企業用資産管理の世界市場規模/シェア/動向分析レポート(~2028):資産ライフサイクル管理、在庫管理、その他


 

エンタープライズ資産管理市場は、2023年の47億米ドルから2028年には76億米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率(CAGR)は9.8%になると予測されている。企業資産管理は、さまざまな部門、施設、事業部門、地理的な場所にまたがる組織の資産を管理するビジネスソリューションである。企業は、エンタープライズ資産管理ソリューションを導入することで、設計、委託、調達から運用、保守、廃棄、交換に至るまで、ライフサイクル全体を通じてインフラを見ることができる。市場のほとんどのベンダーは、堅牢で包括的なソリューションを提供し、グローバルな組織が事業運営を管理し、コストを管理し、全体的な生産性を向上させるために必要なツールを提供するために必要な俊敏性と柔軟性を包含しています。エンタープライズ資産管理は進化してきた。資産管理の最も原始的な形態は、鉄道用のラン・ツー・フェイル・システムを使用することでした。1950年には、予防保全システムが鉄道や鉄道会社に導入された。1980年代以降、信頼性中心保全や状態基準保全といったアセット・マネジメントの手法が、航空、軍事、電力の各分野で採用されるようになった。その後、企業は、資産や活動を追跡・管理することが、利益や資源の最適化に関する組織の効率性に大きく影響すると考えるようになった。20世紀以降、先進的な企業資産管理ソリューションとサービスは、エネルギー・公益事業、輸送・物流、政府・防衛、製造、ヘルスケア・ライフサイエンスなど、資産集約型のあらゆる業種で利用されてきた。

世界の企業資産管理(EAM)市場は、さまざまな経済的・地政学的要因と複雑に関係しており、不況、ロシア・ウクライナ戦争、インフレ、金利上昇の同時発生は、この分野に重大な影響を及ぼす。不況期には企業がコスト削減策を優先することが多く、資産運用戦略の見直しが促される。ロシアとウクライナの紛争は地政学的不確実性をもたらし、グローバル・サプライ・チェーンを混乱させ、企業が資産を効率的に管理・維持する能力に影響を与える。インフレは、運用コストの上昇とEAMソリューションの購買力低下の可能性という二重の課題をもたらす。金利の上昇は、EAMテクノロジーへの投資を検討している企業の資本コストを上昇させ、さらなるプレッシャーとなる可能性がある。このような複雑な環境では、企業は原材料費の高騰により、不況時には生産量や製造活動を減らすことが多い。輸出や経済活動の落ち込みは、このような変化に追随する可能性がある。したがって、企業資産管理市場は、広範なアップグレードから特定のビジネス価値を生み出すことに焦点を当てる方向へと移行する中で、変革を経験することになるだろう。

企業資産管理市場のダイナミクス

推進要因 競争優位性を提供するテクノロジーの出現
企業は、資産パフォーマンスの最適化におけるテクノロジー主導型ソリューションの戦略的重要性をますます認識するようになっている。センサー技術、データ分析、人工知能における絶え間ない技術革新が、高度なEAMシステムの開発を可能にし、リアクティブな資産管理からプロアクティブな資産管理へのパラダイムシフトを促進している。IBM、SAP、オラクルなどの企業は、EAMソリューションに予測分析やAI主導の洞察を取り入れる最前線にあり、組織がメンテナンス、資産パフォーマンスの最適化、全体的な業務効率化のためにデータ主導の意思決定を行うことを可能にしている。これらの技術的進歩は、資産管理プロセスを合理化し、大幅なコスト削減と資産の信頼性向上に貢献する。特に、モノのインターネット(IoT)の台頭は、資産のリアルタイム監視を可能にし、予知保全を可能にしてダウンタイムを最小限に抑えるため、大きな影響を及ぼしている。

さらに、人工知能(AI)と機械学習(ML)は、膨大なデータセットを分析して機器の故障を予測し、メンテナンス・スケジュールを最適化し、資産全体のパフォーマンスを向上させることで、EAMにおいて重要な役割を果たしている。例えば、IBMのMaximo Asset Performance Managementは、AIを活用して機器の健全性に関する洞察を提供し、組織が情報に基づいた意思決定を行えるよう支援している。これらの技術的進歩は、総体として、より効率的な資産管理、運用コストの削減、生産性の向上に貢献し、EAMソリューションの新時代を定義している。

