2020年のAI研究ランキング:アメリカは中国をリードし続けられるのか?【前編】(各種ランキング)

著者のGleb Chuvpilo氏はAIとロボットのスタートアップに投資するベンチャーキャピタルThundermark Capitalでマネージングパートナーを務めており、AINOW翻訳記事『誰がNeurIPS 2020でAI研究を先導しているのか?リーディングAIカンファレンスの考察とAI研究ランキング』 の著者でもあります。同氏が左記の記事に続いてMediumに投稿した記事『2020年のAI研究ランキング:アメリカは中国をリードし続けられるのか?』では、2020年における世界のAI研究動向が総括されています。
2020年における世界のAI研究動向を総括するにあたって、同氏が採用した方法論は独自指標パブリケーション・インデックス(この指標に関する解説は記事本文参照)を使って、世界的なAIカンファレンスであるICMLとNeurlPSの2020年の動向を合算して分析する、というものです。その分析結果の要点は以下のようにまとめられます。

  • 世界のAI研究をリードする国をランキングすると、1位がアメリカ、2位が中国日本は9位にランクイン。
  • 世界のAI研究をリードしている機関はGoogleであり、その貢献度は他を圧倒している。
  • 世界のAI研究をリードする大学はその多くがアメリカにあり、日本からは東京大学が55位にランクインしている。そのほかに(大学に準ずる公的研究機関として)理化学研究所が41位にランクイン。
  • 世界のAI研究リードするトップ100企業には、日本からは9社がランクイン。ランキング1位はもちろんGoogle。
  • 人口100万人あたりのパブリケーション・インデックスでは、1位がスイスで2位がイスラエルアメリカは4位で中国は28位日本は20位
  • ランキング上位の機関・大学・企業は、その順位が固定化しつつある。

以上のような分析をふまえて、同氏はアメリカと中国のAIをめぐる覇権争いの行方についても考察します。その考察によれば、AI研究開発における重要な3要素であるアルゴリズム・ハードウェア・訓練データのうち、アルゴリズムとハードウェアで優位に立っているアメリカが今後数年は中国を凌駕する、と結論づけられます。しかしながら、豊富な訓練データを駆使する中国はアメリカを猛追しており、アメリカが中国に対して優位に立ち続けるためには1兆ドルに近い規模のAI研究開発への投資が必要、と主張しています。
日本に目を転じると国別ランキングで10位以内にいる「AI強豪国」ですが、現状の国際的地位を維持するためには今まで以上の努力が求められると言えるでしょう。

以下の前編にあたる記事本文では、パブリケーション・インデックスにもとづいた機関・大学・企業のランキングを明らかにします。

なお、以下の記事本文はGleb Chuvpilo氏に直接コンタクトをとり、翻訳許可を頂いたうえで翻訳したものです。また、翻訳記事の内容は同氏の見解であり、特定の国や地域ならび組織や団体を代表するものではなく、翻訳者およびAINOW編集部の主義主張を表明したものでもありません。

目次 [非表示]

序論

著者について:私の名前はGleb Chuvpiloで、AIやロボット工学のスタートアップに投資するベンチャーキャピタル、Thundermark Capitalのマネージングパートナーを務めている。MITコンピュータサイエンス・人工知能研究所で修士号を取得し、ペンシルバニア大学ウォートンスクールでファイナンスと戦略的経営のMBAを取得した。私についての詳細はこちらをご覧ください。AI、ロボット工学、イノベーション全般、あるいはスタートアップのアイデアについてお話したい方は、gleb@thundermark.comまでご連絡ください🤖。

・・・

毎年恒例のAI研究ランキング、2020年版へようこそ(右記に2019年版2017/2018年のパイロット版のリンクを置く)。2020年版では、最も権威のある2つのAI研究カンファレンスにおける出版物を分析した。その2つとは、International Conference on Machine Learning(ICML 2020)とNeural Information Processing Systems(NeurIPS 2020)だ。議事録を用いて、2,986本の採択論文(ICMLでは1,087件、NeurIPSでは1,899件)のそれぞれを調べ、著者と所属機関のリストをまとめ、各機関のパブリケーション・インデックスを算出した(指標については後述の「方法論」を参照)。パブリケーション・インデックスを最も直感的に考える方法は、完全な論文の同等物という観点から考えることである。Googleのパブリケーション・インデックスの220は、Googleが2020年に開催された2つの主要なAIカンファレンスで220本の完全な論文を発表したと解釈できる。

