石油・ガスにおけるAIの世界市場は、2021年に23億2000万ドルで、2022年から2031年にかけてCAGR13.5％で成長し、2031年には79億9000万ドルに達すると予測されます。
COVID-19のパンデミックとロックダウンのため、石油・ガス業界は需要の減少を観察しました。例えば、国際エネルギー機関によると、2020年4月の1カ月間で石油需要は1日当たり2900万バレル減少し、2020年第2四半期までに1日当たり2310万バレル減少している。しかし、このような未曾有の状況下で、石油・ガス分野でのAIの採用が大幅に増加しました .
石油・ガス産業におけるAIは、石油・ガス産業の利益を増加させるだけでなく、予知保全や機械検査、品質管理、住居、探査、タンクや貯留層の監視などの方法を通じて石油・ガスの生産量を向上させることを支援するものである。人工知能は、機械学習、人工知能ネットワーク、ファジーロジック、エキスパートシステムなどの様々なツールで構成されており、データを有用な情報に変換し、ライフサイクルの探査と生産の様々な段階で適用できるように支援します。石油・ガス業界は、AIがバリューチェーンのあらゆる部門に驚くべき影響を与えることを理解し始めています。AIがもたらす機会は、今日の油田における最大の課題を直撃します。AIを効果的に活用する企業は、貯留層、操業プロセス、生産資産を正確に理解していない他の事業者に対して、明確な優位性を持つことが期待されます。
石油・ガスにおけるAI市場は、コンポーネントとオペレーションに区分されます。コンポーネントに応じて、市場はソリューションとサービスに二分化されます。オペレーションに基づいて、市場は上流、中流、下流に分けられる。地域別では、北米、欧州、アジア太平洋、LAMEAに分かれて分析されます。
オペレーションベースでは、上流セグメントが2021年の石油・ガスにおけるAI市場シェアを独占し、今後数年間もその優位性を維持すると予測されています。これは、地下または海中の原油および天然ガス田の可能性を探し、試掘井を掘削し、その後、原油または生の天然ガスを地上に持ち上げるために使用する井戸を掘削および運用することを含む。しかし、石油とガスのAI市場予測期間中に最も高い成長率を目撃すると予想される中流活動は、石油製品の貯蔵、処理、および輸送を含む。これらの活動には、タンカー船、パイプライン、貯蔵施設の運営に特化した企業が含まれる場合があります。
地域別では、2021年に北米が石油・ガス産業におけるAIを支配し、予測期間中もこの傾向が続くと予測されています。好調な経済、油田オペレーターやサービスプロバイダー全体でのAI技術の高い採用率、著名なAIソフトウェアおよびシステムサプライヤーの強固な存在感、R&D活動の開発と成長のための政府および民間組織による複合投資などの要因が、この地域の石油・ガス分野におけるAI需要を推進すると予測されます。しかし、アジア太平洋地域は、地域の乗用車の増加による燃料の需要増を満たすために、今後数年間で石油とガスのAI市場の最高の成長を目撃することが期待されます。
COVID-19以降、石油・ガス分野のAI市場規模は、2021年の23億2460万ドルから成長し、2031年には79億9120万ドルに達すると予測され、CAGR13.5%を記録しています。COVID-19の発生は、石油・ガスにおけるAIの採用がパンデミックのような前例のない状況により増加したため、石油・ガスにおける人工知能市場の成長に高い影響を及ぼしています。
この危機は、社会のあらゆる分野に直接的、間接的に多くの影響を及ぼしました。その中で、デジタル・人工知能産業は、ウイルスの発生を管理・制御するための専門的なアシスタントとして活用することができます。石油・ガス業界では、世界的な健康危機、地政学的な困難による余剰生産、特定の重大な産業開発の結果、需要の低迷とそれに伴う原油価格の下落が予想されています。COVID-19の大流行と操業停止により、石油・ガス業界は需要の減少を観測しました。例えば、原油価格は2020年1月以降50％下落し、米国市場は過去最低を観測した。国際エネルギー機関の報告によると、2020年4月の1カ月間で石油需要は日量2900万バレル減少し、2020年第2四半期までに日量2310万バレル減少している。
迅速な故障検出と品質向上、生産・保守コストの削減、安全・セキュリティ基準の必要性が、主に石油・ガスにおける世界のAI市場の成長を後押ししています。