制約: データ・セキュリティと機密性への懸念
組織が資産を管理するためにデジタル・プラットフォームへの依存度を高めるにつれ、機密情報の脆弱性が最重要課題となっている。EAMシステムには、資産のパフォーマンス、メンテナンス・スケジュール、運用の詳細に関する重要なデータが保存されていることが多いため、データ漏洩やサイバー攻撃は、企業の間で懸念を高めている。2020年に発生したソーラーウィンズ社のサイバー攻撃のような事例は、重要インフラを含む世界中の様々なセクターに影響を及ぼし、デジタル・システムの脆弱性を浮き彫りにした。IBMセキュリティとPonemon Instituteの調査によると、データ侵害の平均コストは2021年に424万米ドルに達する。EAMの文脈では、医療や金融のような機密情報を扱う業界は、重要な業務データが暴露される可能性があるため、包括的な資産管理ソリューションの採用に特に慎重になっている。不正アクセスやデータ漏えい、悪質な行為への懸念から、多くの企業がEAMソリューションの導入を躊躇しており、特に医療や金融、防衛など、機密性の高い情報を扱う業界ではその傾向が強い。欧州の一般データ保護規則(GDPR)のようなデータ保護規制への準拠は、複雑さと監視のレイヤーを追加する。

チャンス データ主導の資産管理
データは多くの組織における変革の原動力である。今日、企業はデータ主導のビジネス・インテリジェンスを構築し、顧客のニーズを深く洞察し、ビジネスをより深く理解しようとしている。これを実現するために、企業はさまざまな機能にわたるクロスファンクショナルモデルを実装するための強力なデータサイエンス能力を必要としている。インテリジェント・アセット・マネジメントは、業種を問わず、予知保全、監視、管理のためのデータ駆動型の洞察をリアルタイムで提供する。例えば、IBMは2022年1月、エンタープライズ資産管理プラットフォームであるIBM Maximo Application Suite(MAS)をIBM Cloud Pak for Dataで強化し、組織のさまざまな領域からさまざまなデータを組み合わせるためのフレームワークを提供した。データ主導の資産管理は、重要な問題による計画外のダウンタイムを回避し、コスト削減とプロセス最適化の方法を特定するために、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行う能力を提供する。IFS EAM Trend Report 2023によると、調査対象となったアセットマネージャーのうち、54%が肯定的な回答を示した一方、38%は否定的な回答を示し、その理由としてこうしたデータへのアクセス不足を挙げている。にもかかわらず、アセットマネジメントの意思決定を強化する上でのデータ分析と予測モデリングの重要性について質問したところ、50%以上が「非常に重要である」または「ある程度重要である」と回答しました。このことは、現在データにアクセスできないアセットマネージャーであっても、このような情報を所有していれば、アセットマネジメントの意思決定を最適化する上で有利であるという考えが共有されていることを示唆しています。

課題 サイバーセキュリティへの懸念
企業資産管理(EAM)ソリューションの採用は、組織が機密資産データを保護し、業務の完全性を維持するために対処しなければならない重大なサイバーセキュリティ上の懸念をもたらす。EAMシステムは、多くの場合、相互接続されたネットワークやクラウドベースのプラットフォームに依存しており、サイバー脅威の潜在的な標的となっている。資産管理プロセスのデジタル化によって攻撃対象が拡大し、悪意のある行為者が悪用する可能性のある脆弱性が露呈する。EAMセキュリティの侵害は、重要な資産情報への不正アクセス、業務の中断、機密データの漏洩につながる可能性がある。組織がEAMソリューションを他の企業システムと統合するにつれて、サイバー脅威の可能性は増大し、暗号化、アクセス制御、継続的な監視などの強固な対策が必要となる。さらに、サイバー脅威の進化に伴い、定期的なソフトウェアのアップデート、サイバーセキュリティのベストプラクティスに関する従業員トレーニング、新たな脅威に先手を打つためのサイバーセキュリティの専門家との連携など、プロアクティブなアプローチが求められている。EAMの導入が増え続ける中、サイバーセキュリティを優先することは、進化し続ける脅威に直面して資産管理システムの回復力と信頼性を確保するために最も重要である。

