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市場調査レポート
商品コード
1861488
建設における人工知能市場：コンポーネント別、用途別、エンドユーザー別、技術タイプ別、展開モード別、プロジェクトタイプ別-2025～2032年の世界予測Artificial Intelligence in Construction Market by Component, Application, End User, Technology Type, Deployment Mode, Project Type - Global Forecast 2025-2032 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 建設における人工知能市場：コンポーネント別、用途別、エンドユーザー別、技術タイプ別、展開モード別、プロジェクトタイプ別-2025～2032年の世界予測 |
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出版日: 2025年09月30日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 184 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要
建設における人工知能市場は、2032年までにCAGR28.65％で144億5,000万米ドル規模に成長すると予測されております。
| 主要市場の統計 | |
|---|---|
| 基準年 2024年 | 19億2,000万米ドル |
| 推定年 2025年 | 24億7,000万米ドル |
| 予測年 2032年 | 144億5,000万米ドル |
| CAGR（%） | 28.65% |
建設セグメントにおける人工知能導入の背景を確立し、プロジェクトライフサイクル全体にデジタルインテリジェンスを統合することの戦略的重要性を明確にします
建設産業は、デジタルインテリジェンスがプロジェクトの構想、実行、維持管理の方法を変革する転換点に立っています。人工知能はもはや実験的な追加機能ではなく、設計、現場作業、設備管理、安全システムにわたり統合された層となりつつあります。現代のプロジェクトでは、高度センシング機器、自動化プラットフォーム、クラウドベース分析技術を組み合わせ、意思決定サイクルの迅速化、手戻りの削減、作業員の安全向上を図る事例が増加しています。この動向は、ビルディングインフォメーションモデリング（BIM）、コンピュータービジョン、機械学習技術の成熟、継続的に実用的なデータを生成する接続デバイスの普及によって支えられています。
建設技術における主要な変革的シフトを特定し、プロジェクト全体で自動化・協働・持続可能性データ駆動型意思決定を加速させる
建設技術の情勢では、従来型役割やバリューチェーンを再定義する変革的な変化が起きています。センシング技術とロボティクスの進歩により、従来は労働集約的であった作業が自動化されつつあります。一方、機械学習とコンピュータービジョンは、大規模な継続的品質評価と安全モニタリングを可能にしています。こうした技術的変革に伴い、調達行動にも変化が生じています。プロジェクトオーナーや請負業者は、個による製品を購入するよりも、ハードウェア、ソフトウェア、システムインテグレーションサービスを包括した統合ソリューションを求める傾向が強まっています。同時に、コラボレーションツールと共有デジタルツインは、複数関係者間の調整を改善し、設計段階と施工段階の間での情報損失を削減しています。
米国関税施策の変動が、調達リードタイム・サプライチェーン戦略・現地調達・資本集約型AIソリューションの導入チャネルに与える影響を分析します
米国における関税変更と貿易施策の転換がもたらす累積的影響は、建設セグメントで人工知能ソリューションを導入する企業に新たな運営上と戦略上の考慮事項をもたらしています。ドローン、センサ、ロボット機器などの輸入ハードウェア部品のコストを押し上げる関税は、初期資本要件の増加や調達リードタイムの延長を招きます。これにより、ソリューションプロバイダはサプライチェーン戦略の再考、現地調達優先化、価格競合維持用製品構成調整を迫られています。一方、ソフトウェア中心のコンポーネントやクラウドサービスは関税の直接的影響は比較的少ないも、高価格化したハードウェアとの組み合わせによる統合コスト増を通じて二次的な影響を受ける可能性があります。
