの事業概要
7.17.3 TIBCO Software 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.17.4 TIBCO Software 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.17.5 TIBCO Softwareの最近の動向
7.18 採用状況
7.18.1 採用企業詳細
7.18.2 採用企業の事業概要
7.18.3 アップテイク 予測メンテナンスソフトウェアの導入
7.18.4 予知保全ソフトウェア事業におけるUptakeの売上高（2020-2025）
7.18.5 アップテイクの最近の動向
7.19 ハネウェル
7.19.1 ハネウェル企業概要
7.19.2 ハネウェル事業概要
7.19.3 ハネウェル予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.19.4 ハネウェル 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.19.5 ハネウェル最近の動向
7.20 PTC
7.20.1 PTC 会社概要
7.20.2 PTCの事業概要
7.20.3 PTC 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.20.4 PTCの予知保全ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.20.5 PTCの最近の動向
7.21 Huawei
7.21.1 Huawei 概要
7.21.2 Huaweiの事業概要
7.21.3 Huaweiの予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.21.4 Huaweiの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.21.5 Huaweiの最近の動向
7.22 ABB
7.22.1 ABB 会社概要
7.22.2 ABBの事業概要
7.22.3 ABB 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.22.4 ABBの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.22.5 ABBの最近の動向
7.23 AVEVA
7.23.1 AVEVA 会社概要
7.23.2 AVEVA 事業概要
7.23.3 AVEVA 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.23.4 AVEVA 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.23.5 AVEVAの最近の動向
7.24 SAS
7.24.1 SAS 会社概要
7.24.2 SAS 事業概要
7.24.3 SAS 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.24.4 SAS 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.24.5 SASの最近の動向
7.25 SKF
7.25.1 SKF 会社概要
7.25.2 SKFの事業概要
7.25.3 SKF 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.25.4 SKF 予知保全ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.25.5 SKFの最近の動向
7.26 エマーソン
7.26.1 Emerson 会社概要
7.26.2 Emerson 事業概要
7.26.3 エマーソン 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.26.4 エマーソン 予知保全ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.26.5 エマーソンの最近の動向
7.27 Mpulse
7.27.1 Mpulse 会社概要
7.27.2 Mpulse 事業概要
7.27.3 Mpulse 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.27.4 Mpulseの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.27.5 Mpulseの最近の動向
7.28 メンテナンス接続
7.28.1 メンテナンス接続会社概要
7.28.2 メンテナンス・コネクションの事業概要
7.28.3 メンテナンス接続 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.28.4 メンテナンス接続の予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.28.5 メンテナンス接続の最近の動向
7.29 ディンゴ
7.29.1 ディンゴ会社概要
7.29.2 ディンゴの事業概要
7.29.3 ディンゴ予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.29.4 ディンゴの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.29.5 ディンゴの最近の動向
7.30 パーティクル
7.30.1 Particle 会社概要
7.30.2 Particle 事業概要
7.30.3 パーティクル 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.30.4 予測メンテナンスソフトウェア事業におけるParticleの売上高（2020-2025）
7.30.5 パーティクルの最近の動向
7.31 ボッシュ
7.31.1 ボッシュ企業概要
7.31.2 ボッシュの事業概要
7.31.3 ボッシュの予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.31.4 ボッシュの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.31.5 ボッシュの最近の動向
7.32 C3.ai
7.32.1 C3.ai 会社概要
7.32.2 C3.ai 事業概要
7.32.3 C3.ai 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.32.4 C3.ai 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.32.5 C3.aiの最近の動向
7.33 Dell
7.33.1 Dell 会社概要
7.33.2 Dellの事業概要
7.33.3 Dell 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.33.4 Dellの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.33.5 デルの最近の動向
7.34 シグマ・インダストリアル・プレシジョン
7.34.1 シグマ・インダストリアル・プレシジョン会社概要
7.34.2 シグマ・インダストリアル・プレシジョン事業概要
7.34.3 シグマ・インダストリアル・プレシジョン 予測メンテナンスソフトウェアの概要
7.34.4 シグマ・インダストリアル・プレシジョン 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.34.5 シグマ・インダストリアル・プレシジョン 最近の動向
8 予測メンテナンスソフトウェア市場動向
8.1 予測メンテナンスソフトウェア業界の動向
8.2 予測メンテナンスソフトウェア市場の成長要因
8.3 予測メンテナンスソフトウェア市場の課題
8.4 予測メンテナンスソフトウェア市場の制約
9 研究結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論/研究アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム/設計
10.1.1.2 市場規模の推計
10.1.1.3 市場セグメンテーションとデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次資料
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項
表1. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模の成長率（タイプ別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表2. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模の成長（用途別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表3. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模（百万米ドル）地域別：2020年対2024年対2031年
表4. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模（地域別）（2020-2025年）
表5. グローバル予測メンテナンスソフトウェアの売上高シェア（地域別）（2020-2025）
