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 | 120 | 92% |
| 5月 | 150 | 95% |
| 6月 | 160 | 97% |
→ 「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 | 12 | 利用者の接触 | 注意看板の設置 |
| 迷走 | 5 | 境界ワイヤの沈下 | 年1回の点検で改善 |
→ 「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
写真はA4横1ページで2枚並べる
4. コスト比較（最も重視）
■ 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 |
| 作業人件費 | 1,200,000円 | 120,000円（巡回のみ） |
| 燃料費 | 150,000円 | 0円 |
| 機械維持費 | 80,000円 | 60,000円（刃交換等） |
| 合計 | 1,430,000円 | 180,000円 |
→ 約87%のコスト削減を明確に示せる。
5. 環境効果（SDGs項目）
自治体は環境指標を重視するため、必ず入れるべき項目です。
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：
- 境界ワイヤの沈下 → 年1回の点検で改善
- 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