Partner & Head of Consulting
Asia-Pacific, Rystad Energy

Jon Fredrik Müller

Project Manager,
Rystad Energy

Andreas Nilssen Skorpen

アナリシス

Survey on digital technology
trends in the E&P industry
資源開発×デジタル技術～DXの波を読み解く～
序文
JOGMEC のデジタル推進グループは 2 0 1 9 年の発足以来、国内外の事業者とともに近年発展の目覚ま
しいデジタル技術の概念実証や実証試験の実施、人材育成などを通して、JOGMEC の使命である「資源エネルギーの安定供給」に貢献してまいりました。そのなかで、デジタル技術やその適用事例に関する情報提供を行うことでも、本邦企業の皆さまによるデジタル技術適用の推進を支援しております。本稿で紹介する内容は、JOGMEC が 2 0 2 1 年度に実施した「石油天然ガス開発事業におけるデジタル技術の最新動向に係る調査業務」（委託先：Rystad Energy）の報告書の内容から抜粋したものです。本業務では、
石油ガス開発業界でのデジタルトランスフォーメーション（DX）の波が「概念実証」から「実装」のフェーズに移行していることを受け、ここ数年での技術適用に関する成果（定量的な効果の検証を含む）の評価
や、COVID-1 9 による企業のデジタル戦略への影響の分析、脱炭素化の流れを受けたデジタル技術適用の事例などについて調査を行いました。調査結果については、2 0 2 1 年 1 2 月に開催した報告会で本邦企業の皆さまに紹介しており、報告書も公開しました。
現在は DX の波の真っただ中にあり、もはやデジタル技術はデータサイエンティストだけが扱うものではなく、我々の業務に当たり前に浸透してきていることを感じている方も多いのではないかと考えております。更に、脱炭素・ネットゼロの潮流も相まって、より効率的かつ環境に配慮した操業を実現するための取り組みが広がっています。デジタル技術は常に石油ガス業界と密接な関係があり、これまで
我々はその技術の発展を享受してきました。今後も技術革新が期待されるなか、JOGMEC では引き続きデジタル技術適用による「資源エネルギーの安定供給」に向けた取り組み・支援を進めてまいります。

1. Introduction：はじめにUpstream oil and gas is said to be a longstanding

石油・ガス上流産業は、これまで一大産業として、過powerhouse industry, playing a key role in the

去 2 世紀にわたる産業革命において重要な役割を果たしindustrial revolution over the previous two centuries.

ています。デジタル革命が発展したのはこの 2 0 年ほどHaving developed only over the previous two decades,のことですが、石油・ガスのバリューチェーン全体におthe digital revolution has much to offer in terms of

いて、生産性の向上、コストの削減、温室効果ガス（GHG）

improving production, lowering costs and minimizingの排出削減という点で与えた便益は多大です。本稿では、

emissions across the oil and gas value chain. In this

探鉱・開発（E&P）分野におけるデジタル化の傾向とそ

article, we explore digitalization trends and bestの実例を探り、世界の主要なデジタル化事例と新たな取practices across the exploration and production (E&P)

り組みに注目してご報告します。

1 石油・天然ガスレビュー

Ally Jitao Chen

Consultant,
Rystad Energy

Rishi Kashyap

JOGMECCCS推進グループ

河野 裕人
（編者）

# アニュアルレポートで「デジタル化」や「デジタル」が取り上げられている割合

Senior Consultant,
Rystad Energy

Source 1：Rystad Energy research and analysis; Operators’Annual Reports. Aker BP is the result of several mergers and Det Norske’s annualreports is used pre-2016. ExxonMobil, Saudi Aramco and Anadarko / Occidental Petroleum is not part of this analysis due to other reporting methods.
出所 1：Rystad Energy の調査・分析、オペレーターのアニュアルレポート。Aker BP は複数の企業合併の結果を含んでいます。ExxonMobil、Saudi
Aramco、Anadarko / Occidental Petroleum は、他の報告方法を採用しているため、本分析には含まれていません。

Fig. Communication of digitalization in annual reports from 2010 to 2020
1-1 ：2010 年から 2020 年までのアニュアルレポートにおけるデジタル化に関する言及

space, looking at key examples and emerging initiatives
globally.
Most global operators have accelerated their focus and多くのオペレーターは、過去 3 年間にかけてデジタル

communication on digitalization and digital initiatives

化への取り組みを加速させており、そのことは、Fig.1-1

over the last three years, as seen from the rapidにあるように、企業のアニュアルレポートにおけるデジincrease in coverage in their corporate reporting,

タル化に関する言及範囲の急速な拡大から見て取ること

visible from Fig.1-1. It is notable that the players thatができます。特筆すべきことは、デジタル化の取り組み

have given the highest degree of coverage toを最も大きく取り上げているのは、アジアの国営石油会

digitalization efforts are Asian NOCs Petronas and社である Petronas と PTTEP であることです。成熟した

PTTEP. With a portfolio of maturing assets,

資産を抱える Petronas は、衰退しつつある油田からのdigitalization is a key method of improving production

生産量を向上させるために、デジタル化を重要な手段とfrom declining fields. PETRONAS is partnering with

して位置づけています。Petronas は Microsoft と提携し、Microsoft to launch a Digital Academy initiative to

デジタル人材の採用を増やし、組織としてデジタル技術

increase digital adoption and grow digital capabilities in

適用能力を向上させるための“デジタルアカデミー構想”

the organization, while PTTEP has gone through aを立ち上げています。また、PTTEP は人工知能、機械

digital transformation with over 4 0 digital projects

学習、自動化などのさまざまなデジタル技術に支えられsupported by various digital technologies such as

た 4 0 以上の事業を通してデジタル変革を遂げています。

artificial intelligence, machine learning and automation.

また、2 0 1 9 年末に始まった COVID-1 9 は E&P 業界に

The COVID-19 period for E&Ps was a time of

とって順応と学習の機会であり、新しい働き方、デジタ

adaptation and learning, with three major impacts –ル化の加速、デジタル文化の変化という 3 つの大きな影

new ways of working, accelerated digitalization and

響を及ぼしました。在宅勤務や遠隔地で作業する新しいdigital cultural change. New ways of working covering

働き方が標準となり、自動化やドローン配備などの適用

working from home and remote operations became the

事例が増加するなど、デジタル化の加速が観察されましnorm, while accelerated digitalization was observed

た。デジタル化によって従来の業務のやり方に変化が起

2022.7 Vol.56 No.4 2

Survey on digital technology trends in the E&P industry
with increased adoption of practices such as automation

こることに対する抵抗は、E&P 業界の現場における重and drone deployment. Cultural resistance to

要な問題でした。しかし、ソーシャルディスタンスの義

digitalization has been a key issue on the ground for

務化によって新しい業務慣行を採用せざるを得なくな

E&Ps. Compelled to adopt new practices by social

り、デジタルソリューションがいかに価値をもたらすか

distancing mandates, a cultural shift took place throughを労働者と管理者が実感することで、企業文化的な変化

workers and managers observing how digital solutionsが起こったのです。

can deliver value.
When considering digitalization trends in detail, it is

デジタル化のトレンドを詳細に検討する際には、各分

important to keep in mind that they are largely

野のデジタル化のトレンドが相互に連動しており、それinterlinked and enable each other, improving overallらが同時に展開されることで生産量、コスト、温室効果

production, cost and emission improvements when

ガス（GHG）排出量などが総合的に改善されることを念

deployed together. A key example is the adoption of

頭に置く必要があります。主な改善例としては、生産設備

sensors across a producing asset, which allows forへのセンサ導入により、質・量の両面でデータ収集が改

improved data collection, both in terms of quality and善されたことが挙げられます。この結果、ハイパフォー

quantity. This in turn enables better high-performance

マンス・コンピューティング（HPC）、人工知能（AI）、機

computing (HPC), artificial intelligence (AI) and械学習（ML）の適用が可能になり、デジタル技術のパッ

machine learning (ML) operations, resulting in higher

ケージによる価値創造力とその認知度が高まりました。

net value creation as a package.
In this article, we will begin with a chapter on open

本稿では、まず世界の E&P 企業、IT ベンダー、サーdata and ecosystem initiatives to highlight the

ビス企業の間でデジタル化による協業が進んでいること

increasing prevalence of digitalization partnershipsに注目して、オープンデータとエコシステムの取り組み

among global E&Ps, IT vendors and service companies.

について述べます。更に、近年の上流分野を形作る 5 つGreater level of openness is observed among E&Ps,の主要なデジタル化の取り組み、すなわち地震探査、自with many pursuing digital opportunities to develop

律的システム、デジタルツイン、高度な分析のローコー

open data standards, industrial data sharing and open

ド実装、予知保全について説明します。E&P 企業の間

ecosystem of AI-solutions for energy players. In theではより高いレベルのオープンさが見られ、多くがデー

chapter, we will introduce a few front-runners in the

タの統一規格、産業データの共有や共同での AI ソリュー

space – three open-source data and ecosystem

ション開発の機会を追求しています。この分野における

initiatives that have emerged in the last few years,

いくつかの先駆的取り組みとして、ここ数年で登場した

namely Open Subsurface Data Universe (OSDU), Open

3 つのエコシステム（Open Subsurface Data Universe

Industrial Data (OID) project and Open AI Energy（OSDU）、Open Industrial Data（OID）、Open AI

Initiative (OAI). Strengthened by industry-wide

Energy Initiative（OAI））についても紹介します。業界

collaborations, upstream E&Ps are actively expanding

全体の協業によって強化された E&P 業界は、デジタル

its digital transformation efforts to cover a larger part

変革の取り組みを積極的に拡大し、地震探査（歴史的にof the value chain beyond seismic (historically the value

初めてデジタル技術の大規模な導入が行われたバリュー

chain that first saw large scale adoption of digital

チェーン）のみならず、掘削、操業、保守などバリュー

technologies) to include drilling, operations andチェーンの大部分をカバーするようになってきていま

maintenance. This has brought about rapid progress in

す。この結果、デジタル技術の進歩や採用が急速に進ん

the advancement and adoption of digital technologies.

でいます。

In the second chapter, we describe five key
digitalization initiatives that have shaped the upstream
space in recent years – seismic transition, autonomous
solutions, digital twins, low-code implementation ofadvanced analytics and predictive maintenance.
Examining emerging digitalization initiatives and3 石油・天然ガスレビュー

デジタル化に関する新たな取り組みやトレンドとしアナリシスtrends, we consider sensors, both in deployment ofて、Industrial Internet of Things（IIOT：産業界におけsensors for industrial internet of things adoption and

るモノのインターネット）や、分散型センシングの技術

for technology developments in distributed sensing. A

開発などで活用されているセンサを取り上げます。
また、

notable shift is also being made towards cloud-

計算機能についても、大規模なオンプレミス型（社内にaugmented high-performance computing, away from

サーバーやシステムを構築し自社で運用を行う）の計算

sole dependance on large-scale on-premise computing

機から、クラウドを活用した HPC への移行が顕著になっsolutions. Hybrid solutions, a middle ground, have alsoており、両者の中間的な存在であるハイブリッド型も、

become popular, especially as a transition tool between

特にオンプレミス型から HPC への移行期におけるツー

the two. Blockchain applications in the upstream sector

ルとして人気を集めています。更に、上流部門でのブロッ

are also looked at, with industry use-cases and notable

クチェーン技術適用についても、注目すべき事例を紹介

examples evaluated – it is apparent that large-scale

します。最後に、脱炭素化の目標や事業者のネットゼロ

adoption of blockchain has yet to be seen. Lastly,

への取り組みに関連して、二酸化炭素回収・貯留（CCS）、

addressing decarbonization goals and operator net zero

水素、電化の 3 つの技術に対してデジタル化が果たす役

ambitions, we examine three key technologies and割について考察します。

digitalization’s enabling role: carbon capture andstorage (CCS), hydrogen and electrification.

