反無人機市場規模およびシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 3.03 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 9.30 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 25.14% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 低 |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 画像 © Mordor Intelligence。再利用にはCC BY 4.0の表示が必要です。 |
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Mordor Intelligenceによる反無人機市場分析
反無人機市場規模は2025年に30億3,000万米ドルに達し、2030年までに93億米ドルまで上昇し、年平均成長率25.14%で推移すると予測されています。急速な規模拡大は、ニッチな周辺警備から不可欠な多層航空防衛への転換を反映し、活発な紛争地域での武器化無人機の拡散と国家エネルギー網への脅威の高まりに拍車をかけられています。北米は2024年収益の最大シェア41.25%を占めており、これは連邦航空規則が空港での無人機システム検知を義務付け、国防総省が対無人機システムプログラムに500億米ドルを振り向けたことによります。アジア太平洋は2030年まで年平均成長率25.66%で最速成長を記録しており、日米合同マイクロ波プロジェクトと中国の無人機生産ブームが地域の戦力バランスを変化させています。検知システムは現在の需要の55.43%のシェアで支配的ですが、無効化ソリューションが最も急速な成長を示しており、調達優先順位が状況認識から実力行使効果へ移行していることを裏付けています。プラットフォーム選好もこの進化を反映しており、地上固定式アレイがまだ主導していますが、現代の戦場で無人機対無人機の交戦が一般的になるにつれ、無人機搭載迎撃機が急速に拡大しています。
主要レポート要点
- 技術別では、検知システムが2024年の反無人機市場シェアの55.43%でトップ；無効化システムは2030年まで年平均成長率29.52%で急成長すると予測されています。
- プラットフォーム別では、地上固定式ソリューションが2024年の反無人機市場の42.12%を占有し、無人機搭載対無人機システムプラットフォームは2030年まで年平均成長率26.32%で拡大しています。
- 最終用途業界別では、軍事・防衛用途が2024年収益の44.56%を占め、重要インフラ保護は2030年まで年平均成長率21.36%で進展しています。
- 運用距離別では、中距離システムが2024年の反無人機市場シェアの49.23%を獲得し、短距離システムが年平均成長率22.41%で最速成長しています。
- 地域別では、北米が2024年収益の41.25%でトップ、一方アジア太平洋は年平均成長率25.66%で最速成長を予測されています。
世界の反無人機市場トレンドと洞察
推進要因影響分析
| 推進要因 | 平均成長率予測への影響（〜%） | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| 非対称脅威を可能にする低コスト商用無人機の拡散 | +8.2% | 東欧・中東 | 中期（2～4年） |
| 厳格な空域セキュリティ義務（FAA空港無人機システム検知、EU U-space） | +6.1% | 北米・EU | 短期（2年以下） |
| 重要エネルギー資産周辺での無人機侵入 | +4.8% | 北米・欧州 | 中期（2～4年） |
| 都市RF雑音での検知精度向上をもたらすAI駆動センサーフュージョン | +3.7% | 世界の先進市場 | 長期（4年以上） |
| ウクライナ紛争後の多層対無人機システムへの防衛予算再配分 | +5.9% | NATOが主導するグローバル | 短期（2年以下） |
| スタジアム・イベントの保険主導責任条項 | +2.1% | 北米・欧州、世界拡大中 | 中期（2～4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
非対称脅威を可能にする低コスト商用無人機の拡散
