教育はChatGPTの利用シナリオの大部分を占め、その利用は学年や休暇の規則性によってしばしば変動する。アンドレイ・カルパシーは、ベンチャー企業の方向性として教育を選びました。人々は、教材に合わせて教えることができるオールラウンドなAIチューターを持つことを待ち望んでいます。
LLM+EdTech の中核にあるのは、従来の教育サービスの製品化である。この傾向は、言語学習や写真検索などのニッチ分野で特に顕著である。例えば、LLMとVoice Agentに基づく言語チューターは、自然な対話の強化を通じて外国人チューターの敷居を下げ、マルチモーダル理解に基づく写真検索アプリケーションは、写真ベースの質問により正確な回答を提供する。
そして、アプリケーション層のスタートアップの価値は、次のようなものだ。 チャットGPT ユーザーのニーズをより理解し、実世界のシナリオにより関連した機能を提供するためだ。例えば、製品設計を最適化することで、ユーザーがより積極的に製品に触れ、より直接的なフィードバックを得られるようにする。
この記事は、AI & Eduトラックのマッピングです。私たちは、AIが教育業界にもたらす変化を常に楽しみにしています。それは、教育のあらゆる側面に反映されます。クラスコンパニオンは典型的な例です。クラスコンパニオンはその典型的な例です,ugg ブーツ 激安。は教師の口コミを通じて学校購入を促進する。しかし、ニッチなシナリオ向けのツールであるClass Companionは、大手の入校ソフトベンダーに圧迫されるリスクも抱えている。とはいえ、このケースは、現段階のLLMが適切な適用シナリオを見つけさえすれば、十分に高い教育的価値を引き出すことができることを示している。
AIと教育トラック概要
教育製品は、対象顧客が生徒か教師かによって単純にセグメントすることができる。学生向けの製品には主に、語学学習アプリ（Duolingoなど）、宿題ヘルパー（CheggやQuizletなど）、職業技能訓練コース（CourseraやUdemyなど）、幼児教育ツール（Elloなど）などがある。世界のEdTech市場は2023年に1460億ドルに達し、2033年には5496億ドルに成長すると予想されており、学生個人向けの市場シェアは約70%に達する。
教師や学区向けの製品には、学習管理システム（Google Classroomなど）、生徒情報システム（PowerSchoolなど）、教室管理ソフトウェア（Classcraftなど）、評価ソフトウェア（Gradescopeなど）などがある。これらの製品の成功は、チームの販売能力と教育システム内で利用可能なリソースに大きく依存しており、主な支払者は学校や教育機関である。市場規模は学生側より小さいが、急速に成長しており、2023年の市場規模は約185億ドル、2032年には1,324億ドルに拡大し、年平均成長率25.21 TP3Tで成長すると予想されている。
LLMの登場は、よりパーソナライズされた、即時かつインタラクティブな教育シナリオを解き放つ機会を提供する。教育資源には限りがあるため、誰もがいつでもどこでも最適な教育を受けることは不可能だ。オンライン教育プラットフォーム、学習教材ウェブサイト、学習アプリなど、教育業界のいくつかの反復は、教育資源の不足を補ってきた。
AI×エデュ造園
To Studentsは主に7/24対応のAI家庭教師で、語学学習、数学、コーディングなどの専門家庭教師が含まれる。語学学習にはSpeak、Praktika、Duolingo、数学の解答にはquestion.ai、answer.ai、総合AI家庭教師にはKhan Academyのkehamigo、Chegg studyのcheggmate、ByteのGauthなどがある。カーンアカデミーのkehamigo、Chegg studyのcheggmate、ByteのGauthなどのAI家庭教師や、elloのような子供のための早期読書/好奇心コーチ。
