Applied Computing、石油ガス向け全工場 AI モデル
Applied Computing は石油・ガス事業者向けに、プラント全体の運用を管理する統合 AI モデルの提供を開始した。
キーポイント
プラント全体管理型の AI モデル導入
特定の工程に限らず、石油・ガスプラント全体の運用データを統合し、AI モデルで一元管理する新サービスを開始した。
業界特有の課題解決への対応
複雑なサプライチェーンや厳格な安全基準を有するエネルギー業界において、AI を活用した効率化とリスク低減を目指す。
実用性と現場適用の可能性
抽象的な概念ではなく、既存のプラント運用に即座に組み込める実用的なソリューションとして提供される点が特徴である。
重要な引用
Applied Computing wants to give oil and gas operators an AI model for the entire plant
AI model for the entire plant
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このニュースは、AI が製造業や重工業の特定の工程だけでなく、プラント全体の経営・運用レベルまで浸透しつつあることを示しています。石油・ガス業界のような高リスク・高コストな分野において、AI による統合管理が実現すれば、安全性の向上と運営効率の劇的な改善が期待されます。
編集コメント
エネルギー業界のような重厚長大産業における AI の活用は、単なる効率化を超えて安全性の確保という命題と直結するため、その社会的インパクトは極めて大きいと言えます。Applied Computing のような専門企業が領域特化型モデルを確立することは、AI 実装の次の段階を示唆しています。
Applied Computing は、石油・ガス・化学産業向けに基盤 AI モデルの開発を進めるロンドン発のスタートアップです。この企業はエンジニアリング大手 KBR が主導し、Databricks Ventures も参加する形でシリーズ A ラウンドで 2,000 万ドルを調達しました。
2023 年に設立された同社は、石油・ガス、精製、化学プラントといった分野に注力しています。これらの施設では数千ものセンサーが設置され、温度や圧力から流速や粘度に至るまであらゆるデータを計測しています。エネルギー企業がデータ管理の課題を解決するニーズは非常に大きいものの、データの断片化という大きな壁が存在します。
Applied Computing の共同創業者兼 CEO、カラム・アダムソン氏(写真右)によれば、施設側が利用可能なデータの 8% 未満しか活用できていないのが実情です。彼によると、オペレーターたちはすでに多くの情報を収集していますが、センサーの読み取り値、エンジニアリング文書、そして物理・化学データを組み合わせて分析し、予測を行うまでのスピードが追いついていません。
「これら 3 つのデータソースをリアルタイムで連携させることこそが、真の鍵なのです」とアダムソン氏は TechCrunch に語っています。
大規模言語モデルが次の単語を予測するのに対し、Applied Computing が提供する基盤モデル「Orbital」は、時系列モデル、物理ベースモデル、そして言語モデルを組み合わせて、施設の全体状態を予測します。このモデルはセンサーデータを分析し、物理法則や化学反応を考慮しながら、施設内の設備制約やオペレーターの行動も認識します。さらに、技術者が施設の特定の部分を変更した場合に、他の運用にどのような影響が及ぶかをシミュレーションすることも可能です。
image画像クレジット: Applied Computing / Applied Computing
本質的に、Applied Computing が訴求しているのは「速度」です。Orbital は異常を検知し、その原因を調査し、提案された対策が施設内の他の箇所で新たな問題を引き起こす可能性をモデル化するまでを、わずか数分で完了できると主張しています。同社の Adamson 氏は、従来は数日や数週間かかっていた調査プロセスを数秒に圧縮できるため、オペレーターがエネルギー使用量を削減しつつ生産性を維持できると述べています。
この「速度」への期待に応える形で、支持が集まっているようです。スタートアップ企業である Applied Computing は、シークレットモードからわずか 18 か月で年間固定収益(ARR)を二桁の数百万ドル規模にまで拡大したと発表しています。Adamson 氏は Orbital がすでにいくつかの「大規模な上場企業」である石油・ガスの上流部門、下流精製、そして化学産業で使用されていると明かしましたが、具体的な顧客数については言及を避けています。
