2024年～2031年の建設市場における人工知能（AI）のアプリケーション別（現場管理、プロジェクト管理）、業種別（重機建設、商業施設）および地域別規模

建設市場における人工知能 (AI) 評価 – 2024-2031

建設プロジェクトにおける自動化、効率性、安全性の需要の高まりは、建設市場における世界的な人工知能 (AI) の急速な拡大の重要な原動力です。マーケットリサーチのアナリストによると、建設市場における世界の人工知能 (AI) 市場は、2024 年の収益 15 億 3,000 万米ドル を上回り、予測を上回る 2031 年には 132 億 1,000 万米ドル の評価額に達すると推定されています。

建設における AI の採用は、従来の慣行に革命をもたらし、プロジェクトの成果を改善し、業界全体でイノベーションを推進する可能性によって推進されており、建設業界における世界の AI を形成する上で重要な要素となっています。建設市場。この需要の急増により、市場は 2024 年から 2031 年にかけて 36% の CAGR で成長すると予想されます。

建設市場における人工知能 (AI) の評価定義/概要

「建設におけるグローバル人工知能 (AI)」という用語は、世界規模で建設業界内での人工知能技術の応用と統合を指します。これには、プロジェクトの計画と設計から実行、監視、保守に至るまで、建設プロセスのさまざまな側面を最適化するために AI 駆動型アルゴリズム、機械学習技術、ロボット工学、その他の高度なテクノロジーの使用が含まれます。

建設における AI は、データ分析、自動化、予測モデリング、インテリジェントな意思決定機能を活用して、生産性、効率性、安全性、持続可能性を向上させることを目指しています。これには、プロジェクトの遅延、コスト超過、労働力不足、安全リスク、環境への影響などの課題に対処するための AI を活用したソリューションの導入が含まれ、最終的には従来の建設慣行を変革し、世界の建設セクター全体でイノベーションを推進します。

建設市場における人工知能 (AI) の需要が急増している要因は何ですか?

AI を活用したツールは、建設プロジェクトの進行を遅らせるさまざまな反復作業を自動化できます。これには、スケジュール設定、リソースの割り当て、進捗状況の監視、データ入力などのタスクが含まれます。これらのタスクを自動化することで、AI は人間の労働者を解放し、複雑な建設段階の計画、予期しない問題の解決、他の関係者とのコラボレーションなどのコア コンピテンシーに集中できるようにします。これにより、全体的な効率が向上するだけでなく、プロジェクトの完了時間が短縮され、人件費が削減される可能性があります。さらに、AI を活用した分析により、プロジェクト データを分析して、潜在的なボトルネックや改善領域を特定できます。これにより、建設会社はプロセスを最適化し、データに基づいた意思決定を行って、プロジェクトのライフサイクル全体にわたって生産性を向上させることができます。

AI は、さまざまな方法で資材調達を最適化し、無駄を削減するために使用できます。類似プロジェクトの資材使用に関する履歴データを分析することで、AI システムは現在のプロジェクトの資材ニーズを正確に予測できます。これには、プロジェクト計画、建物の仕様、さらには資材使用に影響を与える可能性のある気象条件などの要素が考慮されます。AI は、資材の消費量や在庫レベルを追跡するセンサー データなど、建設現場からのリアルタイム データを分析することもできます。これにより、プロジェクト全体を通じて資材調達を動的に調整し、在庫過剰や不要なコストの発生を防ぎながら、十分な供給を確保して遅延を回避することができます。さらに、AI を使用して資材の代替の機会を特定することもできます。資材の特性とパフォーマンス データを分析することで、AI はプロジェクト要件を満たしながらも、より低コストで入手できるか、リード タイムが短い代替資材を推奨できます。

また、建設業界では熟練労働者の不足が深刻化しています。AI は、特定のタスクを自動化し、既存の労働者をサポートすることで、この不足を緩和するのに役立ちます。たとえば、AI 搭載ロボットは、より手作業で反復的なタスクの一部を処理できるため、熟練労働者はより複雑な仕事に専念できます。

建設市場における人工知能 (AI) の成長を妨げる要因は何ですか?