その他の用途としては、心理的サポートや大学・キャリアカウンセリングなどがある。教師・教室向け製品は、授業前、授業中、授業後に分けられる。To teachers & class room products are divided into pre-teaching and post-teaching.授業前製品は授業前と授業後に分けられ、授業前はコースの生成や授業の提案に使われ、授業中はやり取りを促進し、教師がリアルタイムで生徒の学習状況を管理するのに役立ち、授業後は宿題の添削や評価、生徒へのフィードバックに役立つ。例えば、OpenAIは次のような投資を行った。 クラス・コンパニオン 放課後の課題添削に特化したSaaS製品です。
言語学習と子供向け教育アプリケーションは、より成熟した発展を遂げている。なぜなら、リアルタイムのインタラクションに対する要求は高いが、ロジックや精度に対する要求は低く、モデルのインテリジェンスに対する要求も比較的低いからである。
数学／プログラミングAIチューターのように、高い精度が要求され、問題解決におけるロジックが重視される科目では、高いレベルのモデル知能が必要とされます。LLMはまだ伝統的な写真→検索の質問バンクを主体として問題を解いており、LLMは「あると良い」という付加的な機能としてGen-AI応用の初期段階にあるが、この分野の市場空間は大きいため、LLMのインテリジェントな強化で将来的に発展する余地はまだ大きい。
オールラウンドなAI家庭教師には、より多くのデータ、教育、研究の蓄積が必要だ。現在、モデル知能の不足によって制限されているが、この方向では大企業が有利である。例えば、カーン・アカデミーが立ち上げたカーンミーゴは、公式に65,000人の学生に利用されている。カーンミーゴは現在、生徒一人一人の学習進度やニーズに基づいたカスタマイズされた学習経路やアドバイス、主に数学と科学の科目で、カーンミーゴを使って生徒が練習すると即座にフィードバックが得られる機能、生徒の思考を段階的に導く模擬会話や質疑応答セッションを備えた対話型学習機能などを提供している。
しかし、ユーザーからのフィードバックによると、khanmigoは現在のところ小学校低学年レベルの問題しか解くことができず、より難しい問題に対しては効果が低いとのことである。GPT4レベルの知能に頼るだけでは、数学や物理の教育問題を解くには不十分であり、オールラウンドなAI家庭教師を実現するのは難しいことがわかる。
さまざまなインタラクションを持つ教育用製品の紹介
モデリング能力、適合した製品形態、代表的なケースによってもたらされる教育経験の変化
モデル能力の向上が様々な応用シナリオを引き出す」ことが教育分野に反映されていることは極めて直感的である。我々は、インタラクション/リアルタイムとモデル推論能力に対する教育製品の要件に基づいて、現在のAIアプリケーションシナリオを象限に分けました。GPT-4oレベルのエンドツーエンドモデルを開発し、より良いインタラクション効果、マルチモーダル理解、マルチモーダル出力能力、モデル呼び出しコストの削減を達成することで、より良い教育体験をもたらすでしょう。
GPT-4oレベルの相互作用
(LLM+ボイス・エージェント)
GPT-4oは、エンド・ツー・エンドのボイスイン、ボイスアウトを可能にする最初の大型モデルである。このテクノロジー・パスは、次世代のインタラクションの始まりです。長時間のリンク遅延はユーザーにとって受け入れがたいものですが、4oでは遅延を減らし、アクノリッジ信号を追加することで、ユーザーとの対話をより実際の人間とのコミュニケーションに近づけることが可能になります。これは、高いインタラクション／リアルタイム性が要求される教育シナリオにとって重要な意味を持つ。典型的なシナリオは、言語AIチューター、子供の読書/好奇心コーチなどです。
話す（進行状況）
資金調達：最新の資金調達額は2,000万ドル（バックリー・ベンチャーズが主導、オープンAIスタートアップ・ファンド、yc共同創業者のポール・グラハム、リンクトインCEOのジェフ・ワイナーが続く）で、評価額は2倍の5億ドルに達した。
ユーザー数：現在、全世界で1,000万人以上のユーザーを抱えており、ユーザー数は過去5年間毎年倍増しており、40カ国以上に及んでいるという。
コース：スペイン語コースは現在開講中。
製品：英語対話のチャットシナリオを自分で作成できる「AIチャット」を開始。(使用感は平凡で、c.aiやGPT-4ストアのAIチューターには及ばない)
プラクティカ
