目次
第1章.AI家庭教師の世界市場エグゼクティブサマリー
1.1.AIチューターの世界市場規模・予測（2022年～2032年）
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.タイプ別
– 学習管理システム（LMS）
– アダプティブ・ラーニング・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
1.3.2.テクノロジー別
– 機械学習
– 自然言語処理（NLP）
– 音声認識
– その他
1.3.3.学術用途別
– 予測分析
– ゲーミフィケーション
1.4.主要トレンド
1.5.不況の影響
1.6.アナリストの提言と結論
第2章.世界のAI家庭教師市場の定義と調査前提
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
– 供給能力
– インフラ
– 規制環境
– 市場競争
– 経済的実現可能性（消費者の視点）
2.3.4.需要サイドの分析
– 規制の枠組み
– 技術の進歩
– 環境への配慮
– 消費者の意識と受容
2.4.推計方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート
第3章.AI家庭教師の世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.パーソナライズされた適応学習への需要の高まり
3.1.2.学習成果を高めるための予測分析とAIの統合
3.1.3.教育テクノロジーとデジタル変革への投資の拡大
3.2.市場の課題
3.2.1.データプライバシーへの懸念と高い導入コスト
3.2.2.伝統的な教育機関におけるテクノロジー導入への抵抗感
3.2.3.限られたコンテンツのカスタマイズと複雑な統合
3.3.市場機会
3.3.1.デジタルインフラとオンライン学習プラットフォームの拡大
3.3.2.AIと機械学習の革新によるユーザー関与の強化
3.3.3.Eラーニング・ソリューションを推進する政府・機関の取り組み
第4章.AI家庭教師の世界市場産業分析
4.1.ポーターの5フォースモデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.バイヤーの交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ
4.1.7.ポーター5フォースのインパクト分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的
4.2.2.経済的
4.2.3.社会的
4.2.4.技術的
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.トップの投資機会
4.4.トップ勝ち組戦略
4.5.破壊的トレンド
4.6.業界専門家の視点
4.7.アナリストの推奨と結論
第5章.AI家庭教師の世界市場規模・タイプ別予測 2022-2032
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.AI家庭教師の世界市場タイプ別収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル/億ドル）
5.2.1.学習管理システム（LMS）
5.2.2.適応学習プラットフォーム
5.2.3.チャットボット＆バーチャルアシスタント
5.2.4.剽窃検出ツール
第6章.AI家庭教師の世界市場規模・予測（技術別）2022年〜2032年
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.AI家庭教師の世界市場技術別収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル／億ドル）
6.2.1.機械学習
6.2.2.自然言語処理（NLP）
6.2.3.音声認識
6.2.4.その他
第7章.AI家庭教師の世界市場規模・予測：学術用途別 2022-2032
7.1.セグメントダッシュボード
7.2.AI家庭教師の世界市場2022年・2032年のアカデミックアプリケーション収益動向分析（百万ドル/億ドル）
7.2.1.予測分析
7.2.2.ゲーミフィケーション
第8章.AI家庭教師の世界市場規模・地域別予測 2022-2032
8.1.北米AI家庭教師市場
8.1.1.米国AIチューター市場
8.1.1.1.タイプ別内訳規模・予測、2022年〜2032年
8.1.1.2.技術の内訳規模・予測、2022年〜2032年
8.1.1.3.学術用途の内訳サイズと予測、2022-2032年
8.1.2.カナダのAI家庭教師市場
8.2.欧州AI家庭教師市場
8.2.1.イギリスのAI家庭教師市場
8.2.2.ドイツのAI家庭教師市場
8.2.3.フランスAI家庭教師市場
8.2.4.スペインAI家庭教師市場
8.2.5.イタリアのAI家庭教師市場
8.2.6.その他のヨーロッパAI家庭教師市場
8.3.アジア太平洋AI家庭教師市場
8.3.1.中国AI家庭教師市場
8.3.2.インドAI家庭教師市場
8.3.3.日本のAI家庭教師市場
8.3.4.オーストラリアAI家庭教師市場
8.3.5.韓国のAI家庭教師市場
8.3.6.その他のアジア太平洋地域AI家庭教師市場
8.4.ラテンアメリカAI家庭教師市場
8.4.1.ブラジルAI家庭教師市場
8.4.2.メキシコAI家庭教師市場
8.4.3.その他のラテンアメリカAI家庭教師市場
8.5.中東・アフリカAI家庭教師市場
8.5.1.サウジアラビアのAI家庭教師市場
8.5.2.南アフリカのAI家庭教師市場
8.5.3.その他の中東・アフリカAI家庭教師市場
第9章.競合情報
9.1.主要企業のSWOT分析
9.1.1.カーネギー・ラーニング社
9.1.2.リスAI
9.1.3.ニュアンス・コミュニケーションズ
9.2.トップ市場戦略
9.3.企業プロフィール
9.3.1.カーネギーラーニング
9.3.1.1.主要情報
9.3.1.2.概要
9.3.1.3.財務（データの入手可能性による）
9.3.1.4.製品概要
9.3.1.5.市場戦略
9.3.2.リスAI
9.3.3.ニュアンス・コミュニケーションズ
9.3.4.IBMコーポレーション
9.3.5.ピアソン
9.3.6.グーグル合同会社
9.3.7.アマゾン・ウェブ・サービス
9.3.8.マイクロソフト
9.3.9.コグニ
9.3.10.クニュートン社
9.3.11.ブラックボード社
9.3.12.クォンタム・アダプティブ・ラーニング
9.3.13.ドリームボックス・ラーニング社
9.3.14.アレックス株式会社
9.3.15.コーセラ社
第10章.研究プロセス
10.1.研究プロセス
10.1.1.データマイニング
10.1.2.分析
10.1.3.市場推定
10.1.4.バリデーション
10.1.5.出版
10.2.研究属性

表一覧
表1.AI家庭教師の世界市場、レポートスコープ
表2.AI家庭教師の世界市場2022-2032年地域別推計・予測（百万米ドル/億ドル）
表3.AI家庭教師の世界市場：タイプ別2022年～2032年予測・予測（百万ドル/億ドル）
表4.AIチューターの世界市場：2022年～2032年テクノロジー別予測・予想（百万ドル/億ドル）
表5.AIチューターの世界市場：学術用途別2022-2032年予測・予測（USD Million/Billion）
表6.AIチューターの世界市場：セグメント別推計・予測 2022-2032年 （百万米ドル/億ドル）
表7.北米のAI家庭教師市場：2022年～2032年の推定と予測（百万ドル/億ドル）
表8.欧州AI家庭教師市場 2022-2032年予測 （百万米ドル/億ドル）
表9.アジア太平洋地域のAI家庭教師市場予測 （百万ドル/億ドル）
表10.ラテンアメリカのAI家庭教師市場 2022-2032年予測 （百万ドル/億ドル）
表11.中東・アフリカAI家庭教師市場 2022-2032年予測 （百万米ドル/億ドル）
表12.米国AI家庭教師市場予測：2022-2032年（百万米ドル/億ドル）
表13.米国のAI家庭教師市場セグメント別推計および予測、2022～2032年 （百万米ドル/億ドル）
表14.カナダのAI家庭教師市場予測：2022年～2032年（百万米ドル/億ドル）
表15.カナダのAI家庭教師市場セグメント別推計・予測、2022～2032年（百万米ドル／億ドル）
表16.追加表（詳細セグメント分析）

図表一覧
図1.AI家庭教師の世界市場、調査手法
図2.AI家庭教師の世界市場、市場推定手法
図3.世界市場規模推計・予測手法
図4.AI家庭教師の世界市場、主要動向2023年
図5.AI家庭教師の世界市場、成長見通し2022年～2032年
図6：AI家庭教師の世界市場：ポーターの5フォースモデル
図7.AI家庭教師の世界市場、PESTEL分析
図8.AI家庭教師の世界市場、バリューチェーン分析
図9：AI家庭教師の世界市場（セグメント別）、2022年・2032年（百万ドル／億ドル
図10.AI家庭教師の世界市場、地域別スナップショット（2022年・2032年
図11.北米のAI家庭教師市場 2022年と2032年 （百万ドル/億ドル）
図12.欧州のAI家庭教師市場 2022年と2032年 （百万米ドル/億ドル）
図13.アジア太平洋地域のAI家庭教師市場 2022年と2032年 （百万ドル/億ドル）
図14.ラテンアメリカのAI家庭教師市場 2022年と2032年 （百万ドル/億ドル）
図15.中東とアフリカのAI家庭教師市場 2022年と2032年 （百万ドル/億ドル）
図16.AI家庭教師の世界市場、企業市場シェア分析（2023年）
図17.追加図表（詳細セグメント・地域別分析）

The Global AI Tutors Market is valued at approximately USD 1.88 billion in 2023 and is anticipated to grow at a robust compound annual growth rate (CAGR) of 17.5% over the forecast period from 2024 to 2032. AI tutors represent a paradigm shift in the education industry by leveraging artificial intelligence to personalize and streamline learning experiences. These systems, encompassing a range of tools such as adaptive learning platforms, virtual assistants, and plagiarism detection tools, enable institutions to enhance educational outcomes while providing students with tailored support to address their unique learning needs.
