ドローンのプログラミングとは？その基本と魅力

ドローンのプログラミングとは、人の手で操作するのではなく、コンピュータコードによってドローンの動きを制御する技術です。これにより、事前に指定したルートを自律的に飛行させたり、センサー情報を活用してリアルタイムに状況判断を行わせたりと、従来の手動操作では難しかった複雑な動作を実現することができます。プログラミングの導入は、教育分野から産業・研究開発まで多岐にわたり、今後ますます需要が高まる分野です。

プログラミングでできること：自律飛行・自動操作・タスク実行

ドローンプログラミングを使えば、以下のような動作を自動化できます：

• 離陸から着陸までの全自動飛行
  GPS座標をもとに決められたルートを自律的に移動する。
• 物体の検知と回避
  超音波やビジョンセンサーを使って障害物を回避。
• データ収集ミッションの自動化
  農業や測量、インフラ点検などで必要な写真やデータを自動収集。
• 複数機体の連携飛行（スウォーム制御）
  複数のドローンを協調して制御し、同時にミッションを遂行する。

こうした自律飛行は、PythonやC++、あるいはSDK/APIと連携したライブラリを通じて実現されます。

手動操作との違い：自律飛行とは何か？

一般的なドローンは、プロポ（送信機）やスマートフォンアプリを用いた手動操作で飛行します。一方、自律飛行は、事前にプログラミングした命令に従ってドローンが自ら判断して動く仕組みです。

たとえば、一定の高度を維持して特定の地点を巡回する、あるいは特定の対象を追跡してカメラを向け続けるなど、人の操作なしで実行される動作が該当します。これにより、精密な動作が可能になるほか、操縦者の負担軽減や業務効率化につながります。

ドローンプログラミングの活用分野と将来性

ドローンプログラミングは、以下のような分野で急速に注目を集めています：

• 教育：小中高・大学でのSTEM教材、論理的思考の育成。
• 農業：農薬散布や作物の生育監視の自動化。
• 測量・建設：地形測量や構造物点検の精密飛行。
• 物流：倉庫内での在庫確認や無人配送。
• 災害対策：被災地調査や行方不明者捜索の自動航行。

また、AIやIoTとの連携により、「人の代わりに空から考えて動く」ドローンの実用化が進んでおり、プログラミングスキルはこの先のドローン時代を担う大きな武器となるでしょう。

初心者向け：ドローンプログラミングの始め方

これからドローンのプログラミングに挑戦したい初心者にとって、最初に知るべきは「どのように始めればよいか」というステップです。難しそうに感じるかもしれませんが、現在は教育用や入門用のツールや機体も充実しており、未経験者でも十分にチャレンジ可能です。ここでは、学習の難易度、機体の選び方、使用する言語について順を追って解説します。

難易度と学習ステップのイメージ

ドローンプログラミングは、段階的に学ぶことで確実に習得できます。最初から複雑な制御を目指すのではなく、以下のようなステップで学習を進めるのが効果的です：

1. ビジュアル言語（Scratchなど）で基本操作を理解
   　→ GUIでブロックを組み合わせながら飛行命令を学ぶ。
2. Pythonなどのテキスト言語に挑戦
   　→ 自動離陸やルート設定、ループや条件分岐などを記述。
3. SDKやAPIを活用し、自律飛行やセンサー制御を実装
   　→ 実用的なミッション（測量・撮影・回避など）へ発展。
4. 実機でテスト＆シミュレーターで検証
   　→ 安全かつ効率的な開発環境を構築。

このように、段階的にレベルアップすることで、初心者でも安心して学べます。

おすすめの入門用ドローンと選び方

初心者にとって最も大切なのは「扱いやすく、プログラミングが可能な機体を選ぶこと」です。おすすめは以下の通りです：

• Tello（Ryze Tech / DJI）
  　低価格・軽量・耐衝撃性があり、専用SDKが公開されているためPythonなどで制御可能。教育用としても人気。
• Tello EDU
  　Telloの教育拡張版。複数台の同時制御や画像認識が可能。BlocklyやPythonでの操作に対応。
• Parrot Mambo Fly / Parrot ANAFI
  　フランス製ドローン。Telloよりやや高性能で、PythonやROSとの連携も可能。

