教育分野におけるAI市場：ソフトウェアタイプ別（学習管理システム（LMS）、適応型学習プラットフォーム、チャットボット＆バーチャルアシスタント、剽窃検出ツール）、テクノロジー別、学術用途別（予測分析、ゲーミフィケーション） - 2030年までの世界予測

AI In Education Market by Software Type (Learning Management System (LMS), Adaptive Learning Platform, Chatbot & Virtual Assistant, Plagiarism Detection Tools), Technology, Academic Application (Predictive Analysis, Gamification) - Global Forecast to 2030

教育分野におけるAI市場は、2024年の22億1,000万米ドルから2030年には58億2,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は17.5％になると予測されている。学業成果を向上させるためのデータ主導の洞... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年11月27日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	386	419	英語

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サマリー

教育分野におけるAI市場は、2024年の22億1,000万米ドルから2030年には58億2,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は17.5％になると予測されている。学業成果を向上させるためのデータ主導の洞察への依存が高まり、個別化された学習体験への需要が高まっている。バーチャル・チューターの出現は自分のペースで学習する力を与え、ARとVRとAIの統合は没入型のインタラクティブな体験を提供することで教育に革命をもたらしている。これらの進歩が相まって、従来の学習方法が再構築され、より適応的で魅力的な教育環境への道が開かれつつある。
"機関別アプリケーション別では、学生の入学・定着分析セグメントが予測期間中に市場をリードする"
個別化された学習体験が重視されるようになり、教育機関が学生の定着率を向上させる必要性がこの成長を促進している。AI技術は膨大な学生データを分析して傾向を特定し、入学パターンを予測することができるため、教育機関は戦略を効果的に調整しやすくなる。AIツールは学生エンゲージメントを高めるだけでなく、教育機関のリソースを最適化し、最終的に教育成果の向上につながる。
"地域別では、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高いCAGR市場を記録する"アジア太平洋地域は、その急速な拡大と高度な教育技術の採用を強調するいくつかの重要な要因によって、教育におけるAI市場で最も高いCAGRを示すと考えられています。ジェネレーティブAIツールは、オーダーメイドの教育コンテンツを容易にし、生徒が個々の学習スタイルやペースに合った教材に取り組むことを可能にする。例えば、AIを活用したプラットフォームは、生徒の成績に基づいてリアルタイムで授業を適応させることができ、より高い学習意欲と理解力を育むことができる。さらに、これらの国の取り組みでは、倫理的なAIの使用と教員研修が重視されており、教育者が責任を持ってAIの可能性を活用できるような体制が整えられている。全体として、アジア太平洋地域の教育現場におけるジェネレーティブAIの効果的な活用は、革新的な教育と学習の実践への道を開いている。
プライマリーの内訳
最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システム・インテグレーター、および教育AI市場で事業を展開するさまざまな主要組織の幹部に対して詳細なインタビューを実施した。
 企業別：ティアI：35％、ティアII：45％、ティアIII：20
 役職別Cレベル：35％、ディレクターレベル：25％、その他：40%
 地域別：北米：40％、欧州：25％、アジア太平洋地域：20％、中東・アフリカ：10％、中南米：5％。
Microsoft（米国）、IBM（米国）、Google（米国）、Alibaba Cloud（中国）、AWS（米国）、Adobe（米国）、Pearson（英国）、Baidu（中国）、OpenAI（米国）、Duolingo（米国）、Cengage Group（米国）、Knewton（米国） ;は、教育AI市場における主要企業の一部である。
この調査には、教育AI市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれています。
調査範囲
この調査レポートは、教育におけるAI市場を、提供形態別（ソフトウェアタイプとサービス）、ソフトウェアタイプ別（学習管理システム（LMS）、チャットボットとバーチャルアシスタント、適応学習プラットフォーム、自動採点とフィードバックシステム、インテリジェント個別指導システム、コンテンツ生成ツール、AIを活用した剽窃検出、ゲーム化された学習プラットフォーム、その他）に分類しています、導入形態別（クラウド、オンプレミス）、サービス別（プロフェッショナル開発プログラム、カスタムAIプラットフォーム開発、データ分析コンサルティング、入学サービス、教育サービス、その他）、技術別（ジェネレーティブAI、その他AI）、用途別（アカデミック（個別学習とコンテンツ管理、成績評価管理、言語翻訳とサポート、学生サポートとサービス、ゲーミフィケーションとエンゲージメント、予測分析、剽窃検出とアカデミック・インテグリティ）、機関別（学生の入学と定着分析、事務プロセスの自動化、卒業生のエンゲージメントと関係管理、労働力の調整とスキルマッピング、資源配分と財務計画）、エンドユーザー別（アカデミック（学生、チューター（教師・教授）、保護者、企業トレーナー・講師、その他）、機関別（幼稚園から高校まで、高等教育、研究会社・NGO、スキル開発・企業トレーニングセンター、政府教育部門、Edtech企業、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、中南米）。本レポートでは、教育AI市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、事業概要、ソリューションとサービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、協定、新製品とサービスの発表、M&A、教育用AI市場に関連する最近の動向に関する洞察を提供しています。教育用AI市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析もカバーしています。

レポート購入の主な利点
本レポートは、教育用AI市場全体とサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を提供し、この市場の市場リーダー/新規参入者に役立ちます。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得ることで、事業の位置づけを高め、適切な市場参入戦略を計画するのに役立ちます。また、本レポートは、関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：
- 主な促進要因（個別化された学習体験に対する需要の増加、eラーニングプラットフォームとデジタル教育ツールの採用増加、学業成果を高めるためのデータ主導型洞察への依存の増加、モバイルおよびスマートデバイスの普及の高まりによるユビキタス学習の実現）、抑制要因（教育への消極的な姿勢、教育への消極的な姿勢）、機会に関する分析。)、阻害要因(従来の教育・学習方法に取って代わることに教育機関が消極的)、機会(個々の学生のニーズに合わせたカリキュラムのカスタマイズの強化、AIを活用した評価システムとリアルタイム・フィードバックに対する需要の高まり、自分のペースで学習できるバーチャル家庭教師の登場)、没入型学習体験のためのARとVRとAIの統合）、および課題（侵害から機密性の高い学生データを保護する、AI対応教育リソースへのアクセスの格差、非倫理的な学業慣行のためのAIツールの悪用、障害を持つ学生のためのアクセシビリティの問題）が教育におけるAI市場の成長に影響を与えている。
- 製品開発／イノベーション：教育用AI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・サービス発表に関する詳細な洞察
- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、様々な地域の教育用AI市場を分析しています。
- 市場の多様化：教育用AI市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細情報
- 競合評価：マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、グーグル（米国）、アリババクラウド（中国）、AWS（米国）、アドビ（米国）、ピアソン（英国）、バイドゥ（中国）、OpenAI（米国）、Duolingo（米）、Cengage Group（米）、Knewton（米）、Skillsoft（米）、Udacity（米）、Stride（米）、HPE（米）、Carnegie Learning（米）、Dreambox Learning（米）、Quizlet（米）、Grammarly（米）、Vimeo（米）などが教育AI市場に参入している。

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1 はじめに 38
1.1 調査目的 38
1.2 市場の定義 38
1.2.1 包含と除外 39
1.3 市場範囲 40
1.3.1 市場セグメンテーション 41
1.3.2 考慮した年数 42
1.4 通貨の検討 42
1.5 利害関係者 43
1.6 変化のまとめ
2 調査方法
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ 46
2.1.2 一次データ 46
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 47
2.1.2.2 主要業界インサイト 47
2.2 市場規模の推定 48
2.2.1 トップダウンアプローチ 48
2.2.2 ボトムアップアプローチ 49
2.3 市場予測 52
2.4 リサーチの前提 53
2.5 リスク評価 54
2.6 調査の限界
3 エグゼクティブサマリー 56
4 プレミアムインサイト 62
4.1 教育AI市場における魅力的な機会 62
4.2 教育AI市場：学術用途トップ3 62
4.3 北米：教育AI市場：展開形態別、エンドユーザー別 63
4.4 教育AI市場：地域別 63
5 市場概要と業界動向 64
5.1 はじめに
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 個別化された学習体験に対する需要の増加 65
5.2.1.2 eラーニング・プラットフォームとデジタル教育ツールの導入の増加 66
5.2.1.3 学業成果を高めるためのデータ主導型洞察への依存の増加 66
5.2.1.4 モバイル・スマートデバイスの普及がユビキタス学習を可能にする 66
5.2.2 阻害要因 67
5.2.2.1 伝統的な教育／学習手法の置き換えに対する教育機関の消極性 67
5.2.3 機会 67
5.2.3.1 学生個々のニーズに合わせたカリキュラムのカスタマイズの強化 67
5.2.3.2 AIを活用した評価システムとリアルタイムのフィードバックに対する需要の高まり 68
5.2.3.3 自分のペースで学習できるバーチャル家庭教師の登場 68
5.2.3.4 没入型学習体験のためのARとVRとAIの統合 68
5.2.4 課題 69
5.2.4.1 機密性の高い生徒データを侵害から守る 69
5.2.4.2 AI対応教育資源へのアクセスにおける格差 69
5.69 2.4.3 障害を持つ学生に対するアクセシビリティの問題 69
5.3 業界動向 70
5.3.1 教育市場におけるAIの進化 70
5.3.2 事例分析 71
5.3.2.1 グーグルはマレーシア教育省のデジタル学習のアクセシビリティと効率性の変革を支援した 71
5.3.2.2 アリババクラウドはGetCourseがスケーラブルで費用対効果の高いソリューションでオンライン教育の強化を支援 72
5.3.2.3 IVMFはスキルソフトのカスタム学習パスとユーザー体験の向上で学習管理の課題を克服 73
5.3.2.4 ストライド・ラーニングは、Amazon Bedrockでの安定した普及で読解力を強化 73
5.3.2.5 Century TechとEpsom & Ewell High Schoolは、AIの統合とエンゲージメントの強化により学習を変革した 74
5.3.3 エコシステム分析 75
5.3.3.1 学習管理システムのプロバイダー 77
5.3.3.2 アダプティブ・ラーニング・プラットフォーム・プロバイダー 77
5.3.3.3 チャットボット＆バーチャルアシスタントプロバイダー 77
5.3.3.4 自動採点・フィードバックシステム提供企業 77
5.3.3.5 コンテンツ生成ツール提供企業 78
5.3.3.6 教育AI市場のエンドユーザー 78
5.3.4 技術分析 78
5.3.4.1 主要技術 78
5.3.4.1.1 NLPとディープラーニング 78
5.3.4.1.2 コンピュータビジョン 78
5.3.4.1.3 予測分析 79
5.3.4.1.4 ロボットによるプロセス自動化（RPA） 79
5.3.4.1.5 強化学習 79

