ジェネレーティブAIインオイルアンドガスマーケット バイファンクション（データアナリシスアンドインタープリテーション、予測モデリング、異常検知、意思決定支援、その他の機能）、バイアプリケーション、バイデプロイメントモード、バイエンドユーザー、バイリージョンアンドカンパニーズ - インダストリーセグメントの見通し、市場評価、競争シナリオ、トレンド、および予測2023-2032

リポートの概要

ジェネラティブAI（Generative AI）の石油・ガス市場規模は2022年の2億2660万ドルから2032年には約6億9010万ドルになると予想されており、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）12.1％で成長する見込みです。

ジェネラティブAIは、石油・ガス市場で革新的な技術として登場し、業界のさまざまな側面を革命化しています。合成データの生成や複雑なシナリオのシミュレーション能力により、ジェネラティブAIはこのセクターにおける探査、生産、意思決定の新たな可能性を開拓しました。

探査では、ジェネラティブAIのアルゴリズムは膨大な地質学的および地震学的データを分析し、潜在的な掘削場所を特定することで、石油・ガスの発見の効率と成功率を最適化することができます。さらに、ジェネラティブAIモデルは、油田の挙動をシミュレートし、生産率を予測し、井戸の配置を最適化し、抽出技術を向上させることができます。

ドライビングファクター

生産プロセスにおける大容量データの分析能力と最適化された掘削技術がこの市場の成長を推進しています

石油・ガスセクターにおける探査および生産活動がより複雑化するにつれ、成功裏に完了するためには高度な技術的なソリューションが必要です。Generative AIは企業が大量のデータを分析し、データに基づいた意思決定を行い、最大の効率性と良い結果を得ることができるようにすることができます。

コストの最適化と効率の向上は、石油・ガス市場におけるGenerative AIの普及の主なドライバーです。生成モデルを使用する企業は、掘削技術、生産プロセス、および保守活動を最適化するためにそれらを利用することができ、コストを削減し、運用効率を向上させることができます。Generative AIのシナリオのシミュレーションと結果の予測能力は、リソースの割り当てを最適化し、廃棄物を削減するのに役立ち、大幅なコスト削減につながります。

産業の安全性とリスク管理への重点の高まりは、この形式の人工知能の普及を推進しています。Generative AIモデルは現実的なシミュレーションを利用してリスクと危険を正確に検出し、企業が効果的な安全プロトコルとリスク緩和戦略を開発するのに役立ちます。この予防的な安全アプローチは、事故を回避するだけでなく、人員と資産を保護するのに役立ちます。

持続可能なエネルギーへの移行も、石油・ガス市場におけるGenerative AIのドライバーです。企業は、炭素排出量を削減した運用を行うために、ますます再生可能なエネルギー源に向かっています。Generative AIは、再生可能エネルギーシステムの設計と最適化を容易にし、クリーンエネルギーのソリューションを既存の石油・ガスインフラにシームレスに統合するのに役立ちます。

レストレインファクター

優秀なデータサイエンティスト＆エンジニアの不足とデータプライバシーの懸念が市場の成長を妨げる可能性があります

複雑なAIアルゴリズムは、既存のシステムへの実装と統合に関して企業に困難な課題を提供します。ジェネラティブAIの成功した実装には、優れたデータサイエンティストやエンジニアが必要です。これらの専門家を持たない組織は、複雑なモデルを効果的に構築・管理することに苦労する可能性があります。データの可用性と品質は、オイル＆ガス市場におけるジェネラティブAIを妨げる要因となります。その正確性と信頼性は、企業がアクセスに困難を抱える高品質かつ多様なデータセットに大きく依存しています。その結果、パフォーマンスが低下し、AIアルゴリズムの結果が妥協される可能性があります。

成長のもう一つの弱点は、規制の遵守とデータプライバシーの懸念にあります。オイル＆ガス業界は、埋蔵量、運用、環境への影響に関連する機密情報を含む厳格なコンプライアンス要件の下で運営されています。企業は、ジェネラティブAIアプリケーションがこれらの規制に準拠し、機密データのプライバシーと機密性を保護することを確保しなければなりません。

ジェネラティブAIソリューションの実装は、初期投資とインフラ要件によって制限される場合があります。特に予算が厳しい小規模組織にとっては、高度なコンピューティングリソースの取得、AIモデルの開発と保守、およびそれらの使用方法を訓練する人員の育成は、すべて迅速に費用がかかることがあり、この新興のテクノロジーの完全な採用を妨げる要因となるかもしれません。

