エンジニアリングソフトウェア　ROI 診断について

計算の根拠（何をどう数値化しているか）

前提の考え方

導入効果を、大きく次の3本柱に分解しています。

1. ライセンス待ち時間の削減（設計者の機会損失を金額化）
2. 追加ライセンス購入の回避（直近の追加購入をベースに削減効果を見積もり）
3. IT運用工数の削減（ログ確認・問い合わせ対応などの工数を金額化）

OpenLMのコストは、入力から外し、設計者人数 × 6,500円/年として自動計算しています。
また、OpenLMを導入する＝コスト低減ではありません。OpenLMによる「利用状態の可視化」により利用を適正化することにより結果として目的に対するコストが下がるということを示しています。
このツールで可視化されるポイントとしては、ソフトウェアが利用できない（ライセンスが足らない）状態を可視化して平準化、利用者の回避行動により生まれてくる費用に対するOpenLMの投資効率ということになります。

お問い合わせいただければ掘り下げたディスカッションが可能です！

記号と式（シミュレーター内の定義）

• 設計者人数 $N$N（人）
• 1人あたり週の待ち時間 $h_w$hw​（時間/週）
• 設計者の平均人件費 $c_e$ce​（円/時間）
• 直近1年の追加購入費用 $P$P（円/年）
• ITの月間管理工数 $t_m$tm​（時間/月）
• ITの平均人件費 $c_i$ci​（円/時間）
• 待ち時間削減率 $r_w$rw​（0〜1）
• 追加購入回避率 $r_p$rp​（0〜1）
• 運用工数削減率 $r_i$ri​（0〜1）
• 1人あたり年間OpenLMコスト 6,500円（固定係数）

A：待機損失（現状）
年間の「待ち時間 × 人件費」の粗い見積もりです。$$A=N\times h_w\times 52\times c_e$$A=N×hw​×52×ce​

B：待機削減効果
導入後に待ちが $r_w$rw​ だけ減ると仮定した効果です。$$B=A\times r_w$$B=A×rw​

C：追加購入回避効果
直近の追加購入額 $P$P のうち、$r_p$rp​ が回避できると仮定した効果です。$$C=P\times r_p$$C=P×rp​

D：運用工数削減効果
年間IT工数 $t_m\times 12$tm​×12 に人件費を掛け、$r_i$ri​ 削減できると仮定した効果です。$$D=(t_m\times 12\times c_i)\times r_i$$D=(tm​×12×ci​)×ri​

E：年間総効果
上記3つの合計です。$$E=B+C+D$$E=B+C+D

OpenLM年間導入コスト$$\text{Cost}=N\times 6500$$Cost=N×6500

F：年間純効果
効果からコストを引いたものです。$$F=E-\text{Cost}$$F=E−Cost

ROI（%）$$\text{ROI}=\frac{F}{\text{Cost}}\times 100$$ROI=CostF​×100

（Cost が 0 のときは ROI を 0% としています。）

投資回収期間（月）
年間効果 $E$E を月あたりに割り、導入コストを何ヶ月で回収できるかの単純モデルです。$$\text{回収月数}=\frac{\text{Cost}}{E\mathrm{/}12}$$回収月数=E/12Cost​

（$E\le 0$E≤0 のときは「算出不可」扱いになります。）

このモデルが「粗い」理由（重要です）

• 待ち時間は自己申告ベースで、実ログのピークとはズレやすい
• 追加購入回避は「直近1年の追加額」に依存し、翌年の契約更新タイミングと一致しないことがある
• IT工数削減は業務範囲次第で過大・過小になりやすい
• OpenLMコストは 人数だけで決まる仮置きであり、実際の見積・保守・運用は別途必要

そのため、画面上の脚注どおり、実ログ・契約条件・運用体制を反映した詳細試算が必要です。

結果の見方（考え方）

ROI（%）

• プラスなら、モデル上は「導入コストより年間効果が大きい」
• マイナスなら、モデル上は「効果がコストを下回る」
• ただし効果の3要素（B/C/D）は仮定率に強く依存するので、**ROIは感度分析（率を±10%ずつ動かす）**で読むのが実務的です。

投資回収期間（月）

• 短いほど「モデル上は回収が早い」
• ただし $E$E が小さいと極端に長くなったり、$E\le 0$E≤0 で算出不能になります。
• ここは「意思決定の最終指標」より、PoCで実データを取る前の目安として使うのが安全です。

判定（優先導入 / 条件付き / 見送り）

これはシミュレーター内の簡易ルールです（ROI閾値ベース）。

• 優先導入推奨：モデル上のROIが高い（仮定が妥当なら強い材料）
• 条件付き推奨：プラスだが、仮定のブレが効きやすいゾーン。対象ツール・部門を絞って検証が妥当
• 見送り：モデル上マイナス。入力（待ち時間・回避率など）の見直し、または効果の取り方の再定義が必要

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