学習と開発における生成的人工知能（AI）とは、ユーザーの入力やデータパターンに基づいて、オーダーメイドのコンテンツ、シミュレーション、学習教材を作成するAIシステムを指す。リアルタイムで適応的なコンテンツを生成することで、パーソナライズされた学習体験を強化する。これにより、スキル開発が加速し、トレーニング効率が向上する。 学習と開発におけるジェネレーティブ人工知能の主な展開は、クラウドベースとオンプレミスである。クラウドベースのジェネレーティブAIとは、クラウド上でホストされ、教育コンテンツやトレーニング体験をリアルタイムで作成し、パーソナライズするAI技術を指す。この技術は、パーソナライズされた学習、コンテンツ生成とキュレーション、適応学習システム、スキル評価と分析、言語学習、従業員トレーニングと能力開発に応用されている。エンドユーザーには、教育機関、企業研修、政府・防衛、医療、情報技術（IT）・通信、製造業などが含まれる。 なお、この市場の見通しは、世界的な貿易関係や関税の急激な変化によって影響を受けている。本レポートは、改訂された予測や定量化された影響分析を含む最新の状況を反映するため、納品前に更新される予定である。報告書の「提言」と「結論」のセクションは、目まぐるしく変化する国際環境に対応する事業体の戦略を示すために更新される予定である。 2025年春、米国の関税の急激な引き上げとそれに伴う貿易摩擦は、情報技術分野、特にハードウェア製造、データインフラ、ソフトウェア展開に大きな影響を及ぼしている。輸入半導体、回路基板、ネットワーク機器に対する関税の引き上げは、ハイテク企業、クラウド・サービス・プロバイダー、データセンターの生産・運用コストを引き上げている。ノートパソコン、サーバー、家電製品の部品をグローバルに調達している企業は、リードタイムの長期化と価格上昇圧力に直面している。これと並行して、特殊なソフトウェア・ツールに対する関税と主要国際市場からの報復措置により、グローバルなITサプライチェーンが混乱し、米国で開発された技術に対する海外需要が減少している。こうした課題を乗り切るため、同部門は国内チップ製造への投資を加速させ、サプライヤー基盤を多様化し、AI主導の自動化を導入してオペレーションの回復力とコスト効率を高めている。 学習と開発におけるジェネレーティブ人工知能（AI）市場規模は、近年飛躍的に成長している。2024年の8億ドルから2025年には10億ドルへと、年平均成長率（CAGR）35％で拡大する。歴史的期間の成長は、パーソナライズされた学習体験に対する需要の増加、デジタル教育プラットフォームの成長、スケーラブルなトレーニングソリューションの必要性、自然言語処理技術の改善、EdTechイノベーションへの投資の増加、オンラインおよび遠隔学習環境の拡大に起因している。 学習・開発におけるジェネレーティブ人工知能（AI）市場規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれる。2029年には年平均成長率（CAGR）34％で33億ドルに成長する。予測期間における成長は、AIを活用したアダプティブ学習ツールの採用の増加、生涯学習や継続的学習の重視の高まり、AIと仮想現実や拡張現実との統合の増加、データに基づく教育的洞察の需要、学習へのアクセシビリティと包括性の強化の必要性などに起因すると考えられる。予測期間における主な動向としては、AIを活用したパーソナライズされた学習パスの採用、対話型シミュレーションや仮想環境の利用の増加、学習者との対話を強化するためのAIを活用した自然言語処理の進歩、AIを活用したコンテンツ作成とローカリゼーションの成長、AIと仮想現実や拡張現実との統合、適応型学習システムの拡大などが挙げられる。 今後5年間の成長率34.5%という予測は、この市場に関する前回の予測から0.5%の小幅な減少を反映している。この減少は主に、米国と他国との間の関税の影響によるものである。関税は、アジアから調達されるスマート・ディスプレイやインタラクティブ・ホワイトボードのような必須デジタル学習コンポーネントへのアクセスを制限する可能性がある。これにより、パーソナライズされたトレーニングモジュールのためのジェネレーティブAIツールの導入が遅れる可能性がある。また、相互関税や、貿易緊張の高まりと制限による世界経済と貿易への悪影響により、その影響はより広く感じられるだろう。 市場は以下のように区分できる： デプロイメント別：クラウドベース; オンプレミス アプリケーション別パーソナライズド・ラーニング; コンテンツ生成とキュレーション; アダプティブ・ラーニング・システム; スキル評価と分析; 言語学習; 従業員トレーニングと能力開発 エンドユーザー別: 教育機関、企業研修、政府・防衛、ヘルスケア、情報技術（IT）・通信、製造、その他エンドユーザー 個人関心学習に対する需要の高まりは、学習・開発市場における生成型人工知能の成長を今後促進すると予想される。パーソナル・インタレスト・ラーニングとは、標準化されたカリキュラムに従うのではなく、個人の情熱や興味によって学習活動に取り組む教育アプローチを指す。個人的な学習への関心の高まりは、急速に変化する職業分野でのスキル向上と適応性に対するニーズの高まりが原動力となっている。学習と開発における生成的人工知能は、個人のニーズや嗜好に合わせてパーソナライズされた適応性のあるコンテンツを提供することで、学習に対する個人の関心を高める。例えば、英国の政府機関であるDepartment For Educationによると、2024年1月には、2023年11月までに、初等・中等教育の教師の42％が自分の役割にジェネレーティブAIを活用しており、4月の17％から増加している。したがって、個人の興味に応じた学習に対する需要の高まりが、学習・開発市場におけるジェネレーティブ人工知能の成長を促進している。 学習開発における生成型人工知能市場で事業を展開する主要企業は、パーソナライズされた学習体験を強化し、教育成果を最適化するために、人工知能生成コンテンツツールなどの革新的なソリューションの開発に注力している。人工知能生成コンテンツツールとは、AIアルゴリズムを使用してテキストや画像などのデジタルコンテンツを自動的に作成するソフトウェアを指す。例えば、2024年1月、米国のオンライン学習プラットフォームであるCoursera Inc.は、Generative AI Academyを立ち上げた。この専門プラットフォームは、個人や組織がジェネレーティブAI技術を理解し、効果的に導入できるように設計された包括的なトレーニングとリソースを提供している。同アカデミーは、学習者がジェネレーティブAIを活用して革新的なソリューションを生み出し、AI主導のアプリケーションを開発し、これらの技術をさまざまな分野に統合するために必要なスキルを身につけることを目的としている。個人や組織が学習や開発の取り組みにおいてジェネレーティブAIの力を活用できるよう、実践的なトレーニング、業界の洞察、実践例を提供しています。 2024年2月、英国のプロフェッショナル・サービス・プロバイダーであるデロイト トウシュ トーマツ リミテッドは、OpTeamizer社を非公開の金額で買収した。