サンプル依頼リスト カート
  • English
  • Traditional Chinese
  • Simplified Chinese
デフォルト表紙
市場調査レポート
商品コード
1527280

石油・ガス向けAIの世界市場規模調査：コンポーネント別、オペレーション別、地域別予測、2022-2032年

Global AI in Oil and Gas Market Size Study, by Component (Solution, Services), by Operation (Upstream, Midstream, Downstream), and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 285 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=144.06円
石油・ガス向けAIの世界市場規模調査：コンポーネント別、オペレーション別、地域別予測、2022-2032年
出版日: 2024年08月02日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
  • 全表示
  • 概要
  • 目次
概要

石油・ガス向けAIの世界市場は、2023年に約35億米ドルと推計され、2024年から2032年にかけてCAGR 14.1％で成長し、最終的には2032年末までに130億米ドルの評価額に達すると予測されています。

AIは石油・ガス分野向けの探査・生産にも活用されています。AIは地震探査データを分析し、石油・ガスの潜在埋蔵量を従来の方法よりも正確かつ迅速に特定することができます。この機能により、企業は掘削や資源採掘に関してより適切な判断を下すことができます。さらにAIは、センサーデータを分析して機器の故障を予測することにより、予知保全を支援し、ダウンタイムとメンテナンスコストを削減し、安全性を向上させます。

石油・ガス産業で人工知能（AI）の採用が増加しているのは、主にオペレーション効率を高める必要があるためです。AIを搭載したシステムは、センサーなどからのデータを分析して非効率を特定し、企業が是正措置を講じることを可能にします。さらに、AIは潜在的な安全上の危険を特定する上で重要な役割を果たし、事故や怪我を防ぐための事前対策を可能にします。オペレーションを最適化し、非効率を特定することで、AIは企業がオペレーションコストを削減し、競争の激しい市場で収益性を向上させるのに役立ちます。このような利点がある一方で、データの品質や可用性といった課題も残っています。AIアルゴリズムが効果的に機能するためには、高品質のデータが不可欠です。石油・ガス業界はこれまで、データのサイロ化、不完全なデータセット、標準化の欠如といった問題に直面しており、バリューチェーン全体でAIモデルを機能させることを困難にしてきました。

石油・ガス向けAIの世界市場調査で考慮した主な地域には、アジア太平洋地域、北米、欧州、ラテンアメリカ、その他の地域が含まれます。北米は、好調な経済、AI技術の広範な採用、トップクラスのAIソフトウェアおよびシステムサプライヤーの大きな存在感、研究開発における政府と民間団体の共同投資によって、石油・ガス向けAIの主要市場となっています。同地域の石油・ガス生産能力の拡大と投資の増加は、市場機会をさらに拡大すると予想されます。

目次

第1章 石油・ガス向けAIの世界市場：エグゼクティブサマリー

  • 石油・ガス向けAIの世界市場規模・予測（2022-2032年）
  • 地域別概要
  • セグメント別概要
    • コンポーネント別
    • オペレーション別
  • 主要動向
  • 景気後退の影響
  • アナリストの結論・提言

第2章 世界の石油・ガス向けAI市場の定義と調査前提条件

  • 調査目的
  • 市場の定義
  • 調査前提条件
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイドの分析
      • 入手可能性
      • インフラ
      • 規制環境
      • 市場競争
      • 経済性（消費者の視点）
    • 需要サイド分析
      • 規制の枠組み
      • 技術の進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 調査手法
  • 調査対象年
  • 通貨換算レート

第3章 世界の石油・ガス向けAI市場力学

  • 市場促進要因
    • 業務効率化の要求の高まり
    • 安全性向上と危険防止
    • コスト削減への取り組み
  • 市場の課題
    • データの品質と可用性の問題
    • バリューチェーン全体の複雑性
  • 市場機会
    • 探査・生産におけるAI
    • 予知保全とダウンタイム削減
    • 安全における高度なAIアプリケーション

