詳細ROI試算 — 経営層プレゼン用

30分の入力で、稟議・取締役会で使える完全レポートPDFを出力。Deloitte・McKinsey・DOE・Aberdeen Group の各種ベンチマーク連携、3シナリオ比較、5年NPV/IRR、監査対応の根拠資料付き。

想定所要時間 約30分 取締役会・稟議用PDF 3シナリオ自動生成 監査対応 根拠資料付き
現状分析アイコン

① 現状分析

現在の保全運用・コスト構造を整理します。ここで入力した値が、すべての試算の起点になります。直近1年の実績ベースで入力してください。

⚙️ 設備・稼働状況

時間/年
件/年
時間
万円

🔧 予防保全(PM)・人件費

時間/年
万円/時間
万円

🏭 設備資産・エネルギー

万円
kWh
円/kWh
Aberdeen Group ベンチマーク

業界平均は 年間ダウンタイム比率 1.5%計画外停止比率 0.8%。あなたの工場は現状 3.3% で、業界平均比 +1.8pt の改善余地があります。

センサー構成アイコン

② センサー構成

導入するセンサー・ゲートウェイ・クラウドの構成を確定します。診断ウィザードの結果をそのまま読み込めます。

センサー種別 製品例 台数 単価 通信方式 小計
📳 振動センサー TWTG NEON Vibration 30 ¥85,000 LoRaWAN ¥2,550,000
🌡 温度センサー Honeywell Versatilis Transmitter 15 ¥42,000 LoRaWAN ¥630,000
⚡ 電流センサー Hioki CM4002 5 ¥125,000 有線 RS-485 ¥625,000
🌬 ゲートウェイ SenseScope GW-Pro 4 ¥320,000 LTE-M ¥1,280,000

5年TCO(総保有コスト)

¥5,085K
機器
¥4,200K
工事
¥2,900K
クラウド (5年)
¥6,215K
保守・更新 (5年)
5年TCO合計: ¥18,400,000
業者見積アイコン

③ 業者見積反映

実際の業者見積(最大3社)を入力します。最低値・中央値・最高値が自動算出され、シナリオに反映されます。

項目 きんでん トーエネック 住友電設 中央値
機器 ¥4,820,000 ¥5,085,000 ¥5,420,000 ¥5,085,000
工事 ¥3,850,000 ¥4,200,000 ¥4,680,000 ¥4,200,000
5年保守 ¥5,400,000 ¥6,215,000 ¥7,000,000 ¥6,215,000
合計(5年TCO) ¥17,000,000 ¥18,400,000 ¥20,000,000 ¥18,400,000
使用する値:
ベンチマークアイコン

④ ベンチマーク補正

業界・出所別のベンチマーク削減率を設定します。スライダーで自社の状況に応じて調整可能。

適用ベンチマーク(スライダーで調整可)

65%

米エネルギー省(DOE)『Operations & Maintenance Best Practices Guide, Release 3.0』および Industrial Assessment Centers Database より中央値 65%(食品製造業)。

38%

McKinsey & Company『The Internet of Things: Catching up to an accelerating opportunity』より中央値 38%。

22%

Deloitte Insights『Predictive Maintenance and the Smart Factory』より中央値 22%。

18%

Aberdeen Group『Asset Performance Management』年次調査より中央値 18%。


自動生成される3シナリオ

🛡 保守的シナリオ

下位25%の削減率を採用。最悪ケース。

下位25パーセンタイル
中央値シナリオ

業界中央値の削減率。最有力。

推奨(取締役会用)
🚀 楽観的シナリオ

上位25%の削減率を採用。先進企業ベンチ。

上位25パーセンタイル
シナリオ比較アイコン

⑤ シナリオ比較

3シナリオを横並びで比較。取締役会資料には「中央値シナリオ」を採用するのが標準です。

指標 🛡 保守的 📊 中央値 推奨 🚀 楽観的
初期投資 ¥20,000,000 ¥18,400,000 ¥17,000,000
1年目削減額 ¥31,200,000 ¥48,200,000 ¥62,800,000
2年目削減額 ¥28,500,000 ¥37,800,000 ¥48,200,000
3年目削減額 ¥28,500,000 ¥37,800,000 ¥48,200,000
単純ペイバック 7.7 ヶ月 4.6 ヶ月 3.3 ヶ月
5年 NPV (割引率 5%) ¥104,800,000 ¥164,300,000 ¥212,500,000
5年 IRR 142% 256% 368%
主なリスク要因 センサー故障率の予測超え/業者支援不足 ベンチマーク差異/導入期間の遅延 前提が楽観的すぎる可能性
✅ 推奨判断:中央値シナリオを採用すべき理由

