建物におけるAIの導入は、騒がしくなく、現実的に進んでいる

The Adoption of AI in Buildings Is Happening Pragmatically, Not Boisterously

このガイドハウス・リサーチのレポートは、ビル制御・管理におけるAIの進化する役割を検証する。高度に自律的なビルやAIアシスタントの可能性への期待が高まる中、本レポートは有望な応用事例と、既存ツールの... もっと見る

出版社

Guidehouse (旧Navigant Research）
ガイドハウス

出版年月

2026年1月12日

価格

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納期

3営業日程度

ページ数

言語

英語

サマリー

このガイドハウス・リサーチのレポートは、ビル制御・管理におけるAIの進化する役割を検証する。高度に自律的なビルやAIアシスタントの可能性への期待が高まる中、本レポートは有望な応用事例と、既存ツールの改良が将来の戦略をいかに導くかを明らかにする。市場ではパイロットプロジェクトが急増しており、最近の調査では商業用不動産の意思決定者におけるAIツール導入試験実施率が2023年の5%から2025年には92%に上昇したことが示されている。ただし、これらの導入事例の大半は依然として試験段階にあり、完全自動化ではなくデータ分析と意思決定支援に重点が置かれている。

ガイドハウス・リサーチは、初期の予知保全やデジタルツインから、エネルギー管理、セキュリティ、居住者快適性における新興用途まで、建物におけるAIアプリケーションの発展を追跡することで本テーマにアプローチしている。本レポートでは、最も一般的な応用例、導入障壁、AI統合成功要因を網羅。機械学習、生成AI、IoTセンサーなどの技術を対象とし、世界各地域の商業ビルに焦点を当てている。分析は現行導入事例と近～中期トレンドを横断し、ビル管理におけるAIの現実的な可能性について、関係者に確固たる視点を提供する。

主要な提言では、段階的導入、関係者間の連携、ROI達成に向けた明確な戦略の重要性を強調。AIは日常業務の意思決定支援を主目的とし、建物運営の全レベルからのフィードバックを得ながら段階的に試験導入すべきと助言。関係者向けに、技術的・組織的・人的課題を克服しつつAIの利点を最大化する実践的ガイダンスを提供し、建築環境分野における情報に基づいた意思決定のための貴重なリソースとなる。

本報告書が回答する質問

建物管理におけるAI導入は短期から中期でどのように進化し、どのユースケースがパイロット段階を超えて拡大する可能性が高いか？
既存の建物ポートフォリオにAIを成功裏に導入するために必要な技術的前提条件（センサーインフラ、データ品質、システムの相互運用性）は何か？
自律型ビル制御の現状における実用的な限界はどこにあり、オペレーターは誤検知や運用リスクを軽減するためにどのようなガードレールを使用しているのか？
生成AIや大規模言語モデルはビル運用にどのように応用されており、従来の分析ツールやBMSツールにどのような付加価値をもたらすのか？
AI導入を阻害する組織的障壁（スキル、ワークフロー、変更管理）の主な要因は何か？段階的導入でこれらを克服する方法は？

本レポートの主な対象読者

商業用不動産所有者およびポートフォリオ運営者
施設管理およびアウトソーシング運営サービスプロバイダー
ビル管理システム（BMS）および制御ベンダー
HVAC機器およびスマート制御メーカー
IoTセンサー、エッジデバイス、接続性サプライヤー
AI、アナリティクス、デジタルツインソフトウェアプロバイダー
統合セキュリティ、アクセス制御、および映像解析プロバイダー
公益事業およびデマンドレスポンスアグリゲーター
ESG重視の不動産投資家およびREIT

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Summary

This Guidehouse Research report examines the evolving role of AI in building control and management. Amid growing excitement about the potential for highly autonomous buildings and AI assistants, the report highlights promising applications and how enhancements to past tools can guide future strategies. The market is witnessing a surge in pilot projects, with a recent study showing that the proportion of commercial real estate decision-makers piloting AI tools rose from 5% in 2023 to 92% in 2025. However, the majority of these implementations remain in the piloting phase, focusing on data analysis and decision support rather than full automation.

Guidehouse Research approaches the topic by tracing the development of AI applications in buildings, from early predictive maintenance and digital twins to emerging uses in energy management, security, and occupant comfort. The report covers the most common applications, the barriers to adoption, and the factors contributing to successful AI integration. Its scope includes technologies such as machine learning, generative AI, and IoT sensors, with a focus on commercial buildings across global regions. The analysis spans both current deployments and near- to mid-term trends, offering stakeholders a grounded perspective on what is realistically achievable with AI in building management.

Key recommendations highlight the importance of phased implementation, cross-stakeholder collaboration, and a clear strategy for ROI. The report advises that AI should primarily support decision-making in routine tasks and be trialed incrementally, with feedback from all levels of building operations. For stakeholders, the report provides actionable guidance to maximize the benefits of AI while navigating technical, organizational, and human-centric challenges, making it a valuable resource for informed decision-making in the built environment.

What Questions Does This Report Answer?

How will AI adoption in building management evolve over the near to mid-term, and which use cases are most likely to scale beyond pilots?
What technical prerequisites (sensor infrastructure, data quality, system interoperability) are required to successfully deploy AI in existing building portfolios?
Where are the practical limits of autonomous building control today, and what guardrails do operators use to mitigate false positives and operational risk?
How are generative AI and large language models being applied in building operations, and what incremental value do they add to legacy analytics and BMS tools?
What organizational barriers (skills, workflows, change management) most commonly hinder AI initiatives, and how can phased implementation overcome them?

Who Would Benefit from This Report?

Commercial real estate owners and portfolio operators
Facility management and outsourced operations service providers
Building management system (BMS) and controls vendors
HVAC equipment and smart controls manufacturers
IoT sensor, edge device, and connectivity suppliers
AI, analytics, and digital twin software providers
Integrated security, access control, and video analytics providers
Utilities and demand response aggregators
ESG focused real estate investors and REITs

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Guidehouse (旧Navigant Research）社はどのような調査会社ですか?

ガイドハウス(Guidehouse - 旧称: Navigant Research社）は、環境エネルギーなどの地球環境保護に関するクリーン技術関連市場の専門調査会社です。エネルギー産業から製品市場や... もっと見る

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