製品：Praktikaは、GPT-4+Unity Avatars+11labsを使用して、音声エージェントの形をしたAIチューターを作成し、さまざまな地域のアクセントを持つアバターを提供して実際の会話をシミュレートし、ユーザーが言語の障壁を克服し、コミュニケーションスキルを向上させるのを支援します。
相違点：職業上のニーズや留学など、実際の英語コミュニケーションを必要とするユーザーをターゲットにしている。競合他社に比べ、Praktikaは実際の対話を模倣することに重点を置いており、アバターがその特徴である。
エロー
幼稚園児から小学3年生までを対象とした、読書の習慣を身につけるための子供向け読書お供アプリ。
Adaptive Learn™テクノロジー：ElloのAIエンジンは、1対1の教師のように、お子様一人ひとりのニーズを理解し、適応し、対応します。(llmではありません)
Graded Readers：子どもの読書レベルや興味に合った電子書籍や紙の本を提供。
ソニア
AIを活用した認知行動療法士（CBT）を開発し、音声とテキストによるメンタルヘルス・セラピー・サービスを提供。費用対効果が高く、利用しやすい、すぐに使えるメンタルヘルス治療ソリューションをユーザーに提供し、メンタルヘルスサービスへのアクセシビリティを向上させる。
具体的な用途
1) AIセラピスト：Soniaはモバイルアプリを通じて完全なセラピーセッションを提供し、ユーザーはAIセラピストと音声またはテキストによるコミュニケーションを選択できる。
2) Soniaは年間200ドルのサブスクリプションを提供しており、従来の1回あたり200ドルの治療費に比べ、利用者の経済的負担を大幅に軽減している。
マルチモーダル理解とモデル汎化スキル - 写真問題解決クラス
PatSearchは、前世代の教育AIで検証されたシーンと要件である。LLM後、特にモデル推論能力とマルチモーダル能力の向上により、Photo Searchの製品もそれに応じてアップグレードされた。マルチモーダル理解は写真を解く場面で大きな意義があります。主な違いは、問題バンクだけに頼っていたのが、大きなモデルの知識に頼ることで、問題解決のステップを一歩一歩答えていくことができます。GPT-3.5からGPT-4になったことで、SoSoSoの解答率を大幅に向上させることが可能になりました。GPT-4vはマルチモーダルに対応しており、幾何学問題、図形問題、物理問題などの図形問題がすべてできるようになっています。
具体的には、現在のモデル・インテリジェンス能力である：
- アメリカの中学生が問題を解くと85%、アメリカの会社が60%に達することができる前にすることができ、中国は80%を行うことができますが、その理由は、海外に上陸することは非常に困難である人手組立ラインの数が多いということです、全く一般化されていない、著作権が含まれます；
- マルチモーダルグラフィカルタイプの問題は60%まで解くことができる（おそらくトレーニングには十分なデータレベルではないだろう）；
- 以前は、ユーザーがステップの1つを理解できず、回答が省略された場合、製品は立ち往生していた。以前は、実際の人間にしか質問できなかったが、今はフォローアップの質問ができる；
- 難点は理解力だが、これは基礎モデルでは解決できないかもしれないし、自分でミニチュアを作る必要がある。
過去6ヶ月の間に、私たちは、Answer.aiのような新興チームや、大手企業のGauthやQuestion.aiがこの分野に参入していることを確認しました。
回答.ai
Answer.aiは現在、トピック検索分野における代表的なスタートアップである。
Answer.AIは、問題解決、概念説明、暗記、復習テストを特徴とするAll in One学習アプリです。Answer.AIの現在の月額会員価格は9.9ドル/月で、加入者は無制限のAIインタラクションと500のスーパーAI（GPT-4）回答を楽しむことができます。
ユーザーが答えを検索した後、アプリは3つのオプションをポップアップ表示します：知識のポイントを説明し、類似した質問をプッシュし、質問に答える実際の人々のビデオをお勧めします。主にYouTubeからの実際の答えのビデオの一つは、クリックするためのYouTubeにジャンプして表示されます、学生はまだ疑問がある場合、直接製品に統合された既製の公共リソースに相当する、また、テキスト/音声を介して対話を続けることができます。
