人工知能（AIで 石油およびガス市場 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2024-2031)

石油・ガス市場規模の人工知能(AI)が評価されました 2023年のUS $ 2.99億 そして到達する予定 US$ 7.65 請求による 2031、混合の年次成長率で育つ 2024年～2031年(CAGR) 12.5%お問い合わせ 人工知能(AI)は、石油・ガス業界においてますます重要な役割を果たしています。

企業が新しい予約の運用と発見を最適化するのに役立つさまざまな種類のAI製品があります。 最も一般的なタイプの一つは、 機械学習 ネットワークベースのニューラルアルゴリズム これらのアルゴリズムは、センサー、衛星、地震画像などの膨大な量のデータを分析し、パターンを識別し、予測を行うことができます。 装置の予期せぬメンテナンス、既存分野からのオイル回収の強化、ドリルビットのより精密なステアリングで掘削作業の改善など、タスクを支援しています。

石油およびガス市場の地域洞察における人工知能(AI):

• 北アメリカ 人工知能の優位な地域として確立されている 石油・ガス 市場。 U.S.は、業界に特化したAIソリューションを開発する世界最大の石油・ガス会社や技術大手の多くを拠点としています。 石油・ガス分野におけるAI市場における約38.2%を占める地域。 これらの企業は、探査や生産活動から効率と利益を最大化するために、日々の業務にAI技術を深く統合しています。 また、地域に本社を構え、AIプロバイダーと連携し、バリューチェーン全体の生産性を向上しています。 また、従来の油とガスの生産の急激な増加は、ビッグデータ分析と機械学習を活用して、パフォーマンスを最適化します。 過去10年以上に渡るデジタル油田技術の大規模なロールアウトにより、AI導入における地域のリーダーシップを強化しました。
• 中東 石油・ガスにおけるAIの急成長地域市場として出現する見込みです。 湾岸の国は、世界の炭化水素貯蔵所の大量を所有し、各樽生産からより多くの価値を抽出することを目指しています。 国家政府は、積極的にスタートアップに資金を調達し、グローバルテクノロジーの大手と協力して、AIをローカルに商用化しています。 たとえば、サウジアラムコと国際大学のパートナーシップによりAI研究所を設立しました。 一方、NEOM(新しい未来)プロジェクトは、人工知能を活用した自律訓練や遠隔操作など、さまざまな新興技術のテストベッドとして機能します。 採用は比較的近い将来、AI主導のソリューションの急速な成長に向けた広範な進行中のデジタル変革のイニシアチブです。
• アジアパシフィック 市場は最も強い成長を目撃する可能性があります。. 国によって、中国は市場を導くために期待されます。 2023年に、中国からの研究者はAIの使用が重油をガソリンおよび他のプロダクトに変える重大なプロセスの流体触媒割れの安全そして効力を高めることができることを提案します。

プロフィール 1. 石油・ガス市場シェア(%)の人工知能(AI)、地域別、2024年

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石油およびガス市場のアナリスト ビューの人工知能(AI):

石油およびガス市場での人工知能(AI)は、業界全体のデジタル変革を増加させ、次の2年間にわたって重要な機会を保持しています。 石油・ガス企業は、膨大な量のデータからより多くの価値を最適化し、より多くの価値を抽出するために探しているように、掘削パターン、生産レベル、および機器性能を自律的に分析できるAIツールは、需要が高まります。 北米は、大手企業によるAIの積極的な投資により、シャールとオフショアの課題を克服するお手伝いをします。 しかし、中東・アジア太平洋地域における成長は、国の石油会社がデジタル化の取り組みを立ち上げたと予想されます。

AIの採用が進んでいる間、統合課題とスキル不足は短期的に成長を抑えることができます。 サイロ化されたデータと組み合わせたレガシーインフラは、AIソリューションが価値を発揮するのは困難になります。 AIの才能を惹きつけ、保持することは、まだまだ多くの組織が直面しています。 サイバーセキュリティリスクは、データのプライバシーと完全性が保証できない場合、市場を抑制することも脅迫します。 それにもかかわらず、これらの障壁を克服する人は、長期的にサプライチェーン、調査および生産の効率性を大幅に向上させます。 投資(ROI)のリターンを実証する成功事例は、AIのコア技術として広く活用します。

このビューポイントは、要求に応じて13文にわたって石油・ガス市場での人工知能(AI)の主要ドライバー、拘束、機会をカバーしています。

石油およびガス市場の運転者の人工知能(AI):