5.3.4.2 隣接技術 79
5.3.4.2.1 サイバーセキュリティ 79
5.3.4.2.2 IoT 79
5.3.4.2.3 AR/VR 80
5.3.4.3 補完技術 80
5.3.4.3.1 クラウドコンピューティング 80
5.3.4.3.2 エッジコンピューティング 80
5.3.4.3.3 量子コンピューティング 80
5.3.4.3.4 ビッグデータ分析 80
5.3.4.3.5 ブロックチェーン 81
5.3.5 規制の状況 81
5.3.5.1 規制機関、政府機関、その他の組織 81
5.3.5.2 規制の枠組み 85
5.3.5.2.1 北米 85
5.3.5.2.1.1 米国 85
5.3.5.2.1.2 カナダ 85
5.3.5.2.2 欧州 85
5.3.5.2.2.1 ドイツ 86
5.3.5.2.2.2 イギリス 86
5.3.5.2.3 アジア太平洋 86
5.3.5.2.3.1 中国 86
5.3.5.2.3.2 オーストラリア 86
5.3.5.2.3.3 日本 86
5.3.5.2.3.4 シンガポール 86
5.3.5.2.4 中東・アフリカ 86
5.3.5.2.4.1 サウジアラビア 86
5.3.5.2.4.2 アラブ首長国連邦 87
5.3.5.2.4.3 エジプト 87
5.3.5.2.5 中南米 87
5.3.5.2.5.1 ブラジル 87
5.3.5.2.5.2 メキシコ 87
5.3.5.2.5.3 アルゼンチン 87
5.3.6 サプライチェーン分析 87
5.3.7 ポーターの5つの力分析 89
5.3.7.1 新規参入の脅威 90
5.3.7.2 代替品の脅威 91
5.3.7.3 供給業者の交渉力 91
5.3.7.4 買い手の交渉力 91
5.3.7.5 競争相手の強さ 91
5.3.8 主要会議とイベント 91
5.3.9 主要ステークホルダーと購買基準 92
5.3.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 92
5.3.9.2 購入基準 93
5.3.10 価格分析 94
5.3.10.1 ソフトウェアタイプ別価格分析 94
5.3.10.2 指標的価格分析（アプリケーション別） 95
5.3.11 特許分析 96
5.3.11.1 方法論 96
5.3.11.2 出願特許（文書タイプ別） 96
5.3.11.3 イノベーションと特許出願 96
5.3.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 101
5.3.13 投資状況と資金調達シナリオ 102
5.3.14 ジェネレーティブAIが教育市場に与える影響 103
5.3.14.1 主要なユースケースと市場の可能性 103
5.3.14.2 主なユースケース 104
5.3.14.2.1 パーソナライズされた学習体験 105
5.3.14.2.2 コンテンツ作成の自動化 105
5.3.14.2.3 フィードバックメカニズムの強化 105
5.3.14.2.4 没入型学習環境 105
5.3.14.2.5 管理の効率化 105
5.3.14.2.6 多様な学習ニーズへの対応 105
6 ai教育市場（オファリング別） 106
6.1 はじめに 107
6.1.1 オファリング教育分野におけるAI市場の促進要因 107
6.2 ソフトウェア 108
6.2.1 タイプ別 111
6.2.1.1 学習管理システム（LMS） 111
6.2.1.1.1 学習者のパフォーマンス、嗜好、エンゲージメントレベルに基づいて適応学習パスを作成するAIアルゴリズム 111
6.2.1.2 チャットボットとバーチャルアシスタント 112
6.2.1.2.1 学習支援や学生に安全な空間を提供し、教育者の計画を支援する 112
6.2.1.3 適応型学習プラットフォーム 113
6.2.1.3.1 学習者の進捗を継続的に評価することで、オーダーメイドの学習体験を提供する 113
6.2.1.4 自動採点・フィードバックシステム 114
6.2.1.4.1 バイアスを排除した評価の効率性と正確性の向上 114
6.2.1.5 知的チュータリングシステム 115
6.2.1.5.1 マルチメディアリソースと対話型シミュレーションの統合に焦点を当てた個別化学習の推進 115
6.2.1.6 コンテンツ生成ツール 116
6.2.1.6.1 パーソナライズされた学習のためのAI主導のコンテンツ作成で教育者を強化する 116
6.2.1.7 AIによる剽窃検知 117
6.2.1.7.1 パターン認識によるアカデミック・インテグリティの育成 117
6.2.1.8 ゲーム化された学習プラットフォーム 118
6.2.1.8.1 没入型のストーリー主導型プラットフォームによる教育の変革 118
6.2.1.9 その他のソフトウェア 119
6.2.2 導入形態別 120
6.2.2.1 クラウド 121
6.2.2.1.1 クラウドAIによる教育の拡張：パーソナライズされた学習とシームレスな統合 121
6.2.2.2 オンプレミス 122
6.2.2.2.1 オンプレミスでの教育の強化：セキュア、カスタマイズ可能、制御可能なAIソリューション 122
6.3 サービス 123
6.3.1 専門能力開発プログラム 124
6.3.1.1 教育者の能力維持とコミュニティ構築に不可欠 124
6.3.2 カスタムAI開発プラットフォーム 125
6.3.2.1 技術の適応性：多様な学習環境において不可欠 125
6.3.3 データ分析コンサルティング 126
6.3.3.1 オーダーメイドのコンテンツによるコース提供の最適化とユーザー体験の向上 126
6.3.4 アドミッション・サービス 127
6.3.4.1 AIを活用した入学試験の変革：プロセスの合理化と採用の促進 127
6.3.5 教育サービス 128
6.3.5.1 教育者がより授業に集中し、ロジスティクスを軽減できるようにする 128
6.3.6 その他のサービス 129
7 教育AI市場（用途別） 131
7.1 はじめに 132
7.1.1 アプリケーション：教育AI市場の促進要因 132
7.2 アカデミック 132
7.2.1 個別学習とコンテンツ管理 134
7.2.1.1 カスタマイズ可能な授業プラン 135
7.2.1.1.1 AI主導のレッスンプランによる教育の個別化 135
7.2.1.2 適応性のあるクイズとテスト 135
7.2.1.2.1 学習成果を高めるための評価の調整 135
7.2.1.3 スキルレベル分析 135
7.2.1.3.1 効果的な学習のためにスキルレベルに基づいて生徒をグループ化する 135
7.2.1.4 その他の個別学習＆コンテンツ管理アプリケーション 136
7.2.2 成績評価とアセスメント管理 136
7.2.2.1 小論文と短答の評価 137
7.2.2.1.1 小論文および短答評価による学生の理解と批判的思考の評価 137

