石油・ガス分野におけるAIの世界市場：タイプ別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、機能別（予知保全・機械検査、フィールドサービス、資材移動、品質管理、埋め立て、生産計画）、用途別（上流、中流、下流）、地域別（北米、中南米、欧州、アジア太平洋、中東、アフリカ）- シェア、規模、展望、機会分析、2023年～2030年

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石油・ガス分野のAI市場概要
DataM Intelligence社の調査レポート「石油・ガス分野の世界AI市場」は、2023年～2030年の予測期間中に年平均成長率13％で成長すると推定している。 石油・ガス分野のAI市場は、AI技術の採用が進む北米が優位を占める。Sentient technologies社、Google社、General Vision社などが同市場で事業を展開しており、競争は激化している。

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つ。コンピューターシステムの膨大な計算能力と、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の組み合わせは、石油・ガス市場の成長に大きな役割を果たしている。業務の自動化、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る。モトローラ・ソリューションズによると、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％増加すると予想されている。

石油・ガス分野のAI市場動向とダイナミクス
世界のAI石油・ガス市場の推進要因としては、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る。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ある。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の技術革新が展開されることが挙げられる。

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が直面している課題を克服するための新たなアプローチを模索している。 それゆえ、炭化水素の探査と開発をより最適化し、効率化することが求められている。これらのシステムにおけるAIの最近の応用と研究は、AIがより良いアプローチになり得ることを示している。

例えば2019年、WIHG（ワディア・ヒマラヤ地質学研究所）の科学者たちは、地震波（自然または爆発物による誘発）のデータを分析して、地表下の岩盤の種類や地質学的特徴を発見する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、AIを増強することでプロセスを最適化することができる。

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に拠点を置くテクノロジー・スタートアップに投資した。

2019年3月、英国のOGA（Oil and Gas Authority）は、世界中のすべての石油・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た。OGAの期待によれば、AIを使っ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、探査プロセスを簡素化する可能性があるという。

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つ。
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歳以上である。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補充されなくなっている。

AIは、様々な業務を自動化するために、経験豊富な労働者の洞察を保存し、実装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入力を取り込むために使用できる。このシステムは自然言語処理を使用し、退職者の知識や経験を他の作業員に伝達できるように整理することができる。このシステムは、経験の浅い作業員が現場で専門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の質問に答えるために使用することもできる。

AIがあらゆる業界で利用され、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、時間のかかっていた機能を自動化できることだ。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つだろう。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だ。

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る。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は、市場の成長を促進すると予想される。

AIはビジネス上の意思決定に役立つ。修理やインフラ更新の必要性を特定することができ、組織が適切に投資を配分するのに役立つ。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、測量や画像撮影など現場でのタスクを実行する。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り返すことで、人間にとってより安全な作業を実現する。

COVID -19 石油・ガス市場におけるAIのインパクト分析
年の急成長は、COVID-19が市場に与えた影響によるものと予想される。パンデミックは、社会的距離の取り方、遠隔地での作業、商業活動の閉鎖といった制限的な封じ込め策を引き起こし、その結果、経営上の困難を招いた。

パンデミックによって、世界は学習や教育のオンライン化を進めている。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、労働者にとって有利と考えられる。

石油・ガス分野のAI市場セグメント分析
石油・ガス分野のAI市場は、タイプ、機能、用途に基づいて区分される。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る。

AIは、リアルタイム監視、データ分析による意思決定、坑内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によって、これらの問題を解決しようと試みている。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・送信する。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があるアップホールデータ分析システムに送信され、分析し、オペレーターが即座に意思決定できるようにします。

カルガリーに本拠を置くAmbyint社は、リフト・システムに使用される高解像度適応型コントローラーを開発した。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される。アダプティブ・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、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することで、坑井でのリアルタイム制御と最適化機能を実現することができる。

石油・ガス分野におけるAI世界市場 地理的シェア
石油・ガス分野の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る。全地域の中で、北米はAI技術の導入が進んでおり、石油・ガス分野のAI市場を支配している。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ある。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、同地域の石油・ガス部門にAIを組み込むことを促進している。

たとえば、コグニティブ・コンピューティングをベースとしたIBMのワトソン・コンピューティング・システムは、効率性と生産性を高めることで、アメリカ、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る。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る。オーストラリアでは、探査と開発の生産性、効率性、安全性を高めるため、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る。

例えば、国内有数の石油生産会社であるエクソンモービルは、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、早ければ2024年までに石油換算で日量100万バレル（BPD）以上を生産する計画を発表した。これは、現在の生産能力と比べて80％近い増加に相当する。

