2026年8月21日
H&Iグローバルリサーチ（株）
*****「資産パフォーマンス管理（APM）のグローバル市場（～2032年）：資産種類別（インフラ、固定資産、IT/OT、回転機器、移動資産）」産業調査レポートを販売開始 *****
H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、MarketsandMarkets社が調査・発行した「資産パフォーマンス管理（APM）のグローバル市場（～2032年）：資産種類別（インフラ、固定資産、IT/OT、回転機器、移動資産）」市場調査レポートの販売を開始しました。資産パフォーマンス管理（APM）の世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。
***** 調査レポートの概要 *****
- 市場規模・成長見通しと資産パフォーマンス管理（APM）市場の成長要因
世界の資産パフォーマンス管理（APM：Asset Performance Management）市場は、企業が保有する設備や機械、インフラなどの資産について、稼働状態、健全性、信頼性、保守履歴などのデータを統合・分析し、資産の性能最大化、故障防止、保守コスト削減、ライフサイクル延長を実現するソリューションおよびサービスを対象とする市場です。本レポートはMarketsandMarketsが2026年4月に発行した405ページの調査資料で、ソリューション、資産タイプ、用途、導入形態、組織規模、業種、地域などの観点から2032年までの市場を分析しています。
世界のAPM市場規模は2026年の24億米ドルから2032年には43億2,000万米ドルへ拡大し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は10.3％に達すると予測されています。市場成長を支える基本的な要因は、資産利用率の向上、予期せぬ設備停止の削減、業務効率改善へのニーズです。製造設備や発電設備、石油・ガス設備などでは、突然の故障が生産停止や多額の損失につながるため、設備が故障してから修理する事後保全から、データを利用して故障を事前に予測する予知保全・処方的保全への移行が進んでいます。
特にAI、IoT、予測分析、デジタルツインなどの技術統合がAPM市場を変化させています。センサーから取得した温度、振動、圧力などのリアルタイムデータをAIで分析することで、設備の劣化パターンや異常兆候を早期に検出できます。AIを活用したAPMは従来の監視中心のシステムから、将来の故障を予測して保守担当者の意思決定を支援するプラットフォームへ進化しています。さらに、クラウドベースAPMの採用、グローバル企業における複数拠点の標準化、インフラ産業へのデジタルツイン導入も市場成長を後押ししています。
一方、既存のCMMS、EAM、ERPなどのレガシーシステムへの依存は導入上の制約です。リアルタイムセンサーデータやAIモデルを従来システムと統合するには、データ基盤の近代化や相互運用性の確保が必要になります。また、APMで故障リスクを検出できても、その結果が作業指示、点検、保守スケジュールなどの実行システムと十分に連携していなければ、分析結果を実際の運用改善につなげにくいという課題があります。
- ソリューション・資産タイプ・用途・導入形態別の市場動向
提供形態では、APMソリューションと導入・サポート関連サービスが市場を形成しています。企業はAIネイティブ機能、エッジ対応、サステナビリティ関連KPIなどを備えたプラットフォームへの投資を拡大すると同時に、複雑な産業システムへの導入・統合を進めるため、専門的なサービスを活用しています。APMは単一設備の監視ツールから、信頼性、効率性、コンプライアンス、環境性能を統合的に改善する企業基盤へと発展しています。
ソリューションには、予知保全・分析、資産信頼性・状態監視、サステナビリティ・排出量管理などが含まれます。予知保全ではAIや機械学習を利用して故障確率を分析し、適切な保守時期を判断します。状態監視では設備の振動、温度、圧力などを継続的に監視し、異常を早期発見します。さらに、エネルギー消費や排出量を資産単位で把握し、設備効率と環境性能を同時に改善する機能も重要になっています。
