世界のデジタル教育市場:コース別(経営管理、科学、技術、その他)、学習別、エンドユーザー別、~2028年

 

市場概要

 

世界のデジタル教育市場規模は、2028年までに772億3000万米ドルとなり、2021年から2028年にかけて年平均成長率(CAGR)30.5%で成長する見込みです。デジタル教育は、デジタル技術とツールを使用する独創的な方法と定義され、教育と学習の全過程で実施され、特にTechnology Enhanced Learning(TEL)またはデジタル学習として知られています。デジタル教育は、ブレンデッド・ラーニングとバーチャル・ラーニングという2つの主要な側面から構成されています。ブレンデッド・ラーニングは、オンライン教材と従来の実店舗型学校との組み合わせと定義することができ、教師と生徒の両方の物理的な存在を必要とします。しかし、伝統的な対面式の教室での活動は、コンテンツや配信に関連するコンピュータを介したアクションの存在下で実施されます。

スマートフォンの普及拡大、世界的なインターネット普及率の上昇、魅力的な教育パターン、グローバルコンテンツへのアクセスしやすさ、教育者の顕著な市場成長要因などが成長の主な原動力となっています。学生や専門家のためのデジタル教育の主な属性は、パーソナライズされた学習、効果的な自己学習スキル、クリティカルシンキングのスキルを磨く、自発的、学習機会の拡大です。

拡張現実(AR)などの最先端技術は、デジタル教育市場の成長を促進する上で重要な役割を果たすと期待されています。ARは、現実の環境をテキスト、効果音、グラフィック、マルチメディアで増幅します。拡張現実(AR)は、教育分野でその存在感を示し、世界中の学校や大学で人気が急上昇しています。デジタル教育におけるARの存在は、問題解決、共同作業、より専門的な知識や技能に焦点を当てた学習、将来に向けた生徒の育成など、学習能力を高める機能を提供します。ARは、現実世界にデジタルオブジェクトをシームレスに投影することで、学習への参加と双方向性を促進します。ARは生徒の能力を最大限に引き出し、教科の学習に時間を割かせ、個人の共感を刺激します。例えば、2020年7月、中央中等教育委員会(CBSE)は、米国を拠点とするオンライン・ソーシャル・メディアおよびソーシャル・ネットワーキング・サービス企業であるFacebook, Inc.と手を組み、インドで拡張現実、デジタル・セーフティ、オンライン・セーフティの目論見書を発表しました。このイニシアチブは、教師には拡張現実の認定プログラムを、生徒にはデジタルセーフティとオンライン福祉の認定プログラムを提供することを目的としています。

デジタル教育はマイクロラーニングへの道を開きました。マイクロ・ラーニングとは、個人が目標を達成するのに十分な量の情報を少量ずつ提供するeラーニングのことです。例えば、マイクロラーニングのコンテンツには、画像、テキスト、ビデオ、オーディオ、テキスト、ゲームなどがあります。マイクロ・ラーニングは、迅速な導入、費用対効果、更新の容易さなどの特徴から、組織で採用されています。Journal of Applied Psychology誌の研究によると、マイクロラーニングは従来の教室でのトレーニングよりも17%効率的に知識を習得できることが分かっています。例えば、2020年5月、ベルリンを拠点とするマイクロラーニングアプリのBlinkistは、データ観測可能性からより信頼性の高いデータを得るために、アメリカのデータリアリティプラットフォームであるMonte Carlo, Inc.と手を結びました。データプラットフォームであるMonte Carloは、自動モニタリングとインテリジェントなアラートを提供し、Blinkistのデータエンジニアがイノベーションと製品に集中し、週に最大120時間を取り戻すのに役立ちました。

しかし、デジタル教育に関連するいくつかの課題には、社会的交流の欠如、インターネットへのアクセスの制限、カンニングの不可避性、自己動機付けと適切な時間管理スキル、主に理論に焦点を当てています。学生はほとんどの時間をポッドキャストを聞いたり、スライドプレゼンテーションを見たり、ビデオを見たりして過ごします。そのため、教育者が実験を行う機会が不足しています。この現代的な教育方法では、スマート・デバイスと良好なインターネット接続があれば十分です。例えば、インドでは、現在進行中のCOVID-19の大流行により、社会における不平等の悪化、質の低い教育につながる情報提供の問題、COVID-19以降のデジタル教育への不当な推進など、デジタル教育計画全体に関する3つの適切な問題が生じています。

