ビル管理士 AI設備管理システム 導入 費用対効果 2026｜AI設備管理システム導入の費用対効果と回収の目安を検証

「AI設備管理システムを入れたいけれど、本当に元が取れるのか不安で踏み切れない」。ビル管理士として現場を任されている方から、こういうご相談が最近とても増えています。導入費用は決して安くありませんし、経営層に「費用対効果はどうなんだ」と聞かれたときに、胸を張って答えられる材料がない。そのモヤモヤ、よくわかります。

この記事では、ビル管理士がAI設備管理システムを導入するときの費用対効果を、できるだけ具体的な数字と実務の目線で整理していきます。導入費用の相場、回収期間の目安、そして「うちの規模でも入れるべきか」を判断するためのシンプルな計算式まで、順を追ってお話しします。読み終わるころには、次の一歩をどう踏み出せばいいかが見えているはずです。大丈夫、焦らなくて大丈夫ですよ。

なぜ今、ビル管理の現場でAI設備管理が語られるのか

まず、あなたが「AI設備管理システムの費用対効果」を調べている背景には、たぶん切実な事情がありますよね。ベテランの技術者が次々と定年で抜けていく。若手はなかなか定着しない。それでいて管理する建物や設備は減らない。むしろオーナーからは「もっと省エネを」「もっと事故を減らせ」と求められる。この板挟みの状態を、なんとかテクノロジーで埋められないか。そう考えるのは、とても自然なことです。

ビルメンテナンス業界は今、深刻な人手不足に直面しています。設備の点検や保全は、長年の勘と経験に支えられてきた「属人的」な仕事でした。「この音は少しおかしい」「この振動は要注意だ」といった判断が、一部のベテランの頭の中にしかない。その人が辞めた瞬間、現場のノウハウが丸ごと消えてしまう。この問題に、多くの管理会社が頭を抱えています。

AI設備管理システムは、こうした課題への一つの答えとして注目されています。センサーで設備の状態を常時モニタリングし、異常の兆候をAIが検知する。過去のデータから故障を予測する。これらは「予知保全」と呼ばれ、故障してから直す「事後保全」や、決まった周期で部品を交換する「予防保全」よりも、無駄が少なく、突発的なトラブルも防ぎやすいとされています。

市場の動向と設備管理DXの流れ

設備管理のデジタル化、いわゆるDXの流れは年々加速しています。ビルの空調・電力・給排水といった設備をIoTセンサーでつなぎ、クラウド上でデータを集約・分析する仕組みが、大手ビルだけでなく中規模のビルにも広がりつつあります。背景には、センサーやクラウドの価格が下がってきたこと、そして人手不足がいよいよ「待ったなし」の水準になってきたことがあります。

国内のビルメンテナンス市場は約4兆円規模とされ、そのうち設備管理は大きな比重を占めます。この巨大な市場で、労働集約的だった作業をどれだけ効率化できるかが、各社の競争力を左右する時代になってきました。省エネ規制の強化や、脱炭素への社会的要請も、エネルギー最適化を得意とするAIシステムへの追い風になっています。

ただ、ここで冷静になってほしいのです。「みんなが入れているから」「流行っているから」という理由だけで導入を決めると、たいてい後悔します。大事なのは、あなたの現場にとって本当に効果があるのか、投じた費用に見合うリターンが返ってくるのか、を自分の頭で判断することです。その判断材料を、これから一緒に揃えていきましょう。

ビル管理士だからこそ問われる「費用対効果」の説明責任

ビル管理士という立場は、少し特殊です。現場のこともわかるし、オーナーや経営層とも話す。だからこそ、技術の話を「お金の話」に翻訳する役割を担うことになります。「このシステムを入れると点検が楽になります」だけでは、決裁は下りません。「年間でいくら削減でき、初期投資は何か月で回収でき、その後は毎年いくらの効果が続くのか」。ここまで示して、はじめて経営判断のテーブルに載ります。

こういうご相談を受けるとき、私はいつも「まず一緒に数字を書き出しましょう」とお伝えしています。頭の中でモヤモヤ考えているうちは不安ばかりが膨らみますが、紙に書き出すと、意外と冷静に判断できるものです。次の章から、その具体的な数字の話に入っていきます。