表6. 地域別予測メンテナンスソフトウェア売上高（百万米ドル）予測（2026-2031）
表7. グローバル予測メンテナンスソフトウェア売上高シェア予測（地域別）（2026-2031）
表8. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表9. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
表10. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模予測（タイプ別）（2026-2031年）＆（US$百万）
表11. グローバル予測メンテナンスソフトウェアの売上高市場シェア（タイプ別）（2026-2031）
表12. 各タイプの主要企業
表13. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表14. グローバル予測メンテナンスソフトウェアの売上高市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
表15. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模予測（アプリケーション別）（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表16. グローバル予測メンテナンスソフトウェアの売上高市場シェア（アプリケーション別）（2026-2031）
表17. 予測メンテナンスソフトウェアアプリケーションにおける新たな成長要因
表18. グローバル予測メンテナンスソフトウェアの売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表19. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（プレイヤー別）（2020-2025）
表20. グローバル予測メンテナンスソフトウェア企業別市場シェア（企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3））＆（2024年時点の予測メンテナンスソフトウェア売上高に基づく）
表21. 2024年予測メンテナンスソフトウェア企業売上高ランキング（百万米ドル）
表22. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（CR5およびHHI）上位5社（2020-2025年）
表23. 予測メンテナンスソフトウェアのグローバル主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. 予測メンテナンスソフトウェアのグローバル主要企業、製品およびアプリケーション
表25. 予測メンテナンスソフトウェアのグローバル主要企業、業界参入時期
表26. 合併・買収、拡大計画
表27. 北米予測メンテナンスソフトウェア市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表28. 北米予測メンテナンスソフトウェアの売上高市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表29. 北米予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表30. 北米予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表31. 欧州予測メンテナンスソフトウェア売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表32. ヨーロッパ 予測メンテナンスソフトウェアの売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表33. 欧州予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表34. 欧州予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表35. 中国 予測メンテナンスソフトウェアの売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表36. 中国予測メンテナンスソフトウェア売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表37. 中国予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表38. 中国予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表39. 日本の予測メンテナンスソフトウェア売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 日本の予測メンテナンスソフトウェア売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表41. 日本の予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表42. 日本の予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表43. 東南アジア 予測メンテナンスソフトウェア売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表44. 東南アジア予測メンテナンスソフトウェア売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表45. 東南アジア予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表46. 東南アジアの予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表47. インド 予測メンテナンスソフトウェア売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表48. インドの予測メンテナンスソフトウェア売上高市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表49. インドの予測メンテナンスソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表50. インドの予測メンテナンスソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表51. IBM企業概要
表52. IBMの事業概要
表53. IBM 予測メンテナンスソフトウェア製品
表54. IBMの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表55. IBMの最近の動向
表56. Microsoft 会社の詳細
表57. Microsoftの事業概要
表58. Microsoft 予測メンテナンスソフトウェア製品
表59. Microsoftの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表60. Microsoftの最近の動向
表61. SAP 会社の概要
表62. SAPの事業概要
表63. SAPの予測メンテナンスソフトウェア製品
表64. SAPの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表65. SAPの最近の動向
表66. GEデジタル企業概要
表67. GE Digital 事業概要
表68. GE Digital 予測メンテナンスソフトウェア製品
表69. GEデジタルの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表70. GEデジタルの最近の動向
表71. Schneider 会社の詳細
表72. Schneider 事業概要
表73. Schneider 予測メンテナンスソフトウェア製品
表74. Schneiderの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表75. Schneiderの最近の動向
表76. 日立会社概要
表77. 日立の事業概要
表78. 日立の予測メンテナンスソフトウェア製品
表79. 日立の予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表80. 日立の最近の動向
表81. シーメンス会社概要
表82. シーメンスの事業概要
表83. シエメンスの予測メンテナンスソフトウェア製品
表84. シーメンスの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表85. シーメンスの最近の動向
表86. インテル社概要
表87. インテルの事業概要
表88. インテルの予測メンテナンスソフトウェア製品
表89. インテルの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表90. インテルの最近の動向
表91. RapidMiner 会社の詳細
表92. RapidMinerの事業概要
表93. RapidMiner予測メンテナンスソフトウェア製品
表94. RapidMinerの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表95. RapidMinerの最近の動向
表96. Rockwell Automation 会社概要
表97. Rockwell Automation 事業概要