7.2.2.2 選択式採点の自動化 137
7.2.2.2.1 成績評価を合理化し、教育者の管理負担を軽減する 137
7.2.2.3 ルーブリックベースの評価のカスタマイズ 138
7.2.2.3.1 カスタマイズされたルーブリックによる学生のパフォーマンス評価 138
7.2.2.4 その他の成績評価管理アプリケーション 138
7.2.3 言語翻訳とサポート 138
7.2.3.1 文法と語彙の強化 139
7.2.3.1.1 AI主導の言語翻訳ツールにおける言語品質の向上 139
7.2.3.2 発音支援 140
7.2.3.2.1 より効果的な結果を得るためのリアルタイムフィードバックの利用 140
7.2.3.3 言語翻訳管理 140
7.2.3.3.1 翻訳者とプロジェクトマネージャーのリアルタイムコラボレーションによる翻訳の合理化 140
7.2.3.4 その他の言語翻訳＆サポートアプリケーション 140
7.2.4 学生サポート＆サービス 141
7.2.4.1 質問応答サポート 142
7.2.4.1.1 積極的なアプローチによる学生の学習意欲の向上 142
7.2.4.2 課題リマインダー 142
7.2.4.2.1 課題リマインダーによる学生のエンゲージメントとアカウンタビリティの向上 142
7.2.4.3 キャンパスナビゲーション支援 142
7.2.4.3.1 インタラクティブ・マップ、GPSベースの位置情報サービス、チャットボットによる学生体験の向上 142
7.2.4.4 メンタルヘルスのリソースとカウンセリング支援 143
7.2.4.4.1 ギャップを埋める：情報へのアクセスと偏見の軽減によるメンタルヘルス支援の強化 143
7.2.4.5 その他の学生支援＆サービスアプリケーション 143
7.2.5 ゲーミフィケーションとエンゲージメント 144
7.2.5.1 ポイントと報酬システムの管理 145
7.2.5.1.1 ポイント、バッジ、証明書、あるいは目に見える報酬を通じたエンゲージメントの最大化 145
7.2.5.2 インタラクティブな課題とクイズ 145
7.2.5.2.1 制限時間、難易度レベル、即時フィードバックなどのゲームメカニクスによる学習の強化 145
7.2.5.3 ゲーム化された進捗管理 145
7.2.5.3.1 ゲーミフィケーション要素による生徒の達成状況のモニタリングと可視化 145
7.2.5.4 その他のゲーミフィケーションとエンゲージメントのアプリケーション 146
7.2.6 予測分析 146
7.2.6.1 早期警告システムの管理 147
7.2.6.1.1 効果的な早期警告システムによる退学防止と成功の促進 147
7.2.6.2 傾向分析 147
7.2.6.2.1 学習成果を向上させるための傾向分析と予測分析の活用 147
7.2.6.3 成績評価結果の予測 148
7.2.6.3.1 予測モデルを用いたタイムリーな介入による資源配分の最適化 148
7.2.6.4 その他の予測分析アプリケーション 148
7.2.7 剽窃の検出とアカデミック・インテグリティ 148
7.2.7.1 言い換えと出典チェック 149
7.2.7.1.1 責任ある研究の実践と独創性の促進 149
7.2.7.2 アカデミック・インテグリティの追跡 150
7.2.7.2.1 学術における倫理基準と透明性の促進 150
7.2.7.3 その他の剽窃検知・アカデミック・インテグリティ・アプリケーション 150
7.3 インスティテューショナル 150
7.3.1 学生の在籍・定着分析 152
7.3.1.1 リスクのある学生の特定 153
7.3.1.1.1 定着を目的としたAIによる積極的介入による学生の成果の向上 153
7.3.1.2 リテンション戦略の最適化 153
7.3.1.2.1 学生のデータを分析し、退学対策とサポート提供のための効果的な戦略を策定する 153
7.3.1.3 パーソナライズされたコミュニケーション 153
7.3.1.3.1 学業成績や個人の嗜好などのデータを分析し、通知やメッセージを通じて学習成果を高める 153
7.3.1.4 学生のエンゲージメント 154
7.3.1.4.1 学業成績の向上とダイナミックで包括的な学習環境の育成 154
7.3.1.5 その他の学生登録・維持分析アプリケーション 154
7.3.2 管理プロセスの自動化 154
7.3.2.1 入学手続きの自動化 155
7.3.2.1.1 迅速で効率的なワークフローを実現する入学審査の合理化 155
7.3.2.2 スケジューリングの最適化 156
7.3.2.2.1 効率的なリソース割り当てとクラス管理 156
7.3.2.3 文書検証の自動化 156
7.3.2.3.1 正確でミスのない入学許可の必要性 156
7.3.2.4 その他の管理プロセス自動化アプリケーション 156
7.3.3 卒業生のエンゲージメント＆リテンション分析 157
7.3.3.1 卒業生の追跡 158
7.3.3.1.1 卒業生データベースを利用したコミュニティの構築 158
7.3.3.2 エンゲージメント指標 158
7.3.3.2.1 卒業生のエンゲージメント・パターンを分析することによるアウトリーチの最適化 158

7.3.3.3 イベントの推奨 158
7.3.3.3.1 パーソナライズされたイベント提案によるイベント参加の増加 158
7.3.3.4 その他の卒業生のエンゲージメント＆リテンション分析アプリケーション 158
7.3.4 労働力の調整とスキルマッピング 159
7.3.4.1 キャリアサービス 159
7.3.4.1.1 将来のキャリア成功を評価するための機械学習アルゴリズムの活用 159
7.3.4.2 インターンシップのマッチング 160
7.3.4.2.1 学生と企業に役立つ就職市場の競争力強化 160
7.3.4.3 スキルギャップ分析 160
7.3.4.3.1 特定の欠陥に対処するためのカリキュラム開発と研修プログラム 160
7.3.4.4 労働市場の需要分析 160
7.3.4.4.1 インターンシップや職業紹介を促進するために、教育を市場動向に合わせる 160
7.3.4.5 その他の労働力調整及びスキルマッピングの応用 160
7.3.5 リソース配分と財務計画 161
7.3.5.1 需要予測分析 162
7.3.5.1.1 技術的ニーズを予測するためのデータ主導の方法論の活用 162
7.3.5.2 予算予測 162
7.3.5.2.1 資金ギャップの特定と戦略的投資の優先順位付け 162
7.3.5.3 資金援助配分の最適化 162
7.3.5.3.1 多様な学生集団を支援し、教育成果を向上させるための財政援助配分の最適化 162
7.3.5.4 その他の資源配分・財務計画アプリケーション 163
8 教育分野におけるAI市場（テクノロジー別） 164
8.1 はじめに 165
8.1.1 ジェネレーティブAI 166
8.1.2 その他のAI 167
9 教育AI市場：エンドユーザー別 168
9.1 はじめに 169
9.1.1 エンドユーザー：教育AI市場の促進要因 169
9.2 タイプ別 169
9.2.1 アカデミック 170
9.2.1.1 学生 171
9.2.1.1.1 個人の長所と短所を特定するための包括的で個別化された手段 171

9.2.1.2 チューター 172
9.2.1.2.1 教育的、指導的、管理的援助の提供 172
9.2.1.3 保護者 172
9.2.1.3.1 AIを活用したリアルタイムの洞察と個別化された教育支援 172
9.2.1.4 企業のトレーナー／インストラクター 172
9.2.1.4.1 研修業務を効率化し、従業員の生産性と研修成果を高める 172
9.2.1.5 その他の学術エンドユーザー 173
9.2.2 教育機関 173
9.2.2.1 K-12 175
9.2.2.1.1 K-12教育にAIを統合し、生徒のAIリテラシーを育成する 175
9.2.2.2 高等教育 176
9.2.2.2.1 高等教育でのAI導入による業務効率化と学生の成功 176
9.2.2.3 研究企業・NGO 177
9.177 2.2.3.1 倫理的で包括的な学習環境を確保するための教育における責任あるAI活用の提唱 177
9.2.2.4 スキル開発・企業研修センター 178
9.178 2.2.4.1 労働力の即戦力を強化するためのAI活用 178
9.2.2.5 政府の教育部門 179
9.179 2.2.5.1 様々な教育水準における学習成果の向上と効率化のためにAIを導入する 179
9.2.2.6 エドテック企業 180
9.2.2.6.1 多様な人々にとって学習をより効率的で利用しやすいものにする 180
9.2.2.7 その他の機関エンドユーザー 181
10 教育分野におけるAI市場（地域別） 183
10.1 はじめに 184
10.2 北米 185
10.2.1 北米：教育AI市場の促進要因 186
10.2.2 北米：マクロ経済見通し 186
10.2.3 米国 193
10.2.3.1 AIイノベーションと責任あるフレームワークで米国の教育に革命を起こす 193
10.2.4 カナダ 194
10.2.4.1 AIPPイニシアティブによる包括的なAI教育のパイオニア 194
10.3 欧州 195
10.3.1 欧州：教育分野におけるAIの市場促進要因 196
10.3.2 欧州：マクロ経済見通し 196マクロ経済の見通し 196