• 石油・ガス会社によるデジタル変革の取り組み: 石油・ガス分野は、生産性と効率性の向上を促すために、事業のデジタル化の拡大に向けています。 2024年に石油価格を落とすことで、生産プロセスを最適化し、コストを削減する技術革新を見ています。 リグ、パイプライン、製錬所、その他の資産から利用可能な膨大な量の運用データを分析するために、人工知能を活用できる成長している実現があります。 このデータは、機器の故障を予測し、異常を検出し、メンテナンススケジュールを最適化できる貴重なインサイトを保持しています。 AIは、地震データをより早く解釈し、新しいオイルやガスリザーブを探索するなどの作業にも使用されます。 企業は、リアルタイムの提言を提供することで、人員の意思決定能力を高めることができるAIシステムに投資しています。 バリューチェーンを横断したデジタルトランスフォーメーションは、石油・ガス業界におけるAI技術の普及を支える主要なドライバーです。
• 改善された安全および危険の軽減の必要性: 別の主要な成長の運転者はオイルおよびガスの操作の危険を安全そして軽減する必要性です。 業界は、有害物質と複雑な環境の大きな機器を扱っています。 小さな事故でさえ、環境と人間の生活のために、壊滅的な結果をもたらすことができます。 AIは、過去のインシデントデータを予期しない異常や異常を予期するために使用する、より予測分析能力をもたらします。 これは、企業が故障や危険な状況を避けるために、予防措置を取ることを可能にします。 たとえば、センサーデータパターンに基づく構造疲労やコンポーネント過熱の早期兆候を検出するために、AIはリグのリアルタイム監視を行うために使用されます。 また、機械学習アルゴリズムを使用してサイバーセキュリティを強化し、異常な行動や脅威を特定することも可能です。 安全・リスク管理に重点を置いた規制により、石油・ガス会社がAIに転換し、業務にさらなるレジリエンスを築きます。

石油およびガス市場の機会の人工知能(AI):

予測維持のためのAIの採用の増加: 予測維持のためのAIの採用の増加は、石油およびガス産業のための巨大な機会を提示します。 AIによる予知的メンテナンスは、機器の性能を監視し、事前に故障を予測することを目指しています。 これは、重要な資産のダウンタイムと計画外の発生を最小限に抑えるのに役立ちます。 機械学習モデルを使用して、センサーから収集した振動、温度、圧力など、さまざまな操作データを分析します。 欠陥を示す機器の動作の微妙な変化を検出できます。 これは、予期しない故障を避けるために、最適な時間でスケジュールされるように、プレエンティブまたは条件付きメンテナンスを可能にします。

世界経済フォーラムによると、年間38億米ドルを超える石油・ガス会社の計画外のダウンタイムコストが計画されていない。 AI主導の予測メンテナンスで、この課題に解決します。 装置をリアルタイムに監視し、異常を識別します。 これは、メンテナンスチームは、誤動作する可能性が高い機器に積極的にリソースを集中するのに役立ちます。 予測メンテナンスの必要性は、石油およびガス業界全体で増加する複雑さと遠隔操作の性質で成長し、より厳しい地理的位置と天然資源を含むオイル貯水池の活用が高まります。 このような困難な地形および条件のインフラおよび資産の監視および維持は先端技術なしで主要な挑戦です。 AIによる予測メンテナンスは、この課題に対処するための効果的なソリューションを提供し、今後10年間で成長するグローバルエネルギーニーズに応えるために、生産レベルを維持するのに役立ちます。

AI統合によるスマートパイプラインとスマートウェルの開発: 機械学習やコンピュータビジョンなどの人工知能技術のパイプラインや井戸への統合により、オイルやガス業界が業務を最適化し、コストを削減するという大きなチャンスを提示します。 AIシステムによって監視されるスマートパイプラインは、異常や潜在的な異常をリアルタイムで検出するのに役立ちます。そのため、混乱や漏れが発生する前に問題を迅速に対処できます。 パイプラインの流量、圧力、温度、その他の変数を継続的に監視することにより、AIアルゴリズムは、通常の操作を学び、人員が見逃す可能性がある小さな逸脱さえ識別することができます。 これは、上流の問題の早期発見につながるし、予備的なメンテナンスや修理を可能にします.

