石油・ガスにおけるAI：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026～2031年）
AI In Oil And Gas - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 120 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2122741
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概要
Mordor Intelligenceによると、石油・ガスにおけるAI市場の市場規模は2025年に37億9,000万米ドルと評価され、2026年の42億8,000万米ドルから2031年までに79億1,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2026～2031年）におけるCAGRは13.03％となる見込みです。
本レポートは、事業セグメント（上流、中流、下流）、ソリューションタイプ（プラットフォーム、サービス）、資産の所在地（オンショア、オフショア）、用途（品質管理、生産の最適化、その他）、AI技術（機械学習、ディープラーニング、その他）、展開モード（クラウド、オンプレミス、エッジ）、地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。
世界の石油・ガスにおけるAI市場の動向と洞察
複雑な地下ビッグデータを処理する能力
大手事業者が保有する1,500ペタバイトを超える地震探査アーカイブを処理するには、数十年にわたる掘削データ、岩石物理データ、生産データを数時間以内に分析できるAIアクセラレータが必要となっており、これにより手動による方法と比較して掘削位置の精度が70％向上しています。ADNOCの「ENERGYai」エージェントは、自律的な地震探査分析を通じて地質モデルの構築時間を75％短縮し、貯留層エンジニアが数分で複数のフラクチャリングクラスターのシナリオを検証できるようにしました。物理学に基づいたニューラルネットワークと過去の坑井データの融合により、非従来型油田におけるヒストリーマッチングが高速化され、大規模なパッド開発における資本効率指標が直接的に向上しています。
価格変動の中で高まる採掘コスト削減の圧力
価格の変動により利益率は引き続き圧迫されており、事業者各社はAI主導の自動化を通じて、掘削コストを25～50％削減しようと努めています。ナボーズインダストリーズ社は、自動掘削制御システムを導入した結果、掘進速度が30％向上したことを記録しました。また、統合生産最適化ソフトウェアにより、パーミアン盆地の資産における意思決定サイクル時間が数日から数時間に短縮されました。タキウス社は、強化学習アルゴリズムを用いてロッドポンプのパラメータを動的に調整することで、人工採油効率において顕著な向上を報告しました。成熟油田の事業者の間では、経済的寿命を延長するために、AIを活用した回収が不可欠であるとの認識が高まっています。
AIプラットフォームの初期設備投資（CAPEX）の高さ
エンタープライズ規模の導入では、コンピューティングクラスター、データレイク、専用ライセンシングに数百万米ドル規模の費用がかかることが多く、小規模な独立系企業にとっては、フルスタックソリューションの導入を躊躇させる要因となっています。データ近代化プロジェクトでは、分析を進める前にサイロ化されたSCADAシステムやヒストリアンシステムを統合する必要があるため、コストが倍増することが頻繁にあります。「Azure Data Manager for Energy」のようなクラウドネイティブのサービスは、事業者に対して従量課金型の選択肢を提供していますが、データの主権やレイテンシーに関する懸念から、多くの重要なワークロードは依然としてオンプレミスで運用されています。
セグメント分析
2025年の石油・ガスにおけるAI市場規模の61.05％は、上流部門の活動によるものです。これは、高度分析を必要とする地震探査データの解釈、掘削の自動化、生産最適化のワークフローによるものです。これらの使用事例では、坑井の位置決めや完成設計を改善するために、岩石物理学的、地質力学的、掘削パラメータを統合できるパターン認識モデルが求められます。非従来型貯留層が増加する中、上流事業者はパッド開発全体でAIを活用したワークフローの拡大を続けており、それによって石油・ガス市場のAIセグメントにおけるシェアの主導的地位を確固たるものにしています。
対照的に、下流部門では、製油所が燃料混合にモデル予測制御や、リアルタイムの品質保証に仮想センサを採用するにつれ、2031年までに同セグメントで最も高いCAGR14.12％を記録すると予測されています。生成AIを活用した文書処理により、規制報告書の作成サイクルが短縮されており、コンピュータビジョンアルゴリズムによって蒸留塔内部の腐食のホットスポットを追跡できるようになりました。この動向は、探査・生産の枠を超えたAIのさらなる普及を示しており、石油・ガスにおけるAIのバリューチェーン全体にわたる統合的な最適化への移行を反映しています。
2025年には、石油・ガスにおけるAI市場関連収益の65.80％をサービス部門が占め、事業者が資産固有の制約に合わせてモデルを最適化するために、セグメントによる専門家を好む傾向が示されました。企業が継続的な改善サイクルに用て取り組みを進める中、アドバイザリー、データエンジニアリング、モデル保守の契約が、サービス収益の基盤を形成しています。
一方、事業者各社がデータの取り込み、モデル管理、アプリケーションのオーケストレーションの標準化を図る中、統合プラットフォームはCAGR13.74％で拡大しています。SLBの「Lumi」やベイカー・ヒューズ社の「Cordant(TM)」スイートは、大規模言語モデル、コンピュータビジョン・パイプライン、物理学によるシミュレータを組み込んだマルチドメイン環境の典型例です。この動向は、将来的に、労働集約的な導入から、企業全体に拡大可能な構成可能なプラットフォームへの移行を示唆しており、これは石油・ガスにおけるAI市場の重要な転換点となります。
