エクソンモービル（ExxonMobil）のAI活用事例（エネルギー・インフラ／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域海外

導入段階全社展開

使用ツールAI強化学習掘削最適化、ニューラルネットワーク掘削パラメータモデル

背景・課題

エクソンモービルはガイアナ、オーストラリアなど世界各地で石油・ガス生産を展開。掘削の効率化、機器故障の予防、大規模メンテナンスの最適化が収益性向上の鍵だった。

掘削最適化にAI強化学習とニューラルネットワークを適用し、掘削パラメータのリアルタイム最適化、掘進速度（ROP）の向上、掘削流体の化学組成最適化を実現。テクノロジーロードマップの策定にもAIを活用し、将来の技術トレンドを予測。年間ICT支出18億ドルをAI基盤に投資。

年間ICT支出18億ドル（2024年）、ガイアナ〜オーストラリアの生産最適化にAIを活用

掘削最適化・生産最適化・機器故障予防・大規模メンテナンス計画の各分野でAIを展開。ガイアナからオーストラリアまでの全世界の生産活動にAI insights を活用。複数のAI関連特許を取得し、独自技術基盤を構築。

石油・ガス産業の掘削最適化では、AI強化学習の適用が従来のルールベースの最適化を大幅に上回る成果を生む。特許取得による知的財産の保護も重要な戦略。