石油およびガスの市場規模、シェア、成長、産業分析、タイプ（機械学習（ML）、コンピュータービジョン）、アプリケーション（予測メンテナンス、貯水池管理、生産の最適化）、および2033年までの地域予測による人工知能

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石油およびガス市場の人工知能の概要

石油およびガス市場における世界的な人工知能は、2024年に約28億米ドルと評価され、2033年までにさらに60億米ドルに拡大し、2025年から2033年にかけて約8.5％のCAGRで増加しました。

人工知能（AI）石油およびガス市場は、業界が運用を増やし、費用を節約し、より良い決定を下すことの重要性のために、非常に速く変化しています。機械学習（ML）、ニューラルネットワーク、将来の予測分析などのAIテクノロジーは、上流、中流、および下流のセクターでますます広く使用されています。製造と探査では、AIは地震データの読み取り、貯水池のモデリング、および掘削の利用に役立ちます。中流セクターでは、AIはパイプラインリーク検出と監視を改善しますが、下流の改良効率とニーズ（需要と供給）の予測が強化されます。

石油およびガス市場でのAIの利用により、データ分析が更新され、異常検出、予測的維持、および安全性レベルが向上します。組織は、AIを促進して、データベースの意思決定をより速く作成し、機器のダウンタイムを減らし、効率的なリソース割り当てを提供しています。センサーやIoTデバイスからのデータ量の拡大と相まって、デジタル変更に対する世界的な需要がAIの採用を引き起こしています。さらに、環境の課題とエネルギーの移行の増加により、AIはインテリジェントエネルギー管理による二酸化炭素排出量の削減をさらに促進します。

石油およびガス市場の重要な調査結果における人工知能

• 市場規模と成長:石油およびガス市場の規模の人工知能は、2024年に約29億米ドルであり、2033年までに640326億米ドルに達し、約9.2％のCAGRに達します。
• キーマーケットドライバー:AIベースの予測メンテナンスは、ダウンタイムを最大30％削減でき、石油およびガス活動の運用効率を高めることができます。
• 主要な市場抑制:高額なコストと要件が特別なノウハウの要件は、大規模に石油およびガス産業におけるAIの採用を制限します。
• 新たな傾向:AI対応炭素排出監視システムでは、以前のスキームと比較して20％高い精度が見られ、環境コンプライアンスが役立ちました。
• 地域のリーダーシップ:北米は、石油およびガス部門のAI使用量の主要な地域であり、優れたインフラストラクチャと熟練した専門家のプールによって可能になりました。
• 市場セグメンテーション:石油およびガス組織の約65％がAIを雇用して、探査と生産活動を強化しています。
• 最近の開発:2024年3月、サウジアラムコは、7階建てのポイント訓練を受けた生成AIモデルであるAramco Metabrain AIを発表し、操作を合理化しました。

Covid-19の衝撃

石油およびガス市場における人工知能は、Covid-19パンデミック中のサプライチェーンの混乱により悪影響を及ぼしました

グローバルなCovid-19パンデミックは前例のない驚異的であり、市場は経験しています予定よりも低いパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で需要があります。 CAGRの増加に反映された突然の市場の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

Covid-19の世界的なパンデミックは、主に石油需要と価格の大幅な低下のために、石油およびガス市場の人工知能（AI）に大きな悪影響を引き起こしました。世界的な封鎖と旅行の禁止により、産業慣行と輸送が減少し、石油消費が急落しました。その結果、石油およびガス機関は大幅な売上損失を観察し、その結果、AIの採用を含むデジタル変革の慣行を一時停止またはキャンセルするようになりました。予算の制限は、資本費用と運用費の両方が業界全体で削減され、大幅なつまずきの課題になりました。これは、予測分析とメンテナンス、デジタル双子、自律掘削システムなどのAI技術への投資に直接影響を与えました。多くのパイロットプロジェクトとスケジュールされたアップグレードが停止されましたが、ランニングプロジェクトはサプライチェーンロジスティクスの休憩とリモート作業制限のおかげで課題を観察しました。