選ぶ際は、以下のような点も確認しましょう：

• プログラミング言語の対応状況（Scratch/Python/C++など）
• SDKの有無と使いやすさ
• 耐久性・安全性（屋内での練習に適しているか）
• サポート情報や開発コミュニティの充実度

初心者に人気のプログラミング言語（Scratch・Python）

ドローンプログラミングに使われる代表的な言語には、次の2つがあります：

• Scratch（またはBlockly）
  　MITが開発したビジュアルプログラミング言語。コードを書く必要がなく、ブロックを組み合わせるだけで命令を構築できるため、小中学生でも直感的に理解可能。Tello EDUなどで対応。
• Python
  　教育現場でも人気の高い、シンプルで可読性の高い言語。Tello SDKやParrot SDKなど、実用的なドローン開発でも広く利用されており、将来的に業務レベルの開発にも繋げやすい。

まずはScratchでプログラミングの基礎に慣れ、その後Pythonに移行するのが理想的なステップです。

教育・学習用途で使いたい方へ：子ども向けドローンプログラミング入門

近年、プログラミング教育が小学校・中学校でも必修化される中で、「動く教材」としてドローンが注目を集めています。視覚的・体感的な学習効果が高く、子どもたちが楽しみながら論理的思考力を育てられるため、STEM教育の現場でも活用が広がっています。ここでは、教育用ドローンの特徴や教材の種類、実際の教育事例を紹介します。

教育向けに使われているドローン機体（Tello EDU、Parrotなど）

教育用ドローンには、安全性や操作性に優れたモデルが多数あります。代表的な機体を以下に紹介します。

• Tello EDU（Ryze Tech / DJI）
  　教育用に特化した軽量ドローン。複数台の同時制御が可能で、ミッションパッドを使った位置認識や画像処理にも対応。Scratch・Pythonの両方に対応しており、学習用ドローンの定番です。
• Parrot Mambo Fly
  　フランスのParrot社製で、安定性が高く、カメラやアームなどの拡張オプションあり。Parrot SDKを通じてPythonで制御可能。
• Airblock（Makeblock）
  　モジュール式の教育用ドローン。磁石でパーツが着脱でき、ドローンとしてだけでなくホバークラフトにも変形可能。ビジュアルプログラミング対応。

これらのドローンは、学校や塾、ロボット教室などでも導入が進んでおり、学年や技術レベルに応じて使い分けられています。

ScratchやBlocklyで学べるドローン教材

低年齢層でも使いやすいビジュアル言語としては、ScratchやBlocklyが広く採用されています。これらの言語は、命令ブロックをドラッグ＆ドロップするだけでプログラムを構築でき、文法エラーの心配もないため、プログラミングの概念を感覚的に学ぶのに最適です。

具体的な教材としては以下があります：

• Tello EDUアプリ（iOS/Android）
  　ScratchベースのGUIで、飛行ミッションを構築できる公式アプリ。
• mBlock（Makeblock社）
  　Scratch 3.0ベースで、TelloやAirblockなど複数機体に対応。
• DroneBlocks（米国発教材）
  　英語ベースながら、Telloとの連携教材として世界中で利用。Blocklyに似た操作性で、無料教材も豊富。

これらの教材は、子どもたちに「飛ぶものを自分で動かす楽しさ」を体験させながら、順序や条件、反復処理などプログラミングの基本構造を自然に学ばせることができます。

プログラミング教育に活用されている事例紹介（学校・塾・STEM）

実際の教育現場では、以下のような事例が報告されています：

• 公立中学校の技術授業
  　Tello EDUを使い、Pythonによるルート飛行ミッションを設計。複数班に分かれて飛行精度を競う活動が生徒の主体性を引き出した。
• プログラミング塾やロボット教室
  　ScratchやmBlockによるビジュアル操作から始め、徐々にPythonへ移行。高学年では画像処理によるターゲット追跡や障害物回避にも挑戦。
• 科学館・STEMイベントでのワークショップ
  　短時間で完結する「自動離陸ミッション」や「リング通過ゲーム」など、体験型の学習コンテンツとして活用。子どもだけでなく親の関心も高い。

このように、ドローンを使った教育は、「見る・聞く」だけでなく「動かす・失敗する・工夫する」といった実践的な学びを通して、子どもたちの創造力や問題解決能力を養う上で大きな効果を発揮しています。