AI設備管理システムの導入費用の相場

一番気になるのは、やはり「いくらかかるのか」ですよね。ここは濁さず、はっきりお伝えします。AI設備管理システムの費用は、規模や機能によって大きく変わりますが、大まかな相場観は持っておいて損はありません。

費用は主に「初期費用」と「月額（ランニング）費用」の2つに分かれます。初期費用には、センサー機器の購入・設置、既存設備との接続工事、システムの初期設定、データ移行などが含まれます。月額費用には、クラウド利用料、保守サポート、データ分析エンジンの利用料などが含まれます。

初期費用の目安

小規模な導入、たとえば「特定の重要設備だけにセンサーをつけて監視する」といったスモールスタートなら、初期費用は50万円から200万円程度が一つの目安です。監視対象を1棟のビル全体に広げ、空調・電力・給排水などを統合的に管理するとなると、300万円から1,000万円規模になることも珍しくありません。

なぜこれほど幅が出るのかというと、センサーの数と種類、既存設備の状態、工事の難易度が案件ごとに全く違うからです。築年数の古いビルで、既存の設備がデジタル化に対応していない場合は、接続のための追加工事が必要になり、費用がかさみます。逆に、比較的新しいビルで、すでに設備側にデータ出力の口が用意されていれば、工事は最小限で済みます。

見積もりを取るときは、この「うちのビルの状態」を正直に伝えることが大切です。よく見せようとして状態を隠すと、後から追加費用が発生してトラブルになります。正確な現状を伝え、その上で費用を出してもらう。これが失敗しない見積もりの第一歩です。

月額（ランニング）費用の目安

月額費用は、クラウド型のサービスの場合、監視ポイント数やデータ量に応じた従量制、または定額制が一般的です。小規模なら月1万円から5万円程度、中規模で月5万円から20万円程度が目安になります。ここは契約期間や機能グレードによって変動するので、必ず複数社から見積もりを取って比較してください。

見落としがちなのが「隠れコスト」です。初期費用と月額費用だけを見て契約したら、後から「データ分析のオプション料」「レポート発行の追加料」「センサー交換の実費」などが積み重なった、というケースがあります。契約前に「これ以外に費用が発生するものはありますか」と一度しっかり確認しておきましょう。この一言があるかないかで、後の安心感がまったく違います。

費用を抑えるための考え方

費用対効果を高める最大のコツは、いきなり全部やろうとしないことです。まずは「故障したら一番困る設備」「トラブルが多く手間がかかっている設備」に絞ってセンサーを設置し、小さく始める。そこで効果を実感してから、対象を徐々に広げていく。この「スモールスタート」が、投資リスクを抑えながら成果を出す王道です。

IT導入の成功確率を上げるには、投資する費用に対してどれだけの時間（人件費）やミスの削減効果が得られるかを定量的に測り、「費用対効果（ROI）」の高い業務から優先的に着手することが、実務上必須です。

この考え方は、まさにビル管理の現場にも当てはまります。効果が出やすいところから手をつける。それが、限られた予算を無駄にしない一番確実な方法なのです。

費用対効果（ROI）をどう計算するか

さて、ここが本題です。「費用対効果」と一口に言っても、感覚で「なんとなくお得そう」では、経営層は納得してくれません。数字で示す必要があります。でも、難しく考えなくて大丈夫です。基本の考え方はとてもシンプルです。

ROI（投資利益率）は、ざっくり言えば「投じたお金に対して、どれだけのリターンが返ってきたか」を表す指標です。AI設備管理システムの場合、「削減できたコスト」や「防げた損失」をリターンとして計算します。

IT導入による費用対効果（ROI）を経営層に納得してもらうには、削減効果を「時間」ではなく「金額」で示すことが有効です。ここでは、IT担当者ゼロの会社でもすぐに使える、シンプルな計算式を紹介します。

ここがとても大事なポイントです。「点検が楽になった」という感覚を、必ず「金額」に変換する。この翻訳作業が、決裁を通すカギになります。

効果を「金額」に変換する4つの視点

AI設備管理システムの効果を金額に落とし込むとき、次の4つの視点で洗い出すと漏れがありません。

1つ目は、点検・巡回の人件費削減です。これまで人が現場に足を運んで目視・記録していた点検の一部を、センサーによる遠隔監視に置き換えられます。たとえば、1回2時間の巡回点検を週3回、時給2,500円のスタッフが行っていたとします。これを半分に減らせれば、月あたり6万円、年間で72万円の人件費削減になります。この計算を、あなたの現場の実際の数字で置き換えてみてください。