事前に定義された戦略的アプローチの下での情報の容易な利用可能性、仮想現実の融合、および最先端の先端技術の組み込みは、市場の原動力です。さらに、オンラインコースの人気の高まりは、市場発展の触媒として機能します。いくつかの国では、教育は、市民住民が学習施設を利用できるようにするための基本的な責任として、政府によって考えられています。

低所得国での認識不足、意欲のなさ、基本的な学習インフラの欠如などの他の要因は、デジタル教育システムを閉じ込めることが予想されます。さらに、世界各地におけるインターネットへのアクセスやシームレスな接続の欠如は、世界市場における開発課題を生み出すと予想されます。さらに、著作権や所有権の問題が蔓延しています。

逆に、教育用オンラインプラットフォームの利用可能性の増加、ソーシャルメディアへのアクセス、学習コンテンツを開発するための多言語の選択により、市場の労働力は巨大な成長機会を有しています。

2020年には、科学・技術・工学・数学(STEM)分野が市場をリードし、世界収益の70%以上を占めました。コースタイプに基づき、市場はSTEM、ビジネスマネジメント、その他に分類されます。STEM分野は、これらの分野内のすべての下位分野から構成されており、さまざまな業界でSTEM卒業生に対する高い需要があります。STEMコンテンツは、子供たちが自分の周りの世界を理解し探求する自然な傾向を養い、科学的推論を向上させ、工学設計プロセスに関する理解を深め、数学と批判的思考を活用するのに役立ちます。技術の進歩に伴い、それを教室やマルチメディア教材に取り入れることで、生徒たちは複雑なSTEMの概念を理解しやすくなります。

人工知能(AI)は道を開き、教育業界を含むすべての業界に多大な影響を与えています。STEM教育者は、ワークフローを容易にするためにAIを教室で使用することになるでしょう。例えば、教育者が試験や宿題の採点、個別学習、コースの質に関するフィードバックに時間を費やす代わりに、AIが管理業務を自動化することができます。例えば、リクルーティング・プラットフォームのHubert.aiは、教師と生徒が授業と教授の両方についてフィードバックするのを助けるチャットボットを発表しました。チャットボットはAI技術を統合しているため、フィードバックの質は従来のものよりも効率的で、まるで人間とコミュニケーションしているようです。その結果、ビジネス管理セグメントは予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予測されています。

自習型セグメントは2020年に市場をリードし、世界収益の65%以上のシェアを占めています。自習型学習には、既存のライブ・トレーニングのプレッシャーが少ないこと、自分のスケジュールを作成できること、気が散らないこと、さまざまな学習パターンに便利であること、コストが低いことなどが挙げられます。例えば、YouTubeは自習型学習コンテンツの重要なプロバイダーです。自習型学習を促進するその他のツールには、Brain PopおよびBrain Pop Jr.、Education Galaxy、Gimkit、GrammarFlip、Kialo Edu、Knowordなどがあります。

インストラクター主導型セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRで拡大すると予測されています。学習タイプによって、市場はインストラクター主導型と自習型に区分されます。インストラクター主導型学習タイプは、1人または複数のインストラクターが、講義、プレゼンテーション、デモンストレーション、ディスカッションなどを通じて、個人的に指導を行うトレーニングを指します。ほとんどの場合、インストラクターはグループに対応しますが、1対1のトレーニングも行うことができ、それは比較的高価です。インストラクター主導のトレーニングには、一度に大人数を相手にするもの、ゲームや演習、ロールプレイングなど、デジタル学習体験を向上させる数々のテクニックが含まれます。

2020年には、学術機関と個人のセグメントが市場をリードし、世界収益の80%以上のシェアを占めています。エンドユーザー別では、個人・学術機関と企業に二分されます。学術機関は、デジタル教育を提供サービスの1つとして採用すれば、より優位に立つことができます。パンデミック(世界的大流行)時代には、オフラインのみで運営されていた教育機関に制約が課せられました。これを好機と捉え、オンライン・サービスの提供を開始した教育機関は、自ずと頭角を現します。

企業にとって、デジタルメディアの導入は生き残りの問題です。企業は進化する顧客の期待に応え、最高のサービスを提供しなければなりません。また、パンデミックの影響で、期待も大きく進化しています。したがって、企業がこれらの期待に応え、新たな事業環境に適応する能力は、組織として繁栄するために非常に重要になります。

2020年の市場規模は北米が圧倒的で、世界売上高の35%以上を占めています。これは、市場で優位に立とうとするベンダー各社の急速な製品・地域拡大戦略によるものです。一方、欧州市場は予測期間中、安定した成長パターンが見込まれます。さらに、インフラ、ネットワーク、接続性への注目が高まっており、欧州地域でのデジタル教育の強化が期待されます。

