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計画外停止は世界最大級製造業の年間売上高の約11%を損失させ、年間損失額は約1.4兆ドルに相当します。
製造業に限らず全産業を対象としたGlobal 2000企業全体では、システム停止による年間損失が4000億ドル、利益の約9%に達します（Splunk・オックスフォード経済研究所『システム停止の隠れたコスト 2024年』）。
1時間あたりの損失額を見ると状況はさらに深刻です。自動車製造業は生産停止1時間ごとに230万ドルの損失が発生し、全産業における重大なITシステム障害の1時間平均損失は170万ドルとなっています（New Relic『金融業向け可観測性予測レポート 2026年』）。
本レポートはシーメンス、アップタイム研究所、アバディーングループ、New Relic、Splunk、PagerDuty、フルーク、ABB、ITIC、ポネモン研究所をはじめ数十の一次調査データを集計し作成しています。
AIワークロードによるインフラ負荷の増大、サイバー脅威の多発、ジャストインタイムサプライチェーンの許容誤差ゼロ化に伴い、計画外システム停止は現場の運用上の不便ではなく、経営層が対応すべき財務リスクとなりました。
主な調査結果：
計画外停止の総損失額は、多くの国のGDPを上回る規模に達しています。シーメンスの製造業分析、Splunkとオックスフォード経済研究所の全産業調査、アップタイム研究所の長期障害追跡という3系統の独立した調査が共通して導き出す結論は一つです。システム停止は現場の煩わしいトラブルから、世界の生産性を根本的に損なう構造的なリスクへと変化しました。
製造業の1.4兆ドルという数値だけで見ても、2019年の8640億ドルから大幅に増加し、同時期のインフレ率や産業生産高の伸びを上回っています。一方Splunkが算出した全産業Global 2000企業の4000億ドルという数値は、デジタル経済全体を対象としており、完全停止だけでなくサービス品質低下も重大な損失事象として計上しています。
下記図表は2019年から2026年までの推移線とともに、製造業・全産業に分けて世界の年間計画外停止損失額を可視化しています。
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指標 |
数値 |
出典 |
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フォーチュングローバル500製造業 年間計画外停止損失 |
1.4兆ドル（売上高の11%） |
シーメンス『システム停止の真のコスト 2024年』 |
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全産業Global 2000企業 年間システム停止損失 |
4000億ドル（利益の9%） |
Splunk・オックスフォード経済研究所『システム停止の隠れたコスト 2024年』 |
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世界製造業全体 年間システム停止損失 |
約2530億ドル |
iFactory 2026年、シーメンス・アバディーングループ指標を集計分析 |
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世界製造業 週間停止損失額 |
8億5200万ドル |
フルーク『2025年グローバル調査』（回答者600社） |
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英・EU製造業 2025年年間停止損失 |
800億ポンド超 |
IDS-INDATA 2025年調査（最新データ） |
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英国製造業 週間停止損失上限 |
最大7億3600万ポンド |
フルーク・Censuswide共同調査 2026年 |
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米国製造業 年間停止損失 |
約500億ドル |
複数の裏付け資料、アバディーングループ基準値 |
|
大規模工場1拠点あたり年間平均停止損失 |
2億5300万ドル |
シーメンス『システム停止の真のコスト 2024年』 |
|
フォーチュン500企業 2019年以降の停止損失増加率 |
約62%増（基準値8640億ドル） |
シーメンス 2019・2024年版『システム停止の真のコスト』データ |
補足：シーメンスの1.4兆ドルという数値はフォーチュン500製造業に限定し、直接・間接コスト両方を算出しています。Splunk・オックスフォード経済研究所の4000億ドルは全産業Global 2000企業を対象とし、計画外デジタル・IT障害のみを集計しています。2つの指標は補完関係にあり矛盾するものではなく、重複するものの異なる損失範囲を測定しています。
