石油およびガス業界でのユースケース（活用方法）

• 探鉱

  AI を導入すれば、貯留層の状態を詳しく理解し、地質リスクを最小限に抑えることができます。収集済みのデータの中には、まだ活用できていない、莫大な価値が眠っています。これらのデータを利用して探鉱や生産に関する意思決定を改善したり、リース取引価格の予測精度を上げて、リース権の最適な取得戦略を立てることができます。

• 掘削と仕上げ

  AI を利用することで、坑井設計や掘削および仕上工程を効果的に改善できることが明らかになっています。坑井配置と坑井間隔の最適化による資源回収の最大化や、回収および総コストを最適化する坑井設計、地表下におけるリスクの予測をとおして、すべての坑井で ROI を最大化できます。

• プロダクション

  生産を成功させる鍵は、日次、月次、生涯期間のレベルで坑井の生産を正確に予測することです。機械学習を導入し、流量率や圧力といった可変要素を最適化することで、坑井の生涯生産を最大限まで高めることができます。また、異常検出機能を使用すれば、坑井の問題を前もって予測できるため、生産の中断を回避できます。

• 集油と輸送

  AI を利用して製品フローや需要、価格を予測し、資本に関する長期的な意思決定を、製品の需給不均衡や現地の市場価格差に基づいて下せるようになります。さらに、通過権（ROW: Right-Of-Way）の取得コストをモデル化し、地役権コストに関する詳細に基づいて計画と経路を改善することができます。

• 加工および精製のメンテナンス

  加工および精製工程を最適化するため、AI が精製所の休止計画の作成に使用されています。メンテナンス停止のクリティカルパス内で主要装置の故障リスクをモデル化および定量化することで、十分な情報に基づいて対象範囲を決定し、休止にかかる総コストを削減し、装置の信頼性を高めることができます。

• 企業と管理部門

  AI は現場の第一線に絶大な効果をもたらしますが、管理部門でも大きな効果を発揮します。AI で商品価格を予測して、資本プロジェクト計画やリスク管理、マーケティング活動に利用できるほか、健康および安全面のリスクも予測できます。また、大口納入業者の請求書分析および処理の自動化にも効果が認められており、コスト削減と事務処理上のミスの特定に役立ちます。