 | • レポートコード：MRC2606C4553 • 出版社/出版日：GlobalInfoResearch / 2026年5月 • レポート形態：英文、PDF、136ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：サービス |
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レポート概要
世界のAIビルディングジェネレーター市場の規模は、2025年に4億2800万米ドルと評価され、2032年には7億6200万米ドルに再調整される見込みで、2026年から2032年の期間中に年平均成長率（CAGR）が8.4%と予測されています。
AIビルディングジェネレーターは、生成的な大規模モデル、パラメトリックアルゴリズム、ビルディングインフォメーションモデリング（BIM）などの人工知能に基づいたインテリジェントな設計ツールです。ユーザーが入力したテキスト指示、サイト条件、規制制約、または手描きのスケッチに基づいて、準拠した構築可能な建物の計画を自動的に生成することができます。これらの計画には、フロアプラン、ファサードデザイン、3Dモデル、エネルギー消費や日光曝露などの性能シミュレーションが含まれ、初期段階の設計効率と創造的探求能力を大幅に向上させます。
その上流産業チェーンには、AI大規模モデルプラットフォーム、BIM/CADソフトウェアベンダー、地理情報システム（GIS）サービスプロバイダー、クラウドコンピューティングインフラプロバイダーが含まれます。中流には、建築設計に特化したAIGC技術企業があり、建築知識グラフ、生成アルゴリズム、人間とコンピュータのインタラクション、エンジニアリング実装能力の統合が求められます。下流は主に建築設計事務所、不動産開発業者、都市計画部門、独立した建築家をターゲットにしており、SaaSサブスクリプション、APIコール、またはカスタマイズプロジェクトを通じてソリューションを提供しています。
コアコストは初期段階のアルゴリズム開発に集中しており、限界的な配信コストは低いため、業界全体の粗利益率は一般的に60%から85%の間です。標準化されたSaaS製品は80%以上の粗利益率を達成できる一方で、カスタマイズされたソリューションはやや低い粗利益率（約50%から70%）ですが、平均受注額が高く、顧客の忠誠心が強いです。
AIビルディングジェネレーター市場は、建築および建設業界のデジタルトランスフォーメーションによって推進されています。より迅速な設計サイクル、コスト削減、自動化に対する需要の高まりが、企業にAI支援設計ツールの導入を促しています。従来のCADソフトウェアと比較して、AIプラットフォームは自動レイアウト生成、リアルタイム最適化、インテリジェントな推奨を提供します。クラウド展開とサブスクリプションモデルは、中小規模のデザインスタジオにとっての参入障壁を低くしています。BIM（ビルディングインフォメーションモデリング）やスマート建設技術の採用が進む中、AIビルディングジェネレーターは標準的なツールとなり、今後数年間の市場の安定した拡大を支えると期待されています。
このレポートは、世界のAIビルディングジェネレーター市場に関する詳細かつ包括的な分析です。企業別、地域・国別、タイプ別、アプリケーション別に定量的および定性的な分析が提示されています。市場は常に変化しているため、このレポートでは競争、供給と需要のトレンド、そして多くの市場における需要の変化に寄与する主要な要因を探ります。選定された競合他社の企業プロフィールや製品例、2025年の一部の主要企業の市場シェア推定も提供されています。
【主な特徴】
– グローバルAIビルディングジェネレーター市場の規模と予測（消費価値：百万ドル）、2021-2032年
– 地域別および国別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場の規模と予測（消費価値：百万ドル）、2021-2032年
– タイプ別およびアプリケーション別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場の規模と予測（消費価値：百万ドル）、2021-2032年
– 主要プレイヤーのグローバルAIビルディングジェネレーター市場シェア（収益：百万ドル）、2021-2026年
【このレポートの主な目的】
– グローバルおよび主要国の市場機会の総規模を特定すること
– AIビルディングジェネレーターの成長可能性を評価すること
– 各製品および最終用途市場における将来の成長を予測すること
市場に影響を与える競争要因の評価
本報告書は、以下のパラメータに基づいて、世界のAIビルディングジェネレーター市場の主要プレーヤーをプロファイルしています – 企業概要、収益、粗利益率、製品ポートフォリオ、地理的存在、主要な開発動向。本研究に含まれる主要企業には、AIRI Lab、Maket.ai、Prome AI、BricsCAD、ARCHITEChTURES、mnml.ai、Autodesk、ArchiVinci、Leonardo AI、ArchitectGPTなどがあります。
また、本報告書は、市場の推進要因、制約、機会、新製品の発売または承認に関する重要な洞察も提供します。
【市場セグメンテーション】
AIビルディングジェネレーター市場は、タイプ別およびアプリケーション別に分かれています。2021年から2032年の期間におけるセグメント間の成長は、タイプ別およびアプリケーション別の消費価値に関する正確な計算と予測を提供します。この分析は、特定のニッチ市場をターゲットにすることでビジネスを拡大するのに役立ちます。
タイプ別の市場セグメント
ビルディング情報モデリング（BIM）インテリジェントツール
スキーム生成およびデザイン支援
その他
展開モデル別の市場セグメント
クラウドベースのAIビルディングジェネレーター
オンプレミスのAI生成エンジン
技術タイプ別の市場セグメント
ジェネレーティブデザインソフトウェア
パラメトリックモデリングシステム
AI + BIM統合プラットフォーム
クラウドベースのAIデザインツール
アプリケーション別の市場セグメント
建築デザイン会社
不動産および開発業者
政府および計画機関
教育および研究
プレーヤー別の市場セグメントとして、本報告書は以下をカバーしています
AIRI Lab
Maket.ai
Prome AI
BricsCAD
ARCHITEChTURES
mnml.ai
Autodesk
ArchiVinci
Leonardo AI
ArchitectGPT
Bentley Systems
Graphisoft
TestFit
ArkDesign AI
Paintit.ai
PicLumen
Blueprints AI
XKool
Higharc AI
Archistar
地域別の市場セグメントとして、地域分析は以下をカバーしています
北アメリカ（アメリカ合衆国、カナダ、メキシコ）
ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリアおよびその他のヨーロッパ）
アジア太平洋地域（中国、日本、韓国、インド、東南アジアおよびその他のアジア太平洋地域）
南アメリカ（ブラジル、その他の南アメリカ）
中東およびアフリカ（トルコ、サウジアラビア、UAE、その他の中東およびアフリカ）
研究対象の内容は、合計13章で構成されています：
第1章では、AIビルディングジェネレーターの製品範囲、市場の概要、市場推定の注意点および基準年について説明します。
第2章では、2021年から2026年までのAIビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、世界市場シェアを持つ主要プレーヤーのプロファイルを作成します。