業種ごとの1時間損失額の差から、ジャストインタイム生産、規制対応負荷、資本集約度が財務リスクを集中させる業界が明らかになります。自動車製造業は損失規模が最も大きく、1時間最大230万ドルの損失が発生します。この数値は2019年から2倍に増加しており、一次・二次サプライヤー数十社に連鎖的に影響する密結合サプライチェーンが要因です。反対に、快速消費財（FMCG）製造業の1時間損失は約3万6000ドルで、単位あたり利益が低く生産ラインが単純なことが特徴です。
両者の中間に位置する全製造業平均26万ドル/時間という数値は、アバディーングループ、シーメンス、2025～2026年複数調査で裏付けられています。しかしこの平均値には大きな格差が隠れています。半導体製造ラインは1時間180万ドル、医薬品は1回のロット不良で最大900万ドルの損失、石油・ガス業界は生産直接損失だけで25万～50万ドル/時間となります。
下記は自動車、半導体、医薬、石油ガス、金融サービス、一般製造、食品加工、FMCGなど10業種以上の1時間停止損失を比較した図表です。
1. 製造業種別
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業種 |
1時間あたり停止損失 |
2019年からの変化 |
出典 |
|
自動車 |
230万ドル |
2倍増加 |
シーメンス『システム停止の真のコスト 2024年』 |
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半導体製造 |
180万ドル |
— |
iFactory・アバディーングループ分析 2026年 |
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重工業（鉄鋼、化学） |
変動、50万ドル以上 |
4倍増加 |
シーメンス『システム停止の真のコスト 2024年』 |
|
一般製造（全業種平均） |
26万ドル |
約50%増加 |
アバディーングループ。シーメンス、2025～2026年複数資料で裏付け |
|
石油・ガス（上流、オフショア含む） |
25万～50万ドル |
2021～2022年に76%急増 |
Xenoss分析、PetroHab運用データ 2026年 |
|
食品加工 |
1万8000～2万5000ポンド |
— |
IDS-INDATA 2025年調査（最新データ） |
|
快速消費財（FMCG） |
3万6000ドル |
— |
Zoidii『保守統計レポート 2026年』 |
|
医薬品（1回のロット不良あたり） |
最大500万ポンド/時間、1ロット廃棄で900万ドル |
— |
IDS-INDATA 2025、Oxmaint『製造保守状況 2025年』 |
2. IT・サービス中心業種
|
業種 |
1時間あたり停止損失 |
出典 |
|
金融IT（重大障害発生時） |
180万ドル |
New Relic『金融業向け可観測性予測 2026年』 |
|
全産業IT（重大障害発生時） |
170万ドル |
New Relic『2025年可観測性予測』 |
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小売・EC（重大障害中央値） |
100万ドル |
New Relic『小売向け可観測性予測 2025年』 |
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医療IT（1分単位） |
7900ドル/分（47万4000ドル/時間） |
ポネモン研究所 2025年 |
|
データセンター障害（全業種平均、2016年） |
8851ドル/分（53万1060ドル/時間） |
ポネモン研究所・エマーソンネットワークパワー 2016年（最新データ） |
|
中小企業IT（全業種） |
規模に応じ9000ドル/時間 |
複数資料。ガートナー基準5600ドル/分（2014年、最新データ） |
注目すべきデータとして、回答企業の7%が1時間50万ドルを超える損失を記録しています（ABBモーションサービス・Sapioリサーチ 2025年、回答者3600社）。
クラウドリージョン障害、電子カルテシステム停止、決済ゲートウェイダウンが発生すると、1分ごとに数千ドル単位の損失が積み上がります。
Global 2000企業全体の年間停止損失4000億ドルを換算すると、システム障害1分あたり約9000ドルの損失となります。これは広く引用されるガートナー2014年基準の5600ドル/分と比較して大きく上昇しています。
大手企業のクラウド障害時は1分あたり2万3750ドルを超える損失が発生するケースも存在します。アップタイム研究所の長期調査によると、1拠点あたりの障害発生回数は緩やかに減少しているものの、発生した障害の財務的被害規模は拡大し続けています。
半数以上（57%）のデータセンター運用者が、直近の大規模障害で10万ドル超の損失を経験しています。また2年連続で5分の1の企業が、重大な停止事象で100万ドル超の損失を記録しました。
下記表は中小企業からフォーチュン1000企業まで規模別のIT障害1分・1時間損失を示し、代表的な大規模障害事例と総損失額を記載しています。