AIは、自動化の新しい可能性を広げています。 センサーや分析が装備されているスマートな井戸は、生産速度、流体レベル、穴の圧力を下げ、出力に影響を与える他の要因を慎重に監視できます。 高度な機械学習モデルは、このリアルタイムの井戸性能データを分析し、補完設計、掘削パラメータ、ポンプスケジュール、抽出プロセスの他の側面を最適化するための洞察を提供できます。 一部の企業は、新しい戦略をテストするためにセンサーの読書に基づいて、レザーバーのソフトウェアレプリカと井戸が常に更新され、デジタルツインを開発しました。 これは、人員をうまく配置することなく、リモートおよび自動化された最適化を容易にします。

ヨーロッパのための国連経済委員会によって提供されるデータによると、油とガスの生産の60%以上は世界的に成熟した分野から来ています。 デジタル技術の主導的な改善の主流を老化のインフラに導入することで、これらの貯水器からの生産を大幅に高めることができます。 AIによるスマートパイプラインとスマートウェルの両方が、現在のフィールドからの回復率を増加させ、経済寿命を延ばす可能性があります。 化石燃料が徐々に減少するにつれて、石油およびガス産業の長期持続性のためにデジタル変革が重要になります。

石油およびガス市場の傾向の人工知能(AI):

機械学習とディープラーニング技術の展開

機械学習とディープラーニング技術の展開は、人工知能に大きな影響を与えています ( )石油・ガス市場におけるAI これらの高度な技術機能は、石油およびガス会社が膨大な量の運用データから非前例のない洞察を導き出すことを可能にします。 機械学習アルゴリズムは、分散アセットからセンサー、地理空間、運用データを分析し、機器の故障を予測し、異常を検知し、生産とフィールド操作を最適化することができます。 これにより、企業は非生産的な時間を削減し、事業継続を維持し、生産性を向上させることができます。

AIが結果を配信する主な例は、予測的なメンテナンスです。 センサーから運用履歴に訓練された機械学習モデルを使用することで、機械的故障やサブ最適性能を損なうパターンを識別できます。 これは、予期しない故障を避けるために最適なタイミングでメンテナンスをスケジュールするのに役立ちます。 メジャーオイルプロデューサーは、予測診断のためにAIを活用することで、メンテナンスコストの15%以上を平均的に削減しています。 ディープラーニングは、地震データのより精密な分析を可能にし、グリーンフィールド探索活動の成功率を改善します。 企業は、実質的な評価の増加につながる可能性が潜在的に得る商業準備を発見するよりよいチャンスがあります。

IoTネットワークによるデータ量の増加

石油・ガス事業を横断するIoT(Internet of Things)ネットワークの普及が、人工知能(AI)を活用した新たな可能性を増設しました。 石油・ガス会社では、よりセンサーやエッジデバイスを配備し、オフショアリグ、パイプライン、製錬所などのインフラを監視し、リアルタイムの運用データにおいて大きな成長を遂げています。 油田から精製までのデータ量の増加は、AIを活用した分析ソリューションの需要を燃料化しています。

石油・ガス企業は、機械学習、ディープラーニング、予測分析などのAI技術を使用して、IoTデータから有意義な洞察を得ることができます。 AIモデルは、人間のアナリストが見逃す可能性があり、安全基準を高めるために、膨大な量の履歴データを分析し、複雑なパターンと相関を明らかにすることができます。 たとえば、AIソリューションは、オペレータが坑井からリアルタイムのデータに基づいて、掘削作業と生産を最適化するのを支援しています。 ダウンホールセンサーは、圧力、振動、ケーシングウェアなどのパラメータで毎日データを生成します。 AIは、機器の故障を予測するために、このデータに異常と隠されたパターンを明らかにします。 これは、企業が積極的なメンテナンスをスケジュールし、計画されていないダウンタイムを回避するのに役立ちます。 エッジAIは、欠陥や漏れのパイプラインや貯蔵タンクを自動的に検査するために、産業ビジョンシステムでも使用されています。

石油およびガス市場の抑制の人工知能(AI):

高い初期コスト

AIモデルを開発し、既存のシステムに統合することは高価であり、研究開発(R&D)の重要な投資を必要とし、石油およびガス産業における人工知能の採用は、先進的なAIシステム導入に伴う極めて高い初期コストのために重要なハードルに直面しています。 予測保守、リザーバーの最適化、穴あけ自動化などのアプリケーションに必要なインフラの設定は、高価なハードウェア、専門ソフトウェア、高帯域幅ネットワーク機器、データラベル作成およびアノテーション、および専門家のAIチームへの投資が必要です。 オイルリグ、パイプライン、製錬所、その他のアセットから生成された膨大な量のデータを収集し、処理するだけです。 さらに、複雑なAIモデルを新規データに定期的に再学習することは、継続的な金融投資を必要とする費用対効果の高いプロセスです。 多くの石油およびガス会社にとって、特に小規模な独立したプロデューサーが予算を抑え、AIのメリットを未然に認めるための大きな資本を割り当てることは、挑戦し続けています。