第3章では、AIビルディングジェネレーターの競争状況、収益、および主要プレーヤーの世界市場シェアを、景観の対比によって重点的に分析します。
第4章と第5章では、2021年から2032年までのタイプ別およびアプリケーション別の消費価値と成長率を用いて市場規模をセグメント化します。
第6章、7章、8章、9章、10章では、2021年から2026年までの世界の主要国の収益と市場シェアを用いて、国レベルで市場規模データを分解し、2027年から2032年までの地域別、タイプ別、アプリケーション別のAIビルディングジェネレーター市場予測を消費価値とともに示します。
第11章では、市場の動態、ドライバー、制約、トレンド、ポーターのファイブフォース分析を行います。
第12章では、AIビルディングジェネレーターの主要原材料と主要サプライヤー、及び業界チェーンについて説明します。
第13章では、AIビルディングジェネレーターの研究結果と結論を述べます。
1 市場概要
1.1 製品概要と範囲
1.2 市場推定の注意点と基準年
1.3 AIビルディングジェネレーターのタイプ別分類
1.3.1 概要：タイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場規模：2021年対2025年対2032年
1.3.2 2025年におけるタイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア
1.3.3 ビルディング情報モデリング（BIM）インテリジェントツール
1.3.4 スキーム生成とデザイン支援
1.3.5 その他
1.4 AIビルディングジェネレーターの展開モデル別分類
1.4.1 概要：展開モデル別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場規模：2021年対2025年対2032年
1.4.2 2025年における展開モデル別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア
1.4.3 クラウドベースのAIビルディングジェネレーター
1.4.4 オンプレミスAI生成エンジン
1.5 AIビルディングジェネレーターの技術タイプ別分類
1.5.1 概要：技術タイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場規模：2021年対2025年対2032年
1.5.2 2025年における技術タイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア
1.5.3 ジェネレーティブデザインソフトウェア
1.5.4 パラメトリックモデリングシステム
1.5.5 AI + BIM統合プラットフォーム
1.5.6 クラウドベースのAIデザインツール
1.6 アプリケーション別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場
1.6.1 概要：アプリケーション別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場規模：2021年対2025年対2032年
1.6.2 建築デザイン会社
1.6.3 不動産および開発業者
1.6.4 政府および計画機関
1.6.5 教育および研究
1.7 グローバルAIビルディングジェネレーター市場規模と予測
1.8 地域別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場規模と予測
1.8.1 地域別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場規模：2021年対2025年対2032年
1.8.2 地域別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場規模（2021年-2032年）
1.8.3 北米のAIビルディングジェネレーター市場規模と展望（2021年-2032年）
1.8.4 ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター市場規模と展望（2021年-2032年）
1.8.5 アジア太平洋地域のAIビル生成器市場規模と展望（2021-2032）
1.8.6 南アメリカのAIビル生成器市場規模と展望（2021-2032）
1.8.7 中東およびアフリカのAIビル生成器市場規模と展望（2021-2032）
2 企業プロフィール
2.1 AIRI Lab
2.1.1 AIRI Labの詳細
2.1.2 AIRI Labの主要事業
2.1.3 AIRI LabのAIビル生成器製品とソリューション
2.1.4 AIRI LabのAIビル生成器の収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.1.5 AIRI Labの最近の動向と今後の計画
2.2 Maket.ai
2.2.1 Maket.aiの詳細
2.2.2 Maket.aiの主要事業
2.2.3 Maket.aiのAIビル生成器製品とソリューション
2.2.4 Maket.aiのAIビル生成器の収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.2.5 Maket.aiの最近の動向と今後の計画
2.3 Prome AI
2.3.1 Prome AIの詳細
2.3.2 Prome AIの主要事業
2.3.3 Prome AIのAIビル生成器製品とソリューション
2.3.4 Prome AIのAIビル生成器の収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.3.5 Prome AIの最近の動向と今後の計画
2.4 BricsCAD
2.4.1 BricsCADの詳細
2.4.2 BricsCADの主要事業
2.4.3 BricsCADのAIビル生成器製品とソリューション
2.4.4 BricsCADのAIビル生成器の収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.4.5 BricsCADの最近の動向と今後の計画
2.5 ARCHITEChTURES
2.5.1 ARCHITEChTURESの詳細
2.5.2 ARCHITEChTURESの主要事業
2.5.3 ARCHITEChTURESのAIビル生成器製品とソリューション
2.5.4 ARCHITEChTURESのAIビル生成器の収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.5.5 ARCHITEChTURESの最近の動向と今後の計画
2.6 mnml.ai
2.6.1 mnml.aiの詳細
2.6.2 mnml.aiの主要事業
2.6.3 mnml.aiのAIビル生成器製品とソリューション
2.6.4 mnml.aiのAIビル生成器の収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.6.5 mnml.aiの最近の動向と今後の計画
2.7 Autodesk
2.7.1 Autodeskの詳細
2.7.2 Autodeskの主要事業
2.7.3 オートデスク AI ビルディングジェネレーターの製品とソリューション
2.7.4 オートデスク AI ビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.7.5 オートデスクの最近の開発と今後の計画
2.8 アーキビンチ
2.8.1 アーキビンチの詳細
2.8.2 アーキビンチの主要事業