この戦略的な動きにより、デロイトのハイパフォーマンス・コンピューティング・エンジニアリング能力が拡大され、クライアントがジェネレーティブAI、スーパーコンピュータ、エッジAIを活用して自動化を進め、ビジネスプロセスを最適化できるようになる。OpTeamizerはイスラエルを拠点とするジェネレーティブAIおよびアクセラレーテッド・コンピューティング企業で、ソフトウェア・プロジェクトの指導、コンサルティング、実装などのサービスを提供している。 学習・開発におけるジェネレーティブ人工知能市場で事業を展開している主な企業は、Microsoft Corporation、International Business Machines Corporation、NVIDIA Corporation、Cognizant Technology Solutions Corporation、Adobe Inc.、Autodesk Inc.、Pearson Education Inc.、Altair Engineering Inc、スキルソフト株式会社、Duolingo Inc.、D2L Corporation、Hugging Face Inc.、Jasper Technologies Inc.、Quizlet Inc.、LeewayHertz Inc.、Signity Solutions Pvt.Ltd.、Sphinx Solutions Pvt.Ltd.、Synthesia Ltd.、Meganexus Ltd.、Cognii Inc.、Genie AI Ltd.、MOSTLY AI Solutions MP GmbH、Writesonic Inc.、Leonardo Interactive Pty Ltd. 2024年の学習・開発におけるジェネレーティブ人工知能市場では、北米が最大地域であった。学習・開発におけるジェネレーティブ人工知能市場レポートの対象地域は、アジア太平洋、西ヨーロッパ、東ヨーロッパ、北米、南米、中東、アフリカである。 学習と開発におけるジェネレーティブ人工知能市場レポートの対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、カナダ、イタリア、スペインです。

1.概要と重要な洞察 2.目次 3.表一覧 4.図表一覧 5.市場の定義と主要セグメント 6.世界市場の動向と戦略的アプローチ 7.世界の過去の市場規模および成長率（2019年～2024年）、金額（億ドル） 8.世界の予測市場規模・成長率（2024〜2034F）、金額（億ドル） 9.世界市場のセグメンテーション 9.1.世界市場のセグメンテーション（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.地域・国別市場分析 10.1.地域別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.2.国別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 11.アジア太平洋市場 11.1.アジア太平洋市場の分析 11.2.アジア太平洋地域の市場区分（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 12.中国市場 12.1.中国市場の分析 12.2.中国市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 13.インド市場 13.3.インド市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 14.日本市場 14.1.日本市場の分析 14.2.日本市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 15.オーストラリア市場 15.1.オーストラリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 16.インドネシア市場 16.1.インドネシア市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2024年、2024年～2029年、2034年、金額（億ドル） 17.韓国市場 17.1.韓国市場の分析 17.2.韓国市場のセグメント化（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 18.西欧市場 18.1.西欧市場の分析 18.2.西欧市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 19.イギリス市場 19.1.イギリス市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2034F、金額（億ドル） 20.ドイツ市場 20.1.ドイツ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 21.フランス市場 21.1.フランス市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 22.イタリア市場 22.1.イタリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 23.スペイン市場 23.1.スペイン市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 24.東欧市場 24.1.東欧市場の分析 24.2.東欧市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 25.ロシア市場 25.1.ロシア市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 26.北米市場 26.1.北米市場の分析 26.2.北米市場のセグメント（過去と予測）、2019〜2034F、金額（億ドル） 27.アメリカ市場 27.1.米国市場の分析 27.2.米国市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 28.カナダ市場 28.1.カナダ市場の分析 28.2.カナダ市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 29.南米市場 29.1.南米市場の分析 29.2.南米市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 30.ブラジル市場 30.1.ブラジル市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 31.中東市場 31.1.中東市場の分析 31.2.中東市場のセグメント化（過去と予測）, 2019～2034F, 金額（億ドル） 32.アフリカ市場 32.1.アフリカ市場の分析 32.2.アフリカ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 33.市場の競争状況 33.上位企業のプロファイル 34.付録