質問.ai
ドット・データによると、ホームワークヘルプのAI教育アプリ「Question.AI」は、2023年5月30日に米国市場で稼働を開始し、その後6月と7月に東南アジアとその他の世界市場で稼働を開始した。
ランディングページはAI ChatBotで、ユーザーはAIに解決してもらいたい質問を直接入力することができる。写真解答機能が必要な場合は、チャットボックスの上のボタンを直接クリックして、写真ページに入ることができる。また、AIライティング関連の機能もある。
ゴウト
Byte'sは、2020年12月にGauthmathという名前で立ち上げられ、リアルな1vs1の問題解答を推進し、後年には数学の問題集リソースを徐々に構築し、問題集検索にも対応した。2023年には、Gauthmathから次のように名称が変更された。 ゴウト AIは、数学から学問分野へと教科の内容を拡大しているが、ゴウトAIはGPT-4とGPT-6に大きく基づいている。 バルド .製品デザインは比較的シンプルで、タイトルの説明は省略されている。
90%のモデルコールのコスト削減
duolingo max、speak、praktika、full ai tutor cheggmateなど、多くのAI教育製品は、LLMやTTSの呼び出しコストが高いため、大規模な導入は限定的であり、その結果、製品の価格が高すぎたり、利用が限定されたりしている。今後1～3年の間に、モデル呼び出しのコストは大幅に低下すると予想される。これにより、組織はより低価格でサービスを提供できるようになる。持っているに越したことはないが高すぎる」と考えている人たちの利用を促進する。
クラス・コンパニオン製品
クラスコンパニオンは、エイブリー・パン氏とジャック・フォーブス氏によってK12の教師向けにデザインされた放課後の課題管理システムで、現在は中高生コースの記述・小論文の課題に焦点を当てています：
1.クラスコンパニオンは、教師と生徒の双方にメリットがあり、効率と質が同時に向上します。教師は課題添削の負担から解放され、作業効率を向上させることができます。一方、生徒は即座にフィードバックを得ることができ、それに基づいて学習経験を継続的に改善し、向上させることができます。
2.明確なターゲット市場と商業化の道筋：クラス・コンパニオンは、学区と教師向けの製品として、幼稚園から高校までの教育システムの予算を削減し、支払い能力の高い米国市場に最初のステップとして焦点を当てる。クラス・コンパニオンは、米国の学校の教師がソフトウェアを購入するためのアクセスとイニシアチブを活用し、教師が製品を試してPLGに推薦することで、学校によるボトムアップ購入を可能にする。クラスコンパニオンは、製品を購入する米国の教師の権限とイニシアチブを活用します。
3.創業チームは、教育ToB LLM製品のイメージを構築するニーズを満たす包括的な能力を持っている：クラスコンパニオンは、Bエンドの教師や学区に向けており、一方ではチームのAIに対する理解、他方では販売能力が試されている。創業者のエイブリー・パンは元教師で、Edtech企業アウトスクールのグローバル製品成長リーダーであり、他のチームメンバーはシリアルアントレプレナーシップとLLM製品開発の経験を持っている。
しかし、将来に対する懸念もある。
4.事業展開する市場空間と製品形態が限られている：
a. 学校システムの予算は限られており、世界のK-12 EdTech市場は2023年に185億ドルにとどまる。そのため、学校システム内でのトップダウン購入が多くなる。
b. Class Companionは、天井の低い少数のシナリオに対応しています。例えば、宿題のフィードバックシナリオのみを扱うものから、コース学習、放課後の宿題、コースの小テストまで、製品ラインを拡大することによってのみ、製品の想像力を広げることができます。
5.競争の次元では、LLMが支援する放課後の宿題管理ソフトは市場に存在しないが、伝統的な教育評価ソフトが同様の機能を追加し、バンドル販売を通じて価格優位性を獲得する機会や、Cheggのような学生向けの問題作成ツールがToB製品を発売する機会がある。また、現在のクラスコンパニオンは、教育と学習の一部分しか行っていないため、新しいコンポーネントを追加することで、フル機能の学校内ソフトウェアに簡単に置き換えることができる。
