本稿は、ユーザ個別の製品稼働に関するリアルタイムな情報をデータ同化することにより、ユーザ個別に最適な交換時点を提供することを検討する。その際、初めの段階ではある程度長い間隔で状態監視を行い、交換時点が近付いたときに、この種のリアルタイムな情報を日ごとや時間ごとに活用し予測を更新することが考えられる。本研究では、このように、交換日が近づいてきた消耗品に対してユーザの毎日の使用頻度の情報を取り込んで予測の更新を行うデータ同化手法を提案する。本提案手法では、ユーザの使用頻度の分布を更新することにより、ユーザの使用頻度の変化に柔軟に対応した予測が可能となる。本提案手法を、指数平滑化を活用した更新手法と比較した結果、提案手法がより優れた予測精度を得た。本手法により、交換の対応の遅れや早すぎる交換を防ぐことが可能となり、顧客満足の向上、保守コストの低減が期待される。