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市場調査レポート
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1863263

群ロボット市場:プラットフォーム別、構成部品タイプ別、応用分野別、産業別- 世界予測2025-2032年

Swarm Robotics Market by Platform, Component Types, Application Area, Industries - Global Forecast 2025-2032


出版日
発行
360iResearch
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英文 184 Pages
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群ロボット市場:プラットフォーム別、構成部品タイプ別、応用分野別、産業別- 世界予測2025-2032年
出版日: 2025年09月30日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 184 Pages
納期: 即日から翌営業日
GIIご利用のメリット
  • 概要

群ロボット市場は、2032年までにCAGR23.68%で47億1,871万米ドル規模に成長すると予測されております。

主な市場の統計
基準年2024 8億6,143万米ドル
推定年2025 10億5,534万米ドル
予測年2032 47億1,871万米ドル
CAGR(%) 23.68%

分散自律性、新たな実現技術、実用的な導入に必要な組織的変革に焦点を当てた、群ロボット工学の包括的な紹介

群ロボット工学は、システムが集合的に知覚し、推論し、行動する方法におけるパラダイムシフトを表しています。その中核では、群ロボット工学は、分散アルゴリズムを通じて協力する比較的単純な物理エージェントを多数活用し、冗長性、拡張性、回復力を備えた複雑なタスクを達成します。この創発的な能力は、ネットワーク化された調整、分散型意思決定、適応的なタスク割り当てを強調することで、従来のモノリシックなロボットソリューションとは対照的です。自律性がより身近になり、計算効率が向上するにつれ、かつて生物システムに限定されていた集合行動が、設計された群れにおいても実現可能となり、商業、産業、公共部門の領域にわたり新たな使用事例を開拓しています。

導入を推進する要因は技術的・経済的の両面にあります。小型化センサー、低消費電力通信モジュール、堅牢なナビゲーションスタックの進歩により、競合・混雑・複雑な環境下での協調エージェント展開の障壁が低下しました。同時に、企業や公共機関は運用範囲を拡大しつつ単一障害点のリスクを軽減する費用対効果の高い方法を模索しています。この組み合わせにより、広域カバー、持続的監視、障害後の迅速な再構成を要するタスクへの群集戦術導入が強く推進される状況が生まれています。

パイロット段階から実運用への移行には、技術面、規制面、組織面での調整が不可欠です。開発者はハードウェアの信頼性と、予測可能な創発的挙動を支えるソフトウェアを統合しなければなりません。規制当局や運用者は意思決定ロジックやフェイルセーフモードの可視化をますます要求するでしょう。したがって、ガバナンス、シミュレーション駆動型検証、学際的チームへの投資を早期に行う企業は、群ロボット技術が実験的導入から日常的なミッションクリティカルな役割へ移行する過程で、運用面での大きな優位性を獲得することになります。

分散アルゴリズム、ハイブリッドエッジクラウドアーキテクチャ、モジュール式ハードウェアの進歩が自律型フリートの運用モデルを根本的に変革する仕組み

群ロボット工学の情勢は、採用者にとっての可能性と制約の両方を再定義する複数の変革軸に沿って進化しています。第一に、分散制御と合意形成メカニズムにおけるアルゴリズムの進歩は成熟段階に達し、群れが動的に役割を再割り当てし、接続性を維持し、エージェントの損失を許容しながらもミッション目標を達成できる水準に至っています。これらのソフトウェアレベルの変革は、ハードウェアの動向によって補完されています:モジュラー型センサースイート、より効率的な電源ユニット、堅牢化されたマイクロコントローラーにより、エージェントは従来世代よりも長時間の稼働と過酷な環境下での運用が可能となりました。

同時に、エッジコンピューティングのパラダイムと軽量機械学習モデルの統合により、個々のエージェントとクラウドサービス間で知覚と意思決定がどのように分割されるかが再定義されています。このハイブリッドアーキテクチャは、時間依存性の高い調整タスクの遅延を低減しつつ、戦略的最適化のための集中型分析の利点を維持します。相互運用性標準とオープンAPIの重要性が高まっており、無人航空機と無人地上車両で構成される異種混合艦隊がベンダーの境界を越えて連携することを可能にしています。

最後に、運用マインドセットは単一ポイントの自動化から、人間の介入による監視、説明可能性、安全なフォールバック動作を重視する連合運用へと移行しています。その結果、シミュレーション、デジタルツイン、合成テスト環境への投資が不可欠となりました。これらの変革的な変化が相まって、回復力、モジュール性、透明性が、群集展開の成功を形作る主要な要素となる情勢が形成されています。

2025年の米国関税政策の累積的効果が、サプライチェーンの再編、サプライヤーの多様化、エコシステム全体でのモジュール設計の採用をいかに促したかを理解すること

関税などの政策措置は、調達、サプライチェーン設計、現地化戦略におけるインセンティブを変化させることで、群ロボットエコシステムに影響を与えます。2025年に米国が実施した関税調整を受けて、製造業者やシステムインテグレーターは、特に特化型ハードウェアや通信モジュールが関税影響地域に由来する場合、部品調達の見直しを行いました。この再調整により、代替サプライヤーの認定、生産の重要段階の国内回帰、およびリードタイムと認証プロセスを管理するための動力ユニットやマイクロコントローラーの垂直統合の深化が加速されました。

