教育分野におけるAI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開別、配信モード別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界の教育分野におけるAI市場は2025年に73億7,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは29.2％で成長し、2032年には442億7,000万米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）は、教育方法の強化、学習体験の個別化、管理効率の向上により、教育分野を変革しています。AIを搭載したプラットフォームは、学生独自の学習スタイルやペースに合わせて授業を調整することで、概念の理解を深めることを可能にします。インテリジェントな個別指導システム、リアルタイムの分析、自動採点により、教師は生徒の得意分野や成長分野を正確に把握することができます。AIはまた、チャットボットやバーチャル家庭教師などのツールで没入型学習を可能にし、生徒のエンゲージメントを高める。さらに、AIは発展するにつれて、より包括的で、利用しやすく、効率的になることで、さまざまな学習の場面で教育を改善する可能性を秘めています。

インドのEducation for Allによると、150万校の学校、2億5,000万人の生徒、約100万人の教師が不足しており、AIはパーソナライズされた学習、行政の自動化、データ主導の政策立案を通じてソリューションを提供しています。AIは、DIKSHAやSWAYAMのようなプラットフォームを強化し、UDISE+やSDMSのようなデータシステムを最適化し、インド全土のアクセシビリティと計画を改善するために使用されています。

教育デジタルインフラの増加

世界のインターネット普及率の上昇、スマートデバイスの普及、学習管理システム（LMS）の利用拡大により、教育分野におけるAIの統合が可能になりました。多くの教育機関がハイブリッド学習モデルや完全オンライン学習モデルに移行する中、デジタルツールが教育提供の中心となっています。知的採点システム、予測分析、自動コンテンツ推薦などは、このようなインフラ開発によって容易に採用できるAI技術のほんの一例に過ぎないです。さらに、政府や民間団体は、特に恵まれない地域のデジタル教育インフラに多額の投資を行っており、あらゆる社会経済的背景を持つ人々がAIツールにアクセスしやすくなっています。

導入コストの高さ

導入コストの高さは、特に資金不足の教育機関や中低所得国にとって、教育市場におけるAIの最大の障壁の一つです。AIシステムの導入には、高速インターネット、最先端のコンピュータハードウェア、クラウドサービス、ライセンス供与されたソフトウェアプラットフォームなどのインフラへの多額の投資が必要です。さらに、現在の学習管理システムにAIツールを組み込むには、デジタルコンテンツのフォーマットを更新したり、専門の技術スタッフを雇用したり、教育者を訓練したりする必要があります。こうした経済的な障害は、公平なアクセスを制限し、小規模校や地方の教育機関がAIソリューションを大規模に導入することを困難にすることで、教育革新におけるデジタルデバイドを生み出しています。

AIを活用した学習・カリキュラムモデルの構築

特に、AIが日常生活に浸透するにつれて高まっている、幼少期からAIリテラシー、倫理、スキルを教える教育モデルの必要性については、導入コストの高さが教育市場におけるAIの最大の障壁の1つとなっています。データサイエンス、ロボット工学、機械学習といった分野でのキャリアに備えるため、教育機関はAI関連の内容をSTEMカリキュラムに組み込み始めています。カリキュラムデザイナー、AI教育プラットフォーム、トレーニングプロバイダは、最先端のトレーニング教材、資格証明書、スキル開発イニシアティブを作成する機会が増えています。さらに、インテリジェントなデジタルツールに裏打ちされたカリキュラムの近代化の必要性は、AI中心の教育を戦略的優先事項として推進している政府や国際機関によってさらに高まっています。

不十分な標準化と不透明な規制

教育分野におけるAIの活用は、ベストプラクティス、標準、法的枠組みが広く受け入れられていない、急速に開発されている分野です。教育分野にはアルゴリズムの透明性、データ倫理、AI監査に関する統一されたガイドラインがないため、教育機関は倫理的・法的要件を満たすのに苦労することが多いです。このような曖昧さは、投資を抑制し、導入を先送りし、不正使用や法的違反の機会を生み出す可能性があります。さらに、基準がないため、AIツールの有効性や優秀性を比較することが難しく、学習成果にばらつきが生じる可能性があります。このような曖昧さは訴訟リスクにつながり、規制の厳しい地域ではAIプロジェクトに対する政府からの資金提供を停止させる可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行により、デジタル学習や遠隔学習への迅速な移行が余儀なくされ、教育市場におけるAIの導入が大幅に加速しました。指導と評価の継続性を維持するため、世界中の教育機関が、物理的な教室が閉鎖される中、AI主導のプラットフォームに頼っています。パーソナライズされた学習、管理業務の自動化、仮想環境における生徒の成績を追跡するリアルタイム分析などは、すべてAIツールによって可能になりました。さらに、この危機は、包括的でスケーラブルな、テクノロジーを駆使した教育の必要性にも注目を集め、Edtech企業や政府によるAIへの投資につながりました。

