石油・ガスにおけるAIおよびML市場の機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年の予測

石油・ガスにおけるAIおよびMLの世界市場は、2024年に25億米ドルと評価され、2025年から2034年にかけてCAGR 7.1％で成長すると予測されています。

この成長は、デジタルトランスフォーメーションへの注目の高まり、業務効率向上の必要性、予測分析の重要性の高まりによるところが大きいです。企業は、人工知能と機械学習技術を活用して、プロセスを最適化し、コストを削減し、業界の様々な業務における意思決定を改善しています。

AIとMLの採用は石油・ガスセクターを再構築し、効率性、コスト管理、安全コンプライアンスに大きなメリットをもたらしています。これらの技術は、より良い操業パフォーマンス、より高い安全基準、より強力な環境コンプライアンスを確保する上で重要な役割を果たしており、現代の石油・ガス事業にとって不可欠なものとなっています。

市場は、地理空間情報、地震情報、操業情報を含む大規模なデータセットから実用的な洞察を引き出すために不可欠な、高度な分析に対する需要の高まりによってさらに強化されています。これらの洞察を活用することで、企業は探査、掘削、生産、保守活動を強化し、意思決定の改善とダウンタイムの最小化を実現できます。石油・ガス分析市場も増加傾向にあり、2030年までに約330億米ドルの収益が見込まれ、年間成長率は20%を超えると予想されています。

オペレーションは、上流、中流、下流に区分されます。2024年に10億米ドル以上と評価される上流セグメントは、地震解釈、坑井計画、生産最適化のためのAI主導型ソリューションの統合により、急速な成長を遂げています。これらの進歩はリアルタイムの意思決定を可能にし、探査・生産プロセスにおける効率向上とダウンタイム削減につながります。

石油・ガス産業におけるAIとMLの用途範囲は、探査・生産（E&P）最適化、貯留層管理、掘削最適化、資産モニタリング、パイプラインモニタリング、サプライチェーン最適化などの分野に及ぶ。E&P最適化分野は、資源の特定を改善し、パフォーマンスを向上させ、運用リスクを低下させるAI搭載技術に牽引され、予測期間中にCAGR 5%以上で成長すると予測されています。

地域別では、北米が2024年に市場を独占し、収益シェアの30％を占めました。同地域はエネルギー部門が発達しており、デジタルソリューションへの投資が充実しているため、特にコスト効率と持続可能性を優先する予知保全、掘削最適化、貯留層管理でAI技術の採用が加速しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • テクノロジープロバイダー
  • プラットフォームプロバイダー
  • 石油・ガス事業者
  • 流通業者
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• 技術とイノベーションの展望
• 特許分析
• 規制状況
• 使用事例
• ケーススタディ
• 影響要因
  • 促進要因
    • 業務効率化に対する需要の高まり
    • 予知保全の採用拡大
    • データ主導の意思決定への注目の高まり
    • デジタルトランスフォーメーションへの投資の増加
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データ品質と統合の課題
    • 熟練労働者の不足
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：オファリング別、2021年～2034年

• 主要動向
• プラットフォーム
• サービス

第6章 市場推計・予測：オペレーション別、2021年～2034年

• 主要動向
• 上流
• 中流
• 下流

第7章 市場推計・予測：用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• 探鉱・生産（E&P）の最適化
• 貯留層管理
• 掘削最適化
• 資産のモニタリングと管理
• パイプラインの監視と漏れ検知
• サプライチェーンの最適化
• その他

第8章 市場推計・予測：最終用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• 国営石油会社（NOC）
• 独立系石油会社（IOC）

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア

第10章 企業プロファイル

• ABB
• Ambyint
• Aspen Technology
• Baker Hughes
• C3.ai
• Dataiku
• Emerson Electric
• Halliburton
• Honeywell
• IBM
• Intel
• Microsoft
• Palantir
• Petro.ai
• Rockwell Automation
• Schlumberger
• Siemens Energy
• SparkCognition
• Weatherford
• Yokogawa Electric

The Global AI And ML In Oil And Gas Market was valued at USD 2.5 billion in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 7.1% from 2025 to 2034. This growth is largely driven by the increasing focus on digital transformation, the need for enhanced operational efficiency, and the rising importance of predictive analytics. Companies are leveraging artificial intelligence and machine learning technologies to optimize processes, reduce costs, and improve decision-making across various operations in the industry.

