石油・ガス産業向けAIの日本市場（2026年-2035年）、市場規模・分析レポートを発表

株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「石油・ガス産業向けAIの日本市場（2026年-2035年）、英文タイトル：Japan AI in Oil and Gas Market 2026-2035」調査資料を発表しました。本資料には、石油・ガス産業向けAIの日本市場規模、動向、セグメント別予測、関連企業の情報などが盛り込まれています。

■主な掲載内容

日本の石油・ガス分野におけるAI市場は、2025年時点で2億2,140万米ドル規模に達しており、2026年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）19.3%という非常に高いペースで拡大し、2035年には12億9,295万米ドルに達すると予測されている。市場成長の背景には、上流工程での人手不足、設備監視・点検の自動化需要、熟練者の知識継承、設備停止時間の削減、脱炭素対応、精製・LNG設備のエネルギー効率改善などがある。特にコンポーネント別ではAIソリューションがCAGR22.1%、オペレーション別では上流工程がCAGR24.1%で成長するとされ、市場全体を大きく上回る伸びが見込まれている。

この市場の最大の特徴は、AIが実証実験や研究用途から、実際の生産安定性や収益維持に直結する業務ツールへ移行している点にある。日本の石油・ガス事業者は、上流分野の利益率低下や脱炭素圧力に直面しており、AI導入の評価軸も「先端技術だから使う」というものから、「停止時間をどこまで減らせるか」「既存設備の収益性をどこまで維持できるか」という実務的なものへ変化している。

INPEXは、2050年のネットゼロ社会を意識しながら、日本および世界のエネルギー需要への対応を続けており、AIや機械学習を地震探査データの再処理、操業ログ分析、予知保全などへ活用する方向が示されている。こうした利用は、生産設備を止めずに運用することと、人員・保守コストの抑制を同時に狙うものである。

上流工程では、人手不足が特に重要な成長要因となっている。石油・ガス設備は遠隔地や危険環境に配置されることが多く、現場点検には経験豊富な人材が必要である。しかし、日本では重工業分野でも高齢化と熟練労働者不足が進んでおり、従来と同じ人数を現場へ配置し続けることが難しくなっている。

この問題への対応として、AIを使った遠隔監視、異常検知、自律点検ロボット、デジタル知識管理などが導入されている。AIがセンサーや映像を常時監視し、異常の可能性がある場所だけを人間へ通知すれば、現場要員の人数を抑えながら設備状態を維持できる。

熟練者のノウハウをデジタル化する「知識継承」も重要である。ベテラン技術者が音、振動、温度、匂いなどから経験的に設備異常を判断してきた場合、その知識が退職とともに失われるリスクがある。過去の異常データ、整備履歴、運転条件などをAIモデルへ取り込み、若手技術者が判断を支援してもらえるようにすることは、人材不足への対応策となる。

2026年4月には、INPEXやENEOSを含む日本の事業者が、自律ロボットによる点検・監視・保守機能を上流・下流設備へ組み込む動きが進んでいると報告されている。こうしたロボット化は、危険区域へ人が入る必要を減らし、設備信頼性と安全性を同時に改善することを狙っている。

上流分野では、AIの価値が特に大きい。探鉱、掘削、生産設備では一度の停止による収益損失が大きく、予知保全や生産最適化によって数%でも効率を改善できれば、投資対効果が出やすい。そのため、上流はAI導入の中心であり、2026～2035年にCAGR24.1%と非常に高い成長が予測されている。

上流では、地震探査データ解析、貯留層モデリング、掘削条件最適化、早期故障検知などにAIが利用される。地下構造の解析には膨大なデータが必要であり、人間だけで処理するには時間がかかるが、機械学習を利用すれば多数のパターンを高速で比較できる。

掘削では、圧力、振動、温度などのデータを分析して異常兆候を検出し、事故や設備損傷を防ぐ用途が考えられる。また、生産工程では各井戸や設備の状態を比較し、最適な生産条件を提示することで、産出量の安定化につなげられる。

一方、中流・下流でもAI導入は進んでいる。Mitsubishi Heavy IndustriesやJGCなどは、コンプレッサー、LNGトレイン、水素対応設備などにAIを利用したデジタルツインを組み込む方向を進めている。

2023年3月にはENEOS MaterialsとYokogawa Electricが、強化学習ベースのAIアルゴリズム「Factorial Kernel Dynamic Policy Programming（FKDPP）」をENEOS Materialsの化学プラントで正式採用したと発表した。これはAIを実際のプラント制御・最適化へ組み込む事例であり、日本の産業AIが試験段階から本番運用へ進んでいることを示している。

