アダプティブラーニングソフトウェア市場：2024-2031年：コンポーネント別、企業規模別、用途別、エンドユーザー別、地域別

アダプティブ・ラーニング・ソフトウェア市場の評価-2024-2031

個別学習ソリューションに対する需要の高まり、デジタル学習プラットフォームの受け入れ拡大、費用対効果が高くスケーラブルな教育ソリューションに対するニーズの高まりが、適応学習ソフトウェア市場を押し上げる可能性が高いです。Verified Market Researchのアナリストによると、アダプティブラーニングソフトウェア市場は、2024年に評価された約38億5,547万米ドルを下回る予測で、2031年までに199億3,722万米ドルの評価に達すると推定されています。

アダプティブ・ラーニング・ソフトウェア市場は、企業や教育機関が機械学習や人工知能のような最新技術をますます利用し、エンゲージメントとリテンションを高める個別化された学習体験を創造していることから、大きく成長すると予想されます。これにより、市場は2024年から2031年にかけてCAGR 22.8％で成長します。

適応学習ソフトウェア市場定義/概要

アダプティブ・ラーニング・ソフトウェアは、アルゴリズムと人工知能を利用して学習体験をパーソナライズし、各生徒の成績やニーズに合わせてコンテンツや試験を調整する、テクノロジー主導型の教育戦略です。このプログラムは、学習者の理解力やスキルを継続的に調査し、特定の知識のギャップをターゲットにしたオーダーメイドのリソースや演習を提供したり、学習者のスピードに合わせて学習を発展させたりすることができます。アダプティブ・ラーニング・ソフトウェアは、幼稚園から高校までの教育、高等教育、企業研修など幅広い分野で応用されています。教育現場では、差別化された指導をサポートすることができ、教師は生徒の多様な要求に効率的に応えることができます。

アダプティブ・ラーニング・ソフトウェア市場の成長を促進する主な要因は？

教育のデジタル化の進展は、アダプティブ・ラーニング・ソフトウェア市場の主要な促進要因です。EDUCAUSE Horizon Report 2023によると、現在、高等教育機関の95％が何らかのオンライン学習を提供しています。米国教育省によると、2019年から2023年の間に、少なくとも1つのデジタル学習コースに登録した幼稚園児から高校生の数は323％増加しました。デジタル学習プラットフォームの利用増加は、アダプティブ・ラーニング・ソフトウェアの応用に理想的な環境を提供します。

特定の生徒のニーズに合わせた個別教育の需要が、適応型学習ソフトウェアの使用を促進しています。全米教育統計センター（NCES）によると、指導者の71％が、テクノロジーによって学習ニーズの異なる生徒への指導を差別化できると答えています。また、ゲイツ財団の報告書によると、個別化された学習環境を利用した生徒の数学と読解の成績は、標準的な学習環境を利用した同級生よりも約3パーセンタイルポイント向上しています。

さらに、教育機関では、生徒の学習意欲を高め、学習成果を向上させるために、アダプティブ・ラーニング・ソフトウェアを利用するケースが増えています。マグロウヒル社の世論調査によると、学生の87％が成績向上のためにアダプティブ・ラーニング・テクノロジーを利用したと回答しています。また、学術誌「npj Science of Learning」に掲載された研究では、アダプティブ・ラーニング・プラットフォームを使用した学生は、従来の学習方法を使用した学生よりもテストの成績が15％良いことが判明しています。

適応型学習ソフトウェアの普及を妨げる潜在的な障壁とは？

アダプティブ・ラーニング・ソフトウェアの利点や特徴に関する教育者や教育機関の知識や理解の不足は、1つの大きな障壁です。多くの教育者は、このような技術を利用することをためらっています。なぜならば、個別化された学習体験をどのように促進するのかを十分に理解していないからです。この知識不足は、利用可能なリソースの活用不足につながり、最終的に市場の成長可能性を制限します。

アダプティブ・ラーニング・ソフトウェアの導入コストが高いことも難点です。多くの教育機関、特に新興諸国では、こうした最新テクノロジーに十分な資金を割くのに苦労しています。ライセンス取得、人材育成、ソフトウェア保守にかかるコストが高いため、教育機関はアダプティブ・ラーニング・ソリューションへの投資を思いとどまり、こうした分野の市場成長は限定的となります。

さらに、優れた教師トレーニングの必要性が、アダプティブ・ラーニング・ソフトウェアをうまく応用するための大きな障害となっています。教育者がこれらのツールを効率的に使用し、教授法に組み込むためには適切なトレーニングが必要です。適切なトレーニングがなければ、アダプティブ・ラーニングの潜在的な利点は完全には実現されず、その結果、効果的な利用ができず、教育機関の間でこれらのテクノロジーに対する関心が低下します。

目次

第1章 イントロダクション

• 市場の定義
• 市場セグメンテーション
• 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 主な調査結果
• 市場概要
• 市場ハイライト

第3章 市場概要

• 市場規模と成長の可能性
• 市場動向
• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• ポーターのファイブフォース分析

第4章 適応学習ソフトウェア市場：展開モデル別

• クラウドベース
• オンプレミス

第5章 適応型学習ソフトウェア市場：用途別

• K-12
• 高等教育
• 企業

第6章 アダプティブラーニングソフトウェア市場：その他のセグメント別

• コンテンツタイプ
• 機能
• ターゲットオーディエンス

第7章 地域分析

• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• 欧州
• 英国
• ドイツ
• フランス
• イタリア
• アジア太平洋
• 中国
• 日本
• インド
• オーストラリア
• ラテンアメリカ
• ブラジル
• アルゼンチン
• チリ
• 中東・アフリカ
• 南アフリカ
• サウジアラビア
• アラブ首長国連邦

第8章 市場力学

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• COVID-19の市場への影響

第9章 競合情勢

• 主要企業
• 市場シェア分析

第10章 企業プロファイル

• Smart Sparrow
• Knewton（acquired by Wiley）
• McGraw-Hill Education
• DreamBox Learning
• Pearson Education
• D2L（Desire2Learn）
• K12 Inc.
• Cognii
• DreamBox Learning
• Kaltura

第11章 市場の展望と機会

• 新興技術
• 今後の市場動向
• 投資機会

第12章 付録

• 略語リスト
• 出典と参考文献