表98. Rockwell Automation 予測メンテナンスソフトウェア製品
表99. Rockwell Automationの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表100. Rockwell Automationの最近の動向
表101. ソフトウェアAG会社概要
表102. ソフトウェアAGの事業概要
表103. ソフトウェアAGの予知保全ソフトウェア製品
表104. ソフトウェアAGの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表105. ソフトウェアAGの最近の動向
表106. Cisco 会社の概要
表107. シスコの事業概要
表108. Cisco 予測メンテナンスソフトウェア製品
表109. シスコの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表110. Ciscoの最近の動向
表111. オラクル社概要
表112. オラクルの事業概要
表113. Oracle予測メンテナンスソフトウェア製品
表114. オラクルの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表115. オラクルの最近の動向
表116. 富士通会社概要
表117. 富士通の事業概要
表118. 富士通の予測メンテナンスソフトウェア製品
表119. 富士通の予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表120. 富士通の最近の動向
表121. ダッソー・システムズ会社概要
表122. ダッソー・システムズ事業概要
表123. ダッソー・システムズ 予測メンテナンスソフトウェア製品
表124. ダッソー・システムズ 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表125. ダッソー・システムズの最近の動向
表126. アウギュリー・システムズ会社概要
表127. アウギュリー・システムズ 事業概要
表128. Augury Systems 予測メンテナンスソフトウェア製品
表129. アウギュリー・システムズの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表130. アウギュリー・システムズの最近の動向
表131. TIBCOソフトウェア会社概要
表132. TIBCOソフトウェア事業概要
表133. TIBCO Software 予測メンテナンスソフトウェア製品
表134. TIBCO Softwareの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表135. TIBCOソフトウェアの最近の動向
表136. Uptake 会社の詳細
表137. Uptakeの事業概要
表138. Uptake 予測メンテナンスソフトウェア製品
表139. Uptakeの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表140. Uptakeの最近の動向
表141. ハネウェル企業概要
表142. ハネウェル事業概要
表143. ハネウェル予測メンテナンスソフトウェア製品
表144. ハネウェル社の予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表145. ハネウェル社の最近の動向
表146. PTC会社概要
表147. PTCの事業概要
表148. PTCの予測メンテナンスソフトウェア製品
表149. PTCの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表150. PTCの最近の動向
表151. Huawei会社概要
表152. Huaweiの事業概要
表153. Huaweiの予測メンテナンスソフトウェア製品
表154. Huaweiの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表155. Huaweiの最近の動向
表156. ABB会社概要
表157. ABBの事業概要
表158. ABBの予測メンテナンスソフトウェア製品
表159. ABBの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表160. ABBの最近の動向
表161. AVEVA社概要
表162. AVEVAの事業概要
表163. AVEVA 予知保全ソフトウェア製品
表164. AVEVAの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表165. AVEVAの最近の動向
表166. SAS 会社概要
表167. SASの事業概要
表168. SAS 予測メンテナンスソフトウェア製品
表169. SASの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表170. SASの最近の動向
表171. SKF会社概要
表172. SKFの事業概要
表173. SKF 予測メンテナンスソフトウェア製品
表174. SKFの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表175. SKFの最近の動向
表176. エマーソン会社概要
表177. エマーソン事業概要
表178. Emerson 予知保全ソフトウェア製品
表179. エマーソン 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表180. エマーソン社の最近の動向
表181. Mpulse会社概要
表182. Mpulseの事業概要
表183. Mpulse予測メンテナンスソフトウェア製品
表184. Mpulseの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表185. Mpulseの最近の動向
表186. Maintenance Connection 会社概要
表187. Maintenance Connection 事業概要
表188. Maintenance Connection 予測メンテナンスソフトウェア製品
表189. Maintenance Connectionの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表190. メンテナンス接続の最近の動向
表191. ディンゴ会社概要
表192. ディンゴ事業概要
表193. ディンゴ予測メンテナンスソフトウェア製品
表194. ディンゴの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表195. ディンゴの最近の動向
表196. パーティクル社概要
表197. パーティクル事業概要
表198. パーティクル予測メンテナンスソフトウェア製品
表199. パーティクルの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表200. パーティクルの最近の動向
表201. ボッシュ会社概要
表202. ボッシュ事業概要
表203. ボッシュの予測メンテナンスソフトウェア製品
表204. ボッシュの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表205. ボッシュの最近の動向
表206. C3.ai 会社概要
表207. C3.aiの事業概要
表208. C3.ai 予測メンテナンスソフトウェア製品
表209. C3.aiの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表210. C3.aiの最近の動向
表211. Dell 会社の概要
表212. Dellの事業概要
表213. Dell 予測メンテナンスソフトウェア製品
表214. Dellの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表215. Dellの最近の動向
表216. シグマ・インダストリアル・プレシジョン会社概要
表217. シグマ・インダストリアル・プレシジョン事業概要
表218. シグマ・インダストリアル・プレシジョン 予測メンテナンスソフトウェア製品
表219. シグマ・インダストリアル・プレシジョン社の予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表220. シグマ・インダストリアル・プレシジョン最近の動向
表221. 予測メンテナンスソフトウェア市場動向
表222. 予測メンテナンスソフトウェア市場ドライバー
表223. 予測メンテナンスソフトウェア市場の課題
表224. 予測メンテナンスソフトウェア市場における制約要因
表225. 本報告書のための研究プログラム/設計
表226. 二次情報源からの主要データ情報
表227. 一次情報源からの主要データ情報
表223. 予測メンテナンスソフトウェア市場の課題
図のリスト
図1. 予測メンテナンスソフトウェア製品画像
図2. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）：2024年対2031年
図3. クラウドベース機能
図4. オンプレミス機能
図5. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（用途別）：2024年対2031年
図6. 製造業
図7. 輸送・物流
図8. エネルギーとユーティリティ
図9. 医療とライフサイエンス
図10. 航空宇宙と防衛
図11. その他
図12. 予測メンテナンスソフトウェア報告書対象年