上級者・エンジニア向け：本格的な制御プログラムの開発

業務用途や研究開発、ハードウェアとの連携を視野に入れてドローンを本格的に制御したいエンジニアには、より高度なプログラミング技術や通信プロトコル、開発環境が求められます。このセクションでは、PythonやC++による制御、MAVLinkやPX4などのフライトスタック、ROSとの連携方法、そしてSDKやAPIの活用まで、上級者に必要な情報を体系的に解説します。

Python・C++など制御に使われる主要言語

ドローンの制御には、用途や機体に応じて複数の言語が使われます。特に以下の2つは現場で広く使われている主要言語です。

• Python
  　初心者にも扱いやすく、ドローン制御の入門にも最適。TelloやParrotのSDKに対応しており、画像認識やAIとの連携（OpenCV、TensorFlowなど）も比較的容易。プロトタイピングに優れるため、実験・教育用途にも多用されます。
• C++
  　低レベルな制御やリアルタイム性能が求められる開発に最適。PX4やArduPilotなどのオープンソースフライトスタックの多くがC++ベースで実装されており、本格的なファームウェア改修やエンベデッド開発には必須です。

また、JavaScript（Web APIでの制御）、Java（Androidアプリ連携）などもシーンによっては利用されます。

MAVLink・PX4・ArduPilotなどのプロトコル解説

高度なドローン開発では、ハードウェアとの通信に通信プロトコルやフライトスタックの知識が必要です。

• MAVLink（Micro Air Vehicle Link）
  　ドローンと地上局、あるいは外部コンピュータとの通信に使われる軽量プロトコル。GPS情報、姿勢制御、ミッションコマンドなど多くのデータを送受信可能。多くのドローン用フライトスタックが採用。
• PX4
  　オープンソースのフライトコントローラ。高度制御や多種センサー統合に対応。QGroundControlと連携可能で、シミュレータやHITL（Hardware-in-the-loop）環境の構築にも適している。
• ArduPilot
  　こちらもオープンソースで、航空機、マルチコプター、ローバー、潜水艦など幅広く対応。MAVProxyやMission Plannerと連携できる点が特徴。

これらのスタックは、自律航行・安定飛行・センサー統合・タスクスケジューリングなど、業務レベルのミッション実行に不可欠な基盤技術となっています。

ROSを使ったドローン開発の基本

**ROS（Robot Operating System）**は、ロボット開発向けのミドルウェアで、ドローンにも応用されています。センサーや制御ユニットを「ノード」として構成し、メッセージでやり取りする仕組みにより、複雑な開発を分散的に管理できます。

• 活用例：LiDAR・カメラ・IMU・GPSからのデータ取得 → 経路計画アルゴリズム → 自律飛行コマンドの発行
• シミュレーション：Gazebo、RVizを使った仮想空間での飛行テストが可能
• 対応スタック：PX4＋ROSの統合が一般的（px4_ros_comなど）

研究開発やAIを活用した自律制御では、ROSの導入が事実上の標準になりつつあります。

SDK・API・通信ライブラリの活用方法

ドローンメーカーが提供するSDK（Software Development Kit）やAPIを活用することで、独自アプリやシステムと連携した飛行制御が可能になります。

• DJI SDK
  　Mobile SDK（iOS/Android）、Onboard SDK（Raspberry Piなどと連携）、Windows SDKなど多様な環境で利用可。ジンバル制御やリアルタイム映像取得も可能。
• Tello SDK
  　Wi-Fi経由でUDPコマンドを送信する形式。非常に軽量で、Pythonから直接制御が可能。
• Parrot SDK（Ground SDK / Olympe）
  　Pythonベースで柔軟に制御可能。イベント駆動型の非同期制御に対応しており、高度なフライト設計が行える。

また、MAVSDKやDroneKit（ArduPilot向け）など、オープンソースで汎用的なライブラリも多数存在しており、エンジニアにはこれらの使い分けと選定眼が求められます。

プログラミング対応のおすすめドローン機種

ドローンをプログラミングで操作するには、対応するハードウェアの選定が極めて重要です。市販されているドローンのすべてがプログラミング可能というわけではなく、SDK（ソフトウェア開発キット）やAPIが提供されていることが前提になります。ここでは、初心者から上級者、自作派まで、目的別におすすめできるプログラミング対応ドローンを紹介します。

