OpenAIとAnthropicは、この市場を奪い合うために巨額の資金を投じている

保護者であれ教師であれ、ここ2年ほどは間違いなく次のような光景を目にするでしょう。生徒がスマートフォンで宿題の問題を撮影し、それをChatGPTや豆包に直接送信すると、解き方や答えがすぐに表示され、とても手軽で楽なものです。

AI企業は明らかに、教育市場の潜在力を早くから認識しており、そのため、激しい競争の中でも、教育市場への参入に力を注いでいる。

しかし、中国のAI企業が生徒や保護者を直接ターゲットにしているのとは異なり、米国のAI企業がまず攻略すべき対象は、教師層である。

7月14日、Anthropicは「Claude for Teachers」を発表し、全米のK-12の教師に対し、ProレベルのClaudeを無料で提供した。このニュース自体はそれほど衝撃的ではない――何しろOpenAIは昨年11月にすでに「ChatGPT for Teachers」をリリースしており、Googleに至ってはかなり早い段階でGeminiを教育版Workspaceに組み込んでいたからだ。

この1年余り、ほぼすべての大規模モデル企業が教育分野に製品を投入している。OpenAIは教員や大学生に無料で提供し、GoogleはWorkspaceのエコシステムを通じて学区を直接カバーし、Khan Academyの「Khanmigo」はMicrosoftが費用を負担することで、全米の教員が無料で利用できるようになっている。

なぜトップクラスのAI企業が、かつてのインターネット時代と同じ「無料」戦略でキャンパスを攻略しようとするのか。「縄張り争い」の背後には、AI企業のどのような思惑が隠されているのだろうか？

以下では、Anthropicの戦略から、その答えの一部を見出すことができるかもしれない。

A社の「インフラ」戦略

『Claude for Teachers』で最も注目すべき点は「無料」であることではなく、その背後にある技術アーキテクチャだ。

Anthropicは、「Learning Commons」と呼ばれる学習指導要領に基づくナレッジグラフを統合している。このシステムは、チャン・ザッカーバーグ財団によって開発されたもので、米国全50州の学術基準を網羅しており、単なる基準そのものにとどまらず——各基準の下位にある細分化された能力項目や、生徒の一般的な学習順序も含まれています。

「Claude for teachers」の登録ページ｜画像出典：Anthropic

つまり、テキサス州の小学5年生の算数教師が授業準備の支援をClaudeに依頼した場合、Claudeは一般的な知識に基づいて「推測」して何を教えるべきかを決めるのではなく、テキサス州の学習指導要領に沿って、その学年、その学期、その学習単元においてどのように教えるべきかを正確に提示するのです。さらに、OpenSciEdの理科カリキュラムやIllustrative MathematicsのIM v.360数学カリキュラムと連携し、学校で使用中の教材に基づいて直接授業案を生成することも可能です。

さらに興味深いのは、Anthropicが製品形態として選んだアプローチです。

「Claude for Teachers」は単なるチャットウィンドウではありません。Claude CodeやCoworkが統合されており、教師は自動実行タスクを設定できます。例えば、毎日午後4時にその日の授業中の小テストを自動的に採点し、その結果に基づいて翌日の授業計画を調整するといったことが可能です。これはもはや「Q&A型AI」ではなく、継続的に稼働する教育アシスタントです。

Anthropicはさらに、AI教育分野ではほとんど誰も行っていないことを実行しました。それは、教育スキルをオープンソース化したことです。

Learning Commonsと共同開発した2つのコアスキルである「カリキュラム計画」と「カリキュラムの階層化」、およびそのコードと評価フレームワークのすべてをGitHubに公開しました。あらゆる開発者や教育テクノロジー企業は、Claudeに限らず、自社のAI製品にこれらを活用することができます。

この動きの意義は、製品そのものをはるかに超えています。

Anthropicは単なる教育製品を作っているのではなく、教育AIのインフラを構築しているのです。同社は自らを「標準策定者」の立場に置いている――「皆、私のフレームワークを使ってください。私が『優れたAI教育』とは何かを定義します」。

「次世代ユーザー」をめぐる縄張り争い

過去1年半を振り返ると、AI大手各社が教育分野に参入するペースはますます加速している。

2025年4月、Anthropicは大学向けの「Claude for Education」をリリースし、東北大学やロンドン・スクール・オブ・エコノミクス（LSE）などの大学と提携した。同サービスは「Learning Mode」と呼ばれる機能を主軸としており、学生に直接答えを与えるのではなく、自ら考えるよう導くことを特徴としている。

同月、OpenAIは、北米の大学生向けにChatGPT Plusを無料で提供すると発表した。

2025年7月、OpenAIと全米教員連盟は提携し、「National Academy for AI Instruction」を設立した。その目標は、5年以内に40万人の教員を育成することである。Anthropicやマイクロソフトもこのプロジェクトへの資金支援に参加した。2025年10月、Anthropicは高等教育諮問委員会を設立し、イェール大学元学長のリック・レヴィン氏が委員長に就任した。

2026年になると、その活動範囲は大学からK-12へと拡大した。

OpenAIの「ChatGPT for Teachers」は2028年まで提供され、GoogleはGeminiをClassroomやDocsに深く統合し、Anthropicの「Claude for Teachers」は7月に導入された。同時に、カナダの教育研究への1,000万カナダドルの投資を約束し、インドでは現地に合わせた価格設定を導入した。

