建設市場における人工知能 (AI) – 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測。アプリケーション別 (計画と設計、安全、自律装置、監視、保守)、地域別、競合別。2018-2028

市場概要

建設市場における世界の人工知能（AI）は、2022年に38億1,000万米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に22.95％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。建設業界の人工知能は、デジタル変革を経験しています。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焦点を当てることで、建設業界の可能性を新たなレベルに引き上げています。建設業界で技術シフトが発生するにつれて、テクノロジーをアップグレードする企業にとって有利になっています。したがって、建設業界における AI 製品およびサービスの導入は、今後数年間の市場成長に大きく貢献すると予想されます。

主要な市場推進要因

効率性と生産性の向上

効率性と生産性の向上は、世界の建設業界で人工知能 (AI) が盛んに導入されている主な原動力です。歴史的にプロジェクトの遅延やコスト超過に悩まされてきた業界において、AI はプロジェクト管理、スケジュール設定、リソース割り当てを強化する魅力的なソリューションを提供し、最終的には建設プロジェクトの実行方法に革命をもたらします。AI は、機械学習、コンピューター ビジョン、予測分析などの高度なテクノロジーを活用して、プロジェクトのワークフローを最適化します。これらのテクノロジーにより、建設会社はより正確な見積もりを行い、計画エラーを減らし、リソースをより適切に割り当てることができるため、プロジェクトをより迅速に、しかも予算内で完了できるようになります。これにより、コストのかかる遅延や超過が大幅に削減され、AI はプロジェクト効率のゲームチェンジャーになります。

さらに、AI のデータ分析機能は、建設の専門家が意思決定を改善できる傾向とパターンを特定するのに役立ちます。これには、材料要件、労働力ニーズ、機器の使用の予測が含まれ、プロセスの合理化と効率的なリソース割り当てにさらに貢献します。 AI を活用した自動化は、生産性向上のもう 1 つの重要な要素です。反復的なデータ入力、ドキュメント作成、さらには一部の物理的な建設プロセスなどのタスクを自動化できるため、人間の労働者に必要な時間と労力が削減されます。これにより、人的リソースが解放され、建設プロセスのより戦略的で創造的な側面に集中できるようになります。

AI はリスク管理と軽減にも優れています。過去のプロジェクト データを分析することで潜在的な問題を予測し、プロアクティブな対策を講じることができます。これにより、中断、やり直し、および関連コストが最小限に抑えられます。さらに、AI はサプライ チェーン管理を改善し、必要なときに材料や機器がすぐに見つかるようにして、生産性をさらに高めることができます。

AI を使用するコラボレーション ツールとプラットフォームは、プロジェクトの関係者間のリアルタイムのコミュニケーションと調整を促進します。これにより、すべての関係者が情報を共有し、同じ認識を持つことができ、コラボレーションが向上し、コミュニケーション関連の遅延が削減されます。要約すると、建設業界は、AI 主導の効率性と生産性の向上を通じて大きな変革を経験しています。リソース割り当ての最適化、プロジェクトの遅延の削減、日常的なタスクの自動化、データ主導の意思決定の強化ができる AI は、建設プロジェクトの成果を向上させるための基礎として位置付けられています。世界の建設業界がますます複雑になるにつれて、AI の統合は、プロジェクトをより効率的、コスト効率よく、高品質で提供し、建設会社の長期的な競争力を確保する上で極めて重要な役割を果たします。

コスト削減

コスト削減は、建設市場における世界的な人工知能 (AI) を推進する重要な原動力です。予算超過や非効率で悪名高い業界で、AI はこれらの課題を軽減する革新的なソリューションを提供します。機械学習、予測分析、自動化を活用することで、建設会社は運用コストを大幅に削減し、全体的な収益性を高めることができます。AI 主導のリソース割り当てとプロジェクト管理により、建設プロセスが合理化され、労働力と資材の利用が最適化されます。これにより、無駄が削減されるだけでなく、高価なやり直しの必要性が最小限に抑えられ、最終的には大幅な節約につながります。さらに、AI を活用した予測メンテナンスにより、機器の問題を事前に特定し、コストのかかるダウンタイムと緊急修理を最小限に抑えることができます。

