【2025年】設備保全管理システムのおすすめ10製品(全30製品)を徹底比較!満足度や機能での絞り込みも
設備保全管理システムの基礎知識
- 設備保全管理システムの人気おすすめ製品比較表
- 設備保全管理システムの機能一覧
- 基本機能
- 設備保全管理システムの導入メリット
- 故障を予測して生産停止のリスクを下げられる
- 点検・修理業務を効率化できる
- 保全業務の属人化を防げる
- 設備保全管理システムの導入デメリット
- 初期費用や運用コストの負担
- 社内に定着・浸透するまでの時間
- システム障害時のリスク
- 設備保全管理システムの選び方・比較ポイント
- ①:保守作業の可視化・デジタル化機能
- ②:アラート通知・故障予測の精度
- ③:スマホやタブレットから使えるか
- ④:既存システムとの連携性
- ⑤:導入・サポート体制
- 設備保全管理システムの導入で注意すべきポイント
- 運用ルールの整備と社内教育の徹底
- 現場の声を反映したシステム設計
- 設備保全管理システムの価格・料金相場
- クラウド型の価格・料金相場
- オンプレミス型の価格・料金相場
- 設備保全管理システムの最新トレンド
- モバイルアプリの実用化と普及
- ノーコード化による導入障壁の低下
- サステナビリティへの対応
- クラウド連携によるマルチ拠点管理
- 設備保全管理システム選定でよくある質問|Q&A
- Q. 設備保全管理システムを選定する際に考慮すべきその他の重要な要素は何ですか?
- Q. 設備保全管理システムの選定における最新のトレンドや技術革新は何ですか?
設備保全管理システムの人気おすすめ製品比較表
| 製品名 | ||||
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| 満足度 | ||||
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29件
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20件
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31件
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6件
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すべての規模のレビューあり
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すべての規模のレビューあり
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すべての規模のレビューあり
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中堅企業・中小企業のレビューが多い
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| 製品の特徴 |
M2Xは現場作業者の使いやすさにとことん拘った設備保全アプリです。 スマートフォンやタブレット等、端末を問わずご利用可能です。大手食品・飲料・包装資材メーカー等、様々な製造現場でご...
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MENTENAは、脱エクセル・脱ペーパーを実現し、現場の働き方改革を促進するクラウドサービス。 リリースから約5年で600社への導入実績あり!無料トライアルも実施中! ――――――...
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i-Reporterは4,000社21万人以上が利用する国内シェアNo.1の現場帳票システムです。 日報・点検記録・検査記録・作業チェックシートなどの使い慣れた紙・Excel帳票が...
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SUKKHA(スッカ)は設備保全を起点として、製造現場の売上拡大、コスト削減、生産性の向上に寄与する「データプラットフォーム」です。 -----------------------...
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| 価格 |
要お見積もり
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80,000円〜
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7,500円〜
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要お見積もり
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| 機能 |
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| お試し |
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※2025年11月10日時点におけるGrid評価が高い順で表示しています。同評価の場合は、満足度の高い順、レビュー数の多い順で表示しております。