アプリケーション別では、予測メンテナンス分野が予測期間中に高いCAGRで成長する。
予知保全は、データ分析、センサー技術、機械学習アルゴリズムに依存して、資産からのリアルタイムデータと履歴データを分析する予防的アプローチである。機器の状態、性能パターン、潜在的な故障指標を監視することで、予知保全は資産性能の最適化を目指す。このアプローチは、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減し、重要な資産の寿命を延ばします。予知保全機能を備えたEAMシステムにより、組織は、事後対応型の定期保全から、より効率的で戦略的なモデルへの移行が可能になる。予知保全をEAMに統合することで、全体的な業務効率が向上する。EAMは、データ主導の意思決定、メンテナンス作業の優先順位付け、資源の効果的な配分を可能にし、資産の信頼性を持続させる。

業種別では、輸送・物流分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長する。
ダイナミックで複雑な輸送の世界では、EAMソリューションは、車両やトレーラーから倉庫設備に至るまで、多様な資産のメンテナンス、追跡、利用を最適化する上で極めて重要な役割を果たしている。これらのソリューションは、資産の状態と位置をリアルタイムで可視化し、企業がプロアクティブなメンテナンス戦略を実施し、ダウンタイムを最小限に抑え、フリートの寿命を延ばすことを可能にします。EAMシステムは効率的な在庫管理にも貢献し、ロジスティクス・プロバイダーがスペアパーツを追跡し、メンテナンス・サプライ・チェーンを効果的に管理するのに役立ちます。ルート最適化とパフォーマンス分析機能により、EAMソリューションは全体的な業務効率を高め、燃料消費を削減し、輸送とロジスティクス業務における資産利用率を向上させる。EAMを輸送管理システム(TMS)や倉庫管理システム(WMS)などの他のシステムと統合することで、情報のシームレスな流れが確保され、企業はデータ主導の意思決定を行い、変化する物流要件に迅速に対応できるようになる。

地域別では、北米が予測期間中最大の市場シェアを占めている。
北米は世界的な技術革新の最前線に位置し、その多様な景観全体で強固なテクノロジーとITが採用されている。北米の組織は、モノのインターネット(IoT)、人工知能(AI)、機械学習(ML)などの先進技術を活用して、EAMシステムの機能を強化している。IoTセンサーを資産と統合することで、リアルタイムのモニタリング、予知保全、データ駆動型の意思決定が可能になる。このアプローチにより、ダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減し、重要な資産の寿命を延ばすことができる。例えば、エネルギー分野では、企業はIoT対応センサーを活用して機器の健全性を監視し、潜在的な故障を予測し、メンテナンス・スケジュールを最適化している。さらに、モバイルEAMアプリケーションへの移行が進み、メンテナンスチームが外出先から資産情報にアクセスして更新できるようになり、全体的な業務効率が向上している。

主要市場プレイヤー
エンタープライズ資産管理市場は、IBM(米国)、SAP(ドイツ)、オラクル(米国)、ヘキサゴン(スウェーデン)、IFS(スウェーデン)など、ここ数年でエンタープライズ資産管理の契約を獲得した主要ベンダーなど、世界的に確立された少数のプレーヤーによって支配されている。これらのベンダーは、グローバルなプロセスと実行に関する専門知識をもたらすことができる。可処分所得の増加、知識への容易なアクセス、技術製品の迅速な導入に後押しされ、バイヤーはエンタープライズ資産管理市場で新しいことを実験/テストすることに積極的である。

この調査レポートは、エンタープライズ資産管理市場を分類し、以下のサブマーケットごとに収益を予測し、動向を分析しています:

製品別
ソフトウェア
サービス
プロフェッショナルサービス
マネージドサービス
アプリケーション別
資産ライフサイクル管理
在庫管理
作業指示管理
労務管理
予知保全
設備管理
その他のアプリケーション
展開モデル別
クラウド
オンプレミス
組織規模別
大企業
中小企業
業種別
製造業
エネルギー&公益事業
ヘルスケア&ライフサイエンス
運輸・物流
IT・通信
政府・公共機関
教育
その他の業種
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
イギリス
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
オーストラリアとニュージーランド
インド
韓国
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
GCC
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
その他のGCC諸国
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ

2023年6月、アメリカのレーシングチームAJ Foyt RacingがIFSとの複数年にわたるパートナーシップを発表し、パーツ管理、リフティング、メンテナンスにIFS Ultimoの資産管理ソリューションを活用。
2022年10月、ヘキサゴンは、HxGN EAMを活用してデジタル資産管理を最適化するため、有機的成長とパートナーシップを通じてアジア太平洋地域の顧客基盤を拡大。
2022年10月、オラクルはオラクル・フュージョン・クラウド・アプリケーション・スイート向けに新しい資産ベースのサービス・ソリューションを発表した。このソリューションは、コスト削減、サービス効率の最適化、全体的な顧客体験の向上により、企業が資産のダウンタイムを予測・防止するのに役立つ。
2022年9月、日立エネルギーは、EnerginetがLumada APMソリューションを活用することで、デジタルトランスフォーメーションを加速させたと発表した。両社の協業は、2030年のカーボンニュートラル目標達成に必要な送電網の再投資をより適切に評価できるようTSOを支援する。
2021年1月、IBMはAtosと協業し、AIとRedHat Open Shiftテクノロジーで企業のデジタルトランスフォーメーションを加速する。この協業は、資産ライフサイクル管理ソリューション、資産モニタリングとMRO最適化ソリューション、SMART廃棄物/エネルギーモニタリングと最適化ソリューション、包装・輸送・物流最適化ソリューションをエンドユーザーに提供する。

 

【目次】

 

1 はじめに (ページ – 28)
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
図1 企業資産管理市場のセグメンテーション
1.3.2 対象地域
図2 地域別市場区分
1.3.3 考慮した年数
図3 考慮した年数
1.4 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2018年~2022年
1.5 利害関係者
1.6 変化の概要
1.6.1 景気後退の影響

2 調査方法(ページ数 – 36)
2.1 調査手法
図 4 企業資産管理市場:調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
図5 主要プロファイルの内訳(企業タイプ別、呼称別、地域別
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場予測
表2 要因分析
2.3 市場規模の推定
図6 市場:トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
図7 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図8 ボトムアップアプローチ
図9 企業資産管理市場:調査フロー
図10 サプライサイド分析
図11 供給側からのボトムアップアプローチ:ベンダーの総収入
図12 供給側からのアプローチ:CAGR予測
図13 需要側からのアプローチ
2.4 データの三角測量
図14 データの三角測量
2.5 世界市場に対する景気後退の影響
2.6 調査の前提
2.7 制限事項

3 経済サマリー(ページ数 – 53)
表3 企業資産管理市場の規模と成長、2018~2022年(百万米ドル、前年比)
表4 2023~2028年の市場規模と成長率(百万米ドル、前年比)
図15 世界市場は大幅な成長を遂げる
図16 2023-2028年、市場で最も急成長するセグメント
図17 市場:地域別スナップショット

4 プレミアムインサイト(ページ数 – 57)
4.1 市場の概要
図18 予測不能なダウンタイムの最小化、予知・予防戦略によるメンテナンスコストの削減、資産寿命の延長が市場成長の原動力
4.2 市場:サービス別
図 19:予測期間中、エンタープライズ資産管理ソリューションが大きな市場シェアを占める
4.3 市場:用途別
図 20:予測期間中、資産ライフサイクル管理が最大のアプリケーション市場を占める
4.4 導入モデル別市場
図 20:予測期間中、資産ライフサイクル管理は最大のアプリケーション市場を占める
4.5 市場:組織規模別
図 22:予測期間中、大企業の導入が市場を大きく占める
4.6 業種別市場
図 23 2023 年には政府・防衛分野が最大の市場シェアを占める
4.7 市場:地域シナリオ
図 24 アジア太平洋地域は、今後 5 年間の投資対象として最適な市場に浮上する

