石油・ガスにおけるデジタルツインの世界市場：タイプ別、用途別、展開モード別、企業規模別 - 市場規模、産業動向、機会分析、予測（2025年～2033年）

石油・ガス産業におけるデジタルツイン市場は、複雑な業務の最適化に向けた先進的デジタル技術への依存度が高まっていることを反映し、急速な成長を遂げております。2024年の市場規模は約1億3,672万米ドルと評価されており、2033年までに11億3,732万米ドルに達する見込みで、大幅な拡大が予測されております。この目覚ましい拡大は、2025年から2033年までの予測期間におけるCAGR26.54％に相当します。このような堅調な成長は、最も過酷な産業環境の一つにおいて、運用効率の向上、安全基準の改善、予知保全の実現を図る革新的ソリューションへの需要が高まっていることを示しています。

この市場開発の中核をなすのは、掘削装置、パイプライン、製油所などの物理的資産を再現する高度な仮想モデルの構築です。これらのデジタルツインは、設備に組み込まれた広範なセンサーネットワークから収集されるリアルタイムデータで継続的に更新される動的な表現として機能します。人工知能の統合により、高度な分析、パターン認識、予測的洞察が可能となり、これらのモデルの価値がさらに高められています。

注目すべき市場開発

石油・ガス分野におけるデジタルツイン市場の主要プレイヤーには、IBM、シーメンス、AVEVAといった著名なテクノロジー企業が名を連ねており、同技術の普及と機能強化に大きく貢献しています。これらの企業は、組織が限定的なパイロットプログラムを超えて、デジタルツインソリューションの包括的な全社的導入へと移行する中、業界の行動様式に決定的な変化が生じているのを目の当たりにしています。

2025年11月には、ファーウェイとそのパートナー企業が、石油・ガス事業のインテリジェント化を促進する共同ソリューションを発表するという重要な進展がありました。この協業における注目すべき参加企業の一つが、中国石油天然気集団公司（CNPC）傘下の地球物理探査専門企業であるBGPです。両社は共同で、石油・ガス探査における成果を世界に向けて発表し、統合されたデジタルツイン技術が探査活動や業務ワークフローを変革する可能性を強調しました。

関連する進展として、2025年8月には横河電機のグループ会社であるKBCが、主力デジタルツインプロセスシミュレーションプラットフォーム「Petro-SIM(R)v7.6」の最新バージョンを発表いたしました。この更新版プラットフォームは、石油・ガス産業の上流・下流セクター双方に対応し、精製、石油化学、ポリマー生産、さらに持続可能な航空燃料（SAF）などの新興分野を網羅しております。

中核的な成長要因

石油・ガス市場におけるデジタルツインの需要を牽引する主な要因は、探査活動における地下の不確実性低減への業界の強い関心です。この分野におけるリスクは極めて高く、単一の深海掘削で空井戸となった場合のコストは1億5,000万米ドルを超える可能性があります。このような巨額の費用は、掘削失敗のリスクを大幅に低減できる、より正確で信頼性の高い地質モデルの緊急の必要性を生み出しています。この課題に対応するため、企業は次世代の地下デジタルツインにますます注目しており、これは探査技術における高度な飛躍を意味します。

新たな機会動向

量子コンピューティングに着想を得た手法をデジタルツイン技術内の高度に複雑な最適化課題に応用することで、大きな機会が生まれています。従来の計算手法では、特定の石油・ガスプロセスに伴う膨大な変数や複雑な計算を処理するのに苦労することが少なくありません。しかし、量子インスパイアードアルゴリズムは、従来のコンピュータではリアルタイムでの解決が困難な複雑な問題を効率的に処理することを可能にし、有望な解決策を提供します。例えば、製油所運営における接触分解プロセスでは、効率と生産量を最大化するために、数千もの相互依存変数を同時に最適化する必要があります。