図13. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模（米ドル百万）、前年比：2020年～2031年
図14. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場規模（米ドル百万）、2020年対2024年対2031年
図15. グローバル予測メンテナンスソフトウェア売上高市場シェア（地域別）：2020年対2024年
図16. 北米予測メンテナンスソフトウェア売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図17. 欧州予測メンテナンスソフトウェア売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図18. 中国の予測メンテナンスソフトウェア売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図19. 日本の予測メンテナンスソフトウェア売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図20. 東南アジアの予測メンテナンスソフトウェア売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図21. インドの予測メンテナンスソフトウェア売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図22. 中南米予測メンテナンスソフトウェア市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図23. 2024年時点のグローバル予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（企業別）
図24. グローバル予測メンテナンスソフトウェア市場における主要企業別シェア（企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）および2024年時点の予測メンテナンスソフトウェア売上高に基づく）
図25. 2024年予測メンテナンスソフトウェア売上高に基づく上位10社と5社の市場シェア
図26. 北米予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図27. 北米予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025年）
図28. 欧州予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図29. 欧州予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図30. 中国 予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図31. 中国 予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図32. 日本の予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図33. 日本の予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図34. 東南アジアの予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図35. 東南アジアの予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図36. インドの予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図37. インドの予測メンテナンスソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
図38. IBMの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図39. Microsoftの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図40. SAPの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図41. GE Digitalの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図42. シュナイダーの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図43. 日立の予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図44. シエメンズの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図45. インテルの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図46. RapidMinerの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図47. ロックウェル・オートメーションの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図48. ソフトウェアAGの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図49. Ciscoの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図50. オラクルの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図51. 富士通の予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図52. ダッソー・システムズ 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図53. Augury Systemsの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図54. TIBCO Softwareの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図55. 予測メンテナンスソフトウェア事業における採用売上高成長率（2020-2025）
図56. Honeywellの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図57. PTCの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図58. ファーウェイの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図59. ABBの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図60. AVEVAの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図61. SASの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図62. SKFの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図63. Emersonの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図64. Mpulseの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上成長率（2020-2025）
図65. メンテナンス・コネクションの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図66. ディンゴの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図67. Particleの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図68. ボッシュの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図69. C3.aiの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図70. デルの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図71. シグマ・インダストリアル・プレシジョン 予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図72. 本レポートにおけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
図73. データ三角測量
図74. インタビュー対象の主要幹部
図70. デルの予測メンテナンスソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Market by Type
1.2.1 Global Market Size Growth by Type: 2020 VS 2024 VS 2031
1.2.2 Cloud-based
1.2.3 On-premises