10.3.3 英国 203
10.3.3.1 政府投資と学校・大学との連携 203
10.3.4 ドイツ 204
10.3.4.1 国家AI戦略などの戦略による産学連携 204
10.3.5 フランス 205
10.3.5.1 研究に対する規制当局の取り組みと資金提供、および学際的な人工知能研究所の設立 205
10.3.6 イタリア 206
10.3.6.1 4地域の学校におけるAIパイロット・プログラム 206
10.3.7 スペイン 207
10.3.7.1 AI主導のデジタルコンテンツプラットフォームを通じて知識へのアクセスの民主化に注力する注目企業 207
10.3.8 その他の欧州地域 208
10.4 アジア太平洋地域 209
10.4.1 アジア太平洋地域：教育AI市場の促進要因 209
10.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 210
10.4.3 中国 218
10.4.3.1 官民連携でAI教育の変革をリードする 218
10.4.4 日本 219
10.4.4.1 全国的な教育戦略と教員養成でAIリテラシーを向上 219
10.4.5 インド 220
10.4.5.1 政府のイニシアティブと産業界の連携によるAI教育とイノベーションの加速 220
10.4.6 韓国 221
10.4.6.1 公教育にAIを取り入れるためのデジタル基盤整備計画などの戦略 221
10.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 222
10.4.7.1 政府は学校におけるAIのためのカリキュラムとフレームワーク構築に注力 222
10.4.8 ASEAN諸国 223
10.4.8.1 ASEANデジタルマスタープラン2025による安全なデジタルサービスと技術エコシステムの推進 223
10.4.9 その他のアジア太平洋地域 224
10.5 中東・アフリカ 225
10.5.1 中東・アフリカ：教育AI市場の促進要因 226
10.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済展望 226
10.5.3 中東 233
10.5.3.1 サウジアラビア 234
10.5.3.1.1 先端研究と個別学習システムでリードするサウジアラビア 234

10.5.3.2 UAE 235
10.5.3.2.1 大学カリキュラムと全国的な教員研修イニシアティブでAIを推進 235
10.5.3.3 バーレーン 236
10.5.3.3.1 バーレーン・ブリティッシュスクールにおけるAIを活用した個別学習による教育強化 236
10.5.3.4 クウェート 237
10.5.3.4.1 クウェート大学、AIを統合して教育の強化と試験の完全性を確保 237
10.5.3.5 その他の中東地域 237
10.5.4 アフリカ 238
10.6 ラテンアメリカ 239
10.6.1 ラテンアメリカ：教育AI市場の促進要因 240
10.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 240
10.6.3 ブラジル 247
10.6.3.1 革新的なEdTechソリューションと戦略的投資 247
10.6.4 メキシコ 248
10.6.4.1 AIを活用したコンテンツ制作と学生エンゲージメントの強化による教育の近代化 248
10.6.5 アルゼンチン 249
10.6.5.1 個別学習・教育支援のためのプラットフォームとColabIAなどのプロジェクト 249
10.6.6 その他のラテンアメリカ地域 250
11 競争環境 251
11.1 概要 251
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2020-2024年） 251
11.3 収益分析（2019-2023年） 253
11.4 市場シェア分析、2023年 254
11.4.1 主要プレーヤーの市場シェア分析 254
11.4.2 市場ランキング分析 255
11.5 製品比較分析 257
11.5.1 製品比較分析（学習管理システム（LMS）別） 258
11.5.1.1 キャンバスLMS（Canvas） 258
11.5.1.2 AI搭載LMS（360Learning） 258
11.5.2 知的個人指導システムの製品比較分析 258
11.5.2.1 カーネギー・ラーニング 258
11.5.2.2 Knewton Alta 258
11.5.2.3 Smart Sparrow 259
11.5.3 チャットボット・パーソナルアシスタントの製品比較分析 259
11.5.3.1 IBM Watson Tutor（IBM） 259
11.5.3.2 AdmitHub（メインステイ） 259

11.6 主要ベンダーの企業評価と財務指標 259
11.7 企業評価マトリックス：主要プレイヤー（2023年） 260
11.7.1 企業評価マトリックス：主要プレーヤー（アカデミック）、2023年 260
11.7.2 スターズ 260
11.7.3 新興リーダー 260
11.7.4 浸透型プレーヤー 261
11.7.5 参加者 261
11.7.6 企業評価マトリックス：主要プレーヤー（機関投資家）、2023年 262
11.7.7 スターズ 262
11.7.8 新興リーダー 262
11.7.9 浸透型プレーヤー 262
11.7.10 参加企業 262
11.7.11 企業フットプリント：主要プレーヤー 264
11.7.11.1 企業フットプリント 264
11.7.11.2 ソフトウェアタイプのフットプリント 266
11.7.11.3 アプリケーションフットプリント 267
11.7.11.4 エンドユーザーフットプリント 268
11.7.11.5 地域別フットプリント 269
11.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 270
11.8.1 企業評価マトリックス：新興企業／中小企業（アカデミック）、2023年 270
11.8.2 進歩的企業 270
11.8.3 対応力のある企業 270
11.8.4 ダイナミックな企業 270
11.8.5 スターティング・ブロック 270
11.8.6 企業評価マトリクス：新興企業／中小企業（機関投資家）、2023年 271
11.8.7 進歩的企業 272
11.8.8 反応する企業 272
11.8.9 ダイナミック・カンパニー 272
11.8.10 スタートアップ・ブロック 272
11.8.11 競争ベンチマーキング：新興企業／SM（2023年） 273
11.8.11.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 273
11.8.11.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 275
11.9 競争シナリオ 277
11.9.1 製品の発売と機能強化 277
11.9.2 取引 279
12 企業プロファイル 282
12.1 紹介 282
12.2 主要プレーヤー
12.2.1 マイクロソフト 282
12.2.1.1 事業概要 282
12.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 284
12.2.1.3 最近の動向 285
12.2.1.3.1 製品の発売と機能強化 285
12.2.1.3.2 取引 286
12.2.1.4 MnMビュー 287
12.2.1.4.1 主要な強み 287
12.2.1.4.2 戦略的選択 287
12.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 287
12.2.2 IBM 288
12.2.2.1 事業概要 288
12.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 289
12.2.2.3 最近の動向 290
12.2.2.3.1 製品の発売と機能強化 290
12.2.2.3.2 取引 291
12.2.2.4 MnMの見解 291
12.2.2.4.1 主要な強み 291
12.2.2.4.2 戦略的選択 292
12.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 292
12.2.3 グーグル 293
12.2.3.1 事業概要 293
12.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 294
12.2.3.3 最近の動向 296
12.2.3.3.1 製品の発売と機能強化 296
12.2.3.3.2 取引 297
12.2.3.4 MnMの見解 298
12.2.3.4.1 主要な強み 298
12.2.3.4.2 戦略的選択 298
12.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 298
12.2.4 アリババクラウド 299
12.2.4.1 事業概要 299
12.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 300
12.2.4.3 最近の動向 301
12.2.4.3.1 製品の発売と機能強化 301
12.2.4.3.2 取引 301
12.2.4.4 MnMの見解 302
12.2.4.4.1 主要な強み 302
12.2.4.4.2 戦略的選択 302
12.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 302
12.2.5 AWS 303
12.2.5.1 事業概要 303
12.2.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 304
12.2.5.3 最近の動向 305
12.2.5.3.1 製品の発売と機能強化 305
12.2.5.4 MnMの見解 305
12.2.5.4.1 主要な強み 305
12.2.5.4.2 戦略的選択 305
12.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 306
12.2.6 アドビ 307
12.2.6.1 事業概要 307
12.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 308
12.2.6.3 最近の動向 309
12.2.6.3.1 取引 309
12.2.7 パールソン 310
12.2.7.1 事業概要 310
12.2.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 311
12.2.7.3 最近の動向 312
12.2.7.3.1 製品の発売と機能強化 312
12.2.7.3.2 取引 313
12.2.8 バイドゥ 314
12.2.8.1 事業概要 314
12.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 315
12.2.8.3 最近の動向 317
12.2.8.3.1 製品の発売と機能強化 317
12.2.9 OPENAI 318
12.2.9.1 事業概要 318
12.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 319
12.2.9.3 最近の動向 320
12.2.9.3.1 製品の発売と機能強化 320
12.2.9.3.2 取引 321
12.2.10 デュオリンゴ 322
12.2.10.1 事業概要 322
12.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 323
12.2.10.3 最近の動向 325
12.2.10.3.1 製品の発売と機能強化 325
12.2.10.3.2 取引 326
12.2.11 チェンゲッジ・グループ 327
12.2.12 ノウントン 328
12.2.13 スキルソフト 329
12.2.14 udacity 330
12.2.15 ストライド 331
12.2.16 HPE 332
12.2.17 ドリームボックス・ラーニング 333
12.2.18 クイズレット 334
12.2.19 グラマリー 335
12.2.20 VIMEO 336
12.3 スタートアップ／中小企業 337
12.3.1 RIIID 337
12.3.2 COGNII 338
12.3.3 エルザ・スピーク 339
12.3.4 memrise 340
12.3.5 アレフ・エデュケーション 341
12.3.6 ケリウム 342
12.3.7 アミラ・ラーニング 343
12.3.8 ノウル（KNOWRE） 344
12.3.9 センチュリー・テック 345
12.3.10 シンクスター数学 346
12.3.11 クイズイズ 347
12.3.12 カーン・アカデミー 348
12.3.13 サナ・ラボ 349
12.3.14 ティーチミントX 350
12.3.15 360learning 351
12.3.16 メインステイ 352
12.3.17 ブリッパー 353
12.3.18 ブルー・カヌー・ラーニング 354
12.3.19 quizlet 355
12.3.20 otter.ai 356
12.3.21 クイルボット 357
12.3.22 NOLEJ 358
12.3.23 スピーチファイ 359
13 隣接市場と関連市場 360
13.1 はじめに 360
13.2 人工知能（AI）市場 360
13.2.1 市場の定義
13.2.2 市場の概要
13.2.2.1 人工知能市場：オファリング別 361
13.2.2.2 人工知能市場：ビジネス機能別 362
13.2.2.3 人工知能市場：技術別 363
13.2.2.4 人工知能市場：業種別 363
13.2.2.5 人工知能市場：地域別 366
13.3 学習管理システム市場 367
13.3.1 市場の定義 367
13.3.2 市場の概要 367
13.3.2.1 LMS市場：オファリング別 367
13.3.2.2 LMS市場：提供形態別 368
13.3.2.3 LMS市場：組織規模別 369