パートナーには、インドのエネルギー企業ウィプロや、エネルギープロジェクト向けデジタルプラットフォーム「INSITE 3.0」に Orbital を統合し、アンモニア生産で活用している KBR が含まれます。アダムソン氏は、同スタートアップが米国の大手前線事業者とも提携を進めており、今週中に欧州の石油大手とのパートナーシップ発表も予定していると語りました。
ただし、Applied Computing が入ろうとしている市場には、確立された産業用ソフトウェアベンダーや、特定の分野に特化した AI スタートアップがすでに存在します。例えば AspenTech は、前線・精製・化学操業向けのシミュレーションおよび AI 活用モデリングソフトを提供しており、AVEVA は物理ベースのプロセスシミュレーション、最適化、そして「もしも」のシナリオ分析を産業プラント向けに提供しています。また、Cognite や Seeq はデータレイヤーに焦点を当て、施設が産業データを分析し、AI を活用してワークフローを設計するのを支援しています。
アダムソン氏は、同社の強みは産業データのアクセス権やプロセス知識にあるのではなく、Orbital と対抗できるモデルを構築するために AI 研究者を集結させた点にあると主張します。「これは AI の問題であり、データの問題でもエネルギーの問題でもありません」と彼は言います。「一流の AI 研究者ならどこで働きたいと思うでしょうか?… シェルがそのリストに入るとは思えません。」
アダムソン氏はまた、Orbital の展開を通じて収集されるデータについても言及しました。精製所やその他のエネルギー施設からの運用データは一般に公開されておらず、シミュレーションデータだけでは稼働中のプラント内で実際に何が起きているかを完全に再現できないと指摘しています。
KBR との提携も同社にとって大きな助けとなるでしょう。アダムソン氏によると、この提携により Applied Computing は運用データや業界の専門知識へのアクセスを得られるだけでなく、新たな顧客との紹介も受けられるようになります。
Applied Computing は調達した 2000 万ドルを、国際展開の拡大、研究およびエンジニアリング職員の採用、エネルギー分野のクライアントとの実証実験の推進に充てる計画です。
同社は木曜日に、ロンドンにある本社とベンガルールにある運用ハブに加え、ヒューストンにもオフィスを開設したと発表しました。アダムソン氏によれば、米国拠点の設置により北米に既に存在する 2 つの顧客との距離が近くなり、中東への展開も進行中だということです。
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Ram は金融およびテック分野の記者兼編集者です。以前はロイターや Acuris Global で北米・欧州の M&A、株式、規制ニュース、債務市場を取材し、旅行、観光、エンターテインメント、書籍についても執筆してきました。
Ram への連絡や、 outreach の確認については、ram.iyer@techcrunch.com までメールを送ってください。
石油・ガス業界のオペレーターに対し、プラント全体を管理できる AI モデルを提供しようとする「Applied Computing」。同社は、単なるデータ分析ツールではなく、現場の複雑な物理プロセスそのものを理解し、制御まで行える次世代の基盤モデルの開発に注力しています。
従来のアプローチでは、特定のタスクに特化した個別のモデルを多数構築する必要がありました。しかし、Applied Computing が目指すのは、プラント内のあらゆる設備やプロセスを統合的に捉え、状況に応じて最適な判断を下せる汎用性の高い AI です。これにより、運用コストの削減だけでなく、安全性の向上やエネルギー効率の最大化も実現可能になるとしています。
同社の技術は、大規模な物理データと実務経験を学習させることで成り立っています。単に過去のデータを解析するだけでなく、プラントが置かれる環境変化や異常事態を予測し、予防的な措置を提案できる点が特徴です。現場のエンジニアにとっては、経験則に頼っていた部分を AI が補完し、より確かな意思決定をサポートするパートナーとなるでしょう。
業界全体がデジタルトランスフォーメーション(DX)の波に乗りつつある中、Applied Computing のような包括的な AI モデルは、石油・ガス産業の未来を形作る重要な要素となり得ます。同社の取り組みが、どのように現場を変えていくのか、今後の動向にも注目が必要です。
原文を表示
Applied Computing, a London-based startup that’s building a foundation AI model for the oil, gas, and petrochemical industry, has raised a $20 million Series A led by engineering giant KBR, with Databricks Ventures participating.
