MAS(Maximo Application Suite)に移行する理由を考えてみた

本資料は次のイベントの投影資料です。

＜イベント名＞
IBM Tech Developer/Dojo 「MAS(Maximo Application Suite)に移行する理由を考えてみた」

＜イベントページ＞
https://ibm-developer.connpass.com/event/397549/

＜概要＞
設備保全管理システムとして長年使われてきたMaximoが2025/9/30にEnd of Service（EOS）を迎えました。
既に後継製品のMaximo Application Suite（MAS）をご利用の方々も多いと思いますが、 今後移行を検討されたり既に計画をしている方々もいらっしゃいます。
MaximoのEOS後のマイグレーション・パスはMASですが、そもそもMaximoとMASの違いは何でしょうか。EOSだけでないMASに移行する理由があるのか考えてみました。
Maximo と MAS の機能・アーキテクチャの違い、AI・IoT を活用した予知保全によるダウンタイム削減とコスト削減、移行の考え方などをご紹介する予定です。

Transcript

1. MASに移行する理由を考えてみた Copyright ©2026 IBM Corporation.
2. SNS拡散 資料公開 動画撮影 写真撮影 Ask the Speaker #IBMTechXchange #Dojo #Wasm 後日Connpassにて 公開させていただ きます × 後日Connpassにて 公開させていただ きます • セッションにて ご質問ください • セッションにて ご案内するアン ケートにご記入 ください Copyright ©2026 IBM Corporation.
3. オープニング 17:00-17:05 1.なぜ今 MAS を考えるべきなのか（Why） 2.MASとは何か（What） 3.MASでの構造的な変化（How） 4.MASで何ができるようになるか（Value） 5.移行を検討すべきタイミング・判断の軸 （When/How to） 17:05-17:50 QA・クロージング 17:50-18:00 本日のアジェンダ Copyright ©2026 IBM Corporation.
4. オープニング
5. アンケート チャット欄のリンクより回答をお願いします https://forms.cloud.microsoft/r/HX1SGkV475 Copyright ©2026 IBM Corporation.
6. 目的 • MaximoからMaximo Application Suite(MAS)への変化を構造的に理解する • MASが登場した背景と狙いを整理する • 移行判断のための軸を持つこと ゴール • 「移行を判断するための考え方を持ち帰る」 対象 • Maximoをご利用中のお客様 • 今後のバージョンアップや刷新を検討されている方 • MASという名前は聞いたことがあるが、何が変わったのか整理したい方 このセッションについて Copyright ©2026 IBM Corporation.
7. 田中 俊介（Shunsuke Tanaka） <所属> 日本IBM カスタマーサクセスマネージャー <経歴> 2022- 日本IBMに中途入社 Automation、特にObservability製品のカスタマーサクセスマネージャーとして、業種・業態問わずサポート 2026 – Maximo担当CSM <趣味> スポーツ(観るのもやるのも)、旅行 自己紹介
8. なぜ今MASを考えるべきなのか
9. MASが出てきた背景 設備保全現場での人手不足などで、業務品質を維持しながらの工数削減・業務効率化が求められる時代背景 と合わせて、さらに、設備の老朽化・多様化による保全コストの増加が課題と捉えているお客様が多い 人手不足 人材育成 設備の老朽化・多様化 • 労働人口の減少 • 新規採用が困難 • 労働時間の制約 • 熟練者の退職 • ノウハウの属人化 • 教育不足 • 故障頻度の増加 • 過去事例の少ない故障の増加 (対応難易度上昇) 業務品質低下・保全コスト増加などの対応が必要 Monitor I oT モニタリング & 異 常検知 Health 設備の ヘル ススコアリング・ リスクベースマトリクス Predict 設備の性能予測 Visual I nspection 画像認識AI 開発・実⾏ 環境 Assist AI アシスト & AR 遠隔⽀ 援 Mobile 現場作業員向け モバイル・アプリ Manage 設備保全管理 EAM 基盤 ビジネスニーズをベースに製品構成を拡張（スイート化）
10. MASとは何か