5 エンタープライズ資産管理市場の概要と業界の動向(ページ数 – 61)
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 25 推進要因、阻害要因、機会、課題:市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 予知保全と予防保全による資産寿命の延長
5.2.1.2 競争優位性を提供する技術の出現
図 26 メンテナンスとビジネス慣行に対する新技術の影響(2023 年
5.2.1.3 資産の360度ビューに対するニーズの高まり
5.2.1.4 計画外のダウンタイムを克服して損失を防ぐ必要性
5.2.2 制約
5.2.2.1 規制遵守の問題
5.2.2.2 データのセキュリティと機密性に対する懸念
5.2.3 機会
5.2.3.1 データ主導の資産管理
図 27 資産の健全性と性能を監視するデータの必要性(2023 年
5.2.3.2 クラウドベースのシステムに対する組織の傾向
5.2.3.3 COVID-19の発生による遠隔資産管理の必要性
5.2.4 課題
5.2.4.1 企業資産管理システムと他社ERPシステムとの統合
5.2.4.2 サイバーセキュリティに関する懸念
5.3 事例分析
5.3.1 ドバイ国際空港が数千の拠点にまたがる資産管理をイムが支援
5.3.2 プラントのメンテナンスを最適化し、ダウンタイムを削減
5.3.3 ホルメン社、ifs エンタープライズ資産管理でメンテナンスを合理化し、稼働率を高め、コストを削減
5.3.4 メインパックのエンタープライズ資産管理は港湾運営会社のコスト削減に貢献
5.3.5 fiix cmms は変化するビジネス環境に適応する柔軟性を提供
5.3.6 corefx 社は、透明性、安全性、効率性のために aptean 社のエンタープライズ資産管理を導入した。
5.4 バリューチェーン分析
図 28 エンタープライズ資産管理市場:バリューチェーン分析
5.5 エコシステム
図 29 市場:エコシステム
5.6 技術分析
5.6.1 主要技術
5.6.1.1 クラウドコンピューティング
5.6.1.2 モビリティ
5.6.2 補足技術
5.6.2.1 モノのインターネット(IoT)
5.6.2.2 AR/VR
5.6.3 隣接技術
5.6.3.1 ブロックチェーン
5.6.3.2 AI/ML
5.7 価格分析
表5 エンタープライズ資産管理ベンダーの価格分析(オファリング別
5.8 特許分析
図30 特許公開件数、2012年~2022年
図 31 世界の特許所有者上位 5 社
表6 米国:特許出願者トップ10
5.9 ポーターの5つの力分析
図 32 企業資産管理市場:ポーターの 5 つの力分析
表7 ポーターの5つの力が市場に与える影響
5.9.1 新規参入の脅威
5.9.2 代替品の脅威
5.9.3 サプライヤーの交渉力
5.9.4 買い手の交渉力
5.9.5 競争相手の強さ
5.10 規制情勢
5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表8 北米:規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表9 欧州:規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表10 アジア太平洋地域:規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表11行:規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.10.2 規制
5.11 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
図33 市場の収益シフト
5.12 主要ステークホルダーと購買基準
5.12.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図34 エンドユーザーの購買プロセスにおける関係者の影響力
表12 エンドユーザーの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.12.2 購入基準
図35 エンドユーザーの主な購買基準
表13 エンドユーザーの主な購買基準
5.13 ビジネスモデル分析
図36 市場:ビジネスモデル
5.14 主要な会議とイベント
表14 市場:カンファレンスとイベントの詳細リスト(2024~2025年

6 ENTERPRISE ASSET MANAGEMENT市場:サービス別(ページ番号-88)
6.1 はじめに
図 37 エンタープライズ資産管理ソリューションは予測期間中に市場規模が拡大する
6.1.1 オファリング:市場促進要因
表 15:オファリング別市場、2018~2022 年(百万米ドル)
表16 オファリング別市場、2023年~2028年(百万米ドル)
6.2 ソリューション
6.2.1 物理的資産の管理による生産ワークフローの最適化
表17 エンタープライズ資産管理ソリューション市場、地域別、2018年~2022年(百万米ドル)
表18 エンタープライズ資産管理ソリューション市場、地域別、2023〜2028年(百万米ドル)
6.3 サービス
6.3.1 サービスによる資産パフォーマンスの向上、ダウンタイムの削減、全体的な運用効率の向上
図 38 マネージドサービスは予測期間中に高い成長率を示す
表 19:サービス別市場、2018~2022 年(百万米ドル)
表 20:サービス別市場、2023~2028 年(百万米ドル)
6.3.2 プロフェッショナルサービス
6.3.2.1 プランニング&コンサルティング
6.3.2.2 トレーニング&教育
6.3.2.3 サポート&メンテナンス
表21 企業資産管理プロフェッショナルサービス市場、地域別、2018~2022年(百万米ドル)
表22 企業資産管理プロフェッショナルサービス市場、地域別、2023~2028年(百万米ドル)
6.3.3 マネージドサービス
表23 エンタープライズ資産管理マネージドサービス市場、地域別、2018年~2022年(百万米ドル)
表24 エンタープライズ資産管理マネージドサービス市場、地域別、2023年~2028年(百万米ドル)

 

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