ロイタリング弾薬に改造された商用クアッドコプターが戦場に溢れており、ウクライナだけでも76の国内企業との契約で年間250万機を調達しています。500米ドルのホビー無人機が数百万ドルの装甲車両を無効化する能力は、従来のコスト交換比率を覆し、従来の航空防衛に依存していた軍隊間での反無人機市場需要を加速させています。NORADは米軍施設での無許可無人機イベントを1年間で350件記録しており、このデータポイントが本土施設への認識リスク範囲を拡大しました。パイプライン、貯蔵庫、輸送拠点を標的とする類似事件は、重要インフラも同様に露出していることを証明しています。調達機関はその結果、この分散脅威プロファイルに対抗するために固定センサーと移動エフェクターを組み合わせた拡張可能な対無人機システムネットワークを好んでいます。新興国内無人機メーカーからの供給プッシュと安価なオンライン部品入手可能性により、拡散圧力は今後10年間高水準で推移することが確実です。
厳格な空域セキュリティ義務
FAA のニュージャージー、ニューメキシコ、ノースダコタ、ミシシッピでの段階的評価は、無人機検知および軽減ツールを国家空域システムに統合するための46の実行可能な指令を生み出しました。[1]EASAの更新されたリモートIDおよびサイバーセキュリティ規則を通じて、並行するヨーロッパの規制統合により、空港、ヘリポート、重要インフラに認定対無人機システムスイートの配備が強制されています。[2]European Union Aviation Safety Agency, "Easy Access Rules for Unmanned Aircraft Systems," easa.europa.euコンプライアンスは、運用者が運用ライセンスを維持するためにリアルタイムの状況認識と対応能力を証明しなければならないため、即座の設備投資サイクルを引き起こします。保険会社は、30,000人を超える群衆をホストする会場で承認技術の存在に補償を結び付けることで緊急性を増幅させています。これらの相互関連する義務は、対無人機採用を任意支出から規制上の必需品に変換し、軍事契約を超えて反無人機市場を拡大しています。
重要エネルギー資産周辺での無人機侵入
米国の変電所およびヨーロッパのガスパイプラインへの攻撃未遂は、航空侵入に適さない既存インフラの脆弱性を露呈しました。ナッシュビル送電網への失敗攻撃は部門全体の脅威再評価を促し、公益事業者は現在、近代化青写真に頭上空域監視を組み込んでいます。所有者はRFジャミングを禁止する法的制約に直面し、立法者がより広い阻止権限について議論する間、早期警告と法執行協調に依存しています。経済モデリングは、局所的な公共事業のダウンタイムが隣接産業全体にカスケード生産損失を引き起こすことを示しており、ダウンタイム回避を財政的に説得力のあるものにしています。そのため、エネルギー事業者は、検知から数秒以内にセキュリティスタッフが展開できるポータブル無効化装置で補完された統合レーダー、光学、音響アレイへの運営費の増加を配分しています。不十分な航空リスク管理に対する責任罰則を規制当局が示すたびに、採用率はさらに加速します。
都市RF雑音での検知精度向上をもたらすAI駆動センサーフュージョン
先進アルゴリズムはレーダー、RF、音響、電気光学入力を融合し、5G密集都市景観内で低シグネチャ無人機を分離します。L3HarrisのUAS TRACERは機械学習分類器とソフトウェア定義レーダーを組み合わせて誤陽性を削減し、検証された脅威のみでエフェクターをキューします。[3]L3Harris Technologies, "UAS TRACER Fact Sheet," l3harris.comAndurilのWISPプラットフォームはペタバイト規模のセンサーフィードを処理して3-10マイルに渡って360度の認識を維持し、秒単位での自律迎撃決定を可能にします。バックグラウンドRFノイズが急増する際に手動監視が運用者過負荷をもたらすため、都市機関は自動キューイングを重視します。艦載レーザー用AI火器管制の米海軍統合は、検知、決定、交戦が単一計算スタック内で共存し、無人機群に対する反応時間を大幅短縮する次段階収束を例示しています。アルゴリズムが成熟するにつれ、ベンダーは新しいハードウェアではなくソフトウェア更新をますます販売し、反無人機市場のAI中心ソリューションへの転換を強化する継続収益ストリームを創出しています。
制約要因影響分析
| 制約要因 | 平均成長率予測への影響（〜%） | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| 民間空域でのRFジャミングおよび運動学的阻止の曖昧な合法性 | −4.3% | 世界の民間空域 | 中期（2～4年） |
| 5G密集都市地域での高誤報率 | −2.8% | 世界の都市中心部 | 短期（2年以下） |
| 移動・戦術プラットフォームのSWaP制約 | −2.1% | 世界の軍事用途 | 長期（4年以上） |
| 高エネルギーレーザー用GaN電力アンプ供給ボトルネック | −3.4% | 世界、先進防衛市場に集中 | 中期（2～4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
