Eラーニングサービスの世界市場（～2030年）：カスタムEラーニング、レスポンシブEラーニング
市場概要
世界のeラーニングサービス市場規模は、2022年に2,175億7,000万米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）18.6％で拡大すると予測されている。Eラーニングは、教育・トレーニングのための効率的なツールであり、従来の学習アプローチと比較していくつかの利点がある。主な利点は、従業員の要件に対応するカスタマイズされたコースを通じて、従業員の専門能力開発を促進する能力である。Eラーニングは、時間のかかる出張の必要性をなくし、学習者がいつでもどこでも教育コンテンツにアクセスできるよう支援する。自分のペースで学習できるため、時間を最適に活用することができる。このように、Eラーニングは、従来の教室でのトレーニング方法と比較して、大幅なコスト削減と利便性を提供する。
COVID-19の大流行は、市場に大きな影響を与えた。強制的な戸締まりと社会的距離を置く措置により、教育機関や企業の研修プログラム全体で遠隔学習ソリューションへの急速なシフトが必要となった。その結果、eラーニング・プラットフォームやコンテンツに対する需要が急増し、市場の成長を後押しした。Coursera社の統計によると、2021年には9,200万人の学生が同社のサービスに参加し、オンライン学習プラットフォームの重要性が浮き彫りになった。
タイプ別に見ると、市場はカスタムeラーニング、レスポンシブeラーニング、マイクロeラーニング、翻訳・ローカライゼーション、ゲームベース学習、ラピッドeラーニングに区分される。カスタムeラーニング分野は、2022年に31.5％の最大の収益シェアを占め、予測期間中に市場を支配すると予想されている。カスタムeラーニングとは、デジタルプラットフォームを通じて提供される、オーダーメイドの教育コンテンツや体験を開発・実装することを指す。これは、特定の組織、グループ、または個人のユニークなニーズや目的を満たすために特別に設計された学習教材、コース、またはトレーニングプログラムを作成することを含む。多くのeラーニング企業が、他の企業を合併・買収することで、eラーニングのポートフォリオを拡大している。例えば、2022年3月、15年以上の経験を持つeラーニング企業であるSkilldom社は、カスタムeラーニング・サービス部門を、カスタム／オーダーメイドのデジタル・ラーニング・ソリューション・サービス・プロバイダーであるCognigix社と統合した。この経営統合により、CognigixはSkilldomの広範な業界専門知識を活用し、カスタムeラーニングの領域で大きな機会を開き、存在感を拡大した。
ゲームベースの学習分野は、予測期間中に24.5%という最も高いCAGRを記録すると予想されている。ゲームベースの学習は、学習者を魅了し、仲間とともに競争環境の中でスキルを向上させる動機付けとなるようなeラーニング体験を作り出すことを含む。これは、大幅なスキル向上を達成した学習者にインセンティブと報酬を提供することで、学習を促進することを目的としている。職場のトレーニングにゲーミフィケーションを取り入れることは、コンプライアンス、ソフトウェアアプリケーション、コミュニケーショントレーニングなどでますます広まっている。ギリシャのアテネ国立工科大学の学生を対象に実施された調査によると、チャレンジベースのゲーミフィケーション学習は、従来の講義型教育と比較して学生の成績を89.45％向上させた。
コース別に見ると、市場は自習型コースとインストラクター主導型バーチャルコースに区分される。インストラクター主導のバーチャルコース分野は、2022年に59.1％の最大の収益シェアを占めた。インストラクター主導型トレーニング（ILT）は、オンラインまたは物理的な教室で実施されるかどうかにかかわらず、インストラクターが学習プロセスを指導するあらゆるトレーニングを指す。ILTは、伝統的な教室での講義、実習のためのインタラクティブなワークショップ、またはビデオ会議ツールを介して促進される仮想セッションがあります。このトレーニング・アプローチは、学習者とインストラクターをグループ環境に集め、相互作用を促進し、有意義なディスカッションを促すものである。多くの企業や機関が、業界専門家の能力を高めるために、こうしたeラーニングコースを導入している。例えば、2023年6月、エレクトロニクス製造の世界的な団体であるIPCは、エレクトロニクス業界の専門家を強化するために、3つのオンライン・インストラクター主導コースを開始した。これらのコースでは、鉛フリー製造に関連する課題と解決策を深く掘り下げることができる。