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Market Share by Application: 2020 VS 2024 VS 2031
1.3.2 Manufacturing
1.3.3 Transportation and Logistics
1.3.4 Energy and Utilities
1.3.5 Healthcare and Life Sciences
1.3.6 Aerospace and Defense
1.3.7 Others
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global Predictive Maintenance Software Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global Predictive Maintenance Software Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global Predictive Maintenance Software Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 North America Predictive Maintenance Software Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 Europe Predictive Maintenance Software Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 China Predictive Maintenance Software Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 Japan Predictive Maintenance Software Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.5 Southeast Asia Predictive Maintenance Software Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.6 India Predictive Maintenance Software Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.7 Central & South America Predictive Maintenance Software Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global Predictive Maintenance Software Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global Predictive Maintenance Software Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types Predictive Maintenance Software Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global Predictive Maintenance Software Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global Predictive Maintenance Software Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in Predictive Maintenance Software Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top Predictive Maintenance Software Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global Predictive Maintenance Software Revenue Market Share by Players (2020-2025)
5.2 Global Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3)
5.3 Players Covered: Ranking by Predictive Maintenance Software Revenue
5.4 Global Predictive Maintenance Software Market Concentration Analysis
5.4.1 Global Predictive Maintenance Software Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Predictive Maintenance Software Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of Predictive Maintenance Software Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of Predictive Maintenance Software, Product and Application
5.7 Global Key Players of Predictive Maintenance Software, Date of Enter into This Industry
5.8 Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
6 Region Analysis
6.1 North America Market: Players, Segments and Downstream
6.1.1 North America Predictive Maintenance Software Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 North America Market Size by Type
6.1.2.1 North America Predictive Maintenance Software Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 North America Predictive Maintenance Software Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 North America Market Size by Application
6.1.3.1 North America Predictive Maintenance Software Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 North America Predictive Maintenance Software Market Share by Application (2020-2025)
6.1.4 North America Market Trend and Opportunities
6.2 Europe Market: Players, Segments and Downstream
6.2.1 Europe Predictive Maintenance Software Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 Europe Market Size by Type
6.2.2.1 Europe Predictive Maintenance Software Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 Europe Predictive Maintenance Software Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 Europe Market Size by Application
6.2.3.1 Europe Predictive Maintenance Software Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 Europe Predictive Maintenance Software Market Share by Application (2020-2025)
6.2.4 Europe Market Trend and Opportunities
6.3 China Market: Players, Segments and Downstream
6.3.1 China Predictive Maintenance Software Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 China Market Size by Type
6.3.2.1 China Predictive Maintenance Software Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 China Predictive Maintenance Software Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 China Market Size by Application
