建設におけるAIの市場規模、シェアおよび業界分析、ソリューション別（プロジェクト管理、リスク管理、スケジュール管理、サプライチェーン管理など）、展開別（クラウドおよびオンプレミス）、建設段階別（建設前、建設） 、および建設後）。建設タイプ別（住宅、工業、商業、インフラ）および地域予測、2024 年から 2032 年まで

世界の建設 AI 市場規模は、2023 年に 32 億米ドルと評価されています。市場は 2024 年の 39 億 3000 万米ドルから 2032 年までに 226 億 8000 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 24.5% の CAGR を示します。< /p>

建設における AI は、建設作業のさまざまな側面を改善するための人工知能 (AI) テクノロジーの開発、実装、利用に焦点を当てた建設業界の分野です。これには、プロジェクト管理、リスク管理、スケジュール管理、サプライチェーン管理、品質管理、安全管理などのプロセスを最適化するための、機械学習アルゴリズム、コンピュータービジョンシステム、自然言語処理ツールなどの AI 主導のソリューションの導入が含まれます。 。市場は、建設プロジェクト全体にわたる効率性、コスト削減、安全性の向上、持続可能性に対する需要の高まりによって牽引されています。建設業界におけるイノベーションと変革の大きな可能性を秘めた成長分野です。

新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、企業が効率を高め、物理的接触を最小限に抑える方法を模索する中、建設業界での AI の導入が加速しました。社会的距離のガイドラインを遵守しながら生産性を維持するには、遠隔監視、予知保全、自律型機械などの AI を活用したソリューションがより重要になってきました。さらに、パンデミックによる混乱を軽減するためのデジタル変革の必要性により、建設業界における AI テクノロジーへの投資がさらに促進されました。

生成 AI の影響

市場の成長を支援するアーキテクチャ ソリューションの創造性と効率性を高めるための高度なアルゴリズムの紹介

生成 AI テクノロジーは、設計の革新を促進し、建設プロセスを合理化し、シミュレーション機能を強化することで、建設における AI に影響を与えます。生成 AI アルゴリズムを通じて、入力パラメーターに基づいて多数の設計オプションを迅速に生成できます。これにより、設計段階の時間とコストを削減しながら、建築ソリューションの創造性と効率が向上します。さらに、生成 AI はスケジュール、リソース割り当て計画、物流戦略を生成することで建設プロセスを最適化し、効率を最大化し、無駄を最小限に抑えます。このデータ主導のアプローチにより、情報に基づいた意思決定と事前のリスク管理が可能になり、最終的にプロジェクトの成果が向上します。さらに、生成 AI は、構造解析やエネルギー効率モデリングなどの多様な建設シナリオのシミュレーションを容易にし、リスク評価や持続可能性の実践に役立ちます。

• 業界専門家によると世界の AI ソフトウェア市場は、CAGR とともに 2022 年の 640 億米ドルから 2027 年までに 2,510 億米ドルに達すると予想されています。 31.4%。これには、さまざまな AI 中心のソフトウェア カテゴリが含まれます。さらに、生成 AI プラットフォームとアプリケーションは、2027 年までに 557 億米ドル の収益を生み出すと推定されています
。

したがって、生成 AI は、設計の創造性、プロセスの最適化、リスク管理に革命をもたらし、建設業界を変革し、より効率的で持続可能でコスト効率の高い建設現場を実現します。

建設市場における AI の動向

市場の成長を加速する建設業界における予測分析とリスク管理の需要の増加

予測分析とリスク管理のための AI ベースのソリューションの採用の増加が、市場の成長を推進しています。建設会社は、プロジェクトのスケジュール、予算、資材の使用状況、パフォーマンス指標などの広範なデータセットを分析するために、高度な機械学習アルゴリズムをますます活用しています。このデータ内のパターンと相関関係を特定することで、AI アルゴリズムは建設プロジェクトの潜在的なリスクと遅延を予測できます。この傾向は、プロジェクトの成功を確実にするためのプロアクティブなリスク管理の重要性に対する業界の認識の高まりによって加速されています。 AI を予測分析に採用することで、建設会社は潜在的な問題が拡大する前に予測して対処できるため、遅延、コスト超過、中断を最小限に抑えることができます。

