石油＆ガスにおけるAIの世界市場展望：2023年から2030年にかけて、年平均成長率13%で成長すると予測

市場概要

DataM Intelligence社の調査レポート「石油・ガスにおけるAIの世界市場」は、2023年～2030年の予測期間中に同市場が年平均成長率13%で成長すると予測しています。北米はAI技術の導入が進んでおり、石油・ガス分野のAI市場を支配。Sentient technologies社、Google社、General Vision社などが同市場で事業を展開し、競争激化。

石油・ガス市場における機械学習、ディープ・ニューラル・ネットワーク、ロボット工学などの人工知能ツールの導入は、業界が直面する問題を解決するだけでなく、プロセスの効率化にも役立ちます。パターン認識のような人間の特性を示す、または模倣するソフトウェアと組み合わせたコンピュータシステムの膨大な計算能力は、石油・ガス市場の成長に大きな役割を果たしています。オペレーションの自動化、データの評価・分析に対する市場の需要は著しく高まっています。Motorola Solutionsによると、世界の石油セクターにおけるAIの需要は、2035年までに約33%増加する見込みです。

石油・ガスにおけるAI市場の動向とダイナミクス
世界のAI石油・ガス市場の牽引要因としては、インフラの老朽化に対する労働者の安全性への懸念の高まり、探査・生産プロセスにおける意思決定の改善のための膨大なデータの分析などが挙げられます。主な阻害要因は、労働力における技術的知識と訓練の不足です。機会としては、石油業界の収益が研究開発を可能にするため、テスト用AIの技術革新の展開が挙げられます。

炭化水素の探査と開発の最適化
世界中の石油・ガス産出国は、現在の掘削、精製、データ分析システムによって直面している課題を克服するための新しいアプローチを模索しています。したがって、炭化水素の探査と開発をより最適化し、効率化する必要があります。これらのシステムにおけるAIの最近の応用と研究は、それがより良いアプローチになり得ることを示しています。

例えば、2019年にWIHG（Wadia Institute of Himalayan Geology）の科学者たちは、地震波（自然または爆発物による誘発）のデータを分析し、地表下の岩盤の種類や地質学的特徴を発見するための新しい人工知能技術（人工ニューラルネットワークに基づく）を考え出しました。この技術はさらに、地表下に炭化水素が存在するかどうかの探査にも応用できるため、AIを増強することでプロセスを最適化することができます。

2019年1月、グローバルな石油・ガス事業におけるコグニティブ・コンピューティングと機械学習の応用をさらに進めるため、バーラト・ペトロリアム（BP）は、クラウドベースの地球科学プラットフォームを開発することでAI能力を強化するため、ベルモント・テクノロジーという米国を拠点とするテクノロジー・スタートアップに投資しました。

2019年3月、英国のOGA（石油ガス庁）は、世界のすべての石油・ガス生産・精製企業のための国家データ保管所を立ち上げました。OGAの期待によれば、AIを使用してデータを分析することで、新たな石油・ガス予測の発見を支援し、探鉱プロセスを簡素化する可能性が高いとのことです。

人工知能は、業界における頭脳流出の影響を軽減するのに役立ちます。
世界的な業界団体である石油技術者協会（Society of Petroleum Engineers）の最近の報告書によると、会員の54％近くが55歳以上であり、業界には若い才能が切実に必要であることが推察されます。そして、年配の労働者の世代が引退するにつれて、若い従業員が同じ割合で取って代わることはありません。

AIは、経験豊富な労働者の見識を保存し、さまざまな業務を自動化するために使用することができます。データ分析を効率的に実施するために、機械学習はデータのパターンを認識するために使用され、専門家からの洞察は、それに必要な複雑なアルゴリズムを考案するのに役立ちます。

直感的なAI対応の情報検索システムは、専門家や退職者からのテキストや音声の入力を取り込むために使用できます。このシステムは自然言語処理を使用しており、退職者の知識や経験を他の労働者に伝達可能な方法で整理することができます。このシステムは、経験の浅い作業員が現場で専門的な部品を特定するのを助けるアプリを作成したり、集合的で質問可能なチャットボットスタイルのデータベースを使用して、本社での質問に答えるために使用することもできます。