ToB教育の市場機会
教育市場では、おなじみの生徒向け製品（語学学習アプリのDuolingoや放課後の宿題ヘルパーのCheggなど）に加え、教師や学区向けの校内ソフトウェアも数多くあり、以下のように分類されている：
学習管理システム（LMS）：Google ClassroomやCanvasなど、教師がコースの進捗を管理したり、課題を配布したり、生徒の学習状況を追跡したりするのに役立ち、組織内のプロジェクト管理ソフトウェアに似ている。
生徒情報システム（SIS）：パワースクールなど、生徒のデータを収集・保存する。
教室学習用ソフトウェア：Classcraftなど。ゲーミフィケーションなどを通じて生徒のやる気を引き出し、教師が教室をより活性化できるようにするなど、授業や学習をサポートするために教室で使用されるツール。
課題評価ソフトウェア：GradescopeやAlbert.ioなどは、教師がオンラインで課題を作成し、採点し、生徒に簡単なフィードバックを提供するのに役立ちます。
Into School SoftwareはK-12 EdTech Expense市場の一部であり、世界中の教育機関、政府、民間団体がK-12の生徒や教育者向けにカスタマイズしたテクノロジー・ソリューションに支出する総額で構成される。Market.USによると、2023年には185億ドルに達すると予測されるこの市場には、ハードウェア（コンピュータ、インタラクティブ・ホワイトボード）、ソフトウェア（学習管理システム、教育用アプリケーション）サービスが含まれる。この市場は、年平均成長率25.2%で成長し、2032年までに1,324億ドルに達すると予想される個別指導の生徒向け市場と比較すると小さい。
アメリカのK12の教室は高度に情報化されており、学校入力ソフトは多くの成功した新興企業があり、よく発達した市場である。2010年以降、アメリカの教室にはスマートデバイスが徐々に導入されている。アメリカの小・中学校の生徒は、教室にiPadやノートパソコンを持ち、キャンパスはWiFiで完全にカバーされている。 教師は、Coggle、Compass Learning、kahootといった教育専門のウェブサイトを利用して、教室でのやり取りやクイズをこなしている。
ToC市場と比較すると、学校ソフトウェア市場の支払者に主に学校や教育機関であり、製品のイテレーションは、製品の効果に加えて、遅いですが、また、交換コストを考慮し、教育システムの利益との関係は、チームの販売能力のテストは、それが言うことができる "チャネルは、世界を得るために"。
1998年に設立された米国の学校管理ソフトウェア・プロバイダーであるフロントライン・エデュケーションは、幼稚園から高校までの学区向けの管理・人事ソフトウェアに特化した企業であり、12,000の教育機関にサービスを提供している。クレバーは、2013年に設立された米国のK12デジタル・ラーニング・プラットフォームで、2021年には大手100学区のうち95学区を含む60%以上の米国のK12学校で利用されている。クレバーは多数の生徒に接触し、生徒の学習状況を追跡するデータ分析を開発し、教師や教員が生徒の成績向上に利用できる分析レポートを作成している。クレバーは多数の生徒に働きかけ、生徒の学習状況を追跡するデータ分析を開発し、教師や地区管理者がカリキュラムへの生徒の取り組みを明確に把握できる分析レポートを作成します。
米国の小中学校は公立と私立に分かれている。公立学校は政府によって資金が提供され、管理されている。アメリカの生徒の約90％は公立学校に通っており、地元の教育委員会が教育資金の使用について責任を負っている。一方、私立学校は、政府による規制はほとんどなく、保護者や教師の団体が学校政策の立案や実施に一定の影響力を持ち、資金の使途を決定している。比較的、私立学校は公立学校よりもボトムアップでソフトを購入し、教師の自主性が高く、予算も大きい。
