では、大企業向けの建設業向けシステムは、中堅企業向けや中小企業向け、個人事業主向けの製品と比較して、処理できるデータ量や同時接続可能な利用者数が大幅に異なります。大企業向けでは数千件のプロジェクトを同時進行で管理できる能力を持ちますが、中小企業向けでは数十件程度の管理に限定されることが一般的です。組織構造への対応も大きな違いの1つです。大企業向けシステムは複数の事業部や子会社を横断した管理体制に対応し、複雑な組織階層や承認ルートを設定できます。

大企業が活用する建設業向けシステムでも、生成AIとAIエージェントの導入が急速に進んでいます。建築設計では生成AIの活用が進み、構造シミュレーションや資材見積を高速・最適化し、安全かつ効率的な設計案を自動生成しています。過去データを基にAIが多数の設計案を生み出し、その中から最適解を選ぶことで、設計時間を数週間から数日に短縮する事例も出ています。調査ではデザイン・計画領域が建設業向けAIの主用途とされ、生成AIによるサステナビリティ改善の効果も期待されています。日本でも安藤ハザマが建設特化型のAI（「AKARI」）を開発するなど、専門知識を活かした設計支援が進展中です。AIエージェントは工事管理を自動化し、スケジュール調整をリアルタイムで行います。大企業では既存の大規模データ基盤と生成AIを組み合わせることで、より精度の高い分析・意思決定支援が実現できます。