できます。しかもこのテーマ、単に「スクールがオワコンになった」で片付けると市場を読み違えます。実態は、プログラミング教育そのものが消えたのではなく、BtoCの「未経験者を数カ月でエンジニア転職させる」という商品設計の優位性が崩れた、と見るのがかなり近いです。

以下、2026年時点の市場データも入れて、事業として考えるところまでつなげます。

結論

プログラミングスクール衰退の中心には、4つの変化があります。

ただし、面白いことにIT人材需要そのものが消えたわけではありません。

2026年7月のdodaデータでは、「エンジニア（IT・通信）」の転職求人倍率は11.26倍。IT人材需要そのものはかなり強い状態です。

つまり、

IT人材不足 ≠ 未経験プログラマー不足

なんですね。

1．ビジネスモデルから見る衰退

従来型スクールは、かなり単純化すると、

広告で未経験者を集客
→ 30〜80万円程度の講座
→ HTML/CSS/JavaScript/Python等を教育
→ ポートフォリオ作成
→ 転職支援

というモデルでした。

このモデルが強かった時代には、「独学では何を勉強すればいいかわからない」という情報格差がありました。

スクールはその情報格差に対して、

カリキュラム＋講師＋質問対応＋転職支援

をセット販売できたわけです。

ところが現在、このうち「知識を教える」という部分が急激に安くなりました。

生成AIに、

「Python初心者です。3カ月でWebアプリを作れるカリキュラムを作って」

と頼めば教材設計までできます。

エラーを貼れば解説してくれる。コードレビューもしてくれる。サンプルコードも作る。

つまりスクールの商品原価というより、顧客が感じる「教材そのものの価値」が下がったわけです。

だから、

動画教材＋チャット質問＝50万円

という商品は以前より売りにくくなります。

ここ、AIがなかなか容赦ないんですよね。

2．市場規模を見ると「教育市場全体が死んだ」わけではない

ここは数字を見るとさらに面白いです。

2024年度の国内eラーニング市場は約3,812億円で、前年比2.1％増でした。

しかし中身を見ると、

BtoB：1,232億円、前年比＋7.8％
BtoC：2,580億円、前年比−0.4％

です。

つまり、

法人教育 ↑
個人教育 ↓

という構造が出ています。

さらに教育産業全体でも、2024年度は主要15分野合計で約2兆8,556億円。伸びを支えた分野の一つが「企業向け研修サービス」です。

なので「教育ビジネスが衰退している」というより、

個人に高額講座を販売するモデルから、企業が社員を育成するモデルへ需要が移動している

と見るほうが事業戦略上は重要です。

これは新規参入するならかなり大きなヒントになります。

3．生成AIが壊したのは「プログラミング」ではなく「初級者教育の希少性」

生成AI以前は、

やりたいこと
↓
プログラミングを勉強
↓
コードを書く
↓
エラー
↓
Google検索
↓
Stack Overflow
↓
修正

でした。

現在は、

やりたいこと
↓
AIに相談
↓
コード生成
↓
実行
↓
エラーをAIに渡す
↓
修正

まで短縮できます。

したがって、

「コードの書き方を教える」

だけでは教育商品の差別化が難しくなります。

一方で企業側ではAI活用が広がっています。IPAの2026年調査でも、国内企業へのAI導入は着実に拡大しており、現時点では特に業務効率化・迅速化への利用が中心です。