抽出後、石油とガスは中央の貯蔵所に保管されます。そこから、パイプラインを通じて分散されます。温度や天候の変化により、石油やガスの部品が腐食・劣化し、パイプラインの状態が弱まり、ネジ山が色あせてしまうことがあります。これは、業界の大きな懸念事項の一つです。したがって、石油・ガス業界は、悲惨な状況を回避するために、これらの問題に積極的に対処する必要があります。AIソリューションの統合は、このような事故の発生を防止するために役立つものです。AIやIoTなどのテクノロジーは、様々なパラメータを記録したデータを分析することで、そのような損害の初期兆候を検出することができます。ナレッジグラフと予測知能を使用して腐食の可能性を予測し、問題が発生する前に対処するために監督者にアラートを送信するAIソリューションに、さまざまなアルゴリズムが送信されます。また、企業は保守活動を計画し、機器の故障によって発生するダウンタイムを回避することができます。
石油・ガス業界は、パイプラインの不適切なねじ切りや、エラーが発生しやすい機構の不具合を認識する上で、多くの課題に直面しています。上流で発見されなかった欠陥は、後に生産ラインで実現されます。これはより大きな損失や損害につながり、企業にとって大きなコストを発生させます。しかし、AIを導入し、コンピュータビジョンベースのシステムを導入すると、生産品質のチェックが容易になります。また、アナリティクスで欠陥に関する詳細な情報を提供します。AIを搭載した欠陥検出ソリューションの導入と統合は経済的で、組織のコストを大幅に削減するため、既存のプロセスと比較して価値があります。
ステークホルダーにとっての主なメリット
当レポートでは、2021年から2031年までの石油・ガス市場におけるaiの市場セグメント、現在の動向、推定値、ダイナミクスを定量的に分析し、石油・ガス市場におけるaiの有力な市場機会を特定しています。
市場調査は、主要な推進要因、阻害要因、機会に関連する情報とともに提供されます。
ポーターの5つの力分析は、利害関係者が利益志向のビジネス決定を行い、サプライヤーとバイヤーのネットワークを強化できるよう、バイヤーとサプライヤーの効力を強調します。
石油とガスのAI市場のセグメンテーションの詳細な分析は、一般的な市場機会を決定するのに役立ちます。
各地域の主要国は、世界市場への収益貢献度に応じてマッピングされています。
市場プレイヤーのポジショニングは、ベンチマーキングを容易にし、市場プレイヤーの現在の位置の明確な理解を提供します。
本レポートは、地域および世界の石油・ガスにおけるAIの市場動向、主要企業、市場セグメント、適用分野、市場成長戦略の分析を含んでいます。
主な市場セグメンテーション
コンポーネント
ソリューション
サービス
オペレーション
上流
中流
下流
地域別
北米（米国、カナダ）
欧州（英国、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、その他の欧州地域）
アジア太平洋地域（中国、インド、日本、オーストラリア、韓国、その他のアジア太平洋地域）
LAMEA（ラテンアメリカ、中東、アフリカ）
主要市場プレイヤー
IBM、C3.AI、Google LLC、Microsoft Corporation、Oracle、FuGenX Technologies Pvt. Ltd , Inc.、Cloudera, Inc.、Cisco Systems, Inc.、NVIDIA Corporation、Intel Corporation
【目次】
第1章:はじめに
1.1.レポート概要
1.2.主な市場セグメント
1.3.ステークホルダーにとっての主な利益
1.4.調査方法
1.4.1.セカンダリーリサーチ
1.4.2.プライマリーリサーチ
1.4.3.アナリストのツールやモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1.本調査の主な調査結果
2.2.CXOの視点
第3章:市場概要
3.1.市場の定義と範囲
3.2.主な調査結果
3.2.1.トップインベストメントポケット
3.3.ポーターのファイブフォース分析
3.4.トッププレイヤーのポジショニング
3.5.マーケットダイナミクス
3.5.1.ドライバ
3.5.2.リストレインツ
3.5.3.オポチュニティ
3.6.COVID-19による市場への影響分析