コスト効率は、安全対策の改善にもつながります。AI を活用したセンサーと監視システムは、潜在的な危険をリアルタイムで特定することで、現場の安全性を高めます。事故が減れば、保険料と法的責任が減り、財源が節約されます。AI のデータ主導の意思決定機能により、建設会社は情報に基づいた選択を行うことができ、コストのかかるミスのリスクが軽減されます。最も費用対効果の高い建築資材の選択、プロジェクトスケジュールの調整、エネルギー消費の最適化など、AI は費用対効果の高い意思決定を促す貴重な洞察を提供します。

さらに、AI に支えられた自動化とロボット工学により、レンガ積みや 3D プリントなどの作業における手作業への依存が軽減されます。人件費は建設費のかなりの部分を占めるため、自動化はコスト削減の魅力的な手段となります。建設業界は競争が激しく、費用対効果の高い手法は大きな優位性をもたらします。AI 技術を採用する企業は、従来の方法のみに頼る企業と比較して、プロジェクトをより迅速かつ低コストで、より高品質に完了できます。この競争上の優位性は、市場シェアと収益性の向上につながります。まとめると、コスト削減は、建設業界における AI 導入の魅力的な触媒となります。AI には、リソース割り当ての最適化、コストのかかる事故の防止、データに基づく意思決定の実現、労働集約的な作業の自動化などの機能があるため、建設業界は運用コストの削減から大きな恩恵を受けることになります。世界中の建設プロジェクトがますます複雑化し、規模も拡大する中、AI のコスト削減能力は、業界の将来の成功にとって重要な要素として位置付けられています。

主要な市場の課題

初期投資コスト

初期投資コストは、建設業界で人工知能 (AI) が広く採用される上で大きな障害となっています。AI は効率性、安全性、プロジェクト全体の成果を向上させる上で大きな可能性を秘めていますが、その導入に必要な多額の先行投資は、多くの建設会社にとって大きな障壁となる可能性があります。建設業界への AI 技術の統合には、さまざまな面で多額の投資が必要です。まず、AI アプリケーションを効果的に実行できる必要なコンピューティング インフラストラクチャとデバイスを調達するためのハードウェア コストがかかります。これらのハードウェアへの投資は、特に資本リソースが限られている中小規模の建設会社にとっては、かなりの額になる可能性があります。

次に、ソフトウェアと AI プラットフォームのコストが関係します。建設業界の特定のニーズに合わせた AI ソリューションの開発または取得にはコストがかかる可能性があります。カスタマイズとライセンス料がさらに経済的負担を増大させます。さらに、企業は継続的なソフトウェアのメンテナンス、更新、サポートに予算を割り当てる必要があります。従業員のトレーニングも、投資の重要な要素です。建設の専門家は、AI システムを効果的に運用および管理するためのスキルを習得する必要があります。これには、トレーニング プログラム、ワークショップ、および実装の初期段階で支援する AI の専門家の雇用または契約のための資金が必要です。

さらに、データ収集および分析ツール、センサー、接続ソリューションの設定などのインフラストラクチャ コストがあります。建設現場がデータを効率的に収集および送信できるようにすることは、複雑でコストがかかる可能性があります。

多くの建設会社にとって、これらの投資に必要な資本は大きなハードルになる可能性があります。これらの初期費用は、ROI と回収期間に関する懸念につながる可能性があります。利益率が低く、プロジェクトの規模や複雑さがさまざまである業界では、この金銭的な負担が、特に従来の方法の方が短期的には費用対効果が高いと思われる場合に、AI 技術の採用を躊躇させる場合があります。この課題を克服するには、建設会社がプロジェクトの遅延の削減、安全性の向上、リソースの割り当ての改善などの要素を考慮して、AI の長期的なメリットを慎重に評価することが重要です。政府のインセンティブ、補助金、または業界パートナーシップも、初期コストの相殺に役立つ場合があります。AI 技術が成熟し、よりアクセスしやすくなるにつれて、初期投資の障壁が徐々に低下し、より幅広い企業が建設で AI を採用しやすくなることが期待されます。

熟練した労働力の不足

熟練した労働力の不足は、建設市場における世界的な人工知能 (AI) の成長と発展の大きな障害となっています。AI は建設業界を変革する大きな可能性を秘めていますが、現在は不足している専門的なスキルセットを必要とします。 AI 技術の実装と管理ができる有資格者の不足は、建設業界にいくつかの課題を生み出しています。