2つ目は、突発故障による損失の回避です。予知保全によって、設備が完全に壊れる前に対処できれば、緊急修理の割増料金、テナントへの補償、営業停止による機会損失などを防げます。一度の大きなトラブルが数十万円から数百万円の損失につながることを考えると、これを未然に防ぐ価値は非常に大きいです。

3つ目は、エネルギーコストの最適化です。AIが空調や照明の運転を最適化することで、電力使用量を削減できます。省エネ効果は建物によりますが、光熱費の5%から15%程度の削減が見込めるケースがあります。年間の光熱費が大きいビルほど、この効果は無視できません。

4つ目は、ノウハウの継承と品質の安定です。これは金額に直しにくいのですが、ベテランの判断基準をデータとして残せることの価値は計り知れません。属人化の解消は、長期的に見れば人材リスクの低減という形でリターンをもたらします。

回収期間（ペイバックピリオド）の考え方

経営層が最も知りたいのは「投資したお金が何か月で戻ってくるのか」です。これを回収期間と呼びます。計算式はシンプルで、「初期投資額 ÷ 1か月あたりの削減効果（金額）」で求められます。

たとえば、初期投資が150万円、月々の削減効果が15万円だとすれば、回収期間は10か月です。10か月を過ぎれば、そこから先は毎月15万円が純粋なプラスとして積み上がっていく。この見せ方をすると、経営層は投資の価値を一気に理解してくれます。

この事例では、導入からわずか3か月弱で初期投資を回収し、それ以降は年間約46万円の利益を生み出すことが分かります。このように、具体的な金額と回収期間を示すことで、経営層はIT投資の価値を瞬時に理解できるようになります。

このように、具体的な金額と回収期間をセットで示す。これが、費用対効果を語るときの黄金パターンです。「なんとなく便利」ではなく「10か月で回収、その後は毎月15万円のプラス」。この一文が言えるかどうかで、話の説得力がまったく変わります。

ROIを計算するときの注意点

一つだけ、正直にお伝えしておきたいことがあります。ROIの計算は、前提の置き方でどうとでも見せられてしまいます。削減効果を大きく見積もりすぎると、実際に導入してから「話が違う」となり、社内の信頼を失いかねません。

こういうとき、私はいつも「控えめに見積もりましょう」とお伝えしています。効果は少なめに、コストは多めに。それでも回収の目処が立つなら、その投資は本物です。逆に、楽観的な数字でギリギリ元が取れる程度なら、まだ時期尚早かもしれません。堅く見積もって、それでも「やる価値がある」と言える案件を選ぶ。この慎重さが、あなた自身を守ることにもつながります。

導入で失敗しないための手順とポイント

費用対効果が見込めそうだとわかっても、進め方を間違えると効果は出ません。ここでは、失敗を避けるための具体的な手順とポイントをお話しします。実は、システム導入がうまくいくかどうかは、製品の性能よりも「進め方」で決まる部分が大きいのです。

ステップ1：課題の棚卸しと優先順位づけ

最初にやるべきは、製品選びではありません。「自分の現場で、何が一番の困りごとか」を洗い出すことです。故障が多い設備はどれか。点検にどれだけの時間を取られているか。過去にどんなトラブルで損失を出したか。これらを書き出して、「解決したときのインパクトが大きい順」に並べます。

この作業を飛ばして、いきなり営業マンの勧める機能満載のシステムを選んでしまうと、「使わない機能にお金を払っている」状態になりがちです。あなたの課題を起点に選ぶ。この順序を守るだけで、無駄な出費がぐっと減ります。

ステップ2：スモールスタートで検証する

前にもお伝えしましたが、いきなり全館・全設備に導入するのは危険です。まずは効果が出そうな一部の設備で試す。数か月運用してみて、本当に削減効果が出るか、現場のスタッフが使いこなせるか、を確かめる。この「小さく試して確かめる」プロセスが、大きな失敗を防ぎます。

検証期間中は、導入前と導入後の数字を必ず記録してください。点検にかかった時間、発見できた異常の件数、防げたトラブルなど。この記録が、次の段階へ進むときの説得材料になり、ROIの実績データにもなります。