各製品の機能の有無や操作性、サポート品質や料金プランなど、さらに詳しい比較表は「製品比較ページ」から確認することができます。
設備保全管理システムは、設備の安定的な稼働を確保するために必要な定期点検や補修などのメンテナンス計画の策定を支援するシステムのことです。また、予算管理や故障の傾向分析などの機能を備えたシステムも存在します。
設備保全管理システムの機能一覧
基本機能
| 機能 |
解説 |
|---|---|
| 設備台帳管理 | 豊富な検索条件(型番、メーカ、施工/保守業者、設置年月日等)で自由に機器の検索ができる |
| 保全履歴管理 | 定期保守、故障対応等のメンテナンス情報を管理できる |
| 故障履歴管理 | 故障時の発生時刻、停止時間、要因等の情報を管理できる |
| 消耗品・付属品管理 | メイン機器に付属する消耗品・付属品を管理できる。また、消耗品の在庫数・使用数を管理できる |
設備保全管理システムの導入メリット
故障を予測して生産停止のリスクを下げられる
設備保全システムを導入する大きなメリットのひとつが、故障を予測して生産停止のリスクを下げられることです。突然のトラブルは、生産ラインを止めたり納期を遅らせたりと、企業にとって致命的な損失につながります。
そこで役立つのが保全システム。センサーからのデータや過去の点検履歴をもとに、異常の兆しを早めに検知し、トラブルを未然に防ぐことができるのです。特にIoTと連携できるタイプなら、リアルタイムで設備をモニタリング可能。従来の「壊れてから直す」事後保全から、「壊れる前に気づく」予兆保全へとシフトできます。
点検・修理業務を効率化できる
次に挙げられるのは、点検や修理業務の効率化です。紙の点検表や口頭での引き継ぎは、どうしてもミスや伝達漏れが起きやすい傾向にあります。
保全システムを使えば、点検手順を標準化できるだけでなく、作業進捗を見える化できます。さらに写真付きの報告や自動記録によって作業精度が向上。管理者は現場の状況をリアルタイムで把握できるため、現場と管理部門の連携も格段にスムーズになります。
保全業務の属人化を防げる
そしてもうひとつ大切なのが、保全業務の属人化を防げることです。ベテラン社員に頼りきりの状態では、その人が退職や異動をしたときにノウハウが失われてしまいます。
保全システムに点検履歴や異常対応を記録していけば、知識が蓄積されていきます。結果として、業務の見える化や平準化が進み、誰でも一定の品質で業務を遂行できるようになるのです。教育面でも効果的で、若手や中途社員がスムーズにスキルを習得できるため、人材育成にもつながります。
設備保全管理システムの導入デメリット
初期費用や運用コストの負担
まず考えなければならないのは、導入や運用にかかるコストです。オンプレミス型(自社で買い切り導入)の場合、サーバの購入やライセンス料、初期設定費用など、まとまった投資が必要になります。
一方、クラウド型であっても安心はできません。ユーザー数や追加オプションに応じて月額料金が膨らむことがあり、コスト対効果が見えにくいと導入判断が難しくなるケースも少なくありません。だからこそ、導入前にシミュレーションを行い、場合によっては段階的に導入する方が現実的です。
社内に定着・浸透するまでの時間
次に問題となりやすいのが、社内に浸透するまでの時間です。特に現場で働くスタッフがITに不慣れだと、新しいシステムに抵抗を感じてしまうことがあります。
この壁を乗り越えるには、分かりやすいUI(ユーザーインターフェース)や、導入前のトレーニング、段階的な教育プログラムが欠かせません。焦って一気に導入してしまうと「結局使われないツール」になってしまう可能性があるので要注意です。
システム障害時のリスク
デメリットの3つ目は、システム障害が発生したときのリスクです。クラウド型の場合、インターネット環境に依存するため、接続トラブルやサーバ障害が起きれば、その瞬間から保全業務が止まってしまうこともあります。
特に24時間稼働している工場では、ほんのわずかな停止でも大きな影響につながります。そのため、冗長化(バックアップの仕組み)やBCP(事業継続計画)の検討といったリスク対策を同時に進めておくことが重要です。
設備保全管理システムの選び方・比較ポイント
①:保守作業の可視化・デジタル化機能
最初の比較ポイントは「保守作業の可視化とデジタル化」です。保全業務が見える化できなければ、どうしても属人化や作業の抜け漏れが起きやすくなります。
紙のチェックリストやExcelでの管理では、情報の共有が遅れがちですし、トラブルが発生したときに過去の履歴をすぐに確認できないのも大きな課題です。システムによっては、写真付きの報告書を作成できたり、点検実績にタイムスタンプが残ったりします。こうした機能があると、業務の透明性と正確性は格段に高まります。
②:アラート通知・故障予測の精度
次に大切なのが「アラート通知と故障予測の精度」です。突発的な故障を防ぐには、異常を素早く検知し、アラートを即時に通知する仕組みが欠かせません。
ただし、通知の精度が低いと「また誤報か」と現場が疲弊してしまいます。いわゆる「アラート疲れ」です。最近ではAIや機械学習を活用し、過去のデータから劣化傾向を学習して、最適な保全タイミングを自動で提案してくれるシステムも増えてきました。
③:スマホやタブレットから使えるか
