世界の建設市場における人工知能の規模は、2023年に5億3,020万米ドルと評価され、 2032年までに76億3,790万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年～2032年）中に34.5%のCAGRを記録します。
建設分野における人工知能のデジタル環境は変化しています。設計、建設前、建設、運用から資産管理まで、エンジニアリングと建設のあらゆる段階で人工知能や機械学習などのテクノロジーに集中することで、建設業界の可能性はかつてないほど高まっています。建設では、AI は人工知能テクノロジーを使用して、建築プロジェクトの効率、安全性、品質を向上させます。建設マネージャーと担当者がインフラストラクチャと構造物を計画、設計、構築、実行、および保守するのに役立ちます。AI は、センサー、ドローン、カメラ、ドキュメントなど、多くのソースからの膨大な量のデータを評価し、洞察と意思決定の推奨事項を提供できます。スケジュール、見積もり、請求、レポートなどの反復的で時間のかかる操作を自動化すると、時間を節約し、エラーを排除できます。
人工知能は、デジタル ツイン、3D モデル、BIM プラットフォームを作成することで、建築家、エンジニア、請負業者、クライアントなどの関係者間のコラボレーションとコミュニケーションを強化できます。AI は、リスクを認識し、作業員の健康を監視し、盗難や破壊行為を防止することで、建設現場の安全性とセキュリティを向上させることができます。人工知能は、供給を制御し、需要を予測し、無駄を排除することで、労働力、水、エネルギー、機器などの材料とリソースを最適化できます。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2023 |
| 研究期間 | 2020-2032 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 34.5% |
| 市場規模 | |
| 急成長市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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建設市場における AI の推進力の 1 つは、データ統合とビジュアル分析の需要の高まりです。これらは、センサー、ドローン、カメラ、ドキュメントなど、さまざまなソースから収集されたデータに基づいて、建設企業が洞察を得て、より適切な意思決定を行うのに役立ちます。データ統合とは、複数のソースからのデータをマージし、ユーザーにまとめて提示することです。インタラクティブなビジュアル インターフェイスによって支援される分析的思考の科学は、ビジュアル分析として知られています。AI を建設に組み込むことで、データ統合とビジュアル分析はリアルタイムのデータ監視、変換、配信を提供し、ビジネスと IT の間のギャップを埋めることができます。
たとえば、人工知能は、建設管理者がプロジェクトの進捗状況を視覚化し、潜在的な危険を特定し、予算とスケジュールを最適化するのに役立ちます。また、AI は、建設従業員が設計要件、安全基準、品質基準などの関連情報にアクセスできるように支援することもできます。その結果、データ統合と視覚分析の需要の高まりは、建設市場における AI の原動力であり、有益なツールとなっています。
AI ベースのロボットや機器のコストとメンテナンス費用が高いため、建設業界での AI ソリューションの採用と拡張性が制限される可能性があり、建設市場における AI の制約となっています。AI ベースのロボットや機器は、入手やアクセスが容易ではない高度で複雑なハードウェアおよびソフトウェア コンポーネントを必要とするため、取得、修理、メンテナンスに費用がかかります。さらに、ロボットはプログラムされたタスクに制限されており、変化する状況に適応できません。したがって、AI ベースのロボットや機器のコストとメンテナンス費用が高いため、建設市場における AI の成長と革新が妨げられる可能性があります。
建設現場で使用されている AI ベースのロボットの 1 つに、レンガ積みロボットがあります。このロボットは、人間の作業員よりも速く正確にレンガを積むことができるため、人件費を削減し、品質を向上させることができます。ただし、このロボットの購入と運用には多額の費用がかかります。さらに、このロボットは平らで水平な表面で作業する必要がありますが、建設現場では必ずしもそれが利用できるとは限りません。そのため、レンガ積みロボットのコストとメンテナンス費用が高いため、建設業界での採用と拡張性が制限される可能性があります。
スマートで持続可能な建物の需要が高まるにつれ、建設業界で人工知能 (AI) が繁栄するチャンスがあります。AI は、建設会社が消費者、規制当局、社会の期待と要求を満たすのに役立つ可能性があります。スマートで持続可能な建物は、テクノロジーと設計を使用して、建物の環境への影響と運用コストを削減しながら、居住者の生活の質、健康、幸福を向上させます。この取り組みは、建物の設計、建設、運用を最適化するための証拠に基づく分析と解決策を提供します。
