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、2026年~2034年

最終更新: August 24, 2026 | 著者: Tejas Zamde | 形式:

市場セグメンテーション

  1. 建設市場における人工知能, テクノロジーによる 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
    1. 機械学習と深層学習
    2. 自然学習プロセス(NLP)
  2. 建設市場における人工知能, コンポーネント別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
    1. ソリューション
    2. サービス
  3. 建設市場における人工知能, 配備別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
    1. 雲
    2. オンプレミス
  4. 建設市場における人工知能, 組織規模別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
    1. 中小企業
    2. 大企業
  5. 建設市場における人工知能, アプリケーション別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
    1. プロジェクト管理
    2. リスク管理
    3. スケジュール管理
    4. サプライチェーンマネジメント
  6. 建設市場における人工知能, 業種別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
    1. 居住の
    2. 公共インフラ
    3. 重機建設
  7. 地域別 建設市場における人工知能
    1. 北米
      1. 北米 建設市場における人工知能 テクノロジーによる 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
      2. 北米 建設市場における人工知能 コンポーネント別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. ソリューション
        2. サービス
      3. 北米 建設市場における人工知能 配備別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 雲
        2. オンプレミス
      4. 北米 建設市場における人工知能 組織規模別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 中小企業
        2. 大企業
      5. 北米 建設市場における人工知能 アプリケーション別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. プロジェクト管理
        2. リスク管理
        3. スケジュール管理
        4. サプライチェーンマネジメント
      6. 北米 建設市場における人工知能 業種別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 居住の
        2. 公共インフラ
        3. 重機建設
      7. 私たち。
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      8. カナダ
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
    2. ヨーロッパ ヨーロッパ
      1. ヨーロッパ ヨーロッパ 建設市場における人工知能 テクノロジーによる 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
      2. ヨーロッパ ヨーロッパ 建設市場における人工知能 コンポーネント別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. ソリューション
        2. サービス
      3. ヨーロッパ ヨーロッパ 建設市場における人工知能 配備別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 雲
        2. オンプレミス
      4. ヨーロッパ ヨーロッパ 建設市場における人工知能 組織規模別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 中小企業
        2. 大企業
      5. ヨーロッパ ヨーロッパ 建設市場における人工知能 アプリケーション別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. プロジェクト管理
        2. リスク管理
        3. スケジュール管理
        4. サプライチェーンマネジメント
      6. ヨーロッパ ヨーロッパ 建設市場における人工知能 業種別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 居住の
        2. 公共インフラ
        3. 重機建設
      7. イギリス
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      8. ドイツ
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      9. フランス
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      10. スペイン
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      11. イタリア
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      12. ロシア
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      13. ノルディック
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      14. ベネルクス
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      15. その他のヨーロッパ諸国
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
    3. アジア太平洋地域
      1. アジア太平洋地域 建設市場における人工知能 テクノロジーによる 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
      2. アジア太平洋地域 建設市場における人工知能 コンポーネント別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. ソリューション
        2. サービス
      3. アジア太平洋地域 建設市場における人工知能 配備別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 雲
        2. オンプレミス
      4. アジア太平洋地域 建設市場における人工知能 組織規模別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 中小企業
        2. 大企業
      5. アジア太平洋地域 建設市場における人工知能 アプリケーション別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. プロジェクト管理
        2. リスク管理
        3. スケジュール管理
        4. サプライチェーンマネジメント
      6. アジア太平洋地域 建設市場における人工知能 業種別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 居住の
        2. 公共インフラ
        3. 重機建設
      7. 中国
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      8. 韓国
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      9. 日本
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      10. インド
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      11. オーストラリア
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      12. シンガポール
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      13. 台湾
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      14. 東南アジア
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      15. アジア太平洋地域のその他
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
    4. 中東・アフリカ
      1. 中東・アフリカ 建設市場における人工知能 テクノロジーによる 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
      2. 中東・アフリカ 建設市場における人工知能 コンポーネント別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. ソリューション
        2. サービス
      3. 中東・アフリカ 建設市場における人工知能 配備別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 雲
        2. オンプレミス
      4. 中東・アフリカ 建設市場における人工知能 組織規模別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 中小企業
        2. 大企業
      5. 中東・アフリカ 建設市場における人工知能 アプリケーション別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. プロジェクト管理
        2. リスク管理
        3. スケジュール管理
        4. サプライチェーンマネジメント
      6. 中東・アフリカ 建設市場における人工知能 業種別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 居住の
        2. 公共インフラ
        3. 重機建設
      7. アラブ首長国連邦
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      8. 七面鳥
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      9. サウジアラビア
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      10. 南アフリカ
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      11. エジプト
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      12. ナイジェリア
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      13. 中東・アフリカ諸国のその他
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
    5. ラテンアメリカ
      1. ラテンアメリカ 建設市場における人工知能 テクノロジーによる 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
      2. ラテンアメリカ 建設市場における人工知能 コンポーネント別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. ソリューション
        2. サービス
      3. ラテンアメリカ 建設市場における人工知能 配備別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 雲
        2. オンプレミス
      4. ラテンアメリカ 建設市場における人工知能 組織規模別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 中小企業
        2. 大企業
      5. ラテンアメリカ 建設市場における人工知能 アプリケーション別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. プロジェクト管理
        2. リスク管理
        3. スケジュール管理
        4. サプライチェーンマネジメント
      6. ラテンアメリカ 建設市場における人工知能 業種別 2022-2034 (USD MILLION/ Units)
        1. 居住の
        2. 公共インフラ
        3. 重機建設
      7. ブラジル
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      8. メキシコ
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      9. アルゼンチン
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      10. チリ
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      11. コロンビア
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
        6. オンプレミス
        7. 中小企業
        8. 大企業
        9. プロジェクト管理
        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設
      12. その他のラテンアメリカ諸国
        1. 機械学習と深層学習
        2. 自然学習プロセス(NLP)
        3. ソリューション
        4. サービス
        5. 雲
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        7. 中小企業
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        10. リスク管理
        11. スケジュール管理
        12. サプライチェーンマネジメント
        13. 居住の
        14. 公共インフラ
        15. 重機建設

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