コンポーネントの応用技術導入とエンドユーザーの組み合わせが、導入チャネルと価値実現をどのように決定づけるかを明らかにする、微妙なセグメンテーション洞察を解明します
詳細なセグメンテーション分析により、価値が創出される領域と、採用戦略において最も重要なコンポーネント、用途、エンドユーザー、技術、導入形態、プロジェクトタイプの組み合わせが明らかになります。コンポーネントの観点では、市場情勢はハードウェア、サービス、ソフトウェアに広がります。ハードウェアには、ドローン、IoTエンドポイント、ロボット機器、視覚・位置・環境データを収集する多様なセンサなどのデバイスが含まれます。サービスは、システムとワークフローを調整する統合コンサルティングから、継続的なサポート、保守、従業員の能力を向上させる対象を絞ったトレーニングプログラムまで広がります。ソフトウェアは、AIプラットフォーム、分析スイート、現場作業員や計画担当者のために生の信号を優先順位付けされた知見に変換するビルディングインフォメーションモデリングツールをカバーします。
南北と大陸横断的な力学が、導入の優先順位付け、調達、地域に根差した実装アプローチにどのように影響するかを説明する、戦略的な地域別洞察を提供します
地域による力学は、技術の導入方法、普及速度、ソリューションを効果的に拡大するために必要なパートナーシップの形態を形作ります。アメリカ大陸では、イノベーションクラスターと大規模請負業者技術ベンダーの高密度集積が、クラウドネイティブプラットフォーム、高度分析技術、統合型ハードウェアソフトウェアシステムの急速な普及を牽引しています。同地域が重視するパフォーマンス指標、安全性の成果、生産性向上は、後にポートフォリオ全体へ拡大するパイロットプログラムを促進します。また、現地生産能力は関税による部品価格上昇の影響を緩和する助けとなります。
導入の勢いを形作るソリューションベンダー、インテグレーター、ハードウェアメーカー、建設企業の競合エコシステムと戦略的行動を分析します
このエコシステムにおける主要組織は、いくつかの戦略的アーキタイプに分類されます。エンドツーエンドのソフトウェアスイートとクラウドサービスを提供するプラットフォームプロバイダ、ドローンセンサロボットプラットフォームを設計するハードウェアメーカー、製品のギャップを埋め技術と運用プロセスを連携させるシステムインテグレーターとコンサルティング企業、デジタル能力を内製化し納品・ライフサイクル性能で差別化を図る建設会社と資産所有者です。競合情勢は、専門知識、データの相互運用性、現場レベルのサービス能力を組み合わせた強固なパートナーネットワークを構築する能力によって、ますます定義されるようになっております。
経営陣がガバナンス・調達・人材・スケーラブルなパイロットから本番環境への移行チャネルを通じて、人工知能投資を運用化するための実践的な提言を提示します
産業リーダーは、技術的可能性を測定可能なプロジェクト成果へと転換するため、具体的な措置を講じる必要があります。第一に、相互運用性を優先し、プロジェクトライフサイクル全体で多様なツールが文脈豊かな情報を共有できるデータスキーマとAPI標準を定義・徹底します。技術ガバナンスを事前に確立することで、統合コストを削減し、スケーリングを加速させます。次に、検査サイクル時間の短縮や設備稼働率の向上といった具体的な運用指標を達成する、対象を絞ったパイロット事業のポートフォリオを構築します。成功したパイロット事業を、トレーニングや変更管理を伴う企業全体への展開へと移行させる明確な計画を策定することが重要です。
利害関係者インタビュー、技術評価、シナリオ分析を組み合わせた混合調査手法により、実践的な導入実態を検証する
これらの知見の基盤となる調査では、堅牢性と関連性を確保するため、複数の実証的手法を統合しています。一次調査では、建築家技術者、総合請負業者・専門工事業者、インフラ所有者、設備メーカー、システムインテグレーター、技術ベンダーなど、多様な利害関係者を対象とした構造化インタビューとワークショップを実施しました。これらの取り組みにより、導入経験、調達基準、意思決定者が新ソリューション評価に用いる運用指標に関する直接的な知見を得ました。
調達部門の人材と技術における計画的なデジタル変革が、生産性・安全性・ライフサイクル上の利益を実現するための戦略的必要性を要約します
要するに、人工知能は建設業を個による職種集合体から相互接続されたデータ駆動型バリューチェーンへと再構築しています。この移行には技術導入以上の変革が求められ、調達プロセス、人材育成、パートナーシップモデルの変革が不可欠です。貿易施策の変化やサプライチェーンの圧力により、特にハードウェア集約型ソリューションでは短期的な複雑性が生じますが、これらの課題はモジュール型システムアーキテクチャ、ニアショアリング、ソフトウェアサービスへの依存強化といった実践的戦略を促進し、価値創出を可能にします。