バイファンクション分析

データ分析と解釈セグメントが2022年のオイル＆ガス市場におけるジェネレーティブAIの最大の収益シェアを占めています。

機能に基づいて、市場はデータ分析と解釈、予測モデリング、異常検知、意思決定支援、その他の機能に分かれています。これらのタイプの中で、データ分析と解釈セグメントがグローバルなオイル＆ガス市場におけるジェネレーティブAIの最も収益性の高い部分であり、最大の収益シェア39.7%を占めると予想されています。オイル＆ガス業界はセンサー、掘削作業、生産プロセスなど、さまざまな情報源から膨大なデータを生成します。

データ分析と解釈の技術により、企業はこのデータから貴重な洞察を抽出し、より情報のある意思決定と最適化された運用を行うことができます。ジェネレーティブAIアルゴリズムは複雑なデータセットの分析と解釈に優れており、企業は油田の挙動、生産トレンド、運用パフォーマンスについてより深い理解を得ることができます。

予測モデリング分析セグメントはオイル＆ガス市場におけるジェネレーティブAIの中で最も成長が速いセグメントです。

予測モデリング分析セグメントは、ジェネレーティブAIのオイル＆ガス市場においても重要な機能セグメントであり、ジェネレーティブAIのオイル＆ガス市場におけるコンポーネントセグメントでも成長が速くなると予想されています。オイル＆ガス業界は正確な予測に依存して、探査、生産、保守活動を最適化しています。ジェネレーティブAIアルゴリズムを使用した予測モデリングにより、企業は油田の挙動、生産量、設備のパフォーマンスをシミュレートし予測することができます。これらのモデルはデータに基づいた意思決定を支援し、リソースの割り当てを最適化し、運用効率を向上させます。

バイアプリケーション分析

アセットメンテナンスセグメントは、2022年のオイル＆ガスのジェネラティブAI市場で最大の収益シェアを占めました。

アプリケーションに基づいて、この市場はアセットメンテナンス、ドリリング最適化、探査・生産、貯蔵モデリング、その他のアプリケーションに分かれています。これらのタイプの中で、アセットメンテナンスセグメントが世界のオイル＆ガスのジェネラティブAI市場で最も収益性の高いものとされ、37.4%の最大収益シェアを占めることが予想されています。

ジェネラティブAIは、装置の故障を予測し、予防的なメンテナンス戦略を可能にすることで、アセットメンテナンスにおいて重要な役割を果たします。ジェネラティブAIアルゴリズムは、過去のデータやセンサー情報を分析することで、潜在的な故障やメンテナンスの必要性を示すパターンを特定することができます。この予防的なアプローチにより、ダウンタイムを減らし、アセットの利用を最適化し、運用効率を向上させることができます。

ドリリング最適化は、予測期間中に最も成長速度の高い展開モードセグメントとして特定されています。

ドリリング最適化は、ジェネラティブAIの展開モードセグメントにおいても重要であり、ジェネラティブAIのオイル＆ガス市場においても、垂直産業セグメントにおいても成長が期待されています。ジェネラティブAIによるドリリング最適化は、過去のドリリングデータやリアルタイムのセンサー情報を分析することで、より効率的なドリリングプロセスや意思決定を導くパターンや相関関係を特定することを支援します。ドリリング作業の最適化により、ジェネラティブAIは全体的な効率を向上させ、ドリリング活動に関連するコストとリスクを軽減します。

バイデプロイメントモード分析

クラウドベースがオイル＆ガスのジェネレーティブAI市場で大きなシェアを占めています。

デプロイメントモードに基づいて、市場はクラウドベースとオンプレミスに分かれています。その中でも、クラウドベースセグメントがオイル＆ガス市場のエンドユーザー産業セグメントで優勢であり、収益シェアは70.3％です。クラウドベースのプラットフォームは、インフラへの大規模な前払い投資をすることなく、ジェネレーティブAI技術へのアクセスと利用において企業にスケーラビリティと柔軟性を提供します。

クラウドインフラ内でのダイナミックリソース割り当てにより、需要に基づいてリソースを割り当てることができ、スケーリング能力を容易にします。クラウドソリューションには、ジェネレーティブAIの複雑なアルゴリズムと大規模なデータセットに必要な強化された計算能力とストレージ容量が備わっています。