Tello、Tello EDU：初心者・教育向けの代表モデル

**Tello（Ryze Tech / DJI）**は、プログラミング学習用として最も普及している小型ドローンの一つです。以下の特長があります：

• 価格が安く導入しやすい（1万円台〜）
• 軽量で安全性が高い（約80g・プロペラガード付き）
• Tello SDKで簡単に制御可能（Pythonでコマンド送信）

上位機種のTello EDUは、以下のような教育機能が強化されています：

• 複数台同時制御によるスウォーム飛行
• 画像認識やミッションパッドの使用
• Scratch、Python、Swift Playgrounds対応

学校や子ども向けプログラミング教室での採用実績も多く、「学びながら楽しむ」に最適なモデルです。

Parrot ANAFI / Bebop：中〜上級者に人気の機体

Parrot社のANAFIシリーズやBebopシリーズは、プロ用途にも対応できる性能と、開発者向けの柔軟性を兼ね備えたフランス製ドローンです。

• Parrot ANAFI
  　高解像度カメラ（4K HDR）搭載で軽量・静音設計。Olympe SDKを使えばPythonから高度なフライト制御が可能です。スクリプトベースで飛行計画やジンバル操作ができ、データ収集にも適しています。
• Parrot Bebop 2
  　安定性が高く、open source SDKによりカスタマイズしやすい。研究開発や学術用途での導入事例も多く、比較的安価で実践的な環境が構築できます。

Parrot製品は、Android/iOSに加えてLinux・Windows環境でも開発可能で、クロスプラットフォームに対応している点が強みです。

DJI機体とSDKの対応状況（DJI Mobile SDK・Onboard SDKなど）

DJI製ドローンは、世界的にシェアが高く、業務用途での導入率も非常に高いですが、プログラミングで制御するにはSDKの対応機種を選ぶ必要があります。

• DJI Mobile SDK（MSDK）
  　スマートフォンアプリ（iOS/Android）を開発するためのSDK。Mavicシリーズ、Phantom 4、Matriceシリーズなど一部モデルに対応。飛行・ジンバル制御・リアルタイム映像取得が可能。
• DJI Onboard SDK（OSDK）
  　Raspberry PiやNVIDIA Jetsonなどを使って、ドローンに直接制御用プログラムを組み込めるSDK。より高度な開発が可能だが、Matrice 300/600など上位モデル向け。
• DJI Payload SDK（PSDK）
  　拡張センサーや独自デバイスとの連携に使われる。ドローンを“プラットフォーム”として活用したい企業・研究者向け。

DJI機は信頼性が高く、サードパーティ製のライブラリ（e.g., dji-sdk/Tello-Python, djitellopy）も豊富ですが、SDK未対応のMiniシリーズ（Mini 2 SE、Mini 4 Proなど）は制御できない点に注意が必要です。

自作ドローンとRaspberry Piの活用例

市販機では満足できない開発者には、自作ドローン×Raspberry Piという選択肢もあります。

• フライトコントローラ：PixhawkやNavio2などを使用
• OS・開発環境：Linux（Ubuntu）＋ROS＋MAVROS＋Python/C++
• 用途：AI処理（画像認識・経路探索）、IoTセンサー連携、完全自律飛行

たとえば、PixhawkとRaspberry Piを接続し、PX4＋MAVROS構成で制御することで、LiDAR・カメラ・GPSを統合した複雑な飛行ロジックを構築できます。学術研究やドローンスタートアップのPoC（概念実証）などで特に重宝されています。

自作には高度な知識とスキルが必要ですが、ハードとソフトを自由に構成できるのが最大の魅力です。

実践編：ドローンをプログラムで動かす手順とサンプルコード

ドローンプログラミングを学ぶ上で最も効果的なのは、実際に機体を動かしてみることです。このセクションでは、開発環境の構築からSDKを使った初期設定、基本的な飛行プログラムの記述例、さらには自律飛行に向けた応用技術やトラブルシューティングまで、実践的な内容を段階的に紹介します。

SDKを使った接続・初期設定の方法（Tello SDKなど）

多くのドローンでは、**SDK（ソフトウェア開発キット）**を利用することで、外部プログラムから制御が可能になります。ここでは、人気の高いTelloを例に、初期設定手順を紹介します。

【Tello SDK接続手順（Pythonの場合）】

1. Telloの電源を入れ、Wi-Fi接続を確立
   　→ PCやRaspberry PiをTelloのWi-Fiに接続します。
2. Python環境を整える（例：Anaconda または pip）

bashコピーする編集するpip install djitellopy

3. 簡単な接続コードを書く

pythonコピーする編集するfrom djitellopy import Tello

tello = Tello()
tello.connect()
print("Battery:", tello.get_battery())