アジア太平洋市場は、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予測されています。アジア太平洋地域の新興国は、スマートフォン保有者が多いため、デジタル教育の普及に大きな可能性を秘めています。これは、近い将来、この地域のデジタル教育の需要を押し上げると予想される顕著な要因の1つです。例えば、2020年5月、インドのデジタル教育を推進するPM eVidya Programmeがニルマラ・シタラマン財務大臣によって開始されました。このイニシアチブは、生徒と教師にデジタル学習への無制限アクセスを提供するために取られました。

 

主要企業・市場シェア

 

世界市場は、初期段階の新興企業から上場企業まで幅広い企業が参加する急成長分野です。この市場は、ベテランの業界関係者だけでなく、主にK-12、高等教育、企業学習の3つの主要カテゴリーにまたがる一般投資家からも大きな注目を集めています。各分野はそれぞれユニークで、資金調達メカニズム、エンドユーザー、買い手も異なります。同市場のベンダーは、協業、買収・合併、他の有力企業との提携など、いくつかの戦略的イニシアチブを取っています。

市場プレーヤーは、製品発売や地域拡大のための資金調達に注力しています。例えば、2020年7月、CourseraはシリーズFの資金調達で1億3,000万米ドルを調達し、評価額を25億米ドルに更新しました。この追加資金調達により、職業に関連したカタログが強化され、国際市場スペースでのさらなる成長が期待されています。

2023年6月、edXは世界的な教育慈善団体であるラズベリーパイ財団と提携。この提携により、同じような背景を持つ学生や教育者が将来の世代に組み込まれました。

2023年6月、edXは革新的な新しい機械学習と人工知能プログラムを開始しました。このプログラムは、機械学習と人工知能のダイナミックな分野で活躍するために必要なコアスキルを持つ技術を迅速に適応させるように設計されています。

2022年9月、Udemyはヒューマン能力の世界的リーダーであるRBLグループと提携しました。この提携により、Udemyは組織や個人のコンピテンシーを高めることで、柔軟かつ効果的なスキル開発を提供するというコミットメントを強化しています。

世界のデジタル教育市場で事業を展開する主な企業は以下の通り:

Coursera Inc.

edX Inc.

Pluralsight LLC

Brain4ce Education Solutions Pvt. (エデュレカ)

Udacity, Inc.

Udemy, Inc.

ミリアダックス

ジグソーアカデミー

Iversity

インテリパット

本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2028年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Research社は世界のデジタル教育市場レポートをコースタイプ、学習タイプ、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化しています:

世界のデジタル教育市場のセグメンテーション
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コースタイプの展望(売上高、百万米ドル、2017年〜2028年)

科学、技術、工学、数学(STEM)

ビジネスマネジメント

その他

学習タイプの展望(収益、百万米ドル、2017年 – 2028年)

自習型

インストラクター主導型

エンドユーザーの展望(収益、百万米ドル、2017年~2028年)

学術機関および個人

企業

地域別展望(収益、百万米ドル、2017年~2028年)

北米

米国

カナダ

メキシコ

欧州

ドイツ

英国

フランス

アジア太平洋

中国

日本

インド

南米

ブラジル

中東・アフリカ (MEA)

 

【目次】

 

