建設分野におけるAI市場：ソリューション、アプリケーション、テクノロジー、導入形態、エンドユーザー別-2025-2032年の世界予測

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「建設分野におけるAI市場：ソリューション、アプリケーション、テクノロジー、導入形態、エンドユーザー別-2025-2032年の世界予測」（360iResearch LLP）の販売を12月19日より開始しました。グローバルインフォメーションは360iResearch (360iリサーチ)の日本における正規代理店です。

【当レポートの詳細目次】
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建設分野におけるAI市場は、2032年までにCAGR 25.24%で52億2,900万米ドルの成長が予測されています。

建設業界は、人工知能が実験的なパイロットから、建設環境のライフサイクルの各段階に対応するエンタープライズグレードの展開へと移行し、決定的な変曲点に立っています。概念設計から施工、施設運営に至るまで、AIテクノロジーは既存のリソースでチームが達成できることの境界を塗り替えています。欠陥検出のための自動画像解析、設備の健全性予測モデル、契約分析のための自然言語ツール、労働力に制約のある現場作業を軽減するロボット工学など、意思決定者は今、生産性、安全性、品質にそれぞれ明確なメリットをもたらす機能の急増に直面しています。

このような背景から、経営幹部は、アルゴリズム機能の急速な成熟と、建設ワークフロー、規制の枠組み、断片化されたデータアーキテクチャの持続的な複雑性という、2つの並行するダイナミクスを両立させなければならないです。コンピュータ・ビジョンやIoTデータ・ストリームを計画やプロジェクト管理システムに統合し、機械学習と専門知識を組み合わせて介入に優先順位をつけ、エキスパート・システムを導入して制度のベスト・プラクティスをコード化します。累積的な価値を獲得するためには、ポイントソリューションからプラットフォームベースのアーキテクチャへの移行が不可欠になりつつあります。

このイントロダクションは、技術的能力と建設業務の現実との間の現実的な整合性の重要性を強調することで、エグゼクティブサマリーの残りの部分を構成しています。また、イノベーションの速度とガバナンス、データの完全性、測定可能な成果の定義を両立させる、採用に向けたエビデンスに基づくアプローチの必要性を強調しています。

本エグゼクティブサマリーの基礎となる調査は、1次専門家インタビュー、対象フィールド検証、および包括的な2次エビデンスの統合を組み合わせた混合手法アプローチを採用しました。一次調査には、プロジェクト幹部、調達リーダー、技術プロバイダーとの構造化インタビューが含まれ、導入の課題、調達行動、測定可能な成果に関する生の視点を把握しました。現場検証では、相互運用性、データフロー、実際の建設ワークフローにおけるハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントの運用適合性を評価するため、現場視察とデモンストレーションを行いました。

また、観察されたパターンを整理し、主張を三角測量するために、公文書、製品文献、規制ガイダンス、業界フォーラムなどの二次証拠が用いられました。データの三角測量技法は、異なるインプットを調整し、孤立した逸話ではなく、確かな動向を示す繰り返し現れるテーマを特定するために適用されました。セグメントマッピングとユースケースの検証により、ソリューションの種類、用途、技術、導入形態、エンドユーザーにわたる実践的な実装制約を反映した洞察が得られるようにしました。

品質管理には、独立した専門家によるレビュアー監査、テーマ別結論の感度チェック、読者に調査結果が最も適用可能なコンテキストを知らせるための仮定と限界の透明なカタログなどが含まれます。この重層的な調査手法により、経営陣の意思決定や事業計画に役立つ、実用的で擁護可能な洞察が得られます。

サマリーを要約すると、AIは、調達、労働力構成、リスク管理への明確な影響を伴って、実験的な補助的なものから建設パフォーマンス向上の中核的な実現手段へと移行しつつあります。コンピュータ・ビジョン、IoT、機械学習、ロボット工学の融合は、相互運用性、モジュール化されたハードウェア設計、強力なサービス機能に見合う統合バリューチェーンを生み出しつつあります。規律あるパイロットと、エンタープライズグレードのガバナンスやデータ準備とを組み合わせる組織は、最も持続的な利益を獲得できると思われます。

地域力学と政策環境は、地域ごとの展開戦略を要求し、関税の影響は、弾力性のあるサプライチェーンと柔軟な商取引条件の必要性を強調します。実証可能な運用成果と強固なサポート、明確なコンプライアンス態勢を兼ね備えたベンダーが、好ましいパートナーとなると思われます。最終的に、成功するかどうかは、テクノロジーの目新しさよりも、データを運用化し、確立されたワークフローにAI主導の意思決定サポートを組み込み、明確に定義されたパフォーマンス指標に照らして成果を測定する組織の能力にかかっています。

つまり、インパクトが大きく、摩擦の少ない使用事例から始め、データとガバナンスに投資し、商業的条件を構成して採用リスクを軽減し、パートナーシップと能力構築を通じて規模を拡大します。このようなアプローチによって、技術的な可能性と建設デリバリーの運用上の現実を一致させることができます。

建設分野におけるAI市場の市場規模はどのように予測されていますか？
2024年に8億6,367万米ドル、2025年には10億8,010万米ドル、2032年までには52億2,900万米ドルに達すると予測されています。CAGRは25.24%です。

建設業界におけるAIの導入がどのように業務効率を再構築していますか？
AIテクノロジーは、欠陥検出のための自動画像解析、設備の健全性予測モデル、契約分析のための自然言語ツール、ロボット工学などを通じて、生産性、安全性、品質に明確なメリットをもたらしています。

建設業界における新たなAI主導のビジネスモデルはどのようなものですか？
データ優先のプロジェクト・デリバリー・モデルや自律的な現場業務への全面的な方向転換が進んでいます。

2025年に導入される米国の関税が建設技術導入に及ぼす影響は何ですか？
関税導入により、商業上・業務上の新たな複雑性が生じ、調達戦略の再評価が必要になります。

建設分野におけるAI市場の主要企業はどこですか？
Autodesk, Inc.、Procore Technologies, Inc.、Trimble Inc.、Oracle Corporation、Bentley Systems, Incorporated、Hexagon AB、Nemetschek SE、IBM Corporation、Microsoft Corporation、SAP SEなどです。

建設業におけるAI導入を加速するために経営幹部が優先すべき戦略的行動は何ですか？
価値の高い業務上のペインポイントにスコープされたパイロット試験を優先し、データの準備とガバナンスに投資し、柔軟な商業モデルを採用することが重要です。

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 市場の概要
第5章 市場洞察
第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025
第7章 AIの累積的影響, 2025
第8章 建設分野におけるAI市場：ソリューション別
第9章 建設分野におけるAI市場：用途別
第10章 建設分野におけるAI市場：技術別
第11章 建設分野におけるAI市場：展開モード別
第12章 建設分野におけるAI市場：エンドユーザー別
第13章 建設分野におけるAI市場：地域別
第14章 建設分野におけるAI市場：グループ別
第15章 建設分野におけるAI市場：国別
第16章 競合情勢

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