デジタルツインと予知保全は市場の中心トレンドである。デジタルツインは、実際の設備やプラントを仮想空間上に再現し、リアルタイムデータを反映させながら状態を分析する仕組みである。コンプレッサーやLNG設備などを仮想モデルで監視すれば、故障が起きる前に異常傾向を検出しやすくなる。

2025年8月にはENEOS Holdingsが国内9か所すべての製油所へAI搭載の故障予防システムを導入したとされる。これは、AIが一部の実験設備ではなく、企業全体の設備運用基盤へ組み込まれ始めていることを示す重要な事例である。

予知保全では、温度、振動、圧力、流量などのセンサーデータを継続監視し、過去の故障パターンと比較することで、異常の兆候を事前に把握する。故障が発生してから緊急停止・修理を行うのではなく、計画停止時に部品交換できれば、生産損失を抑えられる。

レポートでは、購入側が単体のAIアルゴリズムではなく、「AI＋制御システム」の統合更新を調達するケースが増えているとされる。つまり、AIソフトウェアだけを導入するのではなく、既存の設備制御やセンサーと一体化し、実際の運転改善まで実現できることが重要になっている。

これにより、設備投資の議論も変化している。AI導入費用そのものではなく、稼働率向上、燃料削減、設備寿命延長、保守コスト削減など、具体的な経済効果が重視される。

メタンや漏洩排出の監視も成長分野である。石油・ガス設備では、配管やバルブからメタンなどが漏れる可能性があり、環境負荷だけでなく安全上の問題にもなる。そのため、AIカメラ、超音波センサー、衛星データなどを組み合わせて漏洩を検知する技術が注目されている。

従来の漏洩検査では、人が設備を歩いて確認する必要があったが、AI映像解析やセンサー監視を使えば広い施設を継続的に監視できる。異常が検出された場所だけ作業員が確認すれば、点検効率を高められる。

2025年7月にはShellが、風向きや濃度データを利用してメタン漏洩の発生源と排出量を推定する独自AIソリューションの試験を開始したとされる。こうした技術は日本企業の設備にも応用可能であり、メタン排出規制やESG対応の観点から需要が広がる可能性がある。

今後は衛星データと地上センサーを組み合わせることで、漏洩監視の精度や監視範囲をさらに高められる可能性がある。企業にとっては排出量を外部から観測される可能性も高まるため、環境リスクだけでなく評判リスクの管理という意味でもAI監視の価値が増す。

レポートでは、漏洩検知・修理（LDAR）をサービスとして提供するビジネスモデルも成長機会として挙げている。事業者がAIシステムを自社で保有せず、専門企業から監視・分析・報告を継続サービスとして購入する形である。

脱炭素とエネルギー効率改善もAI市場を強く押し上げる。製油所やLNG設備では、炉、熱交換器、コンプレッサーなどの運転条件を少し改善するだけでも燃料使用量を削減できるため、AIによる最適化の経済価値が大きい。

例えば、複数設備の熱利用順序をAIで調整し、排熱をより効率的に再利用できれば、燃料消費とCO2排出を同時に減らせる。LNGトレインでも、温度、圧力、処理量などの組み合わせを最適化することで、エネルギー効率を改善できる。

また、既存設備を将来的な水素混焼やCCSとの接続に対応させる上でも、AIによる運転最適化が重要になるとレポートでは指摘している。つまりAIは、石油・ガス生産を増やすためだけではなく、既存設備の脱炭素化を支援する技術としても利用されている。

2025年6月にはTotalEnergiesとMistral AIが、AIを利用してエネルギー利用を最適化し、ダウンタイムを削減し、再生可能エネルギー統合を支援するための提携を行った。これは日本企業の直接事例ではないが、世界的にエネルギー企業とAI企業が連携する方向を示している。

こうした技術は、日本のEPC企業にとって輸出可能なデジタルサービスになる可能性もある。日本企業がLNGプラントやエネルギー設備を海外で建設する際、AIによる予知保全、運転最適化、排出管理までセットで提供すれば、従来の設計・建設だけより高い付加価値を生み出せる。

スタートアップや保険会社の参加も市場を拡大している。日本のスタートアップや研究機関では、腐食予測、漏洩検知カメラ、作業員安全分析など特定用途に特化したAI開発が進んでいる。

2025年6月にはANYboticsが、四足歩行ロボットANYmal向けのガス漏洩検知ソリューションを投入した。人が入りにくい場所へロボットを派遣してガス漏れを確認できれば、安全性向上と点検コスト削減の両方が期待できる。

