ジェネラティブAIインコンストラクションマーケット バイ タイプ (レジデンシャルコンストラクション、コマーシャルコンストラクション、インダストリアルコンストラクション、アンド オーザーズ)、バイ テクノロジー (マシンラーニング、ナチュラルランゲージプロセッシング、アンド オーザーズ)、バイ アプリケーション (デザイン アンド プランニング、コンストラクション オプティマイゼーション、アンド オーザーズ)、バイ リージョン アンド カンパニーズ - インダストリーセグメントアウトルック、マーケットアセスメント、コンペティションシナリオ、トレンド、アンド フォーキャスト 2023-2032

リポートの概要

ジェネラティブAIインコンストラクションマーケットの規模は、2032年までに約1,945百万米ドルになる見込みです。2022年の105百万米ドルから成長し、2023年から2032年の予測期間中に34.9%のCAGRで成長します。

建設におけるジェネラティブAIとは、人工知能の手法であるアルゴリズム設計を最適化し、革新することです。建設向けのジェネラティブAIツールは、人間の建築家、デザイナー、エンジニアが意思決定プロセスを支援するために特別に設計されています。これらのツールは、デザインのオプションを対話的かつ継続的に探索し、専門家がフィードバックを提供し、パラメータを変更し、ジェネラティブAIのアルゴリズムをガイドして望ましい結果を達成することを可能にします。

機械学習、人工知能、計算設計の進歩が、建設におけるジェネラティブAIの可能性を推進しています。

ドライビングファクター

時間とコストの節約

ジェネレーティブAIは、繰り返しのタスクを自動化することで設計と計画のプロセスを加速させることができます。人間が手動で作成するのにかかる時間の一部で複数のデザインの代替案を生成することができます。このスピードと効率は、建設プロジェクトの設計段階でのコスト削減につながります。

技術の進歩とコンピューティングパワー

コンピューティングパワー、クラウドコンピューティング、機械学習アルゴリズムの急速な進歩により、ジェネレーティブAIの開発と応用が可能になりました。頑強な計算リソースとスケーラブルなAIフレームワークの利用により、大量のデータと複雑なシミュレーションの処理が可能となり、ジェネレーティブAIアルゴリズムに必要なものです。

建築情報モデリング（BIM）との統合

建築情報モデリング（BIM）は、建設業界で建物プロジェクトのデジタル表現と管理に広く使用されています。ジェネレーティブAIは、BIMシステムと統合してその機能を強化することができます。AIアルゴリズムを活用することで、BIMモデルを最適化し、自動化し、より良い設計の調整、クラッシュ検出、建設シミュレーションのために分析することができます。

レストレインファクター

法的および規制上の課題

建設業界での生成型AIの導入には、法的および規制上の課題が生じる可能性があります。生成型AIを使用して設計ソリューションを生成する際には、建築基準、安全規制、その他の業界基準への遵守が確保される必要があります。これらの懸念に対処するためには、建設業界におけるAIの使用に関する明確なガイドラインと規制が策定される必要があります。

認識と理解の不足

多くの建設関係者やステークホルダーは、生成型AI技術に対する認識と理解が限られている場合があります。この知識の不足は、建設プロセスにおいてAIソリューションの導入に対する懐疑心や抵抗感を引き起こす可能性があります。

コストと投資

既存の建設ワークフローとシステムに生成型AI技術を統合することには、かなりのコストがかかる場合があります。これにはハードウェア、ソフトウェア、トレーニング、およびインフラのアップグレードへの投資が含まれます。生成型AIを導入するために必要な初期投資は、特にリソースが限られた小規模企業にとっては抑止力となる場合があります。

コロナウイルス感染症が建設業界の生成AIへの影響

採用と実施の遅れ

パンデミックは世界中の建設プロジェクトに影響を与え、遅延、供給チェーンの混乱、財務制約を引き起こしました。その結果、建設会社は既存のプロジェクトの完了に重点を置き、パンデミックによる経済的な不確定性を乗り越えるため、生成AIなどの新しい技術の採用を優先しなかった可能性があります。