さらに、AI を活用した予測分析により、建設会社はリソース割り当てを最適化し、スケジュールの精度を高め、プロジェクト計画プロセスを改善することができます。企業が建築情報モデリングに AI を活用する価値を認識しているため、データ主導型の意思決定へのこの移行は、建設における AI の重要な推進力となっています。たとえば、

• オートデスクとデロイトの調査では、データ利用の強化により現場の安全条件が大幅に強化されることが明らかになり、 > 24% の企業

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建設市場の成長要因における AI

市場の成長を促進するには、建設業界の効率と生産性の向上が常に必要です

建設業界における効率と生産性の向上に対するニーズの高まりが、建設市場の成長において AI を推進する主な原動力となっています。建設プロジェクトは本質的に複雑であり、複数の変数、厳しいスケジュール、財務上の制約によって特徴付けられます。従来のプロジェクト管理アプローチでは不十分であることが多く、遅延、予算超過、品質の低下につながります。これらの課題に対処するために、建設会社は AI を活用したソリューションをますます採用しています。これらのソリューションは、機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理などの高度なテクノロジーを活用して、タスクを自動化し、広範なデータセットを分析し、リアルタイムの意思決定を促進します。たとえば、

• 業界の専門家は、AI が建設作業の最大 49% を自動化できる可能性があると示唆しています。

建設プロセスに AI を統合することで、企業はプロジェクトの計画、スケジュール設定、リスク管理、品質管理、安全上の危険の監視を最適化できます。これにより、プロジェクトをより効率的に実行し、期限を守り、予算を遵守し、高品質の結果を提供できるようになります。したがって、効率と生産性の向上に対する需要の高まりにより、建設業界での AI ソリューションの導入が促進されています。

抑制要因

プライバシー、セキュリティ、市場の成長を妨げる責任に関する懸念

業界の伝統的な性質とテクノロジーの導入の遅さが、AI の統合を妨げる可能性があります。建設プロジェクトにはさまざまな関係者が関与し、予測不可能な環境が複雑であるため、AI アルゴリズムが効果的にナビゲートするのは困難です。建設データは断片化され標準化されていないことが多いため、データの可用性と品質も大きな障害となります。さらに、プライバシー、セキュリティ、法的責任に関する懸念により、建設分野での AI の普及が妨げられる可能性があります。さらに、AI 導入に伴う多額の初期投資と認識されているリスクにより、一部の企業がこれらのテクノロジーを全面的に導入することを思いとどまる可能性があります。

建設市場セグメンテーション分析における AI

ソリューション分析による

プロジェクトのより良い成果を達成する必要性の高まりにより、 プロジェクト管理ソリューションの導入が促進されます

ソリューションごとに、市場はプロジェクト管理、リスク管理、スケジュール管理、サプライチェーン管理などに分類されます。プロジェクト管理ソリューション部門は、反復的なタスクを自動化し、リソース割り当てを最適化し、潜在的なリスクを予測し、最終的にはよりスムーズなプロジェクトの実行と高い収益性を保証する能力により、市場を支配しています。これらの AI 主導のツールは、建設会社がより良いプロジェクトの成果を達成できるようにするため、効率性と競争力を求める業界の専門家にとって最良の選択肢となっています。

リスク管理セグメントは、AI ソリューションが予測分析、シナリオ計画、リアルタイム監視を提供し、リスクの事前の特定と軽減を可能にするため、最も高い CAGR を経験すると予想されます。建設プロジェクトがより複雑になり、関係者が不確実性を最小限に抑えようとするにつれ、AI を活用したリスク管理ツールの需要が急増し、この分野の成長を促進する見込みです。

展開分析による

モビリティ、コラボレーション、リソースの最適化に対する需要が高まり、クラウド ソリューションの導入が急増

展開によって、市場はクラウドとオンプレミスに分けられます。クラウドセグメントは、その柔軟性、拡張性、費用対効果により市場を支配しており、いつでもどこからでも AI ツールやデータにシームレスにアクセスできます。建設会社がモビリティ、コラボレーション、リソースの最適化を優先する中、クラウドベースの AI ソリューションは、進化する業界のニーズを満たす理想的なプラットフォームを提供し、その広範な導入を促進します。