直接的なコスト影響を超えて、関税は戦略的調達決定を再構築しました。サプライヤーネットワークを多様化させていた企業は、増加する投入コスト圧力を吸収する態勢が整っていた一方、集中したインバウンド供給網に依存していた企業は、より混乱を招く再認定サイクルに直面しました。累積的な影響は研究開発パイプラインにも及びました。調達不確実性により、システム全体の再設計を伴わずにアクチュエータやセンサーの代替を容易にするモジュール設計への投資が促進されました。並行して、サービスプロバイダーは商業顧客向けの総所有コストモデルを再評価し、変動する投入価格を緩和するため、サービスとしての保守(MaaS)や部品ライフサイクルプログラムをより重視するようになりました。

貿易政策の転換は国境を越えた協業戦略にも影響を与えました。一部組織は、現地生産条項を含む長期契約を確保するため、国内防衛・産業機関との提携を加速させました。他方、ソフトウェア主導の差別化を優先し、ハードウェアの調達先に関わらず価値を維持する航法ソフトウェアや制御システムへの投資を進めました。総じて、2025年の関税環境はサプライチェーンのレジリエンス強化と設計のモジュール化を促進し、これらは今後も業界の構造的特徴として持続するでしょう。

プラットフォームの差異化、コンポーネントアーキテクチャ、アプリケーション、業界要件が競争上の差別化を決定づける仕組みを明らかにする、実践的なセグメンテーションに基づく知見

市場セグメンテーションは、群ロボット技術における製品開発の優先順位と市場投入戦略の両方を根本的に形作ります。プラットフォームに基づき、市場は無人航空機(UAV)と無人地上車両(UGV)に分類され、この区別が異なる制約と機会を生み出します:航空プラットフォームは重量、航続時間、空域統合を優先する一方、地上車両は積載能力、地形対応性、持続的運用を最適化します。これらのプラットフォーム固有のトレードオフは、部品選定とソフトウェアアーキテクチャに直接的な影響を及ぼします。

よくあるご質問

  • 群ロボット市場の市場規模はどのように予測されていますか?
  • 群ロボット工学の中核は何ですか?
  • 群ロボット技術の導入を推進する要因は何ですか?
  • 群ロボットの実運用への移行には何が必要ですか?
  • 群ロボット工学の情勢はどのように進化していますか?
  • 2025年の米国関税政策の影響は何ですか?
  • 群ロボット市場のセグメンテーションはどのように行われていますか?
  • 群ロボット市場の主要企業はどこですか?

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

  • 精密農業向けドローンスウォーム協調におけるAI駆動自律性の統合
  • 強靭なマルチロボットシステムのための生物模倣型通信プロトコルの開発
  • エッジコンピューティングと5Gネットワークを活用したロボット群のリアルタイム制御の採用
  • 海洋環境モニタリングのための協調型水中群ロボットシステムの実装
  • 分散型ブロックチェーンフレームワークの出現による安全な群タスク割り当ての実現
  • 異種ロボット群における適応的編隊制御のための機械学習の活用
  • スケーラブルな群ロボット展開を可能とするモジュラーハードウェアプラットフォームの進展

第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025

第7章 AIの累積的影響, 2025

第8章 群ロボット市場:プラットフォーム別

  • 無人航空機
  • 無人地上車両

第9章 群ロボット市場構成要素タイプ別

  • ハードウェア
    • アクチュエータ
    • 通信モジュール
    • マイクロコントローラ
    • 動力ユニット
    • センサー
  • ソフトウェア
    • 制御システム
    • データ管理
    • ナビゲーションソフトウェア

第10章 群ロボット市場:応用分野別

  • 測量・地図作成
  • 捜索・救助・災害救援
  • セキュリティ、検査、監視
  • サプライチェーン・倉庫管理

第11章 群ロボット市場:業界別

  • 農業
    • 作物モニタリング
    • 畜産管理
    • 精密農業
    • 雑草防除
  • 防衛
    • 国境監視
    • 偵察任務
  • 環境モニタリング
    • 大気質モニタリング
    • 災害管理
    • 水質検査
    • 野生生物の監視
  • ヘルスケア
    • 内視鏡手術
    • 標的薬物送達
  • 製造
    • 組立ラインの自動化
    • 在庫管理
    • 予知保全

第12章 群ロボット市場:地域別

  • 南北アメリカ
    • 北米
    • ラテンアメリカ
  • 欧州・中東・アフリカ
    • 欧州
    • 中東
    • アフリカ
  • アジア太平洋地域

第13章 群ロボット市場:グループ別

  • ASEAN
  • GCC
  • EU
  • BRICS
  • G7
  • NATO

第14章 群ロボット市場:国別

  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
  • ブラジル
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • ロシア
  • イタリア
  • スペイン
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • 韓国

第15章 競合情勢

  • 市場シェア分析, 2024
  • FPNVポジショニングマトリックス, 2024
  • 競合分析
    • Adani Group
    • AeroVironment, Inc.
    • AGILOX Services GmbH
    • Amazon.com, Inc.
    • Boston Dynamic by Hyundai Motor Group
    • Capra Robotics ApS
    • Exyn Technologies by Reliance Industries Limited(RIL)
    • Fanuc Corporation
    • FARobot, Inc.
    • Hydromea SA
    • KION GROUP AG
    • KUKA AG
    • L3Harris Technologies, Inc.
    • Marvelmind Robotics
    • NEUROSPACE GmbH
    • Northrop Grumman Corporation
    • Off-World, Inc.
    • Parrot SA
    • Red Cat Holdings, Inc.
    • Robert Bosch GmbH
    • Rolls-Royce PLC
    • Sentien Robotics
    • Siemens AG
    • SwarmFarm Robotics
    • Syrius Robotics Co., Ltd.
    • SZ DJI Technology Co., Ltd.
    • Thales Group
    • The Boeing Company
    • UnboxRobotics Corporation