2. Open data and ecosystem initiatives：
オープンデータ、エコシステムへの取り組み
Operators are encouraging the use of open data andオペレーターは、オープンデータやエコシステムの取

ecosystem initiatives. Open data and ecosystem

り組みの利用を奨励しており、知識の共有、IT プロセ

initiatives are expected to significantly benefit the oil

スの合理化、より精度の高いデータ分析、類似のデータ

and gas industry, through practices like knowledge

構造の取り込みなどの実践を通じて、石油・ガス産業に

sharing, streamlining of IT processes, enabling of more

大きな利益をもたらすと期待しています。過去 5 年の間

accurate data analysis and adoption of similar dataに設立された主要なデータエコシステムとして、Open

structures. There are three key data and ecosystem

Subsurface Data Universe（OSDU）、Open Industrial

initiatives that have emerged over the last five years –Data（OID）、Open AI Energy Initiative（OAI）の 3 つOpen Subsurface Data Universe (OSDU), Openがあります。

Industrial Data project and Open AI Energy Initiative(OAI).
As one of the front-runners of open data initiatives,

OSDU は the Open Group（JOGMEC 注：次世代 IT（情OSDU by the Open Group is a cross-industry

報技術）標準の確立を目指す民間団体）のフォーラムの一collaboration that focuses on developing an openつとして、オープンソースで規格に基づき技術にとらわ

source, standards-based, technology-agnostic data

れないデータプラットフォームの開発に焦点を当てた業

platform. The platform was built with Schlumberger’s

界横断的（非商業的）な取り組みです。Shell や Equinor

expertise, with founding members including Shell andを創設メンバーとし、Schlumberger から提供された技

Equinor. Since the establishment of OSDU, we see

術を用いながら構築されました。OSDUの設立以来、
デー

more and more upstream players embracing the idea

タを共有し、オープンなアプリケーションを開発するとof sharing data and developing open applications. Thisいう考えを受け入れる上流企業がますます増えてきていincludes AkerBP and Cognite’s Open Industrial Data

ます。例として、Aker BP と Cognite との OID プロジェ

project which uploads live data streams as input to

クトは、機械学習アルゴリズムにリアルタイムでデータ

2022.7 Vol.56 No.4 4Survey on digital technology trends in the E&P industry
machine learning algorithms to encourage industrial

を入力し、データの共有を促進するものです。また、デー

data sharing. By making industrial data available for

タを一般に公開することで、メンテナンスや高度な可視the public, the initiative aims to drive greater化技術など、データを多用する分野でより大きな革新を

innovation in data-heavy fields like maintenance and推進することを目的としています。Cognite は、産業用

advanced visualization techniques. Cognite is working

データプラットフォーム「Cognite Data Fusion」を通じwith several leading industrial companies globally asて、 世 界 の 大 手 産 業 の 企 業 数 社 と 協 業 し て い ま す。

their digitalization partner through its industrial data

Cognite の中東における長年のパートナーの一つである

platform, Cognite Data Fusion. One of Cognite’s long-

Saudi Aramco は、2 0 2 2 年初めに Cognite の 7.4% の株式

time digitalization partner in the Middle East, Saudiを取得し、Aker BPの株式を100%買い取りました（なお、Aramco, has acquired a 7.4% stake in Cognite early

親会社の AkerASA は依然として大株主です）。この取2 0 2 2, purchasing 1 0 0% of Aker BP’s shares in the

引は、Aramco の Cognite に対する信頼と、Aramco のcompany (Parent Aker ASA is still a majority

広範囲な事業における Cognite の技術の適用可能性を示

shareholder). This transaction demonstrates Aramco’s

す も の で す。 ま た 2 0 2 1 年、Shell は Baker Hughes、confidence in Cognite and potentially wider application

C3.ai、Microsoft とともに、エネルギー事業者やサービ

of Cognite technology in Aramco’s operations. In 2021,

スプロバイダー、機器プロバイダーが相互運用可能な

Shell launched the Open AI Energy Initiative with

AI ソリューションを販売・流通させるためのオープン

Baker Hughes, C3.ai and Microsoft, an open ecosystem

エコシステム「Open AI Energy Initiative」を立ち上げて

for energy operators, service and equipment providers

います。

to sell and distribute interoperable AI-based solutions.
In recent years, the upstream industry has observed

近年、上流業界では DX を加速し、競争力を維持する

significant partnerships being forged, in part driven by

ための背景も相まって、さまざまな協業が生まれていまpressure to accelerate digitalization transformation andす。2 0 1 9 年には、一部のオペレーターのみが積極的に

stay competitive. In 2 0 1 9, only selected operators

DX のためのパートナーシップに依存していました。しactively relied on partnership for digital transformation.

かし 2 0 2 1 年には、多くの大規模なオペレーター企業が、However, by 2 0 2 1, most if not all large E&P operators

デジタル化の取り組みの一環として戦略的な協業を行っ

are relying on strategic collaborations as part of theirています。Rystad Energy による世界の E&P 企業関係

digitalization efforts. Results from Rystad Energy’s

者へのデジタルに関する調査やインタビューの結果でdigital survey and interviews with global E&P players

は、回答者の間で一貫してパートナーシップに対する前have consistently seen an openness to partnership

向きな姿勢が見られました。更に、協業の範囲は地下に

among respondents. Moreover, strategic collaborations

関することだけでなく、センサ、ロボティクス、操業、

have expanded beyond subsurface to areas including

メンテナンス、HPC などの分野にも広がっています。

sensors, robotics, operations, maintenance and highperformance computing.
Open Subsurface Data Universe (OSDU)

Open Subsurface Data Universe（OSDU)

Open Subsurface Data Universe (OSDU), established in

2 0 1 8 年に設立された Open Subsurface Data Universe

2 0 1 8, is a cross-industry collaboration by the Open（OSDU）は、the Open Group の中に設置されたエネル

Group. It focuses on developing a standardized data

ギー関連データに対する異業種コラボレーションです。

platform that will bring together exploration,

探査、開発、坑井に関するデータをまとめる標準化されdevelopment and well data. Collaboration throughたデータプラットフォームの開発に重点を置いていま

OSDU aims to tackle the cost and complexity ofす。OSDU における異業種コラボレーションは、個別のexisting data and application environment where

ストレージに重複して保管されていたり見つけることがcritical data is trapped in silos, often duplicated and

困難な状態になっていたりする重要なデータ（これをdifficult to find. The liberation of critical data would

データのサイロ化といいます）の保管コストやそのデー

impact four key areas – increase exploration efficiency,

タを使うアプリケーションの利用環境の複雑さを解決す

5 石油・天然ガスレビュー

アナリシス
創業企業8社が集結し、オープン
ソースプロジェクトとしてプラッ
トフォームを確立

OSDU の加盟団体

Shellが社内プロジェク
トとしてSDUプラット
フォームへの取り組み
を開始

11人のメンバーで構成されるOSDUマネージメ
ント・コミッティ（OMC）を新たに設置四半期
Source 2：Rystad Energy research and analysis、出所 2：Rystad Energy 社の調査・分析

Fig. OSDU has expanded rapidly and accumulated over 200 members since its establishment
2-1 in 2018：OSDU は 2018 年の設立以来、急速に拡大し、200 社以上の会員を集めてきました。

lower operational cost, reduce downtime and improve

ることを目的としています。重要なデータの解放（使いreservoir economics.

やすく分かりやすい場所に保管されること）は、探鉱効率の向上、操業コストの削減、生産停止期間の短縮、貯留層開発の経済性の改善、というオペレーターにとって重要な 4 つの分野に影響を与えます。

As seen from Fig.2-1, OSDU is expanding. Active

Fig.2-1 からわかるように、OSDU のメンバーは拡大

members in OSDU have grown to over 2 0 0 today

しています。2018年に8社が創立メンバーとして集まり、

since its establishment in 2 0 1 8 where eight founding

オープンソースプロジェクトとしてプラットフォームを

companies came together to establish the platform as

設立して以来、OSDU のメンバーは現在 2 0 0 社以上に増an open-source projects. There is now a new

えています。現在は、OSDU Management Committee

governance body created with 1 1 members as OSDU

（OMC）として 1 1 人のメンバーで構成される新しいガバManagement Committee (OMC). Over 2 0 2 1, OSDU

ナンス組織が誕生しています。2021年にかけてOSDUは、

announced three new initiatives including the platform’

初めての商業提供可能なデータプラットフォーム

s first production-ready release (Mercury R3),

（Mercury R3）や、Schlumberger と IBM が提供する初

integration of the Energistics standards within OSDUのハイブリッドクラウドによる企業データマネージメン

and the deployment of the platform’s first hybrid cloud

トサービスの展開など、3 つの新しい取り組みを発表しEnterprise Data Management Solution provided byています。

Schlumberger and IBM.
Open Industrial Data (OID)

Open Industrial Data (OID)

Developed through the collaboration between Aker BP

Aker BP と Cognite のコラボレーションによって開発

and Cognite, the Open Industrial Data (OID) projectされた Open Industrial Data（OID）は、世界初のリアル

showcases the world’s first live industrial data stream.

タイムデータ利用が特徴です。このデータは、北海のThe data comes from a single compressor on the

Valhall 石油プラットフォームにある 1 台のコンプレッ

Valhall oil platform in the North Sea. The Cognite Data

サーから取得されているものです。OID プロジェクトはPlatform (CDP) is currently used to host the OID

Cognite Data Platform（CDP）上で運用されており、

project, enabling Aker BP to organize the data stream

CDP は Aker BP がリアルタイムデータを整理し、コン

2022.7 Vol.56 No.4 6

Survey on digital technology trends in the E&P industry
and create a digital representation of the Valhall

プレッサーの実稼働状態をデジタル表示することを可能

compressor’s industrial reality.

にしています。

By sharing a live stream of industrial data freely, Aker

Aker BP と Cognite は、データの流れを自由に共有すBP and Cognite hope to accelerate innovation within

ることで、予知保全、状態監視、高度な可視化技術といっ

data heavy fields like predictive maintenance, condition

たデータ量の多い分野や、異常状態への対応における技

monitoring and advanced visualization techniques, as

術革新の加速を期待しています。これらの分野での進歩

well as unexpected applications. It is expected that

は Aker BP の業務に直接役立つだけでなく、ノルウェー

advancements in these areas will directly benefit Akerの大陸棚における石油・ガス産業のエコシステムの健全

BP’s operations, as well as improve the health and性 を 向 上 さ せ る と 期 待 さ れ て い る た め、Aker BP とoutlook of the industrial ecosystem on the Norwegian

Cogniteはより多くの企業がこのプロジェクトに参加し、Continental Shelf. Aker BP and Cognite hope to inspire

産業界からの共有データ量が増加することを期待していmore companies to join the project to increase the

ます。データのオープン化を推進することで、サプライ

amount of shared data from the industry. It is expected

ヤーやベンダーを含むエコシステム内のすべての人に良that promoting data openness will enable a positive

い影響を与えることが期待されており、迅速な革新のた

impact on everyone within the ecosystem including

めの起爆剤として、整理されて簡単にアクセスできるリ

suppliers, vendors and other external stakeholders. The

アルタイムデータを共有することが目標とされていま

goal is to have organized, clean and easily accessible

す。

live data as a stimulant for rapid innovation.
Open AI Energy Initiative

Open AI Energy Initiative (OAI)

In early 2 0 2 1, Shell, Baker Hughes, C3.ai and Microsoft

2 0 2 1 年初頭、Shell、Baker Hughes、C3.ai、Microsoft

launched the Open AI Energy Initiative™ (OAI), a first

は、エネルギー・石油化学業界向けの AI ソリューショ

of its kind open ecosystem of AI-based solutions for theンとして初のオープンエコシステムとなる Open AI

energy and process industry. The OAI provides an

Energy Initiative™（OAI）を立ち上げました。OAI は、

open framework for energy operators, service

エネルギー事業者、サービスプロバイダー、機器プロバ

providers, equipment providers and independent

イダー、エネルギー関連サービスのソフトウェアの開発

energy-service-related software vendors to offer

者が、デジタル化に伴う統合コストや操業コストの削減

interoperable solutions aimed at reducing integrationを目的とした相互運用可能なソリューションを提案でき

and operating costs of digitalization. This includes

るようオープンフレームワークを提供するものです。こ

artificial intelligence (AI) and physics-based models,

れには、BHC3™ AI Suite と Microsoft Azure を利用しmonitoring, diagnostics, prescriptive actions and

た AI や、物理ベースのモデル、モニタリング、異常診断

services, powered by the BHC3™ AI Suite andとその対策などが含まれます。オープンかつ標準化されMicrosoft Azure. Full interoperability is enabled by

たアプリケーションとプラグイン可能なインターフェー

open, standardized APIs and pluggable interface model

スモデルによって完全な相互運用性が実現され、すべて

that support solution from all energy players.

のエネルギー関係者のソリューションを支援します。

According to a lead OAI developer from Shell, one of

Shell の OAI 開発担当者によると、OAI の大きな特徴

OAI’s key feature is the accessibility of its openの一つは、さまざまな企業が簡単に自社のアプリケー

platform where different companies can easily plug in

ションを接続し商品化することを可能にするプラット

and commercialize their apps. This enables the

フォームであることです。このプラットフォームができ

development of a curated ecosystem of integration

たことによって、上流および石油化学業界に対して統合

solutions for the upstream process industry andされたソリューションを提供する洗練されたエコシステ

creation of fair value exchange for companies that build

ムの開発と、ソフトウェアの開発者への相応の対価の提on top of the platform.