資産タイプでは、インフラ、固定資産、IT/OT資産、回転機器、移動資産などが分析対象です。このうち固定資産が最大の市場シェアを占める見込みです。プラント、公益事業設備、倉庫などの固定資産は高額な設備投資を必要とし、設備停止による損失も大きいためです。ポンプ、モーター、タービン、コンプレッサーなどの回転機器でも、振動解析や状態監視とAPMを組み合わせた故障予測の重要性が高まっています。
用途別では、リモート資産監視・制御が特に高い成長を示すと予測されています。企業が複数地域に分散する設備を運用するケースが増える中、現場に常駐せずリアルタイムで資産状態を確認できる仕組みへの需要が拡大しています。エッジコンピューティングとAI診断を組み合わせることで、通信遅延を抑えながら異常を検出し、迅速な制御や保守判断を行うことも可能になります。
導入形態ではオンプレミス型が最大シェアを占める見込みです。原子力、石油・ガス、政府・防衛などでは、データの所在、セキュリティ、低遅延、オフライン環境での継続運用などが重視されるためです。一方で、拡張性や柔軟性を求める企業ではクラウド・SaaS型APMへの移行も進んでいます。組織規模別では、ERP、MES、SCADAなど多数の業務・制御システムを運用する大企業が最大市場を形成すると見込まれています。
- 業種・地域動向、競争環境と今後の市場展望
業種別では製造業が最大の市場シェアを占める見込みです。製造現場では、ロボット、自動生産ライン、加工設備などを安定稼働させることが生産性に直結します。APMによる予知保全、デジタルツイン、リアルタイム分析を導入することで、設備停止時間の削減、エネルギー使用量の最適化、製品品質の向上が可能になります。このため、インダストリー4.0やスマートファクトリーへの移行とAPM導入が密接に関連しています。このほか、石油・ガス、エネルギー・公益事業、ヘルスケア・ライフサイエンスなども重要な需要産業です。
新たな成長機会として、再生可能エネルギーおよび蓄電資産が注目されています。太陽光発電、風力発電、蓄電設備などは地理的に分散し、気象条件や負荷変動の影響を受けるため、継続的な状態監視と性能最適化が重要です。再生可能エネルギー設備が世界的に増加することで、遠隔監視、故障予測、出力最適化を一体化したAPMへの需要が拡大すると考えられます。また、生成AIを利用したメンテナンスコパイロット、状態基準保全、自律検査、画像・視覚AIなども新しい市場機会として位置付けられています。
地域別では、アジア太平洋が予測期間中に最も高い成長率を記録すると見込まれています。中国、インド、東南アジアを中心とした工業化、再生可能エネルギーへの大型投資、スマート製造の普及、デジタルインフラに対する政策支援などが需要を押し上げています。さらに、サステナビリティへの取り組みや高度なサプライチェーンの形成も、予測型・リアルタイム・クラウド対応APMの導入を促進しています。
競争環境では、GE Vernova、AVEVA、ABB、IBM、SAP、Fluke、Emerson、Rockwell Automation、Honeywell、Bentley Systems、Oracle、DNV、Siemens Energy、Yokogawaなどが主要企業として取り上げられています。各社はAI・IoT・デジタルツインの統合、パートナーシップ、戦略的投資、既存プラットフォームの機能拡張などを通じて競争力を強化しています。市場では単なるソフトウェア機能だけでなく、既存のIT/OT環境との統合性や導入支援能力も重要な競争要素となっています。
今後、APMは設備状態を可視化するシステムから、故障を予測し、保守方法を提案し、企業全体の資産運用を最適化する意思決定基盤へと発展すると考えられます。レガシーシステムとの統合やデータガバナンスなどの課題は残るものの、AIによる故障予測、クラウド化、デジタルツイン、リモート監視、再生可能エネルギー資産管理への需要を背景として、世界市場は2026年の24億米ドルから2032年には43億2,000万米ドルへ成長する見通しです。
***** 調査レポートの目次 *****
第1章 はじめに
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲
1.3.1 市場セグメンテーションおよび地域範囲
1.3.2 対象範囲および除外項目
1.3.3 対象期間
1.4 対象通貨
1.5 ステークホルダー
1.6 変更点の概要
本章では、世界の資産パフォーマンス管理（APM）市場に関する調査目的、市場定義、対象期間、地域範囲、セグメンテーションなど、レポート全体の基本的な調査条件を整理します。レポートはMarketsandMarketsが2026年4月に発行した405ページの調査資料です。