予測期間中、機械学習分野が最大となる見込み

機械学習分野は、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。個別化された学習体験を提供するために、プラットフォームは機械学習アルゴリズムによって、テストのスコア、対話パターン、学習行動など、膨大な量の生徒データを分析することができます。これらのシステムには、生徒の成績を予測し、コンテンツを修正し、早期介入を教師に通知する機能があります。MLは、リソース推薦、自動採点、パフォーマンス分析などのバックエンド機能もサポートしているため、学業と管理の両方の使用事例に不可欠です。さらに、機械学習は、その拡張性、データを通じて継続的に改善する能力、さまざまな教育ツールとの互換性から、教育分野で最も広く使用され、重要なAI技術です。

適応型評価・採点分野は予測期間中最も高いCAGRが見込まれる

予測期間中、アダプティブアセスメントとグレーディングの分野が最も高い成長率を示すと予測されます。小論文、プロジェクト、小テストに対してリアルタイムでルーブリックに沿ったフィードバックを提供することで、AI主導の適応型評価システムは、教師が生徒の成績を評価する方法に革命をもたらし、採点時間を大幅に削減しています。これらのシステムは、機械学習と自然言語処理を使用して、誤解のパターンを特定し、個別の改善プランを提供します。教育現場が継続的でコンピテンシーベースのモデルに移行するにつれ、インテリジェントでフィードバックが豊富、かつ拡張性のある評価ツールの必要性が高まっており、この市場はAIを活用した学習エコシステムの革新と投資の大きな原動力となっています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、教育イノベーションへの多額の投資、トップEdtech企業の強固なプレゼンス、洗練されたデジタルインフラが原動力となっています。政府の積極的な政策や資金援助により、同地域は幼稚園から高等教育、企業の学習環境におけるAI技術の早期導入から利益を得ています。市場の拡大は、インテリジェントな個別指導システム、自動採点ツール、個別学習プラットフォームなどのAIアプリケーションをリードしてきた米国を拠点とする組織や新興企業によって加速されてきました。さらに、北米はデータ主導の教育、AIカリキュラムの統合、公平なデジタルアクセスを重視しており、世界の教育分野におけるAI市場における主導的地位を強化しています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、インターネット利用の増加、デジタルトランスフォーメーションのペースの速まり、教育システムを更新するための政府の取り組みの高まりによるものです。AIベースの教育技術は、中国、インド、日本、韓国などの国々によって積極的に投資されており、教師不足の解消、学習成果の向上、十分な教育を受けられない地域や農村部における質の高い教育へのアクセスの拡大を目指しています。開発が加速している背景には、Edtechスタートアップのエコシステムの繁栄、テクノロジーに精通した学生の増加、中国のAI開発ロードマップやインドの国家教育政策（NEP）2020のような奨励的な国家政策があります。

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• 企業プロファイル
  • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 教育分野におけるAI市場：コンポーネント別

• ソフトウェアソリューション
• サービス

第6章 教育分野におけるAI市場：展開別

• クラウドベース
• オンプレミス
• ハイブリッド

第7章 教育分野におけるAI市場：配信モード別

• モバイルアプリケーション
• ウェブベースのプラットフォーム

第8章 教育分野におけるAI市場：技術別

• ディープラーニング
• 機械学習
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータービジョン
• 音声認識
• エッジAIとデバイス内推論

第9章 教育分野におけるAI市場：用途別

• インテリジェントな個別指導システム
• 仮想ファシリテーターと学習環境
• 学習分析と推奨エンジン
• 自動化された管理と監督
• コンテンツ配信システム
• 適応型評価と採点
• その他の用途

第10章 教育分野におけるAI市場：エンドユーザー別

• K-12教育
• 高等教育
• 企業研修と学習
• 教育出版社
• 政府、NGO、非公式学習プラットフォーム
• その他のエンドユーザー

第11章 教育分野におけるAI市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東とアフリカ

第12章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

• Amazon Web Services, Inc.
• Salesforce Inc
• Carnegie Learning, Inc.
• Google LLC
• Microsoft Corporation
• Intel Corporation
• Siemens AG
• NVIDIA Corporation
• Cisco Systems
• Oracle Corporation
• DreamBox Learning, Inc.
• Cognizant
• IBM Corporation
• Fishtree Inc.
• Blackboard Inc.