供が可能になりました。

OAI is powered by BHC3 and Microsoft Azure acting

OAI は、BHC3 と Microsoft Azure がインフラを提供

as infrastructure providers. A joint venture between

します。また、BHC3 は、Baker Hughes と C3.ai の合弁

7 石油・天然ガスレビュー

アナリシスBaker Hughes and C3.ai, BHC3 is a comprehensive

会社であり、企業の AI 適用のためのソフトウェア開発、

software platform for developing, deploying and展開および運用を行う包括的なプラットフォームです。

operating enterprise AI application. Microsoft Azure is

Microsoft Azure は、Microsoft が運営する大規模クラウa hyper-scale cloud computing service operated by

ドコンピューティングサービスで、IaaS（Infrastructure

Microsoft that provides infrastructure-as-a-service

as a Service）を提供し、大規模データシステムの迅速な(IaaS) and supports rapid deployment of large data

展開をサポートします。このプラットフォームで利用でsystem. The first set of available applications on theきるアプリケーションには、エネルギー関連設備やプロ

platforms are developed by Baker Hughes and Shell –セスの稼働時間と性能を改善する機械学習ベースの予知

machine-learning based reliability and predictive

保全ソリューションとして Baker Hughes と Shell が開発

maintenance solutions proven at scale to improve

し大規模な実証を行ったものも含まれています。2 0 2 1

uptime and performance of energy assets and

年初頭の提供開始以来、複数のアプリケーション開発者

processes. Several new application developers haveが新たに OAI に参加しています。プラットフォーム初joined the OAI since its launch in early 2 0 2 1. As theの 独 立 系 ソ フ ト ウ ェ ア 開 発 者 と し て、Kongsberg

p l a t f o r m’s first independent software vendors,

Digital と Mathworks は 2 0 2 1 年 後 半 に OAI に 参 加 し、Kongsberg Digital and Mathworks joined OAI in late

既存の OAI ソリューションを補完するソリューション

2 0 2 1 and will offer solutions that will be complementを提供する予定です。今後 OAI で提供されるソリュー

and be interoperable with existing OAI solutions.

ションには、デジタルツインによる施設の高度なデジタ

Upcoming solutions available on OAI includes

ル化と分析のための豊富なフレームワークを提供する

Kognitwin Energy from Kongsberg Digital, a dynamic

Kongsberg Digital の Kognitwin Energy や、化学プロセ

digital twin that delivers a rich framework forスの監視と推定、物理データ分析、商品取引、操業におadvanced digitalization and analytics, as well as

ける MATLAB および Simulink 分析、モデル、シミュレー

MATLAB Production Server from MathWorks whichシ ョ ン の 運 用 を 可 能 に す る MathWorks の MATLAB

enables user to operationalize their MATLAB and

Production Server が含まれます。

Simulink analytics, models and simulation for chemical
process monitoring and estimation, geophysical data
analysis, commodity trading and other application inlarge-scale production.

3. Key digitalization developments in upstream E&P：
E&P における主なデジタル化の進展
Digital adoption has taken a giant leap among players

E&P 企業では、デジタル技術の導入が飛躍的に進んでin the upstream E&P space as companies seeks to

おり、その適用範囲は探査だけでなく、掘削や操業、メexpand its digital transformation efforts to cover a

ンテナンスなどにも拡大しようとしています。メジャー、

larger part of the value chain beyond subsurface to

NOC、独立系企業ともに、デジタル化を更なる価値創造

include others such as drilling, operations andのための重要な手段ととらえ始めており、それぞれが長maintenance. Majors, NOCs and Independents alike are

期戦略の一環としてデジタル化に関する独自のロード

starting to see digitalization as a key enabler for

マップを策定しています。デジタル化の取り組みは基本

greater value creation, each developing its own

的に効率性、安全性、費用対効果の向上、脱炭素化の加digitalization ambition and roadmap as part of its long-

速によるエネルギー産業の変革を目指しています。

term strategy. Digitalization efforts are fundamentally
aimed at transforming the energy industry via

2022.7 Vol.56 No.4 8

Survey on digital technology trends in the E&P industry
improved efficiency, safety, cost-effectiveness andaccelerated decarbonization.
Close partnerships among E&Ps, service players andセンサ、ロボット、画像認識アルゴリズム、データ処IT vendors have been critical in driving rapid progress

理やその透明性などのデジタル化の取り組みを急速に進in digitalization initiatives such as sensors, robotics,

めるには、E&P 企業、サービス事業者、IT ベンダー間

image recognition algorithms, data processing andの緊密な連携が不可欠です。この 2 年間で、全てではなtransparency. Over the last two years, most if not all

いにしろ多くの大手 E&P 企業は、デジタル化の取り組

large E&P operators are utilizing and relying on

みにおいて戦略的協業を活用しています。たとえばstrategic collaborations in their digitalization journey.

Chevron の Schlumberger と Microsoft との協業（トリプ

Chevron entered a strategic partnership with

ルクラウン）は、2 0 1 9 年の開始から拡大を続けており、Schlumberger and Microsoft in 2 0 1 9, named triple

大きな成功を収めているとの社内評が聞こえています。

crown, which has since been extended and is viewed

また、Shell は AI と機械学習モデルを開発し、それをよ

upon as very successful internally. Shell is utilizing

り広く市場に展開するために Microsoft Azure を活用しMicrosoft Azure to develop and distribute artificialています。BP は Amazon Web Service との提携に加え、intelligence and machines learning models to the wider

2 0 2 0 年には生産・操業施設向けの Internet of Things

market. In addition to its partnership with Amazon（IoT：モノのインターネット）ソリューションの開発で

Web Service, BP has also signed an agreement with

Azure を活用する契約を Microsoft と締結しています。

Microsoft to use Azure in developing Internet ofThings (IoT) solutions for its production and operations
facilities in 2 0 2 0.
Artificial intelligence (AI) plays a critical role inAI は、データを意味のある実用的な洞察に変換する

upstream digitalization by transforming data into

ことで、E&P 業界のデジタル化において重要な役割を

meaningful and actionable insights. While AI has been

果たします。AI は、2 0 0 0 年代初頭から地下の分野に導deployed in the upstream industry within the

入されていますが、操業やメンテナンスなど、バリュー

subsurface space since the early 2 0 0 0s, its adoption is

チェーンの他の領域でもその導入が進み、大幅なコスト

picking up across other domains of value chains such削減に成功しています。実際、E&P 業界における主要as operations and maintenance and successfully

なデジタル化ソリューションのいくつかは、予知保全なdelivered significant cost saving. In fact, several key

どにおける主要な要素技術としてすでに AI を使用してdigitalization developments in the upstream space

いるか、デジタルツインの場合は AI ツールとの相互関

either already use AI as its key enabling technology,

係を形成しています。今後、より複雑な事象を解決できsuch as in predictive maintenance, or in digital twin’s

る AI が開発されると、上流分野での AI 活用が更に進む

case, forms a mutual relationship with AI tools. Movingと多くの事業者が考えています。

forward, many operators believe that AI adoption is
expected to play a larger role in the upstream space
and as the technology develops and is used to solve
even more complex problems.
Five key digitalization initiatives have shaped the

次の章以降では、E&P 業界における主要なデジタル

upstream sector in recent years. In the next part, we

化の取り組みを 5 つ紹介します。それぞれ E&P 事業を

will introduce each digitalization initiative, describe

どのように変えたかを説明し、その定量的な成果についhow it has changed the way upstream E&Ps operateて実例に基づきレビューします。

and where available, provide case-study based reviewsof any quantifiable impact achieved through theinitiative.

9 石油・天然ガスレビュー

アナリシスSeismic transition

地震探査への適用

Subsurface and seismic have been the focus of

地震探査は、データの複雑さ、コスト、規模の観点で、

digitalization for several years, driven by the

数年前からデジタル化の焦点となっており、より単純な

complexity, cost and size of the datasets. Development

2D や 3D の調査から、地下の 4D（4 次元目は時間）
データ

have moved from simpler 2D and 3D surveys to 4Dに移行しています。データのモデリングも、マッピング(4th dimension being time) live images of theや過去の事象のモニタリングを中心とした従来のモデル

subsurface. E&Ps are moving away from conventional

から、貯留層の状態をリアルタイムで把握できる全体的

model, which to a large degree focused on mapping

かつ連続的なモデルへと移行しています。高度な分析、

and monitoring historical activities, to holistic and連続的なマッピング、計算能力の向上により、生産の最continuous models that give a real-time overview of the

適化、坑井の設定、回収率の向上などの新しいソリュー

reservoir. Advanced analytics, continuous mapping andシ ョ ン の 開 発 を 推 進 し て い ま す。Equinor の Johan

increased computing power have facilitated new

Sverdrup 油田では、常設型の発信機と受信機を設置しsolutions, such as production optimization, better wellて、資産の成熟度の変化による地下構造の変化を観察し、configuration and increased recovery rates. Equinor’s

生産の最適化に役立てています。

Johan Sverdrup field have installed permanent seismic
airguns and receivers to observe how changes in asset
maturity alters the subsurface, to optimize production.
Ocean bottom seismic (OBS) has been around for some

海底地震探査（Ocean bottom seismic：OBS）は数年前

years but is becoming more prevalent due to reducedから行われていますが、コスト削減とデータ処理能力のcost and data handling capabilities. It has been used in

向上により、更なる普及が進んでいます。OBS は、探both exploration and permanent reservoir monitoring.

査と貯留層の恒常的なモニタリングの両方で使用されてHowever, recently it has gained traction as a greenfield

きました。しかし最近では、新規鉱区開発の際に、オペ

development tool where operators see the value of

レーターが全ての期間にわたって資産を継続的に監視す

continuous surveillance of their asset from cradle to

ることへ利用されています。OBS の価格は過去 1 0 年間

grave. The price of OBS has declined significantly overで大幅に低下し、現在ではストリーマ地震計に対する競the last 1 0 years and is now becoming competitive

争力を持ちつつあります。

Source 3：Rystad Energy research and analysis、出所 3：Rystad Energy 社による調査・分析

Fig. Seismic transition illustration：地震探査図
3-1

2022.7 Vol.56 No.4 10

Survey on digital technology trends in the E&P industry
with streamer seismic.
Modern subsurface modelling combines static andまた、最新の地下構造モデリングは、静的および動的

dynamic datasets to generate uncertainty analysis of

なデータセットを組み合わせて、貯留層の開発計画に対the expected development of the reservoir. The

する不確実性分析を実施しています。静的、動的データ

combination of static and dynamic models breaks downの統合はデータのサイロ化を打ち破ります。静的データ

internal silos. Static data is no longer proprietary data

はもはや地質エンジニアだけが所有するものではなく、

belonging only to geologists and production data is no

また生産データは事業の操業部門だけが所有するものでlonger just owned by the operational parts of theはありません。最新の地下モデルは、エンジニアリング、

business. Modern subsurface models have combined

地質学、経済学、操業データを統合し、リアルタイムでengineering, geology, economics and operational data to

貯留層を総合的かつ経時的に解釈できるようになりましgive a holistic and continuous understanding of the

た。オペレーターは、ベースケースに基づいた貯留層のreservoir in real-time. Operators can move away from

推定から確率論的推定や不確実性の分析へと移行し、あbase case assumptions of the reservoir to probabilistic

らゆる事象を考慮することで、リスクを最も軽減しなが

estimates and uncertainty analysis that encompasses

ら価値を最適化できる条件を特定できます。

all the different outcomes, allowing them to identify the
one that best mitigate risk and optimize value.
Autonomous solutions

自律型システム

Autonomous solutions are gaining operational traction

石油・ガス産業の操業において自律型システムの適用

in the oil and gas sector. Solutions with higher degreeが進むとともに、より高度な自律型システムが E&P 企

of autonomy are increasingly adopted by E&Ps across業の事業全体でますます採用されるようになっていま

their operations. With increasing levels of computation

す。計算の複雑さが増すにつれて、設備やプロセスは、

complexity, equipment and processes have moved from

人が操作するものから、完全に自動化されたものへと移

being operated fully or partially by personnel to being

行しています。

fully automated.
Autonomous systems are independent systems free

自律型システムとは、外部からの制御を受けない独立from external control and capable of adapting its

したシステムであり、常に変化する環境において人間の

behavior in a dynamic environment without human

介入なしにその挙動を適応させることができます。また、interaction or intervention. Autonomous solutions look

許容可能なリスク範囲の中であらゆる効率を向上し、潜to reduce risk levels while improving performance

在的な技術の限界を更新しつつ、リスクレベルの低減も

across the board, where potential technology limits can

可能にします。自律型システムの導入により、必要な労

be pushed further while staying within an acceptable

力とヒューマンエラーが減り、操業効率と精度が向上し

or even reduced risk levels. This is achieved byます。これらの変化を通して、運用リスクの低減とパ

reducing manpower required, reducing human error,

フォーマンス向上を低コストで実現することを目指しまincreasing operational speed and accuracy throughす。

deployment of autonomous solutions. Through thesechanges, the aim is to increase performance while
reducing operational risks, ideally at lower cost.
Operators are actively using robotics during