カスタマイズされ最適化された構造を構築する際、人工知能 (AI) は、敷地の属性、気候条件、材料特性、人間の好みなど、いくつかの要素を分析する上で重要な役割を果たすことができます。また、人工知能は、ジョブの自動化、ワークフローの調整、問題の検出によって、建設プロセスを最適化することもできます。AI は、照明、セキュリティ、火災、水などの建物システムを監視および制御して、最適なパフォーマンスと安全性を維持するのにも役立ちます。
建設市場における世界の人工知能は、コンポーネント、テクノロジー、展開、組織規模、アプリケーション、および業界タイプに基づいてセグメント化されています。
コンポーネントに基づいて、建設市場における世界の人工知能はソリューションとサービスに分類されます。
ソリューションセグメントは最高の市場シェアを誇り、予測期間中に大幅に拡大すると予想されています。人工知能 (AI) ソリューションは、リスク管理、プロジェクト計画、スケジュール管理、サプライチェーン管理などの主要な建設アプリケーションを提供することで、現場の効率性を高めます。さらに、人工知能テクノロジーは、タスク自動化を使用して熟練労働者の不足の問題に効果的に対処します。これらのソリューションは、コストの見積もり、プログラムの作成、リソースの管理、リスクの軽減など、かなりの時間を要するタスクを実行できます。
さらに、多くの建設組織が、建設現場でのリスク管理を強化し、安全対策を改善するために人工知能 (AI) ソリューションを導入しています。たとえば、スウェーデンの多国籍建設開発会社である Skanska は、AI を使用して設計、計画、実行プロセスを強化しています。Skanska は、ジェネレーティブ デザインおよびシミュレーション プラットフォームである ALICE Technologies などの AI ツールを使用して、建設スケジュールとコストを最適化しています。また、Skanska は AI を使用して、作業員と機器の健康と安全を監視しています。
建設分野における AI システムの実装、統合、運用、保守を支援する AI ベースの専門サービスまたはマネージド サービスは、サービスと呼ばれます。コンサルティング サービスは、建設会社が AI アプリケーションの要件、問題点、可能性を特定するのに役立ちます。システム統合サービスは、建設会社が AI ソリューションの互換性、相互運用性、機能性を確保するのに役立ちます。
技術に基づいて、建設市場における世界の人工知能は、機械学習とディープラーニング、自然学習プロセス (NLP) に分けられます。
機械学習とディープラーニングのセグメントは世界市場を支配しており、予測期間中に大幅に成長すると予想されています。ML とディープラーニングは、センサー、ドローン、カメラ、ドキュメントなどのさまざまなソースからの大量のデータを分析し、意思決定者に洞察と推奨事項を提供するのに役立ちます。たとえば、機械学習は、建築資材の需要、供給、価格の予測に役立ちます。ディープラーニングは、建物やインフラストラクチャの欠陥、損傷、および故障を検出するのに役立ちます。
機械学習とディープラーニングは、データ分析、自動化、コラボレーション、最適化を提供することで、建設プロジェクトの有効性、安全性、品質、持続可能性を高めることができます。 ML とディープラーニングは、需要を予測し、供給を調整し、無駄を最小限に抑えることで、機器、労働力、エネルギー、水などのリソースや材料の使用を最適化するのに役立ちます。
導入に基づいて、建設市場における世界の人工知能はクラウドとオンプレミスに分類されます。
クラウドセグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に大幅に拡大すると予測されています。クラウドの導入により、高価なハードウェアとソフトウェアを購入して維持する必要がなくなり、IT 担当者を雇用して管理する必要がなくなります。クラウドの導入により従量課金制が可能になるため、建設会社は使用したリソースに対してのみ支払います。クラウドの導入により、AI ソリューションの統合と導入、およびデータ管理とセキュリティが簡素化されます。クラウドでの導入により、場所やデバイスに関係なく、請負業者、エンジニア、建築家、クライアントなど、さまざまな関係者間のアクセスとコラボレーションも容易になります。
組織の規模に基づいて、建設市場における世界の人工知能は中小企業と大企業に分かれています。
大企業は最も高い市場シェアを所有しており、予測期間中に大幅に成長すると予想されています。大企業は、生産性、品質、安全性、収益性を高めるために建設に AI を活用しています。建設業界では、人工知能などの高度なテクノロジーの導入に莫大な金額が費やされています。AI は、データ駆動型の洞察と自動化を使用して、大企業がプロジェクトの計画、設計、実行を改善するのに役立ちます。AI は、予測分析と機械学習を通じて大企業がビジネス モデルと戦略を変革するのにも役立ちます。