2.8.3 アーキビンチ AI ビルディングジェネレーターの製品とソリューション
2.8.4 アーキビンチ AI ビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.8.5 アーキビンチの最近の開発と今後の計画
2.9 レオナルド AI
2.9.1 レオナルド AI の詳細
2.9.2 レオナルド AI の主要事業
2.9.3 レオナルド AI AI ビルディングジェネレーターの製品とソリューション
2.9.4 レオナルド AI AI ビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.9.5 レオナルド AI の最近の開発と今後の計画
2.10 アーキテクト GPT
2.10.1 アーキテクト GPT の詳細
2.10.2 アーキテクト GPT の主要事業
2.10.3 アーキテクト GPT AI ビルディングジェネレーターの製品とソリューション
2.10.4 アーキテクト GPT AI ビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.10.5 アーキテクト GPT の最近の開発と今後の計画
2.11 ベントレーシステムズ
2.11.1 ベントレーシステムズの詳細
2.11.2 ベントレーシステムズの主要事業
2.11.3 ベントレーシステムズ AI ビルディングジェネレーターの製品とソリューション
2.11.4 ベントレーシステムズ AI ビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.11.5 ベントレーシステムズの最近の開発と今後の計画
2.12 グラフィソフト
2.12.1 グラフィソフトの詳細
2.12.2 グラフィソフトの主要事業
2.12.3 グラフィソフト AI ビルディングジェネレーターの製品とソリューション
2.12.4 グラフィソフト AI ビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.12.5 グラフィソフトの最近の開発と今後の計画
2.13 テストフィット
2.13.1 テストフィットの詳細
2.13.2 テストフィットの主要事業
2.13.3 テストフィット AI ビルディングジェネレーターの製品とソリューション
2.13.4 テストフィット AI ビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.13.5 テストフィットの最近の開発と今後の計画
2.14 アークデザイン AI
2.14.1 ArkDesign AIの詳細
2.14.2 ArkDesign AIの主要なビジネス
2.14.3 ArkDesign AIのAIビルディングジェネレーター製品とソリューション
2.14.4 ArkDesign AIのAIビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.14.5 ArkDesign AIの最近の動向と今後の計画
2.15 Paintit.ai
2.15.1 Paintit.aiの詳細
2.15.2 Paintit.aiの主要なビジネス
2.15.3 Paintit.aiのAIビルディングジェネレーター製品とソリューション
2.15.4 Paintit.aiのAIビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.15.5 Paintit.aiの最近の動向と今後の計画
2.16 PicLumen
2.16.1 PicLumenの詳細
2.16.2 PicLumenの主要なビジネス
2.16.3 PicLumenのAIビルディングジェネレーター製品とソリューション
2.16.4 PicLumenのAIビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.16.5 PicLumenの最近の動向と今後の計画
2.17 Blueprints AI
2.17.1 Blueprints AIの詳細
2.17.2 Blueprints AIの主要なビジネス
2.17.3 Blueprints AIのAIビルディングジェネレーター製品とソリューション
2.17.4 Blueprints AIのAIビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.17.5 Blueprints AIの最近の動向と今後の計画
2.18 XKool
2.18.1 XKoolの詳細
2.18.2 XKoolの主要なビジネス
2.18.3 XKoolのAIビルディングジェネレーター製品とソリューション
2.18.4 XKoolのAIビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.18.5 XKoolの最近の動向と今後の計画
2.19 Higharc AI
2.19.1 Higharc AIの詳細
2.19.2 Higharc AIの主要なビジネス
2.19.3 Higharc AIのAIビルディングジェネレーター製品とソリューション
2.19.4 Higharc AIのAIビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.19.5 Higharc AIの最近の動向と今後の計画
2.20 Archistar
2.20.1 Archistarの詳細
2.20.2 Archistarの主要なビジネス
2.20.3 ArchistarのAIビルディングジェネレーター製品とソリューション
2.20.4 ArchistarのAIビルディングジェネレーターの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.20.5 Archistarの最近の動向と今後の計画
3 市場競争、プレイヤー別
3.1 グローバルAIビルディングジェネレーターの収益とプレイヤー別シェア（2021-2026）
3.2 市場シェア分析（2025）
3.2.1 企業収益別のAIビルディングジェネレーターの市場シェア
3.2.2 2025年のトップ3 AIビルディングジェネレーターのプレイヤー市場シェア
3.2.3 2025年のトップ6 AIビルディングジェネレーターのプレイヤー市場シェア
3.3 AIビルディングジェネレーター市場：全体的な企業の足跡分析
3.3.1 AIビルディングジェネレーター市場：地域別の足跡
3.3.2 AIビルディングジェネレーター市場：企業製品タイプ別の足跡
3.3.3 AIビルディングジェネレーター市場：企業製品アプリケーション別の足跡
3.4 新規市場参入者と市場参入の障壁
3.5 合併、買収、契約、及びコラボレーション
4 タイプ別の市場規模セグメント
4.1 タイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値と市場シェア（2021-2026）
4.2 タイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場予測（2027-2032）
5 アプリケーション別の市場規模セグメント
5.1 アプリケーション別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア（2021-2026）
5.2 アプリケーション別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場予測（2027-2032）
6 北アメリカ