RFジャミングおよび運動学的阻止の曖昧な合法性
能動的無人機無効化の法定権限は主に米国連邦省庁の少数に限定されており、不正無人機がスタジアムや化学プラントを脅かす際に州・地方法執行機関を身動き取れない状態にしています。国際的には、類似の法的グレーゾーンが軍事領域外でのRFジャマーと指向エネルギー迎撃機の市場取り込みを制限しています。提案されている国防法は、承認された対無人機ツールへのアクセスを精査された公共安全機関に付与することを求めていますが、その通過タイムラインは不確実なままです。ヨーロッパでは、電子戦放射は厳格なスペクトラム管理規則に直面し、民間空域での高出力装置の迅速展開を抑制しています。世界の規制当局が民間空域での比例使用力に関する規則を調和させるまで、多くの運用者は検知のみのソリューションを展開し、反無人機市場内のエフェクター収益成長を緩和します。
5G密集都市地域での高誤報率
密集化5Gネットワークは、小信号無人機をマスクする複雑なRF反射を生成し、一部の検知アレイが無害な波形を脅威として誤分類する原因となります。誤陽性は空港運用を妨害し、コストのかかるセキュリティロックダウンを引き起こし、自動警報システムに対する運用者の信頼を損ないます。ベンダーはパッシブRFセンシングをAI強化レーダーと光学検証で重層化することで対抗していますが、統合により小規模自治体機関が正当化に苦労するコストが追加されます。アルゴリズム改良は大規模なラベル付きデータセットに依存しており、そのようなリポジトリが成熟するまで、大都市での検知精度は郊外性能に遅れをとります。この精度ギャップは自治体機関の購入サイクルを遅らせ、反無人機市場の将来の大きなスライスを代表しています。
セグメント分析
技術別：検知システムが主導地位を維持、無効化装置が加速
検知プラットフォームは2024年収益の55.43%を生み出し、反無人機市場へのエントリーポイントとしての役割を裏付けています。初期展開は滑走路、前進作戦基地、エネルギーハブでの独立型レーダーまたはRFファインダーを中心に展開されました。ソフトウェア定義アップグレードにより、追加のハードウェア交換なしで多モード精度を向上させるセンサーフュージョンオーバーレイが可能になりました。AI駆動分類はさらに運用者の作業負荷を削減し、脅威量が増大する中で重要な利益となっています。今後、調達予算は、リアルタイムで民間および軍事利害関係者がアクセス可能な共通作戦画面で空域を可視化するコマンド・アンド・コントロールソフトウェアと検知ノードをますます組み合わせています。
無効化技術は今日はより小さいものの、運用者が「見る」から「止める」へ移行するにつれて年平均成長率29.52%で拡大しています。Lockheed MartinのHELIOSレーザーなどの指向エネルギーシステムは、ミサイルと比較してショット当たり数ペニーのコストの海上迎撃を記録しています。[4]Lockheed Martin, "HELIOS Laser Weapon System Overview," lockheedmartin.com高出力マイクロ波無線周波数銃は連続生産に入り、人口密集地域での落下破片を禁止する安全規則に準拠して、運動学的破片なしで無人機電子機器を破壊する短バーストパルスを提供しています。ネットワーク化された40mmスマート弾からマイクロ無人機ドッグファイターまでの運動学的迎撃機は、交戦距離全体で指揮官に段層化オプションを与えています。これらの進歩は、人口密集地域での落下破片を禁止する安全規則に準拠する必要がある最終ユーザー間で反無人機市場の魅力を大幅に広げています。技術競争は、高価な取り替えサイクルを強制することなく将来のエフェクターを受け入れることができるオープンアーキテクチャコマンドソフトウェアを中心とし、早期参入者のベンダーロックインを強化しています。
注記: すべての個別セグメントのセグメントシェアは、レポート購入時に利用可能
プラットフォームタイプ別：地上固定式の優位性が無人機搭載の破壊に直面
地上固定式アレイは、空港、刑務所、石油化学サイトがマスト搭載レーダー、パノラマカメラ、電子戦エミッターを設置したため、2024年支出の42.12%をコントロールしました。その広範囲カバレッジと連続電源供給は、24時間体制で定義された境界を確保しなければならない静的施設に適合します。アクセス制御および緊急対応ネットワークとの統合により、運用者は規制当局が要求するダッシュボードでコンプライアンスを維持できます。コンテナ化シェルターの進歩により、固定システムが数時間以内に再配置でき、半永続的カバレッジを必要とする遠征基地をサポートできるようになりました。