AIがあらゆる業界で使用され、テストされている主な理由のひとつは、これまで人間が操作していた時間のかかる機能を自動化できることです。AIは、労働者が自分のスキルを定年退職後に持ち越す影響を軽減するのに役立ちます。結局のところ、仕事の機能を自動化することができれば、その特定の役割に関する学術的な知識は、組織が機能するためにはもはや必要ないのです。

特に老朽化したパイプライン・インフラのメンテナンスなど、労働者の間で安全に対する懸念が高まっていることが、石油・ガス市場におけるAIの成長の主な原動力となっています。さらに、生産施設における貯蔵タンクやパイプラインからの石油・ガス漏れ事故の急増が、市場の成長を促進すると予想されます。

AIはビジネス上の意思決定に役立ちます。修理やインフラ更新の必要性を特定できるため、組織が適切に投資を配分するのに役立ちます。例えば、ドローンはGPSとともにオンボード（エッジ）AIとクラウドベースのAIを組み合わせて使用し、ナビゲート、衝突回避、測量や画像キャプチャを含む現場でのタスクを実行します。危険な土地や未開の土地の上空を飛行したり、水中での作業も可能で、点検ポイントからリアルタイムでレポートを送信し、人間にとってより安全な作業を実現します。

COVID -19 石油・ガス市場におけるAIのインパクト分析
年の急成長が期待されるのは、COVID-19が市場に与えた影響のため。パンデミックは、社会的距離、遠隔作業、商業活動の閉鎖などの制限的な封じ込め策を引き起こし、運用上の課題をもたらしました。

パンデミックによって、学習や教育のオンライン化が世界的に進みました。これは、AIソフトウェアやツールの導入や操作に役立つスキルを自宅にいながら学ぶことができるため、労働力にとって有利であると考えられます。

石油・ガス分野のAI市場のセグメンテーション分析
石油・ガス分野のAI市場は、タイプ、機能、用途に基づいてセグメント化されます。石油・ガスにおけるAI市場は、タイプセグメント別にハードウェア、ソフトウェア、サービスに分類されます。

地表での石油・ガス生産の掘削プロセスは、広い空間、狭い深度、複雑な環境、監視の問題などの困難のため、非常に複雑で危険です。AIは、リアルタイムのモニタリング、データ分析による意思決定、ダウンホールツールの遠隔制御などのサービスを提供するインテリジェント坑井技術を使用することで、これらの問題を解決しようとしています。電子センサー、光ファイバーセンサー、石英センサーなど複数のセンサーが坑井全体に配置され、坑井内の機器を監視し、温度、流量、変位、時間などのデータを収集・送信します。これらのデータは、貯留層工学的手法、最適化手法、貯留層数値シミュレーション、予測技術を実装したソフトウェアを備えたアップホールデータ分析システムに送信され、分析され、オペレーターが即座に意思決定できるよう支援します。

別の例として、リフトシステムで使用される高分解能適応型コントローラーは、カルガリーに本拠を置くアンビイント社によって考案されました。これは、リフト・システムのモーター、コントローラー、可変周波数ドライブ、その他の可動部などのハードウェアや計測器と統合します。適応型コントローラーは、エッジコンピューティング機能を活用して、物理ベースの分析と最新のデータサイエンスの両方をリアルタイムで提供し、坑井でのリアルタイム制御と最適化機能を提供することができます。

世界の石油・ガス分野のAI市場の地理的シェア
石油・ガスにおけるAI市場は、北米、南米、欧州、アジア太平洋、中東、アフリカに分けられます。すべての地域の中で、北米はAI技術の導入が進んでいるため、石油・ガスにおけるAI市場を支配しています。特に米国とカナダにおけるAIソフトウェアとシステムの進歩がその優位性の理由です。さらに、好調な経済や、研究開発活動の発展と成長のための政府と民間組織による複合的な投資などの要因が、この地域の石油・ガス部門にAIを組み込むことを促進しています。