石油・ガス企業におけるAIと競争環境
市場を支配している主要企業には、IBM、Amazon、Microsoft、Oracle、Sentient technologies、Inbenta、General Visio、Cisco（米国）などがある。さらに、FuGenX Technologies、Infosys、Hortonworks、Royal Dutch Shellも調査対象企業である。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る。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する。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る。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る。と

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・ガス産業におけるAI技術の統合を強化するための協業を発表した。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る。IBMとの協業により、レッドハットの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・クラウド技術が提供される。

2019年10月、マイクロソフトはエネルギー業界の技術企業であるベーカー・ヒューズ社およびAI開発企業であるC3.ai社との協業を発表し、同社の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技術を提供することを明らかにした。これにより顧客は、在庫、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る。

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1. 方法論と範囲
   1. 研究方法
   2. 調査目的と報告範囲
2. 市場の定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
   1. タイプ別マーケットスニペット
   2. 機能別マーケットスニペット
   3. アプリケーション別マーケットスニペット
   4. 地域別マーケットスニペット
4. 市場ダイナミクス
   1. 市場への影響要因
      1. ドライバー
      2. 阻害要因
      3. 影響分析
   2. チャンス
   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. COVID-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の中でのプライシング・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. はじめに
      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. 製品紹介
      2. 市場規模分析、USDMn、2019-2029年およびYoY成長分析(%)、2022-2029年
   3. ソフトウェア
   4. サービス
8. 機能別
   1. 市場紹介
      1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：機能別
      2. 市場魅力度指数：機能別
   2. 予知保全と機械検査
      1. 1. 市場概要
         2. 市場規模分析, US$Mn,2022-2029年および前年比成長率分析(%),2022-2029年
   3. フィールドサービス
   4. 素材の動き
   5. 品質管理
   6. 干拓
   7. 生産計画
9. アプリケーション別
   1. 市場紹介
      1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：用途別
      2. 市場魅力度指数：用途別
   2. アップストリーム
      1. 序論
      2. 市場規模分析、US$ Mn、2022-2029年およびYoY成長分析（%）、2018-2026年
   3. 中流
   4. 下流
10. 地域別
    1. 市場紹介
       1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：地域別
       2. 市場魅力度指数：地域別
    2. 北米
       1. はじめに
       2. 地域別の主な動き
       3. 市場規模分析、タイプ別YoY成長率分析（%)
       4. 機能別市場規模分析、および前年比成長率分析（%）（英語
       5. 用途別市場規模分析および前年比成長率分析（%)
       6. 市場規模分析、国別前年比成長率分析（%)
          1. 米国
          2. カナダ
          3. メキシコ
    3. ヨーロッパ
       1. はじめに
       2. 地域別の主な動き
       3. 市場規模分析、タイプ別YoY成長率分析（%)
       4. 機能別市場規模分析、および前年比成長率分析（%）（英語
       5. 用途別市場規模分析および前年比成長率分析（%)
       6. 市場規模分析、国別YoY成長率分析（%)
          1. ドイツ
          2. イギリス
          3. フランス
          4. その他のヨーロッパ
    4. 南米
       1. はじめに
       2. 地域別の主な動き
       3. 市場規模分析、タイプ別YoY成長率分析（%)
       4. 機能別市場規模分析、および前年比成長率分析（%）（英語
       5. 用途別市場規模分析および前年比成長率分析（%)
       6. 市場規模分析、国別YoY成長率分析（%)
          1. ブラジル
          2. アルゼンチン
          3. その他の南米諸国
    5. アジア太平洋
       1. はじめに
       2. 地域別の主な動き
       3. 市場規模分析、タイプ別YoY成長率分析（%)
       4. 機能別市場規模分析、および前年比成長率分析（%）（英語
       5. 用途別市場規模分析および前年比成長率分析（%)
       6. 市場規模分析、国別YoY成長率分析（%)
          1. 中国
          2. インド
          3. 日本
          4. オーストラリア
          5. その他のアジア太平洋地域
    6. 中東・アフリカ
       1. はじめに
       2. 地域別の主な動き
       3. 市場規模分析とタイプ別YoY成長率分析（%)
       4. 機能別市場規模分析、および前年比成長率分析（%）（英語
       5. 用途別市場規模分析および前年比成長率分析（%)
11. 競争環境
    1. 競争のシナリオ
    2. 市場ポジショニング／シェア分析
    3. M&A分析
12. 会社概要
    1. IBM
       1. 会社概要
       2. 製品ポートフォリオと概要
       3. 主要ハイライト
       4. 財務概要
    2. インテル
    3. グーグル
    4. マイクロソフト
    5. オラクル
    6. センティエント・テクノロジー
    7. インベンタ
    8. 一般的なビジョン
    9. シスコ
    10. ホートンワークス（※リストは網羅的ではない）
13. DataMインテリジェンス
    1. 付録
    2. 会社概要とサービス
    3. お問い合わせ

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