著者:
Suraj Gujar, Tanisha Malwa
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漁業用ドローン市場 サイズとシェア 2024 to 2032
レポートID: GMI10329
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発行日: July 2024
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レポート形式: PDF/エクセル/ダッシュボード/プラットフォーム
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漁業用ドローン市場
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漁業用ドローン市場規模
漁業用ドローン市場は2023年に8億2,480万米ドルと評価され、2024年から2032年にかけて年平均成長率(CAGR)12%超で拡大すると予測される。世界各地で漁業活動が活発化していることが、市場成長の要因である。
漁業用ドローン市場の主なポイント
国連食糧農業機関(FAO)による「世界漁業・養殖業白書(SOFIA)」の2024年版によると、世界の漁業・養殖業生産量は2022年に2億2,000万トンを超え、2020年から4.4%増加した。生産量の内訳は、水生動物が1億8,000万トン超、藻類が約4,000万トンであった。漁業活動の拡大に伴い、漁業用ドローンで実現できる漁業操業の効率化に対する需要が高まっている。
また、漁業用ドローンを使えば、従来の方法より効率的に魚群を監視し、その位置を特定できる。この機能により、漁獲ルートを最適化し、生産性の高い漁場を直接狙えるため、漁獲量が大幅に増加し、燃料費も削減される。
市場で事業を展開する企業は、漁業体験の向上と、より幅広い顧客層が購入しやすい価格の実現を目指し、革新的で低価格の漁業用ドローンを発売している。これにより、世界的に漁業用ドローンの導入が進むと予想される。例えば、2023年12月、Urban DronesはSwellProと協業し、精密な餌の投下、二重餌リリース機能、幅広い革新的機能を備えた防水漁業用ドローン「FD3」を発売した。このドローンはスポーツフィッシングを楽しむ釣り人向けに設計されており、最新のドローン技術を低価格で提供することで、釣り体験の向上を図っている。同社は新型ドローンの基本モデルと上位モデルの小売価格を、それぞれ約1,600米ドル、約1,900米ドルに設定した。
市場成長を阻害する主な要因として、規制上および法的な課題が挙げられる。多くの地域では、ドローンの使用に関する規制があり、水域上空での飛行制限、許可取得の要件、人や船舶からの距離制限などが定められている。水上で運用するドローンはこうした規制を遵守する必要があるが、規制は複雑で地域によって異なるため、漁業用ドローンの運用の柔軟性がさらに制限される。また、初期導入費用も潜在的な利用者の障壁となっており、とりわけこうした技術への多額の投資を望まないレクリエーション目的の釣り人にとっては負担となり、市場の成長を妨げている。
漁業用ドローン市場の動向
GPS、高解像度カメラ、自律航行システムなどの先進機能を漁業用ドローンに搭載することで、漁業の効率が向上している。また、ソナー技術を使って魚群を検知できるモデルもある。レクリエーション目的の釣り人の間では、釣り場の調査や狙った場所への餌の投下にドローンを活用する動きが広がっている。使いやすさと、これまでアクセスできなかった場所に到達できる能力が、この動きを後押ししている。さらに、近年の漁業用ドローンはバッテリー駆動時間が延び、積載量も増加しているため、飛行時間の延長や、より重い餌や釣り糸の運搬が可能になっている。この進歩は、特に沖合での漁業活動に有益である。また、環境モニタリングや保全活動にも活用されている。こうしたモデルは、魚類の個体数の追跡、水生生息地の調査、違法漁業の監視に役立つ。
さらに、メーカー各社は特定の漁業ニーズに合わせた専用ドローンを開発している。例えば、Aerooは2024年6月、洗練されたデザインと黒色が特徴の新型釣り用ドローン「Aeroo Pro」を発売した。この新型ドローンのペイロード重量は1 kgで、より高い揚力を備えている。また、耐風性に優れており、沿岸部の気象条件にも対応できる。釣り用ドローンには、高解像度カメラと完全な機械式手ブレ補正機能が搭載されている。
釣り用ドローン市場分析
製品別では、市場は固定翼型ドローン、回転翼型ドローン、ハイブリッド型ドローンに分類される。回転翼型ドローンは2023年に65%を超える市場シェアを占め、汎用性と操縦のしやすさを背景に、2032年までに15億米ドルを超える市場規模に達すると予測される。これらのドローンは複数のローターを備え、安定性と精度を高めており、釣り用途において重要な役割を果たす。ホバリングや精密な移動が可能なため、回転翼型ドローンは餌の投下や釣り場の探索に適している。
さらに、近年の技術進歩により、バッテリー駆動時間の延長とペイロード容量の増加を実現した回転翼型ドローンが開発され、より長時間の釣りや、より重い餌や釣具の運搬が可能になっている。また、これらのドローンへの高度なセンサーやカメラの統合が進み、浅い淡水域から深海環境まで、さまざまな釣りの場面での導入が進んでいる。