例えば、IBMのWatsonコンピューティング・システムは、コグニティブ・コンピューティングに基づくシステムであり、効率性と生産性を向上させることで、米国、オーストラリア、カナダのオイルサンドにおける生産コストの削減に貢献しています。このシステムは、石油・ガス市場が低迷しているこの厳しい時代に役立っています。オーストラリアでは、探査と開発の生産性、効率性、安全性を向上させるため、専用のワトソン・コグニティブ油田コグニティブ・システムが複数の生産者によって試験的に導入されています。

例えば、同国有数の石油生産者であるエクソンモービルは、早ければ2024年までにテキサス州西部のパーミアン盆地での生産活動を拡大し、石油換算で日量100万バレル（BPD）以上を生産する計画を発表しました。これは、現在の生産能力と比較して80％近い増加に相当します。

競争環境

市場を支配する主要企業には、IBM、Amazon、Microsoft、Oracle、Sentient technologies、Inbenta、General Visio、Cisco（米国）などがあります。また、FuGenX Technologies社、Infosys社、Hortonworks社、Royal Dutch Shell社も調査対象企業です。大手多国籍企業が市場を支配し、かなりの市場シェアを占めているため、新規参入企業にとっては厳しい競争となっています。しかし、さまざまな新しいAI技術やアプローチを継続的に研究・テストしている企業や新興企業も数多く存在します。この分野で急速に進歩している新興企業の例としては、ベルモント・テクノロジーが挙げられます。これらの企業は、競争に勝ち残るために、提携、合併・買収、地理的拡大、新製品の発売、研究開発費の増加など、さまざまな戦略的取り組みに注力しています。例えば

例えば、2020年9月、シュルンベルジェ、IBM、レッドハットは、石油・ガス業界におけるAI技術の統合を強化するための協業を発表しました。シュルンベルジェは、クラウドベースの環境とコグニティブ・アプリケーションの探索と生産で知られています。IBMとの協業により、Red Hat OpenShiftコンテナプラットフォーム上に構築されたハイブリッドクラウド技術を提供する予定。

マイクロソフトは2019年10月、Azureクラウド・コンピューティング・プラットフォームを通じてエネルギー業界にエンタープライズAI技術を提供するため、エネルギー業界のハイテク企業ベーカー・ヒューズおよびAI開発企業C3.aiとの協業を発表。これにより顧客は、在庫管理、エネルギー管理、予知保全、設備の信頼性に対処するために設計されたAIの導入を効率化できるようになります。

【目次】

1. 調査方法と調査範囲
   1. 調査方法
   2. 調査目的と調査範囲
2. 市場の定義と概要
3. エグゼクティブサマリー
   1. タイプ別市場
   2. 機能別市場スニペット
   3. 用途別市場スニペット
   4. 地域別市場スニペット
4. 市場ダイナミクス
   1. 市場への影響要因
      1. 促進要因
      2. 阻害要因
      3. 影響分析
   2. 機会
   3. トレンド
5. 業界分析
   1. ポーターのファイブフォース分析
   2. サプライチェーン分析
   3. 規制分析
   4. 価格分析
6. コビッド19の影響分析
   1. コビッド19の市場分析
      1. COVID-19以前の市場シナリオ
      2. 現在のCOVID-19市場シナリオ
      3. COVID-19後または将来のシナリオ
   2. COVID-19の価格ダイナミクス
   3. 需給スペクトラム
   4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
   5. メーカーの戦略的取り組み
7. タイプ別
   1. 序論
      1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：タイプ別
      2. 市場魅力度指数：タイプ別
   2. ハードウェア
      1. ハードウェア
      2. 市場規模分析、USDMn,2019-2029、YoY成長分析(%),2022-2029
   3. ソフトウェア
   4. サービス別
8. 機能別
   1. ソフトウェアサービス
      1. 市場規模分析、前年比成長率分析（%）、機能別
      2. 市場魅力度指数（機能別
   2. 予知保全・機械点検*市場
      • 1. 導入
        2. 市場規模分析、US$ Mn、2022-2029年および前年比成長率分析（%）、2022-2029年
9. フィールドサービス
10. 材料移動
11. 品質管理

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