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A Comprehensive Review of Integrating BIM, AI, and Additive Manufacturing for Net-Zero Construction

BIM、AI、およびアディティブ・マニュファクチャリングの統合によるネットゼロ建設の包括的レビュー (AI 翻訳)

Tahera, S. Prathipati, S. Rekha, Jamil Uddin, Q. Zaheer, S. Saif

E3S Web of Conferences📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#省エネOrigin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.1051/e3sconf/202670201021
原典: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202670201021

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビューは、BIM・AI・アディティブ・マニュファクチャリング（AM）の統合により、建物のライフサイクル全体で運用エネルギー、体炭素、材料廃棄物を削減し、ネットゼロ建設（NZC）を実現する方法を体系的に整理。BIMをデータプラットフォームとし、AIで最適化、AMで材料効率の高い施工を実現する4層フレームワークを提案。持続可能性セマンティクスのBIMへの組み込みや、デジタルツインによる性能検証の必要性を指摘。

English

This systematic review examines how integrating Building Information Modelling (BIM), Artificial Intelligence (AI), and Additive Manufacturing (AM) can advance Net-Zero Construction (NZC) by reducing operational energy, embodied carbon, and material waste. It proposes a four-layer framework (information, intelligence, execution, governance) to align digital workflows with lifecycle carbon targets, identifying key requirements such as embedding sustainability semantics in BIM and enabling continuous performance verification via digital twins.

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

日本では建築物の省エネ基準が段階的に強化されており、BIM活用の推進やZEB達成が政策的に重視されている。本レビューのフレームワークは、SSBJ基準に基づく建築分野の気候関連開示やグリーンビル認証（CASBEE等）にも応用可能な統合的アプローチを提供する。

In the global GX context

Globally, the built environment accounts for nearly 40% of energy-related CO2 emissions. This review aligns with TCFD/ISSB frameworks by offering a digital pathway to measure and report embodied and operational carbon across a building's lifecycle, supporting real estate and construction firms in meeting net-zero commitments and green building certification requirements.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a structured taxonomy of BIM-AI-AM integration for NZC, highlighting research gaps in lifecycle semantics and digital twin validation.

🏢実務担当者:Offers a strategic framework for construction firms to adopt digital tools for carbon reduction, improving project efficiency and ESG reporting.

🏛政策担当者:Demonstrates how digital integration can support net-zero building regulations and green procurement policies, informing future building code updates.

📄 抄録（日本語訳）

本稿は、Building Information Modelling（BIM）、Artificial Intelligence（AI）、およびAdditive Manufacturing（AM）を統合することで、建物ライフサイクル全体における運用エネルギー、体積炭素、および材料廃棄物を削減し、Net-Zero Construction（NZC）を推進する方法を体系的にレビューするものである。BIMは、3D調整ツールから、設計・施工・運用を結び付けるデータ豊富なプラットフォームへと進化し、性能ベースの意思決定を可能にしている。AIは、予測分析、パターン認識、多目的最適化を通じてこのデジタル基盤を強化し、複雑な設計変数を効率的に評価することを可能にする。AMは、これらの最適化されたデジタルソリューションを、柔軟な製造技術を用いて、材料効率が高く廃棄物の少ない物理的構造物へと変換する。本レビューでは、効果的な統合のための主要な要件として、BIMモデルへの持続可能性セマンティクスの組み込み、AMを考慮したAI最適化フレームワークの開発、およびデジタルツインによる継続的なライフサイクル性能検証の実現を特定している。情報、インテリジェンス、実行、ガバナンスの4層フレームワークが、デジタルワークフローをライフサイクル炭素目標に整合させるために提案されている。総合的に、BIM–AI–AM統合は、建築環境における測定可能な脱炭素化に向けた、拡張可能かつ倫理的に基盤づけられた経路を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

This paper systematically reviews how Building Information Modelling (BIM), Artificial Intelligence (AI), and Additive Manufacturing (AM) can be integrated to advance Net-Zero Construction (NZC) by reducing operational energy, embodied carbon, and material waste across the building life cycle. BIM has evolved from a 3D coordination tool into a data-rich platform linking design, construction, and operation, enabling performance-based decision-making. AI enhances this digital backbone through predictive analytics, pattern recognition, and multi-objective optimisation, allowing complex design variables to be evaluated efficiently. AM translates these optimised digital solutions into material-efficient, low-waste physical structures using flexible fabrication techniques. The review identifies key requirements for effective integration, including embedding sustainability semantics within BIM models, developing AM-aware AI optimisation frameworks, and enabling continuous lifecycle performance verification through digital twins. A four-layer framework, information, intelligence, execution, and governance, is proposed to align digital workflows with lifecycle carbon targets. Collectively, BIM–AI–AM integration offers a scalable and ethically grounded pathway toward measurable decarbonisation in the built environment.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。