市場概要
資産パフォーマンス管理市場は、予測期間中の年平均成長率（CAGR）10.8%で、2024年の19億1000万米ドルから2029年には31億9000万米ドルに成長すると予測されています。 APM（資産パフォーマンス管理）市場は、これらの高度なシステムに派生した不可欠な資産管理から成熟してきました。 これに伴い、技術の進歩と、運用効率、俊敏性、予測メンテナンスに対する明白なニーズが高まっています。当初は物理的に識別可能なコンポーネントの在庫管理に重点が置かれていたAPMソリューションは、現在ではIoT、AI、機械学習を基盤として構築され、さまざまな業界における資産の耐用年数に合わせた最適な運用を実現するのに役立っています。複雑な業界エコシステムと高度なIT技術の発展により、企業がより複雑な環境で事業を展開する中で、より優れた意思決定ツールが必要とされるようになり、統合型APMソリューションに対するニーズが高まっています。
市場の成長は、さまざまな業界におけるデジタル化への継続的な需要、コンプライアンスと資産管理への高まる要求、資産故障の防止のための予測分析の利用拡大など、いくつかの要因に起因しています。パンデミックにより、リモートワークと予測モニタリングのニーズが劇的に高まりました。生産性を向上させながら、現場要員を削減するという課題を抱える市場環境において、APM分野では、マルチクラウドおよびハイブリッドクラウドの展開に対応するリアルタイムデータ処理、セルフサービス、セキュリティ機能を備えた、より強化された新しい付加価値ソリューションが提供されています。そして、デジタル化を第一に考えた資産管理を実現します。
推進要因：予測メンテナンスのための資産パフォーマンス管理の必要性
産業分野が業務効率の改善と中断の最小化に努める中、予測メンテナンスに対するニーズの高まりが資産パフォーマンス管理（APM）市場の拡大を促しています。予測メンテナンスでは、高度な分析、人工知能、モノのインターネット（IoT）センサーを使用して機器の故障を予測し、必要な場合のみメンテナンスを実施します。この先を見越したアプローチにより、突発的なダウンタイムを最小限に抑え、資産寿命を延ばし、修理コストを削減することができ、資産の多い業界におけるデジタル変革の大きな流れに沿うことができます。 予測メンテナンス機能を統合したAPMプラットフォームは、急速に進化する製造、エネルギー、運輸業界において競争力を維持するために不可欠なものとなっています。
予測メンテナンスのデジタル化は、リアルタイムのモニタリング、メンテナンススケジュールの最適化、高額な故障の防止を可能にすることで、資産管理をさらに強化します。例えば、天然ガス会社向けのKalypso社の予測ソリューションは、産業用AIを使用してコンプレッサーの故障を予測し、ダウンタイムと修理コストを削減しました。 業界が従来の予防保全からより高度な予測戦略へと移行するにつれ、APMソリューションの採用が加速しています。 AIとIoTを統合することで、予測保全は最新のAPMの基盤となります。 これらは、業務の効率性、持続可能性、信頼性を高めようとするセクターのニーズに応えています。
抑制要因：APMソリューションの導入コストの高さ
アセットパフォーマンス管理（APM）ソリューションの導入に伴うコストの高さと、単一ベンダーに依存するリスクが、市場の成長を大きく妨げています。多くの場合、APMシステムは、ソフトウェアライセンス、システム統合、トレーニング、さらにはシステムメンテナンスの面で、高い運用コストを伴います。このような初期投資の高さは、中小企業による先進的なAPMテクノロジーの採用を妨げる要因となります。同時に、大規模な機関では、業務の性質上、異なるコスト負担が発生します。さらに、コスト面では、サービスを1つのベンダーに依存しているため、新しいテクノロジーへの拡大や、さまざまなシステムの使用が困難になります。これにより、このようなシステムやソリューションの全面的な採用が妨げられ、APM市場の成長に影響を及ぼします。
機会：資産管理の効率を最大限に高めるモバイルAPMソリューション