13.3.2.4 LMS市場：導入タイプ別 369
13.3.2.5 LMS市場：アプリケーション別 368
13.3.2.6 LMS市場：ユーザータイプ別 361
13.3.2.7 LMS市場：地域別 372
14 付録 374
14.1 ディスカッションガイド 374
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsのサブスクリプション・ポータル 382
14.3 カスタマイズオプション 384
14.4 関連レポート 384
14.5 著者の詳細 385

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Table of Contents

Summary

The AI in education market is projected to grow from USD 2.21 billion in 2024 to USD 5.82 billion by 2030, at a compound annual growth rate (CAGR) of 17.5% during the forecast period. The growing reliance on data-driven insights to improve academic outcomes and the rising demand for personalized learning experiences. The emergence of virtual tutors is empowering self-paced learning, while the integration of AR and VR with AI is revolutionizing education by delivering immersive, interactive experiences. Together, these advancements are reshaping traditional learning methods, paving the way for more adaptive and engaging educational environment.
“By institutional application, student enrollment and retention analysis segment will lead the market during the forecast period.”
The increasing emphasis on personalized learning experiences and the need for educational institutions to improve student retention rates are driving this growth. AI technologies can analyze vast amounts of student data to identify trends and predict enrollment patterns, making it easier for institutions to tailor their strategies effectively. AI tools not only enhance student engagement but also help institutions optimize their resources, ultimately leading to improved educational outcomes.
“By region, Asia Pacific to register the highest CAGR market during the forecast period.” The Asia Pacific region is poised to exhibit the highest CAGR in the AI in education market, driven by several key factors that highlight its rapid expansion and adoption of advanced educational technologies. Generative AI tools facilitate tailored educational content, allowing students to engage with materials that match their individual learning styles and paces. For instance, AI-driven platforms can adapt lessons in real time based on student performance, fostering greater engagement and understanding. Furthermore, initiatives in these countries emphasize ethical AI use and teacher training, ensuring that educators are well-equipped to harness AI's potential responsibly. Overall, the effective application of generative AI in education across the Asia-Pacific is paving the way for innovative teaching and learning practices.
Breakdown of primaries
In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the AI in education market.
 By Company: Tier I: 35%, Tier II: 45%, and Tier III: 20%
 By Designation: C-Level: 35%, Director Level: 25%, and Others: 40%
 By Region: North America: 40%, Europe: 25%, Asia Pacific: 20%, Middle East & Africa: 10%, and Latin America: 5%.
Microsoft (US), IBM (US), Google (US), Alibaba Cloud (China), AWS (US), Adobe (US), Pearson (UK), Baidu (China), OpenAI (US), Duolingo (US), Cengage Group (US), Knewton (US) ; are some of the key players in the AI in education market.
The study includes an in-depth competitive analysis of these key players in the AI in education market, including their company profiles, recent developments, and key market strategies.
Research Coverage
This research report categorizes the AI in education market by offering (software type and services), software type (Learning Management Systems (LMS), Chatbots and Virtual Assistants, Adaptive Learning Platforms, Automated Grading and Feedback Systems, Intelligent Tutoring Systems, Content Generation Tools, AI-enhanced Plagiarism Detection, Gamified Learning Platforms, and others), by deployment mode (cloud and on-premises), services (Professional Development Programs, Custom AI Platform Development, Data Analytics Consulting, Admission Services, Instructional services, and others) by technology (generative AI and other AI), by application (academic (Personalized learning and content management, grading and assessment management, Language translation and support, student support and service, Gamification and Engagement, Predictive Analysis, Plagiarism Detection and Academic Integrity) Institutional(Student enrollment and retention analysis, Administrative Process Automation, Alumni engagement and relationship management, Workforce alignment and skills mapping, Resource allocation and financial planning), by End user (academic (students, tutors (teachers & professors), parents & guardians, corporate trainers/ instructors, and Others) institutional (K-12, higher education, Research Firms & NGO, skill development & Corporate Training Centers, Government Education Departments, edtech companies, and others) and by region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI in education market. A detailed analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, solutions and services, key strategies, Contracts, partnerships, and agreements. new product & service launches, mergers and acquisitions, and recent developments associated with the AI in education market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI in education market ecosystem is covered in this report.

Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI in education market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and to plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (Increasing demand for personalized learning experiences, rising adoption of e-learning platforms and digital education tools, increasing reliance on data-driven insights to enhance academic outcomes, the rising prevalence of mobile and smart devices enables ubiquitous learning.), restraints (Reluctance among institutions to replace traditional teaching/ learning methods), opportunities (Enhanced customization of curriculum to individual student needs, rise in demand for AI-powered assessment systems and real-time feedback, the advent of virtual tutors for self-paced learning, integration of AR and VR with AI for immersive learning experience), and challenges (Protecting sensitive student data from breaches, disparity in access to AI-enabled educational resources, misuse of AI tools for unethical academic practices, accessibility issues for students with disabilities) influencing the growth of the AI in education market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in education market
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI in education market across varied regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in education market
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading players Microsoft (US), IBM (US), Google (US), Alibaba Cloud (China), AWS (US), Adobe (US), Pearson (UK), Baidu (China), OpenAI (US), Duolingo (US), Cengage Group (US), Knewton (US), Skillsoft (US), Udacity (US), Stride (US), HPE (US), Carnegie Learning (US), Dreambox Learning (US), Quizlet (US), Grammarly (US), Vimeo (US) among others in AI in education market.

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1 INTRODUCTION 38
1.1 STUDY OBJECTIVES 38
1.2 MARKET DEFINITION 38
1.2.1 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 39
1.3 MARKET SCOPE 40
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 41
1.3.2 YEARS CONSIDERED 42
1.4 CURRENCY CONSIDERED 42
1.5 STAKEHOLDERS 43
1.6 SUMMARY OF CHANGES 43
2 RESEARCH METHODOLOGY 45
2.1 RESEARCH DATA 45
2.1.1 SECONDARY DATA 46
2.1.2 PRIMARY DATA 46
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 47
2.1.2.2 Key industry insights 47
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 48
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 48
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 49
2.3 MARKET FORECAST 52
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 53
2.5 RISK ASSESSMENT 54
2.6 STUDY LIMITATIONS 55
3 EXECUTIVE SUMMARY 56
4 PREMIUM INSIGHTS 62
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES IN AI IN EDUCATION MARKET 62
4.2 AI IN EDUCATION MARKET: TOP THREE ACADEMIC APPLICATIONS 62
4.3 NORTH AMERICA: AI IN EDUCATION MARKET, BY DEPLOYMENT MODE AND END USER 63
4.4 AI IN EDUCATION MARKET, BY REGION 63
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 64
5.1 INTRODUCTION 64
5.2 MARKET DYNAMICS 64
5.2.1 DRIVERS 65
5.2.1.1 Increase in demand for personalized learning experiences 65
5.2.1.2 Rise in adoption of e-learning platforms and digital education tools 66
5.2.1.3 Increase in reliance on data-driven insights to enhance academic outcomes 66
5.2.1.4 Rise in prevalence of mobile and smart devices enables ubiquitous learning 66
5.2.2 RESTRAINTS 67
5.2.2.1 Reluctance among institutions to replace traditional teaching/ learning methods 67
5.2.3 OPPORTUNITIES 67
5.2.3.1 Enhanced customization of curriculum to individual student needs 67
5.2.3.2 Rise in demand for AI-powered assessment systems and real-time feedback 68
5.2.3.3 Advent of virtual tutors for self-paced learning 68
5.2.3.4 Integration of AR and VR with AI for immersive learning experience 68
5.2.4 CHALLENGES 69
5.2.4.1 Protecting sensitive student data from breaches 69
5.2.4.2 Disparity in access to AI-enabled educational resources 69
5.2.4.3 Accessibility issues for students with disabilities 69
5.3 INDUSTRY TRENDS 70
5.3.1 EVOLUTION OF AI IN EDUCATION MARKET 70
5.3.2 CASE STUDY ANALYSIS 71
5.3.2.1 Google helped Ministry of Education of Malaysia to transform digital learning accessibility and efficiency 71
5.3.2.2 Alibaba Cloud helped GetCourse enhance online education with scalable and cost-effective solutions 72
5.3.2.3 IVMF overcame learning management challenges with Skillsoft’s custom learning paths and enhanced user experience 73
5.3.2.4 Stride Learning enhanced Reading Comprehension with stable diffusion on Amazon Bedrock 73
5.3.2.5 Century Tech and Epsom & Ewell High School transformed learning with AI integration and enhanced engagement 74
5.3.3 ECOSYSTEM ANALYSIS 75
5.3.3.1 Learning management system providers 77
5.3.3.2 Adaptive learning platform providers 77
5.3.3.3 Chatbots & virtual assistant providers 77
5.3.3.4 Automated grading & feedback system providers 77
5.3.3.5 Content generation tools providers 78
5.3.3.6 AI in education market end users 78
5.3.4 TECHNOLOGY ANALYSIS 78
5.3.4.1 Key technologies 78
5.3.4.1.1 NLP and deep learning 78
5.3.4.1.2 Computer vision 78
5.3.4.1.3 Predictive analytics 79
5.3.4.1.4 Robotic process automation (RPA) 79
5.3.4.1.5 Reinforcement learning 79