The adoption of AI tutors is driven by the increasing emphasis on personalized education, where students benefit from customized learning paths and real-time feedback. The integration of predictive analytics within educational platforms allows institutions to proactively identify at-risk students, thereby fostering higher retention rates. Additionally, gamification features embedded in AI-driven learning tools boost student engagement, making the learning process more interactive and rewarding. However, challenges such as data privacy concerns and the high cost of implementation could impede widespread adoption. Despite these hurdles, advancements in AI technology and expanding digital infrastructure are poised to create significant opportunities in the education sector.
Regionally, North America holds the lion’s share of the AI tutors market, fueled by extensive technological innovation, high internet penetration, and significant investments in educational technology. Europe follows suit, driven by government initiatives aimed at digitalizing education and the proliferation of e-learning platforms. Meanwhile, the Asia-Pacific region is projected to exhibit the fastest growth during the forecast period, underpinned by a massive student population, increased spending on education, and rapid technological adoption in countries like India and China.
Major market players included in this report are:
• Carnegie Learning, Inc.
• Squirrel AI
• Nuance Communications, Inc.
• IBM Corporation
• Pearson Plc
• Google LLC
• Amazon Web Services, Inc.
• Microsoft Corporation
• Cognii Inc.
• Knewton, Inc.
• Blackboard Inc.
• Quantum Adaptive Learning
• DreamBox Learning, Inc.
• ALEKS Corporation
• Coursera, Inc.
The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Type:
• Learning Management System (LMS)
• Adaptive Learning Platform
• Chatbot & Virtual Assistant
• Plagiarism Detection Tools
By Technology:
• Machine Learning
• Natural Language Processing (NLP)
• Speech Recognition
• Others
By Academic Application:
• Predictive Analysis
• Gamification
By Region:
North America:
• U.S.
• Canada
Europe:
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• Rest of Europe
Asia-Pacific:
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• Rest of Asia-Pacific
Latin America:
• Brazil
• Mexico
Middle East & Africa:
• Saudi Arabia
• South Africa
• Rest of Middle East & Africa
Years considered for the study are as follows:
• Historical Year: 2022
• Base Year: 2023
• Forecast Period: 2024 to 2032
Key Takeaways:
• Market estimates & forecasts for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional-level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of geographical landscape with country-level insights into major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
• Demand-side and supply-side analysis of the market.

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