モバイル資産パフォーマンス管理（APM）ソリューションは、モバイルデバイス上でリアルタイムのモニタリング、予測メンテナンス、データ主導の意思決定機能を提供し、企業の資産管理のあり方を変えます。これらのモバイルプラットフォームは、健康データ、診断、運用分析に即座にアクセスできます。これにより、オペレーターや管理者は、配送上の問題に迅速に対応できます。モバイルAPMの統合により、機器のダウンタイムを削減することで効率が向上します。ライフサイクル管理を最適化し、チーム間の連携を改善します。外部のリソース情報にアクセスすることで、遅延を削減し、運用を改善し、生産効率全体を向上させるための措置を講じることができます。
APM市場が成長を続ける中、モバイルソリューションは大幅に拡大する可能性があり、資本管理プロセスに柔軟性と拡張性をもたらします。さまざまな分野でモバイルテクノロジーの利用が増加しているため、移動中の意思決定を改善する使いやすくアクセスしやすいアプリケーションのニーズが高まっています。モバイルAPMソリューションは、高度な分析と機械学習を活用することで、障害を防止することができます。より効率的に計画とメンテナンスを行い、運用コストを削減します。この成長傾向により、企業が顧客満足度を高め、ユーザーフレンドリーなモバイルソリューションを通じてリスクを最小限に抑えるための革新的な手段を模索する中で、APM市場は前進しています。
課題：APMソリューションの運用における複雑性
アセットパフォーマンス管理ソリューションは非常に複雑であり、これがアセットパフォーマンス管理市場の成長の大きな妨げとなっています。これらのソリューションには、資産のパフォーマンスを向上させ、ダウンタイムを削減することを目的とした、ハイエンドの予測分析、IoTセンサー、AI、機械学習などの先進技術が含まれています。しかし、このような最新技術を導入するには、物理的な構造の構築、関連する人材のトレーニング、高度な情報システムの導入に多大な費用がかかる可能性があります。そのため、これらのシステムを導入するには、さまざまなハードウェアやソフトウェアの購入が必要となり、また大量のデータを処理・分析する能力も求められます。このような複雑性は、ほとんどの小規模な組織を尻込みさせる状況を生み出し、多くの場合、業界全体に導入が遅れる影響を及ぼします。
さらに、APMサービスのパーソナライゼーションと拡張性は、問題をさらに複雑にします。エネルギー、製造、運輸など、さまざまな分野では、資産管理に関するニーズが異なります。特定の業務環境に合わせてAPMソリューションをカスタマイズするには、変更が頻繁に発生し、現在のデータが必要となるため、時間がかかり、リソースを消耗するパターン化されたプロセスとなる可能性があります。この複雑性により、既存のシステムが完全に適合し、一致し、一貫した効果で目的を達成できるかという懸念が生じる可能性があります。したがって、このような問題が企業による取り組みを妨げ、APM デバイスの採用率の低下や、企業の資産管理の非効率化につながっています。そのため、APM ソリューションの複雑性は、これらのソリューションがビジネス界で十分に受け入れられない大きな要因となっています。
ソリューション別に見ると、予測期間中、資産戦略管理セグメントが最大の市場シェアを占める見通しです。
資産戦略管理は、資産のライフサイクル管理と業務改善に重点を置いているため、予測期間中にアセットパフォーマンス管理市場で最大のシェアを占めると予測されています。このタイプのソリューションは、資産管理戦略と事業目標の整合を支援し、組織が資産への投資、メンテナンス、リスク管理に関する情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。特に、資産戦略管理は、予測分析とリアルタイムのデータを使用して改善の機会を特定し、ダウンタイムを最小限に抑え、資産を目的に沿って最大限に活用します。持続可能性への注目が高まり、規制順守の必要性も相まって、企業は戦略的な資産管理プロセスの導入を促されています。これにより、財務的な利益が向上するだけでなく、設定された環境目標の達成にも重点が置かれます。業務効率の向上に資産管理戦略を活用することの重要性がますます多くの業界で認識されるにつれ、こうしたソリューションの供給は大幅に増加し、資産パフォーマンス管理業界における現在の優位性がさらに強固なものとなるでしょう。
提供内容に基づき、サービスセグメントは予測期間中に最高のCAGRで成長するでしょう。