6.3.3.1 China Predictive Maintenance Software Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 China Predictive Maintenance Software Market Share by Application (2020-2025)
6.3.4 China Market Trend and Opportunities
6.4 Japan Market: Players, Segments and Downstream
6.4.1 Japan Predictive Maintenance Software Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 Japan Market Size by Type
6.4.2.1 Japan Predictive Maintenance Software Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 Japan Predictive Maintenance Software Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 Japan Market Size by Application
6.4.3.1 Japan Predictive Maintenance Software Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 Japan Predictive Maintenance Software Market Share by Application (2020-2025)
6.4.4 Japan Market Trend and Opportunities
6.5 Southeast Asia Market: Players, Segments and Downstream
6.5.1 Southeast Asia Predictive Maintenance Software Revenue by Company (2020-2025)
6.5.2 Southeast Asia Market Size by Type
6.5.2.1 Southeast Asia Predictive Maintenance Software Market Size by Type (2020-2025)
6.5.2.2 Southeast Asia Predictive Maintenance Software Market Share by Type (2020-2025)
6.5.3 Southeast Asia Market Size by Application
6.5.3.1 Southeast Asia Predictive Maintenance Software Market Size by Application (2020-2025)
6.5.3.2 Southeast Asia Predictive Maintenance Software Market Share by Application (2020-2025)
6.5.4 Southeast Asia Market Trend and Opportunities
6.6 India Market: Players, Segments and Downstream
6.6.1 India Predictive Maintenance Software Revenue by Company (2020-2025)
6.6.2 India Market Size by Type
6.6.2.1 India Predictive Maintenance Software Market Size by Type (2020-2025)
6.6.2.2 India Predictive Maintenance Software Market Share by Type (2020-2025)
6.6.3 India Market Size by Application
6.6.3.1 India Predictive Maintenance Software Market Size by Application (2020-2025)
6.6.3.2 India Predictive Maintenance Software Market Share by Application (2020-2025)
6.6.4 India Market Trend and Opportunities
7 Key Players Profiles
7.1 IBM
7.1.1 IBM Company Details
7.1.2 IBM Business Overview
7.1.3 IBM Predictive Maintenance Software Introduction
7.1.4 IBM Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.1.5 IBM Recent Development
7.2 Microsoft
7.2.1 Microsoft Company Details
7.2.2 Microsoft Business Overview
7.2.3 Microsoft Predictive Maintenance Software Introduction
7.2.4 Microsoft Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.2.5 Microsoft Recent Development
7.3 SAP
7.3.1 SAP Company Details
7.3.2 SAP Business Overview
7.3.3 SAP Predictive Maintenance Software Introduction
7.3.4 SAP Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.3.5 SAP Recent Development
7.4 GE Digital
7.4.1 GE Digital Company Details
7.4.2 GE Digital Business Overview
7.4.3 GE Digital Predictive Maintenance Software Introduction
7.4.4 GE Digital Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.4.5 GE Digital Recent Development
7.5 Schneider
7.5.1 Schneider Company Details
7.5.2 Schneider Business Overview
7.5.3 Schneider Predictive Maintenance Software Introduction
7.5.4 Schneider Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.5.5 Schneider Recent Development
7.6 Hitachi
7.6.1 Hitachi Company Details
7.6.2 Hitachi Business Overview
7.6.3 Hitachi Predictive Maintenance Software Introduction
7.6.4 Hitachi Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.6.5 Hitachi Recent Development
7.7 Siemens
7.7.1 Siemens Company Details
7.7.2 Siemens Business Overview
7.7.3 Siemens Predictive Maintenance Software Introduction
7.7.4 Siemens Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.7.5 Siemens Recent Development
7.8 Intel
7.8.1 Intel Company Details
7.8.2 Intel Business Overview
7.8.3 Intel Predictive Maintenance Software Introduction
7.8.4 Intel Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.8.5 Intel Recent Development
7.9 RapidMiner
7.9.1 RapidMiner Company Details
7.9.2 RapidMiner Business Overview
7.9.3 RapidMiner Predictive Maintenance Software Introduction
7.9.4 RapidMiner Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.9.5 RapidMiner Recent Development
7.10 Rockwell Automation
7.10.1 Rockwell Automation Company Details
7.10.2 Rockwell Automation Business Overview
7.10.3 Rockwell Automation Predictive Maintenance Software Introduction