1. IT障害の1分・1時間損失一覧
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指標 |
数値 |
出典 |
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4000億ドル/年のデータから算出した全産業IT障害1分損失 |
約9000ドル（54万ドル/時間） |
Splunk・オックスフォード経済研究所『システム停止の隠れたコスト 2024年』、推計値 |
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ガートナー IT障害1分損失基準値 |
5600ドル（33万6000ドル/時間） |
ガートナー 2014年（最新データ） |
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データセンター障害1分損失 |
8851ドル |
ポネモン研究所・エマーソンネットワークパワー 2016年（最新データ） |
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医療IT障害1分損失 |
7900ドル（47万4000ドル/時間） |
ポネモン研究所 2025年 |
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一般企業クラウド障害1分損失 |
1万4056ドル |
World Insurance 2026年 |
|
大手企業クラウド障害1分損失 |
2万3750ドル |
World Insurance 2026年 |
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フォーチュン1000企業 1時間停止損失幅 |
100万～500万ドル以上 |
Spin.AI分析 2026年 |
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中堅・大企業 1時間平均損失 |
30万ドル以上 |
ITIC『2025年システム停止1時間損失調査』 |
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1時間100万～500万ドルの損失を経験する企業割合 |
41% |
ITIC 2025年調査 |
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1時間30万ドル超の損失を経験する中堅・大企業割合 |
91% |
ITIC 2025年調査 |
2：大規模障害事例と総損失額
|
障害事例 |
推定総損失 |
出典 |
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2024年7月 CrowdStrike Falcon障害 |
フォーチュン500企業だけで54億ドル |
Parametrix 2024年 |
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CrowdStrike障害 医療業界損失 |
19億4000万ドル |
Parametrix 2024年 |
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CrowdStrike障害 銀行業界損失 |
11億5000万ドル |
Parametrix 2024年 |
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2025年10月 AWS us-east-1障害 |
米国企業で5億～6億5000万ドル |
Parametrix 2025年 |
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2024年 Metaグローバル障害 |
売上損失約1億ドル |
複数調査レポート |
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アマゾン1時間障害推定損失 |
売上約3400万ドル |
複数分析資料 |
2024年7月のCrowdStrike障害は、不具合のあるFalconセンサー更新により世界で約850万台のWindowsシステムがクラッシュした事例として、デジタルシステムの脆弱性が集中的に発生するケースの典型例となりました。単一の設定ミスが80分足らずで航空、医療、金融サービス全体に連鎖的な影響を及ぼしました。フォーチュン500企業の54億ドルという損失額には、中小企業、政府機関、米国外事業者の損失は含まれていません。
システム停止の原因に関する最も一般的な誤解は、サイバー攻撃が主な要因だという点です。調査データは異なる結果を示しています。