さらに、主要な施設における労働力不足と施設の課題がAIの摂取を引き起こしました。世界のエネルギーニーズと市場の予測不可能性の変動は、革新の削減と新しいテクノロジーの革新も引き起こしました。実際、小規模機関は、生存とコスト削減の時点でAIへの資本投資を正当化することが困難であることがわかりました。

最新のトレンド

市場の成長を促進するためのAIテクノロジーとの戦略的パートナーシップ

大規模なエネルギー企業は、過去数か月間、AIテクノロジーベンダーと戦略的な提携を行って、ビジネス全体でAIロールアウトをスピードアップする目的で個別のイノベーションラボを作成することを目的としています。たとえば、TotalenergiesはフランスのAIスタートアップMistralと協力して、その運用内の高度なAIアプリケーションに焦点を当てた共同ラボを確立しました。同様に、Saudi Aramcoは最近、Deepseek AIのアルゴリズムをデータセンターに組み込み、チップスペシャリストGROQと15億ドルの契約を結びました。これらの共同イノベーションのハブは、概念的なパイロットだけではありません。これらは、予測メンテナンスや貯水池モデリングから排出監視や自律運用まで、重要なワークフロー全体でAIを制度化するように設計されています。目標は、孤立したプロジェクトを実行するのではなく、AIをより深く構造的に統合することです。

この上昇するパターンと傾向は、AIを革新および実験することから、それを正式に企業のトリックに埋め込むことから徐々に変化することを確立します。これは、運用効率、費用の節約、環境に優しいプラクティス+利益など、持続的な価値が、適切に資本化された社内のAI能力が最先端のテクノロジー企業と協力して確立されたことからの意識を示しています。

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石油およびガス市場のセグメンテーションにおける人工知能

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場は機械学習（ML）、コンピュータービジョンに分類できます

• 機械学習（ML）:石油およびガス産業で最も人気のあるAIフォームの1つである機械学習により、システムは過去のデータから自動的に学習し、明示的にプログラムされることなくエクスペリエンスでパフォーマンスを向上させることができます。 MLアルゴリズムは、地震データ内のパターンの検出、機器の故障の予測、および生産プロセスの合理化を支援します。たとえば、MLモデルは、地質データの大規模なデータセット、過去の掘削パラメーター、および実際の掘削機器データの大規模なデータセットを調べることにより、掘削効率を改善するために利用されています。
• コンピュータービジョン:視覚検査プロセスを自動化するために、石油およびガス部門でコンピュータービジョン技術がますます採用されています。パイプラインの追跡、オフショアプラクティス、およびドローンと監視の硬いウェアを利用した製油所で利用されています。このようなAIは、漏れ、腐食、または物理的障害などの潜在的な問題を事前に監視することにより、予防政策に役立ち、それにより運用のリスクが減り、コンプライアンスが安全基準と一致することを確認します。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場は予測メンテナンス、貯水池管理、生産の最適化に分類できます

• 予測メンテナンス:AIが駆動する予測メンテナンスは、予定外のダウンタイムとメンテナンス費用を最小限に抑えるのを支援します。 MLアルゴリズムは、センサーデータを使用して、発生する前に可能な機器障害を予測します。早期介入を可能にし、ビジネスの混乱を最小限に抑えます。これは、アクセスが制限され、修理が高価なオフショアリグ、掘削リグ、パイプラインのメンテナンスに特に価値があります。
• 貯水池管理:AIは、貯水池の行動理解を改善するための洗練されたツールを提供することにより、貯水池管理に革命をもたらしています。シミュレーションとデータ分析を通じて、AIは適切な配置を最適化し、見積もりを予約し、回復率を改善します。これにより、情報に基づいた意思決定とリソースの抽出の効率が向上します。
• 生産の最適化:生産最適化におけるAIの使用は、オイルの回復率を最大化するだけでなく、操作を最適化することを強調しています。リアルタイムのデータ分析により、オペレーターは圧力や流量などのパラメーターを動的に変更できます。 AI駆動型のスマートモデルは、生産シナリオでさまざまな方法で作成でき、最良の経済的アプローチを推奨するため、廃棄物とエネルギー消費の脱却中に出力を利用できます。