オペレーターは検査工程でロボットを積極的に活用

inspections processes to improve efficiency and safety

し、また遠隔監視にドローンを活用することで、作業のof the operation. Drones are utilized for remote

効率化と安全性を高めています。特に狭い場所や水中なmonitoring and surveillance. Use of remote monitoring

ど、手が届きにくい場所や危険な場所の点検を支援する

enhance employee safety by assisting with the

ことで、従業員の安全性を高めています。石油・ガス施

inspection of hard-to-reach or hazardous spaces,

設でのロボットの活用には、防爆技術が不可欠です。防particularly locations in confined spaces or under

爆対応技術に投資する事業者のうち、Shell は現場常駐

11 石油・天然ガスレビュー

アナリシスwater. For the application of robotics at oil and gas型の移動式防爆ロボット（Sensabot）を開発・配備した業

facilities, explosion-proof technology is a critical

界初の企業の一つです。Sensabot は Shell が ExRobotics

requirement. Among operators investing in explosion-と共同開発し、2 0 1 6 年に導入開始しました。爆発性雰

proof technology, Shell has emerged as one of the first

囲気のある環境下で機器の監視、点検、保守作業を行う

in the industry to develop and deploy a site-resident,

ロボットとして世界初の IECEx Zone 1（危険区域）認証

mobile and explosion-safe robot “Sensabot”(). Developedを取得しており、爆発性ガス雰囲気の中を走行しても発with ExRobotics, Sensabot is an inspection robot that

火する危険性がないように設計されています。

monitors equipment, carries out inspections andperforms maintenance tasks at potentially explosive
environments. Launched in 2 0 1 6, it is one of the first
IECEx Zone 1 (Hazardous Zone) certified robots in theworld. Specifically, Sensabot is designed in a way thatallows it to be driven through a cloud of explosive gas
without any danger of ignition by the robot.
Sensors mounted on drones are also used by operators

ドローンに搭載されたセンサは、事業者が温室効果ガ

to detect methane leaks on assets as part of their

ス排出削減努力の一環として資産からのメタン漏洩を検

wider emission reduction efforts. Image and data

出するためにも使用されます。また、ドローンから得ら

obtained from the drones can then be analyzed by

れた画像やデータは、遠隔地にいる従業員によって分析

remotely located employees and may be fed into

され、機械学習モデルに投入されることで潜在的な異常

machine learning models to predict potentialを予測することもできます。近年では、空間認識、ナビ

operational anomalies. In recent years, autonomous

ゲ ー シ ョ ン、 マ ッ ピ ン グ の た め に LiDAR（Light

underwater robots have been developed to withstandDetection And Ranging：レーザーなどの光を照射した

the intense pressure of deep-sea while surveying the

際の反射を利用して、対象物までの距離を測定する技術）

ocean floor using LiDAR (Light Detection And Ranging)を使用した海底調査が可能な、深海の強い圧力に耐える

technology for recognition, navigation and mapping.

自律型海中ロボットが開発されています。更に、無人探査

Moreover, operating unmanned vehicles can provide

機を運用することで、原油流出事故や船舶事故などの緊

seamless awareness on emergency situations like oil

急事態に関する情報をいち早く入手し、迅速な復旧を可

Source 4：Rystad Energy research and analysis、出所 4：Rystad Energy 社による調査・分析

Fig. Autonomous solutions illustration：自律型システムのイメージ図
3-2

2022.7 Vol.56 No.4 12

Survey on digital technology trends in the E&P industry
spills, shipping incidents, etc. Information is made

能にします。

available much faster, enabling quicker recovery.
Operators are gradually moving towards reducing

オペレーターは、掘削リグや生産施設の人員を削減す

manpower at drilling locations and production facilities.

る方向に徐々に動いています。その代わり、掘削サポー

Drilling support and remote operation centers have

トセンターとリモートオペレーションセンターが設置さ

been set up to assist remotely. Drilling support centers

れ、遠隔地からの支援を行っています。掘削サポートセ

evaluate drilling parameters in real-time and suggest

ンターは、掘削に関するパラメータをリアルタイムで評

adjustments of current drilling processes to the driller.

価し、現在の掘削作業の調整を現場の作業者に提案しまBy centralizing drilling expertise at one or several

す。掘削の専門家を 1 つまたは複数の遠隔地に集中させ

remote locations, a reduction in number of offshore

ることで、洋上の設備で操業にあたる従業員の数を減ら

employees can be achieved. On the other hand, remote

すことができます。一方、リモートオペレーションセン

operation centers are operational control rooms capable

ターでは、完全遠隔で操業を制御することが可能です。

of controlling the asset 1 0 0% remotely. Remote

リモートオペレーションセンターは、Equinor の Valemon

operation centers can be located onshore or on anotherと Martin Linge、および Aker BP の Ivar Aasen プロジェ

nearby facility that controls the asset. Remote operation

クトで試験的に導入されています。なお、安全上の理由

centers have been piloted at Equinor’s Valemon andからプラットフォームには数名の現場作業員が常駐し、Martin Linge, as well as Aker BP’s Ivar Aasen project.

センターとの通信が途絶えた場合でも重要なメンテナン

However, for safety reasons, platforms are still manned

ス作業を実施できるようにしています。また、掘削自動with a few on-site employees to support critical化技術の導入も可能です。掘削技術企業の Sekal は、ドmaintenance task if the center loses communications.

ローワークス（注：掘削用ビットを揚降するためのウイ

Drilling automation technology is also available forンチ）、トップドライブ（注：掘削用のパイプを回転する

deployment. Drilling technology company, Sekal, has

ための装置）、泥水ポンプなどのリグの掘削制御システ

introduced DrillTonics, a software tool capable ofムと統合して、掘削プロセス制御を自動化できるソフト

automating the drilling process control by integrating

ウェアツール（DrillTonics）を発表しました。このツール

itself with the rig’s drilling control system for drawには、坑井の安定性を維持し、非生産的な時間を短縮す

works, top drive and mud pumps. DrillTonics apply

るために、高度なモデリング機能が適用されています。

advanced modelling capabilities to maintain wellbore
stability and reduce non-productive time.
Digital twins

デジタルツインA Digital twin, at its core, is a digital representation of

デジタルツイン（現実世界にある設備から取得される

a physical object, process, or system. It is a powerful

データをもとに、コンピュータなどの仮想空間上でそのtool that integrates capabilities from Internet of Things

設備を再現する技術）の核心は、設備、プロセス、シス(IOT), artificial intelligence and data analytics to bring

テムをデジタルで表現することです。デジタルツインは、

about improvements in efficiency, safety and value

IIoT、AI、データ分析などの機能を統合し、効率性、

creation. As seen from Fig.3-4, digital twin

安全性、価値創造の向上を実現する強力なツールです。

deployment has accelerated in the past three years,

Fig.3-4 のとおり、デジタルツインの導入は過去 3 年間

with NOCs and Independents joining the Majors in

で加速しており、メジャー企業に加え NOC や独立系企

adopting this technology. Operators are actively

業がこの技術を採用しています。オペレーターは、生産

deploying digital twin technology to both legacy

操業中の鉱区と新規開発鉱区の両方に、デジタルツイン

brownfield and emerging greenfield developments.

技術を積極的に導入しています。

Several large E&Ps have communicated ambitions to

複数の大手 E&P 企業は、デジタルツインの適用を拡

expand digital twin applications. Aker BP’s ambitions

大する野心を表明しています。Aker BP のデジタルツ

for digital twins is to create digital twins for all stages

インの野望は、地下や生産から流通にかけたバリュー

of their operations to cover the entire value chain, from

チェーン全体をカバーするために、事業の全段階でデジ

13 石油・天然ガスレビュー

アナリシス

Source 5：Rystad Energy research and analysis、出所 5：Rystad Energy 社による調査・分析

Fig.
3-3

Digital twins illustration：デジタルツイン図解

subsurface and production to topside and distribution.

タルツインを作成することです。Woodside は自社製デ

Woodside plans to further the commercialization of its

ジタルツインシステム（FUSE）の商業化を進める予定で

in-house digital twin system ('FUSE'), having recently

す。また、BP はデジタルツインをいち早く採用した企

expanded its wireless sensor coverage to fin-fan

業の一つであり、操業と生産を最適化するために複数のexchanges. As one of the earliest adopters of digital

デジタルツインシステム（「APEX」と「Plant Optimization

twins, BP has deployed more than one digital-twin

Advisor」）を導入しています。また、Shell は洋上生産イ

systems ('APEX' and 'Plant Optimization Advisor') to

ンフラを含めたバリューチェーン全体にデジタルツイン

optimize operations and production. Shell intends to技術を統合する意向を示しています。

Source 6：Rystad Energy research and analysis、出所 6：Rystad Energy 社の調査・分析

Fig. Deployment of selected digital twins：上流企業のデジタルツイン導入件数（年次展開）
3-4

2022.7 Vol.56 No.4 14

Survey on digital technology trends in the E&P industry
integrate digital twin technologies across the entire
value chain ('reservoir to market' system) to include
offshore production infrastructures.
Adopters of digital twin are enjoying substantial return

デジタルツインを導入した企業は、投資に対して大きon investments. In the first year of utilizing the digital

なリターンを得ています。たとえば Shell は、Nyhamna

twin at the Nyhamma gas processing hub, Shell saved

ガス処理設備でデジタルツインを活用した最初の年に、

about 3 million USD in operational cost, which covered

約 3 0 0 万ドルの運用コストの削減に成功し、投資コスト

more than its investment cost. The digital twin

以上の削減を達成しました。デジタルツインは、すべてintegrates all the systems’data in a single platform,のシステムのデータを 1 つのプラットフォームに統合すenabling operators to improve risk assessment of all

ることで、オペレーターがすべての活動におけるリスク

activities and run what-if simulations on operational

評価性能を向上し、安全な条件下での運用判断に関する

decisions under safe conditions. This is assisting thewhat-if シミュレーションを可能にします。これにより、

operator to achieve zero incidents, leaner

オペレーターは無事故を達成し、またチーム間のコミュ

communication between team and keeping the plant in

ニケーションを円滑にし、プラントを常に最適な状態に

optimal configurations at all times, helping to increase

保つことで、企業全体の競争力強化に貢献します。BP

the hub’s competitiveness. BP’s simulation andが メ キ シ コ 湾 で シ ミ ュ レ ー シ ョ ン・ 監 視 シ ス テ ム

surveillance system“APEX”deployment at the Gulf of「APEX」を展開した際には、システム最適化時間が 2 4

Mexico saw system optimization of time reduction～ 3 0 時間から 2 0 分に短縮されました。また、このシスfrom 2 4-3 0 hours to 2 0 minutes in 2 0 1 8. The system

テムは、北海やアラスカ、トリニダード・トバゴにある

has also been successfully applied to complex assets in

複合的な資産への適用に成功しています。ある事例では、

the North Sea, Alaska and Trinidad and Tobago. In one

APEX は陸上施設のメンテナンス作業をシミュレート

case, APEX was able to simulate the maintenance

し、パイプライン内の流体の流れを変更する最適な方法

process of an onshore facility and identify an optimal

を特定しました。その結果、メンテナンスに要する 3 日

way to re-route pipeline flows. This avoided lost

間のシャットダウンによる生産損失を回避することがで

production from shutdowns for the three days it took

きました。APEX のグローバル展開により、BP は 2 0 1 8

to complete the maintenance. Global deployment of

年には正味 1 万 9,0 0 0boe/ 日の増産が可能となりました。

APEX added 19,000 boe/d of net annualized
production in 2 0 1 8.
Low-code/No-code implementation ofadvanced analytics

ローコード / ノーコードによる高度な分析の実現
より迅速なデジタル変革をサポートするために、ローLow-code/no-code solutions have also emerged to

コード / ノーコード・ソリューション（コーディングがsupport faster digital transformation. As companies

不要、もしくは最小限で済むサービス）も登場していま

race to scale up its Internet of Things (IoT) capabilities,

す。企業が IoT 機能の拡張を競うなか、定評ある IT ベ

reputable IT vendors have developed cloud platforms

ンダーは、ローコード / ノーコード・ソリューションをwith low-code/no-code solutions to support their備えたクラウドプラットフォームを開発し、顧客を支援

customers. This involves a“drag-and-drop”software

しています。これは、既製のソフトウェアを用いて迅速

creation process where pre-made software modules areに組み立てる、いわゆる「ドラッグ・アンド・ドロップ」

accessible from a single library and assembled quickly.