7.10.4 Rockwell Automation Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.10.5 Rockwell Automation Recent Development
7.11 Software AG
7.11.1 Software AG Company Details
7.11.2 Software AG Business Overview
7.11.3 Software AG Predictive Maintenance Software Introduction
7.11.4 Software AG Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.11.5 Software AG Recent Development
7.12 Cisco
7.12.1 Cisco Company Details
7.12.2 Cisco Business Overview
7.12.3 Cisco Predictive Maintenance Software Introduction
7.12.4 Cisco Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.12.5 Cisco Recent Development
7.13 Oracle
7.13.1 Oracle Company Details
7.13.2 Oracle Business Overview
7.13.3 Oracle Predictive Maintenance Software Introduction
7.13.4 Oracle Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.13.5 Oracle Recent Development
7.14 Fujitsu
7.14.1 Fujitsu Company Details
7.14.2 Fujitsu Business Overview
7.14.3 Fujitsu Predictive Maintenance Software Introduction
7.14.4 Fujitsu Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.14.5 Fujitsu Recent Development
7.15 Dassault Systemes
7.15.1 Dassault Systemes Company Details
7.15.2 Dassault Systemes Business Overview
7.15.3 Dassault Systemes Predictive Maintenance Software Introduction
7.15.4 Dassault Systemes Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.15.5 Dassault Systemes Recent Development
7.16 Augury Systems
7.16.1 Augury Systems Company Details
7.16.2 Augury Systems Business Overview
7.16.3 Augury Systems Predictive Maintenance Software Introduction
7.16.4 Augury Systems Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.16.5 Augury Systems Recent Development
7.17 TIBCO Software
7.17.1 TIBCO Software Company Details
7.17.2 TIBCO Software Business Overview
7.17.3 TIBCO Software Predictive Maintenance Software Introduction
7.17.4 TIBCO Software Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.17.5 TIBCO Software Recent Development
7.18 Uptake
7.18.1 Uptake Company Details
7.18.2 Uptake Business Overview
7.18.3 Uptake Predictive Maintenance Software Introduction
7.18.4 Uptake Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.18.5 Uptake Recent Development
7.19 Honeywell
7.19.1 Honeywell Company Details
7.19.2 Honeywell Business Overview
7.19.3 Honeywell Predictive Maintenance Software Introduction
7.19.4 Honeywell Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.19.5 Honeywell Recent Development
7.20 PTC
7.20.1 PTC Company Details
7.20.2 PTC Business Overview
7.20.3 PTC Predictive Maintenance Software Introduction
7.20.4 PTC Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.20.5 PTC Recent Development
7.21 Huawei
7.21.1 Huawei Company Details
7.21.2 Huawei Business Overview
7.21.3 Huawei Predictive Maintenance Software Introduction
7.21.4 Huawei Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.21.5 Huawei Recent Development
7.22 ABB
7.22.1 ABB Company Details
7.22.2 ABB Business Overview
7.22.3 ABB Predictive Maintenance Software Introduction
7.22.4 ABB Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.22.5 ABB Recent Development
7.23 AVEVA
7.23.1 AVEVA Company Details
7.23.2 AVEVA Business Overview
7.23.3 AVEVA Predictive Maintenance Software Introduction
7.23.4 AVEVA Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.23.5 AVEVA Recent Development
7.24 SAS
7.24.1 SAS Company Details
7.24.2 SAS Business Overview
7.24.3 SAS Predictive Maintenance Software Introduction
7.24.4 SAS Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.24.5 SAS Recent Development
7.25 SKF
7.25.1 SKF Company Details
7.25.2 SKF Business Overview
7.25.3 SKF Predictive Maintenance Software Introduction
7.25.4 SKF Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.25.5 SKF Recent Development
7.26 Emerson
7.26.1 Emerson Company Details
7.26.2 Emerson Business Overview
7.26.3 Emerson Predictive Maintenance Software Introduction
7.26.4 Emerson Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.26.5 Emerson Recent Development
7.27 Mpulse
7.27.1 Mpulse Company Details
7.27.2 Mpulse Business Overview
7.27.3 Mpulse Predictive Maintenance Software Introduction
7.27.4 Mpulse Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.27.5 Mpulse Recent Development
7.28 Maintenance Connection
7.28.1 Maintenance Connection Company Details
7.28.2 Maintenance Connection Business Overview