これらの動きを総合的に見ると、その論理は非常に明確だ。AI企業は慈善活動を行っているのではなく、10年前にGoogleがChromebookを用いて米国の学校市場を席巻した戦略を再現しているのだ。

Googleは当時、Chromebookで学生市場を席巻し、その後の展開への布石を打とうとしていた｜画像出典：GoGuardian

2012年頃、Googleは極めて低価格で学校向けにChromebookを推進し、無料のGoogle ClassroomやGoogle Docsと組み合わせた。2020年までに、米国のK-12（幼稚園から高校）の学校で、6割以上の端末がChromebookとなり、一世代の生徒たちが幼い頃からGoogleのサービス一式を使って育った。彼らが卒業して企業に就職した後、Google Workspaceはほとんど宣伝する必要がなかった。

Chromebookは一般消費者市場では一貫して不振だったが、Googleのサービスやソフトウェアにとって、確かに多くの潜在ユーザーをもたらした。

今日のAI企業も、まったく同じことを行っている。学生はClaudeを使って論文を執筆し、実験レポートを作成し、面接の準備を行う。卒業して企業に就職した後、最初に行うことはClaudeの契約更新だ。教師は3年間、ChatGPTを使って授業の準備、課題の採点、コメントの記入を行ってきたため、プラットフォームを切り替えるコストはますます高くなるだろう。

無料であることはコストではなく、顧客獲得手段なのだ。

Anthropicの教育責任者であるDrew Bent氏の発言は控えめだが、その意味は明確だ。Anthropicの目標は、「大学と協力して、AIを活用した教育モデルを模索すること」である。これを言い換えれば、AIを教育プロセスの一部とし、学生がこっそり使うカンニングツールにはしないということだ。

これこそが、いくつかの企業が「教師のデータを使ってモデルを学習させない」「FERPA（学生プライバシー保護法）に準拠している」と強調している理由でもある——学校管理者の懸念を払拭してこそ、初めて調達リストに本格的に加わることができるからです。

Anthropicは『Claude for Teachers』向けにK-12データ処理規約を特別に策定し、デトロイト公立学校で正式なパイロット評価を開始しました。また、ゲイツ財団と提携して、教師の体験や教育効果を追跡しています。

AI教育の難点

視線を中国に戻すと、興味深い対比が浮かび上がってくる。

中国においても、AI教育に関する動きは決して不足していない。

バイトダンスは2026年1月、「豆包愛学」を豆包アプリの主要な入口に配置し、アリババの「千問」は「ワンクリックで試験問題を検索」機能をリリースした。好未来の「九章」大規模モデルは、7月の世界人工知能大会で、教師向け「九章龍蝦」と生徒向け「小精龍」を披露したばかりだ。

QuestMobileのデータによると、2025年第3四半期時点で、中国国内のAI教育アプリの月間アクティブユーザー数はすでに1億2000万を突破している。

しかし、よく見てみると、中国と米国のAI教育は、ほぼ全く異なる道を歩んでいることがわかる。

米国企業の考え方は「教師に力を与える」というものだ。Anthropicは学習指導要領に基づくナレッジグラフを、OpenAIは教員研修アカデミーを、Googleは教育ワークフローの統合に取り組んでいる――これらに共通するのは、コンテンツそのものには触れず、教師にツールを提供し、AIの活用方法を教師自身に決定させるという点だ。これはプラットフォームのロジックであり、その核心は教育システムのインフラとなることにある。

中国企業の考え方は「生徒に直接アプローチする」。

学而思は20年間に蓄積した問題データベースを基に垂直型大規模モデルを開発し、豆包は無料トラフィックを活用して汎用的な入り口を構築し、作业帮と猿辅导はそれぞれ独自のAI解題製品を展開している。これらに共通する特徴は、「問題演習」を中心に展開していることであり、その核心は有料化への転換にある。好未来はさらに一歩進んでおり、自社開発の学習端末、自社開発の大型モデル、自社開発のコンテンツを組み合わせ、閉じたエコシステムを構築している。

これら二つの道には、それぞれ一理ある。

米国の教育システムは分散型であり、州ごとに学習指導要領が異なり、教師には大きな教育上の裁量権があるため、「教師の能力強化」は合理的な切り口である。中国の教育システムは統一試験を中心に回っており、生徒や保護者の核心的なニーズは成績向上であるため、「生徒の課題解決を支援する」ことがより直接的なビジネスロジックとなる。

しかし、無視できない現実として、すべての「AI教育製品」が問題解決ツールとして開発されている一方で、実際に生徒によって大規模に利用されているのは、むしろ「豆包」のような汎用大型モデルである。

それは、豆包の教育機能がどれほど優れているからではなく、無料であり、実用的な機能を備え、何でも質問できるからである。一方、専門のAI教育製品は、むしろ厄介な立場に追い込まれている――問題解決の速度は汎用大型モデルに及ばず、指導の深さでは生身の教師に及ばないのだ。

米国企業は教師側からのアプローチを選び、オープンなインフラを構築しているのに対し、中国企業は学生側からのアプローチを選び、クローズドな有料製品を展開している。どちらの道が成功するかは、この世代の「AIネイティブ」が成長して初めて分かるかもしれない。

しかし、少なくとも一つ明確なことがある。AIが教育に参入することは、技術的な問題ではなく、「誰が教えることと学ぶことを定義するのか」という権力の問題なのだ。

答えが異なる場所では、まったく異なる教育が育まれるだろう。