List of Tables

• Table 1 Global AI in Education Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global AI in Education Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global AI in Education Market Outlook, By Software Solutions (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global AI in Education Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global AI in Education Market Outlook, By Deployment (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global AI in Education Market Outlook, By Cloud-Based (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global AI in Education Market Outlook, By On-Premises (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global AI in Education Market Outlook, By Hybrid (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global AI in Education Market Outlook, By Delivery Mode (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global AI in Education Market Outlook, By Mobile Applications (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global AI in Education Market Outlook, By Web-Based Platforms (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global AI in Education Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global AI in Education Market Outlook, By Deep Learning (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global AI in Education Market Outlook, By Machine Learning (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global AI in Education Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global AI in Education Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global AI in Education Market Outlook, By Speech Recognition (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global AI in Education Market Outlook, By Edge AI and On-device Inference (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global AI in Education Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global AI in Education Market Outlook, By Intelligent Tutoring Systems (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global AI in Education Market Outlook, By Virtual Facilitators and Learning Environments (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global AI in Education Market Outlook, By Learning Analytics and Recommendation Engines (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global AI in Education Market Outlook, By Automated Administration and Proctoring (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global AI in Education Market Outlook, By Content Delivery Systems (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global AI in Education Market Outlook, By Adaptive Assessment and Grading (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global AI in Education Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global AI in Education Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 28 Global AI in Education Market Outlook, By K-12 Education (2024-2032) ($MN)
• Table 29 Global AI in Education Market Outlook, By Higher Education (2024-2032) ($MN)
• Table 30 Global AI in Education Market Outlook, By Corporate Training & Learning (2024-2032) ($MN)
• Table 31 Global AI in Education Market Outlook, By Educational Publishers (2024-2032) ($MN)
• Table 32 Global AI in Education Market Outlook, By Government, NGOs & Informal Learning Platforms (2024-2032) ($MN)
• Table 33 Global AI in Education Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global AI in Education Market is accounted for $7.37 billion in 2025 and is expected to reach $44.27 billion by 2032 growing at a CAGR of 29.2% during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) is transforming the education sector by enhancing teaching methods, personalizing learning experiences, and improving administrative efficiency. AI-powered platforms enable students to better understand concepts by tailoring lessons to their unique learning style and pace. Intelligent tutoring systems, real-time analytics, and automated grading help teachers pinpoint their students' areas of strength and growth. AI also makes immersive learning possible with tools like chat bots and virtual tutors, which increases student engagement. Moreover, AI has the potential to improve education in a variety of learning contexts by becoming more inclusive, accessible, and efficient as it develops.

According to Education for All in India, With 1.5 million schools, 250 million students, and a shortage of approximately 1 million teachers, AI offers solutions through personalized learning, administrative automation, and data-driven policymaking. AI is being used to enhance platforms like DIKSHA and SWAYAM, and optimize data systems such as UDISE+ and SDMS, improving accessibility and planning across India.

Market Dynamics:

Driver:

Increasing educational digital infrastructure

AI integration in education is now possible owing to the worldwide increase in internet penetration, the spread of smart devices, and the growing use of learning management systems (LMS). Digital tools have taken center stage in the delivery of education as many institutions transition to hybrid or fully online learning models. Intelligent grading systems, predictive analytics, and automated content recommendation are just a few examples of the AI technologies that can be easily adopted owing to this infrastructure development. Additionally, governments and private organizations are making significant investments in digital education infrastructure, especially in underprivileged areas, increasing the accessibility of AI tools for people from all socioeconomic backgrounds.

Restraint:

High costs of implementation

The high cost of implementation is one of the biggest barriers to the AI in the education market, especially for underfunded institutions and low- and middle-income nations. A significant investment in infrastructure, such as fast internet, cutting-edge computer hardware, cloud services, and licensed software platforms, is necessary for the deployment of AI systems. Furthermore, incorporating AI tools into current learning management systems frequently calls for updating digital content formats, hiring specialized technical staff, and training educators-all of which drive up costs. These financial obstacles limit equitable access and create a digital divide in educational innovation by making it challenging for smaller schools and rural institutions to implement AI solutions at scale.

Opportunity:

Creation of AI-powered learning and curriculum models

The high cost of implementation is one of the biggest barriers to AI in the education market, especially with the need for educational models that teach AI literacy, ethics, and skills from an early age, which is growing as AI becomes more pervasive in daily life. In order to prepare students for careers in data science, robotics, and machine learning, educational institutions are starting to incorporate AI-related content into STEM curricula. Curriculum designers, AI education platforms, and training providers now have more chances to produce cutting-edge training materials, credentials, and skill-development initiatives. Moreover, the need for curriculum modernization backed by intelligent digital tools is being further increased by governments and international organizations that are promoting AI-centric education as a strategic priority.