無人機搭載対無人機システムプラットフォームは、地上視線が遮蔽される動的戦域で無人機対無人機交戦が優れているため、著しい年平均成長率26.32%を示しています。MARSS Interceptor-MRなどの自律迎撃機は、敵対無人機を5km以上追跡し、爆発物なしで脅威を終了させ、副次的リスクを削減します。MRAPに搭載された地上移動システムは、静的サイトと空中ハンター間のギャップを埋め、機動部隊が輸送隊を保護できるようにします。携帯型ジャマーとライフル型破壊装置は、1km泡内で個々の兵士に最後の選択肢を与えます。無人脅威が沖合に移行するにつれて海軍部隊はデッキ搭載レーザーとRF破壊装置を採用し、拡大する反無人機市場から運用領域が免除されないことを示しています。
最終用途業界別：重要インフラがすべての民間部門を上回る
軍事・防衛購入者は、段層化防空のための複数年調達ラインに支えられて、反無人機市場の最大44.56%シェアを依然として指揮しています。米陸軍のCoyote迎撃機シリーズやカタールのFS-LIDS取得などのプログラムは、同盟国が物流を合理化するために要件を調和させる方法を示しています。統合業者は、大隊が自己展開できる遠征キットにセンサー、戦闘管理無線、エフェクターを組み合わせています。防衛分野での予算確実性は今後10年間を通じてベースライン需要を保証し、ベンダーのキャッシュフローを固定しています。
重要インフラ-年平均成長率21.36%で最速上昇-は、パイプライン運用者、送電網コンソーシアム、LNG端末が航空脅威をサイバーリスクと並んでいることを受け入れるにつれて、民間セキュリティ教義を再定義しています。資産所有者は、軍事人員ではなく技術者が保守できる事前統合「C-UAS in a box」パッケージに投資しています。法執行機関および法執行機関は、法律が許可可能な対無人機システムツールセットを拡大するにつれて採用を加速させています。商業会場は、主要イベント前にリスク緩和計画を検証するために保険会社と関与し、スタジアム、競馬場、テーマパークへの反無人機市場浸透を刺激しています。VIP保護チームは、標準的な幹部警備旅行キットに適合するポータブルセンサーとエフェクターを調達することで需要を生成しています。
注記: すべての個別セグメントのセグメントシェアは、レポート購入時に利用可能
運用距離別：短距離システムが戦闘近傍でモメンタムを構築
中距離アーキテクチャ（1-5km）は、監視フットプリントと交戦確実性の間の実用的バランスを取るため、反無人機市場シェアの49.23%を依然として獲得しています。飛行場、前進作戦基地、海港はこの範囲内にちょうど収まります。システムは、乗組員が数時間以内に組み立てることができ、ディーゼル発電機または陸上電源に接続できるモジュラーパレットとして出荷されます。ベンダーは検知粒度の改良を継続し、格納庫や大型貯蔵タンク周辺の死角を減らすために低電力Soldiers' Cornerカメラを追加しています。
短距離装置（1km未満）は、歩兵部隊および都市サイト警備が即座の個人バブル保護を要求するため、最速年平均成長率22.41%を描いています。指向性RFパルスを放射する携帯型ライフルは、迷走放射制限に違反することなくホビークラス無人機を無効化します。バックパックサイズのリピーターは、タワーベースレーダーで発見されない路地や地下シャフトへのカバレッジを拡張します。東欧軍隊の戦術教義は現在、すべての小隊を有機的対無人機システム資産とペアにし、ポータブル対戦車兵器が数十年前に標準になった方法を反映しています。長距離ソリューション（5km超）は国境巡視および沿岸警備阻止の専門用途にとどまり、早期検知が意思決定者により多くの時間を与えます。しかし、これらのシステムでさえ距離ギャップをカバーするためにより小さなエフェクター層をますます統合しており、段層化設計が全体的な反無人機市場をどのように再形成するかを例示しています。
地域分析
北米は2024年収益の41.25%で主導地位を維持しています。連邦規則制定により空港は検知ネットワークの配備を強制され、国防総省の500億米ドル再配分が多層対無人機システムアーキテクチャに資金を提供しています。RTXやNorthrop Grummanなどの国内プライム企業が連続生産ロットを確保し、Andurilなどのベンチャーキャピタル支援の挑戦者が海兵隊からAI中心契約を獲得しています。統合は継続しています：AxonのDedrone取引とAeroVironmentのBlueHalo買収は、ニッチ能力をより広いコマンド・アンド・コントロールスタックに組み込むことを目指しています。保険会社がカバレッジ発行前にスタジアムや市のフェスティバルが承認された機器を統合することを主張するため、自治体需要が加速し、反無人機市場全体で民間取り込みを深めています。
