석유 및 가스 분야 AI 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서 : 컴포넌트별, 제품별, 기술별, 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)
AI In Oil And Gas Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software), By Product (Material Movement, Production Planning), By Technology, By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드:1869883
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 10월
페이지 정보:영문 200 Pages
라이선스 & 가격 (부가세 별도)
ㅁ Add-on 가능: 고객의 요청에 따라 일정한 범위 내에서 Customization이 가능합니다. 자세한 사항은 문의해 주시기 바랍니다.
한글목차
석유 및 가스 분야 AI 시장 요약
세계의 석유 및 가스 분야 AI 시장 규모는 2024년 52억 9,000만 달러로 평가되었고, 2033년까지 329억 8,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
2025-2033년의 CAGR은 22.9%를 나타낼 전망입니다. 시장 성장의 주요 촉진요인은 예측 유지보수 및 자산 최적화 솔루션의 채택 증가, AI 기반 다운스트림 관리 및 탐사 분석에 대한 수요 증가, 안전 및 검사를 위한 컴퓨터 비전 및 로봇 공학의 통합 확대, 운영 효율성 및 의사 결정 향상을 위한 생성형 AI 및 디지털 트윈의 사용 확대로 주로 주도됩니다.
석유 및 가스 산업의 AI 수요 증가는 탐사, 생산, 정유 운영 전반에 걸친 예측 유지보수 및 실시간 운영 분석의 필요성에 기인합니다. 머신러닝과 컴퓨터 비전 기술의 확산은 기업들이 시추 효율을 최적화하고, 장비 상태를 모니터링하며, 운영 중단 시간을 줄이는 데 기여하고 있습니다. 안전성 강화, 정확도 향상, 비용 최소화를 위해 AI 기반 자동화 및 디지털 트윈 기술에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 클라우드 기반 AI 플랫폼의 통합 확대는 복잡한 운영 전반에 걸쳐 더 빠르고 데이터 기반의 의사 결정과 원활한 협업을 가능하게 합니다. 또한 기업들은 AI를 활용하여 지속가능성 이니셔티브 지원, 배출량 모니터링, 가치 사슬 전반에 걸친 운영 효율성 제고를 도모하고 있습니다.
안전 및 위험 관리 분야 AI 수요 증가는 운영 신뢰성과 규정 준수를 강화하고 있습니다. AI 기반 모니터링 시스템의 확산으로 이상 징후와 잠재적 위험을 조기에 탐지할 수 있게 되었습니다. 기업들은 사고 예방 및 작업장 위험 감소를 위해 AI와 예측 모델링을 통합하고 있습니다. AI 기반 분석은 비상 대응 및 환경 영향 관리에 대한 의사결정 능력을 향상시키고 있습니다. 또한 AI 적용은 운영 효율성을 최적화하면서 규제 준수를 유지하는 데 기여하고 있습니다.