最適化の障壁

デジタルツイン技術を既存のレガシー運用システムと統合する際の複雑さは、デジタルツイン市場の成長を阻害する可能性のある重大な課題です。多くの石油・ガス企業は、先進的なデジタル技術をサポートするよう設計されていない旧式のインフラやソフトウェアプラットフォームに依然として依存しています。これにより、デジタルツインの導入を試みる際に大きな技術的障壁が生じます。新しいシステムは、多種多様な旧式のハードウェアやソフトウェアソリューションと互換性があり、効果的に通信できる必要があるためです。このプロセスには、多くの場合、大規模なカスタマイズ、データ移行、システムアップグレードが必要となり、時間とコストの両面で負担が大きくなります。

目次

第1章 調査の枠組み

• 調査目的
• 製品概要
• 市場セグメンテーション

第2章 調査手法

• 定性調査
  • 一次情報と二次情報
• 定量的調査
  • 一次情報と二次情報
• 地域別1次調査回答者の内訳
• 本調査の前提条件
• 市場規模の推定
• データの三角測量

第3章 エグゼクティブサマリー：石油・ガスにおけるデジタルツインの世界市場

第4章 石油・ガスにおけるデジタルツインの世界市場概要

• 産業バリューチェーン分析
  • 開発者
  • 技術インテグレーター
  • サービスプロバイダー
  • 企業規模
• 業界展望
  • 石油・ガス産業におけるデジタルツインの影響
  • デジタルツインにおける海洋プラットフォーム
• PESTLE分析
• ポーターのファイブフォース分析
  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競合の激しさ
• 市場力学と動向
  • 成長要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 主要な動向
• 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が市場成長動向に与える影響評価
• 市場成長と展望
  • 市場収益推計・予測（2020年～2033年）
  • 価格分析
• 競合状況ダッシュボード
  • 市場集中率
  • 企業別市場シェア分析（金額ベース、2024年）
  • 競合マッピング

第5章 石油・ガスにおけるデジタルツインの世界市場：タイプ別

• 主な見解
• 市場規模と予測、2020年～2033年
  • 記述的ツイン
  • 情報提供型ツイン
  • 予測型ツイン
  • 包括的ツイン
  • 自律型ツイン

第6章 石油・ガスにおけるデジタルツインの世界市場：構成要素別

• 主な見解
• 市場規模と予測（2020年～2033年）
  • 製品デジタルツイン
  • プロセス・デジタルツイン
  • システム・デジタルツイン

第7章 石油・ガスにおけるデジタルツインの世界市場：用途別

• 主な見解
• 市場規模と予測、2020年～2033年
  • 掘削
  • 緊急避難
  • パイプライン
  • インテリジェント油田
  • バーチャル学習・訓練
  • 資産監視および保守
  • プロジェクト計画およびライフサイクル管理
  • コラボレーションと知識共有
  • 海洋プラットフォームおよびインフラ
  • 探査および地質調査

第8章 石油・ガスにおけるデジタルツインの世界市場：展開モード別

• 主な見解
• 市場規模と予測（2020年～2033年）
  • クラウドベース
  • オンプレミス

第9章 石油・ガスにおけるデジタルツインの世界市場：企業規模別

• 主な見解
• 市場規模と予測、2020年～2033年
  • 大企業
  • 中小企業（SME）

第10章 石油・ガスにおけるデジタルツインの世界市場分析：地域別

• 主な見解
• 市場規模と予測、2020年～2033年
  • 北米
  • 欧州
  • アジア太平洋
  • 中東・アフリカ（MEA）
  • 南米

第11章 北米の石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第12章 欧州の石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第13章 アジア太平洋地域の石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第14章 中東・アフリカの石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第15章 南米の石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第16章 英国の石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第17章 ドイツの石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第18章 イタリアの石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第19章 スペインの石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第20章 フランスの石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第21章 ポーランドの石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第22章 ロシアの石油・ガスにおけるデジタルツイン市場分析

第23章 企業プロファイル

• Ansys, Inc.
• General Electric
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• PTC Inc.
• Robert Bosch GmbH
• SAP SE
• Siemens AG
• SWIM.AI
• Other prominent players