アプリケーションに基づいて、建設市場における世界の人工知能は、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に分割できます。
プロジェクト管理セグメントは世界市場を支配しており、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。建設市場における人工知能は、さまざまなプロセスを自動化および最適化し、意思決定と問題解決のスキルを向上させ、品質と顧客満足度を高め、革新と競合他社との差別化を可能にするインテリジェントなソリューションを提供することで、プロジェクトマネージャーのプロジェクト管理スキルと能力の向上を支援します。
人工知能アルゴリズムは、プロジェクトの要件、リソースの可用性、制約を分析して、プロジェクトのタイムラインを最適化するスケジュールを自動的に生成できます。AI は、予算編成、リソースの割り当て、請求、レポート作成など、さまざまな業務の自動化と合理化にも役立ちます。プロジェクト管理者が時間と費用を節約し、人的エラーや非効率性を削減するのに役立ちます。
業界の種類に基づいて、建設市場における世界の人工知能は、住宅、公共インフラ、重工業に分けられます。
重機建設部門は市場への最大の貢献者であり、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。重機建設には巨大な構造物と多種多様な機器が関係するため、綿密なプロジェクト管理と広範なエンジニアリングが必要です。大手機器メーカー数社は、現場作業、掘削、整地、解体、舗装などの業務を実行する自律型機械に投資しています。大企業や大規模な建設現場でのプロセス監視は困難な場合があります。
AI を活用したソリューションとサービスは、タスクのスケジュールと再割り当て、およびその他のプロジェクト計画関連のタスクの管理を容易にします。港、ダム、橋、道路、沿岸工学、輸送、水路、エネルギー インフラストラクチャでは、現場での生産性の測定に役立ち、インテリジェントに視覚化されたデータによってプロジェクト マネージャーに競争上の優位性を提供するため、AI ソリューションを採用しています。リスク管理は、AI を活用した予測メンテナンスによって確実に行われます。
地域別に見ると、世界の人工知能市場分析は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、ラテンアメリカで実施されています。
北米は、世界市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中に大幅に拡大すると予想されています。北米地域は、購買力を高めた多数の住民の存在、自動化への継続的な投資、政府による建設機械の生産における社内人工知能の導入への注目の高まりによって特徴付けられます。北米市場の拡大に貢献している最も重要な理由の 1 つは、この地域の産業用 IoT (IIoT) および産業用自動化技術への投資が急速に増加していることです。世界最大のテクノロジー企業のほとんどが現地市場に投資しており、現地企業は AI ベースの製品を開発する際にそれらの企業と協力することを好みます。
さらに、北米の建設会社はこの業界に多額の投資を行ってきました。その結果、急成長する市場に対応するために、いくつかの新しいサプライヤーが登場しました。この地域は、予測期間中に大幅な成長を遂げると予測されています。北米では、プロジェクトと現場の管理、リスクとスケジュールの管理、サプライチェーンの管理、スケジュールと予定の管理など、さまざまな状況で人工知能技術がうまく適用されています。
アジア太平洋地域は、予測期間中に拡大すると予測されています。アジア太平洋地域でのサプライチェーン管理、リスク管理、プロジェクト管理のための人工知能（AI）ソリューションへの投資の増加は、予測期間中にこの市場の急速な拡大を促進すると予想される主な要因の1つです。世界の急速な都市化と工業化により、建築プロジェクトの需要と複雑さが増す一方であるため、AIソリューションの開発が求められており、これも業界の拡大に貢献するもう1つの要因です。さらに、特にインド、中国、東南アジアなどの新興市場では、建設企業の間でAIソリューションの認識と受容が高まっており、生産性、品質、安全性、収益性の向上を目指しています。公共部門と民間部門からの投資と支援の増加は、建設業界におけるAIの革新と成長を刺激することを目的としています。
さらに、インドではクラウドベースおよびモバイルベースの AI プラットフォームの採用が増えており、請負業者、エンジニア、建築家、クライアントなどの関係者間のアクセスやコラボレーションが容易になっています。インドには IBM、Autodesk、Microsoft、Google、IIT、IIIT などの主要な AI ソリューション プロバイダーや研究機関があり、建設分野での AI の革新と採用が促進されています。インドの国家人工知能戦略 (NSAI) などの支援的な政府政策やイニシアチブは、建設を含むさまざまな分野での AI の開発と展開を促進することを目的としています。