The adoption of AI and ML is reshaping the oil and gas sector, delivering significant benefits in efficiency, cost management, and safety compliance. These technologies play a critical role in ensuring better operational performance, heightened safety standards, and stronger environmental compliance, making them indispensable for modern oil and gas operations.

The market is further bolstered by the growing demand for advanced analytics, which is essential for extracting actionable insights from large datasets, including geospatial, seismic, and operational information. By utilizing these insights, companies can enhance exploration, drilling, production, and maintenance activities, resulting in improved decision-making and minimized downtime. The oil and gas analytics market is also on the rise, with expected revenue of approximately USD 33 billion by 2030, reflecting an annual growth rate of over 20%.

In terms of operations, the market is segmented into upstream, midstream, and downstream activities. The upstream segment, valued at over USD 1 billion in 2024, is experiencing rapid growth due to the integration of AI-driven solutions for seismic interpretation, well planning, and production optimization. These advancements enable real-time decision-making, leading to higher efficiency and reduced downtime in exploration and production processes.

The application scope of AI and ML in the oil and gas industry spans areas such as exploration and production (E&P) optimization, reservoir management, drilling optimization, asset monitoring, pipeline monitoring, and supply chain optimization. The E&P optimization segment is anticipated to grow at a CAGR of over 5% during the forecast period, driven by AI-powered technologies that improve resource identification, enhance performance, and lower operational risks.

Regionally, North America dominated the market in 2024, accounting for 30% of the revenue share. The region's well-developed energy sector and substantial investments in digital solutions have accelerated the adoption of AI technologies, particularly in predictive maintenance, drilling optimization, and reservoir management, all of which prioritize cost efficiency and sustainability.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates & calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimation
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research and validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market scope & definition

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Technology providers
  • 3.2.2 Platform providers
  • 3.2.3 Oil & gas operators
  • 3.2.4 Distributors
  • 3.2.5 End users
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Regulatory landscape
• 3.7 Used cases
  • 3.7.1 Used case 1
    • 3.7.1.1 Benefits
    • 3.7.1.2 ROI
  • 3.7.2 Used case 2
    • 3.7.2.1 Benefits
    • 3.7.2.2 ROI
• 3.8 Case study
  • 3.8.1 Case study 1
    • 3.8.1.1 Consumer name
    • 3.8.1.2 Challenge
    • 3.8.1.3 Solution
    • 3.8.1.4 Impact
  • 3.8.2 Case study 2
    • 3.8.2.1 Consumer name
    • 3.8.2.2 Challenge
    • 3.8.2.3 Solution
    • 3.8.2.4 Impact
• 3.9 Impact forces
  • 3.9.1 Growth drivers
    • 3.9.1.1 Rising demand for operational efficiency
    • 3.9.1.2 Growing adoption of predictive maintenance
    • 3.9.1.3 Increasing focus on data-driven decision making
    • 3.9.1.4 Rising investment in digital transformation
  • 3.9.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.9.2.1 Data quality and integration challenges
    • 3.9.2.2 Skilled workforce shortage
• 3.10 Growth potential analysis
• 3.11 Porter's analysis
• 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2021 - 2034 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Platform
• 5.3 Service

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Operation, 2021 - 2034 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Upstream
• 6.3 Midstream
• 6.4 Downstream

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Exploration and production (E&P) optimization
• 7.3 Reservoir management
• 7.4 Drilling optimization
• 7.5 Asset monitoring and management
• 7.6 Pipeline monitoring and leak detection
• 7.7 Supply chain optimization
• 7.8 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2034 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 National Oil Companies (NOCs)
• 8.3 Independent Oil Companies (IOCs)

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 UK
  • 9.3.2 Germany
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Italy
  • 9.3.5 Spain
  • 9.3.6 Russia
  • 9.3.7 Nordics
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 Australia
  • 9.4.5 South Korea
  • 9.4.6 Southeast Asia
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Argentina
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 UAE
  • 9.6.2 South Africa
  • 9.6.3 Saudi Arabia

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 ABB
• 10.2 Ambyint
• 10.3 Aspen Technology
• 10.4 Baker Hughes
• 10.5 C3.ai
• 10.6 Dataiku
• 10.7 Emerson Electric
• 10.8 Halliburton
• 10.9 Honeywell
• 10.10 IBM
• 10.11 Intel
• 10.12 Microsoft
• 10.13 Palantir
• 10.14 Petro.ai
• 10.15 Rockwell Automation
• 10.16 Schlumberger
• 10.17 Siemens Energy
• 10.18 SparkCognition
• 10.19 Weatherford
• 10.20 Yokogawa Electric