建設業界における人工知能市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：技術別（機械学習および深層学習、自然言語処理（NLP））、コンポーネント別（ソリューション、サービス）、導入形態別（クラウド、オンプレミス）、組織規模別（中小企業、大企業）、アプリケーション別（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）、業界タイプ別（住宅、公共インフラ、重建設）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東およびアフリカ、ラテンアメリカ）の予測、2025年～2033年

建設市場における人工知能の成長要因

データ統合とビジュアル分析に対する需要の高まり

建設市場におけるAI導入の推進要因の一つは、データ統合とビジュアルアナリティクスに対する需要の高まりです。これらは、センサー、ドローン、カメラ、文書など、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良い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統合し、ユーザーに分かりやすく提示することです。インタラクティブなビジュアルインターフェースによって支援される分析的思考の科学は、ビジュアルアナリティクスとして知られています。AIを建設分野に組み込むことで、データ統合とビジュアルアナリティクスは、リアルタイムのデータ監視、変換、配信を実現し、ビジネスとITの間のギャップを埋めることができます。

例えば、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たり、潜在的な危険を特定したり、予算やスケジュールを最適化したりするのに役立ちます。また、AIは建設作業員が設計要件、安全基準、品質基準などの関連情報にアクセスする際にも役立ちます。このように、データ統合とビジュアル分析に対する需要の高まりは、建設市場におけるAIの推進力であり、有益なツールとなっています。

市場抑制

AI搭載ロボットおよび機器の高コストと高額なメンテナンス費用

AI搭載ロボットや機器の高額なコストと維持費は、建設市場におけるAIの普及を阻害する要因となっています。なぜなら、建設業界におけるAIソリューションの導入と拡張性を制限する可能性があるからです。AI搭載ロボットや機器は、入手や利用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、購入、修理、維持に高額な費用がかかります。さらに、ロボットはプログラムされたタスクに限定され、変化する状況に適応することができません。したがって、AI搭載ロボットや機器の高額なコストと維持費は、建設市場におけるAIの成長と革新を阻害する可能性があります。

建設現場で使用されるAI搭載ロボットの一つに、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み上げることができ、人件費の削減と品質向上に貢献します。しかし、このロボットは購入費用と運用コストが非常に高額です。さらに、作業には平坦で水平な地面が必要ですが、建設現場では必ずしもそのような場所が確保できるとは限りません。そのため、レンガ積みロボットの高額な費用と維持費は、建設業界における普及と規模拡大を制限する要因となり得ます。

市場機会

スマートで持続可能な建物への需要の高まり

スマートで持続可能な建物の需要が高まるにつれ、人工知能（AI）は建設業界で大きく発展する可能性を秘めています。AIは、建設会社が消費者、規制当局、そして社会の期待と要求に応える上で役立つでしょう。スマートで持続可能な建物は、テクノロジーとデザインを活用して居住者の生活の質、健康、幸福度を向上させると同時に、建物の環境負荷と運用コストを削減します。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エビデンスに基づいた分析と解決策を提供します。

カスタマイズされた最適な構造物を構築する上で、人工知能（AI）は、敷地の特性、気候条件、材料特性、人間の嗜好など、さまざまな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。AIはまた、作業の自動化、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可能にします。さらに、照明、セキュリティ、火災、給水などの建物システムを監視・制御し、最適な性能と安全性を維持するのにも役立ちます。

コンポーネントに関する洞察

ソリューション分野は市場シェアが最も高く、予測期間中に大幅な拡大が見込まれています。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、建設現場における主要なアプリケーションを提供することで、現場の効率性を向上させます。さらに、AI技術はタスクの自動化によって、熟練労働者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、コスト見積もり、プログラム作成、リソース管理、リスク軽減など、多く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、リスク管理の強化と建設現場の安全対策の改善のために、人工知能（AI）ソリューションを導入しています。例えば、スウェーデンの多国籍建設・開発会社であるスカンスカは、設計、計画、実行プロセスを強化するためにAIを使用しています。スカンスカは、ALICE TechnologiesなどのAIツールを使用しています。ジェネレーティブデザインまた、建設スケジュールとコストを最適化するために、シミュレーションプラットフォームも活用しています。スカンスカは、AIを使用して作業員と設備の健康と安全を監視しています。

建設業界におけるAIシステムの導入、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アプリケーションに関する要件、課題、および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、および機能性を確保するのに役立ちます。

テクノロジーに関する洞察

機械学習とディープラーニングこのセグメントは世界市場を席巻しており、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。機械学習とディープラーニングは、センサー、ドローン、カメラ、文書など、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、建物やインフラの欠陥、損傷、誤動作の検出に役立ちます。