製造業において、サイバー攻撃が停止の主因となる割合はわずか5%です（Macrium『製造業におけるバックアップ・リカバリ状況 2026年』、米・カナダ・英国のIT/OT意思決定者を対象とした検証済み調査）。実際の主な原因はより日常的な事象です。計画保守の不具合（18%）、設定変更・喪失（16%）、ネットワーク障害（16%）、機器故障（産業現場の計画外停止全体の42%）となります。
IT環境では、サイバーセキュリティ事案が障害の56%を占め、残り44%はアプリケーションまたはインフラ障害となります（Splunk・オックスフォード経済研究所 2024年）。後者の区分の中では、設定ミスとネットワーク障害がデータセンター運用者から常に上位のトリガーとして挙げられています。
これが「リカバリギャップ」の課題です。企業は境界防御に多額の投資を行う一方、設定管理、変更管理、バックアップ検証といった、障害発生時の復旧速度を左右する運用プロセスへの投資が不足しています。
下記表は機器故障、人的ミス、設定変更、ネットワーク障害、計画保守の失敗、サイバー攻撃、外部要因といった停止要因を製造業・IT/クラウドに分けて記載しています。
1. 製造業特有の停止要因
|
根本原因 |
停止発生割合 |
出典 |
|
機器故障 |
42% |
MaintainX、複数業界資料 |
|
人的ミス |
約23% |
MaintainX、複数業界資料 |
|
計画保守の不具合 |
18% |
Macrium 2026年（検証済みIT/OT意思決定者対象） |
|
設定喪失・変更 |
16% |
Macrium 2026年 |
|
ネットワーク障害 |
16% |
Macrium 2026年 |
|
5% |
Macrium 2026年 |
2. IT・クラウド特有の停止要因
|
根本原因 |
障害発生割合 |
出典 |
|
サイバーセキュリティ事案（全IT環境） |
56% |
Splunk・オックスフォード経済研究所『システム停止の隠れたコスト 2024年』 |
|
アプリ・インフラ障害（全IT環境） |
44% |
Splunk・オックスフォード経済研究所 2024年 |
|
電源障害（データセンター） |
重大障害の上位要因 |
アップタイム研究所『年間障害分析 2026年』 |
|
設定ミス（クラウド環境） |
最も頻出するトリガーとして挙げられる |
アップタイム研究所、各種障害振り返り資料 |
調査手法の重要な相違点：Splunk・オックスフォードのデータはGlobal 2000全体のIT障害を対象としており、サイバーセキュリティが大きな要因（56%）となっています。Macriumのデータは製造現場の生産停止に限定しており、物理機器や運用ミスが主体となります。双方の調査結果はそれぞれの対象領域内で妥当な数値です。
システム停止は損失が大きいだけでなく頻繁に発生します。製造企業1社あたりの年間平均機器停止時間は800時間、毎日2時間以上の生産ロスに相当します（デロイト。複数業界調査により裏付け）。
1工場あたりの月間障害発生件数は2019年の42件から2024年には25件に減少しているものの、1件あたりの停止継続時間と財務的損失規模は拡大しています。
復旧フェーズで企業の損失が最も膨らみます。製造業の4分の3が障害後の業務復旧に2時間以上を要し、1件あたり27万4000ドル以上の損失が発生します（Macrium 2026年）。IT領域では人的ミスが引き起こした障害の復旧時間が67～76時間に達し、2～3日間の緊急対応体制が必要となります（Splunk・オックスフォード経済研究所 2024年）。
下記は製造業、IT、医療業界別の月間平均停止件数、1件あたりの平均停止時間、復旧時間基準を示しています。
|
指標 |
数値 |
出典 |
|
製造企業1社あたり年間平均機器停止時間 |
800時間 |
デロイト、複数業界資料により裏付け |
|
2024年 1工場あたり月間平均停止件数 |
25件（2019年の42件から減少） |
Zoidii・シーメンス 2026年 |
|
1工場あたり月間平均損失時間 |
27時間（2019年の39時間から減少） |
Zoidii・シーメンス 2026年 |
|
年に1回以上停止を経験する製造企業割合 |
74% |
Macrium 2026年 |
|
月に1回以上機器故障が発生する企業割合 |
44% |
ABBモーションサービス・Sapioリサーチ 2025年（回答者3600社） |
|
週に1回故障が発生する企業割合 |
14% |
ABBモーションサービス・Sapioリサーチ 2025年 |
|
復旧に2時間以上を要する製造企業割合 |
75% |
Macrium 2026年 |
|
人的ミス起因障害の平均復旧時間（IT） |
67～76時間 |
Splunk・オックスフォード経済研究所 2024年 |
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医療業界 障害平均継続時間 |
95分 |
ポネモン研究所 2025年 |
|
小売業 障害検知・解決中央値時間 |
検知30分 / 解決42分 |
New Relic『小売向け可観測性予測 2025年』 |
復旧に関する知見：訓練が行き届いたクラウド運用チームでは平均復旧時間が1時間以下に短縮可能です。一方、複数ベンダーが混在し変更管理ルールが不十分な複雑環境では3時間を超えるケースも存在します。大半の重大IT障害における実際の復旧時間中央値は2～4時間です。