アジア太平洋は年平均成長率25.66%で最速上昇者です。東京とワシントンが高出力マイクロ波兵器を共同開発する一方、北京がCASIC下でレーザーベース対無人機システム生産ラインを拡大しています。ソウルの海軍無人機空母コンセプトは、地域勢力が統合無人脅威エンベロープを中心とした青水プラットフォームをどのように設計するかを裏付けています。オーストラリア、インド、台湾全体の防衛近代化資金は、最近の紛争で観察された大量群戦術を鈍らせることを期待して対無人機に記録的シェアを配分しています。デュアルユース産業プログラムは政府補助金を受け、輸出管制体制が厳格化する中で国内供給弾力性を確保しています。この軍事緊急性と産業政策の収束は、地域全体で持続的な反無人機市場拡大を推進しています。
ヨーロッパは欧州防衛基金下での協調調達を背景に着実な取り込みを実現しています。Thales主導のEISNETコンソーシアムなどのプロジェクトは、無人機群に対する統合航空・ミサイル防衛の共有ロードマップに23社を編み込みました。[5]Thales Group, "EISNET Consortium Award Announcement," thalesgroup.com英国はDragonFireレーザーに資金提供し、ドイツはCICADA迎撃機を配備し、フランスは国家イベント用PARADEシステムを調達しています。EASAを通じた規制調和は国境を越えた障害を除去し、空港が共通リモートIDとサイバーセキュリティベースラインを展開することを可能にします。国内チャンピオンは、輸入ガリウム窒化物電力アンプへの露出を減らすために主権供給チェーンを推進しています。これらのイニシアティブは、ヨーロッパを技術革新者および世界の反無人機市場内の重要な消費者として固めています。
競争環境
業界構造は、プライム契約業者がエンドツーエンドポートフォリオを組み立てるためにニッチスタートアップを蓄積するため、中程度の集中に傾いています。RTX、Lockheed Martin、Northrop Grummanは数十億ドルの研究開発予算を活用して、統一オープンアーキテクチャ下でセンサー、エフェクター、AIミッションソフトウェアを統合しています。中堅防衛IT企業は対無人機システム分析に軸足を移し、クラウド配信脅威インテリジェンスダッシュボードを提供しています。ベンチャー資金調達参入者は、レガシープレイヤーよりも数ヶ月速くAIモデルを反復する迅速なDevSecOpsサイクルを通じて差別化し、既存企業にアップデートケイデンスの短縮を求めています。
最近の合併は戦略的収束を示しています：AeroVironmentの41億米ドルBlueHalo買収は、自律性アルゴリズムと群テスト範囲を一つの屋根の下に持参します。同時に、Axonは、自治体予算を捉えるために、Dedroneのセンサーメッシュをその公共安全プラットフォームと融合します。供給チェーン弾力性は現在、能力深度と並んで順位付けされており、主要サプライヤー国で輸出規則が厳格化した後、西側統合業者はガリウム窒化物アンプの国内製造を求めています。企業は、中断のない高エネルギー無線およびレーザー部品フローを保証するために半導体ファウンドリーとの共同製造協定を発表しています。
技術ロードマップは、共通電源バス経由でRF、マイクロ波、またはレーザーペイロード間で交換するソフトウェア定義無線コアとモジュラーエフェクターに軸足を置いています。例えば、AndurilのLattice OSは、運用者がエアアップデートを通じて新しいセンサープラグを追加することを可能にし、L3Harrisは無人機群検知用に調整された コンテナ化AI推論エンジンを披露しています。オープンアーキテクチャ標準が成熟するにつれて、コスト差別化が狭まり、ベンダーは反無人機市場で進化するプライバシーと輸出コンプライアンス規範を満たすライフサイクルサポート、訓練、主権データホスティング保証でますます競争しています。
反無人機業界リーダー
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Dedrone Holdings, Inc.
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RTX Corporation
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Lockheed Martin Corporation
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Rohde & Schwarz India Pvt. Ltd.
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Israel Aerospace Industries Ltd.
