世界の建設用人工知能（AI）市場：提供別、用途別、ステージ別、展開別、産業別、組織規模別、地域別（～2030年）

2024年11月21日2024年11月21日 marketing 建設用人工知能（AI）

市場概要

建設用人工知能（AI）の世界市場規模は、2023年に29億3000万米ドルと評価され、2024年から2030年にかけて年平均成長率26.9%で成長すると予測されています。この成長の原動力となっているのは、過去のデータに基づいて予算を予測することでコスト超過を防止したり、スケジュールに従って予測モデルの作成を支援したりするなど、建設分野における人工知能（AI）の数多くのメリットです。これにより、大規模建設プロジェクトの費用対効果が高まります。人工知能（AI）はまた、3Dモデルベースのプロセスを強化し、エンジニア、建設専門家、建築家の作業負荷を軽減します。建設現場の3Dスキャンをキャプチャし、現場の問題に対処するためのデータを管理者に提供するロボットを通じて、プロジェクト計画を改善します。

請負業者や下請け業者が現場での生産的な作業に集中できるよう、リスク要因の制御を保証するためです。さらに、自律型建設機械などの高度なAIアプリケーションは、レンガ積みやコンクリート打設などの労働集約的な作業を自動化することで、現場の効率を高めます。同時に、AIによる労働力の最適化は、インテリジェントな作業負荷配分、パフォーマンス分析、リソース配分を通じて労働力不足に対処します。建設業界におけるAIの多面的なメリットは、関連製品やサービスに対する大きな需要を促進し、市場拡大に拍車をかけます。

AIは、モバイル機器、ドローン、ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）システムなど、多様なソースからの情報を処理することで、データの質と学習を大幅に向上させます。こうしたデータ主導の洞察は、組織運営を最適化します。例えば、建設業界では、現場外の工場でAIを搭載したロボットが部品をプレハブ化することでプロジェクトのタイムラインを短縮し、現場チームは中核となる建設活動に集中することができます。さらに、AIの分析機能は、建物、道路、橋などの構造物の性能に関する建設後の貴重な洞察を提供し、メンテナンス戦略に情報を提供し、資産管理を最適化します。

2023年の収益シェアは81.7%で、ソリューション提供が市場を独占。この成長の主な要因は、自然言語処理（NLP）、ディープラーニング、機械学習などのAI技術の著しい進歩です。これらの技術革新は、プロセスの自動化、意思決定の迅速化、専門家に合わせたサポートの提供により、建設組織を変革しています。

サービス提供セグメントは、2024年から2030年にかけて年平均成長率28.1%で成長する見込みです。この成長軌道の主な原動力は、業務効率とプロジェクト成果の向上を目的としたAI搭載ソリューションの採用が拡大していることです。主なアプリケーションには、ディープラーニングを活用して初期段階のコストと時間の見積もりによってビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）を最適化することや、IoTセンサーを活用して膨大なデータセットを取得・分析し、安全性、計画、プロジェクト管理全体を改善することなどがあります。さらに、BIMにおける音声統合などのインダストリー4.0技術は、建設現場の景観を再構築しています。英国政府が公共プロジェクトにBIMレベル2を義務付けたことは、デジタル化とデータ主導のアプローチを重視する傾向が強まっていることを裏付けています。

プロジェクト管理アプリケーション分野は、2023年の市場収益シェア36.2%を占めています。この成長は主に機械学習アルゴリズムの統合によってもたらされます。これらのアルゴリズムは、過去のデータを分析することで、コスト、スケジュール、リスクに関する重要な洞察を提供し、スケジューリング、リソース配分、プロジェクト全体の生産性を最適化します。その結果、建設会社は大幅な利益向上を実現しています。

リスク管理アプリケーション分野は、2024年から2030年にかけて年平均成長率30.5%で最も急成長する見込みです。この拡大の主な要因は、高度なデータ分析を活用して業界固有のリスク要因に積極的に対処する安全衛生分析（HSA）の採用が増加していることです。特に、リスクプロファイルの高まりを特徴とする建設セクターは、AIとデジタル技術から大きな恩恵を受ける見込みです。これらのイノベーションは、センサーベースのシステム、ウェアラブルデバイス、UAVなどのIoT対応ソリューションを通じて、リスクの特定と軽減を容易にします。監督とプロアクティブな安全管理を最適化することで、これらの技術は建設業界におけるリスク予防への強固なアプローチを提供します。

2023年の収益シェアは、建設段階セグメントが45.2%を占めています。この大幅な成長は、建設プロセスの変革におけるAI技術の極めて重要な役割によるものです。ワークフローを自動化し、現場の意思決定に情報を提供し、専門家の生産性を高めることで、AIは建設全体の効率を大幅に向上させています。その結果、リソースの割り当てを最適化し、業務を合理化するためのAIへの依存度が高まることで、このセグメントにおける関連製品・サービスへの需要が高まっています。