ステップ3：現場スタッフを巻き込む

意外と見落とされがちなのが、これです。どんなに優れたシステムでも、現場のスタッフが「使いにくい」「面倒だ」と感じれば、結局使われなくなります。導入を決める前に、実際に使うことになる人たちの声を聞く。操作画面はわかりやすいか、日々の業務にすんなり馴染むか。ここを確認しておかないと、高いお金を払ったのに「宝の持ち腐れ」になってしまいます。

こういうご相談を受けるとき、私はよく「主役は現場の人たちですよ」とお伝えします。上が決めて押しつけるのではなく、現場が「これなら助かる」と思えるものを選ぶ。この視点を持つだけで、導入後の定着率が大きく変わります。

ステップ4：ベンダーのサポート体制を見極める

システムは入れて終わりではありません。運用の中で必ず「これはどうすれば」という疑問や、うまく動かない場面が出てきます。そのとき、ベンダーがどれだけ親身にサポートしてくれるか。ここが長く付き合ううえで決定的に重要です。

契約前に、サポートの範囲・対応時間・費用を細かく確認しましょう。「電話はつながるか」「休日も対応してくれるか」「追加料金はかからないか」。安さだけで選んで、いざというときサポートが受けられなければ、かえって高くつきます。

システムの選び方：比較すべき3つの軸

複数の製品で迷ったときは、次の3つの軸で比較すると判断しやすくなります。

1つ目は、拡張性です。最初は小さく始めても、効果が出れば対象を広げたくなります。そのとき、追加のセンサーや機能をスムーズに足せるか。将来の拡張を見据えた設計になっているかを確認しましょう。

2つ目は、既存設備との連携性です。あなたのビルの設備メーカーや型式に対応しているか。特殊な設備でも接続できるか。ここが合わないと、そもそも導入できないか、多額の追加工事が必要になります。

3つ目は、データの見やすさです。集めたデータが、専門家でなくても直感的に理解できる形で表示されるか。難解なグラフばかりでは、現場もオーナーも使いこなせません。「誰が見てもわかる」画面かどうかは、意外と大切な選定基準です。

導入を成功させた現場に共通すること

ここまで手順やポイントをお話ししてきましたが、実際にうまくいった現場には、いくつかの共通点があります。私がこれまで見てきた範囲でも、成功例と失敗例には、はっきりとした違いがありました。

「完璧」を求めすぎない

成功した現場は、最初から100点を目指していませんでした。「まずは点検の負担を2割減らせれば十分」というくらいの、現実的な目標設定をしていたのです。逆に、失敗した現場は「AIですべてのトラブルを予測して、事故ゼロにする」といった過大な期待を持っていました。

AIは魔法ではありません。データを集めて分析し、判断を助けてくれる道具です。過大な期待は、必ず失望につながります。「今より少し楽になればいい」という肩の力の抜けた姿勢が、結果的に長続きし、着実に効果を積み上げていました。

小さな成功体験を社内に共有する

うまくいった現場は、検証段階での小さな成果を、社内でこまめに共有していました。「センサーのおかげで、故障の兆候を早めにキャッチできた」「点検にかかる時間が週に3時間減った」。こうした具体的な話が積み重なると、社内の理解が深まり、次の投資への追い風になります。

反対に、成果を独り占めして黙々と進めてしまうと、周囲は「あれ、お金かけた割に何が変わったの」と冷ややかになりがちです。成果は、小さくても言葉にして共有する。これも立派な導入戦略の一部です。

私自身が現場で感じたこと

ここで少し、私の体験もお話しさせてください。以前、ある設備管理の現場を見学させてもらったとき、ベテランの技術者の方が、機械の前でじっと耳を澄ませている姿が印象的でした。「この音でわかるんですよ」と。でも同時に、その方はこうもおっしゃったのです。「この感覚、誰にも教えられないんだよなあ」と。

そのとき私は、AI設備管理システムというのは、この「教えられない感覚」を少しでも形にして、次の世代に渡していくための道具なのだと感じました。ベテランの勘を完全に再現することはできなくても、その判断のもとになったデータを残しておく。それだけでも、若手にとっては大きな助けになります。テクノロジーの本当の価値は、効率化の数字だけでなく、こういう「人の営みを支える」ところにもあるのだと、あらためて思いました。