11. 設備保全現場向けDX基盤：IBM Maximo Application Suite  資産ライフサイクル管理における問題・課題を、設備視点・作業員視点から紐解く保全DXソリューション基盤  保全に関するデータを、その後活用できる形で蓄積・管理し、設備パフォーマンスの最適化する仕組みを提供  実績のあるEAMおよびAPM、その他AI画像認識などのソリューションを単一パッケージに集約 Red Hat OpenShift MASアプリケーション 業界特化ソリューション IBM Maximo Application Suite アドオン Manage Transportation (輸送・車輌) Manage Civil Infrastructure (社会インフラ) Manage Aviation (航空産業) Manage Oil & Gas (石油・ガス) Manage Utilities (送電・配電) Manage Nuclear (原子力) Manage Asset Configuration Manager Manage Spatial Manage Service Provider Manage SAP/Oracle Connector Manage Health, Safety & Environment Visual Inspection Edge RE&F Service Management & Maintenance Manage WorkDay Connector Manage Optimizer Manage 設備保全 管理基盤 Monitor IoT モニタリング & 異常検知 Health 設備の ヘルススコアリング ・ リスクベースマトリクス Predict 設備の性能予測 Visual Inspection 画像認識AI 開発・実行環境 Real Estate & Facilities 施設・不動産管理 Manage Asset Investment Planning Manage Maximo IT Manage Location Services Esri Collaborate RE&F Space Management / Reserve RE&F Lease Accounting RE&F Capital Planning / FCA アドオン with SaaS Requirement MRO IO Renewables Manage Reliability Strategies Manage Maintenance Costs Insights Manage AI Service
12. MASでの構造的な変化
13. Maximo Application Suite (MAS) Maximo の新しいバージョンが、 Maximo Application Suite (MAS/マス) です。 Maximo 旧バージョン Maximo 新バージョン お客様の保全システム Maximo Asset Management 7.6.1.x Maximo Application Suite（MAS） 最新バージョンは、9.2.0 (バージョンだけでなく、製品名もアップデート)
14. MAS の変更点：概要 MASでは、Maximoから大きく２つの変更点があります。 1. コンテナ化（システム・アーキテクチャ） 2. スイート化（製品構成） お客様の保全システム Maximo Asset Management 7.6.1.x Maximo Application Suite（MAS）
15. MAS の変更点：コンテナ化（システム・アーキテクチャ） MASでは、アプリケーション・レイヤーにおける各構成要素がコンテナ化されています。 コンテナ基盤としては、Red Hat OpenShift を採用しています。 お客様の保全システム Maximo Application Suite（MAS） システム基盤： AWS（IaaS）など システム基盤： AWS（IaaS）など アプリケーション・レイヤー 各構成要素のコンテナ化 (*1) *1. DBは、コンテナ化しない構成（Maximo 7.6.1.xと同じ構成）も可能です。
16. MAS の変更点：スイート化（製品構成） MASでは、これまでMaximoで提供してきたEAM基盤以外のアプリケーション（機能）が追加されています。 Maximoに相対するMASアプリケーション（機能）は「Manage」です。 お客様の保全システム Maximo Asset Management 7.6.1.x Maximo Application Suite（MAS） M a x im o Accelerator Cata log ( H PU モデルテンプレートなど) パートナー エコシステム アクセラレーター Monitor I oT モニタリング & 異 常検知 Health 設備の ヘル ススコアリング・ リスクベースマトリクス Predict 設備の性能予測 Visual I nspection 画像認識AI 開発・実⾏ 環境 Assist AI アシスト & AR 遠隔⽀ 援 Mobile 現場作業員向け モバイル・アプリ Manage 設備保全管理 EAM 基盤 コア・アプリケーション MASで追加されたアプリケーション（機能） 相対するMAS アプリケーション（機能）
17. MAS の変更点：まとめ 製品構成のスイート化を支え、実現するITシステムのアーキテクチャとして、コンテナ化を採用しています。 また、コンテナ化の基盤としては、ベストプラクティスであるRed Hat OpenShiftを採用しました。 Monitor I oT モニタリング & 異 常検知 Health 設備の ヘルススコアリング・ リスクベースマトリクス Predict 設備の性能予測 Visual I nspection 画像認識AI 開発・実⾏ 環境 Assist AI アシスト & AR 遠隔⽀ 援 Mobile 現場作業員向け モバイル・アプリ Manage 設備保全管理 EAM 基盤 Red Hat OpenShift (コンテナ基盤)
18. MASで何ができるようになるのか