稼働停止による目に見えるコスト、生産損失・緊急修理・部品の緊急調達は、氷山の一角に過ぎない。各種調査によると、隠れたコストは目に見える損失の3～5倍に達することが一貫して示されている（iFactory, 2026）。
2026年PagerDutyが経営層・IT意思決定者1,000名を対象に実施した調査によると、直接的な売上損失以外に、稼働停止はブランド評判の低下（52%）、復旧費用の発生（50%）、生産性の低下（48%）、開発者の燃え尽き症候群（42%）を引き起こす。
Splunkとオックスフォード経済研究所の調査は、二次的な影響を数値で明らかにした。大規模な稼働停止が発生すると株価は平均2.5%下落、売上が完全に回復するまで平均75日を要し、74%のIT・エンジニアリング幹部が市場投入までの期間遅延が直接的な結果となったと回答している。
下図は水面上にある顕在コスト（生産損失、緊急修理人件費、部品代）と水面下の隠れたコスト（ブランド毀損、顧客離反、規制罰金、株価下落、イノベーション遅延、従業員の燃え尽き）を示す。
|
隠れコスト区分 |
影響内容 |
出典 |
|
ブランド評判の毀損 |
52%の企業で発生 |
PagerDuty, 2026 AIファーストオペレーション調査（回答数n=1,000） |
|
復旧・対応費用 |
50%の企業で発生 |
PagerDuty, 2026 |
|
生産性低下 |
48%の企業で発生 |
PagerDuty, 2026 |
|
開発者の燃え尽き |
42%の企業で発生 |
PagerDuty, 2026 |
|
大規模障害後の株価下落 |
平均2.5%下落 |
Splunk & オックスフォード経済研究所, 2024 |
|
売上回復期間 |
平均75日 |
Splunk & オックスフォード経済研究所, 2024 |
|
製品市場投入遅延 |
74%のIT/エンジニア幹部が影響を受ける |
Splunk & オックスフォード経済研究所, 2024 |
|
ブランド価値回復期間 |
平均60日 |
Splunk & オックスフォード経済研究所, 2024（CMO報告による） |
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隠れコストと顕在コストの比率 |
3:1～5:1 |
iFactory分析, 2026；複数の調査フレームワークで裏付け |
2026年PagerDutyのデータから、経営層の認識が高まっている点も明らかになった。回答者の95%が、障害の削減と復旧時間短縮が競争優位につながることを経営陣が理解していると考えている。稼働停止の問題は、サーバー室の課題から取締役会の重要課題へと変化した。
予知保全ソリューション市場は年間複合成長率29.4%で拡大しており、2025年の118億2,000万ドルから2026年には152億9,000万ドルに達する。これは投資収益効果が明確であるためだ。導入事例によると、計画外停止が30～50%削減、保全費用が18～25%低減、設備耐用年数が20～40%延長される（Oxmaint, 2026；複数の予知保全調査で裏付け）。
予知保全に1ドル投資すると、企業は約7ドル分の損失回避効果を得られる。一方、2026年MaintainX産業保全調査は厳しい現実を示す。AI導入が急速に進む一方、79%の保全チームで計画外停止が昨年と同水準または悪化、障害による損失が増大したと回答する経営者は39%（2025年は31%から上昇）に達した。業務プロセスを変えずに技術だけ導入しても、ダッシュボードが増えるだけで成果は出ない。
下図は、事後保全・予防保全・予知保全の3手法について、停止時間削減、コスト削減、設備耐用年数延長の指標別に効果を比較する。
|
指標 |
数値 |
出典 |
|
2026年予知保全市場規模 |
152億9,000万ドル |
Research and Markets, 2026 |
|
予知保全市場年間複合成長率（2025→2026） |
29.4% |
Research and Markets, 2026 |
|
予知保全による計画外停止削減率 |
30～50% |
Oxmaint；複数業界調査で裏付け |
|
予知保全による保全費削減率 |
18～25% |
Oxmaint；複数資料で裏付け |
|
予知保全による設備耐用年数延長率 |
20～40% |
Oxmaint；複数資料で裏付け |
|
予知保全1ドル投資あたりのROI |
約7ドルの効果 |
Oxmaint, 2026 |
|
予防保全と比較した予知保全の設備不具合削減率 |
最大87% |
MaintainX, 2025 |
|
適切な保全プログラムによる全体の停止時間削減率 |
44% |
CoastApp / 複数業界ベンチマーク |
|
計画修理と比較した緊急修理の費用割増率 |
150～200% |
Infodeck / 複数業界資料 |
|
停止時間が変わらないまたは悪化したチーム割合 |
79% |
MaintainX, 2026産業保全調査（回答数n=1,700以上） |