技術的専門知識AI には、複雑なアルゴリズム、機械学習、データ分析、プログラミングが含まれます。建設会社には、特定のニーズに合わせた AI ソリューションを設計、開発、実装できる熟練した専門家が必要です。建設業界の複雑さを理解し、AI を効果的に適用できる AI 専門家の不足が、これらの技術の採用を妨げています。

データ サイエンティストAI は、トレーニングと意思決定にデータに大きく依存しています。建設関連データの収集、クリーニング、分析の専門知識を持つデータ サイエンティストの需要が高まっています。これらの専門家がいなければ、建設会社はデータから実用的な洞察を引き出すのに苦労し、AI のメリットが制限される可能性があります。機械学習スペシャリスト機械学習は AI のコア コンポーネントであり、予測分析、最適化、自動化のためのアルゴリズムを構築および微調整できる専門家が必要です。これらの専門家は不足しており、建設以外のさまざまな業界と競合しています。AI プロジェクト マネージャー建設のコンテキストで AI プロジェクトを管理するには、独自のスキル セットが必要です。プロジェクト マネージャーは、建設プロセス、安全プロトコル、AI 実装のニュアンスを理解している必要があります。これらの資格を持つ人材を見つけるのは難しい場合があります。

学際的なスキル建設における AI の効果的な統合には、多くの場合、学際的なスキルが必要です。専門家は、AI 技術と建設分野の知識のギャップを埋める必要があります。このような学際的な専門家の不足により、AI の導入が複雑になっています。継続的な学習AI は急速に進化する分野です。建設業界の AI 専門家は、最新の進歩とベスト プラクティスを常に把握しておく必要があります。継続的な学習の必要性により、適切な人材の不足がさらに浮き彫りになっています。

この課題に対処するには、多面的なアプローチが必要です。建設会社は、既存の従業員のスキルを向上させるトレーニング プログラムに投資できます。教育機関や AI トレーニング プロバイダーとの連携は、スキル ギャップを埋めるのに役立ちます。政府や業界が STEM (科学、技術、工学、数学) 教育を奨励する取り組みも、必要なスキルを持つ将来の労働力に貢献できます。建設業界における AI の需要が高まり、AI テクノロジーがより普及するにつれて、より多くの個人が AI 関連のキャリアやトレーニング プログラムを追求し、徐々に労働力不足が緩和されることが予想されます。それまでは、企業はパートナーシップを求め、特定のタスクをアウトソーシングし、組織内で AI 能力を開発するために戦略的に投資することで適応する必要があります。

データの品質と可用性

データの品質と可用性は、建設市場における世界的な人工知能 (AI) の大きなボトルネックとなっています。AI はモデルのトレーニング、予測、プロセスの最適化にデータに大きく依存していますが、建設業界はこの点で課題に直面することがよくあります。データの品質と可用性に関する制限は、建設業界における AI の実装の成功を妨げる可能性があります。データの断片化建設プロジェクトでは膨大な量のデータが生成されますが、このデータは多くの場合断片化されており、さまざまなシステムや関係者に分散されています。このデータを AI アプリケーション用に統合および標準化することは、複雑で時間のかかるプロセスになる可能性があります。

データの正確性不正確または不完全なデータは、AI システムの有効性を著しく損なう可能性があります。建設データにはエラー、矛盾、または欠落した情報が含まれている可能性があり、そのようなデータで AI モデルをトレーニングすると、誤った結論や決定につながる可能性があります。データ サイロ建設組織内のデータ サイロは、効率的なデータ共有と利用を妨げる可能性があります。包括的なデータ アクセスは、意味のある洞察と予測に不可欠であるため、これらのサイロは AI の実装を妨げる可能性があります。

レガシー システム多くの建設会社は、最新のデータ分析および AI ツールと互換性がない可能性のあるレガシー システムを使用しています。この断絶により、貴重なデータの抽出と利用が妨げられる可能性があります。データ セキュリティ建設データには、機密性の高いプロジェクト情報やクライアント情報が含まれることがよくあります。AI を利用しながらデータのセキュリティとプライバシーを確保することが最も重要です。データ保護規制への準拠は困難な場合があり、セキュリティ侵害は深刻な結果を招く可能性があります。データ収集と標準化建設現場や機器から関連データを収集することは、技術的な課題となる可能性があります。さらに、AI アプリケーションにはさまざまなソース間でデータ形式と品質を標準化することが必要ですが、実現が難しい場合があります。