AI はデータに依存します。建設会社は、AI システムを効果的に機能させるために、膨大な量のプロジェクト データを収集、保存、分析する必要があります。設計ソフトウェア、プロジェクト管理ツール、センサー ネットワークなど、さまざまなソースからのデータを統合することは、困難な場合があります。さらに、データ セキュリティとプライバシーに関する懸念が最も重要です。建設会社は、機密性の高いプロジェクト データを不正アクセスや侵害から保護するために、強力なサイバー セキュリティ対策を必要としています。

また、AI ソリューションの実装にはコストがかかる場合があります。AI ソフトウェア、ハードウェア、トレーニング データを取得するための初期費用は、小規模な建設会社や予算が限られている会社にとっては障壁となる可能性があります。さらに、AI システムを既存の IT インフラストラクチャやワークフローに統合することは複雑で、専門知識が必要になる場合があります。すぐに利用できる業界固有の AI ソリューションが不足していることも、実装の課題をさらに増やす可能性があります。

さらに、AI はタスクを自動化しますが、新しい種類の熟練した労働力の需要も生み出します。建設プロセスと AI 機能の両方を理解している専門家が必要です。これには、AI 生成データを管理および分析するデータ サイエンティスト、AI システムをカスタマイズおよび保守する AI エンジニア、ワークフローに AI を効果的に統合できる建設マネージャーが含まれます。これらの組み合わせのスキルを備えたすぐに利用できる人員が不足していると、建設における AI の広範な採用が妨げられる可能性があります。

カテゴリ別の洞察力

重機建設の採用の増加は、市場の成長にどのような影響を与えますか?

分析によると、重機建設は予測期間中に最大の市場シェアを占めると推定されています。AI は重機建設プロジェクトの履歴データを分析して、気象現象、機器の故障、予期しない地質条件などの潜在的なリスクを特定できます。これにより、プロアクティブなリスク軽減戦略が可能になり、プロジェクトの中断を最小限に抑え、作業員の安全を確保できます。

さらに、重機建設プロジェクトでは、資材や機器をタイムリーに配送するために、複雑なロジスティクスとサプライ チェーン管理が必要です。AI は、交通、天候、資材の入手可能性に関するリアルタイム データを分析することで、ロジスティクスを最適化できます。これにより、配送が効率化され、コストが削減され、遅延を防ぐことができます。

さらに、重機建設プロジェクトでは、建築資材に埋め込まれたセンサー、作業員の動きや健康状態を追跡するウェアラブル デバイス、パフォーマンス メトリックと潜在的な障害を記録する機器監視システム、設計計画や資材スケジュールから進捗レポートや安全ログまで、あらゆるデータを格納するプロジェクト管理ソフトウェアなど、さまざまなソースから膨大な量のデータが生成されます。AI は、これらの大規模で複雑なデータセットの処理と分析に優れており、貴重なデータを抽出します。たとえば、AI はコンクリートの注入からのセンサー データを分析して硬化プロセスをリアルタイムで監視し、コンクリートの構造的完全性を損なう可能性のある温度や湿度レベルの潜在的な問題を特定できます。重機建設プロジェクトの豊富なデータ エコシステムを効果的に活用することで、AI は建設会社にプロジェクトの全体像を提供し、データに基づく意思決定を促進し、プロジェクトの成果を最適化できます。

プロジェクト管理は、建設市場における人工知能 (AI) の成長をどのように促進しますか?

プロジェクト管理セグメントは、予測期間中に建設市場における人工知能 (AI) の大部分を占めると予測されています。AI はプロジェクト データを分析して、天候による遅延、資材不足、労働力の不足などの潜在的なリスクを早期に特定できます。これにより、プロジェクト マネージャーはリスクを軽減し、プロジェクトの遅延やコスト超過を防ぐための積極的な対策を講じることができます。さらに、AI を使用して建設現場を監視し、落下、不適切な機器の使用、不法侵入などの安全上の危険がないか確認することもできます。このリアルタイム監視により、タイムリーな介入が可能になり、事故や怪我を防ぐことができます。この透明性により、関係者は進捗状況を追跡し、問題を早期に特定し、チームにプロジェクト目標の責任を負わせることができます。

さらに、AI は建設プロジェクト用の集中データ プラットフォームの作成を促進できます。このプラットフォームは、計画、仕様、進捗レポート、通信記録、さらには埋め込みモニターやウェアラブルからのセンサー データなど、すべてのプロジェクト データを保存できます。情報への集中アクセスにより、プロジェクト関係者間のコラボレーションと知識共有が向上します。

また、従来のプロジェクトのスケジュール設定とリソース割り当ては時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。AI は過去のプロジェクト データを分析し、パターンを特定して、より効率的なスケジュールを作成し、プロジェクト間のリソース割り当てを最適化できます。これにより、遅延が削減され、適切な人材と機器が適切なタイミングで利用できるようになります。

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国/地域別の洞察力

建設市場における人工知能 (AI) の需要は、北米の市場の成長にどのように影響していますか?

