石油・ガス市場におけるビッグデータ – 2018～2028年の世界産業規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、アプリケーション別（上流、中流、下流）、データタイプ別（構造化、非構造化、半構造化）、地域別

石油・ガス市場における世界のビッグデータは、2024～2028年の予測期間に着実に成長すると予想されています。

ビッグデータはビッグデータ分析とも呼ばれ、ボリューム、多様性、速度、正確性、価値、複雑性という6つの主要な特性を持つ膨大なデータセットを管理するために利用できる比較的新しいテクノロジーです。これらの信頼性の高いテクノロジーのプロセッサは、非常に高速で正確でなければなりません。石油・ガス部門は最近、探査、掘削、生産プロセスでデータ記録デバイスが広く使用されているため、データ集約型の大幅な変革を遂げています。石油・ガス業界におけるビッグデータの用途には、貯留層の特性評価/シミュレーションの改善、掘削時間の短縮、掘削の安全性の向上、生産ポンプの性能の最適化、石油化学資産管理の改善、輸送と輸送の改善、職場の安全性の向上などがあります。さらに、ビッグデータは石油・ガス会社に、炭化水素埋蔵量からより多くの石油・ガスを抽出できる可能性、資本コストと運用コストの削減、投資選択のスピードと精度の向上、労働者の安全と健康の向上、環境問題の軽減など、多くの利点をもたらします。

ビッグデータ分析の大量データ処理機能が市場の成長を牽引

多くの業界が、まだビッグデータと分析の概念に適応しているところです。しかし、石油・ガス業界は、技術的な決定を下すために大量のデータを使用するため、これらのサービスの最大のユーザーの1つとなっています。ダイナミクスを理解し、市場に新しいテクノロジーを提示するために、さまざまなエネルギー企業が過去数年間に視覚化ツール、地震ソフトウェア、およびその他のデジタルテクノロジーに多額の投資を行ってきました。

ビッグデータ分析は、88％以上の企業にとって最優先の目標の1つであるため、サービスを提供する準備ができている企業は約3分の1にすぎません。大量のデータは、世界のビッグデータ業界を推進する主な要因の1つです。企業は、情報技術システムに保存されているデータの動作とパフォーマンスを自動的に記録するためのビッグデータソリューションを必要としています。大多数の企業は、資産と機器を監視し、運用上の問題を特定し、修理を容易にするためにビッグデータ分析を利用しています。60％以上が、パイプラインや遠隔地の農場などの分散環境で大量のデータを収集するためにネットワーク自動化を実施しています。

石油およびガソリン会社は、適切な技術ソリューションを使用して、従来のリアルタイム監視からより迅速なリアルタイム予測に移行できます。また、入ってくる技術データとビジネスデータをすばやく確認し、その情報をリアルタイムで複雑なモデルに実装することで、問題を回避しながら生産と掘削パフォーマンスを向上させるのに役立つ戦術的な洞察も生み出します。上記の理由により、市場は予測期間中にさらに成長すると予想されます。

高まる環境と公共の安全への懸念

前述のように、石油およびガソリンビジネスは、日常業務から大量のデータを生成します。石油とガスの最適化プロセスには多くの課題があります。たとえば、地表下の石油を見つけるのは非常に難しいプロセスです。貯留層は一般に地表から 5,000 ～ 35,000 フィート下にあります。貯留層の位置を特定して記述する唯一の方法は、低解像度の画像と高価な坑井ログ (坑井掘削後) を使用することです。流体自体はさまざまな化学的および物理的特性を持つ複雑なものですが、岩石を経由して坑井まで移動することは困難な課題です。この問題を解決するために、さまざまな国の企業や政府はビッグデータ技術に移行しています。これらの要因により、市場は予測期間中に高い CAGR を記録すると予想されています。