方法論の詳細からこの分析を始め、2020年のAI研究ランキングへと続き、さらに興味深い図表の詳述を示し、2019年と2020年のランキングの変化へと進み、アメリカが中国に対してリードし続けられるのかを議論し、最後にデータセットへのリンクを貼って締めくくりたいと思う。

方法論

パブリケーション・インデックスに関する方法論は、Nature Indexにインスパイアされている。

・・・

ある論文に対する国、地域、機関の貢献度を把握し、それらが複数回カウントされないようにするために、Nature Indexでは、各論文の著者のシェアを考慮に入れた分数カウント(fractional count:FC)を使用している。論文ごとに利用可能なFCの合計は1であり、共著した著者が等しく貢献したと仮定して、すべての著者の間で共有される。例えば、10人の著者がいる論文は、各著者が0.1のFCを受け取ることを意味する。複数の機関に所属している著者の場合、著者のFCは各機関で均等に分配される。1 機関の合計FCは、個々の所属著者のFCを合計して計算される。このプロセスは国や地域についても同様であるが、海外に研究室を持っている機関もあるという複雑な事情を鑑みて、ある機関の海外ラボに付されたFCは研究を主導した国/地域に加算される。

(※訳註1)以上の引用文は、Nature誌電子版で公開されている記事「Nature Indexのガイド」から引用されている。

パブリケーション・インデックスとNature Indexのあいだの唯一の違いは、パブリケーション・インデックスでは、海外の研究室を(研究を主導した国/地域ではなく)本社のある国/地域としてカウントするところだ。こうしたアプローチは議論の余地のある論点だが、知的財産権と研究から生じる実際の利益の割り当てを本社に反映させるのは、研究が行われた現地の研究室に帰するより望ましいと考えている。この相違点を明確にするために、グーグルが2014年に買収したイギリスのAI研究所DeepMindを見てみよう。この記事の分析では、DeepMindによって発表された論文は現在の所有者であるグーグル、さらにはアメリカの成果としてカウントしているが、このカウント法はイギリスの友人を失望させるかも知れない。しかし、議事録だけを使って地図上で各著者を探すのが複雑であることを考えると、我々が考えた指標こそオーサーシップを一貫して扱う方法なのだ。将来的には、カンファレンスの主催者が著者名の詳細を公開して、企業のオーサーシップにもとづくランキングと著者の物理的な位置にもとづくランキングの2つのバージョンを作成できるようになることを期待しよう。

以下にパブリケーション・インデックスの計算例を示す。ある論文の著者がMITから3人、オックスフォード大学から1人、グーグルから1人の計5人の場合、各著者は1ポイントの5分の1、つまり0.2ポイントを得ることになる。その結果、この論文だけでMITには3*0.2=0.6ポイント、オックスフォード大学には0.2ポイント、グーグルには0.2ポイントを加算されることになる。MITはアメリカに拠点を置いているので同大学がアメリカに帰属していることによって、同国のパブリケーション・インデックスが0.6増加する。同様に、オックスフォード大学はイギリスに拠点を置いているので、EEA(※訳註2)+スイス +イギリス地域のカテゴリーは0.2増加する。最後に、グーグルはアメリカに本社を置く多国籍企業であるため、アメリカのパブリケーション・インデックスはさらに0.2増加し、MITとの合計で0.8増加する。著者が複数の所属機関に所属している場合には、その所属機関ごとに著者のFCを分割する。例えば、上記のケースでは、最後の著者が グーグルとスタンフォード大学の 2 つの所属機関を挙げていた場合、グーグル とスタンフォード大学の両方に 0.2/2=0.1 ポイントが加算されることになる。(※訳註2)EEA(The European Economic Area)とは、EU加盟国にアイスランド、リヒテンシュタイン、そしてノルウェーを加えた欧州経済圏のこと。スイスはEUおよびEEAのメンバーではないが、EEA所属諸国と単一の経済圏を形成している。