3.7.規制ガイドライン
3.8.主要な規制の分析
第4章 石油・ガスにおけるAI市場（コンポーネント別
4.1 概要
4.1.1 市場規模・予測
4.2 ソリューション
4.2.1 主な市場動向、成長要因、機会
4.2.2 地域別の市場規模・予測
4.2.3 国別の市場分析
4.3 サービス
4.3.1 主要な市場動向、成長要因、機会
4.3.2 市場規模、予測、地域別
4.3.3 国別の市場分析
第5章 石油・ガスにおけるAI市場（業務別
5.1 概要
5.1.1 市場規模・予測
5.2 上流
5.2.1 主要な市場動向、成長要因、機会
5.2.2 地域別の市場規模・予測
5.2.3 国別の市場分析
5.3 ミッドストリーム
5.3.1 主要な市場動向、成長要因、機会
5.3.2 市場規模・予測、地域別
5.3.3 国別の市場分析
5.4 ダウンストリーム
5.4.1 主要な市場動向、成長要因、機会
5.4.2 市場規模、予測、地域別
5.4.3 国別の市場分析
第6章 石油・ガスにおけるAI市場（地域別
6.1 概要
6.1.1 市場規模・予測
6.2 北米
6.2.1 主要なトレンドと機会
6.2.2 北米の市場規模・予測（コンポーネント別
6.2.3 北米市場規模・予測：オペレーション別
6.2.4 北米市場規模・予測：国別
6.2.4.1 米国
6.2.4.1.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.2.4.1.2 市場規模・予測、オペレーション別
6.2.4.2 カナダ
6.2.4.2.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.2.4.2.2 オペレーション別市場規模・予測
6.3 欧州
6.3.1 主要なトレンドと機会
6.3.2 欧州市場 コンポーネント別市場規模・予測
6.3.3 欧州市場規模・予測：オペレーション別
6.3.4 欧州市場 国別市場規模・予測
6.3.4.1 U.K.
6.3.4.1.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.3.4.1.2 市場規模・予測：オペレーション別
6.3.4.2 ドイツ
6.3.4.2.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.3.4.2.2 オペレーション別市場規模・予測
6.3.4.3 フランス
6.3.4.3.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.3.4.3.2 オペレーション別市場規模・予測
6.3.4.4 スペイン
6.3.4.4.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.3.4.4.2 オペレーション別市場規模・予測
6.3.4.5 イタリア
6.3.4.5.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.3.4.5.2 オペレーション別市場規模・予測
6.3.4.6 その他ヨーロッパ
6.3.4.6.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.3.4.6.2 市場規模・予測：オペレーション別
6.4 アジア太平洋地域
6.4.1 主要なトレンドと機会
6.4.2 アジア太平洋地域 コンポーネント別市場規模・予測
6.4.3 アジア太平洋地域の市場規模・予測：オペレーション別
6.4.4 アジア太平洋地域 国別市場規模・予測
6.4.4.1 中国
6.4.4.1.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.4.4.1.2 オペレーション別市場規模・予測
6.4.4.2 インド
6.4.4.2.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.4.4.2.2 オペレーション別市場規模・予測
6.4.4.3 日本
6.4.4.3.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.4.4.3.2 オペレーション別市場規模・予測
6.4.4.4 オーストラリア