19. ▪作業スケジュール管理機能 主な機能： 作業スケジュール管理をグラフィカルに表示可能 作業員などのリソースの割当をドラッグ＆ドロップで操作可能 ▪モバイル機能 主な機能： 作業一覧や作業内容の確認、マップ参照など様々な機能を統合可能 オフライン利用可能 ▪ 線形資産管理機能（Maximo Liner） 主な機能： 電線、道路、配管、配線、レールやパイプなど、線形の資産の管理 が可能。 検査フォーム 対象資産の最新 計測値の表示 自分が担当する 作業指示書一覧 Map上に作業指示書 を表示 作業指示書 ディスパッチ 添付ファイルの 表示・追加 Maxim従来Maximoのオプション機能 ✓ 7.6.1までオプションとして販売していた機能が、MAS Manageでは標準機能として利用可能となります。 スケジューリング
20. MAS移行理由の要素：画面操作性の向上（Manage & Mobile） 保全管理者が利用する運用ダッシュボードをはじめ、現場作業員が巡視/点検時に利用する作業指示書やインシデント管理機能、在庫管理 者が受け取りや棚卸時に利用する専用機能など、すぐにご利用いただけるUI / UX(Fit to Standard) が実装されており、エンドユーザー自 身で様々なコンテンツをパーソナライズすることが可能です。 ワーク フ ロー割当て 作業キュ ー管理 作業指示書管理 運用ダッ シュ ボード モバイ ルアプリ （ Apple Store、 Google Playより モバイ ルアプリ をダウンロード ） マッ プ(GI S) アセッ ト 管理 保全作業 点検作業 オフラインでの利用を想定した モバイル端末用アプリ
21. MAS移行理由の要素：AI活用（Monitor/Health/Predict & Visual Inspection） ⼤ 規模データのリアルタイム可視化、AI による異常検知、構成可能なダ ッシュボードを提供するリモートモニタリングのソリューションです。 Monitor を活⽤ することで、 設備の運⽤ パフォーマンスの最適化を実現することができます。 設備監視・異常検知︓M on ito r SCADA,PLC,MES 各種センサ ー・デバイス M on itor MQTT HTTP ダ ッシュボードの作成に必 要な部品が予め⽤ 意され ており、クイックに可視化 を実現可能 すぐに使える異常検知モデ ルが数種類⽤ 意されており 、データに合わせて ⾃ 動学習されるため コーディング不要 データ収集・蓄積 構成可能なU I Maxim o Manag eとの連携 、統合により、更なるデジタル 変⾰ へ の拡張が 可能 デバイス接続と管理 エンタープライズレベルの ⼤ 規模データの蓄積と 管理が可能 (※) 使うAI AI による異常検知 更なるデジタル 変⾰ への拡張 計測データ、保全費⽤ 、設備寿命など の設備の状態把握に必要なデータをメンテナンス履歴やIoT センサー値から定期的に取得、現在のヘルス スコアやリスクスコアを算出し、状態基準保全(CBM)を実現します。 また、設備の故障リスク評価の実現機能や、エネルギーおよび電⼒ /ガス業界に特化したスコアリングテンプレートを提供します。 設備診断︓H ea lth ヘルススコア 重要度 リスクスコア 設備寿命 実質経過時間 次の保全⽇ MRR ヘルススコアの要因分析 重要度の 要因分析 2.4 years 75.8 % 設備情報 (Manage 連携) 算出可能なスコアの追加 (実質経過時間,設備寿命) リスクマトリックス W atson Studio による スコアリング 電⼒ 設備向け スコアリング テンプレート 5つの分析モデルテンプレートを活⽤ したAI データ分析により、設備の性能・故障予知を実現します。 W atson StudioのNotebookを利⽤ したカスタムモデルのトレーニングも可能です。 過去の機器データから予測モデルを作り、稼働中のデータを予測モデルに適⽤ することで、保全最適化に役⽴ つ予測結果を取得し、ダッシュボー ドに表⽰ します。 設備の障害予測︓Pred ict 1. 故障予測⽇ 3. 設備異常スコア 予防保全 過去の故障⽇ 故障予測⽇ 2. 故障発⽣ 確率 5. 故障確率曲線 4. 故障発⽣ 要因分析 過去の作業指⽰ 検査履歴 保全カレンダ ー ・ プログラミングすることなく、ユーザ部⾨ の⽅ が画像認識AI モデルを開発できるツールです。 AI の新規作成だけでなく追加学習させることも可能なため、初期データが⾜ りない場合でも、段階的にAI の精度を上げていく運⽤ も可能です。 AI 作成時から運⽤ フェーズに渡り、画像認識AI 開発を内製化できます。 画像認識AI 開発ツール︓Visu al I n sp ection ( M VI ) - その1 学習データのアップロード アノテーション 学習結果の確認 推論 内製化による期待効果 業務部⾨ • さまざまなユースケースにAI 活⽤ が可能 • AI 精度を段階的に上げていく運⽤ が可能 • 初期データが⾜ りなくても業務へAI 適⽤ 可能 システム部⾨ • AI 開発⾃ 体は業務部⾨ で実施可能なため、AI 開 発ツールの基盤運⽤ のみが対象となり運⽤ 負荷軽減 経営層 • AI 開発・再学習の度に発⽣ する外注コストの削減 AI 開発 内製化 追加学習 学習