第1章 調査方法と調査範囲
1.1 調査方法
1.1.1 情報分析
1.1.2 市場形成とデータの可視化
1.2 調査範囲と前提条件
1.3 データソース一覧
1.3.1 セカンダリーソース
1.3.2 一次情報源
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 デジタル教育 – 産業スナップショットと主な購入基準
2.2 デジタル教育の世界市場
2.2.1 デジタル教育の世界市場、2017年~2028年
2.2.2 デジタル教育の世界市場、地域別、2017年~2028年
2.2.3 デジタル教育の世界市場:コースタイプ別、2017年~2028年
2.2.4 デジタル教育の世界市場:学習タイプ別、2017年~2028年
2.2.5 デジタル教育の世界市場:エンドユーザー別:2017年~2028年
第3章 デジタル教育市場の変数・動向・スコープ
3.1 市場セグメンテーションとスコープ
3.2 デジタル教育市場の普及率と成長展望
3.3 デジタル教育 – プロセスフローと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
3.4.1.1 デジタル教育技術開発への投資拡大
3.4.1.2 インターネット普及率の増加
3.4.1.3 マイクロラーニングへの高い需要
3.4.2 市場の阻害要因
3.4.2.1 直接モニタリングと1対1の対話の欠如
3.5 産業分析-ポーターの分析
3.5.1 サプライヤーの力
3.5.2 バイヤーパワー
3.5.3 代替の脅威
3.5.4 新規参入による脅威
3.5.5 競争上のライバル関係
3.6 デジタル教育 – PEST分析
3.6.1 政治的要因
3.6.2 経済
3.6.3 社会
3.6.4 技術的
3.7 Covid-19インパクト分析
第4章 デジタル教育 コースタイプの展望
4.1 コースタイプ別デジタル教育市場シェア(2020年・2028年
4.2 科学・技術・工学・数学(STEM)
4.2.1 科学・技術・工学・数学(STEM)デジタル教育市場、地域別、2017年〜2028年
4.3 経営管理
4.3.1 経営管理デジタル教育市場:地域別、2017〜2028年
4.4 その他
4.4.1 その他デジタル教育市場:地域別、2017年~2028年
第5章 デジタル教育 学習タイプの展望
5.1 学習タイプ別デジタル教育市場シェア(2020年〜2028年
5.2 自習型
5.2.1 自習型デジタル教育市場:地域別、2017年〜2028年
5.3 インストラクター主導型
5.3.1 インストラクター主導型デジタル教育市場:地域別、2017年~2028年
第6章 デジタル教育 エンドユーザーの展望
6.1 エンドユーザー別デジタル教育市場シェア(2020年・2028年
6.2 大学機関および個人
6.2.1 学術機関・個人向けデジタル教育市場、地域別、2017年〜2028年
6.3 企業
6.3.1 企業向けデジタル教育市場、地域別、2017年~2028年
第7章 デジタル教育 地域別展望
7.1 北米
7.1.1 北米のデジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.1.2 北米のデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.1.3 北米のデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年〜2028年
7.1.4 米国
7.1.4.1 米国デジタル教育市場:コースタイプ別:2017年〜2028年
7.1.4.2 米国のデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.1.4.3 米国のデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年~2028年
7.1.5 カナダ
7.1.5.1 カナダのデジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.1.5.2 カナダのデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.1.5.3 カナダのデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年~2028年
7.1.6 メキシコ
7.1.6.1 メキシコのデジタル教育市場:コースタイプ別(2017年~2028年
7.1.6.2 メキシコデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.1.6.3 メキシコデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年〜2028年
7.2 欧州
7.2.1 欧州デジタル教育市場:コースタイプ別:2017年〜2028年
7.2.2 欧州デジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.2.3 欧州デジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年〜2028年
7.2.4 英国
7.2.4.1 イギリスのデジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.2.4.2 イギリスのデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.2.4.3 イギリスのデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年~2028年
7.2.5 ドイツ
7.2.5.1 ドイツのデジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.2.5.2 ドイツのデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年~2028年
7.2.5.3 ドイツデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年~2028年
7.2.6 フランス
7.2.6.1 フランスのデジタル教育市場:コースタイプ別、2017年~2028年
7.2.6.2 フランスのデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.2.6.3 フランスのデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年~2028年
7.3 アジア太平洋地域
7.3.1 アジア太平洋地域のデジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.3.2 アジア太平洋地域のデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.3.3 アジア太平洋地域のデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年〜2028年
7.3.4 中国
7.3.4.1 中国デジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.3.4.2 中国デジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.3.4.3 中国デジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年〜2028年
7.3.5 日本
7.3.5.1 日本デジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.3.5.2 日本デジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.3.5.3 日本のデジタル教育市場:エンドユーザー別、2017年~2028年
7.3.6 インド
7.3.6.1 インドデジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.3.6.2 インドデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.3.6.3 インドデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年~2028年
7.4 南米
7.4.1 南米のデジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.4.2 南米のデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.4.3 南米のデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年〜2028年
7.4.4 ブラジル
7.4.4.1 ブラジルデジタル教育市場:コースタイプ別:2017年〜2028年
7.4.4.2 ブラジルデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.4.4.3 ブラジルのデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年~2028年
7.5 MEA
7.5.1 MEAのデジタル教育市場:コースタイプ別、2017年〜2028年
7.5.2 MEAデジタル教育市場:学習タイプ別、2017年〜2028年
7.5.3 MEAデジタル教育市場:エンドユーザー別:2017年〜2028年

 

 

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レポートコード:GVR-4-68038-294-5

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