建設前段階のセグメントは、2024年から2030年までのCAGRが28.3%で最も急成長すると予測されています。この拡大は主に、自動化による反復的な建設前作業の効率化によってもたらされます。AI技術は、設計生成の加速、計画プロセスの最適化、BIMから得られる貴重な洞察の提供において極めて重要な役割を果たしています。建設前段階における幅広いAIアプリケーションは、このセグメントの大幅な成長の主な触媒となっています。

クラウド展開セグメントは、2023年に55.6%という最大の市場収益シェアを占めました。このセグメント成長の要因は、建設市場におけるクラウド展開の特徴、例えば、大規模かつ大規模な建築プロジェクトにおけるスケーラビリティや迅速な適応性などが挙げられ、これによりプロジェクトの費用対効果も向上します。プライベートクラウドの機能開発には先進技術が導入されており、これにより建設企業はデータの安全性とプライバシーの問題に取り組むことができます。

オンプレミス導入分野は、2024年から2030年までの年平均成長率（CAGR）が13.9%と、大きな成長が見込まれています。この成長を促進する要因は、データセキュリティ、規制遵守の確保、現場での意思決定において、このセグメントが多用されていることです。このような用途では、オンプレミス導入のメリットは、初期設定コストが高いこと、一旦設定が完了すれば、定期的なサブスクリプション料金を回避できるため、長期的な建設において費用対効果が高いこと、オンプレミス導入では高速インターネットが不要であるため、ネットワーク接続に問題のある遠隔地での建設において貴重な製品であることです。

常駐型産業は、このセグメントでAI技術が提供するソリューションにより、2023年に43.7%の最大の市場収益シェアを占めました。これらのソリューションは、データ主導の洞察によって資源配分を最適化し、プロジェクト管理者がIoTセンサーやデジタル技術を使用して現場を遠隔監視できるようにし、建設後の予知保全計画を容易にします。

公共インフラ産業は、2024年から2030年にかけて年平均成長率29.3%で成長する見込み。この拡大は主に、業務効率の向上、コスト削減、安全プロトコルの強化、資産利用の最適化、意思決定能力の向上を目的としたAIの採用増加によるものです。AIを活用することで、建設会社は業績を大幅に向上させ、優れたインフラソリューションを提供することができます。AIの多面的なメリットは、こうした技術への旺盛な需要を後押しし、この分野の大幅な成長を促進しています。

2023年の市場収益シェアは、大企業セグメントが69.4%で最大。成長の要因は、品質管理の改善、リスク管理の強化、持続可能性の達成、業務効率の全体的な強化など、このセグメントでAIを使用する多くの利点に起因しており、AIはこのセグメントにとって貴重な資産であり、このセグメントを大きく成長させています。

中小企業（SMEs）組織セグメントは、2024年から2030年までの年平均成長率（CAGR）が28.3%で最も急成長する見込みです。この期待される成長の原動力は、市場における競争の激化に起因しており、イノベーションと市場における競争上の優位性を獲得するための大きな機会を与えています。AI技術の支援により、中小企業は、手頃な価格で柔軟性のあるカスタマイズされたプロジェクトを、品質保証と優れたリスク管理で行う能力を高めており、このセグメントの全体的な成長につながるこの組織の市場シェアを伸ばしています。

北米の建設用人工知能（AI）市場は2023年に40.4%のシェアで市場を支配。この成長の要因は、技術への莫大な投資と、プロジェクト管理、リスク管理、サプライチェーン管理、その他多くの分野でのAIの多用が、製品に対する需要を高め、同地域の市場を大きく成長させているためです。

米国は、リアルタイムのコラボレーション、厳格な規制遵守、および製品の需要の急増と同国での市場の大幅な成長につながった技術の進歩により、2023年に75.3％のシェアで北米の建設市場におけるAIを支配しました。

欧州の建設用人工知能（AI）市場は、環境の持続可能性、コスト効率、生産性の向上においてAI技術が果たす重要な役割により、同地域における同製品の需要が急増したため、2023年に有利な地域と認定されました。

英国の建設用人工知能（AI）市場は、持続可能性に対する消費者の需要の変化と地政学的安定性により、今後数年間で急成長する見込みです。

アジア太平洋地域の建設用人工知能（AI）市場は、経済成長と急速な都市化によって建設市場の需要が増加し、同地域の製品需要が拡大し、同地域の市場が大幅に成長していることから、大きな成長が見込まれています。

中国の建設用人工知能（AI）市場は、政府支援、研究開発技術への多額の資金提供、自動化需要、同国市場での競争激化により、2023年にかなりの市場シェアを占めました。

中東・アフリカの建設用人工知能（AI）市場は、2024年から2030年までのCAGRが30.1%で、最も急成長が見込まれます。この成長が期待される要因は、建設市場の競争が激化しているため、技術の進歩、持続可能な建設手法、リスク管理、リソース配分の強化、データセキュリティなどに対する需要が高まっているためです。このような需要の急増が、この地域の市場を大きく成長させています。

建設用人工知能（AI）の主要企業には、マイクロソフト、オラクル、SAP SEなどがあります。各企業は、業界での競争力を高めるため、顧客ベースの拡大に注力しています。そのため、主要企業はM&Aや他の大手企業との提携など、いくつかの戦略的イニシアチブを取っています。

