[論文レビュー] Generative AI in the Construction Industry: Opportunities & Challenges

Prashnna Ghimire, Kyungki Kim+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 19, 2023

BIM and Construction IntegrationEngineering参考文献 122被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、文献的レビュー、プログラミングベースのワードクラウド分析、専門家の知見を活用して、建設業界における生成的AI（GenAI）の統合の機会と課題を調査し、概念的なGenAI実装フレームワークを提案する。設計、文書作成、プロジェクト管理分野における主な応用が同定されるとともに、データ品質、バイアス、倫理的利用に関するリスクが強調され、今後の研究および実務的導入の基盤となる指針が提供される。

ABSTRACT

In the last decade, despite rapid advancements in artificial intelligence (AI) transforming many industry practices, construction largely lags in adoption. Recently, the emergence and rapid adoption of advanced large language models (LLM) like OpenAI's GPT, Google's PaLM, and Meta's Llama have shown great potential and sparked considerable global interest. However, the current surge lacks a study investigating the opportunities and challenges of implementing Generative AI (GenAI) in the construction sector, creating a critical knowledge gap for researchers and practitioners. This underlines the necessity to explore the prospects and complexities of GenAI integration. Bridging this gap is fundamental to optimizing GenAI's early-stage adoption within the construction sector. Given GenAI's unprecedented capabilities to generate human-like content based on learning from existing content, we reflect on two guiding questions: What will the future bring for GenAI in the construction industry? What are the potential opportunities and challenges in implementing GenAI in the construction industry? This study delves into reflected perception in literature, analyzes the industry perception using programming-based word cloud and frequency analysis, and integrates authors' opinions to answer these questions. This paper recommends a conceptual GenAI implementation framework, provides practical recommendations, summarizes future research questions, and builds foundational literature to foster subsequent research expansion in GenAI within the construction and its allied architecture & engineering domains.

研究の動機と目的

• 生成的AIが建設業界にどのように導入されるかを理解するという重要な知識ギャップを埋めること。
• ワードクラウドや頻度分析などのテキストマイニング技術を通じて、業界におけるGenAIの認識を分析すること。
• 建設ワークフロー全体におけるGenAI実装の主な機会と課題を特定すること。
• 建設および関連するAEC分野における初期段階のGenAI統合を支援する概念的フレームワークを提案すること。
• GenAIの建設分野への導入に向けた実行可能な提言を提示し、今後の研究方向性を示すこと。

提案手法

• 建設業界におけるGenAIに関する既存の知見をマップするための包括的な文献レビューを実施する。
• 業界関連のテキストデータに対してプログラミングベースのワードクラウドおよび頻度分析を実施し、認識の傾向を抽出する。
• 著者の専門的知見を統合して調査結果を解釈し、洞察の妥当性を検証する。
• 建設およびAECセクターに特化した概念的GenAI実装フレームワークを合成する。
• 定性的な統合手法を用いて、実務的提言および今後の研究課題を導出する。
• AI、建設実務、分野固有の課題を統合する多分野的視点を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生成的AIが建設業界の実務をどのように変革する可能性を有するか？
• RQ2 技術的、倫理的、運用的障壁を含め、建設業界における生成的AIの実装に向けた主な課題は何か？
• RQ3 現在の業界の認識は、生成的AIモデルの能力と限界とどのように一致しているか？
• RQ4 建設業界における生成的AIの責任あるかつ効果的な実装を導く概念的フレームワークは何か？
• RQ5 建築、エンジニアリング、建設分野におけるGenAIの導入を進めるために、今後の研究で必要な方向性は何か？

主な発見

• 生成的AIは、設計の創造性を高め、文書作成を自動化し、プロジェクト計画を改善する可能性を強く示している。
• 高い関心が寄せられても、データの断片化、レガシーシステム、変化への抵抗のため、建設業界はAIの導入が遅れている。
• ワードクラウドおよび頻度分析により、業界の議論で繰り返し登場するキーワードとして「生産性向上」、「自動化」、「設計」、「データ品質」が特定された。
• 主な課題には、モデルの虚構（ホールーシュネーション）、データの機微性、トレーニングデータにおけるバイアス、建設現場に特化したファインチューニングの不足が含まれる。
• 提案された概念的フレームワークは、データ準備から導入、監視までの段階を明示している。
• 本研究は、AEC分野におけるGenAIの今後の研究を支援する基盤となる文献を確立し、倫理的かつ実務的な実装の重要性を強調している。