バイ・エンドユーザー分析に基づく

2022年のオイル・ガス企業セグメントは、オイル・ガス市場におけるジェネレーティブAIの最大の収益シェアを占めました。

エンドユーザーに基づいて、市場はオイル・ガス企業、掘削請負業者、機器メーカー、サービスプロバイダー、コンサルティング企業に分かれています。これらのタイプの中で、オイル・ガス企業セグメントがグローバルなジェネレーティブAIのオイル・ガス市場で最も収益性が高く、最大の収益シェアである44.7%を占めると予想されています。

オイル・ガス企業は、地質データ、地震データ、生産データ、メンテナンス記録など、膨大な量のデータにアクセスすることができます。この広範なデータセットは、正確な予測と最適化のためのジェネレーティブAIモデルのトレーニングと微調整において重要な利点を提供します。独自のデータの利用可能性は、彼らの運用と資産に特化したカスタマイズされたジェネレーティブAIソリューションの開発能力をさらに向上させます。

さらに、オイル・ガス企業は、ジェネレーティブAI技術の研究開発に投資するリソースと能力を持っています。彼らは、データサイエンティスト、エンジニア、AI専門家の専門チームを割り当てて、社内でジェネレーティブAIソリューションの開発と実装を行うことができます。

掘削請負業者セグメントは、ジェネレーティブAIのオイル・ガス市場で最も成長が速いセグメントです。

掘削請負業者セグメントもジェネレーティブAIのオイル・ガス市場における重要なエンドユーザーセグメントであり、ジェネレーティブAIのオイル・ガス市場におけるエンドユーザーセグメントで最も成長が速いと予想されています。掘削請負業者は、掘削作業を効率的かつ安全に行う責任があり、最新のジェネレーティブAI技術を使用して掘削プロセスを最適化し、意思決定プロセスを強化し、運用性能を向上させるために活用しています。

ジェネレーティブAIは、掘削請負業者にいくつかの重要な利点をもたらします。地質データや埋蔵データに基づいて最適な場所を決定することで、井戸配置の最適化を支援することができます。同時に、掘削中に予期せぬ形成物や不安定な地域に遭遇するリスクを減らしつつ、地下の状況を予測する能力も持っています。

キー・マーケット・セグメント

ベース・オン・ファンクション

• データ・アナリシス・アンド・インタープリテーション
• 予測モデリング
• 異常検知
• 意思決定支援
• その他のファンクション

ベース・オンアプリケーション

• アセット・メンテナンス
• ドリリング最適化
• 探査と生産
• リザーバー・モデリング
• その他のアプリケーション

ベース・オン・ザ・デプロイメント・モード

• クラウドベース
• オンプレミス

ベース・オン・エンドユーザー

• 石油・ガス会社
• 掘削請負業者
• 設備メーカー
• サービスプロバイダー
• コンサルティング会社

グロース機会

ジェネラティブAIは、探査活動を最適化し、メンテナンスプラクティスを革新することで、石油・ガス市場におけるジェネラティブAIの可能性を創出します

ジェネラティブ人工知能は、膨大な地質データや地震データを分析することで、新たな石油・ガスの埋蔵地を発見することができます。この技術を使用することで、企業はより情報を得ることができ、コストを削減しながら掘削作業の成功率を高めることができます。また、ジェネラティブAIは生産プロセスの最適化の機会も提供しています。油田の挙動をシミュレーションし、生産量を予測することで、企業は井戸の配置技術を最適化し、抽出技術を強化し、生産効率を最大化し、最終的にはアウトプットと運用性能を向上させることができます。

ジェネラティブAIは、予測メンテナンスモデルを通じてメンテナンスプラクティスを革新することも可能です。過去のデータやリアルタイムのセンサー情報を分析することで、ジェネラティブAIのアルゴリズムは機器の故障を予測し、予防的なメンテナンスを促進することができます。これにより、ダウンタイムを減らし、資産の利用を最適化することができます。ジェネラティブAIはまた、石油・ガス産業における安全性とリスク管理の向上の機会も提供しています。企業はリスクシミュレーション技術を活用して堅牢なリスク軽減戦略を開発し、安全プロトコルを強化し、危険事象に関連する影響を最小限に抑えることができます。これにより、全体的な安全性が向上し、事故や環境への潜在的な損害が減少します。