Founded in 2023, the startup targets oil, gas, refining, and petrochemical systems, where a single facility can have thousands of sensors measuring everything from temperature and pressure to velocity and viscosity. While there’s a huge market for helping energy companies solve the data-tracking problem, the fragmentation presents a significant hurdle.
Facilities consequently make operating decisions using less than 8% of the data available to them, says Applied Computing’s co-founder and CEO Callum Adamson (pictured above, right). Operators already collect much of this information, he said, but they struggle to combine the sensor readings, engineering documentation, and physics and chemistry quickly enough to analyze and make predictions.
“It’s getting those three data sources to talk to each other in real time. That’s the real key,” he told TechCrunch.
Unlike large language models, which predict the next word, Applied Computing says its foundation model, Orbital, combines a time series model, a physics-based model, and a language model to predict the state of a facility. It does this by analyzing sensor readings, keeping physics and chemistry in mind, and recognizing a facility’s equipment constraints and operator activity. It also allows technicians to run simulations of how a change in one part of a facility could affect the rest of its operations.

Essentially, Applied Computing is pitching speed: It claims Orbital can flag anomalies, investigate what caused them, and model whether a proposed fix could create problems elsewhere in the facility, all within minutes. Adamson claims the product can compress investigations that previously took days or weeks into seconds, helping operators reduce energy use and maintain output.
That promise of speed seems to have found believers. The startup says it has gone from stealth to double-digit millions in annual recurring revenue in under 18 months. Adamson said Orbital is in use at some “large, publicly listed” upstream oil and gas, downstream refining and petrochemicals companies, although he declined to mention how many customers it has.
Its partners include Indian energy company Wipro, and KBR, which has integrated Orbital into its INSITE 3.0 digital platform for energy projects, and is using the product for ammonia production. Adamson said the startup is also working with a “major U.S. upstream operator” and plans to announce a partnership with a European oil major in the coming weeks.
Still, Applied Computing is entering a market that has entrenched industrial software suppliers, as well as more focused AI startups. AspenTech sells simulation and AI-powered modeling software for upstream, refining, and chemical operations, while AVEVA offers physics-based process simulation, optimization, and “what-if” modeling for industrial plants. Cognite and Seeq target the data layer, helping facilities analyze industrial data, and apply AI to design workflows.
Adamson argues that the company’s moat is not access to industrial data or process knowledge, but rather assembling AI researchers to build a model that can compete with Orbital.
“It’s an AI problem. It’s not a data problem, and it’s not an energy problem,” he said. “If you’re a tier-one AI researcher, where are you going to work? … I don’t think Shell’s on that list.”
Adamson also pointed to the data Orbital receives through its deployments. Operational data from refineries and other energy facilities is generally not available publicly, he said, while simulated data cannot fully reproduce what happens inside a working plant.
The KBR partnership may help the company, too. Adamson said the partnership gives Applied Computing access to operational data and industry expertise, as well as introductions to more potential customers.
Applied Computing plans to use the $20 million to expand internationally, hire for research and engineering roles, and explore deployments with energy clients.
The company on Thursday said it’s also opened an office in Houston, adding to its headquarters in London and operational hub in Bengaluru. Adamson said the U.S. base puts the startup closer to two existing customers in North America, and an expansion into the Middle East is also in the works.
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Ram is a financial and tech reporter and editor. He covered North American and European M&A, equity, regulatory news and debt markets at Reuters and Acuris Global, and has also written about travel, tourism, entertainment and books.
You can contact or verify outreach from Ram by emailing ram.iyer@techcrunch.com.
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