保険会社がこうした実証へ関与する点も興味深い。AI監視によって事故リスクを定量的に低減できれば、保険料やリスク評価にも反映できる可能性がある。これにより、AI導入が単なるIT予算ではなく、リスクマネジメント投資として評価されやすくなる。

市場では、サブスクリプション型のソフトウェア・サービスも増えると考えられる。AI監視や分析を継続契約として提供すれば、顧客側は初期投資を抑え、ベンダー側は継続収益を確保できる。

コンポーネント別では「ソリューション」と「サービス」に分類される。ソリューションが市場の中心であり、予測期間中のCAGRは22.1%と非常に高い。事業者が求めているのは単なる分析レポートではなく、既存設備へ組み込める安定したAIプラットフォームだからである。

ソリューションには、予知保全、デジタルツイン、プロセス最適化、設備監視、異常検知などが含まれる。特に日本企業は信頼性を重視するため、実証的なAIツールよりも、制御系へ統合して長期間安定運用できるシステムを好む傾向があるとレポートでは説明している。

一方、サービスも成長している。AIモデルは一度導入すれば終わりではなく、設備条件の変化に応じて調整し続ける必要があるため、モデルチューニング、サイバーセキュリティ検証、運用最適化などの継続支援が必要になる。

レポートでは、石油・ガス業界で生成されるデータの約90%が十分活用されていないとの業界報告も紹介されている。設備やセンサーが大量のデータを生成していても、それを整理・分析・意思決定へつなげられていない点がAIサービス市場の大きな機会となっている。

日本企業では社内AI人材が十分でない場合もあるため、Managed Services、AI-as-a-Service、成果連動型契約などが拡大する可能性がある。特に製油会社や商社では、専門ベンダーへモデル運用やセキュリティを任せる需要がある。

オペレーション別では、上流、中流、下流に分類される。上流が最大であり、探鉱・掘削・生産のリスクや停止コストが高いことから、AI投資の優先順位も高い。

下流分野も成長している。製油所は利益率への圧力が強く、燃料消費、炉制御、設備保守、排出量などを継続的に改善する必要があるため、AIによるプロセス最適化との相性が良い。

下流設備は上流よりも工程が反復的で、同じ設備構成・運転パターンを繰り返す場合が多いため、一度作成したAIモデルを複数ユニットへ展開しやすいという利点がある。これにより、大規模な設備改修をせずに燃料消費や処理量を改善できる可能性がある。

中流では、パイプライン、貯蔵、輸送設備などでAIが利用されるが、レポートでは上流・下流ほど広範な最適化ではなく、安全監視や設備モニタリングが中心とされる。

2025年11月にはSLBが、複雑なエネルギー業務やデジタルワークフローを自動化するAIソリューションを発表した。こうしたプラットフォームは、単一の予知保全用途だけでなく、データ統合、意思決定、業務自動化を横断的に支援するものとして位置付けられている。

競争環境では、資産中心型AI、エネルギー最適化、排出監視が主要な競争領域である。EPCや設備メーカーに近い企業は、設備へ直接AIを組み込むことに強みを持ち、IT企業は既存制御システムと連携する大規模データプラットフォームを提供する。

市場では、競争だけでなくパートナーシップが非常に重要である。石油・ガス設備は複雑で、安全性要求も高いため、AI企業が単独で現場へ参入するより、EPC企業、設備メーカー、オペレーターと連携して導入する方が現実的である。レポートでも、積極的な新規参入より協業が中心になるとされている。

主要企業としてはCloudera、Aramco Asia Japan、IBM、INPEXなどが挙げられ、このほかCHINOUGIJUTSU、Tech Mahindra、Oracle、Cisco Systems、NVIDIAなども市場に関与している。

Clouderaは、地震探査、生産、センサーなど大量のデータを安全に管理するデータプラットフォームを提供している。特にハイブリッド型・オンプレミス型の構成に強みがあり、パブリッククラウドへの全面移行に慎重な日本企業との親和性が高い。

石油・ガス分野では、生産データや地質データが機密性の高い資産となるため、すべてを外部クラウドへ置くことに慎重な企業も多い。そのため、オンプレミスとクラウドを組み合わせながらデータガバナンスを確保できることは重要な競争力になる。