用途別では、釣り用ドローン市場はレクリエーション漁業、商業漁業、その他に分類される。商業漁業セグメントは2023年に62%の市場シェアを占め、予測期間中も成長が見込まれる。このセグメントの成長は、高品質を求める消費者の嗜好を背景とした高級水産物への需要拡大に支えられている。こうした需要を受け、商業事業者は市場の期待に応えるため、釣り用ドローンなどの革新的な技術を導入している。
さらに、商業漁業における釣り用ドローンの活用は、効率性の向上と運用コストの削減を通じて業界に変革をもたらしている。また、高度なソナーや画像技術を搭載したドローンは魚群を迅速に発見できるため、従来の漁法で必要とされる時間と労力を大幅に削減できる。この技術は、時間と資源の最適化が重要となる大規模な商業操業において、特に有効である。
北米は2023年に約34%の市場シェアを占め、技術の進歩とレクリエーション漁業および商業漁業に携わる人々の導入拡大を背景に、予測期間中も大幅な成長が見込まれる。同地域の強固な技術インフラは、GPS、高解像度カメラ、自律航行システムなどの高度な機能を釣り用ドローンに組み込むことを支えている。さらに、ドローン釣りの競技会やイベントの人気上昇が市場需要を押し上げている。また、釣りにおけるドローン使用への規制面の支援や明確なガイドラインも、市場の拡大を後押ししている。
さらに、米国では持続可能な漁業と海洋資源の保全に重点を置いた、確立された漁業管理政策・規制が整備されている。漁業用ドローンは、魚の個体数に関する正確なデータの提供、漁獲割当量の遵守状況の監視、科学研究の取り組みの支援を通じて、漁業管理において重要な役割を果たしている。
中国は世界最大の水産養殖製品生産国である。水産養殖の現場では、魚の健康状態の監視、水質評価、給餌作業など、さまざまな業務に漁業用ドローンがますます活用されている。こうした導入は、効率の向上、人件費の削減、水産養殖部門の生産性向上の必要性を背景としている。これにより、同国市場の成長が促進されると予想される。
ラテンアメリカの漁業用ドローン産業の成長は、広大な沿岸地域と豊かな海洋生物多様性に起因しており、これらの要素によって同地域は商業漁業の重要な地域となっている。漁業用ドローンは、事業者による広大な海洋資源の効率的な監視・管理を支援し、漁獲効率の向上と運用コストの削減につながることで、市場にビジネス機会を生み出している。
漁業用ドローン市場シェア
SZ DJI Technology Co., LtdとSwellPro Technology Co., Ltd.は、漁業用ドローン業界で30%を超える大きな市場シェアを占めている。DJIは、漁業用途に合わせて設計された高度なセンサーと安定性を最適化する機能を備えた専用の漁業用ドローンを開発するため、ドローン技術の継続的な革新に注力している。
SwellProは、販売代理店、小売業者、業界関係者との戦略的パートナーシップを通じて、市場の拡大に注力している。これにより、同社は新たな市場に参入し、現地市場に関する知識と流通網を活用して競争優位性を獲得できる。
漁業用ドローン市場の企業
漁業用ドローン業界で事業を展開する主要企業は以下のとおりである。
漁業用ドローン業界のニュース
漁業用ドローン市場調査レポートは、2021年から2032年までの売上高(10億米ドル)および出荷台数(台)の推定・予測を含む、以下のセグメントに関する業界の詳細な分析を掲載している。
製品別市場
運用方式別市場
ペイロード容量別市場
用途別市場
上記の情報は、以下の地域および国を対象としている。
よくある質問 (FAQs):
調査手法、データソース、検証プロセス
本レポートは、業界関係者への直接的なヒアリング、独自のモデル構築、厳格な相互検証を柱とする体系的な調査プロセスに基づいています。文献・公開情報の調査だけに依拠したものではありません。
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当社はボトムアップ方式で市場規模を推計します。一次インタビューで直接収集した企業の売上高データに加え、メーカーの生産量、設置件数または導入件数に関する統計を出発点とします。これらの情報を地域市場ごとに積み上げ、実際の業界活動に裏付けられた世界市場の推計値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には、以下の事項を明示しています。
✓ 主な成長要因と、それぞれについて想定する影響
✓ 成長抑制要因と、その影響を緩和するシナリオ
✓ 規制に関する前提条件と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線のパラメーター
✓ マクロ経済に関する前提条件(GDP成長率、インフレ率、為替)
✓ 競争環境と市場への参入・撤退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では、各分野の専門家が選別済みデータを目視で確認し、自動化されたシステムでは見落とし得る微妙な差異や文脈上の誤りを特定します。この専門家によるレビューが品質保証の重要な層となり、データが調査目的と各分野の基準に合致していることを確認します。
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