資産パフォーマンス管理（APM）市場は、予測期間中のサービスセグメントで最高の年平均成長率（CAGR）を示すと予想されています。これは、企業が業務効率の改善と資産ライフサイクルの拡大を模索する中で、専門的なコンサルティング、実装、サポートサービスに対するニーズが高まっていることが要因であると考えられます。産業がデジタル化を模索する中で、サービスプロバイダーが提供するAPMソリューションも、予測メンテナンス戦略と業務のリアルタイムモニタリングを組み合わせたデータ主導のアプローチを取り入れるように進化してきました。さらに、企業が資産収益率の最適化とダウンタイムの無駄の削減を追求するにつれ、外部リソースを活用して多くの高度なAPMシステムを導入しようとしています。このような傾向は、APM導入におけるサービスの重要性を強調し、企業がこのような最新の資産管理手法から利益を得る能力を強調しています。
地域別に見ると、2024年には北米が最大の市場シェアを占めるでしょう。
北米は、高度な技術の採用や、早期にインダストリー4.0の実践に傾倒していることなどの要因により、予測期間中のグローバルなアセットパフォーマンス管理市場で最大のシェアを占めています。この地域の経済的可能性は、研究開発（R&D）努力への高いリターン提供を促進し、その努力は、モノのインターネット（IoT）、ビッグデータ、人工知能（AI）、機械学習（ML）などの先進技術の導入をある程度は育んでいます。その結果、メーカーは資産パフォーマンスの向上と予測保全の実現のために、産業用IoT機能を選択しています。持続可能性と総所有コスト管理に対する懸念の高まりにより、製造、石油・ガス、公益事業などの分野では、アセットパフォーマンス管理システムをより効果的に採用するようになってきています。アセットパフォーマンス管理ソリューションの大手プロバイダーであるEmerson、GE Vernova、IBMなどは、新しいソフトウェアや分析ツールへの資本投資を行っており、この地域は、業務効率化やメンテナンス活動にこれらのソリューションを活用する点で他地域をリードしていることが示唆されています。
主要企業
アセットパフォーマンス管理市場は、ABB（スイス）、GE Vernova（米国）、AVEVA（英国）、IBM（米国）、SAP（ドイツ）、Bentley Systems（米国）、Rockwell Automation（米国）、Emerson（米国）、DNV（米国）、Fluke（米国）、Siemens Energy（ドイツ）、Oracle（米国）、Yokogawa（日本）、SAS（米国）、Arms Reliablity（オーストラリア）、Synopsys（米国）、Honeywell（米国）、Prometheus Group（米国）、Hexagon（スウェーデン）、Nexus Global（米国）、Detechtion Technologies（米国）などの世界的に確立された少数の企業によって支配されています。 、SAS (米国)、Arms Reliablity (オーストラリア)、Synopsys (米国)、Honeywell (米国)、Prometheus Group (米国)、Hexagon (スウェーデン)、Nexus Global (米国)、Detechtion Technologies (米国)、IPS Intellgent Process Solutions (ドイツ)、Plasma (米国)、Tenna (米国)、Uptake （米国）、UpKeep（米国）、Shoreline AI（米国）、MentorAPM（米国）、Fracttal（スペイン）、MicroAI（米国）、VROC（オーストラリア）、Opetational Sustainability（米国）、Qualer（米国）、MaintainX（米国）など、ここ数年間にアセットパフォーマンス管理の契約を獲得した主なベンダーです。デジタル技術の進歩と資産エコシステムの複雑化により、アセットパフォーマンス管理（APM）市場は急速に進化しています。企業は業務効率の向上、ダウンタイムの最小化、資産のライフサイクルの延長を目的として、APMソリューションを採用しています。主な傾向としては、リアルタイムモニタリングと予測メンテナンスのためのIoT統合とビッグデータ分析が挙げられます。クラウドベースのAPMソリューションへの移行は、拡張性と費用対効果をもたらし、さまざまな場所にわたるシームレスな資産管理を促進します。プロバイダーは、人工知能などの先進技術を活用しながら、ユーザーフレンドリーなインターフェース、強化されたセキュリティ、コンプライアンス機能に重点的に取り組み、ダイナミックな企業ニーズに応えることで、最終的には優れた資産洞察力を提供し、戦略的な成長を促進します。