最後に、ICMLとNeurIPSの論文を同じデータセットにまとめることが公平であると考えたのは、トップAI研究者のあいだでの知名度が類似していること、参加している機関が類似していること、そして論文の採択率が類似していること(ICMLでは21.8%、NeurIPSでは20.0%)からである。

2020年のAI研究ランキング

(※訳註3)以下の各種ランキングにおいて、日本が関係する項目は太字とする(原文では太字ではない)

2020年のAI研究をリードするトップ国トップ50:

AI研究ランキング2020 - 2020年のAI研究をリードする国トップ50

1.アメリカ合衆国 – 1677.8
2.中国 – 281.2
3.イギリス – 161.0
4.カナダ – 114.5
5.フランス – 102.9
6.ドイツ – 91.5
7.スイス – 86.7
8.韓国 – 76.6
9.日本 – 57.8
10.イスラエル – 57.7
11.オーストラリア – 47.6
12.シンガポール – 30.1
13.インド – 22.7
14.イタリア – 19.5
15.ロシア – 19.2
16.スウェーデン – 16.0
17.オランダ – 15.1
18.オーストリア – 11.0
19.デンマーク – 10.3
20.サウジアラビア – 10.2
21.フィンランド – 9.4
22.ベルギー – 8.9
23.ポルトガル – 6.6
24.台湾 – 5.9
25.スペイン – 5.4
26.ポーランド – 4.0
27.ベトナム – 2.9
28.ブラジル – 2.8
29.ギリシャ – 2.8
30.南アフリカ – 2.5
31.UAE – 2.2
32.チェコ – 1.8
33.イラン – 1.7
34.チリ – 1.3
35.ノルウェー – 1.1
36.ルーマニア – 1.0
37.トルコ – 1.0
38.パキスタン – 0.9
39.ハンガリー – 0.7
40.北マケドニア – 0.3
41.ルクセンブルク – 0.3
42.エジプト – 0.3
43.バルバドス – 0.3
44.タイ – 0.3
45.キプロス – 0.3
46.カタール – 0.2
47.マレーシア – 0.2

2020年のAI研究をリードする世界の(産業界と学界を合わせた)機関トップ100:

