日本のものづくりを支える製造業やインフラの現場は今、かつてない大きな転換期を迎えている。
なかでも、多くの工場やプラントで共通の頭痛の種となっているのが設備保全リスク。
高度経済成長期に建設された施設では設備の老朽化（高経年化）が想像以上に早く進行している。
さらに少子高齢化にともなう深刻な人手不足や、熟練保全技術者の退職によるノウハウの喪失が同時に進行しているのも悩ましい。
限られた人員でいかにして膨大な設備を維持し、安定稼働を両立させるか―――。
この難題に対する強力な処方箋として注目を集めているのが、三井情報（MKI）が展開する米国AssetWatch社の回転機器予兆検知診断ソリューション「AssetWatch（アセットウォッチ）」。
―――三井情報（MKI）は、メンテナンス・レジリエンス 2026（7/15～7/17 ＠東京ビッグサイト）に出展し、AssetWatch の最新トレンドを紹介。
その優位性と注目度はどこか？ ここでチェックしていこう。
AIと振動分析の専門家がタッグを組んだ予知保全ソリューション
回転機器予兆検知診断ソリューション「AssetWatch（アセットウォッチ）」は、AIと振動分析の専門家がタッグを組んだ予知保全ソリューション。
AssetWatch は、工場やプラント内の回転機器（モーター、ポンプ、ファン、コンプレッサーなど）を対象とした、IoTベースの予知保全システムのひとつ。
従来の設備保全は、壊れてから直す「事後保全（BM）」や、期間を決めて定期的に部品を交換する「時間基準保全（TBM）」が主流であった。
しかし、事後保全では突発的なライン停止による巨額の損失が発生し、TBM ではまだ使える部品まで交換してしまうため過剰なコストがかかるというデメリットがあった。
AI と振動分析の専門家がタッグで保全
AssetWatch の最大の特長は、機器の状態をリアルタイムで監視し、異常の兆候が見られたタイミングでメンテナンスを行う「状態基準保全（CBM＝予知保全）」であること。
最先端の「AIによる自動一次分析」と、データを見極める「振動分析の専門家（CME）」の力を掛け合わせている点が、競合サービスにはない独自モデル。
なぜ「AIだけ」「人間だけ」では足りないか？
市場には多くの IoTセンサーや監視ツールが存在するが、「AIのアラートが多すぎて、本当に危険な状態なのか判断できない」「データを解析できる社内人材がいない」といった理由で挫折する企業は少なくない。
回転機器予兆検知診断ソリューション「AssetWatch（アセットウォッチ）」は、こうした「導入したけれど使いこなせない」という現場のリアルな課題を解決する。
システムが機械的に異常を検知するだけでなく、三井情報の専門家がデータの中身をしっかりと精査し、具体的な対策までを含めてユーザーへフィードバックするため、導入したその日から確実な保全活動へとつなげられるのがポイント。
そしてさらに、AssetWatch にある３つの大きな強みがある。
1）専門家（CME）による高度な解析と伴走型のアドバイス
機械が発する振動のデータは非常に複雑で、周囲の環境や負荷の変動によっても変化する。
AssetWatch では、振動解析の高度な専門知識を持った技術者（CME）が、ユーザーに代わって常時データを監視・分析する。
単に「異常値が出ました」と通知するだけでなく、「◯◯のベアリング部分で剥離が始まっている可能性が高い。◯か月以内にこの部品を準備し、次回の定期メンテで交換することを推奨する」といった、具体的かつ実務に直結するアドバイスを問題が解決するまで継続的に提供する。
これにより、現場の保全担当者は判断に迷うことがなくなる。
2）世界10万センサーのビッグデータ×AI駆動の超早期検知
回転機器予兆検知診断ソリューション「AssetWatch（アセットウォッチ）」は、全世界で10万個以上稼働しているセンサーの莫大な運用データをベースとした機械学習モデルを活用している。
だから、新規導入時にありがちな「AIに正常・異常を学習させるための事前のデータ蓄積期間（学習時間）」は不要。
設置したその日から、蓄積された豊富なビッグデータをもとにAIが高速かつ高精度な一次分析を自動実行し、人間の目や耳では到底気づけないような、極めて微細な初期の異常（予兆）を捉えられる。