オンプレミス展開セグメントは、拡張性の制限、インフラストラクチャの高額な初期費用、およびメンテナンス要件により、市場でのシェアが低く、多くの建設会社にとっては法外な負担となる可能性があります。

建設段階の分析による

建設現場での製品の使用を促進するために、納期を守り、高品質の建設プロジェクトを実現する必要性が高まっています

建設段階に基づいて、市場は建設前、建設、建設後に分類されます。建設セグメントは、AI テクノロジーが最も直接的に適用されている現段階で、市場で最も高いシェアを保持しており、それによってスケジュール設定、リソースの割り当て、品質管理などのプロセスが最適化されています。この段階の AI ソリューションは、業務を合理化し、エラーを減らし、生産性を向上させるため、期限を守り、高品質の建設プロジェクトを効率的に遂行するために不可欠なものとなっています。

建設前セグメントは、AI 主導のツールが正確なプロジェクトの見積もり、リスク評価、設計の最適化を可能にする重要なフェーズであるため、最高の CAGR を記録すると予想されます。たとえば、

• 業界の専門家は、建設専門家の 37% が過去 1 年間に予算やスケジュールの目標を達成できなかったことを明らかにしています。さらに、プロジェクトが予定通りに完了したと答えたのはプロジェクトオーナーの半数だけでした。さらに、予算とスケジュールに関する問題は、建設の初期段階での意思決定を改善することで回避できることが多く、それによってセグメントの成長率が促進されます。

建設タイプ別分析

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セグメントの成長を促進するために商用プロジェクトを予定どおりに提供する必要性

市場は建設タイプに基づいて、住宅、産業、商業、インフラストラクチャに分類されます。商業建設セグメントは、その規模、複雑さ、大きな賭け金により、建設市場で AI が最も高いシェアを占めています。 AI テクノロジーは、商用プロジェクトを予定どおり予算内で遂行するために重要な、プロジェクト管理、スケジュール設定、予算編成などのプロセスの最適化に役立ちます。さらに、AI ツールへの投資から大きな収益が得られる可能性があるため、商用開発者はこれらのテクノロジーをより容易に採用することができ、この分野での優位性が促進されます。

住宅建設セグメントは、都市化の進行、急速な人口増加、手頃な価格の住宅に対する需要の高まりにより、最高の CAGR を記録すると予想されています。

地域に関する情報

このレポートには、北米、南米、ヨーロッパ、中東とアフリカ、アジア太平洋の 5 つの地域にわたる市場調査が含まれています。これらの地域はさらに主要国に分類されます。

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北米は、イノベーションとテクノロジーの導入に重点を置き、高度に発達した建設業界により、建設分野における AI 市場の世界シェアを独占しています。この地域の AI 研究開発への投資は、建設部門のニーズに合わせた高度なソリューションの作成を促進します。さらに、政府の支援的な取り組み、強固なインフラストラクチャ、多数の建設プロジェクトが、建設分野における AI の導入における北米のリーダーシップに貢献します。

ヨーロッパは、持続可能性、効率性、品質に重点を置いた成熟した建設業界の存在により、市場で 2 番目に大きなシェアを保持しており、AI テクノロジーの導入が促進されています。支援的な規制と標準は、AI ソリューションへのイノベーションと投資を奨励しています。さらに、研究機関、業界関係者、政府機関間の強力な連携により、ヨーロッパ全土の建設における高度な AI アプリケーションの開発と展開が促進されます。たとえば、

• 欧州連合サイバーセキュリティ庁 (ENISA) の調査によると、先進国の方が AI 導入率が高いことがわかっています。

アジア太平洋地域は、急速な都市化、インフラ開発、建設プ​​ロジェクトへの投資の増加により、最高の CAGR を記録すると予想されています。地域のさまざまな国が人口増加や持続可能な開発などの課題に対処しようとする中、建設の効率と生産性の向上における AI の潜在的な利点についての認識が高まっています。さらに、熟練労働者の利用可能性、新興テクノロジー、デジタル変革を促進する政府の取り組みにより、この地域全体の建設における AI の導入がさらに推進されるでしょう。たとえば、