地下から石油を生成するには多額の費用がかかります。1 バレルの石油を生産する際には、コスト、量、市場へのアクセス性をすべて考慮する必要があります。これには、かなりの量の科学、設備、および労働が必要です。石油探査中に環境と公共の安全に関する懸念が生じる可能性があります。したがって、この問題を解決するために、人々はビッグデータ技術を採用しており、そのため市場は予測期間中に高いCAGRを記録すると予想されています。

ビッグデータは、リスクを大幅に低減し、運用と健康、安全、環境に関連するコストを最適化します。掘削中にキックなどの望ましくない結果を回避し、ドリルのメンテナンス/ダウンタイムを予測し、ドリルパラメータを改善し、吹き出しを回避し、危険な作業条件を生み出し、気象データや労働力のスケジュール情報を使用して環境ハザードを軽減するのに役立ちます。

石油・ガス部門への投資の増加が市場の成長を促進

現在、石油の需要の増加と石油・ガス部門への投資の増加が勢いを増しており、そのため油田におけるビッグデータのニーズも急速に高まっています。たとえば、現在の会計年度では、インド石油公社とBharat Petroleum（BPCL）は設備投資目標を上回りました。石油省のデータによると、4月から2月の間に、インディア・オイルは年間資本計画の34億7600万米ドルに対して1億5240万米ドル（3180億ルピー）を費やし、BPCLは12億5160万米ドルを費やし、1000億ルピー（12億1750万米ドル）の目標を上回った。さらに、OPEC（石油輸出国機構）が生産を制限しているにもかかわらず、アブダビは生産能力を増強するために、今後5年間で4480億ディルハム（1220億米ドル）を石油と天然ガスに投資する予定である。アブダビは、2019年後半にサウジアラビア政府が世界最大の新規株式公開で同社の少数株を294億米ドルで売却して上場して以来、アラムコによる最初の大規模投資である。そのため、石油・ガス部門ではビッグデータ分析の世界的なニーズが高まっています。

最近の動向

2020年3月から、世界有数のデータ分析およびアドバイザリー会社であるQuantzigは、実用的な分析ソリューションの提供を開始しました。同社は、石油・ガス部門向けの最先端のビッグデータ分析サービスは、組織が潜在市場を効果的にターゲットにし、石油探査および掘削作業に伴うリスクを軽減する戦略を策定するのに役立つと述べています。

北海石油データによると、2019年9月の最新プロジェクトでは、研究者が人工知能を使用して、北海石油・ガス産業のビッグデータの「宝の山」を解き放ちました。アバディーン大学の研究者は、石油およびガソリン業界にある膨大な量のビッグデータとのギャップを埋めると期待されています。プロジェクトの設立には、Oil & Gas Innovation Centre (OGIC)、ソフトウェア研究開発会社 HyperDAP、スコットランドのデータおよび AI イノベーションの拠点である The Data Lab が貢献しました。

Chevron の Hadoop を利用した概念実証地震データ処理 (IBM Big Insights)。オープンソース ソフトウェアを使用して、石油資源を明らかにする可能性のある膨大な量のデータをより適切に分析することで、同社は深海掘削船を海洋に派遣するコストを削減できると期待しています。Chevron は現在、毎日 1.5 GB を超える社内トラフィックを生成しています。

BP による「Field of Future」プロジェクトは 2003 年に開始されました。進行中のプログラムの当初の焦点は、実績の維持など、少数の資産にコア テクノロジーを展開することを目的としたエンゲージメントと展開でした。今後の「より大きな動き」のための技術的およびアーキテクチャ的な基礎を築きます。このプロジェクト (Advanced Collaboration Environment Centre) には、ビッグ データ アプリケーション フレームワーク、CoRE (Collaborative Real Time Environment)、および ACE が含まれています。

地震センサー データについては、Shell は Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) で Hadoop の実験を行っています。 「未来のデジタル油田」は、シェルのグローバル プログラムである Smart Fields の焦点であり、シェルが 24 時間体制で継続的に改善できるリソースです。

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市場セグメンテーション

石油およびガス市場におけるグローバル ビッグ データは次のとおり分類されます

市場プレーヤー

主要な市場プレーヤー