式のソフトウェア作成プロセスを利用しています。このThe deployment of this technology is also helping

技術の導入も、特に専任のデータサイエンティストが不E&Ps digitalize while having to hire less dedicated

足している E&P 業界のデジタル化に役立っています。

data scientists, especially as such talent is scarce today.
With low-code/no-code, subject matter experts can

ローコード / ノーコードにより、各分野の専門家は機automate some of the time-consuming steps of machine

械学習の一部を自動化し、高度な分析を迅速に実装する

learning and quickly implement advanced analytics.

ことができます。Open AI Energy Initiative（詳細はオー

15 石油・天然ガスレビュー

アナリシスDue to its interoperability, Open AI Energy Initiative

プンデータとエコシステムのセクションを参照）では、(please see section on open data and ecosystem for

その相互運用性（異なるプログラム同士が、相互にデー

detailed discussion) also enables easier application of AI

タのやり取りを行ったり、ファイルを読み書きできるこ

solutions. Operators working to deploy AI enterpriseと）により、AI ソリューションの容易な適用も可能です。

wide can now integrate domain specific modules

AI を企業全体に展開しようとする事業者は、標準化さthrough the OAI ecosystem, where standardized APIs

れたアプリケーションとプラグイン可能なインター

and pluggable interface model helps to simplify

フェースモデルにより接続が簡素化された OAI エコシス

connection.

テムを通じて、専門知識を統合できるようになりました。

Case Study：BP & Microsoft Azure

ケーススタディー：BP と Microsoft Azure

Microsoft Azure is one of the leading providers ofMicrosoft Azure は、単一のエコシステム内で高度な“cloud-scale analytics”offering users low-code or no-

分析をローコードまたはノーコードで実装できる「クラcode implementation of advanced analytics within a

ウドスケール分析」を提供しているパブリッククラウド

single ecosystem. Microsoft Azure is a public cloudコンピューティングプラットフォーム（「クラウド拡張型

computing platform offering services across storage,

高性能コンピューティング」の項も参照）で、そのなかでanalytics, virtual computing and data visualization. As

データ保存、分析、仮想コンピューティング、データ可

part of its corporate digital transformation strategy, BP

視化などのサービスを受けられます。BP は、企業のデ

adopted a cloud-first approach, choosing to work with

ジタル変革戦略の一環として、「クラウドファースト」のan extensive range of Azure services from security

考え方を採用し、セキュリティやガバナンスから機械学

and governance to machine-learning/artificial

習、AI まで、幅広く Azure のサービスと連携すること

intelligence.

を選択しました。

I n o n e a p p l i c a t i o n , B P s c i e n t i s t s u s e d A z u r e’s

ある事例では、BP のエンジニアが Azure 上で自動化

automated machine learning service to better predict

された機械学習サービスを利用して、石油・ガス貯留層

recovery factors of oil and gas reservoirs. This helped

からの炭化水素回収率の予測を改善しました。また、よthem to build more finely tuned and accurate models in

りきめ細かく正確なモデルを短時間で構築し、回収可能

substantially less time, while improving their ability to

な炭化水素の埋蔵量をより正確に評価する能力を向上さ

better gauge available hydrocarbon reserves. Machine

せました。機械学習モデルは、過去のデータを使って将learning model works by using historical data to

来の結果を予測するもので、一般的には機械学習モデル

predict a future outcome. Generally, there are threeの構築には、特徴選択、モデル選択、ハイパーパラメー

steps involved in building a machine learning model –タ調整の 3 つのステップがあります。特徴選択では、

feature selection, model selection followed by

2 0 0 種類以上の貯留層特性（岩石、流動特性、地質、地hyperparameter tuning. During feature selection, the理的特性）から最も重要な変数を選択します。次に、ア

most important variable is isolated from over 2 0 0

ルゴリズム選択では、複数のアルゴリズムを試行し、貯

different reservoir properties – rock, flow properties,

留層に関する変数を最も性能良く回収率予測に変換でき

geological and geographical properties. Next, inるロジックを決定します。アルゴリズムが選択されると、

algorithm selection, multiple algorithms are tested to

ハイパーパラメータチューニングが行われ、モデル性能

determine the best performing logic that will be usedを更に向上させるためにパラメータが改良されます。

to turn the selected reservoir data variables into

Azure の機械学習サービスは、簡単なコードでモデル開

recovery factor forecast. Once the algorithm is chosen,

発の自動化を支援しています。これにより、エンジニア

the scientist conducts hyperparameter tuning, whereはさまざまな特徴、アルゴリズム、ハイパーパラメータparameters are refined to enhanced model performanceを試し、迅速にモデルを最適化できるようになりました。

further. Azure’s machine-learning service helps toBP のデータサイエンティストは、Azure の機械学習サー

automate the steps involved in model development

ビスを利用することで、考え得るシナリオをすべて洗い出with simple lines of code. This enabled scientists to test

した上で最適なモデルを入力として使用しているという安a wide variety of features, algorithms and

心感を得ることができる、と話しています。Microsoft が2022.7 Vol.56 No.4 16

Survey on digital technology trends in the E&P industry
hyperparameters to optimize the model quickly and提供する機械学習やその他の Azure サービスにより、

rigorously. According to a Data Scientist at BP, Azure

BP は「 市 民 デ ー タ サ イ エ ン テ ィ ス ト（citizen data

Machine Learning service gives them a peace of mind,

scientists）」、つまり石油開発に関する専門知識を持ちknowing that they had exhausted all possible scenarios

ながらプログラミングスキルのない社員が、高度なデジ

and were using best model for inputs. With Microsoft’

タルソリューションを簡単かつ効率的に実装できるよう

s Machine Learning and other Azure services, BPにしています。

hopes to empower“citizen data scientists”– employees
who have valuable domain expertise but lacking
programming skills to implement advanced digitalsolutions easily and efficiently.
Predictive maintenance

予知保全

Predictive maintenance is a technique that uses data

予知保全とは、オペレーターがデータ解析ツールを用

analysis tools used by operators to detect and predict

いて、機器が故障しそうな時期を検知・予測する技術でwhen the equipment is about to fail. It is fundamentally

す。これは、一定の間隔で機器の点検、修理、交換を行

different from conventional interval-based maintenance,

う従来の時間基準保全とは根本的に異なるものです。予where the equipment is inspected, repaired, or replaced

知保全は、不要な定期保守や生産停止期間を最小限に抑at fixed time intervals. Predictive maintenanceえることで、オペレーターの生産性を向上させ、操業費

increases the operator’s production and reducesを削減します。予知保全の実施には、リアルタイムで機

operational expenditures by minimizing unnecessary器を監視し、機器が故障する確率を予測し、何らかの傾

scheduled maintenance and downtime. Important

向に基づいて積極的に保全作業を行うことが重要です。

stages in conducting predictive maintenance are

Source 7：Rystad Energy research and analysis、出所 7：Rystad Energy 社調べ・分析

Fig. Illustration of predictive maintenance：予知保全のイメージ図
3-5

17 石油・天然ガスレビュー

アナリシス
monitoring of equipment in real-time, predicting theprobability that the equipment fails and proactively
conducting maintenance work based on some observed
trend.
Digitalization has played a key role in driving smart

デジタル化は、予知保全の推進に重要な役割を担って

predictive maintenance. The widespread adoption ofいます。振動や周波数などの変化をとらえるセンサの普sensors that capture motion, vibration and frequency

及により、オペレーターはリアルタイムで機器の異常を

allow operators to detect and analyze equipment

検知・分析し、それに応じてメンテナンス計画を最適化

anomalies in real time and optimize their maintenanceできます。リアルタイムでの監視により、オペレーター

schedule accordingly. Real-time monitoring allows

は操業状態を全体的に把握し、近いうちに起こるかもし

operators to have a holistic overview of their

れない機器の故障によって発生する可能性のある異常を

operations and identify discrepancies that could occur

特定できます。また、リアルタイムの機器稼働データとdue to imminent equipment failure. Coupling real-time

機械学習モデルを組み合わせることで、オペレーターは

equipment condition data with machine learning

機器の残存寿命を予測し、さまざまなライフサイクルシ

models, operators may even predict the remaining

ナリオを想定することも可能です。

lifetime of the equipment and simulate different lifecycle scenarios.
However, some operators have faced complications

定期的なメンテナンスを要求する規制があるために、

while implementing predictive maintenance models due

予知保全を導入する際に複雑な問題に直面したオペレー

to regulations that enforces calendar-based

ターもいます。しかし、予知保全の潜在的な価値を強調

maintenance. However, there are case studies that

する事例もあり、予知保全によって節約された時間を定highlight the value potential of predictive maintenance

量化する試みも行われています。生産停止のリスクが石models. These case studies attempt to quantify the

油・ガスよりも低い再生可能エネルギーについては、規

hours saved with predictive maintenance models.

制がそれほど厳しくない可能性があり、その場合、予知

There is a possibility that regulations will be less strict

保全はこの分野で大きな便益をもたらすはずです。

on renewables where the risk of shut-ins is lower thanfor oil and gas, if this is the case, predictive
maintenance should be able to reap significant savingsin the segment.
To accelerate decarbonization, E&P operators are

脱炭素化を加速させるため、オペレーターはデジタル

observed to apply their digitalization capabilities in

技術を再生可能エネルギーなどの新分野に適用している

new spaces such as renewables. This was the case for

例が見られます。クラウドを用いた状態監視ソフトウェ

BP’s ONYX – a AI-based predictive maintenance for

アと振動センサを組み合わせた、風力タービン用予知保wind turbines which combines cloud-based condition

全 AI である BP の ONYX が一例です。ONYX は、BP の

monitoring software and vibration sensing hardware.

風力発電事業において、1 0 カ所の風力発電所にある

ONYX generated rapid return on investment for BP’s

5 8 5 の資産を対象に、迅速な投資回収を実現しました。

Wind Energy business covering 5 8 5 assets across 1 0

ONYX は、修理コストの削減、タービンの稼働停止時

wind farms. ONYX creates value through reduced間の削減、大規模な故障の減少を通じて価値を生み出し

repair cost, better pricing on repairs, reduced turbineます。2 0 2 0 年、ONYX は顧客の風力発電量を 2 2 5GWh

down time, and reducing catastrophic failures. In 2 0 2 0,以上増加させ、CO2 排出量を 1 0 万トン削減しました。

ONYX increased its customer’s wind generation by
over 2 2 5 GWh and reduced CO2 emission by 1 0 0,0 0 0
tonnes.

2022.7 Vol.56 No.4 18

Survey on digital technology trends in the E&P industry

4. E
 merging Digitalization Initiatives and trends in the upstream
sector：E&P 業界における新たなデジタル化の取り組みとトレンド
Sensor Adoption in the Upstream Sector

センサの導入Industrial Internet of Things (IIOT)

Industrial Internet of Things（IIOT）

The global sensor market has expanded rapidly over the

世界のセンサ市場は過去 1 0 年間で急速に拡大し、今

past decade and is projected to continue its strong

後も力強い成長軌道を描くと予測されます（Fig.4-1）。

growth trajectory, evident from Fig.4-1 where the

このことは、使用されているセンサの数が 2 0 1 5 年から

number of sensors in use has almost tripled between

2 0 2 1 年にかけてほぼ 3 倍になっていることからも明ら

2 0 1 5 and 2 0 2 1. This has been driven by IIOT adoption

かです。これは、データ分析、AI、機械学習の導入など、

across industries, a key enabler of other digitalization

他のデジタル化トレンドを実現する主要因である、産業

trends such as data analysis, artificial intelligence, and全般での IIOT の採用によってもたらされたものです。

machine learning deployment. A crucial factor to promote

センサの普及を促進する重要な要因は、センサ 1 個あた

sensor adoption has been the sharp decline of cost per

りのコストが急激に低下したことです。Fig.4-1 にある

sensor, observable from Fig.4-1 to have dropped fromよ う に、2 0 1 5 年 に 0.5 5 ド ル で あ っ た セ ン サ 単 価 は、

US$0.5 5 per sensor in 2 0 1 5 to US$0.3 7 in 2 0 2 1.

