세계의 석유 및 가스용 AI 및 ML 시장은 2024년에 25억 달러로 평가되며, 2025-2034년에 CAGR 7.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.
이러한 성장은 디지털 전환에 대한 관심 증가, 업무 효율성 개선의 필요성, 예측 분석의 중요성 증가에 기인합니다. 기업은 인공지능과 머신러닝 기술을 활용하여 프로세스를 최적화하고, 비용을 절감하며, 업계의 다양한 업무에서 의사결정을 개선하고 있습니다.
AI와 ML의 도입은 석유 및 가스 부문을 재구성하고 효율성, 비용 관리 및 안전 규정 준수에 큰 이점을 가져다주고 있습니다. 이러한 기술은 더 나은 운영 성능, 더 높은 안전 기준, 더 강력한 환경 규정 준수를 보장하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 현대의 석유 및 가스 사업에 필수적인 요소로 자리 잡았습니다.
이 시장은 지형 공간 정보, 지진 정보, 운영 정보를 포함한 대규모 데이터세트에서 실행 가능한 인사이트을 도출하는 데 필수적인 고급 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 더욱 강화되고 있습니다. 이러한 인사이트을 통해 기업은 탐사, 시추, 생산 및 유지보수 활동을 강화하여 의사결정을 개선하고 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 석유 및 가스 분석 시장도 성장세를 보이고 있으며, 2030년까지 약 330억 달러의 매출을 기록할 것으로 예상되며, 연간 20% 이상의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
| 시장 범위 | |
|---|---|
| 시작연도 | 2024년 |
| 예측연도 | 2025-2034년 |
| 시작 금액 | 25억 달러 |
| 예상 금액 | 49억 달러 |
| CAGR | 7.1% |
업스트림, 중류, 하류로 구분되며, 2024년 10억 달러 이상으로 평가되는 업스트림 부문은 지진 해석, 유정 계획, 생산 최적화를 위한 AI 기반 솔루션의 통합으로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 발전은 실시간 의사결정을 가능하게 하여 탐사 및 생산 공정의 효율성을 높이고 다운타임을 줄일 수 있습니다.
석유 및 가스 산업에서 AI와 ML은 탐사 및 생산(E&P) 최적화, 저류층 관리, 시추 최적화, 자산 모니터링, 파이프라인 모니터링, 공급망 최적화 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, E&P 최적화 분야는 AI 기반 기술을 통해 자원 식별을 개선하고, 성능을 향상시키며, 운영 리스크를 감소시킬 것으로 예상됩니다. AI 기반 기술에 힘입어 예측 기간 중 CAGR 5% 이상의 성장세를 보일 것으로 예측됩니다.
지역별로는 북미가 2024년 시장 점유율의 30%를 차지하며 시장을 주도했습니다. 이 지역은 에너지 부문이 발달하고 디지털 솔루션에 대한 투자가 활발하여 특히 비용 효율성과 지속가능성을 우선시하는 예지보전, 시추 최적화, 저류층 관리 분야에서 AI 기술 채택이 가속화되고 있습니다.
The Global AI And ML In Oil And Gas Market was valued at USD 2.5 billion in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 7.1% from 2025 to 2034. This growth is largely driven by the increasing focus on digital transformation, the need for enhanced operational efficiency, and the rising importance of predictive analytics. Companies are leveraging artificial intelligence and machine learning technologies to optimize processes, reduce costs, and improve decision-making across various operations in the industry.
The adoption of AI and ML is reshaping the oil and gas sector, delivering significant benefits in efficiency, cost management, and safety compliance. These technologies play a critical role in ensuring better operational performance, heightened safety standards, and stronger environmental compliance, making them indispensable for modern oil and gas operations.
The market is further bolstered by the growing demand for advanced analytics, which is essential for extracting actionable insights from large datasets, including geospatial, seismic, and operational information. By utilizing these insights, companies can enhance exploration, drilling, production, and maintenance activities, resulting in improved decision-making and minimized downtime. The oil and gas analytics market is also on the rise, with expected revenue of approximately USD 33 billion by 2030, reflecting an annual growth rate of over 20%.
| Market Scope | |
|---|---|
| Start Year | 2024 |
| Forecast Year | 2025-2034 |
| Start Value | $2.5 Billion |
| Forecast Value | $4.9 Billion |
| CAGR | 7.1% |
In terms of operations, the market is segmented into upstream, midstream, and downstream activities. The upstream segment, valued at over USD 1 billion in 2024, is experiencing rapid growth due to the integration of AI-driven solutions for seismic interpretation, well planning, and production optimization. These advancements enable real-time decision-making, leading to higher efficiency and reduced downtime in exploration and production processes.
The application scope of AI and ML in the oil and gas industry spans areas such as exploration and production (E&P) optimization, reservoir management, drilling optimization, asset monitoring, pipeline monitoring, and supply chain optimization. The E&P optimization segment is anticipated to grow at a CAGR of over 5% during the forecast period, driven by AI-powered technologies that improve resource identification, enhance performance, and lower operational risks.
Regionally, North America dominated the market in 2024, accounting for 30% of the revenue share. The region's well-developed energy sector and substantial investments in digital solutions have accelerated the adoption of AI technologies, particularly in predictive maintenance, drilling optimization, and reservoir management, all of which prioritize cost efficiency and sustainability.