この調査レポートでは、アセットパフォーマンス管理市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測とトレンド分析を行っています。
提供内容別：
ソリューション
資産戦略管理
資産信頼性管理
予測資産管理
資産ライフサイクル管理
作業指示管理
その他のソリューション（資産完全性管理、状態監視
サービス
プロフェッショナルサービス
コンサルティング
統合および実装
サポートおよびメンテナンス
マネージドサービス
資産タイプ別
固定資産
移動資産
生産資産
インフラ資産
その他（ITおよびネットワーク資産
導入タイプ別
オンプレミス
クラウド
企業規模別：
大企業
中小企業
小規模企業
業種別:
エネルギーおよび公益事業
石油およびガス
製造
政府および防衛
化学および石油化学
電気通信
消費財および食品飲料
ヘルスケアおよび製薬
その他の業種
地域別:
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
イタリア
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
その他のアジア太平洋
中東およびアフリカ
GCC
サウジアラビア
UAE
GCC諸国以外
南アフリカ
中東およびアフリカ以外
中南米
ブラジル
メキシコ
中南米以外
2024年9月、Bentley Systemsは、高度な3D地理空間機能でiTwinプラットフォームを強化するために、Cesiumを買収しました。Cesiumの3D Tiles標準とCesium ion SaaSは、Bentleyのデジタルツインソリューションと統合され、インフラ資産管理と視覚化が改善されます。この統合により、より正確な資産管理が可能になり、コマツの建設現場のモニタリングの改善が実証されています。
2023年8月、Software AGとSAPは提携し、APMを含むSAPのインテリジェント・アセット・マネジメント・スイートをSoftware AGのCumulocity IoTプラットフォームと統合しました。この提携により、SAPのリアルタイム分析とCumulocityのIoT接続性が組み合わさり、資産管理が強化され、資産効率と運用成果の改善に向けた統合ソリューションが提供されます。
2023年7月、ABBはマイクロソフトと戦略的提携を結び、Azure OpenAIサービスを通じて、特にGPT-4という人工知能をABBのAbility Genix Industrial AnalyticsおよびAIスイートに組み込むことになりました。この取り組みは、データから洞察を得て、プロセスを最適化し、環境に配慮した取り組みを支援することで、産業分野における業務の改善を目指しています。AIの統合により、その場で意思決定を行うことが可能になり、生産性を向上させ、アイドルタイムを最小限に抑え、コスト削減につながり、環境に配慮した取り組みを強化することができます。
2022年11月、GE VernovaはTrendMinerと提携し、高次プロセス分析により資産パフォーマンス管理（APM）システムを強化しました。これにより、石油・ガス業界の企業は、データ過多や解像度時間という障害を取り除くセルフサービス分析により資産能力を強化し、情報に基づく意思決定の質を向上させることができます。
【目次】
1 はじめに
1.1 調査の目的
1.2 市場定義
1.2.1 対象範囲および対象外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3 調査対象年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変更の概要
2 調査方法
2.1 調査アプローチ
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次プロファイルの内訳
2.1.2.2 主な業界洞察
2.2 市場分解とデータ照合
2.3 市場規模の推定
2.4 市場予測
2.5 調査の前提
2.6 調査の限界