2 0 2 1 年には 0.3 7 ドルにまで低下しています。

A key part of operator’s upstream digitalization efforts

上流のデジタル化において重要なことは、設備、プロ

involves the deployment of sensors across assets,

セス、システム全体にセンサを配備することです。これprocesses and systems. This, for example, enables

により、坑井の監視や性能のモデリングに不可欠なリア

acquisition of continuous real-time well and reservoir

ルタイムの坑井・貯留層データの取得などが可能となり

data, critical to well surveillance and performance

ま す。 ま た、 新 規 開 発 鉱 区 は、FEED（Front Endmodelling. Greenfield assets are largely consideredEngineering Design：プラントの基本設計）の段階でデ“Digital native”, with digitalization requirements in their

ジタル化の要求があり、大部分が「デジタルネイティブ」

front-end engineering and design (FEED) stage. Inであると考えられています。実際には、センサが内蔵さ

practice this means that they have sensors built in,

れ、IIOT 機能と高度な制御用機器が備わっていること

industrial internet of things (IIOT) capabilities along withを意味します。

equipment for advanced control.
特に成熟した鉱区では、事業の NPV（Net Present

センサの世界市場（億個）

センサのコスト（USD/ 個）

Retrofitting of legacy assets with new technology is

Source 8：Rystad Energy research and analysis; IC Insights, Microsoft、出所 8 ：Rystad Energy 社の調査・分析、IC Insights 社、マイクロソフト社

Fig. Global sensor market：世界のセンサ市場
4-1

19 石油・天然ガスレビュー

アナリシスpossible but not widely practiced, especially for mature

Value：正味現在価値）や HSE（衛生、安全、環境）の問題、

assets as the project NPV, HSE issues, structure and

構造、資産の年数を考慮する必要があるため、これらのage of the asset need to be weighed when considering

設備を新しい技術で改修することは可能でありながらdoing so. As more and increasingly sophisticatedも、未だ多くは普及していません。また、より高度なセ

sensors are put in place, growth in data volume is

ンサが設置されればされるほど、継続的かつリアルタイ

inevitable to maintain an influx of continuous and real-

ムな情報を取得するためにデータ量の増大は避けられな

time information. For example, the process equipment

くなります。例えば、典型的なオフショアプラットフォー

on a typical offshore platform estimates to generate 1-2

ムのプロセス機器は 1 日あたり 1 〜 2 テラバイトのデー

terabytes of data per day, while <5% are applied for

タを生成すると推定されます。その一方で、意思決定に

decision making.

適用されるのはこれらの 5 ％未満です。

This comes with a set of challenges such as having to

センサによる大量のデータ収集には、遠隔地からのtransmit data from remote locations, having to manage,

データ転送、データの管理・保存・処理、高度な分析にstore and process the data and building computational

必要な計算能力の構築といった一連の課題が伴います。

capabilities required for advanced analytics – cloud-

次で詳しく説明するクラウド型 HPC は、これらの課題

augmented HPC, explored further in section below,に取り組む事業者を支援します。E&P 企業は、バリュー

assists operators with tackling these trials. IIOT

チェーン全体にセンサを配備することでより多くのデー

adoption is expected to continue moving forward, withタを取得し、更にデジタルソリューションの開発を促進

E&P players deploying sensors across their value

できることから、IIOT の導入は今後も続くと予想されchains to take advantage of progress in other digitalます。これは、デジタル化のトレンドがいかに E&P 事

developments. This is an excellent example of how

業全体の価値創造を可能にするかを示す優れた例です。

digitalization trends are connected, enabling valuecreation across the upstream sector.
Distributed Fiber optic Sensing

分散型光ファイバーセンシング

Fiber optics has a wide range of applications in

E&P 事業においてさまざまなデータ、制御系、センupstream systems. It serves as links for data, control

サをつなぐ光ファイバーは、IIOT やデジタルツインのand sensor of various attributes. With the rise of the

台頭により、坑井や貯留層を連続的かつリアルタイムにIndustrial Internet of Things and digital twins, there

監視する用途としての関心が高まっています。いくつか

has been growing interest in fiber optic sensing forの適用事例からわかるように、先進的な機械学習やクラcontinuous and real-time well and reservoir monitoring.

ウドコンピューティング技術と組み合わせることで、光Paired with advanced machine learning and cloud

ファイバーセンサは大幅な生産増をもたらし、回収率をcomputing technology, fiber optic sensors may bring

最大化する可能性があります。光ファイバーケーブルは、

about substantial production gains and maximize

これまで十分に活用されていない可能性はあるものの、

recovery, as seen in several case studies. Historically,

坑井からの生産プロセスを監視するためのセンサとしてfiber optic cables are usually already installed as

すでに設置されています。坑井モニタリングのための分

sensors to monitor well production processes, though

散型光ファイバーセンシングの最近の進歩は、操業の性

likely under-utilized. Recent advances in distributed

能と安全性を向上し、最適化する上で有望な見通しを示

fiber optic sensing for well monitoring has shown

しています。

promising prospects in augmenting and optimizing
operation performances and safety.
An advanced technique of fiber optic sensing,

光ファイバーセンシングの先進技術である分散型セン

distributed sensing was first deployed in hydrocarbon

シングは、1 9 9 0 年代に初めて導入され、坑井への流体

wells in the 1 9 9 0s to identify zonal fluids ingress alongの流入を特定するために使用されました。これは、オペ

well length. This was achieved using distributed

レーターが坑内で光ファイバーを利用することで坑内のtemperature sensing (DTS) as operators saw the

温度変化をとらえられる可能性を見出したことに端を発

2022.7 Vol.56 No.4 20

Survey on digital technology trends in the E&P industry
potential of in-well fiber optics for thermal profiling. In

し、分散型温度センシング（DTS）により実現されまし2009, distributed acoustic sensing (DAS) was

た。2 0 0 9 年には、分散型音響センシング（DAS）が導入

successfully deployed to measure an increase in oil

され、フラッキング作業後の石油生産量の増加を測定す

production following a fracking intervention. Since then,

ることに成功しました。それ以来、分散型光ファイバー

there has been a surge of interest in distributed fiber-

センシングソリューション（DFOS）、特に DAS への関心

optic sensing solutions (DFOS), particularly DAS.

が急速に高まっています。

The two main drivers of this increased interest have

このように関心が高まっている背景には、S/N 比（注：been an improvement in step-change in signal-to-noise

Signal（信号）と Noise（雑音）の比率）の格段の向上と処理

ratio and advances in processing capabilities. Today’s

能力の進歩があります。現在の分散型センシングシステ

distributed sensing systems are capable of 1 0 0x

ム は、S/N 比 が 1 0 0 倍 向 上 し て お り、 業 界 標 準 よ り

improvement in signal-to-noise ratio, detecting sound

2 0dB 低 い 音 の 検 出 も 可 能 に な り ま し た。 こ の 結 果

2 0 dB below the industry standard. This makes DFOS

DFOS は、これまで光損失が大きく導入が難しかった海suitable for subsea use where high optical losses have

中での使用が可能となります。また、生成された大量のprevented deployment. Applied distributed systems

データの解釈するために高度なデータ処理分析を必要とTable. Selected users of distributed fiber-optic sensing solutions：4-1 光ファイバー分散型センシングソリューションの主なユーザー

オペレーターbp

適用事例• クラウドベースのデータ管理プラットフォーム「LYTT」が、BPのClair Ridgeプラットフォームの生産量を2021年3月に2,000bpdまで向上させた。
• 2021年8月、BPのAtlantis Phase 3油田開発において、業界初の地震探査用常設海底DASシステムが設置された。

Equinor• Equinorは2010年からDTSとDASをテストしており、Johan Sverdrupでリアルタイムの連続データを転送、処理、可視化する
データ管理システムを開発した。
• 2020年にJohan Sverdrupでデータ転送と分散型センシングの両方の機能を持つ坑内光ファイバーシステムを設置した。
• 2022年から海底光源を設置し、分散型光センシングを常設貯留層モニタリング（PRM）システムと統合して貯留層管理の改善を目指す。

ExxonMobil• 2021 年 7 月、ガイアナのプロジェクトに Halliburton の OdasseaTM 海底光ファイバーセンシングソリューションを選定した。

Source：JOGMEC

21 石油・天然ガスレビュー

アナリシス
generally require advanced data processing analytics

しますが、現在では分析機能とクラウドコンピューティ

to make sense of the large quantities of data generated,

ング機能の進歩によって可能となっています。

which is now made possible by advances in analytics
and cloud computing capabilities.
Due to its distributed and long-range monitoring

DFOS は、その分散型かつ長距離のモニタリング能力

capabilities, DFOS has been further deployed for

により、地下の地震特性評価、水圧破砕による亀裂の検

geophysical applications (seismic characterization of

出と坑内流量のリアルタイム認識に更に展開されてきまsubsurface i.e., Vertical Seismic Profiling and seismicした。今後数年間は、分散型センシング技術の開発を通

activity monitoring), hydraulic fracture detection and

して、ファイバーケーブルによって資産がデータによっreal-time in-well flow profiling. In the coming years,てより一層接続されるでしょう。

assets will become more connected through fiber
cables, both enabling and encouraged by developments
in distributed sensing.
Cloud-Augmented High-Performance

クラウド拡張型高性能コンピューティング

Computing in the Upstream Sector
Enterprises in the energy industry use highエネルギー産業の企業は、特に E&P 分野において多performance computing (HPC) environments for many

くのアプリケーションで HPC 環境を使用しています。

of their applications, especially in the E&P space. HPC

HPC とは、標準的なコンピュータでは実行に時間がか

r e f e r s t o t h e u s e o f“s u p e r c o m p u t e r s”t o s o l v e

かりすぎるために、あるいは複雑な計算問題を解決する

computational problems that take too long to run on orために「スーパーコンピュータ」を使用し、迅速な意思決

are too comprehensive for standard computers,

定の礎を築き、これを向上させることを指します。HPC

improving the foundation for time-critical decisionには、物理的なスーパーコンピュータによるオンプレミ

making. There are two types of HPC arrangements –ス型 HPC と、テクノロジープロバイダーのサーバーに

on-premise HPC with physical supercomputers sitting

置かれるクラウド型 HPC があり、また、E&P 業界ではin technology centers and cloud-augmented HPC,

この 2 つを組み合わせたハイブリッドクラウドも一般的

hosted on technology provider servers. There are alsoです。

hybrid clouds, a popular solution in the upstream space,a blend of the two.
On-premise HPC has been the main method of building

E&P 分野において計算能力を向上させる主な方法は

up computational capacity in E&P, with operators

オンプレミス型 HPC であり、実際に複数のオペレーター

holding some of the world’s fastest and largest

は世界最大級のスーパーコンピュータを所有していま

supercomputers. However, this requires significant

す。しかし、これには多額の設備投資が必要で、継続的

capital investments and have high ongoing operational

な運用コストも高くつきます。また、オンプレミスのハー

expenses. Businesses also often struggle with the costs

ドウェアのアップグレード費用にも悩まされることが多of upgrading of on-premise hardware, which makes

く、運用のスケールアップが困難な状況です。オンプレ

scaling-up of operations a challenge. Instead, operators

ミス型 HPC を利用する代わりとして、事業者はパブリッ

can develop their HPC capabilities by using resources

ククラウドプロバイダーのリソースを利用して、多額のfrom public cloud providers, helping them to scale

資本支出をせずに計算能力を拡張することもできます。

computing power without large capital expenses in theform of physical infrastructure. This is known as cloudaugmented HPC.
Cloud-augmented HPC has advanced networking

これはクラウド型 HPC と呼ばれ、高度なネットワー

capabilities and powerful servers that enable the

ク機能と強力なサーバーを備え、「オンデマンド（必要にcreation of ad-hoc clusters, said to be supercomputers

応じて利用する）」のスーパーコンピュータといわれるク

2022.7 Vol.56 No.4 22

Survey on digital technology trends in the E&P industry“on demand”. Cloud based HPC provides an elastic,

ラスタの構築を可能にします。クラウド型 HPC は、事scalable infrastructure with virtually unlimited capacity

実上無限の容量を有する弾力的で拡張可能なインフラを

and access to an ever-expanding fleet of services, while

もち、拡大し続けるサービスへのアクセスを提供し、デー

offering out-of-the-box templates designed to

タセキュリティに関する規制やニーズの変化にも自動的

automatically keep up with changing regulation andに 対 応 す る よ う に 設 計 さ れ て い ま す。 例 と し て、

compliance needs on data security. One key example,

Woodside Energy は、1 0 0 万個近いセンサからのデータ

Woodside Energy has seen the streaming of data fromを Amazon Web Service のクラウドにアップロードし、

close to 1 million sensors across its operations into the

分析に利用しています。クラウドを利用することで、同

AWS cloud for analysis. Use of the cloud has reduced社の震探データの処理時間は、1 0 日からわずか 9 0 分に

Woodside’s seismic data processing time down from

短縮されました。

1 0 days to just 9 0 minutes.
Hybrid clouds, using both on-premise and cloud-

オンプレミスとクラウドを併用したハイブリッドクラ

augmented HPC, are expected to also be an important

ウドは、これまでオンプレミスのインフラに大きく依存

solutions for the upstream industry, which has

してきた E&P 業界にとって重要なソリューションとな

historically relied heavily on on-premise infrastructure

ることが期待されています。例えば、Saudi Aramco のfor computing. For example, Aramco’s Dammam 7 has

Dammam 7 は 5 5.4 ペ タ フ ロ ッ プ ス（ 注： フ ロ ッ プ ス

5 5.4 petaflops of computing power, putting it in one of（FLOPS）はコンピュータの性能指標の一つ）の計算能力

the top ten supercomputers globally. A hybrid solutionを持ち、その能力は世界のスーパーコンピュータのトッallows the flexibility that comes with the cloud, along

プ10に入っています。ハイブリッドソリューションでは、

with perceived control that may be required for more

クラウドがもたらす柔軟性と、オンプレミスでより機密

sensitive data on-premise. A hybrid cloud also allows

性の高いデータを扱う際に必要とされる管理機能を両立

for a smoother transition to the use of cloud services

させることができます。また、ハイブリッドクラウドを

for industry players, most of whom are still using

利用することで、オンプレミスのインフラを主に利用しlargely on-premise infrastructure. Developed withている業界関係者が、クラウドサービス利用へスムーズ

Schlumberger, IBM hybrid cloud services is oneに移行することができます。IBM が Schlumberger と共example of a technology provider.