市場のダイナミクス

市場のダイナミクスには、運転と抑制要因、市場の状況を示す機会、課題が含まれます。 

運転要因

コスト削減の要件と市場を後押しするための運用効果

顕著なブーストがあります石油およびガス市場の成長における人工知能。すべての駆動要因の中で、石油およびガス市場でのAIの採用の増加は、その効率を失うことなく、さまざまな事業のコストを削減するという継続的な需要です。 AIは、困難なジョブの自動化、予測分析とメンテナンス、および更新されたデータを介したより良い +正確な意思決定を許可および促進します。説明するために、AI駆動型のハードウェアシステムは、それ自体で掘削パラメーターを簡単に監視できるため、より正確で経済的な運用が生まれます。これにより、非生産的な時間が短縮され、高価なダウンタイムが短縮されます。

市場を拡大するためのビッグデータとIoT統合の成長

モノのインターネット（IoT）デバイスとセンサーの使用と採用の増加により、石油とガスの慣行が膨大な量のデータを製造するようになりました。 AI駆動型の高速テクノロジー、特に深い学習と機械学習は、このデータを読み、理解するのに重要です。これらにより、早期のエラー検出、貯水池シミュレーション、および需要と供給の予測が可能になり、バリューチェーンに沿った生産性と安全上の予防策が増加します。

抑制要因

潜在的に市場の成長を妨げるための高い実装費用と技術の複雑さ

利益ですが、石油およびガスの慣行においてAI主導の慣行を採用することは資本集約的であり、技術的には需要が高いです。レガシーインフラストラクチャの改善、より良い労働力とスタッフ、およびサイバーセキュリティポリシーの維持は、特に中規模および中規模の組織にとって、コストが高くなる可能性があります。それに加えて、このインフラストラクチャに加えてAIを採用することは、挑戦的で面倒なことに、採用を妨げる可能性があります。

市場で製品の機会を生み出すための脱炭素化と持続可能性の目的

機会

世界中のエネルギー市場がより環境に優しく、より良い練習が大きくなるにつれて、AIが脱炭素化を促進する可能性が高まっています。 AIは、エネルギーをよりよく利用し、フレアリングと排出を削減し、さまざまな操作の二酸化炭素排出量を監視できます。 AIは、より環境に優しい優先順位とESG標準に沿ったエネルギー効率の利用の追跡/制御および領域の将来の予測排出量を促進します。

 

データの品質と可用性は、消費者にとって潜在的な課題になる可能性があります

チャレンジ

AIシステムはまた、高品質でより良いセットデータに依存して、正確な将来の予測と分析に従うことに依存しています。ほとんどの石油およびガス機関は、データの標準化、統合、およびアクセスに取り組み続けています。データや間違ったデータのソースが誤っている可能性があり、AIシステムとROIの効果を損なう可能性があります。

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石油およびガス市場の地域洞察における人工知能

• 北米

北米地域には成長があります石油およびガス市場における米国人工知能。米国は、石油およびガス市場における人工知能の支配＆トッププレーヤーであり、その後、高度な技術と強力なインフラストラクチャの迅速な採用が続きます。石油およびガス市場でのAIの利用により、データ分析が更新され、異常検出、予測的維持、および安全性レベルが向上します。組織は、AIを促進して、データベースの意思決定をより速く作成し、機器のダウンタイムを減らし、効率的なリソース割り当てを提供しています。センサーやIoTデバイスからのデータ量の拡大と相まって、デジタル変更に対する世界的な需要がAIの採用を引き起こしています。 Exxonmobil、Chevron、Halliburtonなどの米国を拠点とする石油およびガス市場のプレーヤーは、探査、掘削、および生産慣行に焦点を当てるためにAIに高く投資しています。最大の支配的なAIテクノロジーベンダーと研究機関の存在は、革新も強制します。エネルギー効率とデジタル化を促進する政府の慣行も役立ちました。さらに、シェールガスの変換により、より良いデータ主導の慣行の需要が増加し、AIが統合され、米国の石油およびガス市場で競争力を維持するために必要です。