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場のハイライトと主要な洞察
2.2 主要市場参加者：戦略的展開のマッピング
2.3 APM市場における破壊的トレンド
2.4 高成長セグメント
2.5 地域別概要：市場規模、成長率および予測
市場全体を俯瞰し、主要成長分野、競争環境、地域別動向を整理します。世界市場は2026年の24億米ドルから2032年には43億2,000万米ドルへ拡大し、CAGRは10.3％と予測されています。
第3章 プレミアムインサイト
3.1 APM市場における魅力的な機会
3.2 提供形態別APM市場
3.3 ソリューション別APM市場
3.4 タイプ別APM市場
3.5 業種別APM市場
3.6 地域別APM市場
市場参加企業にとって有望なセグメントを比較し、ソリューション、タイプ、業種、地域などの観点から成長機会を分析します。
第4章 市場概要
4.1 はじめに
4.2 市場動向
4.2.1 推進要因
4.2.1.1 AIによる故障予測への移行
4.2.1.2 インフラ産業におけるデジタルツイン統合
4.2.1.3 グローバル企業におけるマルチサイト標準化
4.2.1.4 分散型資産ネットワークにおけるクラウドAPMの採用
4.2.2 制約要因
4.2.2.1 レガシーシステムへの依存
4.2.2.2 産業データガバナンスへの高い依存度
4.2.3 市場機会
4.2.3.1 再生可能エネルギー・蓄電資産の台頭
4.2.3.2 生成AIメンテナンスコパイロット
4.2.3.3 状態基準保全への移行
4.2.3.4 自律検査・視覚AIへの需要
4.2.4 課題
4.2.4.1 APMの知見と保守実行システムの連携
4.2.4.2 パイロットから全社導入への拡大
4.3 未充足ニーズと未開拓領域
4.4 相互に関連する市場とセクター横断的機会
4.5 新たなビジネスモデルとエコシステムの変容
4.6 ティア1・2・3企業による戦略的動向
第5章 業界動向
5.1 ポーターの5つの力分析
5.2 マクロ経済指標
5.2.1 GDPの動向と予測
5.2.2 世界の企業資産管理業界
5.2.3 世界の鉄道資産管理業界
5.3 バリューチェーン分析
5.4 エコシステム分析
5.5 価格分析
5.5.1 地域別平均販売価格
5.5.2 APMソリューションの価格動向
5.6 主要カンファレンス・イベント（2026～2027年）
5.7 顧客ビジネスに影響するトレンド・ディスラプション
5.8 投資・資金調達状況
5.9 ケーススタディ分析
5.10 2025年の米国関税がAPM市場に与える影響
ケーススタディでは、AI予知保全、発電効率改善、送電網の信頼性向上、製造効率化などの具体的事例を分析します。また、米国関税について、価格、地域、エネルギー、製造、石油・ガス、輸送などへの影響を検討します。
第6章 技術進歩・AI・特許・イノベーション・将来用途
6.1 技術分析
6.1.1 産業IoTを活用した状態監視
6.1.2 デジタルツイン技術
6.1.3 エッジコンピューティング・エッジAI
6.1.4 クラウドネイティブAPM・ハイブリッドクラウド
6.1.5 CMMS・EAM統合
6.1.6 プライベート5G
6.1.7 自律検査ロボット・ドローン
6.1.8 ARを活用した保守
6.2 技術・製品ロードマップ
6.2.1 短期：2026～2028年
6.2.2 中期：2028～2031年
6.2.3 長期：2031～2035年以降
6.3 特許分析
6.4 将来用途
6.4.1 再生可能・ハイブリッドエネルギー資産
6.4.2 AR対応コネクテッドワーカー
6.4.3 重要インフラ・線形資産
6.4.4 データセンター・ハイパースケール施設
6.4.5 生成AI・エージェント型APMコパイロット
6.5 AI・生成AIがAPM市場に与える影響
第7章 規制環境
7.1 地域別規制・コンプライアンス
7.1.1 規制機関、政府機関、その他の組織
7.1.2 地域別業界標準
7.1.2.1 北米
7.1.2.2 ヨーロッパ
7.1.2.3 アジア太平洋
7.1.2.4 中東・南アフリカ
7.1.2.5 ラテンアメリカ
第8章 顧客環境と購買者行動
8.1 意思決定プロセス
