AI-Driven Optimization of Scheduling, Risk, and Sustainability in BIM-Enabled Construction Project Management
BIM対応建設プロジェクト管理におけるスケジューリング、リスク、サステナビリティのAI駆動最適化 (AI 翻訳)
Suhib O. A. Amro, S. Naimi, A. Ibrahim
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、BIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）環境下の建設プロジェクト管理において、AIを用いてスケジューリング、リスク、サステナビリティを同時最適化する手法を提案する。サステナビリティを明示的な目的関数に組み込むことで、従来のコスト・工期最適化に環境負荷低減を加えた総合的な意思決定を実現する。
English
This paper proposes an AI-driven method to jointly optimize scheduling, risk, and sustainability in BIM-enabled construction project management. By explicitly including sustainability as an objective, it enables holistic decision-making that integrates environmental impact reduction with traditional cost and schedule optimization.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本の建設業界では、国土交通省のBIM導入推進やゼロカーボン建築に向けた規制強化が進んでおり、本手法はプロジェクトレベルでのGHG排出削減と生産性向上を両立する実装例として参考になる。
In the global GX context
Globally, the construction sector contributes ~40% of energy-related CO2 emissions. This AI optimization approach aligns with the growing demand for green building and net-zero commitments, offering a practical tool for integrating sustainability into project management workflows.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers can explore the multi-objective optimization framework that combines scheduling, risk, and sustainability criteria using AI.
🏢実務担当者:Construction firms can adopt this method to reduce carbon footprint and improve project efficiency through AI-driven decision support.
🏛政策担当者:Policymakers may consider such optimization tools as a means to enforce sustainability standards without sacrificing productivity.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1007/s13369-026-11351-6first seen 2026-06-29 07:20:12
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。