現場での使いやすさを考えるなら、「スマホやタブレットから使えるかどうか」も重要なポイントです。
例えば、現場で撮った写真をそのままアップロードしたり、点検結果をその場で登録できるアプリがあれば、作業スピードは飛躍的に向上します。逆にPC専用で現場からの入力ができないシステムでは、情報反映が遅れてしまい、せっかくの保全業務が滞る可能性もあります。
④:既存システムとの連携性
比較ポイントの4つ目は「既存システムとの連携性」です。ERPや生産管理システムとつながらなければ、保全データが孤立してしまい、情報の分断や二重入力の手間が発生します。
API連携やCSVのインポート/エクスポートに対応していれば、保全情報と生産データを組み合わせた高度な分析も可能になります。これによって、単なる保守管理にとどまらず、全体の生産性改善にもつながります。
⑤:導入・サポート体制
最後に重要なのが、「導入やサポート体制」です。どれだけ高機能でも、導入支援やトレーニングが不十分だと、現場に浸透せず「宝の持ち腐れ」になってしまいます。
サポートの充実度や対応スピード、マニュアルの分かりやすさは、選定時の重要なポイントです。特にIT人材が不足している中小企業では、ベンダーによる手厚い支援があるかどうかが、運用が軌道に乗るかどうかを左右します。
設備保全管理システムの導入で注意すべきポイント
- 導入目的とKPIを明確に設定する
- 運用ルールの整備と社内教育の徹底
- 現場の声を反映したシステム設計 ### 導入目的とKPIを明確に設定する 最初のポイントは「導入目的とKPIを明確に設定する」ことです。単に「最新のシステムだから」という理由で導入してしまうと、運用が形だけになりやすく、結局は現場で活用されなくなる可能性があります。
大事なのは、効果を測れる具体的な目標を設定することです。例えば「ダウンタイムを30%削減する」「故障対応の平均時間を20分以内に短縮する」といった定量的なKPIを設けることで、導入後の効果を検証しやすくなります。目的と成果が曖昧なままでは、現場の理解を得られず、最終的に使われないまま終わる危険があります。
運用ルールの整備と社内教育の徹底
次に重要なのは「運用ルールを整備し、社内教育を徹底する」ことです。システムを入れただけで業務が勝手に効率化されるわけではありません。実際に現場でどう使うのかを明確にし、全員が迷わず運用できる環境を作る必要があります。
例えば「誰が」「どのタイミングで」「どの情報を入力するのか」といった基本ルールを決めること。加えて、OJT(実地研修)やマニュアル、定期的な研修制度などを組み合わせて教育体制を整えておくことも重要です。運用が根付かなければ、旧来の方法に戻ってしまうリスクは高いままです。その意味で、社内教育は導入効果を決める大きな鍵になります。
現場の声を反映したシステム設計
見落としてはいけないのが「現場の声を反映する」ことです。管理部門が主導してシステムを決めると、現場から「使いにくい」「かえって手間が増える」といった不満が出ることは少なくありません。
そこで重要になるのが導入前のヒアリング。実際にシステムを使う保全担当者や作業員と意見をすり合わせ、業務フローに合った設計を行うことです。導入段階から現場を巻き込むことで、システムがスムーズに定着し、効果を発揮しやすくなります。
設備保全管理システムの価格・料金相場
設備保全管理システムの料金体系は、大きく分けて「クラウド型(月額・年額課金)」と「オンプレミス型(買い切り導入)」の2種類に分類されます。それぞれの価格帯や特徴は以下のとおりです。
| プラン種別 |
初期費用の目安 |
月額・年額費用の目安 |
|---|---|---|
| *クラウド型 * | 0円〜30万円 | 月額3万円〜20万円前後 |
| オンプレミス型 | 100万円〜500万円以上 | 保守費用として年額10〜20%程度 |
クラウド型の価格・料金相場
クラウド型の設備保全管理システムは、月額3万円〜20万円前後が一般的な相場です。初期費用がほとんどかからないため、小さく始めて徐々に拡張していけるのが魅力です。サーバやインフラを自前で用意する必要がない点も評価されています。
料金体系は「利用ユーザー数」や「登録する設備の数」に応じて変動するケースが多く、必要に応じてスケールアップできる仕組みです。さらに、日々のシステム保守やセキュリティ対応はベンダー側が担ってくれるため、ITリソースが限られた企業でも安心して運用できるのも大きなメリットです。
オンプレミス型の価格・料金相場
一方、オンプレミス型の場合は初期費用100万円〜500万円以上と、まとまった投資が必要になります。加えて、年額でシステム保守費用が発生するのも一般的です。
主に大企業やインフラ関連の業界で導入されており、自社ネットワーク内で完結できるため、セキュリティ要件が厳しい現場や高度なカスタマイズを求める企業に適しています。ただし、導入に時間とコストがかかるため、十分な予算とIT人材の確保が前提となります。
設備保全管理システムの最新トレンド
- IoT×AIによる予兆保全の高度化
- モバイルアプリの実用化と普及
- ノーコード化による導入障壁の低下
- サステナビリティ対応の推進
- クラウド連携によるマルチ拠点管理 ### IoTとAIを掛け合わせた予兆保全の進化 いま注目を集めているのが、IoTとAIを掛け合わせた予兆保全の進化です。センサーで集めた膨大なデータをAIが分析し、劣化の兆候や異常を早期に検知。