予算制約

パンデミックによる経済の停滞により、多くの建設会社が財務上の課題に直面しています。これにより、予算が締め付けられ、新しい技術への投資に慎重なアプローチが取られるようになりました。生成AIの実施は、コスト削減策やキャッシュフローの維持に焦点を当てる中で延期または縮小された可能性があります。

バイ タイプ アナリシス

2022年、商業建設セグメントがグローバル建設業界におけるジェネレーティブAIの収益シェアの最大を占めました

タイプに基づいて、市場は住宅建設、商業建設、産業建設、インフラストラクチャ建設、その他のタイプにセグメント化されています。これらのタイプの中で、商業建設セグメントがグローバルジェネレーティブAI建設市場で最も収益性が高いと予想されています。

ジェネレーティブAIは商業建設プロジェクトにおいて重要な役割を果たすことができます。MLアルゴリズムは、エネルギー効率、スペース利用、美的魅力などの要素を考慮してオフィスビル、小売スペース、その他の商業施設の設計を最適化することができます。建設計画とスケジューリングは、AI生成のソリューションによってリソースの割り当てとプロジェクトのタイムラインを最適化し、中断を最小限に抑えることができます。

バイテクノロジーアナリシス

2022年、機械学習セグメントがグローバル建設業における生成AIの収益シェアの最大を占めました。

市場は機械学習、ヘルスケアの自然言語処理、その他の技術に基づいてセグメント化されています。これらの技術の中で、機械学習がグローバル建設業における生成AIにおいて最も収益性が高いと予想されています。

機械学習アルゴリズムは、設計パラメータ、過去のデータ、プロジェクトの制約を分析して、建設プロジェクトの最適化された設計の代替案を生成することができます。機械学習モデルは、既存の設計とプロジェクトの結果から学習することで、特定の要件に合わせた革新的で効率的な設計を生成することができます。

バイ アプリケーション アナリシス

2022年の世界の建設におけるジェネラティブAI市場で、デザインと計画セグメントが最大の収益シェアを占めています。

アプリケーションに基づいて、市場はデザイン＆プランニング、建設最適化、プロジェクト管理、その他のアプリケーションに分割されています。これらのアプリケーションの中で、デザイン＆プランニングセグメントが世界の建設におけるジェネラティブAI市場で最も収益性の高いものと予想されています。ジェネラティブAIは、建設における設計と計画プロセスを大幅に向上させることができます。建築サービスの要件、現場の状況、規制制約を分析し、最適な設計オプションを生成することができます。

複数のパラメータを同時に考慮することで、ジェネラティブAIアルゴリズムは革新的で効率的な設計を作成し、コストを削減し、持続可能性を向上させることができます。ジェネラティブAIは、労働力、材料、設備、現場の状況など、さまざまな要素を分析することで、建設プロセスを最適化することができます。最適な建設スケジュール、リソース割り当て計画、資材調達戦略を生成することができます。これにより、プロジェクトのタイムラインを短縮し、ロスを最小限に抑え、全体的な効率を向上させることができます。

キー市場セグメント

タイプに基づいて

• 住宅建設
• 商業建設
• 産業建設
• インフラストラクチャー建設
• その他のタイプ

技術に基づいて

• 機械学習
• 自然言語処理
• その他の技術

アプリケーションに基づいて

• 設計と計画
• 建設最適化
• プロジェクト管理
• その他のアプリケーション

グロース オポチュニティ

デザイン オプティマイゼーション アンド イノベーション

ジェネラティブ AI は、指定された制約と目標に基づいて複数のデザインの代替案を生成することで、デザイン オプティマイゼーション プロセスを支援することができます。この技術により、建築家やエンジニアは機能性、持続可能性、コスト効率性を向上させる革新的なソリューションを特定するために、幅広いデザインの可能性を探索することができます。