教育用ソフトウェアを販売するには、2つの方法がある。ひとつは、教育システムのトップレベルと直接協力することであり、もうひとつは、教師が学校に対して調達のニーズを提示する教師PLGを通じたものである。Redditのユーザーレビューによると、最初のアプローチでは、営業チームを作り、展示会や教育セミナーに参加し、試験的な学校にカリキュラムを提供し、試してもらう必要がある。このアプローチでは、1回のキャンペーンに数十万ドルという多額のマーケティング資金がかかる。実践者の報告によると、教育商品の予算のほぼ4分の1は、サンプルを配ったり、飛行機を飛ばして人に会わせたりすることに費やされる。このプロセスは長期にわたるため、教育システムの製品のほとんどが数年前のものである。教師のPLGに対する第二のアプローチは、米国市場にもチャンスがある。特に、より資金力のある私立学校で、教師がより自発的にPLGを行う場合、テック系新興企業がPLGを選択することが多い。
RedditのK-12テック・ソフトウェア・リードによると、学校内でソフトウェアを購入するプロセスは次のようなものだ：- 教師がソフトウェアをリクエストし、依頼する- 予算をチェックし、実現可能かどうかを確認する。- 予算が "X$"（通常5000ドル）以下であれば、そのソフトウェアを購入する。- 5,000ドル以上の場合、2つの選択肢がある：1）その会社がたまたま州の購買リスト（承認ベンダーリストに似ている）に載っていれば、注文する。 2) リストに掲載されていない場合は、一般競争入札を行う必要がある。テクニカル・ソフトウェアの責任者は、積極的にベンダーと取引することはなく、教師からの要望がない限り、新しい製品を導入することは難しいと述べた。
LLMによる教師から生徒への即時フィードバックの実施
アメリカの教育システムでは、インスタント・コミュニケーションが特に重要である。アメリカでは、生徒には多くの小論文の課題が出されますが、それらはしばしば標準的なものではなく、各授業のペースは非常に個人的なものです。その結果、宿題を課し、それを添削し、フィードバックを与えるという一連の作業は、教師にとって非常に退屈なものになります。クラス・コンパニオンの創設者であるエイブリー・パンは、「ブドウ畑の裏庭」として知られるアメリカのトップ・ハイスクール、ディアフィールド・ハイスクールの教師たちと、英語教師である彼の家族を手伝っていたとき、中学生と高校生がお互いに学ぶべきことがたくさんあることに気づきました。クラス・コンパニオンの創設者であるエイブリー・パンは、中高生の小論文がタイムリーに添削されず、生徒がフィードバックを受けるのが1週間後、あるいは全くないことが学習成果に影響していることを発見した。教師はこの問題に苦慮しているが、対処が遅れている。
多くの校内ソフトウェアが、教師と生徒間の即時フィードバックとコミュニケーションの問題に対処しようとしている。
象徴的な企業の1つが、2012年に設立されたオンラインクイズツールのKahoot！である。Kahoot！は、教師がKahoot！を使ってクイズゲームを作成し、生徒の学習を検証することができる。 Kahoot！は、流行のオンラインドライブにより2021年に株式公開に成功し、時価総額はピーク時で80億ドルに達した。2022年の年次報告書によると、フォーチュン500社の97%、全世界で800万人以上の教師、数億人の生徒や個人がKahoot! Whiteboard.fiは、すべての生徒にデジタルホワイトボードを提供し、そこで生徒は数学の方程式を書いたり、印をつけたり、追加したりすることができ、教師はリアルタイムで生徒の学習状況を追跡する。Albert.ioは生徒をターゲットにしている。Albert.ioは、生徒にカスタマイズされた練習問題を提供し、albert.io上の問題（主に数学や科学など、答えが決まっているもの）を解いた後に即座にフィードバックを返すことで、生徒の理解や間違いの訂正を助け、教育者には教材、授業計画、生徒管理などのためのツールを提供する。生徒が手書きで課題を書き、それを電子的にGradescopeにアップロードし、教師が添削するという流れだ。学生が教師に提出し、教師がフィードバックするというLLMの直接フィードバックと比べると、プロセスはより複雑で、時間差もあり、コミュニケーション摩擦もまだ高い。