6.1 タイプ別の北アメリカAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032）
6.2 アプリケーション別の北アメリカAIビルディングジェネレーター市場規模（2021-2032）
6.3 国別の北アメリカAIビルディングジェネレーター市場規模
6.3.1 国別の北アメリカAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032）
6.3.2 アメリカ合衆国のAIビルディングジェネレーター市場規模と予測（2021-2032）
6.3.3 カナダのAIビルディングジェネレーター市場規模と予測（2021-2032）
6.3.4 メキシコのAIビルディングジェネレーター市場規模と予測（2021-2032）
7 ヨーロッパ
7.1 タイプ別のヨーロッパAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032）
7.2 アプリケーション別のヨーロッパAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032）
7.3 国別のヨーロッパAIビルディングジェネレーター市場規模
7.3.1 国別のヨーロッパAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032）
7.3.2 ドイツのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
7.3.3 フランスのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
7.3.4 イギリスのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
7.3.5 ロシアのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
7.3.6 イタリアのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
8 アジア太平洋
8.1 アジア太平洋のAIビル生成器消費価値（タイプ別）（2021-2032）
8.2 アジア太平洋のAIビル生成器消費価値（アプリケーション別）（2021-2032）
8.3 アジア太平洋のAIビル生成器市場規模（地域別）
8.3.1 アジア太平洋のAIビル生成器消費価値（地域別）（2021-2032）
8.3.2 中国のAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
8.3.3 日本のAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
8.3.4 韓国のAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
8.3.5 インドのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
8.3.6 東南アジアのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
8.3.7 オーストラリアのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
9 南アメリカ
9.1 南アメリカのAIビル生成器消費価値（タイプ別）（2021-2032）
9.2 南アメリカのAIビル生成器消費価値（アプリケーション別）（2021-2032）
9.3 南アメリカのAIビル生成器市場規模（国別）
9.3.1 南アメリカのAIビル生成器消費価値（国別）（2021-2032）
9.3.2 ブラジルのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
9.3.3 アルゼンチンのAIビル生成器市場規模と予測（2021-2032）
10 中東およびアフリカ
10.1 中東およびアフリカのAIビル生成器消費価値（タイプ別）（2021-2032）
10.2 中東およびアフリカのAIビル生成器消費価値（アプリケーション別）（2021-2032）
10.3 中東およびアフリカのAIビル生成器市場規模（国別）
10.3.1 中東およびアフリカのAIビル生成器消費価値（国別）（2021-2032）
10.3.2 トルコのAIビルディングジェネレーター市場規模と予測（2021-2032）
10.3.3 サウジアラビアのAIビルディングジェネレーター市場規模と予測（2021-2032）
10.3.4 UAEのAIビルディングジェネレーター市場規模と予測（2021-2032）
11 市場動向
11.1 AIビルディングジェネレーター市場の推進要因
11.2 AIビルディングジェネレーター市場の制約要因
11.3 AIビルディングジェネレーターのトレンド分析
11.4 ポーターのファイブフォース分析
11.4.1 新規参入者の脅威
11.4.2 供給者の交渉力
11.4.3 バイヤーの交渉力
11.4.4 代替品の脅威
11.4.5 競争の激化
12 業界チェーン分析
12.1 AIビルディングジェネレーター業界チェーン
12.2 AIビルディングジェネレーターの上流分析
12.3 AIビルディングジェネレーターの中流分析
12.4 AIビルディングジェネレーターの下流分析
13 研究結果と結論
14 付録
14.1 方法論
14.2 研究プロセスとデータソース
14.3 免責事項
表1. 世界のAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別、百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
表2. 世界のAIビルディングジェネレーター消費価値（展開モデル別、百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
表3. 世界のAIビルディングジェネレーター消費価値（技術タイプ別、百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
表4. 世界のAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別、百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
表5. 世界のAIビルディングジェネレーター消費価値（地域別、2021-2026年）および（百万米ドル）
表6. 世界のAIビルディングジェネレーター消費価値（地域別、2027-2032年）および（百万米ドル）
表7. AIRI Lab 会社情報、本社、主要競合他社
表8. AIRI Lab 主要事業
表9. AIRI Lab AIビルディングジェネレーター製品およびソリューション
表10. AIRI Lab AIビルディングジェネレーター収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
表11. AIRI Lab 最近の動向と今後の計画
表12. Maket.ai 会社情報、本社、主要競合他社
表13. Maket.ai 主要事業
表14. Maket.ai AIビルディングジェネレーター製品およびソリューション
表15. Maket.ai AIビルディングジェネレーター収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
表16. Maket.ai 最近の動向と今後の計画
表17. Prome AI 会社情報、本社、主要競合他社
表18. Prome AI 主要事業