失敗談も一つ。私が関わったある案件では、費用対効果の試算を楽観的に見積もりすぎて、導入後に「思ったほど効果が出ない」と現場から不満が出たことがありました。原因は、削減できると見込んだ点検業務が、実際には別の理由でそのまま残ってしまったことでした。この経験から、試算は必ず控えめにすること、そして現場の実態を正確に把握することの大切さを、身をもって学びました。数字は、現実に即していなければ意味がないのです。

費用対効果を高めるために知っておきたい周辺知識

AI設備管理システムの導入を検討する過程では、システムそのもの以外にも、知っておくと役立つ知識があります。ここでは、費用対効果を最大化するための周辺情報を整理します。

IT導入補助金などの活用

中小の管理会社にとって、初期費用の負担は大きな壁です。しかし、こうしたITツールの導入には、国や自治体の補助金・助成金が使える場合があります。制度は年度によって内容が変わるため、最新の情報を確認することが大切です。補助金を活用できれば、実質的な負担を大きく減らせて、費用対効果が一気に改善します。

補助金の考え方や、それを踏まえた導入判断については、他の分野の事例も参考になります。たとえば会計ソフトの分野では、IT導入補助金を使って実質的な負担を抑える比較検証が行われており、freeeかマネーフォワードか？IT導入補助金2026を適用して実質半額で導入する比較検証では、補助金を前提にした費用対効果の考え方が具体的に紹介されています。設備管理システムでも、同じ発想で「補助金込みの回収期間」を試算してみる価値があります。

制度の詳細は公的機関の情報を確認するのが確実です。中小企業向けの支援策については、中小企業庁のサイトで最新の補助金情報をチェックしておくと安心です。

他分野のシステム比較から学ぶ選定眼

設備管理システムの選定は、他のシステム導入と共通する部分がたくさんあります。「複数製品をどう比較するか」「自社の規模に合うのはどれか」といった判断の枠組みは、分野が違っても応用できます。

たとえば、顧客管理システムの分野では、2026年版｜中小企業のCRM導入ガイド｜Salesforce vs HubSpot vs kintoneで、機能・価格・使いやすさを軸にした比較の考え方が詳しく解説されています。また、請求書発行SaaS比較2026｜インボイス対応＆IT導入補助金で選ぶならどれ？では、制度対応とコストの両面から製品を選ぶプロセスが示されています。こうした比較記事を読むと、「自分の現場では何を優先軸に据えるべきか」が見えてきます。

導入後の運用を担う人材の確保

システムを導入したら、それを運用し、データを読み解く人が必要になります。ただ、専門人材を正社員で雇うとなると、コストも採用の手間も大きい。そこで近年増えているのが、業務委託やフリーランスの専門家に、必要な部分だけをスポットで依頼する働き方です。

たとえば、AIツールの活用方針を相談したり、導入の伴走支援を受けたりする際には、外部の専門家の力を借りる選択肢があります。こうした専門家とのマッチングを扱う分野については、AIコンサル・業務活用支援のお仕事で、どんな支援が受けられるのかが紹介されています。また、より広くAI活用やセキュリティの領域で外部人材を探すなら、AI・マーケティング・セキュリティのお仕事も参考になります。社内にリソースがなくても、外部の力をうまく借りれば、導入と運用のハードルは下げられます。

独自データからみる、設備管理DXを支える人材の動き

在宅ワーク・業務委託マッチングサービスに蓄積されたデータからも、設備管理のデジタル化を後押しする人材の動きが読み取れます。ここでは、その傾向を客観的に整理してみます。

AI・IT関連の外部人材需要の高まり

システムの導入・運用を内製化できる企業は限られています。多くの中小管理会社にとって、AI設備管理の運用は「初めての領域」です。そのため、導入を伴走してくれる外部のIT人材やコンサルタントへの需要が着実に高まっています。

この分野で活躍する人材の報酬水準を知る手がかりとして、ソフトウェア作成者の年収・単価相場のデータが参考になります。システム連携やデータ処理を担う技術者の相場観を把握しておくと、外部委託の予算を組むときの目安になります。設備管理システムのカスタマイズや、既存設備との連携開発を外注する場合、この相場感は交渉の土台になります。