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年5月：QinetiQは、対無人機システム役割でDragonFireレーザーとRFDEWシステムを推進するために1億6,000万ポンドの契約延長を獲得しました。
- 2025年5月：米国は、Raytheon FS-LIDS段層化防衛に10億米ドルを含む、カタールとの30億米ドル合意を最終化しました。
- 2025年3月：AndurilはAI駆動対無人機システム用海兵隊契約6億4,200万米ドルを確保しました。
- 2025年3月：英国国防省はウクライナ用Andurilからのロイタリングマニション3,000万ポンド（〜4,000万米ドル）相当を発注しました。
世界の反無人機市場レポート範囲
反無人機システムは、顧客のニーズと要件に応じて異なる機器とソリューションを含むカスタマイズ可能な統合システムです。個人住宅、刑務所、商業会場、政府建物、産業施設、空港、国境警備、重要インフラ、軍事施設でのセキュリティ違反を防止します。
反無人機市場は用途、業界、地域別にセグメント化されています。用途別では、市場は検知、ジャミング、破壊にセグメント化されています。検知セグメントはさらに、レーダーとその他のセンサー（RF、音響、赤外線、光学技術を含む）にセグメント化されています。業界別では、市場は防衛、空港、その他の重要インフラにセグメント化されています。レポートはまた、世界の主要地域全体での反無人機市場の市場規模と予測を提供しています。各セグメントについて、市場規模設定と予測は収益（米ドル）ベースで行われています。
| 検知システム |
| 無効化・対抗手段システム |
| 地上固定式 |
| 地上移動式（車載） |
| 携帯型 |
| 無人機搭載対無人機システム |
| 海軍ベース |
| 軍事・防衛 |
| 国土安全保障・法執行 |
| 重要インフラ |
| 商業・公共会場（スタジアム、テーマパーク） |
| VIP保護 |
| 短距離（1km未満） |
| 中距離（1-5km） |
| 長距離（5km超） |
| 北米 | 米国 | |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| その他の南米 | ||
| ヨーロッパ | 英国 | |
| ドイツ | ||
| フランス | ||
| その他のヨーロッパ | ||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア |
| アラブ首長国連邦 | ||
| その他の中東 | ||
| アフリカ | 南アフリカ | |
| その他のアフリカ | ||
| アジア太平洋 | 中国 | |
| インド | ||
| 日本 | ||
| 韓国 | ||
| その他のアジア太平洋 | ||
| 技術別 | 検知システム | ||
| 無効化・対抗手段システム | |||
| プラットフォームタイプ別 | 地上固定式 | ||
| 地上移動式（車載） | |||
| 携帯型 | |||
| 無人機搭載対無人機システム | |||
| 海軍ベース | |||
| 最終用途業界別 | 軍事・防衛 | ||
| 国土安全保障・法執行 | |||
| 重要インフラ | |||
| 商業・公共会場（スタジアム、テーマパーク） | |||
| VIP保護 | |||
| 運用距離別 | 短距離（1km未満） | ||
| 中距離（1-5km） | |||
| 長距離（5km超） | |||
| 地域 | 北米 | 米国 | |
| カナダ | |||
| メキシコ | |||
| 南米 | ブラジル | ||
| その他の南米 | |||
| ヨーロッパ | 英国 | ||
| ドイツ | |||
| フランス | |||
| その他のヨーロッパ | |||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア | |
| アラブ首長国連邦 | |||
| その他の中東 | |||
| アフリカ | 南アフリカ | ||
| その他のアフリカ | |||
| アジア太平洋 | 中国 | ||
| インド | |||
| 日本 | |||
| 韓国 | |||
| その他のアジア太平洋 | |||
レポートで回答される主要質問
現在の反無人機市場規模と成長見通しはどうですか？
反無人機市場規模は2025年に30億3,000万米ドルで、2030年までに93億米ドルに達すると予測され、年平均成長率25.14%を反映しています。
どの技術タイプが反無人機市場を主導していますか？
検知システムは、いかなる交戦前にも検証された状況認識を要求する規制義務のおかげで、2024年の収益シェア55.43%で主導しています。
どの地域が最も急速に成長していますか？
アジア太平洋は、地政学的緊張の高まりと大規模な防衛近代化支出により、2030年まで地域最高年平均成長率25.66%を記録しています。
短距離対無人機システムが注目を集めている理由は何ですか？
都市および近接戦闘作戦は即座の保護を要求し、1km距離未満の携帯型ジャマーと無人機迎撃機を年平均成長率22.41%に押し上げています。
法的制約は採用にどのような影響を与えていますか？
民間空域でのRFジャミングと運動学的攻撃に関する曖昧な規則が民間取り込みを遅らせており、DEFENSE Actなどの今後の法律が許可可能なツールセットの拡大を目指しています。
現代システムで人工知能はどのような役割を果たしていますか？
AIは誤報を削減し、脅威分類を自動化し、自律エフェクターさえも管理するセンサーフュージョンを可能にし、それによって応答速度を向上させ、人員コストを削減します。
最終更新日:
