首位はENEOSホールディングスの62点。2位はINPEXの43点、3位は出光興産の41点でした。
ただし、このランキングで注目したいのは、順位だけではありません。製油所の運転を変えるAI、操業記録を探すAI、材料の候補を絞るAI、道路点検を支援するAI。同じ「AI活用」でも、企業が変えている仕事は異なります。
今回、石油・鉱業・資源に分類される上場14社を、公開資料から確認できる取り組みに基づいて比較しました。見えてきたのは、「社員にAIを配った会社」「本業の工程を変えた会社」「AIを顧客サービスへ組み込んだ会社」は、必ずしも同じではないということです。順位・点数・各社の評価理由は、本企画の採点台帳をもとにしています。［1］
この比較の対象
企業の対象範囲は2026年7月31日、情報基準日は2026年9月5日。原則として2024年9月5日〜2026年9月5日の公式資料を対象とし、古い施策は期間内の継続根拠と区別します。採点基準は共通ルールv1.3、100点満点です。
0点は、AIを利用していないという意味ではありません。 定めた調査範囲と基準日までの公開情報から、加点条件を満たす根拠を確認できなかったことを示します。非公開の取り組みや基準日後の発表は含みません。本稿には資料取得・帰属確認に関する制約2件があり、末尾に説明します。
- 全14社のランキング
- 何を評価し、何を評価していないのか
- 1位 ENEOSホールディングス｜強みは、本業の複数工程にAIが入っていること
- 2位 INPEX｜現場の知識を使いやすくするAIと、組織づくり
- 3位 出光興産｜広い社員利用と、本業・顧客サービスへの展開
- 4位 MORESCO｜全社で使う環境とルールを整える
- 5位 コスモエネルギーホールディングス｜導入済みの事実と、効果の見込みを分ける
- 6〜9位にも、総合点だけでは見えない特徴がある
- 0点の5社を「AIに消極的な会社」と決め付けない
- 14社の比較から読み取れる、業界の現在地
- この評価版に残る制約
- まとめ｜首位よりも、「何の仕事が変わったか」を見る
- 出典・採点資料
- 出典をたどり、自分で比較したい方へ
全14社のランキング
スマートフォンでは、表を左右にスクロールして点数・内訳を確認できます。
| 順位 | 企業（証券コード） | 総合 | 浸透 25 | 本業 25 | 成果 20 | 自律 15 | 制度 10 | 業態 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ENEOSホールディングス（5020） | 62 | 10 | 25 | 12 | 6 | 7 | 2 |
| 2 | INPEX（1605） | 43 | 10 | 10 | 8 | 6 | 9 | 0 |
| 3 | 出光興産（5019） | 41 | 10 | 15 | 4 | 6 | 3 | 3 |
| 4 | MORESCO（5018） | 39 | 14 | 10 | 4 | 6 | 5 | 0 |
| 5 | コスモエネルギーホールディングス（5021） | 35 | 10 | 15 | 4 | 3 | 3 | 0 |
| 6 | 石油資源開発（1662） | 25 | 5 | 10 | 4 | 3 | 3 | 0 |
| 7 | ニチレキグループ（5011） | 23 | 0 | 10 | 4 | 3 | 3 | 3 |
| 8 | 日鉄鉱業（1515） | 6 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 0 |
| 9 | ユシロ（5013） | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 |
| 10位タイ | 住石ホールディングス（1514） | 0（公開根拠未確認） | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10位タイ | K&Oエナジーグループ（1663） | 0（公開根拠未確認） | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10位タイ | 日本コークス工業（3315） | 0（公開根拠未確認） | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10位タイ | 日本精蝋（5010） | 0（公開根拠未確認） | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10位タイ | ビーピー・カストロール※（5015） | 0（公開根拠未確認） | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
「浸透」は社員の日常利用、「本業」は主要業務への実装、「成果」は実現済みの改善、「自律」は社員自身によるAI構築、「制度」はAI固有の組織・運用ルール、「業態」は顧客サービスや事業モデルの変化を表します。列名の数字は各軸の満点です。［1］［2］
※ビーピー・カストロールは、特定の中期計画資料を全文取得できていない制約を伴います。この0点は、未取得資料がないことや、全候補本文の確認が完了したことを意味しません。
同じ総合点の場合は、本業、成果、浸透、自律、制度、業態の順に比較します。6軸すべてが同じ場合は同順位です。なお、62点は「会社の62％がAI化された」という意味ではありません。 固定した評価項目の合計であり、会社全体の優劣や投資価値を示す点数でもありません。［2］
何を評価し、何を評価していないのか
本ランキングは、企業の売上高、時価総額、知名度、AI企業への投資額そのものには点を与えません。評価するのは、対象企業と連結子会社が、自分たちの仕事をどこまでAIで変えていると確認できるかです。持分法会社、出資先、提携先、顧客の成果を、そのまま自社の成果へ移し替えることもしません。［2］
100点のうち、本業への実装が25点、実現済み成果が20点を占めます。導入発表だけでなく、実際の業務に入り、その業務がどう変わったかを重く見る設計です。一方、全社で使える環境の提供と社員の定期利用率、AI研修と社員が作ったAIの本番運用、導入前の検証値と導入後の実績は、それぞれ分けて扱います。［2］
対象企業は、保存済みのJPX上場銘柄一覧の「鉱業」「石油・石炭製品」から抽出しています。「資源に関係がありそう」という印象で他業種の会社を足したランキングではありません。また、企業が実際に営んでいない業務を、AI化できていないという理由で減点しないルールです。［1］［2］
| 評価軸 | 満点 | 主に確認すること | 使用する点数 |
|---|---|---|---|
| A AI日常浸透度 | 25点 | 全社に使える環境があるかと、社員が定期的に使うかを区別 | 0 / 5 / 10 / 14 / 17 / 20 / 22 / 25 |
| B 本業変革度 | 25点 | 実際に営む主要業務のうち、本番AIが入った領域 | 0 / 5 / 10 / 15 / 20 / 23 / 25 |
| C 実現済み成果 | 20点 | 本番の改善を評価し、見込み・計画・検証値と区別 | 0 / 4 / 8 / 12 / 16 / 20 |
| D 社員の自律AI化 | 15点 | AI利用・研修と、現場社員が作ったAIの本番運用を区別 | 0 / 3 / 6 / 9 / 12 / 15 |
| E 組織・制度化 | 10点 | AI固有の担当組織、運用ルール、教育、経営責任 | 0 / 3 / 5 / 7 / 9 / 10 |
| F AIによる業態変革 | 5点 | 顧客が使うAIと、サービス・事業モデルの変化 | 0 / 1 / 2 / 3 / 4 / 5 |
各軸は自由な1点刻みではなく、条件に対応する段階式です。「全社に配布した」を「全社が継続利用した」とは扱いません。本業では同じ工程の複数機能を別領域として重複計上せず、成果では予測値や将来の年換算を実現済み効果へ移し替えません。
1位 ENEOSホールディングス｜強みは、本業の複数工程にAIが入っていること
ENEOSの首位を支えているのは、社員の利用率ではなく、本業変革25点と実現済み成果12点です。採点台帳では、開発計画、精製・加工、設備保全・安全、需給・取引、輸送・販売の5領域を評価しています。固定した7領域のうち5領域という広がりが特徴です。［1］
具体例は川崎製油所のAI自動運転です。2026年4月8日の公式記事では、対象プロセスで人の関わりを約40％削減したと説明しています。これは製油所全体の人員を40％減らしたという意味ではなく、ましてグループ全体の人件費削減率でもありません。対象業務の工程が変わった実績として読む必要があります。［3］
研究業務でも、AIを使って材料候補を評価し、実験や合成試験へ進める候補を絞り込んだことが公表されています。ここで評価できるのは、材料探索という仕事へのAIの実利用です。その候補がすべて商品化された、売上を生んだ、という意味ではありません。［4］
本稿の解釈では、ENEOSは「AIを使う場を増やす段階」から、「複数の本業工程の進め方を変える段階」へ進んだ姿が最も見えやすい企業です。 ただし、社員の日常浸透は10点にとどまります。ある子会社の全社展開や高頻度利用を、持株会社グループ全体の利用実態へ拡大していないためです。［1］
また、Matlantis関連の販売数・収益を、帰属が明らかでないままENEOSの成果として数えていません。技術への関与、共同提供、出資、会計上の帰属は別の問題です。首位であっても、確認できていない範囲まで高く評価する必要はありません。
2位 INPEX｜現場の知識を使いやすくするAIと、組織づくり
INPEXの特徴は、設備を直接制御するAIだけに注目するのではなく、操業に必要な知識へアクセスする仕事を変えていることです。
統合報告書では、イクシスLNGプロジェクトの操業日報などを使う専用AIが紹介されています。過去の操業やトラブル対応の情報を探す作業が、時間単位から数分などへ短縮されたと説明されています。採点では実現済みの定量改善として評価しつつ、資料にない正確な前後分数や削減率は補っていません。［5］
もう一つの特徴が、AI推進の取り組み「AIR」、専門組織、研修、入力可能なデータのガイドラインなどです。組織・制度化は9点で、今回の14社では最も高い評価でした。［1］［5］
ここからは、AIを単発の便利ツールで終わらせず、現場の知識活用と教育・ルールを結び付けようとする姿が読み取れます。ただし、体制が整っていることは、すべての本業領域でAIの効果が出たことを意味しません。本業変革は10点。複数機能があっても、同じ保全・操業支援の工程を二重に数えない評価になっています。［1］
3位 出光興産｜広い社員利用と、本業・顧客サービスへの展開
出光興産の統合レポート2025では、1万名以上の従業員が生成AIやAI搭載オフィスツールを活用し、生成AIのセミナー・勉強会には5,000名以上が参加したと説明されています。燃料油の配船や、材料研究者によるAI・データ技術の活用も紹介されています。［6］
ただし、利用人数が多いことと、全社員に対する定期利用率が高いことは同じではありません。また、資料に掲載されたローコードアプリ657個を、そのまま「社員が作った本番AI657個」と数えることもしません。日常浸透は10点、社員の自律AI化は6点という評価です。［1］［6］
顧客向けでは、燃料の混焼やボイラー運転を支援する「idemitsu-R40」が特徴的です。自社の燃料に関する知見と最適化AIを組み合わせるサービスで、2026年提出の有価証券報告書でも立ち上げが記載されています。［7］
本稿の解釈では、出光の特徴は、社員の仕事、本業の計画、顧客への技術支援という複数の方向にAIを広げていることです。一方、実現済み成果は4点。取り組みの広さに比べ、条件をそろえて比較できる本番の定量成果には確認上の限界がある、という評価です。［1］
INPEXとの差は2点ですが、これを「出光はあらゆる面で少し劣る」と読むのは適切ではありません。INPEXは制度面、出光は本業への広がりや顧客フローの変化という、異なる強みを持っています。
4位 MORESCO｜全社で使う環境とルールを整える
MORESCOは39点で4位です。社員の日常浸透は14点で、今回の14社では最も高い点数でした。これは「実利用率が最も高い」という順位ではなく、全社で使える環境の提供を確認した評価です。［1］
統合報告書2026では、安全に使える生成AI環境、継続的な社内セミナー、利用ポリシー、分析・開発業務への活用が説明されています。全社へ広げることと、使い方やデータの扱いを整えることを並行している点が特徴です。［8］
ここからは、限られた専門家だけのAIから、日常の仕事に使うAIへ広げる土台ができていると読み取れます。ただし、全社員の定期利用率や、改善前後を比較できる数値まで確認したわけではありません。実現済み成果は4点で、社員自身が作ったAIの具体的な本番運用も、上位段階を満たす根拠までは確認されていません。［1］
有名企業の導入発表だけを見ると見落としやすい、全社展開の進め方を比較するための一例です。
5位 コスモエネルギーホールディングス｜導入済みの事実と、効果の見込みを分ける
コスモは35点。本業変革では、設備保全と輸送・販売の2領域を評価しています。［1］
分かりやすい例が、内航船の配船計画に使う「Optium」です。2025年4月からの本格運用開始は公式発表で確認できます。データ入力、計画策定、評価までをつなぐ取り組みです。［9］
一方、同じ発表にある業務効率約20％、燃料消費量約5％という数字は、今回の採点では本番の実測成果として使っていません。効果の見込みを含む記述であり、測定条件付きの実績と分ける必要があるためです。実現済み成果は4点としています。［1］［9］
AIが仕事に入ったことは評価できても、その経済効果まで同じ強さで評価できるとは限らない。 コスモの事例は、このランキングの読み方をよく表しています。
6〜9位にも、総合点だけでは見えない特徴がある
6位 石油資源開発｜探鉱という専門業務への実装
石油資源開発は25点。統合報告書2025では、地震探査データから有望な場所を抽出する工程のAI自動化が説明されています。効率化や作業のばらつき・見落としの低減という改善は確認できますが、そのことから発見確率や利益の上昇幅を計算することはできません。［10］
全社のAI普及とは別に、重要な専門業務へAIを深く使う会社として見る価値があります。総合点が上位でないことは、その専門業務での取り組みの価値が小さいという意味ではありません。
7位 ニチレキグループ｜社員利用より、顧客の点検工程の変化に特徴
ニチレキグループは23点。道路点検の「GLOCAL-EYEZ」では、撮影データの送信、AI解析、補修提案という顧客側の業務フローを評価しています。［1］［11］
特徴的なのは、社員の日常浸透が0点である一方、本業変革が10点、業態変革が3点となっていることです。これは矛盾ではありません。顧客が使うAIサービスの存在は、社員自身の日常利用率の証拠にはならないからです。
「AIを使った事業がある」と「社内全体がAIで変わっている」は別の問い。 その違いが、6軸の内訳に表れています。
8位 日鉄鉱業、9位 ユシロ｜研究・検証と本番を分けて評価
日鉄鉱業は6点。期間内の資料で確認した機械学習による鉱石判別やAIを用いた浮選予測などの研究開発を、専門部門の開発と案件体制の範囲で評価しています。過去の現場導入を、継続確認なしに現在の本番利用へ読み替えていません。［1］［12］
ユシロは3点。離型剤へのAI活用に関する共同検証プロジェクトを評価していますが、検証の開始と本番での成果は区別しています。低い点数は、研究が無意味だという判断ではなく、今回の基準で点を付けられる段階が限られるという意味です。［1］［13］
0点の5社を「AIに消極的な会社」と決め付けない
住石ホールディングス、K&Oエナジーグループ、日本コークス工業、日本精蝋、ビーピー・カストロールは、今回の評価版では0点です。［1］
ここから言えるのは、確認した公開情報の範囲で、固定した加点条件を満たす根拠を確認できなかったということです。非公開の導入まで存在しないと証明したわけではなく、経営陣の関心や社員の能力を評価した結果でもありません。
特にビーピー・カストロールは、読めた有価証券報告書などではAIに関する計画を確認した一方、特定の中期計画候補を全文取得できていません。その未読資料を採点に使わず、制約を明記した0点です。「完全に調べ尽くした結果、取り組みがなかった」とは説明しません。
14社の比較から読み取れる、業界の現在地
本業を変えるAIは、文章作成だけではない
今回の事例には、運転、保全、配船、探鉱、材料開発、道路点検が含まれます。共通しているのは、汎用AIを置くだけではなく、会社が持つ業務データや専門知識と組み合わせていることです。［3］〜［11］
ここからは、資源・素材分野でのAI活用の一つの焦点が、「熟練者の知識や複雑な条件を、繰り返し使える仕組みに変えること」にあると推測できます。ただし、導入費用、保守費用、停止リスクまで比較した調査ではありません。事例の存在だけで、投資効果や競争優位の持続性まで断定することはできません。
上位企業でも、社員の高頻度利用や自律開発を一括りにはできない
採点表を集計すると、日常浸透は最高14点、社員の自律AI化は最高6点でした。今回の14社には、日常浸透17点以上、自律AI化9点以上と判定された会社はありません。［1］
これは社員がAIを使っていない、作っていないという意味ではありません。全社規模の頻度、対象となる社員、作成者、具体的な本番用途などを結び付けた根拠が、高得点の条件までそろっていないということです。
本業の一部がAIで大きく変わることと、全社員の働き方がAI前提になることは、別の変化です。 次回以降はこの差を見ると、単なる新機能の発表とは違う進展を追いやすくなります。
次に知りたいのは「導入したか」より「定着し、何が変わったか」
今後の開示で比較に役立つのは、定期利用率の対象・期間、改善前後を比較できる本番実績、社員が作ったAIの具体的な運用例、顧客向けサービスの提供範囲や継続性です。こうした情報がそろえば、今回確認できなかった部分を改めて評価できます。［2］
ただし、点数が上がる理由は、実際の取り組みの進展だけではありません。以前から存在した施策の情報開示が増えた場合や、資料の読み違いを訂正した場合もあります。ランキングの点数変化を、そのまま企業の成長率として扱わないことも重要です。
この評価版に残る制約
本稿は、資料取得・帰属確認に関する次の制約を伴います。いずれも未確認部分を推測で埋めず、確認できる範囲に評価を限定しています。［1］
ENEOSのMatlantis関連。 Matlantis本体の当期の会計上の帰属範囲について、調査記録の範囲では必要な資料を確認できていません。そのため、帰属不明の販売数や収益をENEOSへ算入せず、採点は確認済みの共同サービス提供の範囲に限定しています。
ビーピー・カストロールの中期計画。 2025年の特定の中期計画候補はHTTP403で全文取得できず、本文未読です。取得制限の具体的な原因は未確認です。読めた資料の計画判定を維持し、未読資料を根拠に加点していません。
加えて、公開情報に依存する以上、開示が多い企業ほど取り組みを確認しやすいという限界があります。企業の非公開の実態、将来の収益、株価、総合的な技術力を直接順位付けしたものではありません。企業研究やAI活用事例を比較する入口として利用してください。［2］
まとめ｜首位よりも、「何の仕事が変わったか」を見る
今回の評価版では、ENEOSが本業への広がりと実現済み成果で首位となりました。INPEXは現場の知識活用と制度づくり、出光は社員利用・本業・顧客サービスへの展開、MORESCOは全社環境と利用ルールに特徴があります。［1］
一方、石油資源開発の探鉱や、ニチレキグループの道路点検のように、総合点だけでは見落としやすい専門領域の取り組みもあります。
AI活用を見る際に大切なのは、誰が使い、どの仕事に入り、どこまで実際に変わったのかを分けることです。会社名や導入発表の大きさよりも、その違いを読むためのランキングとして活用してください。
出典・採点資料
［1］本企画「石油・鉱業・資源14社 AI変革ランキング」の比較表・採点台帳（OIL_20261003_01、2026年10月6日受渡し版）。母集団2026年7月31日、情報基準日2026年9月5日。順位・点数は本企画の独自評価であり、本稿に全社・全6軸を掲載しています。
［2］本企画の全業界共通ルールv1.3（2026年8月30日）、全24業界境界定義v1.3、現在性ゲート補足（2026年8月31日）。本稿「何を評価し、何を評価していないのか」の説明と、以下の6軸・段階式基準を適用しています。
［3］ENEOS「劇的な変化を起こし続ける“製油所DX”＜AI活用 前編＞」（2026年4月8日）。「プラントのAI自動運転」の説明。
［4］ENEOS「NVIDIA ALCHEMIを活用した液浸冷却液・酸素発生反応触媒の探索・最適化の加速に成功」（2025年12月5日）。材料候補を実験・合成試験へ絞り込む研究業務。
［5］INPEX Integrated Report 2025・Growth Strategy（台帳記録の発行日：2026年7月7日）。印刷40・42ページ／PDF17・19枚目。
［6］出光統合レポート2025（2025年7月31日）。印刷38ページの社員利用・配船、印刷43ページのMI活用／PDF39・44枚目。
［7］出光興産・野村総合研究所「idemitsu-R40」共同発表（2025年5月23日）および出光興産 有価証券報告書（台帳記録の提出日：2026年6月17日、43ページ）。開始前発表だけでなく、後の立ち上げ記載と区別して参照。
［8］MORESCOグループ統合報告書2026（台帳記録の発行日：2026年9月1日）。印刷51〜52ページ／PDF27枚目「生成AIプロジェクト」。
［9］コスモ「内航船配船計画にAI最適化ソリューションOptiumを導入」（2025年4月15日）。本格運用開始と効果の見込みを分離。
［10］石油資源開発 統合報告書2025（2025年9月）。印刷32ページ／PDF33枚目「E&P技術のDX事例」。
［11］ニチレキグループ 個人投資家セミナー資料（2026年9月5日）、31〜32ページ。道路点検の提供と利用例。本企画の採点台帳と照合。
［12］日鉄鉱業 統合報告書2025（2025年9月）、23ページ。研究開発の具体的なAIテーマ。本企画の採点台帳と照合。
［13］ユシロ IDATENaseとの共同プロジェクト発表（2026年5月7日）。本企画の採点台帳と照合。
記事編集：2026年10月9日。評価情報は2026年9月5日基準のままです。本稿は保存済み資料をもとに編集したもので、2026年10月9日時点へ全社を再調査・再採点したものではありません。
出典をたどり、自分で比較したい方へ
本記事では全14社の順位・点数・主な評価理由を無料で公開しています。順位を知るために資料を購入する必要はありません。
さらに調査したい方に向けて、全84軸の評価理由、出典URL・資料日・本文位置、Excel・CSV、オフライン比較ビューアをまとめた資料集を用意しています。企業が公開した資料そのものを販売するのではなく、公開情報を照合・比較しやすく整理した独自資料です。