これにより「故障してから修理」ではなく、壊れる前にメンテナンスを提案してくれる仕組みが広がっています。最適なタイミングでの保守も可能になり、従来の経験や勘に頼る体制から脱却できるのです。特に人員や予算が限られる中小製造業にとって、この流れは今後ますます欠かせないものになるでしょう。
モバイルアプリの実用化と普及
次に挙げたいのが、モバイルアプリの普及です。スマホやタブレットを活用し、現場で点検から報告、修理記録まで完結できるスタイルが定着しつつあります。
例えば、QRコードを読み取れば設備情報を即座に表示。報告は音声入力や写真で完了。こうした仕組みは、スピードと正確性を両立できる点で高く評価されています。直感的に使えるUIも増えており、若手社員にとっても取り入れやすい環境が整ってきました。
ノーコード化による導入障壁の低下
もう一つの大きな動きが、ノーコード化です。これまで専門知識が必要だった設定作業が、今ではドラッグ&ドロップで画面やフローを作れるようになりました。
これによって、IT部門の支援がなくても業務部門主導で運用が可能に。システムを自分たちで柔軟に活用できる力が高まり、導入スピードも格段に上がっています。結果として、中小企業や非製造業にも利用が広がりつつあります。
サステナビリティへの対応
さらに最近は、サステナビリティへの対応も注目ポイントです。エネルギー消費を可視化したり、老朽化した設備の更新タイミングを示したりと、環境負荷を減らすための機能が求められています。
とりわけグローバル企業では、ESG(環境・社会・ガバナンス)やSDGsを意識したKPIの導入が進んでおり、環境と経営の両立を支える仕組みとしてシステム活用が進化しています。
クラウド連携によるマルチ拠点管理
最後に挙げるのは、クラウド連携によるマルチ拠点管理です。全国や海外に工場を持つ企業では、拠点ごとの保全レベルに差が出るのが課題でした。
クラウド型システムを導入すれば、複数拠点のデータをまとめて管理し、ベストプラクティスを全社に展開できるようになります。これにより標準化が進み、品質のばらつきを防げる。大手企業を中心に導入が進んでいる理由もここにあります。
設備保全管理システム選定でよくある質問|Q&A
Q. 設備保全管理システムを選定する際に考慮すべきその他の重要な要素は何ですか?
A. 設備保全管理システムを選ぶ際は、基本機能以外にもモバイル対応・データ連携・分析機能といった要素を考慮しましょう。
まず、現場での点検や修理作業を効率化するため、スマートフォンやタブレットから情報を入力・確認できるモバイル対応機能は必須です。これにより、報告漏れを防ぎ、作業記録の即時反映が可能になります。
次に、ERPや在庫管理、IoTセンサーなどとのデータ連携機能を確認しましょう。機器稼働状況やメンテナンス履歴を自動で取り込み、保全スケジュールを最適化できるシステムが理想的です。さらに、蓄積データを分析し、故障予兆やコスト最適化に活かす分析・レポート機能も導入効果を高めるポイントです。これらの機能をバランスよく備えたシステムを選定することで、長期的な運用効率を確保できます。
手順または対応方法
- 現場作業の運用フローを整理し、必要な機能を明確化します。
- モバイル入力・オフライン対応の可否を確認します。
- ERP・在庫・IoTなど既存システムとの連携方法を検討します。
- 分析ダッシュボードやレポート機能の使いやすさを確認します。
注意点・補足
- 導入初期は入力項目を絞り、運用定着を優先しましょう。
- クラウド型の場合、通信環境の安定性とセキュリティ対策を確認してください。
- 将来的な拡張性(設備台数やユーザー増)も選定基準に含めましょう。
Q. 設備保全管理システムの選定における最新のトレンドや技術革新は何ですか?
A. 設備保全管理システムの最新トレンドは、IoT連携・AIによる予知保全・クラウド活用の3点に集約されます。
近年では、センサーやIoTデバイスから設備の稼働データ(温度・振動・電流など)を自動収集し、異常兆候をリアルタイムに検知する仕組みが一般化しています。これにより、従来の定期点検中心の保全から、データに基づく予知保全(Predictive Maintenance)への移行が進んでいます。
さらに、AIや機械学習を活用して故障発生のパターンを学習し、最適な点検タイミングを自動提案する機能を持つシステムも登場しています。また、クラウド基盤の採用により、拠点間で保全履歴や稼働データをリアルタイム共有できるようになり、導入コストの低減と保守性の向上が実現されています。これらの技術を活用することで、設備稼働率の向上と保全コスト削減を同時に達成する企業が増えています。
手順または対応方法
- IoT対応センサーや既存設備との接続性を確認します。
- AI・機械学習による異常検知・予知保全機能の有無を確認します。
- クラウド提供型とオンプレミス型のコスト・運用差を比較します。
- データ分析やダッシュボード機能を試用して使い勝手を確認します。
注意点・補足
- IoT導入時は通信環境とデータ量に応じた回線設計が必要です。
- AI分析結果の根拠(説明可能性)を確認しておきましょう。
- セキュリティ面ではクラウドの暗号化・アクセス制御の確認が必須です。
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