建設産業におけるAI：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026～2031年）

Mordor Intelligenceによると、2026年の建設産業におけるAI市場の規模は129億4,000万米ドルと推定されており、2025年の111億米ドルから拡大し、2031年には279億2,000万米ドルに達すると予測されています。

2026～2031年にかけてのCAGRは16.62％となる見込みです。

本レポートは、コンポーネント別（ソリューション、サービス）、用途別（計画・設計、安全リスク管理、その他）、導入形態別（クラウド、ハイブリッド、その他）、プロジェクトライフサイクルの段階別（着工前、施工、その他）、エンドユーザー別（総合建設業者、専門下請け業者、施設管理者、その他）、プロジェクトタイプ別（住宅、商業、その他）、地域別に分類されています。

世界の建設産業におけるAI市場の動向と洞察

予測分析によるコストとスケジュールの最適化

予測分析は、リアルタイムのリソース、気象、サプライチェーンのデータに基づいて数千通りのスケジュール変動をシミュレーションすることで、予算超過を半減させます。これは、ザックリーコンストラクション社によるALICE Coreの活用事例が裏付けています。作業員の配置開始前にモデルが衝突を検知することで、建設業者は労働生産性が37％向上し、変更指示が41％減少したと報告しています。こうした定量化可能な成果により、建設産業におけるAI市場では、予測計画がデジタルファーストのプロジェクト遂行における標準出発点となっています。

建設現場における安全基準の順守の加速

コンピュータビジョン・ゲートウェイにより、個人用保護具（PPE）の未着用、危険な近接状態、または機器の故障がリアルタイムで検出されるようになり、事故発生率は67.5％、保険請求件数は36.8％削減されました。米国国土安全保障省の重要インフラに関するガイダンスでは、AIを活用したリスク評価が推奨されており、規制面での追い風が強まっています。GCCなどの建設業者は、Buildotsを活用して毎週7万箇所の点検を行い、危険が深刻化する前に作業員に警告を発しています。罰則が強化される中、安全を最優先とするAIの導入は、取締役会レベルでの必須要件となっています。

多額の初期投資と不透明なROI

AIを包括的に導入する場合、その効果が現れるまでに10万米ドルを超える費用がかかることが多く、このハードルが多くの下請け業者を参入から遠ざけています。プロジェクトベース収益モデルは、投資回収の計算をさらに複雑にし、建設市場におけるAIの初期段階での普及を遅らせています。

セグメント分析

2025年の支出のうち67.35％をソリューションが占めました。これは、請負業者が既存のワークフローに容易に組み込める既製のプラットフォームのライセンシングを急いだためです。サービス収益は絶対額では後れを取っていますが、企業がプロジェクト固有のデータセットに合わせてアルゴリズムを調整するためにインテグレーターを雇用するようになったことから、CAGR32.45％で上昇すると予測されています。建設産業におけるAI市場の「サービス」部門の規模は、導入企業がスタンドアロンのコードよりも変更管理の専門知識を優先するにつれて、その差を縮めていく見込みです。Trimbleのマルチモーダルスイートは、生成デザイン、プロジェクト管理、自動数量算出を1つのインターフェースに統合しており、単機能ソリューションの魅力を低下させています。

コンサルタント、システムインテグレーター、専門トレーナーは、レガシーデータセットの整理、データレイクの構築、継続的改善ループの管理を通じて、市場での存在感を高めています。彼らの骨格が拡大していることは、建設産業におけるAI市場の技術競合が、アルゴリズムの処理能力と同様に、アドバイザリーサービスの深さにも大きく依存していることを示唆しています。

2025年には、設計期間を50％短縮する生成デザインワークフローに牽引され、「計画・設計」セグメントが34.92％のシェアで首位に立ちました。しかし、規制当局による監督が強化される中、「安全リスク管理」セグメントはCAGR38.02％を記録し、他セグメントをすべて上回ると予測されています。クラウドビジョンエンジンは検査業務を効率化し、ウェアラブルセンサはアラートを監督者に直接送信します。このような安全コンプライアンスへの需要の高まりにより、「安全リスク管理」セグメントは、2031年までに建設AI市場のシェア順位を塗り替えることになると見込まれています。

自律型機器制御や予知保全などの用途も、これに続いて急成長しています。ロボットが反復作業を効率化し、センサを活用した保全により、稼働停止時間を25～40％削減します。こうした新たな使用事例が相まって、収益チャネルが多様化し、ベンダー間の差別化がさらに進んでいます。

地域別分析

北米は、豊富なベンチャーキャピタル、広範なクラウドインフラ、OSHAのAI活用に前向きな安全施策に後押しされ、2025年の収益の42.25％を占めました。ユタ州、バージニア州、テキサス州における数十億規模のデータセンター建設計画は、地域の請負業者に決定的な規模の優位性をもたらしています。「インフラ投資・雇用法」による連邦政府の資金提供は、特にAIを活用した輸送やクリーンエネルギー施設に対する需要をさらに確固たるものにしています。

アジア太平洋は、2031年のCAGRが32.26％と最も急速に成長している地域であり、韓国の350億米ドル規模のデータセンター計画や、中国の「東部データ西部コンピューティング」プログラムが牽引役となっています。深刻な熟練労働者不足により、日本、シンガポール、オーストラリアの建設各社はロボット技術の導入を迫られており、一方で施策立案者は、各国のデジタル経済ロードマップにAIの導入を組み込んでいます。規制の進展がばらばらであることは依然として実行上の障壁となっていますが、地域の作業部会がISOやopenBIM規格に合意形成を進めていることから、状況は緩和されつつあります。