予測期間中、自習型コースのCAGRが19.8%と最も高くなると予測されています。自習型学習とは、学習者が自分のペースや好みのスケジュールに合わせて学習教材を進めることができる教育アプローチを指す。この学習スタイルでは、個人の好みに基づいて、特定のレッスンやコースの内容に時間を割いたり割かなかったりすることができる。このアプローチは、学習者が自分独自のニーズや興味に合わせた教育を受けられるようにし、個人に合わせた学習体験を促進する。
学習方法に基づき、市場はブレンデッド・ラーニング、モバイル・ラーニング、バーチャル・クラスルーム、シミュレーションに区分される。ブレンデッド・ラーニング分野は、2022年に35.3％の最大の売上シェアを占めた。ブレンデッド・ラーニングは、従来の実店舗での教室トレーニングとオンライン学習活動を統合した教育手法である。対面式のトレーニング・セッションにおける講師の存在を維持することで、完全オンラインのeラーニングとは一線を画している。
シミュレーション・セグメントは、予測期間中に21.7%という最も高いCAGRを記録すると予想されている。Eラーニング・シミュレーションでは、学習者は仮想学習環境の中で作業手順やルーチンの練習や訓練を行うことができる。このシミュレートされた環境は、マルチメディアグラフィックスや作業環境に近いアセットを使用して作成される。これは、実践的な活動を通じて体験的な学習を促進する。多くの組織が、自社のビジネスに顧客を引き付けるために、eラーニング・シミュレーションを開始している。例えば、2021年11月、ゲームとシミュレーションのソフトウェア会社であるKNOLSKAPE社は、Leading Virtual Teams（LTV）を発表した。LTVは、学習者に安全な環境を提供する革新的なプラットフォームであり、実験や失敗を受け入れ、時代遅れのアプローチを学び直し、現実世界での反響に直面することなく知識を習得することができる。
技術面では、市場は拡張現実と仮想現実、人工知能、ビッグデータ、クラウド・コンピューティングに分類される。クラウド・コンピューティング分野は、2022年に35.0%という最大の収益シェアを占め、予測期間中もこの優位性を維持すると予想される。クラウド・コンピューティングには、ソフトウェア、サーバー、データベース、ストレージ、ネットワーキング、分析を包括するサービスが含まれ、インターネット経由で提供される。クラウドベースのソリューションは、適切なインターネット接続環境があれば、どこからでも共有リソース、ソフトウェア、情報にオンデマンドでアクセスできるように戦略的に設計されています。また、学習者がインターネットに接続できる場所であればどこからでもeラーニング・プラットフォームやリソースにアクセスできるため、地理的な場所に関係なく、教材を取り出したり、仲間と共同課題に取り組んだりすることができる。2021年10月、GoogleはGoogle Cloud Skills Boostを立ち上げた。Google Cloud Skills Boostは、Google Cloudが監督し、直接管理するオンライン教育、スキル向上、認定プログラムのハブである。
人工知能セグメントは、予測期間中に24.3%という最高のCAGRを記録すると予測されている。人工知能はeラーニング市場を変革する技術として登場し、教育コンテンツの提供方法や学習者のニーズに合わせたパーソナライズ方法に革命をもたらしている。eラーニング・プラットフォームにおけるAIの採用が拡大している背景には、学習成果を高め、学習者に合わせた教育体験を提供できる可能性がある。多くの組織が、より高い学習継続率を達成し、学習者のエンゲージメントを高めるために、自社のプラットフォームにAIを導入している。例えば、2023年4月、Courseraはオンライン・プラットフォーム向けのジェネレーティブAI機能の開始を発表した。この革新的なオンライン学習プラットフォームは、最先端のAI搭載機能を組み込んでおり、教育者が授業計画を立てたり、パーソナライズされた学生フィードバックを提供したりするのを支援する。
最終用途に基づき、市場は学術、企業、政府に区分される。アカデミック分野は2022年に46.5%の最大の収益シェアを占め、予測期間中もその地位を維持すると予測されている。eラーニングは、教育に革新的かつ技術主導のアプローチを提供することで、学術分野で重要な役割を果たしている。eラーニングを学問に取り入れることは、従来の教授法に革命をもたらし、教育の変革要因として浮上している。Eラーニングは、デジタルプラットフォームやオンラインリソースを活用して教育コンテンツを提供し、柔軟でインタラクティブな学習体験を促進します。eラーニング・ソフトウェア会社であるisspring Solutionsの統計によると、米国では高校生の63％が毎日デジタル学習ツールを利用している。さらに、小学生のかなりの割合、具体的には45％が、少なくとも1つのデジタル学習ツールを毎日の教育ルーチンに取り入れている。
企業向けセグメントは、予測期間中に21.2%という最も高いCAGRを記録すると予想されている。eラーニングは、従業員の知識とスキルを向上させ、同時にトレーニングコストを最適化する貴重なツールとして浮上している。様々な分野の企業が、最適な従業員研修プログラムを提供するために、eラーニング・プラットフォームやコースを速いペースで導入している。これらのプラットフォームは、拡張性、利便性、多様な学習スタイルに対応する能力など、多くの利点を提供する。企業向けeラーニングを活用することで、組織は、時間的制約や地理的制約といった従来の研修方法の欠点を克服することができる。eラーニング業界の洞察によると、従業員の大多数、約89％が、時間や場所に関係なく、自分の都合に合わせてトレーニングにアクセスできることを望んでいる。
北米は、2022年に36.3％の最大の収益シェアを占め、予測期間中も市場の優位性を維持すると予測されている。この需要の背景には、教育・研修におけるデジタル技術の導入増加に対応するため、eラーニングサービスに対するニーズが高まっていることが挙げられる。個人は知識やスキルを向上させるためにeラーニングサービスを選択している。一方、教育機関は、学生に教育コースを提供するためにeラーニングサービスを選択し、政府機関や企業は、従業員や職員に関連するトレーニングを実施するためにeラーニングサービスを利用している。例えば、2021年3月、機器断熱用のエンジニアリングフォームとフレキシブルフォームのプロバイダーであるArmacell社は、北米の顧客、サプライヤー、従業員を訓練するために設計された新しいeラーニングプラットフォームであるArmacell Academyを導入した。このプラットフォームは、設計者、販売業者、請負業者、コンバーター/ファブリケーター、OEM顧客など、バリューチェーンの関係者向けに、製品知識と技術スキルに焦点を当てた専門コースを提供するよう設計されている。
アジア太平洋地域は、予測期間中に年平均成長率20.9％で最も高い成長を遂げると予測されている。Eラーニングは、デジタル・スキルアップのための強力なツールとして登場し、個人がデジタル・コンピテンシーを習得・強化できるようになった。COVID-19パンデミックの発生を受け、eラーニングは様々な業界や業種の個人のデジタル・アップスキルを促進する上で極めて重要なものとなった。パンデミック後の時代には、世界中の企業が従業員のスキルを重視した採用を行うようになった。例えば、マイクロソフトによると、COVID-19のパンデミック時には、アジア太平洋地域の約600万人が、パンデミックの発生によってもたらされた課題に対応するため、マイクロソフトやその他の組織が提供したさまざまな機会やリソースを活用してデジタル能力を強化し、デジタルスキルを習得した。
主要企業・市場シェア
同市場は、さまざまな世界的・地域的な市場プレーヤーを擁するため、競争環境は断片的である。業界をリードする企業各社は、激しい競争環境を勝ち抜き、事業領域を拡大するために、製品投入、提携、パートナーシップなどの戦略を実施している。
例えば、2023年5月、インフォシスはアドビと戦略的パートナーシップを結び、従業員のデジタルスキルを強化した。この提携では、アドビの影響を受けたコンテンツをインフォシスの学習プラットフォームに統合した。この共同作業は、プロフェッショナルを目指す人やベテランがAdobe Experience Cloudを探求し、専門知識を拡大するための新たな手段を生み出すことを目的としている。
主なEラーニング・サービス企業
マグローヒル
SAP SE
IBMコーポレーション
アップグラッド・エデュケーション・プライベート・リミテッド
NIIT (USA) Inc.
アドビ
リンクトイン株式会社
ドシーボ
Coursera Inc.
BYJU’S
edX LLC
ユーデミー
Udacity, Inc.
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2030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eラーニングサービス市場レポートをタイプ、コース、学習方法、技術、最終用途、地域に基づいてセグメント化しています：
タイプ別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
カスタムeラーニング
レスポンシブeラーニング
マイクロeラーニング
翻訳およびローカリゼーション
ゲームベースの学習
ラピッドeラーニング
コースの展望（売上、百万米ドル、2017年～2030年）
セルフペースコース
インストラクターによるバーチャルコース
学習方法の展望（収益、百万米ドル、2017年～2030年）
ブレンデッド・ラーニング
モバイルラーニング
バーチャル教室
シミュレーション
テクノロジーの展望（収益、百万米ドル、2017～2030年）
人工知能
拡張現実と仮想現実
ビッグデータ
クラウドコンピューティング
最終用途の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
学術
企業
政府機関
地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スウェーデン
フィンランド
オランダ
フィンランド
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
シンガポール
マレーシア
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
チリ
アルゼンチン
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
南アフリカ
クウェート
【目次】
第1章 調査方法と調査範囲
1.1 調査方法
1.2 調査範囲と前提条件
1.3 データソース一覧
1.4 市場セグメンテーションとスコープ
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 eラーニングサービス市場-産業スナップショット＆主な購入基準、2017年〜2030年
2.2 世界のeラーニングサービス市場、2017年〜2030年
2.2.1 eラーニングサービスの世界市場、地域別、2017年〜2030年
2.2.2 e-leaningサービスの世界市場、タイプ別、2017年〜2030年
2.2.3 e-leaningサービスの世界市場、コース別、2017年〜2030年
2.2.4 e-leaningサービスの世界市場、学習方法別、2017年〜2030年
2.2.5 e-leaningサービスの世界市場、技術別、2017年〜2030年
2.2.6 eラーニングサービスの世界市場、エンドユース別、2017年～2030年
第3章 eラーニングサービス産業の展望
3.1 市場系統の展望
3.1.1 親市場の展望
3.2 市場規模、普及率、成長見通しマッピング
3.3 規制シナリオ
3.4 eラーニングサービス市場-市場ダイナミクス
3.4.1 市場ドライバー分析
3.4.1.1 企業における専門家の育成とスキルアップのニーズの高まり
3.4.1.2 柔軟で便利な教育システムへの需要の高まり
3.4.2 市場阻害要因/課題分析
3.4.2.1 パーソナライズされたインタラクションやソーシャル・エンゲージメントの欠如
3.4.3 市場機会分析
3.4.3.1 eラーニングにおける先端技術の統合の増加
3.5 eラーニングサービス市場-ポーターのファイブフォース分析
3.6 eラーニングサービス市場- PEST分析
3.7 COVID-19がeラーニングサービス市場に与える影響
第4章 eラーニングサービスのタイプ別展望
4.1 eラーニングサービス市場タイプ別シェア（2022年
4.2 カスタムeラーニング
4.2.1 カスタムeラーニング市場、2017年～2030年
4.3 レスポンシブeラーニング
4.3.1 レスポンシブeラーニング市場、2017年～2030年
4.4 マイクロeラーニング
4.4.1 マイクロeラーニング市場、2017年～2030年
4.5 翻訳とローカライゼーション
4.5.1 翻訳＆ローカライゼーション市場、2017年～2030年
4.6 ゲームベースラーニング
4.6.1 ゲームベースラーニング市場、2017年～2030年
4.7 ラピッドeラーニング
4.7.1 ラピッドeラーニング市場、2017年～2030年
第5章 eラーニングサービスコース展望
5.1 eラーニングサービスコース別市場シェア（2022年
5.2 自習型コース
5.2.1 自習型コース市場、2017年〜2030年
5.3 インストラクターによるバーチャルコース
5.3.1 インストラクター主導型バーチャルコース市場、2017年～2030年
第6章 eラーニングサービス手法の展望
6.1 Eラーニングサービス学習方法別市場シェア（2022年
6.2 ブレンデッド・ラーニング
6.2.1 ブレンデッドラーニング市場、2017年〜2030年
6.3 モバイルラーニング
6.3.1 モバイルラーニング市場、2017年〜2030年
6.4 バーチャル教室
6.3.1 バーチャル教室市場、2017年～2030年
6.5 シミュレーション
6.5.1 シミュレーション市場、2017年～2030年
第7章 eラーニングサービスの技術展望
7.1 Eラーニングサービス技術別市場シェア（2022年
7.2 人工知能
7.2.1 人工知能市場、2017年～2030年
7.3 拡張現実と仮想現実
7.3.1 拡張現実と仮想現実市場、2017年～2030年
7.4 ビッグデータ
7.4.1 ビッグデータ市場、2017年～2030年
7.5 クラウドコンピューティング
7.5.1 クラウドコンピューティング市場、2017年～2030年
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レポートコード：GVR-4-68040-153-8