履歴データの制限AI モデルは大規模で多様なデータセットの恩恵を受けますが、プロジェクト固有の性質上、建設業界ではデータセットが制限されることがよくあります。これは、履歴データが少ない小規模企業では特に、AI 予測の精度と信頼性に影響を与える可能性があります。データの所有権と共有建設業界には多数の利害関係者が関与しており、それぞれが独自のデータを持っています。共有と所有権の契約は複雑になる可能性があり、AI アプリケーションに必要なデータへのアクセスが困難になります。

これらの課題に対処するには、建設業界の協調した取り組みが必要です。企業は、データ検証プロセスを実装し、データの正確性を確保することで、データ品質の改善に投資する必要があります。また、データの収集、共有、利用をより容易にするために、データ インフラストラクチャの近代化も検討する必要があります。さらに、テクノロジー プロバイダーやデータ分析の専門家とのパートナーシップは、建設会社がこれらの課題を乗り越えるのに役立ちます。データ中心の文化を育み、標準化されたデータ プラクティスを推進することで、建設業界は AI の潜在能力を最大限に引き出し、プロジェクト管理、意思決定、建設プロセス全体の効率を向上させることができます。

主要な市場動向

安全性の向上

安全性の向上は、建設市場における世界の人工知能 (AI) の最も重要な推進力として浮上しています。建設業界は長い間、安全上の懸念と高い事故率に取り組んでおり、これらのリスクを軽減し、現場全体の安全性を向上させるために AI テクノロジーを活用することが不可欠です。 AI を活用した安全ソリューションは、現在、建設イノベーションの最前線にあります。コンピューター ビジョン、センサー、AI アルゴリズムを組み合わせて、建設現場をリアルタイムで監視します。これらのシステムは、危険な作業環境、無人の機器、許可されていない人員の存在など、潜在的な安全上の危険を検出できます。これにより、AI は事故を防ぐだけでなく、建設現場が厳格な安全規制と基準に準拠していることを保証します。

さらに、AI を搭載したウェアラブル デバイスは、建設作業員の健康と幸福を監視するために使用されています。これらのデバイスは、バイタル サインを追跡し、疲労を検出し、潜在的な危険を作業員に警告できます。この安全に対する積極的なアプローチにより、事故や怪我の可能性が大幅に減少します。

AI を活用した安全システムは、リアルタイムの警告と通知を提供し、重大な状況に即座に対応できるようにします。この迅速な介入により、安全上の懸念に迅速に対処し、事故の拡大を防ぐことができます。労働者の福利厚生と規制遵守の重要性が高まる中、建設における安全性向上のための AI の採用は拡大する見込みです。建設会社は、AI を活用した安全対策への投資が従業員の保護につながるだけでなく、ダウンタイムや関連コストを削減することでプロジェクトの効率化にも貢献することを認識しています。その結果、安全性の向上は、建設における世界の AI 市場における強力な原動力となっています。

自動化とロボット工学

自動化とロボット工学は、建設における世界の人工知能 (AI) 市場における主要な原動力となるでしょう。AI に支えられたこれらのテクノロジーは、建設プロセスのさまざまな側面で効率、精度、安全性を高めることで、建設業界に革命をもたらしています。

AI を活用した自動化は、レンガ積み、コンクリートの流し込み、3D プリントなどの作業で大きな進歩を遂げています。AI アルゴリズムを搭載した建設ロボットは、これらの作業を人間の労働よりも迅速かつ正確に実行できるため、手作業の必要性が減り、エラーが最小限に抑えられます。これにより、プロジェクトのタイムラインが短縮されるだけでなく、建設全体の品質も向上します。さらに、自律走行車やドローンは、現場検査、測量、資材輸送に使用されています。 AI により、これらの機械は建設現場を移動し、データを収集し、高度な自律性でタスクを実行できます。これにより、潜在的に危険な環境での手作業の必要性が減り、現場の安全性と生産性が向上します。