第4章 石油・ガス向けAIの世界市場：産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの未来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治
    • 経済
    • 社会
    • 技術
    • 環境
    • 法律
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • 破壊的動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの結論・提言

第5章 石油・ガス向けAIの世界市場規模・予測：コンポーネント別、2022-2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 石油・ガス向けAIの世界市場：コンポーネント別の収益動向分析、2022年・2032年
    • ソリューション
    • サービス

第6章 石油・ガス向けAIの世界市場規模・予測：オペレーション別、2022-2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 石油・ガス向けAIの世界市場：オペレーション別の収益動向分析、2022年・2032年
    • アップストリーム
    • ミッドストリーム
    • ダウンストリーム

第7章 石油・ガス向けAIの世界市場規模・予測：地域別、2022-2032年

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他アジア太平洋
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他中東・アフリカ

第8章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
  • 主要市場戦略
  • 企業プロファイル
    • Baker Hughes
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務（データの入手可能性によります）
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • Microsoft
    • C3.ai
    • Siemens
    • Honeywell
    • Oracle
    • Accenture
    • Google Cloud
    • Rockwell Automation
    • Infosys
    • TIBCO Software
    • ABB
    • IBM
    • Schlumberger
    • Halliburton

第9章 調査プロセス

目次

Global AI in Oil and Gas Market is estimated to be valued at approximately USD 3.5 billion in 2023 and is projected to grow at a compound annual growth rate (CAGR) of 14.1% from 2024 to 2032, ultimately reaching a valuation of USD 13 billion by the end of 2032. AI is also being utilized in exploration and production within the oil and gas sector. It can analyze seismic data to identify potential oil and gas reserves more accurately and quickly than traditional methods. This capability allows companies to make better decisions regarding drilling and resource extraction. Furthermore, AI assists in predictive maintenance by analyzing sensor data to predict equipment failures, thereby reducing downtime, maintenance costs, and improving safety.

The increasing adoption of artificial intelligence (AI) in the oil and gas industry is primarily driven by the need to enhance operational efficiency. AI-powered systems analyze data from sensors and other sources to identify inefficiencies, enabling companies to take corrective actions. Additionally, AI plays a crucial role in identifying potential safety hazards, allowing for proactive measures to prevent accidents and injuries. By optimizing operations and identifying inefficiencies, AI helps companies reduce operating costs and improve profitability in a highly competitive market. Also, the increasing adoption of artificial intelligence (AI) in the oil and gas industry is primarily driven by the need to enhance operational efficiency. AI-powered systems analyze data from sensors and other sources to identify inefficiencies, enabling companies to take corrective actions. Additionally, AI plays a crucial role in identifying potential safety hazards, allowing for proactive measures to prevent accidents and injuries. By optimizing operations and identifying inefficiencies, AI helps companies reduce operating costs and improve profitability in a highly competitive market. Despite these benefits, challenges such as data quality and availability persist. High-quality data is essential for AI algorithms to function effectively. The oil and gas industry has historically faced issues with data silos, incomplete datasets, and a lack of standardization, making it difficult for AI models to work across the entire value chain.

Key regions considered for the Global AI in Oil and Gas market study include Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and the Rest of the World. North America is a leading market for AI in the oil and gas sector, driven by its strong economy, widespread adoption of AI technologies, significant presence of top AI software and system suppliers, and joint investments by government and private entities in research and development. The region's expanding oil and gas production capacities and rising investments are expected to further enhance market opportunities.

Major market players included in this report are:

  • IBM
  • Schlumberger
  • Halliburton
  • Baker Hughes
  • Microsoft
  • C3.ai
  • Siemens
  • Honeywell
  • Oracle
  • Accenture
  • Google Cloud
  • Rockwell Automation
  • Infosys
  • TIBCO Software
  • ABB

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Component:

  • Solution
  • Services

By Operation:

  • Upstream
  • Midstream
  • Downstream

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market.