同開発したハイブリッドクラウドサービスは、その一例です。

Blockchain Applications in the Upstream
Sector

ブロックチェーン活用事例

Over the recent years, blockchain has been touted as a

ここ数年、ブロックチェーンは石油・ガスのバリュー

solution for issues across the oil and gas value chain.

チェーン全体の課題を解決するソリューションとして注To closer examine its effectiveness and use cases, we

目されています。その有効性と適用事例をより詳しく検must define it. At its core, a blockchain is a shared,

討するためには、まずブロックチェーンを定義する必要

open, secured ledger, distributed across a network ofがあります。ブロックチェーンは、参加者のネットワー

participants. Members of the network can view andク上で分散して共有するオープンかつ安全な台帳です。

propose transactions that take place on the ledger. The

ネットワークのメンバーは、台帳上で行われる取引を閲

ledger has a chain of blocks of data, representing a

覧したり、提案したりすることができます。台帳はデー

history of transactions that have taken place. For a

タのブロックが連なった鎖からなり、これまで行われた

transaction to occur, it is proposed by a party and then

取引の履歴を表します。取引はある当事者によって提案

must be accepted by a second party or the network.

され、取引相手またはネットワークによって受け入れら

The transaction is then recorded, and data is being

れることで記録され、その結果データはすべての人が利made available to all. Finally, as a testament to

用できるようになります。そして、ブロックチェーンの

blockchain’s transparency and security, no party can

透明性と安全性の証として、ネットワーク上のすべてのmake a change to the ledger without knowledge and

当事者の同意がなければ、いかなる当事者も台帳を変更

consent of all parties on the network.

することはできません。

23 石油・天然ガスレビュー

アナリシスOver the course of our research, three blockchain use-

本調査の過程で、上流部門でのブロックチェーンの活

cases stood out for the upstream sector – supply chain,

用事例として、サプライチェーン、契約管理、土地使用

smart contract and land royalty management.

料の管理という 3 つの事例が目立ちました。ブロック

Blockchain can be used to manage supply chain data

チェーンは、組織内と組織間の両方でサプライチェーン

both within and between organizations. This canのデータを管理するために使用できます。これにより、

increase transparency, security, efficiency and reduce

既存のシステムを集中的で高速なブロックチェーンシス

the cost of managing supply chains by replacing siloed

テムに置き換えることで、透明性やセキュリティ、効率

legacy systems with centralized, faster blockchain

性を高め、サプライチェーンの管理コストを削減できま

systems. Using a blockchain with smart contracts canす。また、ブロックチェーンを使用すると役務に対するline up payments for performance in a chain, with

支払いを効率的に管理ができ、ベンダーは、完了した作

vendors receiving payment as the next confirms the

業を台帳上で確認してもらうことで支払いを受けること

work they have completed on the ledger. Navigatingが で き ま す。 土 地 の 権 利 と ロ イ ヤ リ テ ィ の 管 理 は、

land rights and royalties are an integral part of E&P

E&P 事業に不可欠な要素であり、しばしば複雑な問題

operations, often a complicated affair. A blockchainとなります。ブロックチェーンシステムは、土地の権利

system can be used to track land rights and manage

所有者の追跡とロイヤリティの支払いを統合し管理する

royalty payments, consolidating recording methods

ために使用できます。

across regions.
Blockchain’s foray into industry is illustrated by two

ブロックチェーンの適用例として、Shell と ADNOC

notable programs, Shell’s blockchain digital passportの事例があります。Shell は、機器、部品、製品の認証

p i l o t a n d A D N O C’s blockchain pilot. Shell hasのための分散型デジタルパスポート・システムを構築す

completed the pilot project to create a decentralizedる実証試験を実施しました。この技術は、サプライチェー

digital passport system for the authentication of

ンの特定の関係者間でデータを開示できる仕組みを提供

equipment, parts and products. The technology makes

し、機器のデジタルパスポートを作成するものです。まit possible to create a digital passport for a piece of

た、ADNOC は、グループ全体における炭化水素製品とequipment by providing a system that enables data to

それに関連する取引を俯瞰するために、サプライチェー

be disclosed between certain parties in a supply chain.

ン全体にまたがるブロックチェーンシステムを作成しま

ADNOC has created a blockchain system spanning an

した。これは IBM との連携により 2 0 1 8 年に試験的に実unspecified subset of its supply chain to receive a

施され、会計および取引プロセスの効率化を推進するこgroup-wide view of its hydrocarbons and associatedとを目指すものです。

transactions. Piloted in 2018, this was done inpartnership with IBM, aiming to unlock value by
driving efficiency in accounting and transaction
processes.
While ambitious, the results of these programs as well

これらの事例は野心的であり、更なる導入計画は現時

as further adoption plans are currently unclear. As

点 で は 不 明 で す。 こ の よ う に、 ブ ロ ッ ク チ ェー ン は

such, we maintain that while blockchain has the

E&P 業界における価値創造の大きな源泉となる可能性

potential to be a big source of value-creation to theを持っているものの、大規模な展開はまだ見えてこない

E&P sector, large-scale deployment remains to be seen.

というのが Rystad Energy の見解です。

2022.7 Vol.56 No.4 24

Survey on digital technology trends in the E&P industry

5. N
 et Zero Ambitions, enabling technologies and Digitalization：
Net Zero 構想、実現する技術、デジタル化
Net Zero Ambitions in the Upstream Sector

上流部門におけるネットゼロへの挑戦

The shift in energy production and consumption fromエネルギーの生産と消費を、CO2 排出量の多い化石資

emission-intensive fossil sources to low/no-carbon

源から再生可能エネルギーなどの低炭素資源に移行する

sources such as renewables generation is referred to as

ことをエネルギー転換と呼びます。環境に与える影響に

the energy transition. As governments and individuals

ついて政府や個人が意識するようになるにつれ、企業もpay more attention to human impact on the

これらの懸念に対処するようになり、気候変動への脅威

environment, corporations have started to addressと同様にビジネスへの脅威として認識されるようになり

these concerns, acknowledging them as much as aました。そのため、E&P 企業は、エネルギー転換によthreat to the climate as a threat to their business. As

る変化を反映したビジネスモデルの検討を始めており、

such, E&P players have begun adjusting their business

これに続いて各国が長期的なネットゼロの野心を発表しmodels to reflect changes through the energyています。

transition, following this, countries are establishinglong-term net-zero ambitions.
Big players with origins in Europe such as

TotalEnergies、BP、Equinor、Shell をはじめとする

TotalEnergies, BP, Equinor and Shell were early toヨーロッパの大手企業は、早くからネットゼロの目標をmake net-zero ambitions, transiting towards becoming

掲げ、「石油会社」ではなく「エネルギー会社」となること“energy companies”instead of“oil Companies”.

を目指してきました。Chevron や ExxonMobil などアメAmerican players such as Chevron and ExxonMobil

リカの企業も、ネットゼロ目標を発表しており、この流

were later to the game, having announced recent net

れに遅れながらも参加しています。東南アジアの NOC

zero ambitions. As for Southeast Asian NOCs, Petronas

では、Petronas が 2 0 5 0 年までに CO2 排出量ゼロを目指

has declared an aspiration to achieve net zero carbon

すと宣言している一方、PTTEP と Pertamina は、エネ

emissions by 2 0 5 0. In contrast, PTTEP and Pertamina

ルギー転換への対応を検討していますが、ネットゼロのhave looked into managing the energy transition but

目標には至っていません。

have stopped short at a net-zero target.
Scope 1 emissions refer to direct emissions from owned

事業活動における CO2 排出を考える際に用いられる区

or operated assets, scope 2 emissions refer to indirect

分として、スコープ 1 とは、自社が所有または運営する

emissions associated with the purchase of electricity,

資産からの直接排出を指し、スコープ 2 とは、電気、蒸気、

steam, heat, or cooling and scope 3 emissions refer to

熱の購入に関連する間接排出を指し、スコープ 3 とは、

emissions associated with end-use or consumption of

生産されたエネルギー製品の最終使用または消費に関連

produced energy products along with emissions from

する排出と、商品およびサービスの購入による排出を指purchase of goods and services. Scope 1 and 2

します。スコープ 1 と 2 の排出源は、E&P 企業での活動

emissions are largely associated with upstreamが主ですが、石油ガス業界の総排出量に占める割合はactivities, but together represent less than 1 0% of total

1 0% 未満であり、スコープ 3 が最も大きな構成要素です。

O&G emissions – scope 3 emissions are the largest

例えば、自動車でガソリンを使用した場合の排出量の大component. For example, the bulk of emissions from

部分は、使用時にエンジンで発生するものであり、E&P

petrol consumption in a car is produced in the engine

企業の観点からはスコープ 3 とみなされます。

at time of use which is considered scope 3 from theE&P’s perspective.
Examples of international energy company net-zero

Fig.5-1 には、国際的なエネルギー企業のネットゼロ

goals are illustrated in Fig.5-1, with Equinor,

目標の例が示されています。Equinor、TotalEnergies、

TotalEnergies, Shell and BP all committing to reaching

Shell、BP が 2 0 5 0 年までにスコープ 1 と 2 の排出量を正25 石油・天然ガスレビュー

アナリシスCompany：会社概要

Emission reduction targets：排出量削減目標

Equinor

80% in 2030, 60% in 2035, 0% in 2050：2030 年に 80％、2035 年に 60％、2050 年に 0％

TotalEnergies

87% in 2025, 0% in 2050：2025 年に 87％、2050 年に 0％

Shell

80% in 2030, 55% in 2035, 0% in 2050：2030 年に 80％、2035 年に 55％、2050 年に 0％BP

50% in 2035, 0% in 2050：2035 年に 50％、2050 年に 0

Source 9：Rystad Energy research and analysis; Company reporting、出所 9：Rystad Energy 社の調査および分析、会社の報告書

Fig. Pathways to net-zero for operators targeting scopes 1 & 2：
5-1 スコープ 1 と 2 を対象とする事業者のネットゼロへの道筋

net-zero scope 1 and 2 emissions by 2 0 5 0, with slight

味ゼロにすることを宣言していますが、その道筋には若variations in pathways taken. Equinor and BP have

干の違いがあります。Equinor と BP は、スコープ 3 の全

net-zero goals for full scope 3 emissions, while

排出量を含めてネットゼロにする目標を掲げており、

TotalEnergies and Shell have partial scope 3 reduction

TotalEnergies と Shell は、スコープ 3 の部分的な削減目

goals. Together responsible for a significant volume of

標を掲げています。これらの目標は、今後 3 0 年間に起global production, these recent commitments show the

こるであろう変化の規模を示すものであり、そしてそのscale of change that will take place over the next three

なかでデジタル化は重要な役割を担っています。

decades, in which digitalization plays a key role.
Three Key Decarbonization Technologies

脱炭素化のための 3 つの技術とデジタル化の役割

and Digitalization’s RoleCarbon Capture and Storage (CCS)

二酸化炭素回収・貯留（CCS）

The concept of CCS has been around for decades, yet

CCS の概念は何十年も前からありましたが、ごく最

only very recently has it started to gain meaningful

近になってようやく大きな注目を集めるようになりましtraction. Rystad Energy assessment shows that CCS as

た。Rystad Energy の評価では、CCS は理論上、世界のa technology has the theoretical potential to address

CO2 排出量の 6 2%（2 5 ギガトン）の削減に対処できる可

6 2% (2 5 gigatonnes) of global CO2 emissions.

能性があります。

The Northern Lights Project is a full-scale offshore CCS

Northern Lights プ ロ ジ ェ ク ト は、Equinor、Shell、

project in the Oslo-Fjord region in Norway, based on a

TotalEnergies の協力のもと、ノルウェーのオスロ・フィ

cooperation between Equinor, Shell and Total.