4. 安全な環境（屋内・プロペラガード付き）でテスト飛行

このように、数行のコードでTelloとの通信が可能になり、プログラミング学習に適しています。

離陸・ホバリング・着陸などの基本コード例（Python中心）

SDKを通じて基本的な飛行操作をプログラムに落とし込むことができます。以下にPythonでの簡単な例を紹介します。

pythonコピーする編集するfrom djitellopy import Tello
import time

tello = Tello()
tello.connect()

# 離陸
tello.takeoff()

# 高度維持ホバリング（5秒間）
time.sleep(5)

# 前方へ50cm移動
tello.move_forward(50)

# 着陸
tello.land()

このコードでは、ドローンが離陸し、前方に進み、一定時間ホバリングして着陸します。動作が明確で、初心者にも理解しやすい構成になっています。

GPS・センサーを活用したルート飛行・障害物回避の実装

より高度な動作を実現するには、センサー情報や座標データを活用した制御が必要です。

【代表的なセンサーと活用例】

• GPS：指定した座標へ移動（Waypointミッション）
• IMU：姿勢制御・加速度検知
• 超音波センサー：高さの維持、障害物との距離把握
• カメラ（ビジョンセンサー）：画像認識によるターゲット追跡やARマーカー判定

例：GPSによるルート飛行（PX4＋MAVSDKを使用）

pythonコピーする編集するawait drone.action.arm()
await drone.action.takeoff()

await drone.mission.set_mission([waypoint1, waypoint2, waypoint3])
await drone.mission.start_mission()

こうした機能は、業務用の点検ドローンや、研究開発での自律飛行において欠かせません。

トラブル対処法：よくあるエラーとデバッグのヒント

ドローンのプログラミングでは、以下のようなトラブルが頻出します。原因を切り分けながら対処することが重要です。

よくある問題	主な原因	解決策
コマンドが効かない	Wi-Fi未接続、SDK通信不良	機体とPCの接続状態を確認
飛行中にクラッシュ	位置制御のバグ、センサー誤動作	ログを確認、セーフゾーンで再現テスト
着陸後に応答が停止する	バッファオーバーフロー、電波干渉	SDKの再接続処理を実装
画像処理の精度が悪い	解像度不足、ライティング不良	カメラ設定を調整、学習モデル見直し

開発初期は、シミュレーターとの併用やログ出力の強化がトラブル防止に有効です。また、各SDKのGitHub Issueや開発者フォーラムも情報源として活用しましょう。

ドローンプログラミングに便利なツールとシミュレーター

実機を使ったドローン開発は、墜落や損傷のリスク、飛行場所の制限、天候の影響など多くの課題があります。そうしたリスクを抑え、効率的にプログラムをテストできるのがシミュレーターや開発支援ツールの活用です。このセクションでは、ドローンプログラミングに役立つ代表的なツールやシミュレーション環境の特徴と使い方を紹介します。

開発に役立つシミュレーター（AirSim、Gazeboなど）

以下はドローン開発において広く利用されている代表的なシミュレーターです：

• AirSim（Microsoft Research）
  　Unreal Engineベースのリアルな空間シミュレーター。PythonやC++から操作でき、LIDARやカメラなど多様なセンサーも再現可能。AI訓練や自律制御の事前検証にも適しています。
• Gazebo + ROS
  　ROS対応ロボット・ドローンの標準シミュレータ。PX4との連携により、実機と同等の制御コードをテスト可能。SLAMや経路計画など複雑なアルゴリズムの検証に向いています。
• DroneBlocks Simulator
  　Tello EDU向けに作られたブラウザベースのビジュアルプログラミング用シミュレーター。Scratchベースで安全に学習できる環境として人気があります。
• QGroundControlのHITL機能
  　PX4対応ドローンをPC上でリアルタイム制御・モニタリングできる。Mission Plannerや実機連携も可能。

仮想環境でのデバッグとテストの流れ

シミュレーターを活用することで、次のような開発フローが実現できます：

1. コード実装（例：Python、C++）
2. 仮想機体に接続（AirSim / Gazebo）
3. センサーや飛行環境をシミュレーション
4. ログ出力・可視化（RVizやFlight Reviewなど）
5. 実機に移行して検証