22. MAS移行理由の要素：IBM生成AIとの親和性（watsonx） STEP1： DBへのナレ ッ ジ蓄積（ AI による、 データ の準備） … . 質疑応答 抽出、 要約、 テキスト 生成 ベク ト ル化 (数値化) ナレッ ジデータ 利活用アプリ (例えば、 チャ ッ ト ボッ ト ) ①依頼 ③回答 依頼内容の例 ・ マニュ アル生成 (テキスト データ の抽出) ・ ナレ ッ ジと し て保存 <所定フ ォ ーマッ ト > 回答内容の例 ・ 生成マニュ アルの表示 ・ ナレ ッ ジ結果（ OK/NG)の表示 ②アプリ と 生成 AIと の自動連携 *1. 報告書/マニュ アルを生成するためのI NPUTデータ (例) • 保全作業記録 • テキスト データ ： メ ール (初心者から 熟練者への問い合わせと 回答)、 Team s Chat (Text) など • 音声データ ： I nterview/電話などの録音、 Team s会議音声 (※音声データ からのテキスト データ 変換には、 生成AI (watsonx.ai) 以外のテク ノ ロジー (W atson Speech to Text) と の組み合わせが必要です) 保全作業員が作成し た作業記録など のI NPUTデータ (*1) をベースに、 所定フ ォ ーマッ ト に基づき 、 関連情報を 付加し て報告書やマニュ アルのド ラ フ ト を 生成し ます。 <I NPUTデータ (*1) > 作業者 ベク ト ルスト ア (DB) マニュ アル などの ナレ ッ ジ保存 STEP2： 問い合わせ対応によるナレ ッ ジの活用（ AI によ る、 データ の活用） 作業者 ベク ト ルスト ア (DB) ナレ ッ ジデータ 利活用アプリ (例えば、 チャ ッ ト ボッ ト ) ①依頼 ③回答 依頼内容の例 ・ 作業ガイ ダンスの生成 ・ 関連する報告書や マニュ アルの表示 回答内容の例 ・ 作業ガイ ダンスの表示 ・ 報告書/マニュ アルの表示 ②アプリ と 生成 AIと の自動連携 保全作業員が必要な業務内容やキーワード (自然言語) を ベースに、 保存さ れているナレッ ジデータ に基づき 、 関連し た報告書やマニュ アルなどのナレッ ジ情報を提供し ます。 質疑応答 抽出 分類 マニュ アル などの ナレ ッ ジ検索
23. MAS移行理由の要素：データ活用の進化（Cognos） © 2024 I BM Corporation 2 Cognos Analyticsの進化の流れ 市⺠ データサイエンティスト層に対し利⽤ 促進するうえで重要なAI による分析⽀ 援技術や⾃ 動分析技術は、急速な進化を遂げています。 「現状の⽀ 援技術」と「継続的な機能拡張」の両⾯ で秀でたCognos Analyticsにより、貴社のデータサイエンス環境を加速します。 ご提案するCognos Analyticsの継続的な機能拡張の取り組み I BM Cognos Analyticsは、2015年12⽉ のリリース以降、 3か⽉ に⼀ 回ペースでの新リリースを実施し、間断なく製品拡張を継続しています。 11.0.0 11.0.1 11.0. 2 11. 0.3 11.0.4 11.0.5 11.0.6 11.0.7 11.0.8 11.0.9 11.0.10 11.0. 11 11.0.12 11. 0.13 11.1.1 11.1.2 11.1.3 11.1.4 11.1.5 2015/12 2016/3 2016/5 2016/7 2016/10 2016/11 2017/3 2017/8 2017/11 2017/12 2018/3 2018/5 2018/7 2018/11 2018/12 2019/4 2019/7 2019/11 2020/1 AIによる対話機能／相関性 の⾃ 動分析機能／読み取り ⽀ 援（ 洞察） 機能 Jupiter Notebook 連携機能 ダッシュボードの ⾃ 動⽣ 成機能 周期性を考慮し た時系列予測 機能 間断なき製品改善により、I BM Cognos Analytics は、外部調査機関からも⾼ い評価を得ています。 11.1.6 2020/4 11.1. 7 2020/7 カスタムでの ビジュアライゼー ション機能 11.2.1 2021/9 11.2.2 2022/3 11.2.０ 2021/4 外部調査機関からの評価に関する記事の例 【Ventana ranks I BM first in the 2021 overall vender evaluation】 https: //w w w . ibm .com /blog/ibm -cognos-analytics-nam ed-an-exem plary-vendor-in-ventanas-2021-analytics-and-data-value-index/ https: //w w w . ibm .com /dow nloads/cas/36MLNVRY 【BARC nam es I BM a m arket leader in Enterprise BI and Analytics Platform s 2021, 2022, 2023】 https: //w w w . ibm .com /blogs/journey-to-ai/2021/07/barc-nam es-ibm -a-m arket-leader-in-enterprise-bi-and-analytics-platform s/ 【I BM Nam ed a 2021 