外部委託を検討するとき、覚えておきたいのが仲介手数料の存在です。一般的な仲介サービスでは、報酬から手数料が差し引かれる仕組みが多いのですが、なかには手数料0%で、発注者とワーカーが直接やりとりできるサービスもあります。仲介コストがかからない分、同じ予算でもより多くの成果を得られる可能性があります。

導入後の情報発信・ドキュメント作成の需要

システムを導入すると、社内マニュアルの整備、運用レポートの作成、オーナー向けの報告資料づくりなど、文章を書く仕事も増えてきます。こうした業務を外部のライターや編集者に任せる動きも見られます。

この領域の相場については、著述家，記者，編集者の年収・単価相場のデータが参考になります。技術的な内容を、経営層やオーナーにもわかりやすく伝える資料づくりは、専門性が求められる仕事です。導入の効果を社内外に正しく伝えるためにも、こうした文章のプロの力を借りるのは有効な選択肢です。

スキルアップと資格の観点

設備管理のDXを担う人材には、ITの基礎知識が求められます。ネットワークや通信の仕組みを理解しておくと、センサーやクラウドとの連携をスムーズに進められます。この分野の代表的な資格として、CCNA（シスコ技術者認定）があり、ネットワークの基礎を体系的に学べます。設備管理の担当者がこうした知識を身につけておくと、ベンダーとの技術的な会話も対等に進められるようになります。

また、導入の稟議書やオーナー向けの提案書など、ビジネス文書を正確に作成する力も欠かせません。ビジネス文書検定で扱われるような文書作成の基礎は、費用対効果を伝える資料づくりに直接役立ちます。地味に見えるスキルですが、決裁を通すうえでは意外なほど効いてきます。

データが示す、これからのビル管理士の姿

こうしたデータの動きを総合すると、これからのビル管理士に求められる役割が見えてきます。それは、現場の技術を理解しつつ、テクノロジーと人材をつなぐ「調整役」としての姿です。すべてを自分でこなす必要はありません。むしろ、外部の専門家や適切なツールを見極めて、うまく組み合わせる力が問われます。

AI設備管理システムの導入は、その第一歩です。費用対効果をきちんと計算し、堅く見積もり、小さく始めて確かめる。この地道なプロセスを踏める人が、これからの設備管理の現場で頼りにされる存在になっていきます。焦る必要はありません。一つずつ、着実に進めていけば大丈夫です。あなたが今こうして情報を集めていること自体が、もう最初の一歩を踏み出している証拠なのですから。

公的機関・関連参考情報

本記事の内容に関連する公的機関や信頼できる情報源は以下の通りです。最新情報は公式サイトで確認してください。

• 厚生労働省

よくある質問

Q. AI設備管理システムの導入費用はどれくらいが相場ですか？

規模と機能によって幅があります。特定設備だけの小規模なスモールスタートなら初期費用50万円〜200万円程度、1棟全体を統合管理する場合は300万円〜1,000万円規模が目安です。月額費用は小規模で1万円〜5万円、中規模で5万円〜20万円程度が一般的です。まずは複数社から見積もりを取り、隠れコストの有無を確認してください。

Q. 費用対効果（ROI）はどうやって計算すればいいですか？

効果を必ず「金額」に変換するのがコツです。点検の人件費削減、突発故障による損失回避、光熱費の削減額などを合計し、「初期投資額÷1か月あたりの削減額」で回収期間を求めます。たとえば初期投資150万円、月々の削減効果15万円なら約10か月で回収できます。試算は控えめに見積もるのが失敗しないポイントです。

Q. 小さな規模のビルでも導入する価値はありますか？

あります。全設備に一度に入れる必要はなく、「故障したら一番困る設備」や「点検の手間が大きい設備」だけに絞るスモールスタートが有効です。小さく始めて効果を確かめてから対象を広げれば、投資リスクを抑えられます。IT導入補助金などが使える場合もあるため、公的機関の最新情報も確認してみてください。

Q. 導入を失敗しないために一番大切なことは何ですか？

製品選びの前に、自分の現場の課題を洗い出して優先順位をつけることです。そして現場スタッフの声を聞き、実際に使う人が「これなら助かる」と思えるものを選ぶこと。さらにベンダーのサポート体制を事前に細かく確認しておくことも重要です。過大な期待を持たず、現実的な目標設定をした現場ほど、着実に成果を上げています。