そしてもっと重要なのが人材です。

IPAの調査では、日本企業の8割超がDX推進人材不足と回答しています。

AI関連でも不足しているのは単なる「AI研究者」だけではありません。

現場知識×AI基礎知識
AIツール×業務活用
データ管理×社内推進

といった「AIを仕事に落とせる人」が不足しています。

ここに新しい教育需要があります。

4．未経験転職市場で起きたこと

ここは少し注意が必要です。

「ITエンジニア求人がなくなった」という説明は正確ではありません。

むしろ前述のとおり、ITエンジニア全体の求人倍率は高い。

問題は、

企業が欲しい人材と、従来型スクールが供給してきた人材のズレ

です。

従来は、

「HTML/CSSできます」
「Reactを勉強しました」
「ポートフォリオを作りました」

でも未経験者として一定の評価につながりました。

生成AI時代になると、これらの成果物そのものをAIがかなり作れる。

すると採用企業側は、

「何を知っているか」より「何を作れるか」

さらに進んで、

「その人を採用すると会社のどんな問題を解決できるのか」

を見るようになります。

だから未経験者の教育も、

「Pythonを勉強しました」

より、

「営業部門のExcel集計をPythonで自動化しました」

「問い合わせメールをAIで分類して、GASでスプレッドシートに記録する仕組みを作りました」

「社内文書を検索するRAGを構築しました」

のほうが価値を説明しやすくなる。

つまりプログラミング学習から問題解決能力へ評価軸が移ったと考えられます。

5．では、これからプログラミングスクールを始めるのはダメなのか

私は「従来型ならかなり厳しい、でも再定義すれば十分可能性がある」と分析します。

狙わないほうがいいのは、

「未経験から3カ月でWebエンジニア」

を中心商品にするモデルです。

反対に、現在かなり相性がいいのは、

「AI × 業務自動化 × 実務」

です。

例えば、

Excel / スプレッドシート
＋ GAS
＋ Python
＋ SQL
＋ API
＋ 生成AI
＋ AIエージェント

を教える。

ただし、「Python構文を覚えましょう」が目的ではありません。

6．勝てる可能性①「中小企業DX実践スクール」

これはかなり有望です。

対象を「エンジニアになりたい人」ではなく、

事務、営業、経理、人事、マーケティング担当者

にする。

そして授業を、

「プログラミングを学ぶ」

から

「自分の仕事を自動化する」

に変える。

例えば課題が、

CSVを毎月集計
↓
GAS/Pythonで自動化

問い合わせメール
↓
AIで分類
↓
スプレッドシート記録

請求書
↓
AIで情報抽出
↓
データベース登録

営業日報
↓
AIで要約
↓
Slackへ通知

になる。

これなら学習成果がそのまま企業のROIになります。

7．勝てる可能性②「AIを使う前提のプログラミング教育」

AI禁止のプログラミングスクールではなく、

AIを徹底的に使わせるスクール

です。

「コードを全部暗記してください」ではなく、

AIに仕様を伝える
→ コードを生成
→ コードを読む
→ エラーを見抜く
→ テストする
→ セキュリティを確認する
→ 本番運用する

を教える。

これはIPAが今後のデジタル人材育成で重視している**実践型学習（PBL）**とも方向性が合っています。

AI時代は「コードを書ける人」より、

AIが書いたコードを評価できる人

の教育価値が上がる可能性があります。

8．勝てる可能性③「BtoCではなくBtoB」

ここは事業としてかなり重要です。

先ほどの市場データをそのまま読むと、

BtoC eラーニング −0.4％
BtoB eラーニング ＋7.8％

でした。

だったら市場に逆らわない。

例えば企業向けに、

「生成AI＋業務自動化研修」

を売る。

1社30人なら、

1人30万円 × 30人

のような売り方ではなく、

企業研修＋業務改善プロジェクト

として契約する。

すると教育会社とDX支援会社の中間になります。

私はこのポジションのほうが、純粋なプログラミングスクールより面白いと思います。

9．勝てる可能性④「教育→案件→就職」を一体化

さらに強くするなら、

学習
↓
模擬開発
↓
企業の実課題
↓
実案件
↓
実績
↓
採用

までつなげます。

普通のスクールでは、

「Todoアプリを作りました」

で卒業します。

新モデルでは、

「実際の会社の在庫管理を自動化しました」

で卒業する。

企業側からすると、これは採用試験にもなります。

スクール側からすると、

授業料
＋企業研修費
＋DX開発費
＋人材紹介

という複数の収益源を設計できます。

ここまで来ると「スクール」というより、

AI/DX人材育成プラットフォーム

ですね。

私ならこういう事業にする

かなりシンプルにすると、

「AI業務自動化スクール」

対象は非エンジニアの会社員＋中小企業。

教えるのは、

ChatGPT → スプレッドシート → GAS → API → Python → データベース → AIエージェント

という順番。

ただしプログラミング言語を主役にしません。

主役は、

「毎月5時間かかっている仕事を30分にする」

です。

卒業条件も試験ではなく、

自分または企業の業務を1つ自動化すること。

そして優秀な受講生を企業案件にアサインする。

すると、

企業
  ↓ 業務課題
スクール
  ↓
受講生
  ↓ AI＋GAS＋Pythonで改善
企業
  ↓
採用・案件発注

スクール
↑
研修費＋開発費＋紹介料

という循環を作れます。

最終的な市場の読み方

「プログラミングスクール市場が衰退した」というより、

第1世代
「プログラミングを学ぼう」

↓

第2世代
「プログラミングを学んでエンジニア転職しよう」

↓

第3世代
「AIとプログラミングを使って仕事を改善しよう」

へ移行している、と見るのがいいと思います。

そして数字もこの仮説とかなり整合します。

個人向けeラーニングは弱い一方、法人向けは伸びている。ITエンジニア需要は依然強い。企業はDX人材不足。そして生成AI導入が進む一方、「AIを業務に落とせる人」が足りない。

だから、2026年から新規参入するなら「プログラミングを教える会社」を作るより、「AI＋自動化で企業の生産性を上げ、その過程で人材を育てる会社」を作るほうが市場構造に合っています。

ここが一番「まだ勝てる領域」だと思います。

なお、今回使った市場データでは「プログラミングスクール単体」の公的な市場規模系列は十分確認できなかったため、教育産業・eラーニング・IT転職・DX人材市場から構造を推定しています。「スクール市場が○億円から○億円へ縮小した」とまでは、この資料だけでは断定しません。そこは数字を盛るとインクまみれになりますからね。