3 エグゼクティブサマリー
4 プレミアムインサイト
4.1 アセットパフォーマンス管理市場の概要
4.2 サービス別アセットパフォーマンス管理市場、2024年と2029年
4.3 アセットタイプ別アセットパフォーマンス管理市場、2024年と2029年
4.4 アセットパフォーマンス管理市場：組織規模別、2024年と2029年の比較
4.5 アセットパフォーマンス管理市場：導入タイプ別、2024年と2029年の比較
4.6 アセットパフォーマンス管理市場：業種別、2024年と2029年の比較
4.7 アセットパフォーマンス管理市場：地域別シナリオ、2024年対2029年
5 市場概要と業界動向
5.1 はじめに
5.2 市場力学
5.2.1 推進要因
5.2.2 抑制要因
5.2.3 機会
5.2.4 課題
5.3 ケーススタディ分析
5.3.1 ケーススタディ1
5.3.2 ケーススタディ2
5.3.3 ケーススタディ3
5.3.4 ケーススタディ4
5.3.5 ケーススタディ5
5.4 バリューチェーン分析
5.4.1 資産パフォーマンス管理ベンダー
5.4.2 ハードウェアプロバイダー
5.4.3 サービスプロバイダー
5.4.4 エンドユーザー
5.5 生態系分析
5.6 ポーターのファイブフォース分析
5.7 価格分析
5.7.1 主要企業の平均販売価格動向（サービス別
5.7.2 地域別平均販売価格動向
5.8 技術分析
5.8.1 主要技術
5.8.1.1 IOT
5.8.1.2 予測分析
5.8.2 補完技術
5.8.2.1 クラウドコンピューティング
5.8.2.2 ビッグデータ分析
5.8.2.3 ブロックチェーン
5.8.3 隣接テクノロジー
5.8.3.1 AI/ML
5.8.3.2 AR/VR
5.9 特許分析
5.1 バイヤーに影響を与えるトレンド/破壊的変化
5.11 規制環境
5.11.1 規制当局、政府機関、その他の組織
5.11.2 地域別規制
5.12 主要関係者および購買基準
5.12.1 購買プロセスにおける主要関係者
5.12.2 購買基準
5.13 主要な会議およびイベント（2024年～2025年）
5.14 ビジネスモデル分析
5.15 投資および資金調達シナリオ
5.16 AI/GEN AIがアセットパフォーマンス管理市場に与える影響
6 アセットパフォーマンス管理市場、提供別
6.1 はじめに
6.1.1 提供：アセットパフォーマンス管理市場の推進要因
6.2 ソリューション
6.2.1 資産戦略管理
6.2.1.1 リスクベースメンテナンス（RBM
6.2.1.2 信頼性中心保全（RCM
6.2.1.3 故障モード影響解析（FMEA
6.2.1.4 予防保全最適化（PMO
6.2.2 資産信頼性管理
6.2.2.1 根本原因分析（RCA
6.2.2.2 資産健全性インデックス
6.2.2.3 信頼性、可用性、保守性（RAM）分析
6.2.2.4 メンテナンスタスクの最適化
6.2.3 予測資産管理
6.2.3.1 予測メンテナンス
6.2.3.2 機械学習とAIに基づく予測
6.2.3.3 データ主導のメンテナンス計画
6.2.3.4 故障予測とリスク評価
6.2.4 資産ライフサイクル管理
6.2.4.1 資産計画と取得
6.2.4.2 資産の試運転と展開
6.2.4.3 資産のメンテナンスと運用
6.2.4.4 資産の廃止および処分
6.2.5 作業指示管理
6.2.5.1 作業指示の作成およびスケジューリング
6.2.5.2 リソースの割り当ておよび計画
6.2.5.3 作業指示の実行および追跡
6.2.5.4 報告および文書化
6.2.6 その他のソリューション（資産保全管理、状態監視）
6.3 サービス
6.3.1 プロフェッショナルサービス
6.3.1.1 コンサルティングサービス
6.3.1.2 サポートおよびメンテナンス
6.3.1.3 実装および統合サービス
6.3.2 マネージドサービス
7 資産タイプ別、資産パフォーマンス管理市場
7.1 はじめに
7.1.1 資産の種類：資産パフォーマンス管理市場の推進要因
7.2 固定資産
7.3 モバイル資産
7.4 生産資産
7.5 インフラ資産
7.6 その他（ITおよびネットワーク資産
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード： TC 7630