석유 및 가스 분야의 AI는 고급 다운스트림 시뮬레이션 및 자원 추정 목적으로 점점 더 많이 채택되어 보다 정확한 탐사 계획 수립을 가능하게 합니다. AI 기반 공급망 최적화의 확대는 기업들이 물류 비용을 절감하고 배송 효율성을 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. AI 기반 시장 분석은 운영자들이 상품 가격을 예측하고 생산 전략을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 자연어 처리(NLP)의 적용은 자동화된 보고서 생성, 지식 추출 및 규정 준수를 용이하게 합니다. 또한 AI는 지능형 스케줄링, 원격 모니터링, 운영자 의사 결정 지원 시스템을 통해 인력 생산성을 향상시키고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 석유 및 가스 분야 AI 시장의 변수, 동향, 범위
세계 시장 전망 : 석유 및 가스 분야의 AI
업계 밸류체인 분석
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계의 과제
Porter's Five Forces 분석
공급자의 힘
구매자의 힘
대체 위협
신규 참가로부터의 위협
경쟁 기업간 경쟁 관계
PESTEL 분석
정치 상황
경제 상황
사회 상황
기술적 상황
환경 상황
법적인 상황
제4장 석유 및 가스 분야 AI 시장 : 컴포넌트별 추정 및 예측
석유 및 가스 분야 AI 시장 : 컴포넌트별 변동 분석(2024년 및 2033년)
제5장 석유 및 가스 분야 AI 시장 : 제품별 추정 및 예측
석유 및 가스 분야 AI 시장 : 제품별 변동 분석(2024년 및 2033년)
제6장 석유 및 가스 분야 AI 시장 : 기술별 추정 및 예측
석유 및 가스 분야 AI 시장 : 기술별 변동 분석(2024년 및 2033년)
제7장 석유 및 가스 분야 AI 시장 : 용도별 추정 및 예측
석유 및 가스 분야 AI 시장 : 용도별 변동 분석(2024년 및 2033년)
업스트림
미드스트림
다운스트림
제8장 석유 및 가스 분야 AI 시장 : 지역별 추정 및 동향 분석
석유 및 가스 분야의 AI별 시장 점유율(지역별, 2024년 및 2033년, 백만 달러)
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
호주
한국
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
사우디아라비아
아랍에미리트(UAE)
남아프리카
제9장 경쟁 구도
주요 시장 진출기업의 최근 동향 및 영향 분석
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝(2024년)
기업 히트맵 분석
기업 프로파일
IBM
Accenture
Google
Microsoft
Oracle
Intel
Numenta
Sentient Technologies
Inbenta
General Vision
Cisco
Fugenx Technologies
HBR
영문 목차
영문목차
AI In Oil And Gas Market Summary
The global AI in oil and gas market size was estimated at USD 5.29 billion in 2024 and is projected to reach USD 32.98 billion by 2033, growing at a CAGR of 22.9% from 2025 to 2033. The market growth is primarily driven by increasing adoption of predictive maintenance and asset optimization solutions, growing demand for AI-enabled reservoir management and exploration analytics, rising integration of computer vision and robotics for safety and inspection, and expanding use of generative AI and digital twins to enhance operational efficiency and decision-making.
The growing demand for AI in the oil & gas industry is driven by the need for predictive maintenance and real-time operational analytics across exploration, production, and refinery operations. The rising adoption of machine learning and computer vision is helping companies optimize drilling efficiency, monitor equipment health, and reduce operational downtime. There is an increasing focus on AI-enabled automation and digital twin technologies to enhance safety, improve accuracy, and minimize costs. The growing integration of cloud-based AI platforms is enabling faster, data-driven decision-making and seamless collaboration across complex operations. In addition, companies are leveraging AI to support sustainability initiatives, monitor emissions, and achieve greater operational efficiency across the value chain.
The demand for AI in safety and risk management is enhancing operational reliability and compliance. The rising deployment of AI-powered monitoring systems allows for early detection of anomalies and potential hazards. Companies are integrating AI with predictive modeling to prevent accidents and reduce workplace risks. AI-driven analytics is improving decision-making for emergency response and environmental impact management. In addition, the application of AI is helping operators maintain regulatory compliance while optimizing operational efficiency.
AI in the oil & gas industry is increasingly being adopted for advanced reservoir simulation and resource estimation, allowing more accurate exploration planning. The growing use of AI-powered supply chain optimization is helping companies reduce logistics costs and improve delivery efficiency. AI-driven market analytics is enabling operators to forecast commodity prices and optimize production strategies. The application of natural language processing (NLP) is facilitating automated report generation, knowledge extraction, and regulatory compliance. Furthermore, AI is enhancing workforce productivity through intelligent scheduling, remote monitoring, and operator decision support systems.
Global AI in Oil & Gas Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends and opportunities in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global AI in oil & gas market report based on component, product, technology, application, and region:
Component Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Hardware
Software
Services
Product Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Material Movement
Predictive Maintenance & Machinery Inspection
Production Planning
Field Services
Quality Control & Reclamation
Others
Technology Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Machine Learning (ML)
Computer Vision
Context Awareness
Natural Language Processing
Others
Application Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Upstream
Midstream
Downstream
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