5.3.4.2 Adjacent technologies 79
5.3.4.2.1 Cybersecurity 79
5.3.4.2.2 IoT 79
5.3.4.2.3 AR/VR 80
5.3.4.3 Complementary technologies 80
5.3.4.3.1 Cloud computing 80
5.3.4.3.2 Edge computing 80
5.3.4.3.3 Quantum computing 80
5.3.4.3.4 Big data analytics 80
5.3.4.3.5 Blockchain 81
5.3.5 REGULATORY LANDSCAPE 81
5.3.5.1 Regulatory bodies, government agencies, and other organizations 81
5.3.5.2 Regulatory framework 85
5.3.5.2.1 North America 85
5.3.5.2.1.1 US 85
5.3.5.2.1.2 Canada 85
5.3.5.2.2 Europe 85
5.3.5.2.2.1 Germany 86
5.3.5.2.2.2 UK 86
5.3.5.2.3 Asia Pacific 86
5.3.5.2.3.1 China 86
5.3.5.2.3.2 Australia 86
5.3.5.2.3.3 Japan 86
5.3.5.2.3.4 Singapore 86
5.3.5.2.4 Middle East & Africa 86
5.3.5.2.4.1 Saudi Arabia 86
5.3.5.2.4.2 UAE 87
5.3.5.2.4.3 Egypt 87
5.3.5.2.5 Latin America 87
5.3.5.2.5.1 Brazil 87
5.3.5.2.5.2 Mexico 87
5.3.5.2.5.3 Argentina 87
5.3.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 87
5.3.7 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 89
5.3.7.1 Threat of new entrants 90
5.3.7.2 Threat of substitutes 91
5.3.7.3 Bargaining power of suppliers 91
5.3.7.4 Bargaining power of buyers 91
5.3.7.5 Intensity of competitive rivalry 91
5.3.8 KEY CONFERENCES AND EVENTS 91
5.3.9 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 92
5.3.9.1 Key stakeholders in buying process 92
5.3.9.2 Buying criteria 93
5.3.10 PRICING ANALYSIS 94
5.3.10.1 Indicative pricing analysis, by software type 94
5.3.10.2 Indicative pricing analysis, by application 95
5.3.11 PATENT ANALYSIS 96
5.3.11.1 Methodology 96
5.3.11.2 Patents filed, by document type 96
5.3.11.3 Innovations and patent applications 96
5.3.12 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 101
5.3.13 INVESTMENT LANDSCAPE AND FUNDING SCENARIO 102
5.3.14 IMPACT OF GENERATIVE AI ON EDUCATION MARKET 103
5.3.14.1 Top use cases & market potential 103
5.3.14.2 Key use cases 104
5.3.14.2.1 Personalized learning experiences 105
5.3.14.2.2 Content creation automation 105
5.3.14.2.3 Enhanced feedback mechanisms 105
5.3.14.2.4 Immersive learning environments 105
5.3.14.2.5 Administrative efficiency 105
5.3.14.2.6 Support for diverse learning needs 105
6 AI IN EDUCATION MARKET, BY OFFERING 106
6.1 INTRODUCTION 107
6.1.1 OFFERING: AI IN EDUCATION MARKET DRIVERS 107
6.2 SOFTWARE 108
6.2.1 BY TYPE 111
6.2.1.1 Learning management systems (LMS) 111
6.2.1.1.1 AI algorithms to create adaptive learning paths based on learner's performance, preferences, and engagement levels 111
6.2.1.2 Chatbots & virtual assistants 112
6.2.1.2.1 Offering study aid and providing safe space for students and helping educators with plans 112
6.2.1.3 Adaptive learning platforms 113
6.2.1.3.1 Tailored learning experiences with continuous assessment of learners’ progress 113
6.2.1.4 Automated grading & feedback systems 114
6.2.1.4.1 Enhancing efficiency and accuracy of evaluation devoid of biases 114
6.2.1.5 Intelligent tutoring systems 115
6.2.1.5.1 Advancing personalized learning focused on integrating multimedia resources and interactive simulations 115
6.2.1.6 Content generation tools 116
6.2.1.6.1 Empowering educators with AI-driven content creation for personalized learning 116
6.2.1.7 AI-enhanced plagiarism detection 117
6.2.1.7.1 Fostering academic integrity with pattern recognition 117
6.2.1.8 Gamified learning platforms 118
6.2.1.8.1 Transforming education with immersive, story-driven platforms 118
6.2.1.9 Other software types 119
6.2.2 BY DEPLOYMENT MODE 120
6.2.2.1 Cloud 121
6.2.2.1.1 Scaling education with cloud-powered AI: Personalized learning and seamless integration 121
6.2.2.2 On-premises 122
6.2.2.2.1 Empowering education on-premises: Secure, customizable, and controlled AI solutions 122
6.3 SERVICES 123
6.3.1 PROFESSIONAL DEVELOPMENT PROGRAMS 124
6.3.1.1 Essential to maintain educator competence and building community 124
6.3.2 CUSTOM AI DEVELOPMENT PLATFORM 125
6.3.2.1 Technology adaptability: Crucial in diverse learning landscape 125
6.3.3 DATA ANALYTICS CONSULTING 126
6.3.3.1 Optimizing course offerings and improving user experience with tailored content 126
6.3.4 ADMISSION SERVICES 127
6.3.4.1 Transforming admissions with AI: Streamlining processes and boosting recruitment 127
6.3.5 INSTRUCTIONAL SERVICES 128
6.3.5.1 Enabling educators to focus more on teaching and less on logistics 128
6.3.6 OTHER SERVICES 129
7 AI IN EDUCATION MARKET, BY APPLICATION 131
7.1 INTRODUCTION 132
7.1.1 APPLICATION: AI IN EDUCATION MARKET DRIVERS 132
7.2 ACADEMIC 132
7.2.1 PERSONALIZED LEARNING & CONTENT MANAGEMENT 134
7.2.1.1 Customizable lesson plans 135
7.2.1.1.1 Personalizing education with AI-driven lesson plans 135
7.2.1.2 Adaptive quizzes and tests 135
7.2.1.2.1 Tailoring assessments to enhance learning outcomes 135
7.2.1.3 Skill level analysis 135
7.2.1.3.1 Grouping students based on skill level for effective learning 135
7.2.1.4 Other personalized learning & content management applications 136
7.2.2 GRADING & ASSESSMENT MANAGEMENT 136
7.2.2.1 Essay & short-answer evaluation 137
7.2.2.1.1 Evaluating student understanding and critical thinking through essay & short-answer assessments 137

