亞太地區教育領域的AI市場在2018年達到9750萬美元，預計在2019-2025年的預測期間將以53.2%的複合年增長率增長。教育領域正變得對學生來說更加客製化和方便，這歸功於AI技術在該領域的應用增加。 這項技術具有豐富的應用，正在改變學習過程的方法。 除了學習方面，AI還有助於自動化和加速行政任務，幫助機構減少在繁瑣任務上花費的時間，並增加花在每個學生身上的時間。
亞太地區教育領域AI概況
根據研究，到2025年，由於世界公民越來越適應並樂於使用技術工具，AI在教育產業中的使用將增長47.5%。 教育機構正在採用AI來提供個人化的學習體驗並加強輔導方法。 通過AI在學習平台中整合智慧演算法已顯示出對學生學習的積極影響。 這正在促進教育領域AI的增長。 該技術通過提供更使用者友善和精密的工具，改變了教室並改變了教育工作者在學習過程中的角色。 教育機構正在利用AI的熟練程度來進行內容開發、課程設計、在線學習平台和行政管理。 此外，基於Web服務和智能手機的日益普及，也鼓勵教育機構轉向在線學習解決方案，以增加其學生基礎並提供高品質的服務。
“自然語言處理技術在2018年主導了亞太地區的市場，預計將在整個2025年保持其主導地位”
根據技術，教育市場中的AI分為機器學習、深度學習、神經網路和自然語言處理。 其中，在2018年，自然語言處理主導了市場，預計將在整個2025年保持其主導地位。 機器學習有望通過基於個人學生行為和其他因素提供實時反饋，來提供客製化的課堂教學。 這提高了更好學習的機會。 機器學習在通過消除偏見來進行評估或評價中也起著重要作用。
“在組件中，軟體在2018年佔據了主要份額，預計將保持其領先地位直到2025年。”
根據組件，教育市場中的AI分為軟體、服務和硬體。 在2018年，軟體主導了亞太地區教育領域AI市場的組件細分市場，產生了5720萬美元的收入，其次是服務和硬體。
亞太地區教育市場中AI的規模，按組件劃分
“高等教育機構是亞太地區教育領域AI的主要採用者，並且預計在預測期內將見證最高的市場增長”
由於中國和日本等國家對AI的高度採用，加上結合政府和私人機構投資的研發活動的發展和增長，教育領域的人工智慧一直處於上升趨勢。
競爭格局-前10大市場參與者
在亞太地區教育領域AI中運營的領先市場參與者包括Google、Microsoft Corp、Intel Corporation、IBM、Qualcom、General Electric、Next IT、Siemens、Samsung和SAP SE。 在所有參與者中，Google在當前市場中佔據主導地位。 著眼於增長潛力，其他參與者也在AI技術上進行大量投資，以提升亞太地區的教育領域。
購買理由（研究報告提供）：
- 從2018年到2025年，以價值（美元）計的當前和未來市場規模
- 通過行業關鍵意見領袖對深入的二級研究和一級研究輸入的綜合分析
- 亞太地區教育領域AI總體採用率的國家級詳細信息
- 印度、中國、新加坡、澳大利亞等國家教育領域的技術進步分析
- 一目了然地快速查看整體行業績效
- 對主要行業參與者的深入分析，主要關注其關鍵財務指標、產品組合、擴張策略和最新發展
- 對市場中普遍存在的監管框架、驅動因素、制約因素、主要趨勢和機會的詳細分析
- 借助Porter的五力分析檢查行業吸引力
- 該研究全面涵蓋了亞太地區教育領域技術的不同細分市場和子細分市場
- 涵蓋國家：中國、印度、日本、新加坡、澳大利亞等
客製化選項：
關於亞太地區教育領域AI的市場報告也可以針對報告中未涵蓋的其他亞洲國家/地區進行客製化。 除此之外，UMI了解您可能會有自己的業務需求，因此我們也為客戶提供完全客製化的解決方案。
目錄
分析歷史市場、估計當前市場以及預測主要亞洲國家教育領域人工智慧的未來市場，是創建和分析亞太地區教育領域人工智慧整體市場的三個主要步驟。 我們進行了詳盡的二級研究，以收集該技術的歷史市場和當前市場的總體估計。 其次，為了驗證這些見解，我們考慮了無數的發現和假設。 此外，我們還與亞太地區教育人工智慧市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的初步訪談。 在通過初步訪談完成所有假設、市場規模估算和市場數據驗證之後，我們採用了自上而下的方法來預測亞太地區教育領域人工智慧的完整市場規模和採用率。 之後，我們採用了市場細分和數據三角測量方法來估計和分析市場不同細分市場和子細分市場的市場規模。 詳細方法如下所述：
歷史市場規模分析
步驟 1：深入研究二級來源：
