石油およびガスにおける人工知能の市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (機械学習 (ML)、コンピューター ビジョン)、アプリケーション別 (予知保全、貯留層管理、生産の最適化)、および 2033 年までの地域予測

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石油およびガス市場における人工知能の概要

石油およびガスにおける世界の人工知能市場は、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 年まで約 8.5% の CAGR で成長します。

人工知能 (AI) 石油およびガス市場は非常に急速に変化しています。これはすべて、業界が操業を拡大し、経費を節約し、より適切な意思決定を行うことが重要であるためです。機械学習 (ML)、ニューラル ネットワーク、将来予測分析などの AI テクノロジーは、上流、中流、下流のセクターでますます広く使用されています。製造や探査において、AI は地震データの読み取り、貯留層のモデリング、掘削の利用に役立ちます。中流部門では、AI によりパイプラインの漏れ検出と監視が改善される一方、下流の精製効率とニーズ (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 の活用により、最新のデータ分析、異常検出、予知保全、安全レベルの向上が実現します。組織は、データに基づいた意思決定を迅速化し、機器のダウンタイムを削減し、効率的なリソース割り当てを提供するために AI を推進しています。デジタル変革に対する世界的な需要と、センサーやIoTデバイスからのデータ量の拡大により、AIの導入が進んでいます。さらに、環境問題とエネルギー移行の高まりに伴い、AI はインテリジェントなエネルギー管理によって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における人工知能の主な調査結果

• 市場規模と成長: 石油およびガスにおける人工知能の市場規模は、2024 年に約 29 億米ドルで、2033 年までに約 9.2% の CAGR で 64 億 326 万米ドルに達すると予想されます。
• 主要な市場推進力:AI ベースの予知保全により、ダウンタイムが 30% も削減され、石油およびガス活動の運用効率が向上します。
• 市場の大きな抑制:高額な初期費用と専門的なノウハウの要件により、石油・ガス業界での大規模な AI の導入は制限されています。
• 新しいトレンド:AI を活用した炭素排出監視システムは、以前のスキームと比較して精度が 20% 向上し、環境コンプライアンスに役立ちます。
• 地域のリーダーシップ:北米は石油・ガス分野における AI 利用の先進地域であり、優れたインフラストラクチャーと熟練した専門家集団によって実現されています。
• 市場の細分化:石油・ガス組織の約 65% が、探査と生産活動を強化するために AI を採用しています。
• 最近の開発:2024年3月、サウジアラムコは業務を合理化するために、7兆のデータポイントで訓練された生成AIモデルであるアラムコメタブレインAIを発表した。

新型コロナウイルス感染症の影響

石油・ガス市場における人工知能は、新型コロナウイルス感染症の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た

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場は次のような状況に陥っています。予想よりも低いパンデミック前のレベルと比較したすべての地域の需要。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

新型コロナウイルス感染症（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下落により、石油・ガス市場の人工知能（AI）に重大な悪影響を及ぼしました。世界的なロックダウンと渡航禁止により、産業慣行と輸送が衰退し、石油消費量が急減した。その結果、石油・ガス関連機関は多額の売上損失を確認し、その結果、大多数の機関がAI導入を含むデジタル変革の実践を一時停止または中止することになった。予算制限が大きな障害となり、業界全体で資本費と運営費の両方が削減されました。これは、予測分析とメンテナンス、デジタルツイン、自律掘削システムなどの AI テクノロジーへの投資に直接影響を与えました。計画されていた多くのパイロット プロジェクトや AI を利用したアップグレードは停止されましたが、進行中のプロジェクトではサプライ チェーンの物流中断やリモート勤務の制限による課題が確認されました。

さらに、主要な施設における労働力不足と設備の問題が AI の普及を引き起こしました。世界のエネルギー需要の変動や市場の予測不可能性も、イノベーションや新技術による革新の減少を引き起こしました。実際、小規模な組織は、生き残りとコスト削減の時期に AI への設備投資を正当化することが難しいと感じていました。

最新のトレンド

市場の成長を促進する AI テクノロジーとの戦略的パートナーシップ

大手エネルギー企業は、ビジネス全体への AI 展開を加速することを目的として、個別のイノベーション ラボを設立するために、ここ数カ月の間に AI テクノロジー ベンダーと戦略的提携を行ってきました。たとえば、TotalEnergies はフランスの AI スタートアップ企業 Mistral と提携して、自社の業務内での高度な AI アプリケーションに焦点を当てた共同ラボを設立しました。同様に、サウジアラムコは最近、DeepSeek AI のアルゴリズムを自社のデータセンターに組み込み、チップ専門会社 Groq と 15 億ドルの契約を締結しました。どちらの動きも、石油メジャーが AI インフラストラクチャとデータ分析に大規模に多額の投資を行っていることを浮き彫りにしています。これらの共同イノベーション ハブは、単なる概念実証パイロットではなく、予知保全や貯留層モデリングから排出量監視や自律運用に至るまで、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、個別の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。