コンストラクション プランニング アンド オプティマイゼーション

ジェネラティブ AI は、現場の条件、プロジェクトの要件、利用可能なリソースなど、さまざまな要素を分析することにより、コンストラクション プランニングを最適化することができます。AI モデルは最適化された建設スケジュール、資材調達計画、およびリソース配分戦略を生成することができ、プロジェクトの効率向上とコスト削減につながります。

レーテスト トレンズ

ロボット工学と自動化

ジェネレーティブAIは、建設業界においてロボット工学と自動化の統合を容易にしています。それは現場の状況やプロジェクトの要件を分析することにより、自律型物資取り扱いロボットやレンガ敷きロボットなどのロボットのワークフローを最適化することができます。また、ジェネレーティブAIはリアルタイムのデータから学習することにより、建設現場での能力と適応性を向上させることも可能です。

ジェネレーティブデザイン

ジェネレーティブAIは自動化されたデザイン最適化においてますます使用されています。それは一連のデザインパラメータと制約を分析し、指定された基準を満たす幅広いデザインオプションを生成することができます。これにより、建築家やエンジニアは革新的で効率的なデザインを探求することができ、コストの節約と持続可能性の向上につながります。

リージョナルアナリシス

北米は2022年に建設業における生成AIの最大の収益シェアを占めています。

北米は建設業における生成AI市場を席巻しています。この地域は強力なテクノロジーエコシステムを持ち、多数の建設会社がAIの応用を探求しています。アメリカの企業は、設計最適化、プロジェクト管理、建設シミュレーションのために生成AIを活用しています。この地域の研究機関やスタートアップも建設業向けのAIツールの開発に取り組んでいます。

アジア太平洋地域、特に中国、日本、シンガポールなどの国々は、建設業を含むさまざまな産業においてAI技術への投資を行っています。中国は巨大な建設市場を持つため、設計最適化や建設シミュレーションに生成AIの適用に大きな関心を示しています。日本も建設プロセスにおけるAIとロボット技術の統合を探求しています。

主要な地域と国々

北米

• 米国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• 英国
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• 北欧
• 西ヨーロッパその他

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパその他

APAC

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア＆ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• APACその他

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• ラテンアメリカその他

中東およびアフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• 中東およびアフリカその他

マーケットシェア＆主要プレイヤーの分析

いくつかの有名なソフトウェア会社やテクノロジープロバイダーが建設業界向けの生成型AIソリューションの開発と提供に積極的に取り組んでいます。これらにはAutodesk、Trimble、Bentley Systems、Dassault Systèmes、IBMなどが含まれます。これらの企業は、既存の建設ソフトウェアプラットフォームに生成型AIの機能を統合するために研究開発に投資しています。

多くの建設会社がAIの潜在的な利点を認識し、設計効率、プロジェクト管理、および建設最適化の向上に活用しています。ただし、採用の範囲は企業によって異なり、小規模な企業はまだ生成型AI技術の探索と導入の初期段階にある可能性があります。

建設業界における生成型AIの主要プレイヤー

• Autodesk Inc.
• Dassault Systemes
• Trimble
• Bentley Systems
• Katerra
• Oracle Corporation
• Aurora Computer Services
• Building System Planning Inc.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• その他の市場プレイヤー

リセント デベロプメント

イン 2021, オートデスク ワズ ア リーディング ソフトウェア カンパニー イン ザ アーキテクチャ, エンジニアリング, アンド コンストラクション (エーイーシー) インダストリー. ゼイ ハブ デベロップト ジェネレーティブ デザイン トゥールズ アンド インテグレーテッド エーアイ ケイパビリティーズ イントゥ ゼア ソフトウェア プラットフォームズ トゥ オプティマイズ コンストラクション プロセッシズ アンド イナベル デザイン エクスプロレーション.

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