表19. Prome AI AIビルディングジェネレーター製品およびソリューション
表20. Prome AI AIビルディングジェネレーター収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
表21. BricsCAD 会社情報、本社、主要競合他社
表22. BricsCAD 主要事業
表23. BricsCAD AIビルディングジェネレーター製品およびソリューション
表24. BricsCAD AIビルディングジェネレーター収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
表25. BricsCAD 最近の動向と今後の計画
テーブル26. ARCHITEChTURES 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル27. ARCHITEChTURES 主要事業
テーブル28. ARCHITEChTURES AIビル生成器製品とソリューション
テーブル29. ARCHITEChTURES AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル30. ARCHITEChTURES 最近の動向と今後の計画
テーブル31. mnml.ai 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル32. mnml.ai 主要事業
テーブル33. mnml.ai AIビル生成器製品とソリューション
テーブル34. mnml.ai AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル35. mnml.ai 最近の動向と今後の計画
テーブル36. Autodesk 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル37. Autodesk 主要事業
テーブル38. Autodesk AIビル生成器製品とソリューション
テーブル39. Autodesk AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル40. Autodesk 最近の動向と今後の計画
テーブル41. ArchiVinci 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル42. ArchiVinci 主要事業
テーブル43. ArchiVinci AIビル生成器製品とソリューション
テーブル44. ArchiVinci AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル45. ArchiVinci 最近の動向と今後の計画
テーブル46. Leonardo AI 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル47. Leonardo AI 主要事業
テーブル48. Leonardo AI AIビル生成器製品とソリューション
テーブル49. Leonardo AI AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル50. Leonardo AI 最近の動向と今後の計画
テーブル51. ArchitectGPT 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル52. ArchitectGPT 主要事業
テーブル53. ArchitectGPT AIビル生成器製品とソリューション
テーブル54. ArchitectGPT AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
テーブル55. ArchitectGPTの最近の動向と今後の計画
テーブル56. Bentley Systemsの会社情報、本社および主要競合他社
テーブル57. Bentley Systemsの主要事業
テーブル58. Bentley SystemsのAIビル生成器製品およびソリューション
テーブル59. Bentley SystemsのAIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
テーブル60. Bentley Systemsの最近の動向と今後の計画
テーブル61. Graphisoftの会社情報、本社および主要競合他社
テーブル62. Graphisoftの主要事業
テーブル63. GraphisoftのAIビル生成器製品およびソリューション
テーブル64. GraphisoftのAIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
テーブル65. Graphisoftの最近の動向と今後の計画
テーブル66. TestFitの会社情報、本社および主要競合他社
テーブル67. TestFitの主要事業
テーブル68. TestFitのAIビル生成器製品およびソリューション
テーブル69. TestFitのAIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
テーブル70. TestFitの最近の動向と今後の計画
テーブル71. ArkDesign AIの会社情報、本社および主要競合他社
テーブル72. ArkDesign AIの主要事業
テーブル73. ArkDesign AIのAIビル生成器製品およびソリューション
テーブル74. ArkDesign AIのAIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
テーブル75. ArkDesign AIの最近の動向と今後の計画
テーブル76. Paintit.aiの会社情報、本社および主要競合他社
テーブル77. Paintit.aiの主要事業
テーブル78. Paintit.aiのAIビル生成器製品およびソリューション
テーブル79. Paintit.aiのAIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
テーブル80. Paintit.aiの最近の動向と今後の計画
テーブル81. PicLumen 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル82. PicLumen 主要事業
テーブル83. PicLumen AIビル生成器製品とソリューション
テーブル84. PicLumen AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル85. PicLumen 最近の動向と今後の計画
テーブル86. Blueprints AI 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル87. Blueprints AI 主要事業
テーブル88. Blueprints AI AIビル生成器製品とソリューション
テーブル89. Blueprints AI AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル90. Blueprints AI 最近の動向と今後の計画
テーブル91. XKool 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル92. XKool 主要事業
テーブル93. XKool AIビル生成器製品とソリューション
テーブル94. XKool AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル95. XKool 最近の動向と今後の計画