6.4.4.4.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.4.4.4.2 オペレーション別市場規模・予測
6.4.4.5 韓国
6.4.4.5.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.4.4.5.2 市場規模・予測：オペレーション別
6.4.4.6 その他のアジア太平洋地域
6.4.4.6.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.4.4.6.2 市場規模・予測：オペレーション別
6.5 ラメア
6.5.1 主要なトレンドと機会
6.5.2 LAMEAの市場規模・予測（コンポーネント別
6.5.3 LAMEAの市場規模・予測：オペレーション別
6.5.4 LAMEAの市場規模・予測：国別
6.5.4.1 ラテンアメリカ
6.5.4.1.1コンポーネント別市場規模・予測
6.5.4.1.2 市場規模・予測：オペレーション別
6.5.4.2 中東
6.5.4.2.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.5.4.2.2 オペレーション別市場規模・予測
6.5.4.3 アフリカ
6.5.4.3.1 コンポーネント別市場規模・予測
6.5.4.3.2オペレーション別市場規模・予測
第7章：企業概況
7.1. はじめに
7.2. トップ・ウィニング・ストラテジー
7.3. トップ10プレイヤーのプロダクトマッピング
7.4. 競合他社のダッシュボード
7.5. 競合のヒートマップ
7.6. 主な展開
第8章：企業プロファイル
8.1 IBM
8.1.1 会社概要
8.1.2 会社のスナップショット
8.1.3 事業セグメント
8.1.4 製品ポートフォリオ
8.1.5 ビジネスパフォーマンス
8.1.6 主要な戦略的動きと展開
8.2 C3.AI
8.2.1 会社概要
8.2.2 会社のスナップショット
8.2.3 事業セグメント
8.2.4 製品ポートフォリオ
8.2.5 ビジネスパフォーマンス
8.2.6 主要な戦略的動きと展開
8.3 グーグルLLC
8.3.1 会社概要
8.3.2 会社のスナップショット
8.3.3 事業セグメント
8.3.4 製品ポートフォリオ
8.3.5 ビジネスパフォーマンス
8.3.6 主要な戦略的動きと展開
8.4 マイクロソフト株式会社
8.4.1 会社概要
8.4.2 会社のスナップショット
8.4.3 事業セグメント
8.4.4 製品ポートフォリオ
8.4.5 ビジネスパフォーマンス
8.4.6 主要な戦略的動きと開発
8.5 オラクル
8.5.1 会社概要
8.5.2 会社のスナップショット
8.5.3 事業セグメント
8.5.4 製品ポートフォリオ
8.5.5 ビジネスパフォーマンス
8.5.6 主要な戦略的動きと展開
8.6 FuGenX Technologies Pvt. Ltd , Inc.
8.6.1 会社概要
8.6.2 会社のスナップショット
8.6.3 事業セグメント
8.6.4 製品ポートフォリオ
8.6.5 ビジネスパフォーマンス
8.6.6 主要な戦略的動きと展開
8.7 Cloudera, Inc.
8.7.1 会社概要
8.7.2 会社のスナップショット
8.7.3 事業セグメント
8.7.4 製品ポートフォリオ
8.7.5 ビジネスパフォーマンス
8.7.6 主要な戦略的動きと展開
8.8 シスコシステムズ(株)
8.8.1 会社概要
8.8.2 会社のスナップショット
8.8.3 事業セグメント
8.8.4 製品ポートフォリオ
8.8.5 ビジネスパフォーマンス
8.8.6 主要な戦略的動きと展開
8.9 エヌビディア株式会社
8.9.1 会社概要
8.9.2 会社のスナップショット
8.9.3 事業セグメント
8.9.4 製品ポートフォリオ
8.9.5 ビジネスパフォーマンス
8.9.6 主要な戦略的動きと展開
8.10 インテル(株)
8.10.1 会社概要
8.10.2 会社のスナップショット
8.10.3 事業セグメント
8.10.4 製品ポートフォリオ
8.10.5 ビジネスパフォーマンス
8.10.6 主要な戦略的動きと展開
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レポートコード：A17000