よくあるご質問
目次
第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場概要
第5章 市場洞察
- 重建設機械の性能最適化用AI駆動型予知保全モデル
- プロジェクトにおける構造的完全性を最大化しつつ資材廃棄を削減する生成デザインアルゴリズム
- ドローンとコンピュータービジョンを活用した現場検査プラットフォームによる進捗状況のリアルタイム追跡
- 資材不足や納期遅延を軽減するAI搭載サプライチェーン予測ツール
- 機械学習を活用したデジタルツイン統合による予防的リスク評価と安全コンプライアンス
- 反復的な建設作業の効率化を実現する自律型ロボット積練りシステム
- 拡張現実とAIを組み合わせたソリューションによる現場作業員のリアルタイム指導とエラー削減
- 機械学習ベースプロジェクトスケジューリングソフトウェアによるリソース配分とスケジュール精度の最適化
- AIを活用したエネルギー消費モデリングによる建物運営のカーボンフットプリント削減
- 構造上の欠陥や熱漏れの事前検知を可能とするAI搭載の熱画像分析
第6章 米国の関税の累積的な影響、2025年
第7章 AIの累積的影響、2025年
第8章 建設における人工知能市場：コンポーネント別
- ハードウェア
- ドローン
- IoTデバイス
- ロボティクス機器
- センサ
- サービス
- インテグレーションコンサルティング
- サポート保守
- トレーニング
- ソフトウェア
- AIソフトウェアプラットフォーム
- 分析ソフトウェア
- BIMソフトウェア
第9章 建設における人工知能市場：用途別
- 設計モデリング
- 設備保守
- プロジェクト管理
- コラボレーションツール
- スケジューリングツール
- 品質管理
- 欠陥検出
- 検査ツール
- リソース管理
- 安全モニタリング
- 予測モニタリング
- 映像分析
第10章 建設における人工知能市場：エンドユーザー別
- 建築家技術者
- 土木技術者
- 構造技術者
- 建設業者
- 総合建設業者
- 専門工事業者
- インフラ所有者
- 不動産開発業者
第11章 建設における人工知能市場：技術タイプ別
- BIM
- 3Dモデリング
- コラボレーションツール
- コンピュータビジョン
- 画像認識
- 物体検出
- モノのインターネット
- 機械学習
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 自然言語処理
- ロボティクス
第12章 建設における人工知能市場：展開モード別
- クラウド
- プライベートクラウド
- パブリッククラウド
- ハイブリッド
- 混合導入
- オンプレミス
- ローカルサーバー
第13章 建設における人工知能市場：プロジェクトタイプ別
- 商用
- オフィス
- 小売
- 産業
- 製造業
- 倉庫
- インフラ
- 輸送
- 公益事業
- 住宅
- 集合住宅
- 一戸建て住宅
第14章 建設における人工知能市場：地域別
- 南北アメリカ
- 北米
- ラテンアメリカ
- 欧州・中東・アフリカ
- 欧州
- 中東
- アフリカ
- アジア太平洋
第15章 建設における人工知能市場：グループ別
- ASEAN
- GCC
- EU
- BRICS
- G7
- NATO
第16章 建設における人工知能市場：国別
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- ブラジル
- 英国
- ドイツ
- フランス
- ロシア
- イタリア
- スペイン
- 中国
- インド
- 日本
- オーストラリア
- 韓国
第17章 競合情勢
- 市場シェア分析、2024年
- FPNVポジショニングマトリックス、2024年
- 競合分析
- Autodesk, Inc.
- Trimble Inc.
- Oracle Corporation
- Procore Technologies, Inc.
- Bentley Systems, Incorporated
- Hexagon AB
- Microsoft Corporation
- International Business Machines Corporation
- SAP SE
- Honeywell International Inc.