我們進行了詳細的二級研究，以通過公司內部來源（例如頂級企業的年度報告和財務報表、業績演示、新聞稿、銷售數據等）和外部來源（包括行業期刊、新聞和文章、政府出版物、經濟數據、競爭對手出版物、行業報告、監管機構出版物、第三方數據庫和其他可信出版物）來獲取亞太地區教育領域人工智慧技術的歷史市場規模和應用。 對於經濟和社會數據收集，我們使用了世界銀行、國際貨幣基金組織等來源。
步驟 2：市場細分：
在獲得整體市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二級分析，以收集亞太地區教育領域人工智慧不同細分市場和子細分市場的當前市場洞察和份額。 報告中包含的主要細分市場包括技術和最終用戶。 我們還對亞太地區教育領域人工智慧整體普及的主要細分市場的子細分市場進行了進一步分析。
步驟 3：要素分析：
在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的要素分析，以估計亞太地區教育領域人工智慧的當前市場規模。 要素分析是使用依賴和獨立變量進行的，例如教育領域中實施的不同技術，例如機器學習、深度學習和神經網絡。 我們分析了近期教育領域人工智慧技術的歷史趨勢及其對市場規模和份額的同比影響。 我們還徹底研究了需求和供應方面的場景。
當前市場規模估算和預測
當前市場規模估算：根據上述 3 個步驟的可操作見解，我們得出了當前市場規模、主要技術和市場中的主要參與者、這些參與者的市場份額、行業的供應鏈以及行業的價值鏈。 所有需要的百分比份額、拆分和市場細分均使用上述二級方法確定，並通過初步訪談進行驗證。
估算和預測：對於市場估算和預測，我們為不同的因素分配了權重，包括驅動因素和趨勢、限制和機會。 在分析這些因素後，我們應用了相關的預測技術，即自下而上/自上而下的方法，以得出不同亞洲國家不同細分市場和子細分市場的 2025 年市場預測。 用於估算市場規模的研究方法包括：
- 亞太地區教育領域人工智慧的行業市場規模（按價值和採用率計算）
- 市場細分市場和子細分市場的所有百分比份額、拆分和細分
- 主要技術和市場中的主要參與者以及這些參與者的市場份額。 此外，這些參與者為在不斷增長的教育領域人工智慧技術中競爭而採取的增長策略
市場規模和份額驗證
初步研究： 我們與主要意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談，包括高層管理人員（CXO/副總裁、銷售主管、市場主管、運營主管和區域主管等）。 我們總結了初步研究結果，並進行了統計分析以證明既定假設。 初步研究的輸入與二級研究結果合併，從而將信息轉化為可操作的見解。
統計分析：對於統計分析，我們與亞太地區 K12 機構的校長和高等教育機構的教授進行了電話訪談。 我們總共採訪了 43 位受訪者，以開發該地區教育領域人工智慧的整體市場。 根據他們關於亞洲教育領域技術進步的關鍵信息和見解，我們創建了最終的市場規模。 報告中提供了詳細的統計分析。
主要參與者分佈
市場工程
我們採用了數據三角測量技術來完成整體市場工程流程，並得出與教育領域人工智慧相關的每個細分市場和子細分市場的精確統計數據。 在研究了教育領域人工智慧技術（包括機器學習、深度學習、神經網絡和自然語言處理）的各種參數和趨勢後，數據被分為幾個細分市場和子細分市場。 此外，教育領域人工智慧的最終用戶包括學前班、K12 教育機構和高等教育機構。 除此之外，還考慮了亞太地區的主要國家，包括中國、日本、印度、新加坡和澳大利亞等。
亞太地區教育領域人工智慧市場研究的主要目標
該研究重點介紹了教育領域人工智慧的當前和未來市場趨勢。 投資者可以從研究中進行的定性和定量分析中獲得策略性見解，以作為其投資決策的依據。 當前和未來市場趨勢將決定市場的整體吸引力，從而為行業參與者提供一個平台來利用未開發的市場，從而受益於先發優勢。 該研究的其他量化目標包括：
- 分析亞太地區教育領域人工智慧的當前和預測市場規模（按價值計算）
- 分析教育領域人工智慧不同細分市場和子細分市場的當前和預測市場規模。 該研究中的細分市場包括技術、最終用戶和國家
- 定義和描述教育領域人工智慧中使用的技術和協議
- 預測與該技術相關的潛在風險，以及客戶和競爭對手分析等
- 定義和分析不同亞洲國家/地區教育領域人工智慧的政府法規
- 分析中國、日本、印度、新加坡和澳大利亞等國家/地區教育領域人工智慧的當前和預測市場規模（按價值計算）
- 定義和分析教育領域人工智慧的競爭格局，以及市場參與者為在不斷增長的市場中維持而採取的增長策略
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