LLMの登場は、よりパーソナライズされた、即時的でインタラクティブな教育シナリオを解き放つ機会を提供する。教師と教室のために設計されたLLM製品は、プレ・ティーチング、ティーチング、ポスト・ティーチングに分けられる。プリ・ティーチングはコースの作成と教授法の提案に使用され、クラスルームはインタラクションを促進し、教師が生徒の学習状況をリアルタイムでコントロールするのに役立ちます。ポスト・ティーチングは宿題の添削、評価、生徒へのフィードバックに役立ちます。
米国就学支援ソフト市場の概要
Class Companion は、K12 教師向けに設計された放課後の宿題管理システムで、中学および高校のコースにおける作文課題に重点を置いています。教師はClass Companionを使って課題の作成と割り当てを行い、生徒は完了時にLLMから即座にフィードバックと採点を受け、教師はLLMの機能を活用したモジュールの1つである即座のフィードバックと採点により、教師側で分析された課題の結果を見ることができる。同社は2022年12月に設立され、2023年3月に製品を発売し、現在10,000以上の米国の学校で利用されている。同社は2022年に設立され、2023年3月に製品を発売した。
クラスコンパニオンは、TA、評価ソフトウェア、家庭教師、宿題ヘルパーの機能と、コースの事前・事後学習を統合し、一貫した学習を保証する機能を併せ持つ、教師のコパイロットです。
お飾り
Class Companionは、米国のAP、IB、コモンケア、その他の主要な中学・高校のコースに対応しており、主な課題タイプは筆記課題です。
Class Companionは課題の完全な流れを作成します。教師はこれを使用して、クラスを作成し、学生を招待し、課題を作成することができます。
課題の作成はAIを使用して生成することができ、クラス・コンパニオンは、修正可能な課題トピックのライブラリも提供する。
AIを活用することで、教師はAIを促し続け、課題を修正し続けることができる。
課題トピックが決定されると、どのコースセクションに属するか、AIフィードバックおよび得点のルールなど、より詳細な設定を行うことができます。
教師は、プロンプトによってフィードバックをカスタマイズし、クラスや個々の生徒に合わせた指導ができる点が気に入っています。
生徒が課題を完了すると、Class compaionは生徒とAIとのやりとりの履歴や結果の分析レポートを教師に表示し、教師が生徒を理解する手助けをします。また、生徒はAIから出された批評に異議を唱え、教師に訴えることもできる。
公式のクラスコンパニオンが発表した教師インタビューを分析すると、教師はクラスコンパニオンの核心的な価値ポイントは、学生に即座にフィードバックを提供し、添削の負担を軽減することだと考えていることが分かる。また、ユーザーはLLMの製品効果をより正確で公正なものと考えている。例えば、カリフォルニア州の社会科の教師は、時間の制約から放課後の演習問題を添削したことがなかったが、class companionを使うことでこのような指導不足を補うことができ、フィードバックを受けて問題をより注意深く読んだり、何度も挑戦したりするようになった、と製品の評判を述べています。"比較的公平で客観的 "であり、しばらく使用した後、生徒の全体的な作文能力が向上していることがわかった。
ユーザーデータとしては、クラスコンパニオンは現在、全米で1万校以上の高校教師に利用されていると公式に発表されている。しかし、simmilarwebによると、2024年5月現在、月間アクセス数は10万程度で、6月は夏休みのため大幅に減少した。トラフィックの分布では、米国が市場の大半を占めている。
チームと資金調達
チームメンバーは、教育業界、連続起業家、LLM製品開発、ハーバード大学、マサチューセッツ工科大学、その他の大学を卒業した複数の経歴を持つ。Linkedinのメンバーは現在9名。
2023年10月、Index Venturesがクラスコンパニオンの400万ドルのシードラウンドを主導し、OpenAI Startup FundやAndrej Karpathy、Terrence Rohanらがそれに続いた。
市場調査
クラス・コンパニオンは現在、PLGのアプローチで製品のプロモーションを行っている。そのため、現段階で最も重要なことは、教師のニーズを理解し、製品の価値を感じてもらうことである。クラス・コンパニオンは教師に製品を無料で提供し、フェイスブックに教師用のコミュニティを立ち上げた。