地域別分析
北米は2025年の収益の35.95%を占めており、その背景には、活発なシェール開発や、自動化リグ、予知保全スイート、メタン漏洩分析の広範な導入があります。ExxonMobil、Chevron、Pioneer Natural Resourcesなどの企業は、成熟した光ファイバーと5Gバックボーンの支援を受け、ペタバイト規模のクラウドネイティブな地下ワークフローを運用しています。インフラ近代化に用いた政府の経済刺激策がデジタル化の普及をさらに後押しする一方、活気あるスタートアップエコシステムが、石油・ガスにおけるAI市場用ツールの開発を加速させています。
欧州は技術的に高度であるものシェアは比較的小さく、北海の事業者はオフショアロボット工学やCCS（二酸化炭素回収・貯留）のモニタリングに注力しています。炭素強度やメタン排出に関する規制が、特にノルウェーやオランダにおいて、AIを活用した環境コンプライアンスを推進しています。OSDUのようなオープンデータ標準に関する産業横断的な連携は相互運用性を促進し、各施設間の統合における摩擦を軽減しています。
アジア太平洋は、インド、インドネシア、中国における上流部門への投資に後押しされ、CAGR 14.41％で最も急速に成長している地域です。PTTEPの65のデジタル機能からなるポートフォリオや、インドの精製業者による予知保全のパイロット事業は、企業全体でのデジタル化に用いた地域的なシフトを如実に示しています。LNG需要の高まり、エネルギー安全保障の目標、ソフトウェアエンジニアの供給増加は、石油・ガスにおけるAI市場導入に構造的な追い風をもたらしています。
中東・アフリカでは、国家主導のAIプログラムやメガプロジェクトの予算を活用し、データセンターやスーパーコンピューティングクラスターの規模拡大を進めています。ADNOCが2024年にAIを通じて5億米ドルの価値を創出したことや、AramcoのMETABRAIN LLMイニシアチブは、能力の急速な向上を示しています。経済多角化やネットゼロ達成に用いた政府の取り組みは、漏洩検知、掘削の自動化、フレア削減用分析への資金拡大につながっており、石油・ガスにおけるAI市場の地域的な勢いを強めています。
その他の特典
- エクセル形態の市場予測（ME）シート
- 3ヶ月間のアナリストによるサポート
よくあるご質問
目次
第1章 イントロダクション
- 調査の前提条件と市場の定義
- 調査範囲
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場情勢
- 市場概要
- 市場促進要因
- 複雑な地下ビッグデータを処理する能力
- 価格変動の中で高まる採掘コスト削減の圧力
- 予知保全によるダウンタイムの削減
- 光ファイバーセンサ・AIを活用したリアルタイムのフラクチャリング最適化
- 新たなESG要件に対応するメタン漏洩AIモニタリング
- AIを活用した自律型深海掘削システム
- 市場抑制要因
- AIプラットフォームの初期設備投資（CAPEX）の高さ
- 石油・ガスセグメントのデータサイエンティストの不足
- オフショアエッジ層におけるサイバーリスク
- レガシーSCADAの相互運用性のギャップ
- 産業バリューチェーン分析
- 規制情勢
- 技術展望
- 投資分析
- ポーターのファイブフォース分析
- マクロ経済要因が市場に与える影響
第5章 市場規模と成長予測
- 事業セグメント別
- 上流
- 中流
- 下流
- ソリューションタイプ別
- プラットフォーム
- サービス
- 資産の所在地別
- オンショア
- オフショア
- 用途別
- 品質管理
- 生産の最適化
- 予知保全
- HS&Eコンプライアンス
- 探査・掘削
- その他
- AI技術別
- 機械学習
- ディープラーニング
- コンピュータビジョン
- 自然言語処理
- その他のAI技術
- 展開モード別
- クラウド
- オンプレミス
- エッジ
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- チリ
- その他の南米諸国
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- イタリア
- スペイン
- その他の欧州諸国
- アジア太平洋
- 中国
- インド
- 日本
- 韓国
- マレーシア
- シンガポール
- オーストラリア
- その他のアジア太平洋諸国
- 中東・アフリカ
- 中東
- アラブ首長国連邦
- サウジアラビア
- トルコ
- その他の中東諸国
- アフリカ
- 南アフリカ
- ナイジェリア
- その他のアフリカ
- 中東
- 北米
第6章 競合情勢
- 市場集中度
- 戦略的動向
- 市場シェア分析
- 企業プロファイル
- C3.ai Inc.
- SparkCognition Inc.
- Uptake Technologies Inc.
- Tachyus Corporation
- Akselos SA
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services Inc.
- Google Cloud LLC
- ABB Ltd.
- Honeywell International Inc.
- Schlumberger NV
- Halliburton Company
- Baker Hughes Company
- Siemens Energy AG
- Huawei Technologies Co. Ltd.
- Infosys Limited
- NVIDIA Corporation
- Cognite AS
- Wipro Limited
- Aspen Technology Inc.
- PETROSHELF LLC
- Arundo Analytics Inc.
- Kongsberg Digital AS
- Expert Petroleum SRL
- OPRO.ai Inc.
第7章 市場機会と将来の展望
- 発行日
- 発行
- Mordor Intelligence
- ページ情報
- 英文 120 Pages
- 納期
- 2～3営業日