ミリオンクラブ — 実際のトラフィックでランク付けされたすべてのAI研究＆データサイエンスプラットフォーム

完全なランキング

月間トラフィック順にランク付けされた全42のAI研究およびデータサイエンスプラットフォームがこちらです。これはシリーズの中で最も異質なランキングです — 研究室がデータラベリングマーケットプレイスの隣に、クラウドプラットフォームが学術論文レビューサイトの隣に座っています。それらを結びつけるのは、AIサプライチェーンにおける役割です：モデルの構築、トレーニング、評価、またはそれらを展開するためのインフラストラクチャの提供。42中29が無料アクセスを提供しています。

研究の巨人たち

このリストにある研究室は、他のすべてのミリオンクラブツールが構築されているAIを実際に発明している組織です。彼らのトラフィックは、AIそのものに対する一般の関心について何かを教えてくれます — 使用する製品としてではなく、理解する技術として。

Googleは純粋な分散化によって支配しています：labs.googleが3422万（AI実験とデモ）、deepmind.googleが641万（基礎研究）、ai.googleが270万（公式AIハブ）、そしてresearch.googleが156万（公開研究）。合計：4つのドメインで月間4489万回の訪問。これはAnthropic、Mistral、xAIの合計以上であり、最大のAI研究組織でありながら、最も多くの一般向け研究資産を持つ企業というGoogleのユニークな立場を反映しています。

xAIの3283万はこのランキングの驚きです。イーロン・マスクのAI企業は、その企業サイトに巨大なトラフィックを生み出しました — Grokの可視性と、xAIの資金調達、計算能力の構築、モデルリリースに関する絶え間ないニュースサイクルによって推進されています。これは企業サイトのトラフィックであり、製品トラフィックではありません（Grokの使用はチャットボットランキングに表示されます）が、企業ホームページへの3300万回の訪問は研究ラボとしては並外れています。

中国のAIラボ

中国のAI研究エコシステムはこのリストに7つのエントリで表されており、それらの合計トラフィックは、西洋の報道が一貫して過小評価している急速で並行した開発の物語を語っています。

Qwenが3276万でリードしています — 無数の中国AIアプリケーションの基盤となったAlibabaのオープンウェイトモデルファミリーです。2905万のAlibaba Cloud（aliyun.com）と組み合わせると、Alibaba AIエコシステムは合計6100万回以上の訪問になります。Qwenのトラフィックは特定のこと反映しています：それは、西洋におけるLlamaのように、中国の開発者エコシステムでファインチューニングに最も人気のあるベースモデルです。開発者はモデルのダウンロード、ドキュメント、ベンチマークのためにqwen.aiを訪れます。

データインフラストラクチャ

このランキングのデータインフラストラクチャ層には、AIモデルが実際に大規模に展開、トレーニング、提供されるプラットフォームが含まれています。これらはAIゴールドラッシュでシャベルを売っている企業であり、そのトラフィックは企業がどのプラットフォームを選択しているかを明らかにします。

SAPのAIプレゼンスはこのリストの最大の驚きです。ondemand.comの3887万にcloud.sapの1427万を加えると、SAPは合計5314万回の訪問となり、このランキング全体で最もトラフィックの多いエンティティとなります。SAPはAI企業として知られていませんが、そのビジネステクノロジープラットフォームは、数千のフォーチュン500企業のためにAIを企業のワークフローに深く統合しています。トラフィックは、AIを活用したアプリケーションにアクセスする企業ユーザーから来ており、モデルを実験する開発者からではありません。

Snowflakeの475万にsnowflakecomputing.comの221万を加えると合計696万になります。SnowflakeのAI戦略はCortexを中心に展開しており、機械学習を企業データがすでに存在するデータウェアハウスに直接持ち込んでいます。ピッチ：データをAIプラットフォームに移動させないでください；AIをデータに持ってきてください。429万のDatabricksは、データエンジニアリング、データサイエンス、AIモデルトレーニングを単一のレイクハウスアーキテクチャに統合した統一分析プラットフォームで直接競合しています。

分析ツールがインフラストラクチャ層を締めくくります：Domo（133万）はAIを活用したビジネスインテリジェンスを提供し、Amplitude（122万）は製品分析にAIを追加 — ユーザーの行動を予測し、人々がデジタル製品とどのように対話するかのパターンを特定します。Axon（247万）はAI統合による企業データ管理を扱います。

データラベリング経済

地球上のすべてのAIモデルは、人間がラベル付けしたデータでトレーニングされました。ChatGPTが学んだテキスト、Midjourneyがトレーニングされた画像、Copilotが内面化したコード例 — そのすべてが、このリストのプラットフォームを通じて働く人々によってキュレーション、注釈付け、評価、または修正されました。データラベリングはAIを可能にする目に見えない人間の労働です。

