7-3 効果測定レポートの作成方法（自治体向け）

効果測定レポートの作成方法（自治体向け）

効果測定レポートは、
「導入効果を客観的に示し、翌年度以降の予算化を確実にするための資料」
として極めて重要です。

以下では、オートモアならではのIoTデータ活用方法を示します。

1. レポートの基本構成（行政向けフォーマット

章内容ポイント
① 表紙事業名・年度・対象施設・台数行政文書
② 概要導入目的・対象面積・運用期間1ページで全体像
③ 運用実績（IoTデータ）稼働時間・稼働率・刈高設定・エラー件数客観データ
④ 現場状況の変化芝生状態・利用者満足・苦情減少Before/After写真
⑤ コスト比較従来方式 vs オートモア重視
⑥ 環境効果CO₂削減・騒音低減SDGs項目
⑦ 課題と改善策エラー傾向・巡回頻度の最適化翌年度の改善計画に直結
⑧ 次年度提案台数追加・巡回頻度見直し予算化の根拠

2. IoTデータを使った「運用実績」の作り方

オートモアのIoT管理システム（Husqvarna Fleet Services 等）から取得できるデータを変換する。

使うべき主要データ

  • 稼働時間（年間合計）
  • 稼働率（予定稼働に対する実績）
  • 停止理由（エラー分類）
  • 刈高設定の推移
  • 位置情報（盗難防止・逸走防止の実績）
  • バッテリー状態（健全性）

レポート化の例

■ 稼働時間の推移（例）

月稼働時間（h）稼働率
4月44092%
5月45695%
6月46597%

→ 「安定稼働しており、手作業による補完作業はほぼ不要」

■ エラー分析（例）

エラー種別件数主因対策
持ち上げ検知3利用者の接触注意看板の設置
カッティングシステムブロック2ブレードに落下した枝が挟まる強風後の障害物点検
カッティングシステムのアンバランス13枚のブレードの内1枚が欠けるブレードを3枚同時に交換

→ 「エラーの大半は軽微で、運用に支障なし」

3. 現場の変化を示す「Before/After」パート

写真＋短い説明。

Before/After例

  • Before：雑草が伸びやすく、月2回の手刈りが必要
  • After：常時短く維持され、利用者からの苦情ゼロ
  • Before：刈りカスが散乱
  • After：マルチング効果で芝が密に

4. 現場の変化を示す「Before/After」パート

■ 年間コスト比較の例

項目従来方式（手刈り）オートモア方式
委託費1,650,000円192,000円（巡回のみ）
燃料費 / 電気代6,300円4,490円（電気代）
機械維持費240,000円81,131円（消耗品等）
合計1,896,300円277,621円

→ 約85%のコスト削減を明確に示せる。

上の表の計算

項目従来方式（手刈り）オートモア方式
委託費・巡回費55円/㎡x5,000㎡=275,000円/回
275,000円ｘ6回＝1,650,000円
※根拠		2回/月ｘ24,000円÷0.5日ｘ8か月＝192,000円
燃料費・電気代作業機械用
5L/回ｘ6回＝30Ｌ
焼却場までの運搬（10ｋｍ）
2L/回ｘ6回＝10Ｌ
作業機械+人員運搬用
2L/回ｘ6回＝12Ｌ
合計＝42Ｌｘ150円＝6,300円
4,490円
※根拠
機械維持費40,000円/回ｘ6回＝240,000円81,131円
※根拠
合計1,896,300円277,621円

5. 環境効果（SDGs項目）

例：CO₂削減量

  • 従来のエンジン刈払機：年間約○kg排出
  • オートモア：ゼロ
    → 年間○kgのCO₂削減に寄与

騒音低減

  • 従来：90dB
  • オートモア：60dB以下
    → 学校・公園での静音性が高評価

6. 課題と改善策

「課題を隠さない」

例：

  • 落ち葉の多い時期に稼働率低下 → スケジュール最適化で対応
  • 利用者の接触 → 注意看板の設置

7. 次年度提案（予算化の根拠）

  • 台数追加の妥当性
  • 巡回頻度の見直し
  • IoTデータの活用強化
  • 刃交換の年間計画
  • 冬季保管の改善案