機械学習と深層学習は、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。機械学習と深層学習は、需要予測、供給調整、無駄の最小化によって、設備、労働力、エネルギー、水などの資源や資材の利用を最適化するのに役立ちます。

デプロイメントに関する洞察

クラウド分野は市場への最大の貢献分野であり、予測期間中に大幅な拡大が見込まれています。クラウド導入により、高価なハードウェアやソフトウェアの購入・保守、およびそれらを管理するためのIT担当者の雇用が不要になります。クラウド導入は従量課金制を可能にするため、建設会社は利用したリソース分だけを支払うことができます。クラウド導入は、AIソリューションの統合と展開、データ管理、およびセキュリティを簡素化します。また、クラウドへの導入は、請負業者、エンジニア、建築家、顧客など、さまざまな関係者が場所やデバイスに関係なくアクセスし、コラボレーションすることを容易にします。

組織規模に関する洞察

大企業は最大の市場シェアを誇り、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。大企業は建設分野でAIを活用し、生産性、品質、安全性、収益性の向上を図っています。建設業界では、人工知能などの先進技術の導入に莫大な資金が投入されています。AIは、データに基づいた洞察と自動化を活用することで、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。また、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や戦略を変革するのにも役立ちます。

アプリケーションインサイト

プロジェクト管理分野は世界市場を席巻しており、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・最適化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、意思決定能力と問題解決能力を高め、品質と顧客満足度を向上させ、競合他社との差別化を図るためのイノベーションを可能にします。

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、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はまた、予算編成、リソース配分、請求、レポート作成など、さまざまな業務の自動化と効率化にも役立ちます。プロジェクト管理者にとって、時間とコストの節約、人的ミスや非効率性の削減に貢献します。

業界タイプに関する洞察

重建設分野は市場への貢献度が最も高く、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。重建設には巨大な構造物と多種多様な機器が伴うため、綿密なプロジェクト管理と高度なエンジニアリングが不可欠です。主要な機器メーカーの多くは、現場作業、掘削、整地、解体、舗装などの作業を行う自律型機械に投資しています。大規模企業や大規模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管理や再割り当て、その他プロジェクト計画関連のタスクを容易にします。港湾、ダム、橋梁、道路、沿岸工学、運輸、水路、エネルギーインフラなどの分野では、現場での生産性測定を支援し、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優位性をもたらすAIソリューションの導入が進んでいます。AIを活用した予知保全により、リスク管理も確実に実施されます。

地域分析

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、予測期間中に大幅な拡大が見込まれています。北米地域の特徴は、購買力の高い人口が多く、自動化への投資が継続しており、政府による建設機械製造における社内AIの活用への関心が高まっていることです。北米市場の拡大に貢献する最も重要な理由の一つは、同地域における産業用IoT（IIoT）および産業オートメーション技術への投資が急速に増加していることです。世界最大規模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ベースの製品開発においてこれらの企業との協業を好んでいます。

さらに、北米の建設会社は業界に多額の投資を行ってきました。その結果、急速に成長する市場に対応するため、多くの新規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見込まれています。北米では、人工知能技術がプロジェクトや現場の管理、リスクやスケジュールの管理、サプライチェーンの管理、スケジュールやアポイントメントの管理など、さまざまな分野で活用されています。

アジア太平洋地域の市場動向

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。サプライチェーン管理、リスク管理、プロジェクト管理におけるアジア太平洋地域での人工知能（AI）ソリューションへの投資増加は、予測期間中にこの市場の急速な拡大を牽引すると予想される主要因の一つです。世界的な急速な都市化と工業化は、建設プロジェクトの需要と複雑化の増大に対応するためにAIソリューションの開発を必要としており、これも業界の拡大に貢献する要因の一つです。さらに、特にインド、中国、東南アジアなどの新興市場における建設企業の間でAIソリューションに対する認識と受容が高まっていることも、生産性、品質、安全性、収益性の向上を目指す企業にとって重要な要素となっています。官民両セクターからの投資と支援の増加は、建設業界におけるAIの革新と成長を促進することを目的としています。

さらに、インドにおける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普及拡大により、請負業者、エンジニア、建築家、顧客といった関係者間のアクセスと連携が容易になっています。IBM、Autodesk、Microsoft、Google、IIT、IIITといった主要なAIソリューションプロバイダーや研究機関がインドに拠点を置いていることも、建設業界におけるAIの革新と導入を促進しています。インド政府の支援的な政策やイニシアチブ、例えば国家人工知能戦略（NSAI）などは、建設を含む様々な分野におけるAIの開発と導入を促進することを目的としています。