市場概要

 

アダプティブ・ラーニングの世界市場規模は、2022年に34億6,000万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）21.4％で成長する見込みです。アダプティブ・ラーニングは、アダプティブ・ティーチングとも呼ばれ、コンピュータ・アルゴリズムと人工知能を採用して生徒の個々のニーズに対応し、学習体験を調整します。技術プログラムのような適応モデルを活用することで、カスタマイズされた教育実践を促進し、生徒一人ひとりに合わせた学習の旅を充実させます。適応学習技術への嗜好の高まりとeラーニングの登場が、適応学習分野の一貫した市場成長を促進しています。これらの技術は、カリキュラムに適応し、一貫してフィードバックを求めることで、生徒中心の学習環境を作り出し、市場の拡大を促進しています。

アダプティブ・ラーニング・ツールは、拡張現実（AR）、人工知能（AI）、仮想現実（VR）、その他の静的形態を含むさまざまな先進技術を活用して、スクリーン上に多様な内容を提示します。これらの技術は、ソフトウェアの機能を強化し、学生にとって学習体験をより楽しいものにします。特に難易度の高い科学の概念については、より簡単で包括的な学習が可能になります。これは、興味をかき立てるだけでなく、コンテンツを近代化し、充実させ、情報をより効率的で直感的なものにします。その結果、アダプティブ・ラーニングは、教育へのアプローチを完全に変革し、教室に新たな活力を注入する態勢を整えています。

さらに、教育機関におけるアダプティブ・ラーニング・ソフトウェアの採用が増加していることも、アダプティブ・ラーニング市場の成長を促進すると予想されます。個人の嗜好に合わせて学習プロセスを調整するニーズの高まりが、アダプティブ・ラーニング市場の収益拡大を促進すると予測されています。さらに、教育アプローチや教育方法の改善を目的とした政府のイニシアティブの急増は、アダプティブ・ラーニング・ソフトウェアの広範な採用に貢献し、アダプティブ・ラーニング市場の成長をさらに強化すると予測されます。

アダプティブ・ラーニング市場は、コンポーネントに基づいてプラットフォームとサービスに区分されます。2022年の市場シェアはプラットフォーム分野が最大。教育技術、人工知能（AI）、データ分析の進歩は、個々の生徒の学習体験をパーソナライズできる堅牢なアダプティブ・ラーニング・プラットフォームの開発に貢献しています。さらに、適応型学習プラットフォームは、生徒の個々のニーズや学習スタイルに適応するように設計されています。このパーソナライゼーションの側面は、全体的な学習体験と効果を高めます。

アダプティブ・ラーニング市場は、エンドユーザーに基づき、K-12、高等教育機関、企業、その他に区分されます。2022年の市場シェアは、K-12分野が最大。アダプティブ・ラーニングは、個別学習が重視されつつあるK-12教育において特に有益です。アダプティブ・ラーニング・プラットフォームは、教育コンテンツを生徒一人ひとりのニーズやペースに合わせることができるため、幼稚園から高校までの教育の目標に合致しています。さらに、学校と学区は、テクノロジーを教室に統合し、全体的な教育と学習体験を改善するために、アダプティブ・ラーニング・ソリューションを含むEdTechに多額の投資を行っています。

北米は、確立された教育インフラ、高い技術導入率、教育技術への多額の投資などの要因により、2022年の市場を支配しました。同地域、特に米国は、技術インフラが確立されているため、教育機関がアダプティブ・ラーニング・テクノロジーを採用し、統合することが容易です。また、同地域にはアダプティブ・ラーニングの進歩を推進する多くの主要企業や機関が存在し、同市場における優位性に寄与しています。

主要企業・市場シェア

 

同市場に参入している主要企業は、ピアソン、マグロウヒル、カリキュラム・アソシエイツ、アイステーション、ドリームボックス・ラーニング、ラーニング・エクスプローラー、Mathspace、イマジン・ラーニング、フルクラム・ラボ、コグブックス・リミテッドなど。同市場で活躍するベンダー各社は、顧客基盤の拡大とライバルに対する競争力の獲得に積極的に注力しています。そのため、協業、パートナーシップ、M&A、新製品・技術開発など、数多くの戦略的イニシアティブを追求しています。以下はその一例。