Aramco Asia Japanは直接AI製品を販売するというより、日本企業とSaudi Aramcoの世界的なデジタルプログラムをつなぐ役割を持つ。予知保全、排出監視、高度分析などのAI実証を支援し、大規模な上流・下流設備でのAI利用知識を日本側へ共有する存在とされる。

IBMはAIプラットフォーム、デジタルツイン、産業データ分析に強みを持ち、日本の製油会社、EPC、公益企業などに対してエネルギー最適化、設備信頼性、排出分析などを提供している。

INPEXはAIの購入者であると同時に、日本の市場需要を形成する主要オペレーターでもある。貯留層解析、予知保全、LNG関連資産の最適化などへAIを導入することで、大規模エネルギー企業がどの用途を優先するかを市場全体へ示す役割を持つ。

日本市場で今後特に重要になるのは、AI単体ではなく既存のOT・制御システムとの統合である。製油所やLNG設備では、古い制御機器が長期間使われているケースもあるため、新しいAIを導入しても既存センサーや制御盤と接続できなければ実用化が難しい。

そのため、AI企業にとっては精度の高いモデルを作るだけでなく、既存DCSやSCADAなどの産業システムと安全に統合できる能力が重要になる。ここではIT企業だけでなく、Yokogawaのような制御システム企業やEPC企業の役割が大きい。

サイバーセキュリティも重要である。AIによって遠隔監視や自動制御が増えるほど、ネットワーク接続された設備がサイバー攻撃を受けた場合の影響も大きくなる。そのため、AIサービスではモデル性能だけでなく、安全な通信、アクセス管理、システム検証が重要になる。レポートでもサービス需要としてサイバーセキュリティ保証が挙げられている。

また、AI導入の成否はデータ品質に左右される。センサーデータが欠損していたり、設備ごとに記録形式が違ったりすると、モデルをそのまま適用できない。そのため、データ整理・標準化・統合そのものが大きな市場機会になる。

今後は、AIとロボットの組み合わせも特に重要になる。AIが映像やセンサーから異常を判断し、自律ロボットが現場へ移動して追加確認する仕組みができれば、点検業務を大幅に遠隔化できる。

これは海上設備、危険区域、夜間など人が入りにくい場所で特に価値が高い。人間は最終判断や複雑な修理へ集中し、単純な巡回・測定はロボットへ任せる役割分担が進むと考えられる。

日本では人手不足が長期的な構造問題であるため、こうしたAI・ロボット導入は一時的なブームではなく、操業を維持するための必要条件になりやすい。市場のCAGR19.3%という非常に高い予測も、この構造的な自動化需要を反映している。

総合すると、日本の石油・ガス向けAI市場は、2025年の2億2,140万米ドルから2035年には12億9,295万米ドルへと約6倍近く拡大し、CAGR19.3%の急成長が予測されている。

成長の中心は上流工程であり、CAGR24.1%という極めて高い伸びが見込まれる。探鉱、掘削、生産では、設備停止を防ぎ、少ない人員で安定運転することの経済価値が大きいため、AI投資が進みやすい。

コンポーネントでは、AIソリューションがCAGR22.1%で高成長する。予知保全、デジタルツイン、プロセス最適化などを既存の設備・制御系へ直接組み込む需要が大きく、AIが単独ソフトウェアではなく「設備機能の一部」になっていくことを示している。

一方、サービス市場も重要性を増す。AIモデルの継続調整、サイバーセキュリティ、データ統合、運用支援などが必要になるため、AI-as-a-Serviceや成果連動型契約のような継続収益モデルが拡大しやすい。

2035年に向けた主要テーマは、「予知保全」「デジタルツイン」「自律点検ロボット」「上流生産最適化」「メタン・漏洩監視」「脱炭素・エネルギー最適化」「熟練知識のデジタル化」「AIサービス化」に集約できる。

最終的には、日本の石油・ガス向けAI市場は、「人間の分析を補助するソフトウェア市場」から、「少ない人員で安全・安定・低炭素なエネルギー設備を運転するための中核インフラ市場」へ発展していくと考えられる。今後の競争力を左右するのは、AIモデルの精度だけではなく、既存設備へ安全に統合できるか、実際に停止時間・燃料消費・排出量を削減できるか、そしてロボットや遠隔運転と組み合わせて現場依存をどこまで減らせるかという点になる。

※目次構成

1. エグゼクティブサマリー
   1.1 市場規模（2025～2026年）
   1.2 市場成長予測（2026年予測～2035年予測）
   1.3 主な需要促進要因
   1.4 主要企業と競争構造
   1.5 業界のベストプラクティス
   1.6 最新動向と最近の展開
   1.7 業界見通し