テーブル96. Higharc AI 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル97. Higharc AI 主要事業
テーブル98. Higharc AI AIビル生成器製品とソリューション
テーブル99. Higharc AI AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル100. Higharc AI 最近の動向と今後の計画
テーブル101. Archistar 会社情報、本社、主要競合他社
テーブル102. Archistar 主要事業
テーブル103. Archistar AIビル生成器製品とソリューション
テーブル104. Archistar AIビル生成器の収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル105. Archistar 最近の動向と今後の計画
テーブル106. グローバルAIビル生成器の収益（百万米ドル）プレイヤー別（2021-2026）
テーブル107. グローバルAIビル生成器の収益シェアプレイヤー別（2021-2026）
テーブル108. 会社タイプ別のAIビル生成器の内訳（Tier 1、Tier 2、Tier 3）
テーブル109. 2025年の収益に基づくAIビルディングジェネレーターのプレイヤーの市場ポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
テーブル110. 主要なAIビルディングジェネレーター企業の本社
テーブル111. AIビルディングジェネレーター市場：企業製品タイプのフットプリント
テーブル112. AIビルディングジェネレーター市場：企業製品アプリケーションのフットプリント
テーブル113. AIビルディングジェネレーターの新規市場参入者と市場参入の障壁
テーブル114. AIビルディングジェネレーターの合併、買収、契約、協力
テーブル115. タイプ別の世界のAIビルディングジェネレーター消費価値（百万米ドル）（2021-2026）
テーブル116. タイプ別の世界のAIビルディングジェネレーター消費価値シェア（2021-2026）
テーブル117. タイプ別の世界のAIビルディングジェネレーター消費価値予測（2027-2032）
テーブル118. アプリケーション別の世界のAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2026）
テーブル119. アプリケーション別の世界のAIビルディングジェネレーター消費価値予測（2027-2032）
テーブル120. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2021-2026）＆（百万米ドル）
テーブル121. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2027-2032）＆（百万米ドル）
テーブル122. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2021-2026）＆（百万米ドル）
テーブル123. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2027-2032）＆（百万米ドル）
テーブル124. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値（国別）（2021-2026）＆（百万米ドル）
テーブル125. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値（国別）（2027-2032）＆（百万米ドル）
テーブル126. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2021-2026）＆（百万米ドル）
テーブル127. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2027-2032）＆（百万米ドル）
テーブル128. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2021-2026）＆（百万米ドル）
テーブル129. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2027-2032）＆（百万米ドル）
テーブル130. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値（国別）（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル131. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値（国別）（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル132. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル133. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル134. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル135. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル136. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値（地域別）（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル137. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値（地域別）（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル138. 南アメリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル139. 南アメリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル140. 南アメリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル141. 南アメリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル142. 南アメリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（国別）（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル143. 南アメリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（国別）（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル144. 中東・アフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル145. 中東・アフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（タイプ別）（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル146. 