ヨルド地域で行われている本格的な洋上 CCS 事業です。

Microsoft is using the Northern Lights project

Microsoft は、このプロジェクトを足掛かりとして、デpartnership as a steppingstone to outline how digital

ジタル技術を用いた連携によって CCS 事業を推進する

partners can improve CCS operations moving forward.

構想を描こうとしています。たとえば、本プロジェクト

Data from the project will be shared, which canで取得されたデータを共有することで、関係者がそれをpotentially be used by interested parties for evaluation

評価したり新規 CCS ビジネスのために利用し CCS の運and research for the benefit of the emerging CCS

用を改善できる可能性があります。また、Schlumberger

2022.7 Vol.56 No.4 26

Survey on digital technology trends in the E&P industry

Source 10：Equinor, Northern Lights Project、出所 10：Equinor, Northern Lights プロジェクト

Fig. Northern Lights project illustration：
5-2 Northern Lights プロジェクト図解

business. Schlumberger will also be deploying theは、CO2 輸 送 と 貯 留 を 最 適 化 す る た め に、Delfi

DELFI cognitive E&P platform to optimize carbon

cognitive E&P プラットフォームをこのプロジェクトにtransport and storage for the project.

導入する予定です。

Examples of how digitalization can better enable CCS

デジタル化が CCS 事業の実現性を向上させる例とし

operations include collecting and processing largeて、プラントプロセスを監視 / 制御するセンサから取得

volumes of data captured from sensors that monitor/

した大量のデータの収集と処理、地下の石油・ガス分野

control plant processes, deployment of digitalization

におけるデジタル化の取り組みの展開、リアルタイムで

initiatives in subsurface oil and gas such as smartの漏えい検知、CO2 モニタリング、CO2 貯留地の遠隔監

drilling and various seismic breakthroughs, use of視へのドローンの展開などが挙げられます。

sensors for real-time leakage detection, CO2 monitoringand deployment of drones to remotely monitor CO2
storage sites.
Hydrogen

水素

Hydrogen has received much attention in recent years

水素は、化石燃料と同じようにエネルギー密度が高く、

as a potentially carbon-free commodity with many of

さまざまな分野に応用できる低炭素製品として、近年注

the same advantages of fossil fuels – good energy

目を集めています。Rystad Energy の評価では、水素はdensity and can be applied to a variety of sectors.

理論上、世界の CO2 排出量の 5 1%（2 0 ギガトン）の削減

Rystad Energy assessment shows that Hydrogen hasに対処できる可能性があります。

the theoretical potential to address 51% (20 gigatonnes)of global CO2 emissions.
Digitalization will also be a key enabler for hydrogen

デジタルツイン、センサ、データ分析などのソリュー

growth, through solutions such as digital twins, sensor

ションを通じて、デジタル化も水素事業の成長を促進す

deployment and through data analytics. Like in oil and

る重要な要素になるでしょう。石油・ガス業界と同様に、

gas applications, digital twins can be deployed to model

デジタルツインはさまざまな水素事業をモデル化するた

different hydrogen system designs. The resulting model

めに導入できます。得られたモデルは、天候、需要、イ

can be used to consider different scenarios covering

ンフラの拡張を含むさまざまなシナリオを検討するため

27 石油・天然ガスレビュー

アナリシス
weather, demand, infrastructure expansion. Throughに使用できます。また、センサを導入することで、エネ

sensor deployment, hydrogen production metrics such

ルギー消費量、性能、生産量、純度、貯蔵量などの水素

as energy consumption, performance, production rates,

生産の指標をリアルタイムで監視・制御できます。デー

purity and storage can be monitored and controlled in

タ解析によって、データは実用的な洞察に変換され、まreal time. Data analytics govern the transformation of

た水素産業の成熟に伴って操業の改善にも貢献します。

data into actionable insights, improving operations as
the hydrogen industry matures.
Electrification

電化

Electrification of transport and power generation is the

運輸と発電分野の電化は、ネットゼロを達成するため

third key vertical to achieve net-zero. This involvesの3番目の重要な軸です。これには、再生可能エネルギー

growing renewable power generation, battery

による発電量の増加、バッテリーの配備、エネルギー供

deployment and a steady electrification of the grid.

給網の着実な電化が含まれます。Rystad Energy の評価

Rystad Energy assessment shows that electrificationによると、電化は理論上、世界の CO2 排出量の 7 8%（3 1

has the theoretical potential to address 7 8% (3 1

ギ ガ ト ン ） の 削 減 に 対 処 で き る 可 能 性 が あ り ま す。

gigatonnes) of global CO 2 emissions. As seen from

Fig.5-3 からわかるように、電化は、電力と輸送のバ

Fig.5-3, electrification can be deployed across power

リューチェーン全体で展開できますが、それを効率的に

and transport value chains, which will need digital

行うためにはデジタルソリューションが必要です。

solutions to be done so efficiently.
A key example of how digitalization can enable

デジタル化によって電化を促進する主な例として、分散

electrification is deployment of virtual power plants,

型発電を調整して最適な送電を行う「仮想発電所」の導入

Source 11：Rystad Energy research and analysis、出所 11：Rystad Energy 社の調査・分析

Fig. Electrification integration across aviation and power value chains：
5-3 航空と電力のバリューチェーンにわたる電化統合

2022.7 Vol.56 No.4 28

Survey on digital technology trends in the E&P industry
coordinating distributed electricity generation toが挙げられます。仮想発電所では、発電源の場所に基づtransmit power optimally. Virtual power plants

いて出力を最適化し、供給網の状態を管理します。その

optimize power output based on source locations,

結果、再生可能エネルギーの利用率を高め、化石燃料に

managing intermittency and grid conditions. This

よる発電を減らし、電力部門全体の GHG 排出量を削減

results in a higher utilization rate of renewable

することができます。

resources and lower rates of fossil generation, reducing
overall GHG emissions from the power sector.

6. Concluding remarks：おわりにDigitalization efforts have changed much in the

デジタル化の取り組みによって、E&P 産業は大きく

upstream oil and gas industry. The scale of adoption

変化しています。その適用や展開の規模は、技術開発がand deployment are indications of unlocked value in a

新たな段階に入った分野において、新たな価値が創造さ

sector that has entered a new phase of technological

れようとしていることを示しています。エネルギー企業

development. The increased communication of digitalによるデジタル化の取り組みに関する言及の増加も、こefforts by energy companies is another illustration ofの成長を示すものであり、この分野での展開の規模は、

this growth, the scale of deployment in the field being

その重要性を示す有力な証拠となっています。

prime evidence of its importance.
Looking forward, open data and ecosystem initiatives

将来的には、オープンデータやエコシステムの取り組

will continue to foster collaboration and drive value

みは、協調関係を育て、IT ベンダーと事業者間の、価creation across IT vendors and operators. The Open

値創造を促進し続けるでしょう。Open Subsurface Data

Subsurface Data Universe (ODSU), Open Industrial

Universe（ODSU）、Open Industrial Data（OID）、Open

Data (OID) and Open AI Energy Initiatives(OAI) are

AI Energy Initiatives（OAI）
は、
そうしたプラットフォー

successful examples of such platforms. The seismic

ムの成功例といえます。地震探査の変遷、自律型システ

transition, autonomous solutions, digital twins and low-

ム、デジタルツイン、ローコード / ノーコード・ソリュー

code/no-code solutions are mature technologies andションは、E&P 業界において成熟した技術であり、主key growth areas in the upstream sector. Adoption is

要な成長分野です。今後、それら技術の採用が拡大する

expected to grow while improvements will makeと予想される一方で、既存事業・新規開発鉱区の両方のdeployment even more crucial for both greenfield and資産への展開が更に重要になります。

brownfield assets.
Emerging initiatives such as sensor adoption, cloud-

センサの採用、クラウドにより強化された HPC、ブ

augmented high-performance computing and blockchain

ロックチェーンなどの新たな取り組みは、石油・ガスの

applications will continue to mature as they move

バリューチェーンにおける最良の適用事例となるべく、

towards becoming key best practices in the oil and gas

成熟を続けていくでしょう。デジタル技術が脱炭素化のvalue chain. The growth of net zero ambitions for both実現に主要な手段として採用されるので、国と企業の両

countries and corporations will also contribute to方におけるネットゼロへの野心の高まりもまた、デジタ

digitalization as technologies will be adopted as key

ル化に貢献するでしょう。

enablers for decarbonization.
Through the examination of these digital efforts

これらのデジタル化の取り組みを分析・検証すること

through the course of our analysis, there is little doubt

で、デジタル化が生産性の向上、GHG 排出削減、コスthat digitalization will continue to be a source ofト管理の源であり続けることに疑いの余地はありませproduction improvement, emission reduction and costん。E&P 企業がこれらの技術をどの程度、そしていつ

29 石油・天然ガスレビュー

アナリシス
control. To which degree and when an E&P adopts the

採用するかが、その資産を最適に運用するための競争力

various technologies discussed will determine where

を決めると見込まれています。

they sit competitively to best operate their assets.
執筆者紹介
Jon Fredrik Müller – Partner & Head of Consulting Asia-Pacific Rystad Energy
Jon Fredrik has over 14 years of consulting and advisory experience in the energy space. He has led anddelivered over 150 consulting projects within strategy, business development and transaction advisory tosupport clients from E&P, OFS, and renewables companies. His extensive project experience covers valuation,
due diligence, market assessments, competitor analysis, benchmarking, corporate strategy, commodity pricing
and future energy systems. In the transaction space, he has advised the closings of mergers, acquisitions, IPOs
with more than US$ 9.2 bn in value to date.：エネルギー業界でのコンサルティング業務に14年間従事。これまで、資源開発企業をはじめとする顧客に対して150以上のプロジェクトを指揮し、企業戦略・事業開発・企業買収などのコンサルティング業務を提供しており、特に企業価値評価・デューデリジェンス・協業企業分析・企業戦略・エネルギーシ
ステムに多くの実績を有する。企業買収に関して、これまで92億ドル相当の統合・買収・IPOのコンサルティング業務を行っている。
Andreas Nilssen Skorpen – Project Manager Rystad Energy
Andreas has a strong background within upstream E&P, having worked extensively with majors andinternational oilfield service companies to support clients in reaching decisions around strategy development,
transaction advisory, market assessment and technology improvements. Andreas also holds expertise inenergy transition. He is involved in the development of Rystad Energy’s proprietary models on globalhydrogen supply and demand, as well as power mix outlooks for various regions globally.：資源開発業界において企業戦略立案・市場調査・企業買収・技術適用に関するコンサルティング業務に従事。特に、エネルギー
トランジションに強みを持つ。Rystad Energyが開発した国際的な水素需給に関するモデルや世界各地における電力ミックスの需給予測の構築にも携わる。
Ally Jitao Chen – Senior Consultant

Rystad Energy

As a consultant, Ally works with clients from the energy, finance, and government sectors to provide advice
on a broad range of strategic and business decisions associated to upstream E&P, renewables, and energy
transition. Ally has performed analytical work and build optimization models to deliver consulting projects,
supporting client in market assessment, technology assessment, and buy side due diligence.：エネルギー企業・金融機関・政府機関に対して、資源開発分野・再生可能エネルギー・エネルギートランジションにおけるコンサルティング業務に従事。主に企業戦略立案のための市場調査・技術調査・デューデリジェンスを実施している。
Rishi Kashyap – Consultant Rystad Energy
Rishi has a diverse advisory experience as an energy consultant, spanning across business development,
financing support, market assessment, and valuation. He has performed consulting work directly for theInternational Gas Union, oilfield service companies, independent E&P, and sovereign wealth funds. Rishi is also
involved in in-house research supporting knowledge, capabilities, and product development related to energy
transition.：エネルギーコンサルタントとして、事業開発・金融支援・市場調査・市場評価に関するアドバイザリー
業務に従事。顧客にはInternational Gas Union、石油サービス企業、独立系資源開発企業や政府系ファンドなどが含まれる。また、エネルギートランジション分野においてRystad Energy独自の調査を実施し、知見のデータベース化を進めている。
編者：河野 裕人（こうの ゆうじん）
所 属：デジタル推進グループ、CCS推進グループ、技術部
学 歴：2015年、早稲田大学大学院先進理工学研究科修了。
職 歴：JOGMEC入構後、技術ソリューション事業グループ（当時）にて、民間企業とともに技術開発業務（重質油開発やビッグデータ解析）を担当。現在、デジタル推進グループおよびCCS推進グループにて生産
趣

設備の効率化に関する技術開発事業や低炭素エネルギーの事業開発に従事。
味：国内外旅行、音楽鑑賞と楽器演奏（クラシック）。行きたい国のリストが増えるばかりの日々。

近

況：けん玉、はじめました。

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