7.2.2.2 Multiple-choice grading automation 137
7.2.2.2.1 Streamlining grading and easing administrative burden on educators 137
7.2.2.3 Rubric-based assessment customization 138
7.2.2.3.1 Customizing rubrics for tailored and structured student performance evaluation 138
7.2.2.4 Other grading & assessment management applications 138
7.2.3 LANGUAGE TRANSLATION & SUPPORT 138
7.2.3.1 Grammar & vocabulary enhancement 139
7.2.3.1.1 Improving linguistic quality in AI-driven language translation tools 139
7.2.3.2 Pronunciation assistance 140
7.2.3.2.1 Using real-time feedback for more effective results 140
7.2.3.3 Language translation management 140
7.2.3.3.1 Streamlined translation with real-time collaboration among translators and project managers 140
7.2.3.4 Other language translation & support applications 140
7.2.4 STUDENT SUPPORT & SERVICES 141
7.2.4.1 Question-answering support 142
7.2.4.1.1 Proactive approach to improve student engagement 142
7.2.4.2 Assignment reminders 142
7.2.4.2.1 Boosting student engagement and accountability with assignment reminders 142
7.2.4.3 Campus navigation assistance 142
7.2.4.3.1 Enhancing student experience with interactive maps, GPS-based location services, and chatbots 142
7.2.4.4 Mental health resources & counseling support 143
7.2.4.4.1 Bridging gaps: Enhancing mental health support with access to information and reducing stigma 143
7.2.4.5 Other student support & services applications 143
7.2.5 GAMIFICATION & ENGAGEMENT 144
7.2.5.1 Points & reward system management 145
7.2.5.1.1 Maximizing engagement through points, badges, certificates, or even tangible rewards 145
7.2.5.2 Interactive challenges & quizzes 145
7.2.5.2.1 Enhancing learning with game mechanics such as time limits, levels of difficulty, and instant feedback 145
7.2.5.3 Gamified progress tracking 145
7.2.5.3.1 Gamified elements to monitor and visualize student achievements 145
7.2.5.4 Other gamification & engagement applications 146
7.2.6 PREDICTIVE ANALYSIS 146
7.2.6.1 Early-warning system management 147
7.2.6.1.1 Preventing dropouts and fostering success with effective early-warning systems 147
7.2.6.2 Trend analysis 147
7.2.6.2.1 Leveraging trend analysis and predictive analytics to improve learning outcomes 147
7.2.6.3 Predictive grading outcomes 148
7.2.6.3.1 Optimizing resource allocation with timely interventions using predictive models 148
7.2.6.4 Other predictive analysis applications 148
7.2.7 PLAGIARISM DETECTION & ACADEMIC INTEGRITY 148
7.2.7.1 Paraphrasing & source-checking 149
7.2.7.1.1 Promoting responsible research practices and originality 149
7.2.7.2 Academic integrity tracking 150
7.2.7.2.1 Promoting ethical standards and transparency in academics 150
7.2.7.3 Other plagiarism detection & academic integrity applications 150
7.3 INSTITUTIONAL 150
7.3.1 STUDENT ENROLLMENT & RETENTION ANALYSIS 152
7.3.1.1 At-risk student identification 153
7.3.1.1.1 Improving student outcomes with proactive AI interventions for retention 153
7.3.1.2 Retention strategy optimization 153
7.3.1.2.1 Analyzing student data to develop effective strategies to combat attrition and offer support 153
7.3.1.3 Personalized communication 153
7.3.1.3.1 Analyzing data such as academic performance and personal preferences to boost learning outcomes through notifications and messages 153
7.3.1.4 Student engagement 154
7.3.1.4.1 Improving academic performance and cultivating dynamic and inclusive learning environment 154
7.3.1.5 Other student enrollment & retention analysis applications 154
7.3.2 ADMINISTRATIVE PROCESS AUTOMATION 154
7.3.2.1 Automated admission processing 155
7.3.2.1.1 Streamlining admissions for faster, efficient workflows 155
7.3.2.2 Scheduling optimization 156
7.3.2.2.1 Efficient resource allocation and class management 156
7.3.2.3 Document verification automation 156
7.3.2.3.1 Need for accurate, error-free admissions 156
7.3.2.4 Other administrative process automation applications 156
7.3.3 ALUMNI ENGAGEMENT & RETENTION ANALYSIS 157
7.3.3.1 Alumni tracking 158
7.3.3.1.1 Building community using alum databases 158
7.3.3.2 Engagement metrics 158
7.3.3.2.1 Optimizing outreach by analyzing alum engagement patterns 158

7.3.3.3 Event recommendations 158
7.3.3.3.1 Increasing event participation with personalized event suggestions 158
7.3.3.4 Other alumni engagement & retention analysis applications 158
7.3.4 WORKFORCE ALIGNMENT & SKILLS MAPPING 159
7.3.4.1 Career services 159
7.3.4.1.1 Leveraging machine learning algorithms to evaluate future career success 159
7.3.4.2 Internship matchmaking 160
7.3.4.2.1 Enhancing job market competitiveness that would help students and companies 160
7.3.4.3 Skill-gap analysis 160
7.3.4.3.1 Curriculum development and training programs tailored to address specific deficiencies 160
7.3.4.4 Labor market demand analysis 160
7.3.4.4.1 Aligning education with market trends to facilitate internships and job placements 160
7.3.4.5 Other workforce alignment & skills mapping applications 160
7.3.5 RESOURCE ALLOCATION & FINANCIAL PLANNING 161
7.3.5.1 Predicting demand analysis 162
7.3.5.1.1 Utilizing data-driven methodologies to anticipate technological needs 162
7.3.5.2 Budget forecasting 162
7.3.5.2.1 Identifying funding gaps and prioritizing strategic investments 162
7.3.5.3 Financial aid allocation optimization 162
7.3.5.3.1 Optimizing financial aid allocation to support diverse student populations and improve educational outcomes 162
7.3.5.4 Other resource allocation & financial planning applications 163
8 AI IN EDUCATION MARKET, BY TECHNOLOGY 164
8.1 INTRODUCTION 165
8.1.1 GENERATIVE AI 166
8.1.2 OTHER AI 167
9 AI IN EDUCATION MARKET, BY END USER 168
9.1 INTRODUCTION 169
9.1.1 END USER: AI IN EDUCATION MARKET DRIVERS 169
9.2 BY TYPE 169
9.2.1 ACADEMIC 170
9.2.1.1 Students 171
9.2.1.1.1 Comprehensive, personalized means to identify individual strengths and weaknesses 171

9.2.1.2 Tutors 172
9.2.1.2.1 Offering educational, instructional, and administrative assistance 172
9.2.1.3 Parents & guardians 172
9.2.1.3.1 Leveraging AI for real-time insights and personalized support in education 172
9.2.1.4 Corporate trainers/instructors 172
9.2.1.4.1 Streamlining training operations and boosting employee productivity and training outcomes 172
9.2.1.5 Other academic end users 173
9.2.2 INSTITUTIONAL 173
9.2.2.1 K–12 175
9.2.2.1.1 Integrating AI in K–12 education to foster AI literacy among students 175
9.2.2.2 Higher education 176
9.2.2.2.1 Adopting AI in higher education to boost operational efficiency and student success 176
9.2.2.3 Research firms & NGO 177
9.2.2.3.1 Advocating for responsible AI Use in education to ensure ethical and inclusive learning environments 177
9.2.2.4 Skill development & corporate training centers 178
9.2.2.4.1 Leveraging AI in to enhance workforce readiness 178
9.2.2.5 Government education departments 179
9.2.2.5.1 Adopting AI to improve learning outcomes and efficiency across varying educational standards 179
9.2.2.6 EdTech companies 180
9.2.2.6.1 Making learning more efficient and accessible for diverse populations 180
9.2.2.7 Other institutional end users 181
10 AI IN EDUCATION MARKET, BY REGION 183
10.1 INTRODUCTION 184
10.2 NORTH AMERICA 185
10.2.1 NORTH AMERICA: AI IN EDUCATION MARKET DRIVERS 186
10.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 186
10.2.3 US 193
10.2.3.1 Revolutionizing US education with AI innovations and responsible frameworks 193
10.2.4 CANADA 194
10.2.4.1 Pioneering inclusive AI education pathways with AIPP Initiative 194
10.3 EUROPE 195
10.3.1 EUROPE: AI IN EDUCATION MARKET DRIVERS 196
10.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 196

10.3.3 UK 203
10.3.3.1 Government investment and collaborations with schools and universities 203
10.3.4 GERMANY 204
10.3.4.1 Industry-academia collaboration with strategies such as National AI Strategy 204
10.3.5 FRANCE 205
10.3.5.1 Regulatory efforts and funding for research and establishment of Interdisciplinary Institutes of Artificial Intelligence 205
10.3.6 ITALY 206
10.3.6.1 AI pilot program in schools across four regions 206
10.3.7 SPAIN 207
10.3.7.1 Notable firms focusing on democratizing access to knowledge through AI-driven digital content platforms 207
10.3.8 REST OF EUROPE 208
10.4 ASIA PACIFIC 209
10.4.1 ASIA PACIFIC: AI IN EDUCATION MARKET DRIVERS 209
10.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 210
10.4.3 CHINA 218
10.4.3.1 Leading AI education transformation through public-private collaboration 218
10.4.4 JAPAN 219
10.4.4.1 Advancing AI literacy with Nationwide Educational Strategy and Teacher Training 219
10.4.5 INDIA 220
10.4.5.1 Accelerating AI education and innovation through government initiatives and industry collaborations 220
10.4.6 SOUTH KOREA 221
10.4.6.1 Strategies such as Digital Infrastructure Improvement Plan for integrating AI into public education 221
10.4.7 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 222
10.4.7.1 Government focus on curriculum and building frameworks for AI in schools 222
10.4.8 ASEAN COUNTRIES 223
10.4.8.1 Promoting secure digital services and technology ecosystems with ASEAN Digital Masterplan 2025 223
10.4.9 REST OF ASIA PACIFIC 224
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 225
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: AI IN EDUCATION MARKET DRIVERS 226
10.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 226
10.5.3 MIDDLE EAST 233
10.5.3.1 KSA 234
10.5.3.1.1 Saudi Arabia to lead with advanced research and personalized learning systems 234