Threat:

Insufficient standardization and uncertainty in regulations

The use of AI in education is a quickly developing field without widely accepted best practices, standards, or legal frameworks. Because the education sector lacks unified guidelines on algorithmic transparency, data ethics, and AI auditing, institutions frequently struggle to meet ethical and legal requirements. This ambiguity may discourage investment, postpone adoption, and create opportunities for abuse or legal infractions. Furthermore, the lack of standards makes it challenging to compare the effectiveness and caliber of AI tools, which may result in uneven learning outcomes. This ambiguity can lead to litigation risks and halt government funding for AI projects in areas with strict regulations.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic forced a quick transition to digital and remote learning, which greatly accelerated the adoption of AI in the education market. In order to maintain continuity in instruction and evaluation, educational institutions around the world have resorted to AI-driven platforms as physical classrooms have been shut down. Personalized learning, administrative task automation, and real-time analytics to track student performance in virtual environments were all made possible by AI tools. Moreover, the crisis also brought attention to the need for inclusive, scalable, and tech-enabled education, which led to investments in AI by edtech companies and governments.

The machine learning segment is expected to be the largest during the forecast period

The machine learning segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. In order to provide individualized learning experiences, platforms can analyze enormous volumes of student data, including test scores, interaction patterns, and learning behaviors, owing to machine learning algorithms. These systems have the ability to predict student performance, modify content, and notify teachers of early intervention. ML is essential for both academic and administrative use cases since it also supports backend features like resource recommendation, automated grading, and performance analytics. Additionally, machine learning is the most widely used and significant AI technology in the education sector because of its scalability, ability to continuously improve through data, and compatibility with a variety of educational tools.

The adaptive assessment and grading segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the adaptive assessment and grading segment is predicted to witness the highest growth rate. By providing real-time, rubric-aligned feedback on essays, projects, and quizzes, AI-driven adaptive assessment systems are revolutionizing how teachers evaluate student performance and significantly cutting down on grading time. In addition to efficiently scoring student responses-often in a matter of seconds-these systems use machine learning and natural language processing to identify patterns of misunderstanding and offer individualized remediation plans. The need for intelligent, feedback-rich, and scalable assessment tools is growing as education moves toward continuous, competency-based models, making this market a major force behind innovation and investment in AI-powered learning ecosystems.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, driven by its substantial investments in educational innovation, robust presence of top edtech companies, and sophisticated digital infrastructure. With the help of proactive government policies and funding initiatives, the region gains from the early adoption of AI technologies in K-12, higher education, and corporate learning environments. Market expansion has been accelerated by U.S.-based organizations and startups that have led the way in AI applications such as intelligent tutoring systems, automated grading tools, and personalized learning platforms. Furthermore, North America's emphasis on data-driven education, AI curriculum integration, and equitable digital access has strengthened its leading position in the global AI in education market.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia-Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by the increased use of the internet, the quickening pace of digital transformation, and growing government efforts to update educational systems. AI-based educational technologies are being actively invested in by nations like China, India, Japan, and South Korea in an effort to solve the teacher shortage, enhance learning outcomes, and expand access to high-quality education in underserved and rural areas. Adoption is accelerating due to a flourishing edtech startup ecosystem, a growing number of tech-savvy students, and encouraging national policies like China's AI development roadmap and India's National Education Policy (NEP) 2020.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Education Market include Amazon Web Services, Inc., Salesforce Inc, Carnegie Learning, Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, Intel Corporation, Siemens AG, NVIDIA Corporation, Cisco Systems, Oracle Corporation, DreamBox Learning, Inc., Cognizant, IBM Corporation, Fishtree Inc and Blackboard Inc

Key Developments:

In May 2025, Amazon Web Services, Inc. and SAP announced the launch of a new AI Co-Innovation Program to help partners build generative artificial intelligence applications and agents that help customers rapidly solve real-time business challenges. The AI Co-Innovation Program represents the two companies shared vision to help partners define, build, and deploy generative AI applications tailored to their ERP workloads.

In March 2025, Google LLC announced it has signed a definitive agreement to acquire Wiz, Inc., a leading cloud security platform headquartered in New York, for $32 billion, subject to closing adjustments, in an all-cash transaction. Once closed, Wiz will join Google Cloud. This acquisition represents an investment by Google Cloud to accelerate two large and growing trends in the AI era: improved cloud security and the ability to use multiple clouds.