欧州では、「Fit-for-55」、タクソノミー、循環型経済に関する規制により、建設事業者が炭素パフォーマンスの記録を義務付けられていることから、着実な伸びを見せています。そのため、資材パスポートやエネルギー使用量の予測を自動化するAIプラットフォームには、すぐに購入者が見つかっています。中東のメガシティでは、スマートインフラの展開にAIが導入されており、湾岸諸国はグリーンフィールドのデジタルツインにおける「ライトハウスクライアント」としての地位を確立しつつあります。アフリカと南米では、導入規模は控えめながらも、港湾、鉄道、再生可能エネルギープロジェクトにおけるパイロット事業が活発化しており、建設セグメントにおけるAI市場の長期的な成長余地を示唆しています。

その他の特典

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストによるサポート

よくあるご質問

• 2026年の建設産業におけるAI市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 129億4,000万米ドルと推定されており、2025年の111億米ドルから拡大し、2031年には279億2,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは16.62％です。
• 建設産業におけるAI市場の主要なセグメントは何ですか？
  • コンポーネント別（ソリューション、サービス）、用途別（計画・設計、安全リスク管理、その他）、導入形態別（クラウド、ハイブリッド、その他）、プロジェクトライフサイクルの段階別（着工前、施工、その他）、エンドユーザー別（総合建設業者、専門下請け業者、施設管理者、その他）、プロジェクトタイプ別（住宅、商業、その他）、地域別に分類されています。
• 予測分析はどのようにコストとスケジュールを最適化しますか？
  • リアルタイムのリソース、気象、サプライチェーンのデータに基づいて数千通りのスケジュール変動をシミュレーションすることで、予算超過を半減させます。
• 建設現場における安全基準の順守はどのように加速されていますか？
  • コンピュータビジョン・ゲートウェイにより、個人用保護具（PPE）の未着用、危険な近接状態、または機器の故障がリアルタイムで検出され、事故発生率は67.5％、保険請求件数は36.8％削減されました。
• AIの導入における課題は何ですか？
  • 多額の初期投資と不透明なROIがあり、このハードルが多くの下請け業者を参入から遠ざけています。
• 2025年の支出におけるソリューションとサービスの割合はどのようになっていますか？
  • 2025年の支出のうち67.35％をソリューションが占め、サービス収益はCAGR32.45％で上昇すると予測されています。
• 「計画・設計」セグメントの市場シェアはどのくらいですか？
  • 2025年には34.92％のシェアを持ち、設計期間を50％短縮する生成デザインワークフローに牽引されています。
• 北米地域の建設産業におけるAI市場の収益はどのくらいですか？
  • 2025年の収益の42.25％を占めています。
• アジア太平洋地域のCAGRはどのくらいですか？
  • 2031年のCAGRが32.26％と最も急速に成長しています。
• 建設産業におけるAI市場の主要企業はどこですか？
  • Autodesk、Trimble、Oracle（Aconex）、Procore Technologies、Bentley Systems、NVIDIA、IBM、Microsoft、Dassault Systemes、PTC、Smartvid.io（Newmetrix）、Doxel、Alice Technologies、eSUB、PlanRadar、Augmenta AI、Buildots、nPlan、OpenSpace AI、FYLDなどです。

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場情勢

• 市場概要
• 市場促進要因
  • 予測分析によるコストとスケジュールの最適化
  • 建設現場における安全基準の順守の加速
  • 人手不足を背景としたロボット技術の導入
  • ESGに連動した、低炭素かつデータ豊富なプロジェクトへの需要
  • AI対応データセンタープロジェクトの急増
  • AIの相互運用性を可能にするopenBIM規格の成熟度
• 市場抑制要因
  • 多額の初期投資と不透明なROI
  • AIに精通した建設人材の不足
  • 断片化されたプロジェクトデータと従来型のサイロ化されたシステム
  • 今後導入されるAIガバナンスとアルゴリズムの透明性に関する規制
• 産業バリューチェーン分析
• 技術展望（技術スナップショット）
• 使用事例と事例研究
• 規制情勢
• ポーターのファイブフォース分析
• 投資分析

第5章 市場規模と成長予測

• コンポーネント別
  • ソリューション
  • サービス
• 用途別
  • 計画・設計
  • 安全リスク管理
  • 自律型・半自律型機器
  • 品質・進捗のモニタリング
  • 予知保全
  • その他の用途
• 導入形態別
  • クラウド
  • オンプレミス
  • ハイブリッド
• プロジェクトライフサイクルの段階別
  • 着工前
  • 施工
  • 竣工後・運用保守（O&M）
• エンドユーザー別
  • 総合建設業者
  • 専門下請け業者
  • 建築家・エンジニア
  • プロジェクトオーナー・デベロッパー
  • 施設管理者
  • その他のエンドユーザー
• プロジェクトタイプ別
  • 住宅
  • 商業
  • 産業
  • インフラ（交通、公益事業）
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • チリ
    • ペルー
    • その他の南米諸国
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • 韓国
    • インド
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 中東・アフリカ
    • 中東
      • アラブ首長国連邦
      • サウジアラビア
      • その他の中東諸国
    • アフリカ
      • 南アフリカ
      • ナイジェリア
      • その他のアフリカ

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略イニシアチブとファンディング
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • Autodesk
  • Trimble
  • Oracle（Aconex）
  • Procore Technologies
  • Bentley Systems
  • NVIDIA
  • IBM
  • Microsoft
  • Dassault Systemes
  • PTC
  • Smartvid.io（Newmetrix）
  • Doxel
  • Alice Technologies
  • eSUB
  • PlanRadar
  • Augmenta AI
  • Buildots
  • nPlan
  • OpenSpace AI
  • FYLD

第7章 市場機会と将来の展望