2. 市場概要およびステークホルダー分析
   2.1 市場動向
   2.2 主要産業分野
   2.3 主要地域
   2.4 サプライヤーの交渉力
   2.5 買い手の交渉力
   2.6 主な市場機会とリスク
   2.7 ステークホルダーによる主要施策

3. 経済概要
   3.1 GDP見通し
   3.2 一人当たりGDPの成長
   3.3 インフレ動向
   3.4 民主主義指数
   3.5 政府総債務比率
   3.6 国際収支（BoP）の状況
   3.7 人口見通し
   3.8 都市化動向

4. カントリーリスク分析
   4.1 カントリーリスク
   4.2 ビジネス環境

5. アジア太平洋地域の石油・ガス分野におけるAI市場概要
   5.1 主要業界ハイライト
   5.2 アジア太平洋地域の石油・ガス分野におけるAI市場の過去実績（2019～2025年）
   5.3 アジア太平洋地域の石油・ガス分野におけるAI市場予測（2026～2035年）

6. 日本の石油・ガス分野におけるAI市場分析
   6.1 主要業界ハイライト
   6.2 日本の石油・ガス分野におけるAI市場の過去実績（2019～2025年）
   6.3 日本の石油・ガス分野におけるAI市場予測（2026～2035年）

6.4 コンポーネント別・日本の石油・ガス分野におけるAI市場

6.4.1 ソリューション
　6.4.1.1 過去の推移（2019～2025年）
　6.4.1.2 予測推移（2026～2035年）

6.4.2 サービス
　6.4.2.1 過去の推移（2019～2025年）
　6.4.2.2 予測推移（2026～2035年）

6.5 事業工程別・日本の石油・ガス分野におけるAI市場

6.5.1 上流部門（Upstream）
　6.5.1.1 過去の推移（2019～2025年）
　6.5.1.2 予測推移（2026～2035年）

6.5.2 中流部門（Midstream）
　6.5.2.1 過去の推移（2019～2025年）
　6.5.2.2 予測推移（2026～2035年）

6.5.3 下流部門（Downstream）
　6.5.3.1 過去の推移（2019～2025年）
　6.5.3.2 予測推移（2026～2035年）

7. 市場ダイナミクス
   7.1 SWOT分析
   7.1.1 強み
   7.1.2 弱み
   7.1.3 機会
   7.1.4 脅威

7.2 ポーターの5フォース分析
7.2.1 サプライヤーの交渉力
7.2.2 買い手の交渉力
7.2.3 新規参入の脅威
7.2.4 競争の激しさ
7.2.5 代替品の脅威

7.3 主要需要指標
7.4 主要価格指標

8. 競争環境
   8.1 サプライヤー選定
   8.2 主要グローバル企業
   8.3 主要国内企業
   8.4 主要企業の戦略
   8.5 企業プロファイル

8.5.1 Cloudera, Inc.
　8.5.1.1 企業概要
　8.5.1.2 製品ポートフォリオ
　8.5.1.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
　8.5.1.4 認証

8.5.2 Aramco Asia Japan
　8.5.2.1 企業概要
　8.5.2.2 製品ポートフォリオ
　8.5.2.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
　8.5.2.4 認証

8.5.3 IBM
　8.5.3.1 企業概要
　8.5.3.2 製品ポートフォリオ
　8.5.3.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
　8.5.3.4 認証

8.5.4 INPEX CORPORATION（株式会社INPEX）
　8.5.4.1 企業概要
　8.5.4.2 製品ポートフォリオ
　8.5.4.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
　8.5.4.4 認証

8.5.5 CHINOUGIJUTSU CO., LTD.
　8.5.5.1 企業概要
　8.5.5.2 製品ポートフォリオ
　8.5.5.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
　8.5.5.4 認証

8.5.6 Tech Mahindra Limited
　8.5.6.1 企業概要
　8.5.6.2 製品ポートフォリオ
　8.5.6.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
　8.5.6.4 認証

8.5.7 Oracle
　8.5.7.1 企業概要
　8.5.7.2 製品ポートフォリオ
　8.5.7.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
　8.5.7.4 認証

8.5.8 Cisco Systems, Inc.
　8.5.8.1 企業概要
　8.5.8.2 製品ポートフォリオ
　8.5.8.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
　8.5.8.4 認証

8.5.9 NVIDIA Corporation
　8.5.9.1 企業概要
　8.5.9.2 製品ポートフォリオ
　8.5.9.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
　8.5.9.4 認証

8.5.10 その他

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