• 2023 年 6 月の業界専門家によると、38%調査対象となったインド企業の > はデジタル テクノロジーを導入する計画がありませんでした。しかし、さまざまな分野のデジタル支持者は、将来の成長に向けて回復力、透明性、持続可能性を優先しています。また、競争力を維持するには、イノベーションと市場投入までの時間を短縮することの重要性も強調しています。

中東、アフリカ、南米は、他の地域に比べて建設産業の規模が小さいため、市場シェアが低くなります。さらに、限られたインフラストラクチャー、規制障壁、経済的課題などの要因により、AI などの先進テクノロジーの導入が遅れる可能性があります。さらに、文化的および組織的な障壁も、これらの地域の建設における AI の広範な導入を妨げる可能性があります。

建設市場における AI の主要企業のリスト

主要企業が市場でのポジショニングを強化するために新製品を発売

建設 AI 市場で活動する主要企業は、顧客の要求を満たす高度なソリューションを積極的に開発しています。また、独自の特性を備えた柔軟なソリューションを提供するために、既存の製品ポートフォリオを強化することにも注力しています。さらに、これらの組織は、自社の製品提供を強化するために、コラボレーション、買収、パートナーシップを積極的に推進しています。

紹介されている主要企業のリスト:

• オートデスク (米国)


• SAP SE (ドイツ)


• ベントレー システムズ (米国)


• ALICE Technologies Inc. (米国)


• ダッソー システムズ (フランス)


• オラクル コーポレーション (米国)


• Trimble Inc. (米国)


• 小松 (日本)


• プロコア テクノロジーズ社（米国）


• ドクセル (米国)

主要な業界の発展:

• 2024 年 4 月: SAP SE は、製造の生産性、効率、正確性を飛躍的に高めるサプライ チェーン ソリューションの進歩を発表しました。リアルタイム データから得られる AI を活用した洞察により、建設会社はサプライ チェーン全体で情報に基づいた意思決定を行うためにデータを活用できるようになります。これにより、製品開発が最適化され、製造効率が向上します。


• 2024 年 2 月: Cadence Design Systems, Inc. は、3DEXPERIENCE World でダッソー システムズとのパートナーシップを拡大しました。 AI 主導の Cadence、OrCAD X、Allegro X を SOLIDWORKS ユーザー向けのダッソー・システムズの 3DEXPERIENCE Works ポートフォリオと統合し、PCB、3D 機械設計、シミュレーションにわたるシームレスなコラボレーションを促進します。このクラウド対応の統合により、次世代製品開発に使いやすいソリューションが提供され、設計所要時間が最大 5 倍短縮されます。


• 2023 年 11 月: オートデスクは、建設業界のさまざまな分野で創造性を刺激し、障害に取り組み、生産性を向上させるように設計されたスマート テクノロジーである Autodesk AI をデビューさせました。このソリューションはインテリジェントなサポートと生成機能を提供し、ユーザーが自由に構想して革新できるようにし、正確で革新的な結果を提供します。


• 2023 年 11 月: Trimble は、自動請求機能を備えた Viewpoint Spectrum および Viewpoint Vista 建設 ERP ソフトウェアを発表しました。 Azure AI Document Intelligence を統合すると、紙と PDF の請求書が Spectrum と Vista 内の検証済みエントリに自動的に変換され、プロセスが強化されます。これによりワークフローが合理化され、請負業者の時間と費用が節約されます。


• 2023 年 9 月: 建設専用のデータ収集ソリューション プロバイダーである Versatile は、Procore Technologies Inc. と提携しました。この提携は、現場の正確な進捗状況による毎日の建設ログの更新を効率化することを目的としています。データ。この進歩により、データ管理が自動化され、建設チームの時間が節約され、精度が向上します。

レポートの対象範囲

レポートは市場の詳細な分析を提供し、主要企業、製品/サービスの種類、主要な建設段階などの主要な側面に焦点を当てています。さらに、市場動向に関する洞察を提供し、主要な業界の発展に焦点を当てます。上記の要因に加えて、レポートには、近年の市場の成長に貢献したいくつかの要因が含まれています。

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