アナリストによると、予測期間中、北米は建設市場における人工知能 (AI) を支配すると推定されています。北米の建設会社は、新しいテクノロジーを早期に採用してきた歴史があります。イノベーションに対するこのオープンな姿勢により、効率と生産性を向上させる AI の可能性をうまく活用できます。

北米の建設会社は、プロジェクトを時間どおりに、予算内で、高品質の基準で提供することにますます重点を置いています。AI は、プロジェクト スケジュール、リソース割り当て、リスク管理を最適化するための貴重なツールを提供し、プロジェクト配信の成果を向上させます。また、一部の北米政府は、資金提供イニシアチブやパイロット プロジェクトを通じて、建設における AI の使用を積極的に推進しています。この政府の支援により、この地域の建設市場における AI の成長がさらに強化されます。

アジア太平洋地域の潜在的な機会に貢献する要因は何ですか?

アジア太平洋地域は、予測期間中に抗体製造市場内で最高の CAGR で成長すると予測されています。APAC 政府は、高速鉄道網、橋梁、発電所、スマート シティなどのインフラ開発プロジェクトに多額の投資を行っています。このインフラ支出の急増により、効率的な建設プロセスに対する大きな需要が生じており、AI は自動化、最適化、データ主導の意思決定を通じてこれに対処できます。さらに、アジア太平洋地域の建設業界では、溶接、レンガ積み、資材処理などの幅広い作業にロボットや自動化を導入する動きが広がっています。AI は、これらのロボット システムの調整と管理において重要な役割を果たし、安全で効率的な運用を確保します。

さらに、アジア太平洋地域、特にシンガポールや韓国などの国では、政府の取り組みや BIM の利点に対する認識の高まりにより、BIM の導入が増加しています。BIM は、建物の物理的特性と機能的特性をすべて網羅した建設プロジェクトのデジタル表現を作成します。このデジタル モデルは、建築家やエンジニアから請負業者や施設管理者まで、プロジェクトに関わるすべての関係者にとって情報の中心的なリポジトリとして機能します。 AI は BIM とシームレスに統合され、BIM モデルによって生成された豊富なデータを活用して設計を最適化し、潜在的な衝突を特定し、プロジェクト全体のパフォーマンスを向上させます。

競争環境

建設業界における効率性、安全性、費用対効果に対するニーズの高まりに牽引され、世界の建設市場における人工知能 (AI) は急速な成長を遂げています。

建設市場における人工知能 (AI) で活動している著名な企業には、以下の企業が含まれます。

• Autodesk
• IBM
• Microsoft
• Oracle
• SAP
• Built Robotics
• Daas Matters
• Trimble
• AImotive

最新の開発状況

• 2023 年 2 月、Autodesk は、施工性分析に重点を置いた BIM 360 の新しい AI 機能を発表しました。設計コードのコンプライアンス チェックを自動化し、計画レビュー プロセスを合理化する AI 搭載ツールをリリースしました。
• 2022 年 6 月、IBM は AI を活用した建設プロジェクトのリスク管理のための新しいクラウド サービスを開始し、リスクのプロアクティブな特定と軽減を可能にしました。大手建設請負業者と提携し、コンピューター ビジョンを活用して危険な状況を検出し、作業員の安全監視に AI を試験的に導入しました。

レポートの範囲

建設市場における人工知能（AI）、カテゴリ別

アプリケーション：

• プロジェクト管理
• 現場管理
• リスク管理
• スケジュール管理

業界タイプ：

• 重工業
• 商業施設
• 住宅
• その他

地域：

• 北部アメリカ
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• ラテンアメリカ
• 中東およびアフリカ

市場調査の研究方法

研究方法と調査研究のその他の側面について詳しくは、弊社までお問い合わせください。

このレポートを購入する理由

経済的要因と非経済的要因の両方を含むセグメンテーションに基づく市場の定性的および定量的分析 各セグメントおよびサブセグメントの市場価値 (10億米ドル) データの提供 最も急速な成長が見込まれ、市場を支配すると予想される地域とセグメントを示します 地域別の分析では、地域における製品/サービスの消費を強調し、各地域内で市場に影響を与えている要因を示します 主要プレーヤーの市場ランキング、およびプロファイルされた企業の過去5年間の新しいサービス/製品の発売、パートナーシップ、事業拡大、買収を組み込んだ競争環境主要な市場プレーヤーの会社概要、会社の洞察、製品のベンチマーク、SWOT分析を含む広範な企業プロファイル 最近の動向に関する業界の現在および将来の市場見通し（新興地域と先進地域の両方の成長機会と推進要因、課題と制約を含む） ポーターの5つの力の分析によるさまざまな視点からの市場の詳細な分析 バリューチェーン市場のダイナミクスシナリオを通じて市場への洞察を提供し、今後数年間の市場の成長機会を提供します 6か月間の販売後アナリストサポート

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