• サウジアラビア

世界最大の石油埋蔵量のいくつかを誇るサウジアラビアは、エネルギー産業を変革するためにAIを急速に受け入れています。 Vision 2030計画の下で、国はAIベースのテクノロジーに投資して、生産性を高め、費用を削減し、持続可能なエネルギー目標を推進しています。 Saudi Aramcoなどの企業は、AI企業と協力して、機械学習とデータ分析を探索、洗練、物流に注入しています。これはすべて、サウジアラビアをデジタル油田技術の地域センターに変えています。

• 中国

中国は、政府の堅牢なインセンティブ、巨大なエネルギー要件、および加速技術革新のために、石油およびガス部門でのAIの著名な貢献者になりつつあります。 SinopecやPetrochinaなどの中国の国立石油会社は、予測維持、地震解釈、精製プロセスの最適化にAIを使用しています。業界におけるスマートエネルギーとデジタルイノベーションのための政府イニシアチブは、中国の石油およびガス部門でのAIの使用も推進しています。

主要業界のプレーヤー

イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー

大規模なエネルギー企業は、過去数か月間、AIテクノロジーベンダーと戦略的な提携を行って、ビジネス全体でAIロールアウトをスピードアップする目的で個別のイノベーションラボを作成することを目的としています。

同時に、油田サービス会社は、フィールドオペレーションを自動化し、機器の状態を追跡し、ダウンタイムを最小限に抑えるためにAIを実装することを目指しています。探査および生産オペレーターは、AIを貯水池モデリング、生産の最適化、およびエネルギー消費の監視に適用しています。ほとんどの人は、デジタル変革のイニシアチブを早め、データインフラストラクチャに投資し、石油とガス環境向けに特別に設計されたインテリジェントなプラットフォームを開発するための戦略的パートナーシップとコラボレーションを確立しています。

石油およびガス市場の企業におけるトップの人工知能のリスト

• Schlumberger (U.S.)
• Halliburton (U.S.)
• Baker Hughes (U.S.)
• Siemens AG (Germany)
• IBM Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• ai, Inc. (U.S.)
• Rockwell Automation, Inc. (U.S.)

主要な業界開発

2025年6月、世界有数のエネルギー専攻の1つであるTotalenergiesがフランスの人工知能の新興企業であるMistral AIとの戦略的パートナーシップに署名したとき、石油およびガス産業の人工知能（AI）で主要な産業ブレークスルーが目撃されました。この契約は、最先端のAIテクノロジーのTotalenergiesのビジネスへの展開をスピードアップするためのAIイノベーション研究所の作成に集中しています。

この共同イニシアチブは、生成的AIと大規模な言語モデルを石油およびガスの運用に深く統合するための一歩です。ラボは、地震解釈を強化し、運用上の意思決定を最適化し、精製および上流の資産全体でエネルギー消費を最適化するためのカスタマイズされたAIモデルを作成します。

報告報告

石油およびガス市場シェアの人工知能＆成長レポートは通常、業界のいくつかの側面にわたって広範なカバレッジを提供し、市場規模と予測、技術の崩壊、アプリケーションのセグメンテーションをカバーします。これは、主要な傾向、ドライバー、抑制、機会、競争力のあるプロファイルを強調するエグゼクティブサマリーから始まります。その後、この報告書は、北アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、ラテンアメリカの地域分析に至ります。各市場の採用率と成長の見通しを示しています。

テクノロジーの面では、レポートはAIソリューションを機械学習、ディープラーニング、コンピュータービジョン、自然言語処理、ロボット工学などのタイプを含むものとして分類し、それぞれが探索、生産、中流物流、精製、およびダウンストリームプロセスにどのように役割を果たすかを評価します。アプリケーション固有のセクションでは、予測メンテナンス、貯水池の最適化、掘削自動化、排出監視、サプライチェーン管理、健康と安全のコンプライアンスなどのアプリケーションを調べます。