ホーム Technology 建設市場における人工知能(AI)の規模、2033年までの動向レポート

建設市場における人工知能 サイズと展望 2025-2033

建設市場における人工知能(AI)の規模、シェア、トレンド分析レポート:テクノロジー別(機械学習、ディープラーニング、自然学習プロセス(NLP))、コンポーネント別(ソリューション、サービス)、導入別(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)、業種別(住宅、公共インフラ、重工業)、地域別(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)予測、2025~2033年

レポートコード: SRTE54969DR
公開済み : Jul, 2025
ページ : 110
著者 : Pavan Warade
フォーマット : PDF, Excel

建設分野における人工知能(AI)の市場規模

世界の建設分野におけるAIの市場規模は、2024年には7億1,312万米ドルと評価され、2025年には9億5,915万米ドルから2033年には1億2億7,218万米ドルに達すると予想されており、予測期間(2025~2033年)中は34.5%の年平均成長率(CAGR)で成長すると予想されています。

建設分野におけるAIのデジタル環境は変化しています。建設業界の可能性は、設計、建設準備、施工、運用、資産管理に至るまで、エンジニアリングと建設のあらゆる段階において、人工知能や機械学習などのテクノロジーに注力することで、かつてないほど高まっています。建設分野において、AIは人工知能テクノロジーを活用し、建築プロジェクトの効率、安全性、品質を向上させます。AIは、建設マネージャーや建設作業員のインフラや構造物の計画、設計、建設、運用、保守を支援します。AIは、センサー、ドローン、カメラ、文書など、様々なソースから得られる膨大なデータを評価し、洞察と意思決定のための推奨事項を提供します。スケジュール作成、見積もり、請求、レポート作成といった反復的で時間のかかる作業を自動化することで、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、リスクの認識、作業員の健康状態の監視、盗難や破壊行為の防止を通じて、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、設備などの材料とリソースを最適化できます。

市場概要

市場指標 詳細とデータ (2024-2033)
2024 市場評価 USD 713.12 Million
推定 2025 価値 USD 959.15 Million
予測される 2033 価値 USD 10272.18 Million
CAGR (2025-2033) 34.5%
支配的な地域 北米
最も急速に成長している地域 アジア太平洋
主要な市場プレーヤー IBM, Microsoft, Oracle, SAP, Alice Technologies
建設市場における人工知能 概要

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レポートの範囲

レポート指標 詳細
基準年 2024
研究期間 2021-2033
予想期間 2026-2034
急成長市場 アジア太平洋
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
  • 北米
  • ヨーロッパ
  • APAC
  • 中東・アフリカ
  • ラタム
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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の需要増加

建設市場におけるAIの推進要因の一つは、データ統合とビジュアル分析の需要増加です。これらの技術は、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、建設企業が洞察を獲得し、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統合し、ユーザーに統合的に提示することです。インタラクティブなビジュアルインターフェースを活用した分析的思考の科学は、ビジュアル分析と呼ばれています。建設業界にAIを組み込むことで、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、配信を可能にし、企業とIT部門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、建設マネージャー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も支援します。その結果、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の推進力となり、有益なツールとなっています。

市場の制約

AI搭載ロボットと機器の高コストと高額なメンテナンス費用

AI搭載ロボットと機器の高コストと高額なメンテナンス費用は、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ため、建設市場におけるAIの制約となっています。AI搭載ロボットと機器は、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と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、メンテナンスに多額の費用がかかります。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搭載ロボットと機器の高コストと高額なメンテナンス費用は、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ているAI搭載ロボットの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。しかし、このロボットの購入と運用には多大な費用がかかります。さらに、このロボットは作業のために平坦で水平な表面を必要としますが、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高額なコストとメンテナンス費用は、建設業界における導入と拡張性を制限する可能性があります。

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への需要が高まるにつれ、人工知能(AI)は建設業界で発展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、そして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、テクノロジーとデザインを活用して居住者の生活の質、健康、そして幸福を向上させると同時に、建物の環境への影響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物を構築する上で、人工知能(AI)は、敷地の属性、気象条件、材料特性、人間の嗜好など、様々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。また、AIは作業の自動化、ワークフローの調整、問題の検出などを通じて、建設プロセスを最適化することもできます。さらに、照明、セキュリティ、防火、給水などの建物システムの監視と制御を支援し、最適なパフォーマンスと安全性を維持します。

コンポーネントインサイト

ソリューションセグメントは最大の市場シェアを誇り、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、現場の効率性を向上させます。さらに、人工知能技術はタスク自動化によって熟練労働者の不足という問題にも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、膨大な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、建設現場におけるリスク管理の強化と安全対策の改善を目的として、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Skanskaは、AIを活用して設計、計画、実行プロセスを強化しています。 Skanska社は、ALICE Technologies(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)などのAIツールを活用し、建設スケジュールとコストを最適化しています。また、Skanska社はAIを活用して作業員と設備の健康と安全を監視しています。