AI研究ランキング2020 - 2020年のAI研究をリードする世界の(産業界と学界を合わせた)機関トップ100

1.グーグル(アメリカ) – 220.1
2.スタンフォード大学(アメリカ) – 106.1
3.MIT(アメリカ) – 99.6
4.UCバークレー(アメリカ) – 86.7
5.カーネギーメロン大学(アメリカ) – 71.3
6.マイクロソフト(アメリカ) – 66.5
7.オックスフォード大学(イギリス) – 51.9
8.フェイスブック(アメリカ) – 48.5
9.清華大学(中国) – 46.8
10.プリンストン大学(アメリカ) – 45.0
11.UTオースティン(アメリカ) – 40.1
12.スイス連邦工科大学(スイス) – 39.0
13.EPFL(スイス) – 36.5
14.ハーバード大学(アメリカ) – 36.0
15.コーネル大学(アメリカ) – 35.6
16.コロンビア大学(アメリカ) – 33.3
17.ニューヨーク大学(アメリカ) – 33.2
18.UCLA(アメリカ) – 33.0
19.イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(アメリカ) – 32.8
20.KAIST(韓国) – 31.8
21.IBM(アメリカ) – 29.7
22.ケンブリッジ大学(イギリス) – 29.3
23.UCサンディエゴ(アメリカ) – 27.8
24.北京大学(中国) – 27.0
25.ペンシルバニア大学(アメリカ) – 26.5
26.デューク大学(アメリカ) – 24.9
27.シンガポール国立大学(シンガポール) – 24.4
28.ジョージア工科大学(アメリカ) – 23.9
29.メリーランド大学(アメリカ) – 22.7
30.ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(イギリス) – 22.4
31.ワシントン大学(アメリカ) – 22.3
32.トロント大学(カナダ) – 21.5
33.テクニオン(イスラエル) – 19.9
34.ミシガン大学(アメリカ) – 18.8
35.インリア(フランス) – 18.6
36.UMass Amherst(アメリカ) – 17.4
37.ウィスコンシン大学マディソン校(アメリカ) – 16.7
38.南カリフォルニア大学(アメリカ) – 16.4
39.テキサスA&M大学(アメリカ) – 15.6
40.ミラ(カナダ) – 15.6
41.パデュー大学(アメリカ) – 15.3
42.ボストン大学(アメリカ) – 15.2
43.上海交通大学(中国) – 14.8
44.ソウル大学(韓国) – 14.3
45.華為(中国) – 14.3
46.NVIDIA(アメリカ) – 13.9
47.アマゾン(アメリカ) – 13.5
48.理化学研究所(日本) – 13.5
49.ミネソタ大学(アメリカ) – 12.8
50.ジョンズ・ホプキンス大学(アメリカ) – 12.4
51.マギル大学(カナダ) – 12.4
52.テルアビブ大学(イスラエル) – 12.3
53.インペリアル・カレッジ・ロンドン(イギリス) – 12.2
54.シドニー大学(オーストラリア) – 12.2
55.シカゴ大学(アメリカ) – 12.1
56.カリフォルニア工科大学(アメリカ) – 11.9
57.テュービンゲン大学(ドイツ) – 11.9
58.中国科学技術大学(中国) – 11.7
59.ノースイースタン大学(アメリカ) – 11.5
60.サムスン(韓国) – 11.1
61.ラトガース大学(アメリカ) – 11.1
62.ライス大学(アメリカ) – 10.5
63.東京大学(日本) – 10.5
64.アリババ(中国) – 10.5
65.南京大学(中国) – 10.4
66.エール大学(アメリカ) – 10.2
67.アルバータ大学(カナダ) – 10.2
68.ENSパリ(フランス) – 10.1
69.KAUST(サウジアラビア) – 10.0
70.ブリティッシュコロンビア大学(カナダ) – 9.9
71.ノースウェスタン大学(アメリカ) – 9.8
72.南洋理工大学(中国) – 9.7
73.香港中文大学(中国) – 9.3
74.テンセント(中国) – 9.2
75.豊田工業大学シカゴ校(アメリカ) – 9.0
76.CNRS (フランス) – 9.0
77.エディンバラ大学(イギリス) – 8.9
78.ワイツマン研究所(イスラエル) – 8.8
79.香港科学技術大学(中国) – 8.2
80.UCサンタバーバラ(アメリカ) – 7.9
81.モントリオール大学(カナダ) – 7.9
82.シドニー工科大学(オーストラリア) – 7.9
83.アムステルダム大学(オランダ) – 7.9
84.ミュンヘン工科大学(ドイツ) – 7.8
85.ヤンデックス(ロシア) – 7.5
86.アップル(アメリカ) – 7.4
87.OpenAI(アメリカ) – 7.3
88.百度(中国) – 7.3
89.MPI インテリジェント・システムズ(ドイツ) – 7.2
90.UCデイビス(アメリカ) – 7.2
91.クリテオ(フランス) – 7.1
92.オハイオ州立大学(アメリカ) – 6.9
93.KTH王立工科大学(スウェーデン) – 6.8
94.UCアーバイン(アメリカ) – 6.8
95.Uber(アメリカ) – 6.8
96.インテル(アメリカ) – 6.7
97.アアルト大学(フィンランド) – 6.5
98.ノースカロライナ大学(アメリカ) – 6.5
99.ヘブライ大学(イスラエル) – 6.5
100.浙江大学(中国) – 6.1

(※訳註4)ランキングトップ100機関の国籍シェアを円グラフで表すと、以下のようになる。アメリカが半数を占めているのがわかる。

2020年のAI研究をリードするアメリカの大学トップ100:

AI研究ランキング2020 - 2020年のAI研究をリードするアメリカの大学トップ100

1.スタンフォード大学 – 106.1
2.MIT – 99.6
3.UCバークレー – 86.7
4.カーネギーメロン大学 – 71.3
5.プリンストン大学 – 45.0
6.UTオースティン – 40.1
7.ハーバード大学 – 36.0
8.コーネル大学 – 35.6
9.コロンビア大学 – 33.3
10.ニューヨーク大学 – 33.2
11.UCロサンゼルス – 33.0
12.イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校 – 32.8
13.UCサンディエゴ – 27.8
14.ペンシルバニア大学 – 26.5
15.デューク大学 – 24.9
16.ジョージア工科大学 – 23.9
17.メリーランド大学 – 22.7
18.ワシントン大学 – 22.3
19.ミシガン大学 – 18.8
20.UMass Amherst – 17.4
21.ウィスコンシン大学マディソン校 – 16.7
22.南カリフォルニア大学 – 16.4
23.テキサス&M大学 – 15.6
24.パデュー大学 – 15.3
25.ボストン大学 – 15.2
26.ミネソタ大学 – 12.8
27.ジョンズ・ホプキンス大学 – 12.4
28.シカゴ大学 – 12.1
29.カリフォルニア工科大学 – 11.9
30.ノースイースタン大学 – 11.5
31.ラトガース大学 – 11.1
32.ライス大学 – 10.5
33.エール大学 – 10.2
34.ノースウェスタン大学 – 9.8
35.豊田工業大学シカゴ校 – 9.0
36.UCサンタバーバラ – 7.9
37.UCデイビス – 7.2
38.オハイオ州立大学 – 6.9
39.UCアーバイン – 6.8
40.ノースカロライナ大学 – 6.5
41.ピッツバーグ大学 – 5.7
42.ユタ大学 – 5.4
43.インディアナ大学 – 5.1
44.SUNY ストーニーブルック – 4.5
45.ワシントン大学マディソン校 – 4.3
46.バージニア大学 – 4.2
47.SUNYバッファロー – 4.1
48.イリノイ大学シカゴ校 – 4.0
49.アイオワ大学 – 3.8
50.ペンシルバニア州立大学 – 3.8
51.レンセラー工科大学 – 3.7
52.ブラウン大学 – 3.4
53.アレン研究所 – 3.3
54. -プリンストン高等研究所 3.2
55.フロリダ大学 – 3.2
56.ノースカロライナ州立大学 – 2.9
57.バージニア工科大学 – 2.8
58.ミシガン州立大学 – 2.8
59.オレゴン州立大学 – 2.7
60.スティーブンス工科大学 – 2.2
61.ローレンス・リバモア国立研究所 – 2.2
62.セントルイスのワシントン大学 – 2.2
63.ダートマス大学 – 2.1
64.アリゾナ大学 – 2.0
65.ノートルダム大学 – 2.0
66.UTダラス – 2.0
67.UCマーセッド – 1.9
68.デラウェア大学 – 1.8
69.UCサンタクルーズ – 1.8
70.ロチェスター工科大学 – 1.7
71.UCリバーサイド – 1.7
72.アリゾナ州立大学 – 1.6
73.オレゴン大学 – 1.5
74.UTアーリントン – 1.5
75.ニュージャージー工科大学 – 1.3
76.ビンガムトン大学 – 1.3
77.ロスアラモス国立研究所 – 1.2
78.オーバーン大学 – 1.1
79.リーハイ大学 – 1.1
80.サニーアルバニー – 1.0
81.バージニアコモンウェルス大学 – 1.0
82.南フロリダ大学 – 1.0
83.コネチカット大学 – 1.0
84.ミネソタ州立大学 – 1.0
85.カールトン大学 – 1.0
86.アルバート・アインシュタイン医学大学 – 1.0
87.ヴァンダービルト大学 – 1.0
88.ノースカロライナ大学シャーロット校 – 1.0
89.ウスター工科大学 – 1.0
90.ウィリアム・アンド・メアリー大学 – 1.0
91.テンプル大学 – 0.8
92.フロリダ州立大学 – 0.8
93.アメリカ陸軍研究所 – 0.8
94.アーカンソー大学 – 0.8
95.ルイジアナ州立大学 – 0.8
96.ブリガムヤング大学 – 0.8
97.トレド大学 – 0.7
98.アイオワ州立大学 – 0.7
99.ジョージア州立大学 – 0.7
100.ロチェスター大学 – 0.6

2020年のAI研究をリードする世界の大学トップ100:

AI研究ランキング2020 - 2020年のAI研究をリードする世界の大学トップ100

1.スタンフォード大学(アメリカ) – 106.1
2.MIT(アメリカ) – 99.6
3.UCバークレー(アメリカ) – 86.7
4.カーネギーメロン大学(アメリカ) – 71.3
5.オックスフォード大学(イギリス) – 51.9
6.清華大学(中国) – 46.8
7.プリンストン大学(アメリカ) – 45.0
8.UTオースティン(アメリカ) – 40.1
9.スイス連邦工科大学(スイス) – 39.0
10.EPFL(スイス) – 36.5
11.ハーバード大学(アメリカ) – 36.0
12.コーネル大学(アメリカ) – 35.6
13.コロンビア大学(アメリカ) – 33.3
14.ニューヨーク大学(アメリカ) – 33.2
15.UCロサンゼルス(アメリカ) – 33.0
16.イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(アメリカ) – 32.8
17.KAIST(韓国) – 31.8
18.ケンブリッジ大学(イギリス) – 29.3
19.UCサンディエゴ(アメリカ) – 27.8
20.北京大学(中国) – 27.0
21.ペンシルバニア大学(アメリカ) – 26.5
22.デューク大学(アメリカ) – 24.9
23.シンガポール国立大学(シンガポール) – 24.4
24.ジョージア工科大学(アメリカ) – 23.9
25.メリーランド大学(アメリカ) – 22.7
26.ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン(イギリス) – 22.4
27.ワシントン大学(アメリカ) – 22.3
28.トロント大学(カナダ) – 21.5
29.テクニオン(イスラエル) – 19.9
30.ミシガン大学(アメリカ) – 18.8
31.インリア(フランス) – 18.6
32.UMass Amherst(アメリカ) – 17.4
33.ウィスコンシン大学マディソン校(アメリカ) – 16.7
34.南カリフォルニア大学(アメリカ) – 16.4
35.テキサスA&M大学(アメリカ) – 15.6
36.ミラ(カナダ) – 15.6
37.パデュー大学(アメリカ) – 15.3
38.ボストン大学(アメリカ) – 15.2
39.上海交通大学(中国) – 14.8
40.ソウル大学(韓国) – 14.3
41.理化学研究所(日本) – 13.5
42.ミネソタ大学(アメリカ) – 12.8
43.ジョンズ・ホプキンス大学(アメリカ) – 12.4
44.マギル大学(カナダ) – 12.4
45.テルアビブ大学(イスラエル) – 12.3
46.インペリアル・カレッジ・ロンドン(イギリス) – 12.2
47.シドニー大学(オーストラリア) – 12.2
48.シカゴ大学(アメリカ) – 12.1
49.カリフォルニア工科大学(アメリカ) – 11.9
50.テュービンゲン大学(ドイツ) – 11.9
51.中国科学技術大学(中国) – 11.7
52.ノースイースタン大学(アメリカ) – 11.5
53.ラトガース大学(アメリカ) – 11.1
54.ライス大学(アメリカ) – 10.5
55.東京大学(日本) – 10.5
56.南京大学(中国) – 10.4
57.エール大学(アメリカ) – 10.2
58.アルバータ大学(カナダ) – 10.2
59.ENSパリ(フランス) – 10.1
60.KAUST(サウジアラビア) – 10.0
61.ブリティッシュコロンビア大学(カナダ) – 9.9
62.ノースウェスタン大学(アメリカ) – 9.8
63.南洋理工大学(中国) – 9.7
64.香港中文大学(中国) – 9.3
65.豊田工業大学シカゴ校(アメリカ) – 9.0
66.CNRS (フランス) – 9.0
67.エディンバラ大学(イギリス) – 8.9
68.ワイツマン研究所(イスラエル) – 8.8
69.香港科学技術大学(中国) – 8.2
70.UCサンタバーバラ(アメリカ) – 7.9
71.モントリオール大学(カナダ) – 7.9
72.シドニー工科大学(オーストラリア) – 7.9
73.アムステルダム大学(オランダ) – 7.9
74.ミュンヘン工科大学(ドイツ) – 7.8
75.MPI インテリジェント・システムズ(ドイツ) – 7.2
76.UCデイビス(アメリカ) – 7.2
77.オハイオ州立大学(アメリカ) – 6.9
78.KTH王立工科大学(スウェーデン) – 6.8
79.UCアーバイン(アメリカ) – 6.8
80.アアルト大学(フィンランド) – 6.5
81.ノースカロライナ大学(アメリカ) – 6.5
82.ヘブライ大学(イスラエル) – 6.5
83.浙江大学(中国) – 6.1
84.ウォータールー大学(カナダ) – 5.9
85.ピッツバーグ大学(アメリカ) – 5.7
86.ユタ大学(アメリカ) – 5.4
87.ISTオーストリア(オーストリア) – 5.4
88.IIS (インド) – 5.3
89.ミラノ工科大学 (イタリア) – 5.2
90.インディアナ大学(アメリカ) – 5.1
91.メルボルン大学(オーストラリア) – 4.9
92.西淀大学(中国) – 4.9
93.エコール・ポリテクニック(フランス) – 4.7
94.オーストラリア国立大学(オーストラリア) – 4.5
95.ベクター研究所(カナダ) – 4.5
96.MPIインフォマティクス(ドイツ) – 4.5
97.SUNYストーニーブルック(アメリカ) – 4.5
98.スコルコボ科学技術研究所(ロシア) – 4.5
99.ENSAE ParisTech(フランス) – 4.4
100.ワシントン大学マディソン校(アメリカ) – 4.3