この上昇パターンと傾向により、AI の革新と実験から企業のトリックに AI を正式に組み込むことへの段階的な移行が確立されます。これは、運用効率、経費削減、環境に優しい実践とメリットなどの永続的な価値は、最先端のテクノロジー企業と提携して確立された十分な資本を備えた社内 AI 能力から得られるという認識を示しています。

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石油およびガス市場セグメンテーションにおける人工知能

種類別

タイプに基づいて、世界市場は機械学習 (ML)、コンピューター ビジョンに分類できます。

• 機械学習 (ML): 石油およびガス業界で最も人気のある AI 形式の 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することなく経験に応じて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、生産プロセスの合理化に役立ちます。たとえば、ML モデルは、地質データ、過去の掘削パラメータ、およびリアルタイムの掘削装置データの大規模なデータセットを調べることで掘削効率を向上させるために利用されます。
• コンピュータビジョン:石油・ガス分野では、目視検査プロセスを自動化するためにコンピュータービジョンテクノロジーの採用が進んでいます。これは、ドローンや監視ハードウェアを利用したパイプライン追跡、海洋実習、製油所で利用されています。このような AI は、漏れ、腐食、物理的障害などの潜在的な問題を事前に監視することで予防政策に役立ち、それによって運用のリスクを軽減し、コンプライアンスが安全基準と一致していることを確認します。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場は予知保全、貯留層管理、生産の最適化に分類できます。

• 予知保全: AI を活用した予知メンテナンスは、石油およびガス組織が計画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に役立ちます。 ML アルゴリズムは、センサー データを使用して、起こり得る機器の故障を発生前に予測します。これにより、早期介入が可能になり、ビジネスの中断が最小限に抑えられます。これは、アクセスが制限され、修理に費用がかかる海洋リグ、掘削リグ、パイプラインのメンテナンスにおいて特に価値があります。
• 貯水池管理:AI は、貯留層の挙動の理解を改善するための高度なツールを提供することで、貯留層管理に革命をもたらしています。 AI はシミュレーションとデータ分析を通じて坑井の配置を最適化し、埋蔵量を推定し、回収率を向上させます。これにより、より適切な情報に基づいた意思決定が可能になり、リソース抽出の効率が向上します。
• 生産の最適化: 生産の最適化における AI の活用は、オペレーションの最適化だけでなく、石油の回収率の最大化にも重点を置いています。リアルタイムのデータ分析により、オペレータは圧力や流量などのパラメータを動的に変更できます。 AI 主導のスマート モデルは、生産シナリオでさまざまな方法で作成でき、最も経済的なアプローチも推奨するため、無駄とエネルギー消費を減らしながら生産量を活用できます。

市場力学

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

推進要因

市場を活性化するためのコスト削減と運用効率の要件

顕著な向上が見られます石油およびガス市場の成長における人工知能。すべての推進要因の中でも、石油およびガス市場における AI の採用の増加は、効率を損なうことなくさまざまな運用コストを削減するという継続的な要求です。 AI は、更新されたデータを通じて、困難なジョブの自動化、予測分析とメンテナンス、より適切で正確な意思決定を可能にし、促進します。たとえば、AI 駆動のハードウェア システムは、掘削パラメータを独自に簡単に監視できるため、より正確で経済的な作業が可能になります。これにより、非生産的な時間が削減され、費用のかかるダウンタイムが削減されます。

ビッグデータとIoTの融合による市場拡大の成長

モノのインターネット (IoT) デバイスとセンサーの使用と導入の増加により、石油とガスの業務は膨大な量のデータの製造に変わりました。 AI 主導の高速テクノロジー、特にディープラーニングと機械学習は、このデータの読み取りと理解において重要です。これらにより、早期のエラー検出、貯留層シミュレーション、需要と供給の予測が可能になり、バリューチェーン全体での生産性と安全対策も強化されます。

抑制要因

高額な導入費用と技術の複雑さが市場の成長を妨げる可能性がある

石油・ガス事業における AI 主導の実践の導入には利点がありますが、資本集約的であり、技術的な要求も高くなります。従来のインフラストラクチャの改善、労働力とスタッフの改善、サイバーセキュリティ ポリシーの維持は、特に中小規模の組織では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上に AI を導入することは困難で手間がかかり、導入が妨げられる可能性があります。

市場で製品の機会を創出するための脱炭素化と持続可能性の目標

機会

世界中のエネルギー市場がより環境に優しく、より良い実践に向かうにつれて、AI が脱炭素化を促進する可能性が高まっています。 AI は、エネルギーをより有効に活用し、フレアや排出量を削減し、さまざまな作業における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事項と ESG 基準に沿って、将来の予測排出量の追跡/制御とエネルギー効率の高い地域の利用を促進します。