|
障害損失が増大したと回答する経営者割合 |
39%（2025年31%から上昇） |
MaintainX, 2026 |
|
戦略的設備近代化計画を保有する製造企業割合 |
55% |
ABBモーションサービス / Sapio Research, 2025 |
|
毎週停止が発生する企業のうち計画を実行している割合 |
約20%（5社に1社） |
ABBモーションサービス / Sapio Research, 2025 |
|
デジタル化投資済みだが完全統合できていない企業 |
70%が投資、完全統合は17%のみ |
ABBモーションサービス, 2025 |
大きな課題として、3分の1以上の企業が設備近代化プロジェクトの投資効果を経営層に説明することに苦労している。旧式設備の更新は2年以内に投資回収できるにもかかわらずだ（ABB, 2025）。結論は明確である。事前対策に投資するか、事後対応で指数的に大きな損失を支払うかの二択だ。
|
指標 |
数値 |
出典 |
|
フォーチュン500企業の年間計画外停止総損失 |
1兆4,000億ドル（売上高の11%） |
シーメンス, 2024 稼働停止の真のコスト白書 |
|
全世界上位2000社の年間停止損失（全産業） |
4,000億ドル（利益の9%） |
Splunk & オックスフォード経済研究所, 2024 |
|
製造業の平均1時間あたり停止損失 |
26万ドル |
Aberdeenグループ / シーメンス / 複数調査 |
|
自動車産業1時間あたり停止損失 |
230万ドル（2019年から2倍に増加） |
シーメンス, 2024 稼働停止の真のコスト |
|
半導体製造工場1時間あたり停止損失 |
180万ドル |
iFactory / Aberdeenグループ, 2026 |
|
全産業IT障害1分あたり損失（推計値） |
約9,000ドル（1時間54万ドル） |
Splunk/オックスフォード4,000億ドルの数値より算出 |
|
金融業重大IT障害1時間あたり損失 |
180万ドル |
New Relic, 2026 |
|
全産業重大IT障害1時間あたり損失 |
170万ドル |
New Relic, 2025 |
|
医療IT障害1分あたり損失 |
7,900ドル（1時間47万4,000ドル） |
Ponemon研究所, 2025 |
|
データセンター障害1分あたり損失（最新2016年調査） |
8,851ドル |
Ponemon研究所 / Emerson Network Power |
|
IT障害時の損失が1時間30万ドル超の企業割合 |
68% |
PagerDuty, 2026 |
|
IT障害時の損失が1時間100万ドル超の企業割合 |
8% |
PagerDuty, 2026 |
|
1時間100万～500万ドルの損失が発生する中堅・大企業割合 |
41% |
ITIC, 2025 |
|
損失10万ドル超のデータセンター障害割合 |
57% |
Uptime Institute, 2026年障害分析年次報告 |
|
損失100万ドル超のデータセンター障害割合 |
20%（5件に1件） |
Uptime Institute, 2026年障害分析年次報告 |
|
2024年CrowdStrike障害によるフォーチュン500総損失額 |
54億ドル |
Parametrix, 2024 |
|
全世界製造業の週間停止総損失 |
8億5,200万ドル |
Fluke, 2025 |
|
製造業者の年間平均設備停止時間 |
800時間 |
デロイト / 複数資料 |
|
復旧時間が2時間以上の製造企業割合 |
75% |
Macrium, 2026 |
|
停止要因が設備故障の割合 |
42% |
MaintainX / 複数資料 |
|
製造業停止要因がサイバー攻撃の割合 |
5% |
Macrium, 2026 |
|
予知保全による計画外停止削減率 |
30～50% |
Oxmaint / 複数予知保全調査 |
|
2026年予知保全市場規模 |
152億9,000万ドル（年間複合成長率29.4%） |
Research and Markets, 2026 |
|
大規模障害後の株価平均下落幅 |
2.5% |
Splunk & オックスフォード経済研究所, 2024 |
|
AI導入済みでも停止時間が変わらないまたは悪化したチーム割合 |
79% |
MaintainX, 2026 |
調査手法・出典について：
本レポートは一次資料（独自調査、機関調査レポート、査読付き研究）を優先して使用している。可能な限り全統計値を複数の資料でクロスリファレンスし検証した。発行日から3年以上前の数値には「最新公開データ」と明記している。サンプル数や調査手法に制限がある場合（自己申告データ、少ない標本数など）は文中に記載した。1分あたり9,000ドルのIT障害損失のような推計値は、実績のある集計数値から算出したものと明示した。民間調査会社の市場規模データは、少なくとも別の調査結果と照合している。
本レポート引用一次資料一覧：
最終更新：2026年5月。四半期ごとに最新データを反映し更新を実施します。