(※訳註5)ランキング世界のトップ100大学の国籍シェアを円グラフで表すと、以下のようになる。米中で55%を占める。 

なお、日本は2%(2大学)という結果であるが、41位の理化学研究所と55位の東京大学がランキングされており、理化学研究所は行政的には大学ではなく国立研究開発法人なので厳密には1%(1大学)となる。

2020年のAI研究をリードするグローバル企業トップ100:

AI研究ランキング2020 - 2020年のAI研究をリードするグローバル企業トップ100

1.グーグル(アメリカ) – 220.1
2.マイクロソフト(アメリカ) – 66.5
3.フェイスブック(アメリカ) – 48.5
4.IBM(アメリカ) – 29.7
5.華為(中国) – 14.3
6.NVIDIA(アメリカ) – 13.9
7.アマゾン(アメリカ) – 13.5
8.サムスン(韓国) – 11.1
9.アリババ(中国) – 10.
10.テンセント(中国) – 9.2
11.ヤンデックス(ロシア) – 7.5
12.アップル(アメリカ) – 7.4
13.OpenAI(アメリカ) – 7.3
14.百度(中国) – 7.3
15.クリテオ(フランス) – 7.1
16.Uber(アメリカ) – 6.8
17.インテル(アメリカ) – 6.7
18.セールスフォース(アメリカ) – 5.7
19.アドビ(アメリカ) – 5.5
20.クアルコム(アメリカ) – 5.4
21.ボッシュ(ドイツ) – 5.1
22.NEC(日本) – 4.0
23.SenseTime(中国) – 3.8
24.JD(中国) – 3.8
25.フラットアイアン研究所(アメリカ) – 3.3
26.Bytedance(中国) – 3.3
27.エレメントAI(カナダ) – 3.3
28.ネイバー(韓国) – 3.2
29.NTT(日本) – 3.2
30.アイトリックス(韓国) – 3.0
31.Data61(オーストラリア) – 2.9
32.VinAI(ベトナム) – 2.5
33.ボレアリスAI(カナダ) – 2.5
34.三菱(日本) – 2.3
35.カカオ(韓国) – 2.2
36.LinkedIn(アメリカ) – 2.2
37. Preferred Networks(日本) – 1.9
38.日立(日本) – 1.9
39.オートデスク(アメリカ) – 1.8
40. Covariant AI(アメリカ) – 1.8
41.イディアップ(スイス) – 1.7
42.シャノン.AI(中国) – 1.6
43.ニューラルマジック(アメリカ) – 1.6
44.4パラダイム(中国) – 1.5
45.Spotify(スウェーデン) – 1.5
46.PROWLER.io (イギリス) – 1.5
47.Layer6(カナダ) – 1.4
48.JPモルガン(アメリカ) – 1.3
49.ウォルマート(アメリカ) – 1.3
50.レシタール(フランス) – 1.2
51.アリグループ(中国) – 1.2
52.シーメンス(ドイツ) – 1.2
53.RealityEngines.AI(アメリカ) – 1.2
54.メグビ(中国) – 1.2
55.Pinterest(アメリカ) – 1.1
56.ディディ・チュウシン(中国) – 1.1
57.スピーチマティクス(イギリス) – 1.0
58.ビカリスAI(アメリカ) – 1.0
59.SAS (アメリカ) – 1.0
60.Netflix(アメリカ) – 1.0
61.富士通(日本) – 1.0
62.Graphcore (イギリス) – 1.0
63.ESTsoft (韓国) – 1.0
64.ライトオン(フランス) – 0.9
65.ネットアース(中国) – 0.9
66.サイバーエージェント(日本) – 0.8
67.PROPHESEE(フランス) – 0.8
