この記事は、2026/06/02に公開された「Shifting Gears in Manufacturing: Predictive Maintenance with Cloudera and ServiceNow」の翻訳です。
2026年、製造業界は大きな逆風に直面しています。国際競争の激化により、コモディティ化が進み、利益率は低下しています。地政学的な不安定さ、異常気象の頻発、インフラの老朽化により、サプライチェーンは変動しやすくなり、混乱に対して脆弱になっています。また、世界的にサステナビリティへの関心が高まる中、すべての製造業者は環境・社会・ガバナンス（ESG）戦略の導入を迫られており、さもなければ投資家の支持を失い、顧客離れが進み、規制措置を受けるリスクに直面します。
こうしたあらゆる混乱を乗り越える中で、製造業はインダストリー 4.0 および 5.0 のイニシアチブの推進も継続しなければなりません。これは、つながり、インテリジェントで、さらに人間を中心に据えた産業オペレーションへと移行する動きです。デジタル変換の中心にあるソフトウェア定義型ファクトリーは、多くの製造業者にとって、まだ手の届かないもののように感じられることがよくあります。というのも、多くの企業はいまだに物理資産のデジタル化や、膨大なモノのインターネット（IoT）データの管理に取り組んでいる段階だからです。
予知保全は、製造業界が直面する多くの課題に対処できる可能性を秘めています。事後保全（機器が故障した後にのみ修理を行うこと）は、生産コストと納期を増加させ、在庫切れや出荷遅延を招き、機器の寿命を縮めることで設備投資額を増大させます。
このブログ記事では、ServiceNow と Cloudera がどのようにして顧客の予知保全を実現しているか、また、事後保全から予知保全へと移行することで、いかにして業務の継続性を確保し、コストを削減し、あらゆる産業資産の価値を最大化できるかについて詳しく解説します。
事後保全から予知保全への移行を阻む障壁
予知保全には製造業者にとって多くの潜在的なメリットがありますが、アーキテクチャや運用上の障壁が原因で進歩が停滞することがよくあります。パイロットプロジェクトからエンタープライズ規模のソリューションへと移行するには、製造業者は以下の課題に対処する必要があります。
IoT データの膨大な規模：1 台の機器が、毎日 100 万件ものデータポイントを生成することがあります。これらのデータポイントはいずれも、故障の予兆となる可能性があります。そうしたデータをすべて収集し、処理すること自体が大きな課題です。
データ移動に伴うコスト：従来型のアーキテクチャでは、分析やモデルトレーニングのために工場現場からクラウドへ膨大なデータセットを複製する必要があり、それが多大なコストやストレージのオーバーヘッド、運用リスクを招いています。
レイテンシーとフォールトトレランス：ほとんどの製造業者は予知保全の実現を望んでいますが、通信環境やレイテンシーが原因で、リモート監視を越えて先に進めないことがよくあります。工場は通信環境が十分でない地域に建設されることが多く、潜在的な故障を特定してからそれを防ぐための対策を講じるまでの隔たりが大きすぎることがよくあります。
機械学習とAI：ほとんどの機械学習ベースのソリューションは、リスクの特定や異常値の検知には成功していますが、インサイトの段階で止まってしまいます。実際に修理を開始するには、依然として手作業の手順や人の介在が必要なため、対応が遅れ、予知保全への投資の ROI 低下につながっています。
これらの障害を克服するために、メーカーは、接続環境が不安定または皆無な場所であっても AI をデータに適用し、膨大な量の IoT データをほぼリアルタイムで収集、処理、分析できるソリューションを必要としています。
Cloudera と ServiceNow による予知保全の実現
こうしたアーキテクチャ面と運用面の課題を解決するために、Cloudera と ServiceNow は連携し、Cloudera のハイブリッドデータレイクハウスと統合データファブリック、さらに ServiceNow のインテリジェントなオーケストレーションレイヤーを活用した、統合されたクローズドループのガバナンスエコシステムを提供することで、製造業者が AI で活用するあらゆるデータにアクセスできる環境を実現します。
動作の仕組みは以下の通りです。
Cloudera が大規模なデータ管理を実現。Cloudera のオープンデータレイクハウスアーキテクチャーは、機器のセンサーからの大規模なデータのリアルタイムの取り込み、処理、分析に加え、売上データ、メンテナンススケジュール、診断データなどの履歴データにも対応します。こうしたすべてのデータは、潜在的な問題を正確に特定できるモデルの構築とトレーニングに不可欠です。
データがある場所で AI を実行。Cloudera はエッジでセンサーデータを分析して異常をほぼリアルタイムで検出し、フォールトトレランスと低レイテンシーのアラートを実現します。
ServiceNow で一連のプロセスを完結。ServiceNow の AI エージェントがアラートを検知してアクションを実行し、メンテナンスのスケジュール設定、部品の発注、生産ルートの変更を行うほか、物流およびサプライチェーンチームに潜在的な障害を通知します。
トレーサビリティと監査可能性。Cloudera の統合データファブリックは、エンドツーエンドのガバナンス、セキュリティ、データリネージを提供するため、ServiceNow AI エージェントによって行われるあらゆる自動化された意思決定を、その基盤となるデータまでさかのぼって追跡でき、データと AI のライフサイクル全体にわたる監査可能性を確保できます。
組織全体のデータを統合的に活用し、データと AI のライフサイクル全体でセキュリティとガバナンスを確保するとともに、実際にアクションを実行できる AI エージェントによって一連のプロセスを完結させることで、製造業者は事後対応型の保全から予知保全へと移行できるようになります。
予知保全の価値
事後保全から予知保全への移行は、インダストリー 5.0 変革の柱の 1 つであるレジリエンスに向けた大きな転換を意味します。Cloudera のエンタープライズ規模で信頼できるデータ基盤を提供する能力と、ServiceNow のワークフロー自動化を組み合わせることで、製造業者は次のようなビジネス上のメリットを実現できます。
計画外のダウンタイムを排除。障害が発生する前に予測することで、中断を最小限に抑え、業務の継続性を確保します。
運用経費（OpEx）を削減。データをソースに保持することで、高コストなデータ移動や変換コストを排除し、インフラストラクチャのオーバーヘッドを削減します。また、メンテナンススケジュールを最適化することで、人件費を削減します。
設備投資（CapEx）を削減。予防的な解決策によって、設備を故障するまで稼働させたことで生じる連鎖的な故障を防止し、設備資産の寿命を延ばすとともに、その価値を最大化できます。
事後保全から予知保全への移行の準備はできていますか？
製造業者は、インダストリー 4.0 および 5.0 の変革を前進させる大きなプレッシャーにさらされていますが、企業規模で AI を運用できるようにする能力が、成功に向けた重大な障壁となっています。データとエージェント型ワークフローの間の障壁を取り払うことで、Cloudera と ServiceNow は、膨大な量の IoT データを活用し、潜在的な障害を特定し、リアルタイムで対応するために必要な機能を提供し、製造業者が保守ワークフローを変革して工場運営の生産性と収益性を向上できるようにします。
パートナーシップの詳細については、「Omdia Whitepaper: Workflow Data Fabric: Powering Private AI Agents and Real-Time Intelligence with Cloudera and ServiceNow」をご確認ください。