7.28.3 Maintenance Connection Predictive Maintenance Software Introduction
7.28.4 Maintenance Connection Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.28.5 Maintenance Connection Recent Development
7.29 Dingo
7.29.1 Dingo Company Details
7.29.2 Dingo Business Overview
7.29.3 Dingo Predictive Maintenance Software Introduction
7.29.4 Dingo Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.29.5 Dingo Recent Development
7.30 Particle
7.30.1 Particle Company Details
7.30.2 Particle Business Overview
7.30.3 Particle Predictive Maintenance Software Introduction
7.30.4 Particle Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.30.5 Particle Recent Development
7.31 Bosch
7.31.1 Bosch Company Details
7.31.2 Bosch Business Overview
7.31.3 Bosch Predictive Maintenance Software Introduction
7.31.4 Bosch Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.31.5 Bosch Recent Development
7.32 C3.ai
7.32.1 C3.ai Company Details
7.32.2 C3.ai Business Overview
7.32.3 C3.ai Predictive Maintenance Software Introduction
7.32.4 C3.ai Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.32.5 C3.ai Recent Development
7.33 Dell
7.33.1 Dell Company Details
7.33.2 Dell Business Overview
7.33.3 Dell Predictive Maintenance Software Introduction
7.33.4 Dell Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.33.5 Dell Recent Development
7.34 Sigma Industrial Precision
7.34.1 Sigma Industrial Precision Company Details
7.34.2 Sigma Industrial Precision Business Overview
7.34.3 Sigma Industrial Precision Predictive Maintenance Software Introduction
7.34.4 Sigma Industrial Precision Revenue in Predictive Maintenance Software Business (2020-2025)
7.34.5 Sigma Industrial Precision Recent Development
8 Predictive Maintenance Software Market Dynamics
8.1 Predictive Maintenance Software Industry Trends
8.2 Predictive Maintenance Software Market Drivers
8.3 Predictive Maintenance Software Market Challenges
8.4 Predictive Maintenance Software Market Restraints
9 Research Findings and Conclusion
10 Appendix
10.1 Research Methodology
10.1.1 Methodology/Research Approach
10.1.1.1 Research Programs/Design
10.1.1.2 Market Size Estimation
10.1.1.3 Market Breakdown and Data Triangulation
10.1.2 Data Source
10.1.2.1 Secondary Sources
10.1.2.2 Primary Sources
10.2 Author Details
10.3 Disclaimer
| 【予知保全ソフトウェアについて】 予知保全ソフトウェアは、製造業や設備管理の分野で利用される重要なツールであり、設備の劣化や故障を未然に防ぐための手法として広く認知されています。予知保全の目的は、設備の稼働効率を最大化し、メンテナンスコストを削減することです。このソフトウェアは、センサーやデータ分析技術を駆使して設備の状態をリアルタイムで監視し、異常の兆候を早期に検出します。 まず予知保全の定義を考えてみましょう。予知保全とは、データに基づいて設備の状態を解析し、故障が発生する前に必要なメンテナンスを行う手法です。これにより、設備が正常に稼働し続けることを確保し、突発的な故障によるダウンタイムを減少させることができます。 この予知保全ソフトウェアの特徴は、主に三つの要素に分けられます。第一に、データ収集機能です。膨大な量のデータを収集する能力に優れており、温度、振動、音などの各種センサーからの情報を取得して、設備の状態を継続的に監視します。第二に、データ解析機能です。収集したデータは、機械学習や統計モデルを用いて解析され、異常検知や故障予測が行われます。この段階での精度が高いほど、予知保全の効果が最大化されます。第三に、アラート機能です。異常が検知された場合には、リアルタイムで通知し、保全チームが迅速に対応できるようにサポートします。 予知保全ソフトウェアには、さまざまな種類があります。まず、基本的なデータ収集を行うセンサー統合型ソフトウェアがあります。これは主にデータの収集とモニタリングに重点を置いたもので、設置したセンサーからリアルタイムでデータを取得する機能があります。次に、機械学習を用いた解析型ソフトウェアがあります。こちらは、過去の故障データや運転データを学習し、将来の故障の予測を行うことが特徴です。さらに、クラウドベースのプラットフォームを利用したソフトウェアも増加しています。これにより、どこにいてもデータにアクセスでき、複数の設備を一元管理できる利便性があります。 予知保全ソフトウェアの用途は多岐にわたります。製造業における機械の故障を防ぐことはもちろん、交通インフラやエネルギー産業においても重要な役割を果たしています。例えば、鉄道業界では、列車の運行に関わる設備の状態を監視し、保守作業のタイミングを最適化することで、安全性の向上を図っています。また、発電所では機器の効率的な運用が求められ、予知保全によってメンテナンスの最適化が行われています。 関連技術としては、IoT（Internet of Things）やビッグデータ分析が挙げられます。IoTは、さまざまな設備がインターネットを介して接続され、データを共有する仕組みを提供します。この技術を利用することで、リアルタイムでのデータ収集が可能になります。そして、ビッグデータ分析によって、膨大なデータから意味のある情報を抽出し、より精度の高い予測を行うことができます。さらに、AI（人工知能）の進化により、故障予測の精度は飛躍的に向上しています。 予知保全の導入にはいくつかのメリットが存在します。一つは、コスト削減です。設備の状態を適切に把握することで、不要なメンテナンスを減少させ、逆に必要な時に必要なだけのメンテナンスを行うことができます。また、ダウンタイムの最小化も大きな利点です。故障が発生する前に適切な手を打つことで、生産ラインの停止を未然に防ぐことができ、効率的な運営が可能になります。さらに、安全性の向上も重要です。故障による事故を防ぐことで、従業員の安全を確保し、企業の信頼性を向上させることができます。 一方で、予知保全ソフトウェアの導入にはChallengesも存在します。初期投資が必要であることや、センサーやデータ収集のインフラ構築が求められるため、導入に対する抵抗感がある企業もあります。また、大量のデータを扱うため、データの品質管理や適切な分析手法の選定が必要です。これらの課題を克服するためには、経営層からの理解と支持が不可欠です。 今後、デジタル変革が進む中で、予知保全に関連する技術はさらに進化することでしょう。特に、AI技術の発展やIoTの普及により、より高能率な予知保全システムが期待されています。また、業界や設備の特性に応じたカスタマイズが進むことで、より多くの企業が利益を享受できるようになるでしょう。 このように、予知保全ソフトウェアは、効率的な設備管理を実現するために欠かせないツールであり、今後の産業界においてますます重要な役割を果たすことが予想されます。技術の進展に伴い、より高度な予知保全システムの普及が進むことで、企業の競争力が向上すると考えられます。設備の稼働率を最大化し、全体的な生産性を向上させるために、この分野への注目が集まることは間違いありません。 |