中央値シナリオは Deloitte / McKinsey / DOE の 第三者ベンチマークの中央値 を採用しており、稟議・取締役会で「業界平均的な前提」として最も説明力があります。保守的シナリオでも 5年NPV ¥104.8M で十分な意思決定根拠になります。

レポート出力アイコン

⑥ レポート出力

A4 1ページの取締役会用レポート。下記がPDFのプレビューです。仮定条件・3シナリオ比較・出所が網羅されています。

レポート紙面プレビュー
▲ A4レポートの紙面イメージ(PDF出力プレビュー)
CBM/予知保全 ROI試算レポート

○○食品株式会社 御中

2026年5月12日 / 担当:DX推進室
エグゼクティブサマリー
初期投資
¥18.4M
ペイバック
4.6 ヶ月
5年 NPV
¥164.3M
前提条件
  • 業界:食品・飲料製造(年商200億・センサー50台)
  • ベンチマーク:Deloitte 65%(DT削減)/ McKinsey 38%(PM削減)/ Aberdeen 18%(在庫削減)
  • 割引率 5%/耐用年数 5年/業者見積中央値ベース
年間削減額の内訳
ダウンタイム削減
¥34.56M
保全工数削減
¥6.48M
設備寿命延長
¥5.40M
スペア在庫削減
¥1.76M
次のアクション
  1. 取締役会で投資承認(5月)
  2. 業者3社で本見積(6月)
  3. PoC(小規模実証)開始(7月〜9月)
  4. 本格展開(10月〜)
監査対応の根拠資料
  • Deloitte Insights『Predictive Maintenance and the Smart Factory』(公開資料・URL省略)
  • McKinsey & Company『The Internet of Things: Catching up to an accelerating opportunity』(IoT Compass・公開資料)
  • 米エネルギー省 DOE Industrial Assessment Centers Database — https://iac.university
  • Aberdeen Group『Asset Performance Management』年次調査
本資料は SensorHub ROI試算機で生成。引用出所:① Deloitte Insights『Predictive Maintenance and the Smart Factory』 ② McKinsey『The Internet of Things: Catching up to an accelerating opportunity』 ③ 米エネルギー省 DOE『Operations & Maintenance Best Practices Guide, Release 3.0』+ DOE IAC Database ④ Aberdeen Group『Asset Performance Management』。
✓ 監査対応 — 4機関の公開資料を出所として明示

本ROI試算機は、稟議・取締役会・補助金申請・銀行融資など外部監査が入る局面でも使えるよう、すべての前提と数値の出所を明示しています。レポートPDFには根拠資料(① Deloitte Insights『Predictive Maintenance and the Smart Factory』、② McKinsey & Company『The Internet of Things: Catching up to an accelerating opportunity』、③ 米 Department of Energy『Operations & Maintenance Best Practices Guide, Release 3.0』+ Industrial Assessment Centers Database、④ Aberdeen Group『Asset Performance Management』)が自動添付されます。

Deloitte Insights
『Predictive Maintenance and the Smart Factory』
グローバル製造業 / 公開資料
McKinsey & Company
『The Internet of Things: Catching up to an accelerating opportunity』
11業界調査 / 公開資料
U.S. DOE
『O&M Best Practices Guide, R3.0』+ IAC Database
米エネルギー省 公的データ
Aberdeen Group
『Asset Performance Management』
APM 年次調査 / Best-in-Class分析
12,400+ の現場担当者が SensorHub を利用中

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ⓘ 引用しているレポート名(Deloitte『Predictive Maintenance and the Smart Factory』、McKinsey『Internet of Things: Catching up』、米エネルギー省 Industrial Assessment Centers Database、Aberdeen『Asset Performance Management』、IoT Analytics『Top 20 Predictive Maintenance Companies』)は実在の公開資料を参考にした例示で、数値は本サイトでのデモ用です。実際の数値は各レポートの原資料をご確認ください。本サイトはコンセプトモックです。