68.広州フヤ技術有限公司中国) – 0.8
69.ソニー(日本) – 0.8
70.ラテントスペース(アメリカ) – 0.8
71.NNAISENSE(スイス) – 0.7
72.AI21(イスラエル) – 0.7
73.indust.ai (アメリカ) – 0.7
74.ハグ・フェイス(アメリカ) – 0.7
75.インスタディープ(イギリス) – 0.7
76.ユークリッド・テクノロジーズ(アメリカ) – 0.7
77.D-Wave(カナダ) – 0.7
78.フォルクスワーゲン(ドイツ) – 0.6
79.ASAPP(アメリカ) – 0.6
80.ABacus.AI(アメリカ) – 0.6
81.アルゴAI(アメリカ) – 0.5
82.アント・フィナンシャル(中国) – 0.5
83.深セン・スマートモア・テクノロジー(中国) – 0.5
84.ヤフー(アメリカ) – 0.5
85.東芝(日本) – 0.5
86.RJリサーチコンサルティング(アメリカ) – 0.5
87.クロバ(韓国) – 0.5
88.ファイブアイ(イギリス) – 0.5
89.ホライゾンロボティクス(中国) – 0.5
90.ツイッター(アメリカ) – 0.5
91.ラディアンス・テクノロジーズ(アメリカ) – 0.4
92.インベニア(カナダ) – 0.4
93.iFLYTEK(中国) – 0.4
94.TAL教育(中国) – 0.4
95.XaiPient(アメリカ) – 0.4
96.ハネウェル(アメリカ) – 0.4
97.アクセンチュア(アメリカ) – 0.4
98.RealAI(中国) – 0.4
99.ペチュウム(アメリカ) – 0.4
100.トゥープロックス(ポーランド) – 0.3

(※訳註6)ランキング世界のトップ100企業の国籍シェアを円グラフで表すと、以下のようになる。米中で60%を占める

(※訳註7)ランキングトップ100企業のうち、日本企業を抽出すると以下のようになる。

  • 22位:NEC – 4.0
  • 29位:NTT – 3.2
  • 34位:三菱 – 2.3
  • 37位:Preferred Networks – 1.9
  • 38位:日立 – 1.9
  • 61位:富士通 – 1.0
  • 66位:サイバーエージェント – 0.8
  • 69位:ソニー – 0.8
  • 85位:東芝 – 0.5

さらに、日本の機関・大学・企業のパブリケーション・インデックスを比較すると、以下のグラフのようになる。グラフでは機関と大学はオレンジ、企業を青で表示した。

以上の日本企業のPIを合計すると16.4となる。世界のトップ100大学にランキングされた理化学研究所と東京大学のPIの合計が24なので、日本におけるAI研究は学界が産業界よりやや優勢と言える。

(後編に続く…)


原文
『AI Research Rankings 2020: Can the United States Stay Ahead of China?』MediumAI Research Rankings 2020: Can the United States Stay Ahead of China?https://chuvpilo.medium.com/ai-research-rankings-2020-can-the-united-states-stay-ahead-of-china-61cf14b1216A heated debate is going on today on the state of the strategic race between the USA and China to dominate in AI. Curious to learn more?

著者
Gleb Chuvpilo

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