Table of Contents

Chapter 1. Global AI in the Oil and Gas Market Executive Summary

  • 1.1. Global AI in the Oil and Gas Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Component
    • 1.3.2. By Operation
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global AI in the Oil and Gas Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global AI in the Oil and Gas Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Increasing Demand for Operational Efficiency
    • 3.1.2. Safety Enhancement and Hazard Prevention
    • 3.1.3. Cost Reduction Initiatives
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Data Quality and Availability Issues
    • 3.2.2. Complexity Across the Value Chain
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. AI in Exploration and Production
    • 3.3.2. Predictive Maintenance and Downtime Reduction
    • 3.3.3. Advanced AI Applications in Safety

Chapter 4. Global AI in the Oil and Gas Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top investment opportunity
  • 4.4. Top winning strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global AI in the Oil and Gas Market Size & Forecasts by Component 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global AI in the Oil and Gas Market: Component Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 5.2.1. Solution
    • 5.2.2. Services

Chapter 6. Global AI in the Oil and Gas Market Size & Forecasts by Operation 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global AI in the Oil and Gas Market: Operation Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 6.2.1. Upstream
    • 6.2.2. Midstream
    • 6.2.3. Downstream

Chapter 7. Global AI in the Oil and Gas Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 7.1. North America AI in the Oil and Gas Market
    • 7.1.1. U.S. AI in the Oil and Gas Market
      • 7.1.1.1. Component breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 7.1.1.2. Operation breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 7.1.2. Canada AI in the Oil and Gas Market
  • 7.2. Europe AI in the Oil and Gas Market
    • 7.2.1. U.K. AI in the Oil and Gas Market
    • 7.2.2. Germany AI in the Oil and Gas Market
    • 7.2.3. France AI in the Oil and Gas Market
    • 7.2.4. Spain AI in the Oil and Gas Market
    • 7.2.5. Italy AI in the Oil and Gas Market
    • 7.2.6. Rest of Europe AI in the Oil and Gas Market
  • 7.3. Asia-Pacific AI in the Oil and Gas Market
    • 7.3.1. China AI in the Oil and Gas Market
    • 7.3.2. India AI in the Oil and Gas Market
    • 7.3.3. Japan AI in the Oil and Gas Market
    • 7.3.4. Australia AI in the Oil and Gas Market
    • 7.3.5. South Korea AI in the Oil and Gas Market
    • 7.3.6. Rest of Asia Pacific AI in the Oil and Gas Market
  • 7.4. Latin America AI in the Oil and Gas Market
    • 7.4.1. Brazil AI in the Oil and Gas Market
    • 7.4.2. Mexico AI in the Oil and Gas Market
    • 7.4.3. Rest of Latin America AI in the Oil and Gas Market
  • 7.5. Middle East & Africa AI in the Oil and Gas Market
    • 7.5.1. Saudi Arabia AI in the Oil and Gas Market
    • 7.5.2. South Africa AI in the Oil and Gas Market
    • 7.5.3. Rest of Middle East & Africa AI in the Oil and Gas Market

Chapter 8. Competitive Intelligence

  • 8.1. Key Company SWOT Analysis
  • 8.2. Top Market Strategies
  • 8.3. Company Profiles
    • 8.3.1. Baker Hughes
      • 8.3.1.1. Key Information
      • 8.3.1.2. Overview
      • 8.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 8.3.1.4. Product Summary
      • 8.3.1.5. Market Strategies
    • 8.3.2. Microsoft
    • 8.3.3. C3.ai
    • 8.3.4. Siemens
    • 8.3.5. Honeywell
    • 8.3.6. Oracle
    • 8.3.7. Accenture
    • 8.3.8. Google Cloud
    • 8.3.9. Rockwell Automation
    • 8.3.10. Infosys
    • 8.3.11. TIBCO Software
    • 8.3.12. ABB
    • 8.3.13. IBM
    • 8.3.14. Schlumberger
    • 8.3.15. Halliburton

Chapter 9. Research Process

  • 9.1. Research Process
    • 9.1.1. Data Mining
    • 9.1.2. Analysis
    • 9.1.3. Market Estimation
    • 9.1.4. Validation
    • 9.1.5. Publishing
  • 9.2. Research Attributes