また、本格的なAI展開では、卸売組織変更、スタッフの再トレーニング、新たなデータドリブン技術の周りのワークフローの適応が必要です。 関連する移行コストは、この業界でAIの採用に直面している障壁にさらに貢献します, 正確にAIがプロセスを強化するか、リターンが潜在的な採用者のためのリスクを正当化するかどうかについての不確実性. コストが大幅に下回るか、または明確な値の提案が出現しない限り、オイルとガスにおけるAIの普及は、革命的な破壊ではなく、段階的なプロセスである可能性があります。

カウンターバランス: この拘束を克服するには、オイルおよびガス市場での関節インテリジェンス(AI)のより広い受諾のために要するコストが必要です。

熟練したAIの労働力の欠如

石油・ガス業界は、AIや機械学習技術を採用し、業務を最適化し、生産性を高めています。 しかし、AIの採用がより速くなっている主要なハードルは、高度なAIシステムを開発、導入、維持するためのスキルを持つ労働者の急な不足です。 石油企業は、AIがビジネスを変革する可能性を理解していますが、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、およびこれらの技術を構築できる他のAI専門家を見つけるのに苦労しています。 調査、訓練、生産、物流、顧客分析を横断するAI主導のソリューションを活用し、石油会社を制限しています。

有能なAI人材の採用と保持は、テクノロジーの巨人やスタートアップのこれらのスキルのための小さな才能プールとグローバル競争が非常に困難である。 世界経済フォーラムの2021年度ジョブズレポートの将来に関するデータによると、サウジアラビアの雇用主の半分以上、主要なオイルプロデューサーであり、市場で入手可能なスキルの欠如による雇用の難しさに直面しています。 同様に、米国労働省の統計は、現在の米国労働省の8%のみが、次の10年間で急速に成長するために計画されたジョブに必要な資格を有し、AIや自動化に関与する役割を含みます。

非石油会社は、既存の労働者を再資源化し、新しい雇用を訓練するために、コンサートの努力をしています。彼らはスケールアップAIの展開を困難にし、彼らの目的を実現します。 AI のスキル危機に対するソリューションを見つけることに失敗すると、オイル企業がAI 最適化の重要なビジネス機能に戦略的な機会を失い、新興技術の採用で、より技術的に進歩的な産業の背後にあることを意味する可能性があります。 これは、ますますますデジタル時代に長期的な成長と競争力に悪影響を及ぼすでしょう。

主プレーヤー:

• Googleの
• アクセンチュアPLC。
• マイクロソフト株式会社
• SAS、
• IBM,
• 株式会社バイドゥ
• H2O.ai. .
• オラクル株式会社

最近の開発:

2023年1月、C3 AI、AI アプリケーション ソフトウェア企業は、C3のジェネレーションAI製品スイートを発売し、初期製品C3のジェネレーションAIを発売しました。 C3 ジェネレーションAI製品スイートの C3 AI の事前ビルドされた AI アプリケーションには、高度なトランスモデルが搭載されているため、お客様のバリューチェーン全体で簡単に使用できます。 また、石油・ガス分野をはじめとしたビジネス機能や業界を横断した変革の取り組みは、C3ジェネレーションAI製品スイートによって加速されます。

図2. 人工知能(AI) 石油・ガス市場シェア(%)、部品別、2024年

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石油およびガス市場での人工知能(AI)のトップ企業:

• サイトマップ
• IBMの
• サッス
• アクセンチュアPLC。
• 株式会社バイドゥ
• アイ。
• マイクロソフト株式会社
• オラクル株式会社

定義定義: : : 石油およびガス市場での人工知能(AI)は、石油および天然ガス資源の生産、流通、管理における人工知能技術の応用を指しています。 このデータを分析し、解釈することにより、AIシステムは、石油およびガス会社が情報に基づいた決定、機器の故障の予測、生産プロセスの最適化、運用コストの削減、および環境リスクの緩和を支援し、最終的には産業における収益性と持続可能性の向上につながります。