仮想環境を用いる最大の利点は、墜落してもコストがかからず、失敗を繰り返せることです。特にAIや自律飛行アルゴリズムのトレーニングには、こうした環境が不可欠です。

実機とシミュレータの違いと連携方法

シミュレーターは便利ですが、以下のような実機との差異に注意が必要です：

項目	実機	シミュレーター
センサー誤差	存在（ノイズ・外乱）	理想的 or 設定で調整可能
通信遅延	Wi-FiやLTEに依存	再現は難しい
重力・風の影響	現実の天候や摩擦に影響される	基本的に無風
法規制・空域	飛行制限あり	制限なし（仮想空間内）

そのため、シミュレータでアルゴリズムを検証し、実機で調整するのが理想的な開発スタイルです。多くのフライトスタック（PX4など）はHITL（Hardware In The Loop）やSITL（Software In The Loop）にも対応しており、コードの一貫性を保ったまま実機移行が可能です。

よくある質問

ドローンのプログラミングに関心を持つ方から寄せられる、代表的な質問とその回答をまとめました。初心者の疑問から、エンジニア向けの専門的な内容までカバーしています。

ドローンプログラミングの難易度は？

ドローンプログラミングは、使用する言語や目的によって難易度が大きく異なります。ScratchやBlocklyといったビジュアル言語を使えば、小学生でも簡単に始められます。一方で、PythonやC++を使ってフライトコントローラーを直接制御するレベルになると、ある程度のプログラミング経験や工学的知識が求められます。まずはビジュアル言語から始め、徐々にステップアップするのが理想です。

子どもでもドローンプログラミングは学べますか？

はい、現在は小中学生向けに設計されたドローン教材や教育プログラムが多数存在します。Tello EDUやAirblockなどはScratchで制御できるため、文字を打ち込むことが苦手な子どもでも直感的に理解できます。学校やプログラミング教室での導入事例も豊富です。

プログラミングに向いているドローンはどれ？

初心者・教育用途なら「Tello」または「Tello EDU」が圧倒的におすすめです。Python対応・価格が手頃・情報も豊富で、学習のしやすさが抜群です。中上級者ならParrot ANAFIやPX4搭載ドローンが、より高度な制御や開発に適しています。目的・スキルレベルに合わせて選びましょう。

ドローンプログラミングに適した言語は？

用途によって異なります：

• 教育・入門用：Scratch、Blockly（ブロック型）
• 中級者以上：Python（簡潔で応用範囲が広い）
• 業務・研究開発用：C++（高性能な処理に最適）
• アプリ連携：Java（Android）、Swift（iOS）

多くのSDKはPythonまたはC++に対応しているため、将来的な拡張性を考えるとPythonがおすすめです。

SDKとは何ですか？ドローン制御に必須？

SDK（Software Development Kit）は、開発者が特定の機体をプログラムで制御するための「ツール群」です。関数や命令セットが用意されており、複雑なプロトコルを意識せずに制御命令を送信できます。たとえばTello SDK、DJI SDK、Parrot Olympeなどが代表的です。プログラミングで飛行させるなら、対応SDKの有無は必ず確認しましょう。

ROSやMAVLinkは初心者でも使えますか？

初心者にとってはややハードルが高いですが、不可能ではありません。ROSはロボット開発の基礎を学ぶ上で非常に有用であり、Gazeboなどのシミュレーターと連携することで、安全な仮想環境で学習できます。MAVLinkもPX4などのドローン制御では標準的なプロトコルですが、まずは高レベルなSDKで操作に慣れてから学ぶのが現実的です。

ドローンエンジニアの年収はいくらですか？

スキルや業界によって異なりますが、日本国内でのドローンエンジニアの年収は400万円〜800万円程度が一般的です。AIや画像解析との連携、制御系プログラミングのスキルを持つ場合、年収1000万円以上の求人も一部存在します。海外ではより高額なポジションも見られます。

ドローンの免許は2025年に廃止される？

いいえ、2025年時点で「ドローン免許」が廃止されるという事実はありません。2022年12月より始まった国家資格「一等・二等無人航空機操縦士」制度は引き続き有効であり、特定飛行や業務での操縦には免許が必要です。ただし、法改正により運用ルールが変更される可能性があるため、最新の情報を常にチェックすることが重要です。