 

データの品質と可用性は消費者にとって潜在的な課題となる可能性がある

チャレンジ

AI システムは、正確な将来予測と分析を行うために、高品質でより適切に設定されたデータにも依存しています。ほとんどの石油・ガス機関は、データの標準化、統合、アクセスに引き続き取り組んでいます。不正確なデータや誤ったデータソースは誤った洞察をもたらし、AI システムの効果や ROI 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における人工知能 地域の洞察

• 北米

北米地域は成長を続けています石油およびガス市場における米国の人工知能。米国は、石油およびガス市場における人工知能の支配者かつトッププレーヤーであり、続いて高度な技術と強力なインフラストラクチャーを迅速に採用しています。石油およびガス市場での AI の活用により、最新のデータ分析、異常検出、予知保全、安全レベルの向上が実現します。組織は、データに基づいた意思決定を迅速化し、機器のダウンタイムを削減し、効率的なリソース割り当てを提供するために AI を推進しています。デジタル変革に対する世界的な需要と、センサーやIoTデバイスからのデータ量の拡大により、AIの導入が進んでいます。エクソンモービル、シェブロン、ハリバートンなど、米国に本拠を置く石油・ガス市場の大手企業は、探査、掘削、生産業務に重点を置くために AI に多額の投資を行っています。有力な AI 技術ベンダーや研究機関の存在もイノベーションを促進します。エネルギー効率とデジタル化を促進する政府の取り組みも役立っています。さらに、シェールガスの変革により、より優れたデータ主導型の実践への需要が高まり、AIの統合が確保され、米国の石油およびガス市場での競争力を維持するために必要となっています。

• サウジアラビア

世界最大級の石油埋蔵量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を急速に導入している。ビジョン 2030 計画に基づき、国は生産性を向上させ、経費を削減し、持続可能なエネルギー目標を推進するために AI ベースのテクノロジーに投資しています。サウジアラムコなどの企業は、AI企業と協力して、機械学習とデータ分析を探査、精製、物流に導入しています。これらすべてがサウ​​ジアラビアをデジタル油田技術の地域センターに変えつつある。

• 中国

中国は、強力な政府の奨励金、膨大なエネルギー需要、加速する技術革新により、石油・ガス分野での AI 利用に顕著な貢献国となりつつあります。 Sinopec や PetroChina などの中国国営石油会社は、予知保全、耐震診​​断、精製プロセスの最適化に AI を活用しています。産業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に対する政府の取り組みも、中国の石油・ガス部門でのAI利用を推進している。

主要な業界関係者

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

大手エネルギー企業は、ビジネス全体への AI 展開を加速することを目的として、個別のイノベーション ラボを設立するために、ここ数カ月の間に AI テクノロジー ベンダーと戦略的提携を行ってきました。

同時に、油田サービス会社は AI を導入して現場作業を自動化し、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 を貯留層のモデリング、生産の最適化、エネルギー消費の監視に適用しています。ほとんどの企業は、デジタル変革の取り組みを加速し、データ インフラストラクチャに投資し、石油およびガス環境向けに特別に設計されたインテリジェント プラットフォームを開発するために、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における人工知能のトップ企業のリスト

• 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.)

主要産業の発展

2025年6月、世界有数のエネルギー大手の 1 つである TotalEnergies がフランスの人工知能新興企業である Mistral AI と戦略的パートナーシップを締結したとき、石油・ガス業界の人工知能 (AI) において大きな産業上の進歩が見られました。この契約は、TotalEnergies のビジネスへの最先端の AI テクノロジーの導入を加速するための AI イノベーション ラボの設立を中心にしています。

この共同イニシアチブは、生成 AI と大規模言語モデルを石油およびガス事業に深く統合するための一歩となります。このラボでは、カスタマイズされた AI モデルを作成して、地震学的解釈を強化し、運用上の意思決定を最適化し、精製資産と上流資産全体のエネルギー消費を最適化します。

レポートの範囲

の石油およびガス市場における人工知能のシェア成長レポートは通常、市場規模と予測、テクノロジーの内訳、アプリケーションのセグメント化など、業界のさまざまな側面にわたる広範な内容を提供します。それは、主要な傾向、推進力、制約、機会、競争力のあるプロフィールを強調するエグゼクティブサマリーから始まります。このレポートはその後、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカ、ラテンアメリカといった地域分析に移り、各市場の導入率と成長見通しに焦点を当てています。

テクノロジーの面では、レポートでは 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、ロボティクスなどのタイプに分類し、それぞれが探査、生産、中流物流、精製、下流プロセスでどのような役割を果たすかを評価しています。アプリケーション固有のセクションでは、予知保全、貯留層の最適化、掘削自動化、排出量監視、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取り上げます。