教育ソフトの本家本元であるCanvasの親会社であるInstructureの2023年の年間売上高は5.3億ドルで、事業は主に北米に集中しており、北米の高等教育機関で36%の市場を占めている。北米における高等教育向け教育管理ソフトウェアの市場規模は約15億ドル、世界市場規模は約155億ドルと予測される。
Class Companion のターゲット市場は、主に米国の幼稚園から高校までの学校です。全米教育統計センターによると、幼稚園から高校までの生徒数は大学生の約2.5倍で、2021年には全米に約13万校、5000万人以上の幼稚園から高校までの生徒が在籍することになる。学校向けの製品のほとんどは、生徒の座席を販売するために課金される。例えば、Google Classroomは、無料版と生徒1人あたり$3/$4/$5の価格設定に分かれている。クラス・コンパニオンと同様のLLM製品は市場に存在しないため、LLM推論のコスト増を考慮すると、Google Classroomの生徒一人当たり$5を参考にすると、米国におけるクラス・コンパニオンの潜在的な市場規模は5,000w*5*12=30億ドルに達する可能性がある。*12=30億ドル
潜在的競合相手
クラス・コンパニオンの市場セグメントはまだ初期段階にあり、主に2つのソースからの潜在的な競争に直面している：
- LLMのフィードバックを取り入れた従来の宿題評価プラットフォーム：カーンアカデミーのKhanmigo、Albert.io、Quizlet、Gradescopeなど。これらの製品は大規模なユーザーベースと学校リソースを持っており、製品ポートフォリオの一部として競争力のある販売が可能である。
- Cheggやその他のk12の学生向け製品は、教師側のLLM製品を開発している：
Cheggは主に学生向けの製品を開発しており、主な事業はChegg Servicesというオンライン学習サービスで、宿題コミュニティのChegg Study、ライティング文法ツールのChegg Writing、数学問題解決ツールのChegg Mathなどがある。このうち、Chegg Studyは宿題の解答を提供するもので、同社の中核的な収益源となっている。
Cheggの現在のLLM製品はCheggmateで、学生向けに授業プランをカスタマイズする。例えば、CheggMateは、学生がアップロードしたテストのスコアを見て、長所を分析し、ユーザーを就職機会に結びつける。cheggは、教育・研究リソースとユーザー情報の十分な蓄積を持っており、cheggの学習と組み合わせてLLMを取り入れるための教師用ツール一式も開発すれば、高い競争力を持つだろう。
未来のAI世代の変数とその意味
GenAIの教育への応用はまだ初期段階にあり、いくつかの予測可能な変数が、AI＋教育の将来の発展への期待を高めている：
1.GPT-4oのようなマルチモーダルアーキテクチャがもたらす新たなシナリオ
GPT-4oの新しいマルチモーダルアーキテクチャは、モデルに視覚、聴覚、発話機能を与え、待ち時間を大幅に短縮します。これは、より多くの教育アプリケーションシナリオを解き放つ可能性を秘めています。
例えば、生徒の表情やボディランゲージを認識することで、AIチューターは生徒の感情状態をよりよく理解し、教育内容のアプローチを調整することができる。リアルタイムの対話という点では、リアルタイムの質疑応答、スピーキング練習、即時フィードバックの体験を最適化することもできる。また、絵画やデザイン、音楽学習など、視覚や聴覚を必要とする教科を解除し、フィードバックや指導を行うこともできる。
2. o1 推理力、数学のスキルを解き放つ
o1は、数学と推論の分野でより良いパフォーマンスを示すことが示されている。数学のテレンス・タオ教授が論じているように、o1-previewは平均的な大学院生レベルに達している。
将来的には、o1のさらなる発展により、複雑な問題に答える際の推論の論理で学生を支援したり、工学や医学などのより専門的な分野にアクセスしたりする機会がある。同時に、o1は教師や学術研究のアシスタントとしても機能し、教育システムの効率を向上させることができる。