10.5.3.2 UAE 235
10.5.3.2.1 Advancing AI with University Curricula and Nationwide Teacher Training Initiatives 235
10.5.3.3 Bahrain 236
10.5.3.3.1 Enhancing education with AI-powered personalized learning at the British School of Bahrain 236
10.5.3.4 Kuwait 237
10.5.3.4.1 Kuwait University integrating AI to enhance education and ensure exam integrity 237
10.5.3.5 Rest of the Middle East 237
10.5.4 AFRICA 238
10.6 LATIN AMERICA 239
10.6.1 LATIN AMERICA: AI IN EDUCATION MARKET DRIVERS 240
10.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 240
10.6.3 BRAZIL 247
10.6.3.1 Innovative EdTech solutions and strategic investments 247
10.6.4 MEXICO 248
10.6.4.1 Modernizing education with AI-driven content creation and enhanced student engagement 248
10.6.5 ARGENTINA 249
10.6.5.1 Platforms for personalized learning and teaching support and projects such as ColabIA 249
10.6.6 REST OF LATIN AMERICA 250
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 251
11.1 OVERVIEW 251
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2020–2024 251
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 253
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 254
11.4.1 MARKET SHARE ANALYSIS OF KEY PLAYERS 254
11.4.2 MARKET RANKING ANALYSIS 255
11.5 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS 257
11.5.1 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY LEARNING MANAGEMENT SYSTEM (LMS) 258
11.5.1.1 Canvas LMS (Canvas) 258
11.5.1.2 AI-powered LMS (360Learning) 258
11.5.2 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS OF INTELLIGENT TUTORING SYSTEMS 258
11.5.2.1 Carnegie Learning 258
11.5.2.2 Knewton Alta 258
11.5.2.3 Smart Sparrow 259
11.5.3 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS OF CHATBOTS & PERSONAL ASSISTANTS 259
11.5.3.1 IBM Watson Tutor (IBM) 259
11.5.3.2 AdmitHub (Mainstay) 259

11.6 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 259
11.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 260
11.7.1 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS (ACADEMIC), 2023 260
11.7.2 STARS 260
11.7.3 EMERGING LEADERS 260
11.7.4 PERVASIVE PLAYERS 261
11.7.5 PARTICIPANTS 261
11.7.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS (INSTITUTIONAL), 2023 262
11.7.7 STARS 262
11.7.8 EMERGING LEADERS 262
11.7.9 PERVASIVE PLAYERS 262
11.7.10 PARTICIPANTS 262
11.7.11 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS 264
11.7.11.1 Company footprint 264
11.7.11.2 Software type footprint 266
11.7.11.3 Application footprint 267
11.7.11.4 End user footprint 268
11.7.11.5 Region footprint 269
11.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 270
11.8.1 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES (ACADEMIC), 2023 270
11.8.2 PROGRESSIVE COMPANIES 270
11.8.3 RESPONSIVE COMPANIES 270
11.8.4 DYNAMIC COMPANIES 270
11.8.5 STARTING BLOCKS 270
11.8.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES (INSTITUTIONAL), 2023 271
11.8.7 PROGRESSIVE COMPANIES 272
11.8.8 RESPONSIVE COMPANIES 272
11.8.9 DYNAMIC COMPANIES 272
11.8.10 STARTING BLOCKS 272
11.8.11 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 273
11.8.11.1 Detailed list of key startups/SMEs 273
11.8.11.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 275
11.9 COMPETITIVE SCENARIO 277
11.9.1 PRODUCT LAUNCHES AND ENHANCEMENTS 277
11.9.2 DEALS 279
12 COMPANY PROFILES 282
12.1 INTRODUCTION 282
12.2 KEY PLAYERS 282
12.2.1 MICROSOFT 282
12.2.1.1 Business overview 282
12.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 284
12.2.1.3 Recent developments 285
12.2.1.3.1 Product launches and enhancements 285
12.2.1.3.2 Deals 286
12.2.1.4 MnM view 287
12.2.1.4.1 Key strengths 287
12.2.1.4.2 Strategic choices 287
12.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 287
12.2.2 IBM 288
12.2.2.1 Business overview 288
12.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 289
12.2.2.3 Recent developments 290
12.2.2.3.1 Product launches and enhancements 290
12.2.2.3.2 Deals 291
12.2.2.4 MnM view 291
12.2.2.4.1 Key strengths 291
12.2.2.4.2 Strategic choices 292
12.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 292
12.2.3 GOOGLE 293
12.2.3.1 Business overview 293
12.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 294
12.2.3.3 Recent developments 296
12.2.3.3.1 Product launches and enhancements 296
12.2.3.3.2 Deals 297
12.2.3.4 MnM view 298
12.2.3.4.1 Key strengths 298
12.2.3.4.2 Strategic choices 298
12.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 298
12.2.4 ALIBABA CLOUD 299
12.2.4.1 Business overview 299
12.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 300
12.2.4.3 Recent developments 301
12.2.4.3.1 Product launches and enhancements 301
12.2.4.3.2 Deals 301
12.2.4.4 MnM view 302
12.2.4.4.1 Key strengths 302
12.2.4.4.2 Strategic choices 302
12.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 302
12.2.5 AWS 303
12.2.5.1 Business overview 303
12.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 304
12.2.5.3 Recent developments 305
12.2.5.3.1 Product launches and enhancements 305
12.2.5.4 MnM view 305
12.2.5.4.1 Key strengths 305
12.2.5.4.2 Strategic choices 305
12.2.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 306
12.2.6 ADOBE 307
12.2.6.1 Business overview 307
12.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 308
12.2.6.3 Recent developments 309
12.2.6.3.1 Deals 309
12.2.7 PEARSON 310
12.2.7.1 Business overview 310
12.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 311
12.2.7.3 Recent developments 312
12.2.7.3.1 Product launches and enhancements 312
12.2.7.3.2 Deals 313
12.2.8 BAIDU 314
12.2.8.1 Business overview 314
12.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 315
12.2.8.3 Recent developments 317
12.2.8.3.1 Product launches and enhancements 317
12.2.9 OPENAI 318
12.2.9.1 Business overview 318
12.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 319
12.2.9.3 Recent developments 320
12.2.9.3.1 Product launches and enhancements 320
12.2.9.3.2 Deals 321
12.2.10 DUOLINGO 322
12.2.10.1 Business overview 322
12.2.10.2 Products/Solutions/Services offered 323
12.2.10.3 Recent developments 325
12.2.10.3.1 Product launches and enhancements 325
12.2.10.3.2 Deals 326
12.2.11 CENGAGE GROUP 327
12.2.12 KNEWTON 328
12.2.13 SKILLSOFT 329
12.2.14 UDACITY 330
12.2.15 STRIDE 331
12.2.16 HPE 332
12.2.17 DREAMBOX LEARNING 333
12.2.18 QUIZLET 334
12.2.19 GRAMMARLY 335
12.2.20 VIMEO 336
12.3 STARTUPS/SMES 337
12.3.1 RIIID 337
12.3.2 COGNII 338
12.3.3 ELSA SPEAK 339
12.3.4 MEMRISE 340
12.3.5 ALEF EDUCATION 341
12.3.6 QUERIUM 342
12.3.7 AMIRA LEARNING 343
12.3.8 KNOWRE 344
12.3.9 CENTURY TECH 345
12.3.10 THINKSTER MATH 346
12.3.11 QUIZIZZ 347
12.3.12 KHAN ACADEMY 348
12.3.13 SANA LABS 349
12.3.14 TEACHMINT X 350
12.3.15 360LEARNING 351
12.3.16 MAINSTAY 352
12.3.17 BLIPPAR 353
12.3.18 BLUE CANOE LEARNING 354
12.3.19 QUIZLET 355
12.3.20 OTTER.AI 356
12.3.21 QUILLBOT 357
12.3.22 NOLEJ 358
12.3.23 SPEECHIFY 359
13 ADJACENT AND RELATED MARKETS 360
13.1 INTRODUCTION 360
13.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET 360
13.2.1 MARKET DEFINITION 360
13.2.2 MARKET OVERVIEW 360
13.2.2.1 Artificial intelligence market, by offering 361
13.2.2.2 Artificial intelligence market, by business function 362
13.2.2.3 Artificial intelligence market, by technology 363
13.2.2.4 Artificial intelligence market, by vertical 364
13.2.2.5 Artificial intelligence market, by region 366
13.3 LEARNING MANAGEMENT SYSTEM MARKET 367
13.3.1 MARKET DEFINITION 367
13.3.2 MARKET OVERVIEW 367
13.3.2.1 LMS market, by offering 367
13.3.2.2 LMS market, by delivery mode 368
13.3.2.3 LMS market, by organization size 369

13.3.2.4 LMS market, by deployment type 369
13.3.2.5 LMS market, by application 370
13.3.2.6 LMS market, by user type 371
13.3.2.7 LMS market, by region 372
14 APPENDIX 374
14.1 DISCUSSION GUIDE 374
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 382
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 384
14.4 RELATED REPORTS 384
14.5 AUTHOR DETAILS 385

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