3）手間いらずの「丸ごとサブスクリプション」モデル
AssetWatch は、センサー端末の貸出、クラウドシステム利用料、AI＋専門家によるデータ分析・診断・アドバイス、さらには通信費までがすべてパッケージ化された「オールインワン」のサブスクリプション形式で提供される。
初期の機器購入コストを抑えられるだけでなく、「センサー1台あたり月額いくら」という明確な料金体系のため、予算化がしやすい点も魅力。
追加の隠れたコストを気にすることなく、手軽に高度な予知保全部署を構築できる。
――― AssetWatch はさらに、圧倒的な導入のしやすさと、機能・仕様の充実さも一歩抜き出ている。
簡単設置 Wi-Fiや電源工事は一切不要
AssetWatch の IoTセンサーは、基本的に強力なマグネットで対象の回転機器に貼り付けるだけで設置が完了する（必要に応じて接着剤での固定も可能）。
さらに、センサーは電池駆動のワイヤレス通信を採用しているため、工場内での面倒な電源工事や配線引き回し、社内Wi-Fi環境の整備などは一切不要。
専用のハブ・ルーターを介して安全な AWS（Amazon Web Services）のクラウド環境へデータが自動送信されるため、IT部門の手を煩わせることもない。
セキュリティ面もAWS基準の高度な暗号化や運用監視が行われているため、安心。
厳しい環境や超低速回転機器にも対応
AssetWatch は、これまで一般的な振動センサーでは計測が難しいとされていた領域にも対応している。
◆低速機器への対応： 最低「30rpm（1分間に30回転）」という非常にゆっくり回る低速回転機器の監視も可能（監視環境にもよる）。
◆過酷な環境に対応： マイナス40度といった極低温の冷凍倉庫内に設置された設備など、人が頻繁に立ち入ることが難しい環境のリモート監視にも駆動する。
◆多角的なデータ収集： ひとつのセンサーで「3次元（3軸）の振動生データ」と「温度データ」を周期的に自動収集。各周波数域の増減傾向を詳細に分析するため、複合的な故障原因も漏らさず把握できる。
幅広い業界での導入実績と劇的な成果
AssetWatch は現在、北米や日本を中心に幅広い産業分野で導入がすすみ、すでに11以上の産業分野で確かな実績を詰んでいる。
特に製造業（食品加工、化学工業、電気機器、鉄鋼、非鉄金属など）や、上下水道施設、オフィスビル・商業施設のインフラ設備などで効果を上げているのにも注目だ。
たとえばある金属部品製造業は、AssetWatch 導入前は、ベテランの経験と勘に頼った管理で、トラブルが起きてから対応する事後保全が中心で、人手不足で毎日の点検も満足にできていなかった。
そこへ AssetWatch を導入した結果、専門家（CME）による振動解析のおかげで、異常の根本原因を特定する工数が大幅に削減。
データにもとづく「健全な予知保全」への移行に成功し、保全業務全体の効率化が達成できた。
AssetWatchで保全業務のDXを加速
回転機器予兆検知診断ソリューション「AssetWatch（アセットウォッチ）」は、単なる「異常検知ツール」の枠を超え、人手不足や老朽化に悩む現場の保全チームに「AIの生産性」と「専門家の知見」という強力な味方をプラスする、いわば“伴走型の保全DXソリューション”。
突発故障による大きな損失を防ぎ、余裕を持った部品調達や生産計画の立案を可能にすることは、企業の競争力を高める上で極めて重要な戦略となる。
「定修（定期修理）や経験則だけに頼る保全から脱却したい」「スマートファクトリー化への第一歩を踏み出したい」と考えている企業にとっては、選択肢に入るはず。
今なら1か月間トライアル実施中！まずはその効果を現場で体感
「自社の設備でも本当に効果があるのだろうか？」「使いこなせるか不安……」という企業に向けて、三井情報では「30日間のトライアル（1か月間トライアル）」を展開中。
実際に自社の機器にセンサーを設置し、AIと専門家による高度な解析力と、どのようなアドバイスレポートが届くのかを直接確かめるチャンス。
機材の選定や設置に関するアドバイスもサポートしてくれるから、これら詳細は公式サイトをチェック↓↓↓
https://www.mki.co.jp/solution/product/assetwatch/