Outlierは月間2100万回の訪問でこのカテゴリをリードしており、そのトラフィックは注目すべき物語を語っています。ほとんどのAIユーザーが聞いたことのないデータ分析および注釈プラットフォームへの2100万回の訪問。これは、データをラベル付けし、AIの出力を評価し、RLHF（人間のフィードバックからの強化学習）を機能させる人間のフィードバックを提供するために毎日ログインする数十万人の労働者からのトラフィックです。AIモデルが「アライン（調整）」されたり「ファインチューニング」されたと聞くとき、その調整はOutlierのようなプラットフォームで働く人々から来ています。

Prolific（1332万）は別のニッチにサービスを提供しています：学術的および研究グレードのデータ収集。Outlierが大規模なAIトレーニングデータに焦点を当てているのに対し、Prolificは研究者と人口統計的に多様な参加者を結びつけ、研究、調査、行動実験を行います。これは多くの学術的AI安全性およびアライメント研究を支えるプラットフォームであり、その1300万回の訪問はAI研究の規模と高品質な人間データへの需要の高まりの両方を反映しています。

ベンチマーク＆リーダーボード

どのAIモデルが最高かどうやってわかりますか？ベンチマークを確認します。このリストのベンチマークおよびリーダーボードプラットフォームはAI品質の審判となっており、そのトラフィックはAIコミュニティが比較評価にどれほど深く依存しているかを明らかにしています。

LMSys Arena（2533万）は世界で最も影響力のあるAI評価プラットフォームです。その「Chatbot Arena」は、ブラインドでの直接対決比較 — ユーザーが2つの匿名のモデルとチャットし、より良い回答を選ぶ — を使用して、業界全体が真実として扱うEloレーティングを生成します。新しいモデルが「最先端」であると主張するとき、最初の質問は常にこれです：そのArenaスコアは何ですか？2500万回の訪問は、毎月何十万人もの人々がモデル評価に積極的に参加していることを意味します。

OpenRouter（858万）は二重の役割を果たしています：それはモデルルーティングプラットフォーム（開発者が単一のAPIを通じて複数のAIモデルにアクセスできるようにする）であり、使用パターンが開発者が実際にどのモデルを好むかを明らかにするコミュニティ主導のランキングシステムでもあります。トラフィックは実用的な有用性と比較的な関心の両方を反映しています — 開発者はモデルを使用するために来て、それらを比較するために滞在します。

AIメディアとコミュニティプラットフォームも研究の議論に貢献しています：Towards Data Science（128万）はAIとデータサイエンスに関するアクセスしやすい技術的な記事を提供し、Analytics Vidhya（101万）はチュートリアル、コンテスト、キャリアリソースでより広いデータサイエンス学習コミュニティにサービスを提供しています。

AI研究をナビゲートする方法

これはミリオンクラブの中で最も多様なカテゴリです。あなたが研究者、開発者、投資家、あるいは単にAIに興味があるだけであっても、このリストのさまざまなツールは異なる目的を果たします。自分を方向付ける方法は次のとおりです。

私の個人的なワークフロー：LMSys ArenaとArtificial Analysisで使用する価値のあるモデルを追跡し、OpenReviewで研究の次に何が来るかを追い、Towards Data Scienceで完全に読む時間がない論文のわかりやすい説明を得ます。AIを真剣に追っている人にとって、これら3つの情報源は重要なことの80%をカバーしています。

方法論とデータソース

すべてのトラフィック数はSimilarWebからのもので、2025年12月の推定値を反映しています。

このランキングには42のプラットフォームが含まれています — ミリオンクラブシリーズの中規模です。研究とデータサイエンスは幅広い機能をカバーしているため、カテゴリは「チャットボット」や「画像生成」よりも定義するのが本質的に困難です。私は主にAIの作成、トレーニング、評価、または理解に関するプラットフォームを含めました — AIを完成品として使用することに関するものではありません（それらは他のランキングに表示されます）。

4つのエントリは100万訪問を下回っています：Design Arena（798.65K）、Stability AI（682.27K）、Zhipu AI（538K）、Moonshot AI（499.08K）。AIエコシステムへの影響力がトラフィックが示唆するものをはるかに超えているため、私はそれらを含めました。Stability AIはStable Diffusionを作成しました。Zhipu AIはChatGLMを構築しました。Moonshot AIはKimiを開発しました。Design Arenaは視覚的AI評価を開拓しています。トラフィックと影響力は常に相関するわけではありません — 特に研究ラボにとっては。

マルチドメインエンティティが頻繁に登場します：Googleは4つのドメイン（合計約4500万）、SAPは2つ（約5300万）、Alibabaは2つ（約6200万）、Snowflakeは2つ（約700万）、MiniMaxは2つ（約660万）、iFlytekは2つ（約220万）、Zhipu AIは2つ（約220万）。SimilarWebはそれらを独立して追跡しているため、各ドメインは個別にリストされています。

無料層の比率は42中29（69%）です — ビジネス＆マーケティングカテゴリよりも高いですが、消費者向けAIツールよりは低いです。多くの研究リソースは本質的に無料（論文、ベンチマーク、実験）ですが、企業データインフラストラクチャは通常、有料アクセスを必要とします。