8.2 購買に関与する主要ステークホルダーと評価基準
8.2.1 主要ステークホルダー
8.2.2 購入基準
8.3 導入障壁と内部課題
8.4 エンドユーザー産業別の未充足ニーズ
8.5 市場の収益性
8.5.1 収益の可能性
8.5.2 コスト動向
第9章 タイプ別資産パフォーマンス管理市場
9.1 はじめに
9.2 AIを活用したAPM
9.3 従来型APM
AI・機械学習を利用した次世代APMと従来型APMについて、2021～2025年の実績および2026～2032年の予測を地域別に分析します。
第10章 提供形態別資産パフォーマンス管理市場
10.1 はじめに
10.2 ソリューション
10.3 サービス
10.3.1 プロフェッショナルサービス
10.3.1.1 導入・統合
10.3.1.2 トレーニング・オンボーディング
10.3.1.3 コンサルティング
10.3.2 マネージドサービス
専門サービスでは、APM導入、既存IT/OT環境との統合、教育、運用支援などを対象とします。
第11章 ソリューション別資産パフォーマンス管理市場
11.1 はじめに
11.2 予知保全・分析
11.2.1 AI/MLベースの予知保全
11.2.2 プリスクリプティブ・メンテナンス
11.3 資産信頼性・状態監視
11.3.1 振動監視
11.3.2 熱・赤外線監視
11.3.3 音響監視
11.3.4 IoTセンサー監視
11.3.5 資産健全性管理
11.3.5.1 資産健全性スコアリング
11.3.5.2 資産状態評価
11.4 資産完全性・コンプライアンス管理
11.4.1 機械的完全性管理
11.4.2 検査管理
11.5 資産戦略・最適化
11.5.1 故障モード影響解析（FMEA）
11.5.2 信頼性中心保全（RCM）
11.5.3 デジタルツイン・シミュレーション
11.6 サステナビリティ・排出管理
11.6.1 エネルギー・パフォーマンス最適化
11.6.2 排出量監視・管理
11.7 その他のソリューション
第12章 資産タイプ別資産パフォーマンス管理市場
12.1 はじめに
12.2 固定資産
12.2.1 プラント機械
12.2.2 生産設備
12.2.3 産業用ロボット
12.3 移動資産
12.3.1 フリート資産
12.3.2 建設機械
12.3.3 フィールドサービス資産
12.4 回転機器
12.4.1 タービン・発電機
12.4.2 モーター・ポンプ
12.4.3 コンプレッサー
12.4.4 その他の回転資産
12.5 リニア・インフラ資産
12.5.1 パイプライン
12.5.2 橋梁・鉄道線路
12.5.3 送電線
12.6 デジタル・IT/OT資産
12.6.1 IoTデバイス
12.6.2 SCADAシステム
12.6.3 制御システム
12.6.4 サーバー・ITインフラ
12.6.5 産業用制御システム
第13章 導入タイプ別市場
13.1 はじめに
13.2 オンプレミス
13.3 クラウド型（SaaS）
オンプレミス型についてはデータ管理、コンプライアンス、既存制御システムとの統合性を、クラウド型については拡張性、リモートアクセス、迅速な導入などを中心に分析します。
第14章 組織規模別市場
14.1 はじめに
14.2 大企業
14.3 中小企業
大企業におけるグローバル・マルチサイト展開と、中小企業におけるコスト効率に優れたスケーラブルなAPM導入を比較します。
第15章 用途別資産パフォーマンス管理市場
15.1 はじめに
15.2 作業指示書の自動化・管理
15.2.1 保守タスクのスケジューリング
15.2.2 フィールドサービスの派遣
15.2.3 作業指示書分析
15.3 資産の遠隔監視・制御
15.3.1 IoTベースの遠隔監視
15.3.2 遠隔制御・介入
15.3.3 一元化ダッシュボード
15.4 資産ライフサイクル管理・計画
15.5 その他の用途
用途別では、保守業務の自動化からリアルタイム遠隔監視、資産ライフサイクルの最適化まで、APMの実際の運用領域を分析します。
第16章 業種別資産パフォーマンス管理市場
16.1 はじめに
16.2 エネルギー・公益事業
16.2.1 発電
16.2.2 送電・配電
16.2.3 再生可能エネルギー
16.3 石油・ガス
16.3.1 上流
16.3.2 中流
16.3.3 下流
16.4 製造業
16.4.1 ロット生産型製造業
16.4.2 プロセス製造業
