
ハウツー・現場実践
2026年2月11日20分
【設備保全コスト最適化 #2】成功させる3要素
従来の「前年度準拠」「経験則依存」からの脱却には、明確な方法論が必要。ISO 55000に基づく3要素(アセット単位管理・リスク評価・財務分析)を実践的に解説。
設備保全×AIの最新情報とノウハウ
全記事9件

従来の「前年度準拠」「経験則依存」からの脱却には、明確な方法論が必要。ISO 55000に基づく3要素(アセット単位管理・リスク評価・財務分析)を実践的に解説。

設備管理コストは「前年度と同じ予算で」という曖昧な基準で決まりがち。老朽化加速と技術者減少という2つの圧力に対して、なぜ今すぐ体系的な管理が必要なのかをデータで解説。

グローバル設備保全AI市場は2022年の約1,200億円から、2030年に約4,500億円、2033年には約1.3兆円へ。年率21%成長の背景にある構造的要因を分析。

製造業・インフラのDXを支える5つの技術:デジタルツイン、AI異常検知、AR遠隔支援、ロボティクス、LLM統合。実証段階に入った各技術の産業実装パターンを解説。

石油・ガス業界のデジタル市場は年率10%で成長し、2033年に10兆円規模へ。安全規制強化と労働力不足が背景にあり、他産業への波及効果も大きい。

労働力不足、設備老朽化、規制強化の三重圧力下で、製造業・インフラのDXは「望ましい改善」ではなく「生存のために必須」。構造的な緊急性をデータで明らかにする。

グローバル設備メーカーによる生成AIの実用化が本格化。実証フェーズから実用フェーズへの移行パターンと、日本企業が学ぶべき産業実装の具体例を分析。

ChatGPT登場で設備保全が変わる。従来の「異常検知」から、GPT-4が過去データを学習して自然言語で保全指示を出す「知識統合」へ。多言語対応で保全業務が劇的に効率化。

設備保全.aiは、製造業の設備保全担当者に向けて、AI・DX活用の最新情報とノウハウを発信する専門メディアです。予知保全、CMMS、EAMの導入・活用方法を分かりやすく解説します。