In February 2025, Salesforce and Google Cloud have expanded a partnership that will bring Google's Gemini models to Agentforce, integrate Salesforce Service Cloud tightly with Google Customer Engagement Suite and enable handoffs between the companies' AI agents. The deal also gives Salesforce, which historically has run on AWS, another option for its workloads. Salesforce Agentforce, Data Cloud and Customer 360 applications will run on Google Cloud and be available through Google Cloud Marketplace.

Components Covered:

• Software Solutions
• Services

Deployments Covered:

• Cloud-Based
• On-Premises
• Hybrid

Delivery Modes Covered:

• Mobile Applications
• Web-Based Platforms

Technologies Covered:

• Deep Learning
• Machine Learning
• Natural Language Processing (NLP)
• Computer Vision
• Speech Recognition
• Edge AI and On-device Inference

Applications Covered:

• Intelligent Tutoring Systems
• Virtual Facilitators and Learning Environments
• Learning Analytics and Recommendation Engines
• Automated Administration and Proctoring
• Content Delivery Systems
• Adaptive Assessment and Grading
• Other Applications

End Users Covered:

• K-12 Education
• Higher Education
• Corporate Training & Learning
• Educational Publishers
• Government, NGOs & Informal Learning Platforms
• Other End Users

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 Technology Analysis
• 3.7 Application Analysis
• 3.8 End User Analysis
• 3.9 Emerging Markets
• 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI in Education Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Software Solutions
• 5.3 Services

6 Global AI in Education Market, By Deployment

• 6.1 Introduction
• 6.2 Cloud-Based
• 6.3 On-Premises
• 6.4 Hybrid

7 Global AI in Education Market, By Delivery Mode

• 7.1 Introduction
• 7.2 Mobile Applications
• 7.3 Web-Based Platforms

8 Global AI in Education Market, By Technology

• 8.1 Introduction
• 8.2 Deep Learning
• 8.3 Machine Learning
• 8.4 Natural Language Processing (NLP)
• 8.5 Computer Vision
• 8.6 Speech Recognition
• 8.7 Edge AI and On-device Inference

9 Global AI in Education Market, By Application

• 9.1 Introduction
• 9.2 Intelligent Tutoring Systems
• 9.3 Virtual Facilitators and Learning Environments
• 9.4 Learning Analytics and Recommendation Engines
• 9.5 Automated Administration and Proctoring
• 9.6 Content Delivery Systems
• 9.7 Adaptive Assessment and Grading
• 9.8 Other Applications

10 Global AI in Education Market, By End User

• 10.1 Introduction
• 10.2 K-12 Education
• 10.3 Higher Education
• 10.4 Corporate Training & Learning
• 10.5 Educational Publishers
• 10.6 Government, NGOs & Informal Learning Platforms
• 10.7 Other End Users

11 Global AI in Education Market, By Geography

• 11.1 Introduction
• 11.2 North America
  • 11.2.1 US
  • 11.2.2 Canada
  • 11.2.3 Mexico
• 11.3 Europe
  • 11.3.1 Germany
  • 11.3.2 UK
  • 11.3.3 Italy
  • 11.3.4 France
  • 11.3.5 Spain
  • 11.3.6 Rest of Europe
• 11.4 Asia Pacific
  • 11.4.1 Japan
  • 11.4.2 China
  • 11.4.3 India
  • 11.4.4 Australia
  • 11.4.5 New Zealand
  • 11.4.6 South Korea
  • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
• 11.5 South America
  • 11.5.1 Argentina
  • 11.5.2 Brazil
  • 11.5.3 Chile
  • 11.5.4 Rest of South America
• 11.6 Middle East & Africa
  • 11.6.1 Saudi Arabia
  • 11.6.2 UAE
  • 11.6.3 Qatar
  • 11.6.4 South Africa
  • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

• 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 12.2 Acquisitions & Mergers
• 12.3 New Product Launch
• 12.4 Expansions
• 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

• 13.1 Amazon Web Services, Inc.
• 13.2 Salesforce Inc
• 13.3 Carnegie Learning, Inc.
• 13.4 Google LLC
• 13.5 Microsoft Corporation
• 13.6 Intel Corporation
• 13.7 Siemens AG
• 13.8 NVIDIA Corporation
• 13.9 Cisco Systems
• 13.10 Oracle Corporation
• 13.11 DreamBox Learning, Inc.
• 13.12 Cognizant
• 13.13 IBM Corporation
• 13.14 Fishtree Inc.
• 13.15 Blackboard Inc.