16.5 政府・防衛
16.6 IT・通信
16.6.1 ITハードウェア
16.6.2 通信タワー・土木設備
16.6.3 DCIM/BMS連携施設
16.6.4 データセンター
16.7 ヘルスケア・ライフサイエンス
16.7.1 製薬
16.7.2 研究所・研究施設
16.8 輸送・物流
16.8.1 航空・航空宇宙
16.8.2 鉄道・公共交通
16.8.3 海運・港湾
16.8.4 フリート・車両
16.9 金属・鉱業
16.9.1 採掘業務
16.9.2 製錬・精製
16.10 その他の業種
第17章 地域別資産パフォーマンス管理市場
17.1 はじめに
17.2 北米
17.2.1 米国
17.2.2 カナダ
17.3 ヨーロッパ
17.4 アジア太平洋
17.5 中東・アフリカ
17.5.1 GCC諸国
17.5.1.1 サウジアラビア
17.5.1.2 UAE
17.5.1.3 その他のGCC諸国
17.5.2 南アフリカ
17.5.3 その他の中東・アフリカ
17.6 ラテンアメリカ
17.6.1 ブラジル
17.6.2 メキシコ
17.6.3 その他のラテンアメリカ
各地域について、産業デジタル化、AI導入、エネルギーインフラ、製造業、規制などの市場形成要因を分析します。
第18章 競争環境
18.1 はじめに
18.2 主要企業の戦略：2023～2026年
18.3 収益分析：2021～2025年
18.4 市場シェア分析：2025年
18.5 ブランド・製品比較
18.5.1 GE Vernova
18.5.2 AVEVA
18.5.3 ABB
18.5.4 IBM
18.5.5 SAP
18.6 主要企業評価マトリックス
18.6.1 スター企業
18.6.2 新興リーダー
18.6.3 普及型企業
18.6.4 参加企業
18.7 スタートアップ・中小企業評価マトリックス
18.8 企業評価・財務指標
18.9 競争シナリオ
18.9.1 製品発売・機能強化
18.9.2 取引
第19章 企業プロフィール
19.1 はじめに
19.2 主要企業
19.2.1 GE Vernova
19.2.2 AVEVA
19.2.3 ABB
19.2.4 IBM
19.2.5 SAP
19.2.6 Fluke
19.2.7 Emerson
19.2.8 Rockwell Automation
19.2.9 Honeywell
19.2.10 Bentley Systems
19.2.11 Oracle
19.2.12 DNV
19.2.13 Siemens Energy
19.2.14 Yokogawa
主要企業について、事業概要、提供製品・ソリューション・サービス、最近の製品投入や取引、戦略的選択、競争上の強み・課題などを整理する構成です。
本レポートは、APM市場をタイプ、提供形態、ソリューション、資産タイプ、導入形態、組織規模、用途、業種、地域という多面的な切り口で分析するとともに、AI・生成AI、デジタルツイン、IoT、エッジAI、規制環境、価格、投資、競争環境まで網羅する構成となっています。特に2021～2025年の実績データと2026～2032年の予測データを多数の表で整理し、APM市場の成長機会と競争構造を詳細に把握できる内容です。
※「資産パフォーマンス管理（APM）のグローバル市場（～2032年）：資産種類別（インフラ、固定資産、IT/OT、回転機器、移動資産）」調査レポートの詳細紹介ページ
⇒https://www.marketreport.jp/asset-performance-management-market
※その他、MarketsandMarkets社調査・発行の市場調査レポート一覧
⇒https://www.marketreport.jp/marketsandmarkets-reports-list
***** H&Iグローバルリサーチ（株）会社概要 *****
・本社所在地：〒104-0033 東京都中央区新川1-6-12
・TEL：03-6555-2340 E-mail：[email protected]
・事業内容：市場調査レポート販売、委託調査サービス、情報コンテンツ企画、経営コンサルティング
・ウェブサイト：https://www.globalresearch.co.jp
・URL：https://www.marketreport.jp/asset-performance-management-market