2023年2月、DreamBox Learning, Inc.は、全米の就学前の2歳児を対象としたリーディング・ソリューションの拡張版であるDreamBox Reading Parkを発表しました。このアダプティブ学習体験は、レッスン内でもレッスン間でもシームレスに行われ、楽しく魅力的な教育環境を育みます。

2023年6月、カルナタカ州バンガロールにある私立州立大学レヴァ大学は、工学、人文科学、言語などさまざまなコースで学生をサポートするため、人工知能（AI）を活用したアダプティブ・ラーニングを導入する計画を発表しました。同大学は、AIによる支援で教育プログラムを調整することで、学生の学習を強化することを目指しており、これにより効率性と有効性が向上し、進化する就職状況に向けて学生をよりよく準備できると考えています。

 

 

 

【目次】

 

第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 市場の定義
1.3. 調査方法
1.3.1. 情報収集
1.3.2. 情報またはデータ分析
1.3.3. 市場形成とデータの可視化
1.3.4. データの検証・公開
1.4. 調査範囲と前提条件
1.4.1. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. K-12教育市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場紹介/分野別展望
3.2. 市場規模と成長見通し（百万米ドル）
3.3. 産業バリューチェーン分析
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 市場促進要因分析
3.4.1.1. 教育技術開発への投資拡大
3.4.1.2. デジタル学習への嗜好の高まり
3.4.2. 市場阻害要因分析
3.4.2.1. サイバーセキュリティに関するリスク
3.4.3. 業界の機会
3.4.4. 業界の課題
3.4.5. 主要な小規模Edtech企業（地域／国別
3.4.6. 主要企業ランキング分析（2023年
3.5. K-12教育市場分析ツール
3.5.1. ポーター分析
3.5.1.1. サプライヤーの交渉力
3.5.1.2. 買い手の交渉力
3.5.1.3. 代替の脅威
3.5.1.4. 新規参入による脅威
3.5.1.5. 競争上のライバル
3.5.2. PESTEL分析
3.5.2.1. 政治情勢
3.5.2.2. 経済・社会情勢
3.5.2.3. 技術的ランドスケープ
3.5.2.4. 環境的ランドスケープ
3.5.2.5. 法的景観
第4章. 教育テクノロジー（EdTech）市場 セクター別推計と動向分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 教育技術（EdTech）市場： セクター別動向分析、百万米ドル、2023年・2030年
4.3. プリスクール
4.3.1. プリスクール市場の収益予測と予測、2017年〜2030年（百万米ドル）
4.4. K-12
4.4.1. K-12市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
4.5. 高等教育
4.5.1. 高等教育市場の収益予測と予測、2017年～2030年（USD Million）
4.6. その他
4.6.1. その他市場の収益予測および予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第5章. 教育技術（EdTech）市場： 最終用途の推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 教育テクノロジー（EdTech）市場： エンドユーザー動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
5.3. ビジネス
5.3.1. ビジネス市場の収益予測と予測、2017年〜2030年（百万米ドル）
5.4. コンシューマー
5.4.1. コンシューマー市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第6章 教育技術（EdTech）市場 教育技術（EdTech）市場 タイプ別推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 教育技術（EdTech）市場： タイプ別動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
6.3. ハードウェア
6.3.1. ハードウェア市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4. ソフトウェア
6.4.1. ソフトウェア市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.4.1.1. 教室管理システム
6.4.1.2. 文書管理システム
6.4.1.3. 学習とゲーミフィケーション
6.4.1.4. 学習管理システム
6.4.1.5. 学生コラボレーションシステム
6.4.1.6. 学生情報管理システム
6.4.1.7. 学生対応システム
6.4.1.8. タレントマネジメントシステム
6.4.1.9. 試験準備
6.5. コンテンツ
6.5.1. コンテンツ市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第7章. 教育テクノロジー（EdTech）市場 展開の推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 教育テクノロジー（EdTech）市場： 展開動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
7.3. クラウド
7.3.1. クラウド市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.4. オンプレミス
7.4.1. オンプレミス市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）

 

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