AI 駆動型ロボットは、重量物の持ち上げや資材の取り扱いにも応用できます。これらのロボットは、重い荷物を正確に疲労なく移動できるため、人間の作業員の事故や怪我のリスクが軽減されます。AI を活用した自動化とロボットの組み合わせは、建設プロセスを最適化するだけでなく、人件費の削減、資材の無駄の最小化、手直しの防止によってコスト削減にもつながります。その結果、建設会社は進化する業界環境で競争力を維持するためにこれらのテクノロジーをますます統合しており、自動化とロボット工学は建設における世界の AI 市場の原動力となっています。

セグメント別インサイト

アプリケーション別インサイト

計画および設計セグメントが市場を支配します。

建設業界でのビルディング インフォメーション モデリングの採用は、過去数年間にわたって建設の専門家が正確に設計、構築、修理するために頼りにする 3D モデルを作成するための新しい方法として登場しました。BIM プラットフォームのプログラマーは、スマートな AI 主導の機能で BIM の機能を向上させています。2022 年 9 月、建設、エンジニアリング、および同様の分野で使用され、コードを記述せずに誰でもデータを統合、変換、モデル化、視覚化できるデータ プラットフォームである建設テクノロジーのスタートアップ企業 Toric が、2,200 万ドルの資金を調達しました。投資の一環として、Toric は Autodesk Construction Cloud と、Revit、Navisworks、Civil 3D などの Autodesk の BIM 設計ツールの新しい統合を提供します。

地域別インサイト

予測期間中、北米が市場を支配すると予想されています。北米の建設における人工知能 (AI) 市場は、近年、大幅な成長を遂げています。この地域は、建設業界における技術の進歩とデジタル変革の最前線に立っています。

北米の建設における AI 市場は、世界最大かつ最も急速に成長している市場の 1 つです。この市場は、建設活動の増加、高度な技術の需要、生産性と効率性の向上への重点によって推進されています。市場には、計画、設計、建設、運用など、建設ライフサイクルのさまざまな段階にわたるさまざまな AI アプリケーションが含まれています。

北米、特に米国は、建設業界の技術革新の中心地となっています。多くの地域企業が、建設アプリケーション向けの AI 技術の開発と実装の最前線に立っています。市場では、予測分析、コンピューター ビジョン、ロボット工学、機械学習などの AI 主導のソリューションが建設プロセス全体で採用されるようになりました。

最近の開発

2022 年 11 月英国を拠点とする建設テクノロジー企業である Disperse.io は、プロジェクト マネージャーが作業を追跡し、建設現場からデータを収集し、プロジェクトの意思決定を改善できるように AI を使用したプラットフォームを提供しており、プラットフォームでキャプチャされた 360° の現場スキャンから収集された問題を強調表示する新製品 Impulse をリリースしました。このソリューションは、パフォーマンスに関する洞察を建物の標高に統合し、プロジェクト マネージャーに問題を提示します。

2022 年 9 月建設テクノロジー金融企業 Briq は、請求と収益回収を自動化するインドを拠点とするフィンテック企業である請求ソフトウェア Swipez を買収しました。Briq のプラットフォームは、建設会社が企業計画、労働力と資材の予測、プロジェクト予測、収益予測などの計画および予測プロセスにおける重要な財務ワークフローを自動化する機能をサポートしました。 Swipez は、自動化を通じて、クライアントの請求を効率的に管理する方法と、便利でタイムリーな収益回収プロセスを企業に提供しました。

2022 年 6 月ステレンボッシュを拠点とする Agile Business Technology (ABT) は、米国のグループ OpenSpace と提携して、南アフリカの建設プロジェクト向けに 360° キャプチャおよび人工知能 (AI) プラットフォームを立ち上げました。 OpenSpace で生成された 360° 画像を使用して変化する現場を文書化することで、チームのコラボレーションを大幅に改善できます。このソフトウェアにより、品質管理、進捗状況の記録、安全上の危険を特定するための検査も簡単に実行できるようになりました。

主要な市場プレーヤー

• Autodesk Inc.
• Building System Planning Inc.
• Smartvid.io Inc.
• Doxel Inc.
• Bentley Systems Inc.
• PTC Inc.
• IBM Corporation
• NVIDIA企業
• Oracle Corporation