ラテスト トレンド

デジタルツイン、物理資産の仮想表現、オペレーションのリアルタイムモニタリングと最適化

デジタルツイン技術における生成型AIの活用に注目が集まっています。デジタルツインは物理資産の仮想表現であり、オペレーションのリアルタイムモニタリング、分析、最適化を可能にします。生成型AIはアセットの振る舞いをシミュレーションし、パフォーマンスの予測、予知保全を実現するためにデジタルツインの作成と更新に重要な役割を果たします。さらに、インターネット・オブ・シングス（IoT）デバイスとの組み合わせも大幅に増えています。センサーや接続された機器などのIoTデバイスは膨大なデータを生成し、人工知能アルゴリズムによる高度な分析と意思決定に活用することができます。

この組み合わせにより、効率と生産性の向上のためのリアルタイムモニタリング、予測分析、オペレーションの最適化が可能になります。さらに、生成型AIの利用が異常検知と状態モニタリングにおいても増加しています。センサーデータと過去のパターンを分析することで、これらのモデルは通常の運転条件からの逸脱を早期に検出し、早期介入が必要な機器の故障や異常を特定することができます。

この予防的なアプローチにより、停止時間の最小化、高額な修理の回避、メンテナンス活動の最適化が支援されます。さらに、生成型AIを機械学習やディープラーニングの技術と組み合わせることで、石油・ガス産業で使用されるAIモデルが向上します。シナリオのシミュレーションと合成データの生成能力を持つ生成型AIと、データパターンを特定する機械学習の能力を組み合わせることで、より正確な予測モデルが作成され、意思決定プロセスが改善されます。

リージョナルアナリシス

2022年、北米がジェネラティブAI in Oil and Gas市場の最大の収益シェアを占めています。

北米は、グローバルなジェネラティブAI in Oil and Gas市場で主導的な地域となる見込みです。北米は最も高い収益シェアである42.6%を持つと予想されています。北米の国々は、先進的な技術能力とイノベーションのための確立されたエコシステムを誇っています。特に、アメリカはAI/MLに特化したテクノロジー企業、研究機関、スタートアップが豊富に存在し、ジェネラティブAIソリューションの開発と展開をオイル＆ガス産業に応用しています。

アジア太平洋地域はジェネラティブAI in Oil and Gas市場で予測期間中に最も成長が期待されています。

予測期間中、APACはジェネラティブAI in Oil and Gas市場で最も成長が期待される地域です。APACの国々は、オイル＆ガスを含むさまざまな産業において、積極的なデジタルトランスフォーメーションを実施しています。この地域は先進技術を活用して業務効率を向上させ、プロセスを最適化し、イノベーションを促進しています。ジェネラティブAIは彼らの目標を達成するためにますます認識される方法となっています。

主要な地域と国

北米

• 米国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• イギリス
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• 北欧
• 西ヨーロッパその他

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパその他

APAC

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア＆ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• APACその他

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• ラテンアメリカその他

中東＆アフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• 中東＆アフリカその他

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

ジェネラティブAI技術に特化したAI業界の注目すべきプレーヤー。最新の研究を行い、信頼性の高い市場レポートに基づいて正確なマーケットシェアの見積もりと主要プレーヤーの分析を行います。ジェネラティブAIに積極的に関与している注目すべきAI業界のプレーヤーは、石油・ガス市場にも影響を与える可能性があります。

石油・ガス市場におけるジェネラティブAIの主要プレーヤー

• ai
• Beyond Limits
• SparkCognition
• Baker Hughes
• Schlumberger
• Halliburton
• その他の主要プレーヤー

リーセントデベロプメント

• 2023年、サウジアラムコはAI技術を使用して、油田のデジタルツインを作成し、異なるシナリオのシミュレーションを可能にし、生産を最適化すると発表しました。
• 2023年、ベーカーヒューズは人工知能（AI）を使用して新しいドリリング液を開発しており、この技術を使用することで掘削作業の効率とパフォーマンスが向上する可能性があると期待しています。
• 2023年、シュランベルジェは人工知能（AI）を使用して、油田およびガスパイプラインの検査および保守の新しいアプローチを開発しており、安全性を向上させながらコスト削減を図ることを目指しています。彼らはこの新しい技術が運用と安全水準の両方を向上させつつ同時にコストを節約する可能性があると考えています。

レポートスコープ：