マイクロソフトは、Copilot、dynamics 365、Microsoft Azure AIなどのAIソリューションを提供することで、顧客管理、マーケティング、規制遵守などの日常業務を効率化し、この市場に参入しています。

オラクルは、Rosedin Electricなどの業界と協力し、この分野で革新的なラボを設立し、市場のイノベーションを推進しています。同社は、オラクル・コンストラクション・インテリジェンス・クラウド・サービスなど、データ主導型の意思決定ソフトウェアを提供しています。

主要企業・市場シェア

建設用人工知能（AI）市場の主要企業は以下の通り。これらの企業は合計で最大の市場シェアを占め、業界の動向を左右しています。

Autodesk Inc.
International Business Machines Corporation
Microsoft
Oracle
SAP SE
Trimble Inc.
ALICE Technologies Inc.
BuildingConnected
The Access Group
Doxel.

2024年5月、マイクロソフトは、人材育成やスタートアップ企業の支援を通じて、フランスの建設市場におけるAI導入を加速させるため、44億米ドル相当の投資を行うことを発表。

2024年4月、EIL（Engineers India Limited）は、Detect Technologies Private Limitedとの提携を発表し、EILの建設現場にAIベースのリアルタイム監視ソリューションをグローバルに展開。

サービス展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
ソリューション
サービス

アプリケーションの展望（収益、百万米ドル、2018年～2030年）
資産管理
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
その他

段階の展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
建設前段階
建設段階
建設後段階

デプロイメントの展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
クラウド
オンプレミス

業界の展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
住宅
公共インフラ
重建設
その他

組織規模の展望（収益、百万米ドル、2018年～2030年）
中小企業（SMEs）
大企業

地域別展望（収益、百万米ドル、2018年～2030年）
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
ドイツ
英国
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
ブラジル
中東・アフリカ（MEA）
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
南アフリカ

【目次】

第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 市場の定義
1.3. 調査方法
1.3.1. 情報収集
1.3.2. 情報またはデータ分析
1.3.3. 市場形成とデータの可視化
1.3.4. データの検証・公開
1.4. 調査範囲と前提条件
1.4.1. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 建設用人工知能（AI）の世界市場の変数、動向、範囲
3.1. 市場導入/ライン展望
3.2. 市場規模と成長見通し（百万米ドル）
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場促進要因分析
3.3.2. 市場阻害要因分析
3.4. 建設用人工知能（AI）の世界市場分析ツール
3.4.1. ポーター分析
3.4.1.1. サプライヤーの交渉力
3.4.1.2. 買い手の交渉力
3.4.1.3. 代替の脅威
3.4.1.4. 新規参入による脅威
3.4.1.5. 競争上のライバル
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 経済・社会情勢
3.4.2.3. 技術的ランドスケープ
3.4.2.4. 環境的ランドスケープ
3.4.2.5. 法的景観
第4章. 建設用人工知能（AI）の世界市場推計と動向分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 建設用人工知能（AI）の世界市場オファリングの動向分析、百万米ドル、2023年・2030年
4.3. ソリューション
4.3.1. ソリューション市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.4. サービス
4.4.1. サービス市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
第5章. 建設における人工知能（AI）の世界市場アプリケーションの推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 建設用人工知能（AI）の世界市場用途別動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
5.3. 資産管理
5.3.1. 資産管理市場の収益予測と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4. プロジェクト管理
5.4.1. プロジェクト管理市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
5.5. リスク管理
5.5.1. リスク管理市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.6. スケジュール管理
5.6.1. スケジュール管理市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.7. サプライチェーン管理
5.7.1. サプライチェーン管理市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.8. その他
5.8.1. その他市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第6章. 建設用人工知能（AI）の世界市場ステージ別推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 建設用人工知能（AI）の世界市場ステージ別動向分析、百万米ドル、2023年、2030年
6.2.1. 建設前市場の収益予測と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
6.3. 建設段階
6.3.1. 建設段階市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（USD Million）
6.4. ポストコンストラクション
6.4.1. 建設後市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第7章. 建設における人工知能（AI）の世界市場展開の推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 建設用人工知能（AI）の世界市場：展開動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
7.3. クラウド
7.3.1. クラウド市場の収益推計と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4. オンプレミス
7.4.1. オンプレミス市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
第8章. 建設用人工知能（AI）の世界市場産業別推計と動向分析
8.1. セグメントダッシュボード
8.2. 建設用人工知能（AI）の世界市場産業動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
8.3. 住宅
8.3.1. 住宅市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
8.4. 公共インフラ
8.4.1. 公共インフラ市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
8.5. 重建設
8.5.1. 重建設市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
8.6. その他
8.6.1. その他市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
第9章. 建設用人工知能（AI）の世界市場組織規模の推定と動向分析
9.1. セグメントダッシュボード
9.2. 建設用人工知能（AI）の世界市場主な動き分析、百万米ドル、2023年および2030年
9.3. 中小企業（SMEs）
9.3.1. 中小企業（SMEs）市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
9.4. 大企業
9.4.1. 大企業市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（USD Million）

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