石油とガス

石油およびガス業界では、商品サイクル、資本計画上の課題、増加する運用上のリスクといった要因により、意思決定をより賢く効率的に行うことがこれまで以上に重要になっています。AI と機械学習を導入した企業では、すでに保有しているデータを利用しやすい価値のあるインサイトに変え、投資家が求めるリターンを実現し、資産利益率を向上させ、下振れリスクを管理しています。

企業向け AI が石油およびガス業界にどのような変革をもたらしているのか、ぜひご覧ください。

AI と石油およびガス業界

情勢が目まぐるしく変わるエネルギー生産の現場においては、AI がバリューチェーン全体に絶大な効果をもたらします。石油およびガス会社では、特定の貯留層の価値査定、現場の地質的な特徴に合わせた掘削および仕上げ計画の調整、各坑井のリスク評価で AI を活用できます。また、下流工程を最適化することで、コストの最小化と利ざやの拡大も期待できます。

探鉱と生産

全体的な可採埋蔵量の予測
探鉱および貯留層データの分析
坑井間隔および油田開発計画のモデル化
ラテラルおよびフラクチャリング設計の最適化
プロパントおよび流体の圧入に関するさまざまなオプションのモデル化およびシミュレーション
坑井の生涯生産モデルの作成とより効果的な生産予測
市場動向に基づいたリース鉱区の入札戦略の設定

中流および精製工程

商品投入および商品市場価格の長期的な予測
資本計画とリスク評価による長期的な意思決定の改善
商品取引およびヘッジ戦略の最適化
資産の強化と運用における信用リスクモデルの向上
労働生産性および実働時間の最大化
精製および加工作業における資産スケジュールの改善
製品フローに関する輸送スケジュールの最適化

油田向けのサービスおよび装置

掘削、仕上げ用装置のスケジューリングとフリートマネジメントの最適化
サプライチェーンの管理と最適化
消耗品（プロパントや水など）の調達戦略の最適化
非生産的な時間を生み出す根本原因とその促進要因の特定
顧客需要と掘削活動の中期および長期的な予測
管理部門および請求処理の改善
大口取引における財務管理の自動化

探鉱と生産
- 全体的な可採埋蔵量の予測
- 探鉱および貯留層データの分析
- 坑井間隔および油田開発計画のモデル化
- ラテラルおよびフラクチャリング設計の最適化
- プロパントおよび流体の圧入に関するさまざまなオプションのモデル化およびシミュレーション
- 坑井の生涯生産モデルの作成とより効果的な生産予測
- 市場動向に基づいたリース鉱区の入札戦略の設定
中流および精製工程
- 商品投入および商品市場価格の長期的な予測
- 資本計画とリスク評価による長期的な意思決定の改善
- 商品取引およびヘッジ戦略の最適化
- 資産の強化と運用における信用リスクモデルの向上
- 労働生産性および実働時間の最大化
- 精製および加工作業における資産スケジュールの改善
- 製品フローに関する輸送スケジュールの最適化
油田向けのサービスおよび装置
- 掘削、仕上げ用装置のスケジューリングとフリートマネジメントの最適化
- サプライチェーンの管理と最適化
- 消耗品（プロパントや水など）の調達戦略の最適化
- 非生産的な時間を生み出す根本原因とその促進要因の特定
- 顧客需要と掘削活動の中期および長期的な予測
- 管理部門および請求処理の改善
- 大口取引における財務管理の自動化

石油およびガス業界でのユースケース

石油およびガス業界では、AI による効果がすでに現れ始めており、バリューチェーンの隅々に大きな影響を与えています。AI の活用を期待できる領域は、今日の石油生産現場が直面している難題とまさに合致します。AI を上手に活用した企業は大きな優位性を得て、貯留層の状態や業務プロセス、生産資産を正確に把握していない他の事業者を大きく引き離します。

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。

DataRobot が可能なこと

探鉱および生産（E&P）に携わる企業

企業向け AI を活用することで E&P 事業者は、各権利の取得、生産、輸送といったコストを考慮して、埋蔵量の潜在価値を見積もることができます。探鉱と開発を進めるべきか中止すべきかについて AI の提案を受けることができるため、投資価値を温存することも生み出すことも可能です。
油田サービスおよび装置（OFSE）に携わる企業

AI は、OFSE 企業のリスク管理と事業の最適化に役立ちます。AI を使用してサプライチェーンにおける遅延や装置の故障、商品価格の変動を予測できるほか、顧客の需要も高い精度で予測できます。また、顧客向けの付加価値サービスを開発し、埋蔵量や抽出した炭化水素のユニットエコノミクスを拡大して顧客を支援できます。
中流および下流工程に携わる企業

中流および下流工程に携わる企業では、事業のあらゆる局面で AI を活用できます。活用範囲は、原材料処理の最適化から生産拠点と精製および処理拠点間の輸送戦略の最適化まで多岐にわたります。高精度の予測モデルを使用してメンテナンスの必要性を予測し、主要な操作装置の停止時間を最小化します。
トレーダー

企業向け AI で商品需給を予測し、この予測を AI が導き出した価格傾向の予測と比較できます。このインサイトに基づいて時間や場所の裁定取引を行い、利益の最大化を実現します。
石油およびガス事業の総合企業

大手企業や超大手企業などで見られる垂直総合型の石油およびガス企業では、前述の利点に加え、企業活動や管理部門の業務における利点を享受し、AI 推進的な意思決定をあらゆる事業活動に組み込むことができます。

企業向け AI が石油およびガス事業をどのように変革するか、ぜひご覧ください。