建設分野における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適用の要件、課題、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、機能性を確保する上で役立ちます。

テクノロジーインサイト

機械学習とディープラーニング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、多様なソースから得られる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。例えば、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、故障の検出にも役立ちます。

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、需要予測、供給調整、廃棄物の最小化を通じて、機器、労働力、エネルギー、水といった資源や材料の利用最適化を支援します。

導入に関する洞察

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と維持が不要になり、IT担当者による管理も不要になります。クラウド導入は従量課金制を採用しているため、建設会社は使用したリソースに対してのみ料金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導入、そしてデータ管理と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、クライアントなど、様々な関係者が、場所やデバイスを問わず、アクセスとコラボレーションを容易にします。

組織規模に関する洞察

大規模企業は最大の市場シェアを占めており、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。大企業は、生産性、品質、安全性、そして収益性の向上を目指し、建設業界においてAIを活用しています。建設業界では、人工知能(AI)などの先進技術の導入に巨額の資金が投入されています。AIは、データドリブンなインサイトと自動化を活用し、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、予測分析と機械学習を通じて、大企業のビジネスモデルと戦略の変革にも役立ちます。

アプリケーションインサイト

プロジェクト管理セグメントは世界市場の大部分を占めており、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、様々なプロセスを自動化・最適化し、意思決定能力と問題解決能力を向上させ、品質と顧客満足度を向上させ、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、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、リソース配分、請求、レポート作成など、多様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は、時間とコストを節約し、人的ミスや非効率性を削減することができます。

業種別インサイト

重機建設分野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。複数の大手機器メーカーは、現場作業、掘削、整地、解体、舗装などの業務を自律走行機械に委託しています。大企業や大規模な建設現場では、プロセス監視が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と再割り当て、その他のプロジェクト計画関連タスクの管理を容易にします。港湾、ダム、橋梁、道路、沿岸工学、交通、水路、エネルギーインフラといった分野では、AIソリューションの導入が進んでいます。AIは現場の生産性測定に役立ち、インテリジェントに可視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します。AIを活用した予知保全によって、リスク管理が確実に行われます。

地域分析

北米は世界市場において最大のシェアを占めており、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。北米地域は、購買力が向上した住民が多く、自動化への投資が継続していること、そして政府機関が建設機械の製造において社内AIの導入にますます力を入れていることが特徴です。北米市場拡大の最も重要な理由の一つは、産業用IoT(IIoT)と産業用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。世界最大級のテクノロジー企業のほとんどが北米市場に投資しており、地元企業はAIベースの製品開発においてこれらの企業との連携を好んでいます。

さらに、北米の建設会社は建設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、複数の新規サプライヤーが登場しています。北米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、様々な場面で人工知能技術が効果的に活用されています。

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。アジア太平洋地域における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増加は、予測期間中のこの市場の急速な拡大を牽引する主な要因の一つです。世界の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性の増大に対応するための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、インド、中国、東南アジアなどの新興市場を中心に、建設企業におけるAIソリューションへの認知度と受容度が高まっており、生産性、品質、安全性、収益性の向上を目指しています。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のイノベーションと成長を促進することを目指しています。

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導入が進んでおり、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容易なアクセスとコラボレーションが可能になっています。IBM、Autodesk、Microsoft、Google、インド工科大学(IIT)、インド工科大学(IIIT)といった、インドには主要なAIソリューションプロバイダーや研究機関が数多く存在し、建設分野におけるAIのイノベーションと導入を促進しています。国家人工知能戦略(NSAI)をはじめとするインド政府の支援政策やイニシアチブは、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。

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建設市場における人工知能のトップ競合他社

  1. IBM
  2. Microsoft
  3. Oracle
  4. SAP
  5. Alice Technologies
  6. eSUB
  7. Autodesk
  8. Built Robotics
  9. InEight
  10. Buildots
  11. Doxel AI
  12. ALICE Technologies
  13. Converge.io
  14. Others

最近の動向

  • 2023年7月~ Construction Globalは、Autodeskが、建設業界向けクラウドベースAIソリューションプロバイダーであるPypeを買収し、プロジェクト管理とワークフローの効率化を図ると発表しました。
  • 2023年4月~ 日本の建設機械メーカーであるコマツは、米国のドローンスタートアップ企業であるSkydioと提携し、AI搭載ドローンを現場調査と点検に活用します。
  • 2023年2月~ 米国のAI企業であるAlice Technologiesは、シミュレーションと最適化アルゴリズムを用いて建設会社のプロジェクトとスケジュールの最適化を支援します。

建設市場における人工知能の市場区分

テクノロジー別

  • 機械学習とディープラーニング
  • 自然学習プロセス(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

業種別

  • 住宅
  • 公共インフラ
  • 重機建設

地域別

  • 北アメリカ
  • ヨーロッパ
  • APAC
  • 中東諸国とアフリカ
  • LATAM

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