中東・アフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル147. 中東・アフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（アプリケーション別）（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル148. 中東およびアフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値国別（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル149. 中東およびアフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値国別（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル150. AIビルディングジェネレーターのグローバル主要プレーヤーの上流（原材料）
テーブル151. グローバルAIビルディングジェネレーターの典型的な顧客
図のリスト
図1. AIビルディングジェネレーターの画像
図2. タイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値（百万米ドル）、2021年・2025年・2032年
図3. 2025年のタイプ別グローバルAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア
図4. ビルディング情報モデリング（BIM）インテリジェントツール
図5. スキーム生成と設計支援
図6. その他
図7. デプロイメントモデル別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値（百万米ドル）、2021年・2025年・2032年
図8. 2025年のデプロイメントモデル別グローバルAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア
図9. クラウドベースのAIビルディングジェネレーター
図10. オンプレミスAI生成エンジン
図11. テクノロジータイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値（百万米ドル）、2021年・2025年・2032年
図12. 2025年のテクノロジータイプ別グローバルAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア
図13. ジェネレーティブデザインソフトウェア
図14. パラメトリックモデリングシステム
図15. AI + BIM統合プラットフォーム
図16. クラウドベースのAI設計ツール
図17. アプリケーション別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値（百万米ドル）、2021年・2025年・2032年
図18. 2025年のアプリケーション別AIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア
図19. 建築設計事務所の画像
図20. 不動産および開発業者の画像
図21. 政府および計画機関の画像
図22. 教育および研究の画像
図23. グローバルAIビルディングジェネレーター消費価値（百万米ドル）：2021年・2025年・2032年
図24. グローバルAIビルディングジェネレーター消費価値と予測（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図25. 地域別のグローバル市場におけるAIビルディングジェネレーター消費価値（百万米ドル）の比較（2021年 vs 2025年 vs 2032年）
図26. 地域別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア（2021年-2032年）
図27. 2025年の地域別グローバルAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア
図28. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値（2021年-2032年）および（百万米ドル）
図29. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021年-2032年）および（百万米ドル）
図30. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値（2021年-2032年）および（百万米ドル）
図31. 南米のAIビルディングジェネレーター消費価値（2021年-2032年）および（百万米ドル）
図32. 中東およびアフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021年-2032年）および（百万米ドル）
図33. 企業の最近の3つの開発と今後の計画
図34. 2025年のプレイヤー別グローバルAIビルディングジェネレーター収益シェア
図35. 2025年の企業タイプ別AIビルディングジェネレーター市場シェア（Tier 1、Tier 2、Tier 3）
図36. 2025年のプレイヤー収益別AIビルディングジェネレーター市場シェア
図37. 2025年のトップ3 AIビルディングジェネレーター企業の市場シェア
図38. 2025年のトップ6 AIビルディングジェネレーター企業の市場シェア
図39. タイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値シェア（2021年-2026年）
図40. タイプ別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場シェア予測（2027年-2032年）
図41. アプリケーション別のグローバルAIビルディングジェネレーター消費価値シェア（2021年-2026年）
図42. アプリケーション別のグローバルAIビルディングジェネレーター市場シェア予測（2027年-2032年）
図43. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア（タイプ別）（2021年-2032年）
図44. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア（アプリケーション別）（2021年-2032年）
図45. 北米のAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア（国別）（2021年-2032年）
図46. アメリカ合衆国のAIビルディングジェネレーター消費価値（2021年-2032年）および（百万米ドル）
図47. カナダのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図48. メキシコのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図49. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値の市場シェア（タイプ別）（2021-2032年）
図50. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値の市場シェア（アプリケーション別）（2021-2032年）