Gartner Peer I nsights Custom ersʼ Choice for Analytics and Business I ntelligence Platform s】 https: //com m unity. ibm .com /com m unity/user/businessanalytics/blogs/anastasia-kom arova1/2021/07/30/cognos-nam ed-custom ers-choice-2021-g artner 11.2.3 2022/8 11.2.4 2022/12 12.0.0 2023/6 AIによる対話型操作で セルフBI の次の世界観へ︕ セルフBI の双⽅ 向性を⽀ える パフォーマンス改良でスピード強者に セルフBI の双⽅ 向性を⽀ える パフォーマンスをさらに⾰ 新（ キャッシュ技術） 12.0. 1 2023/9 12.0.2 2024/1 現⾏ Maximoの バンドルバージョン 最新MASの バンドルバージョン © 2024 I BM Corporation 8 ⾒ える化と⾒ せる化 Visualize / Present data セルフBI 向けの新UI 「ダ ッシュボード」機能 I BM Cognos Analyticsでは、かんたんな操作で利⽤ 者主導のダ ッシュボード作成が可能です。 ダッシュボード画⾯ では、いわゆるビジュアル・ディスカバリー機能が利⽤ できます。つまり、だれもが要因分析を実施できる環境が提供できます。 ポイント①︓ 情報を幅広く⾒ せるダッシュボード画⾯ を利⽤ 者が簡単に作成 n 項⽬ を選択し、ドラックするだけの簡単操作でダ ッシュボードを作成可能 n AIが最適なグラフをリコメンドしてくれるため、デザインに⾃ 信がない⽅ で も、きれいな画⾯ を作成できます。 n 作成したダ ッシュボードは、他の利⽤ 者に公開／共有できます。 ポイント②︓ 作成したダッシュボードで参照者は簡単にディスカバリー分析 n 作成したダ ッシュボード画⾯ の図表は、⾃ 動的に連動してインタラクティ ブに動作します。 n 参照者はグラフをクリックするだけで、様々な視点で情報を絞り込みなが ら、要因分析を⾏ えます。 気になる部分を クリックするだけで、 要因分析 ドラック＆ドロップ でビジュアル 化 レイアウ トや サイズの 調整も 簡単操作
24. 移行のタイミング・移行判断の軸
25. Maximoから移行を考える時に考慮すべきポイント 移行のタイミング バージョンアップ インフラ更新 DXロードマップ データ活用開始 カスタマイズでの影響 判断の4軸 技術（Cloud/OpenShift/SaaS） Fit-to-Standard データ品質 組織成熟度 システムの刷新だけでなく、運用やデータの整理も併せて考えることが重要
26. MASについて • MASは単なるバージョンアップではなく、保全の高度化などの流れがある • 技術・価値（コンテナ化・スイート化）の両面で進化している 移行の判断 • 大きくは4軸で整理すると良い 移行を考える際の次アクション • 現行Maximoの棚卸 • カスタマイズの把握 • データ品質の確認 • DXロードマップとの整合 など 本日のまとめ
27. ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独 自の見解を反映したものです。それらは情報提供の目的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても 法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またIBM製品やサービスがお客様に適用ある特 定の法令に適合することを保証するものでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全 性と正確性を期するよう努めておりますが、「現状のまま」提供され、明示または黙示にかかわらず、商業 性、特定の目的への適合性、非侵害性を含め、いかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはそ の他の資料の使用によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を 負わないものとします。 本講演資料で言及されるIBM製品、プログラム、またはサービスは、IBMがビジネスを行っているすべての 国・地域でご提供可能なわけではありません。本講演資料で言及される将来の展望（製品リリース日付や製 品機能を含む）は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独自の決定権をもっていつでも変更できる ものとし、将来の製品または機能が使用可能になること、もしくは特定の結果を確約することを意図するも のではありません。 本講演資料は、言及される IBM製品またはサービスに適用ある契約条件を変更するものでも、追加の表明ま たは保証を意図するものでもありません。 Copyright ©2026 IBM Corporation.
28. アンケート チャット欄のリンクより回答をお願いします https://forms.cloud.microsoft/r/HX1SGkV475 Copyright ©2026 IBM Corporation.