図51. ヨーロッパのAIビルディングジェネレーター消費価値の市場シェア（国別）（2021-2032年）
図52. ドイツのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図53. フランスのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図54. イギリスのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図55. ロシアのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図56. イタリアのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図57. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値の市場シェア（タイプ別）（2021-2032年）
図58. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値の市場シェア（アプリケーション別）（2021-2032年）
図59. アジア太平洋地域のAIビルディングジェネレーター消費価値の市場シェア（地域別）（2021-2032年）
図60. 中国のAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図61. 日本のAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図62. 韓国のAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図63. インドのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図64. 東南アジアのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図65. オーストラリアのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図66. 南アメリカのAIビルディングジェネレーター消費価値の市場シェア（タイプ別）（2021-2032年）
図67. 南アメリカのAIビルディングジェネレーター消費価値の市場シェア（アプリケーション別）（2021-2032年）
図68. 南アメリカのAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア国別（2021-2032年）
図69. ブラジルのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図70. アルゼンチンのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図71. 中東およびアフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェアタイプ別（2021-2032年）
図72. 中東およびアフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェアアプリケーション別（2021-2032年）
図73. 中東およびアフリカのAIビルディングジェネレーター消費価値市場シェア国別（2021-2032年）
図74. トルコのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図75. サウジアラビアのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図76. UAEのAIビルディングジェネレーター消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図77. AIビルディングジェネレーター市場の推進要因
図78. AIビルディングジェネレーター市場の制約要因
図79. AIビルディングジェネレーター市場のトレンド
図80. ポーターのファイブフォース分析
図81. AIビルディングジェネレーター産業チェーン
図82. 方法論
図83. 研究プロセスとデータソース
| ※AIビルディングジェネレーターは、人工知能を活用して建物の設計や生成を行うツールやシステムのことを指します。この技術は、建築設計の効率化、コスト削減、創造性の拡張を目的としています。AIを使うことで、従来の手法では難しい複雑なデザインや構造を持つ建物を容易に生成することが可能になります。 AIビルディングジェネレーターの種類にはいくつかのアプローチがあります。一つは、ジェネレーティブデザインと呼ばれる技術で、これは設計者が設定した条件や制約に基づいてAIが自動的に設計案を生成します。たとえば、材料の使用量や日照条件、空間の使い方などを考慮した上で、最適化された建物のデザインを提案します。 もう一つのアプローチは、プロシージャルモデリングです。これは、建物の構造や形状をルールに基づいて自動生成する手法です。この方法では、あらかじめ定義したルールに沿って建物の各部分を組み立てることで、独自性のある構造物を作成できます。この技術は、ゲーム開発や映画制作において、リアルな環境を生成するためにも利用されています。 用途としては、特に建築設計や都市計画においての活用が考えられます。例えば、新しい住宅地や商業地区の開発において、AIビルディングジェネレーターを使うことで、限られた土地に対する最適な配置やデザインを導き出すことができます。これにより、建物の機能性だけでなく、美観や周囲の環境との調和も考慮した設計が実現します。 さらに、AIビルディングジェネレーターは、エネルギー効率や持続可能性にも配慮した設計を行うための強力なツールとなり得ます。たとえば、自然光の取り入れ方や風通しの良さ、雨水の排水方法など、環境への影響を最小限に抑えながらも機能的な建物を設計するための助けになります。これにより、エコフレンドリーな建物の市場ニーズにも応えることができます。 関連技術としては、機械学習や深層学習が挙げられます。これらの技術を使うことで、過去の設計データからパターンを学び、新たな建物のデザインに活用することが可能です。AIは大量のデータを迅速に分析し、設計のトレンドやユーザーの好みを反映した提案を行います。 また、コンピュータビジョンや3Dモデリング技術も重要な役割を果たします。これにより、実際の環境や要求に基づいたリアルなビジュアライゼーションが可能になり、設計案の評価や改良が効率的に行えるようになります。 さらに、VR（仮想現実）やAR（拡張現実）技術との統合も進んでいます。これにより、設計者やクライアントは、生成された建物のデザインを仮想空間で体験し、実際に自分がその空間にいるかのような感覚で直感的に評価することができます。 AIビルディングジェネレーターは、既存の建築プロセスに革命をもたらす技術であり、設計者に新たな創造性をもたらす一方で、効率やコスト削減が期待されています。将来的には、より多くのデータと技術の進化により、さらに精緻なデザイン生成が可能になるでしょう。このように、AIビルディングジェネレーターは、建築業界における重要な革新であり、持続可能な未来に向けた重要な一歩となると考えられます。 |
• 日本語訳：世界のAIビルディングジェネレーター市場2026年～2032年予測：タイプ別（ビルディングインフォメーションモデリング（BIM）インテリジェントツール、スキーム生成とデザイン支援、その他）
• レポートコード：MRC2606C4553 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）