sgai 編集解釈 · データ更新 2026-08-14
🔬 研究品質
本当に成果は出ているのか？
コア数値
論文一人当たり世界 #1
2024-09 時点のデータ
リファレンスフレーム
NTU AI #3（MIT/CMU のみに次ぐ）· NUS AI #9
トレンド
→ → 横ばい
目標進捗
SEA-LION v4（11 言語、4B–33B パラメータ）+ 100E 100+ プロジェクト + ICLR 2025 主催
サードパーティランキングアンカー
- Wiley 2024 · 論文一人当たり世界 #1（100 万人当たり 250 篇、2022）
- CSRankings AI · NTU #3
- QS · NUS AI #9
編集解釈
出力規模と学校ランキングは両方堅実——一人当たり論文 #1、NTU AI #3、NUS #9、ICLR 2025 主催、SEA-LION は英米中以外の有規模なベースモデルは少ない。しかしトップレベルのオリジナル（FAIR/DeepMind クラスの frontier work）はまだ一段階足りない：トップカンファレンス第一著者比率、引用数 1000 超の代表作、自研ベースモデルの市場シェアはまだ足りない。
⚠️ 重要な弱点
トップカンファレンス第一著者比率、引用数、自研ベースモデル市場シェアはまだ一段階足りない；トップ博士の流出率が高い；産学研転換は企業の自用に強いが、外向け出力は弱い（OpenAI / Anthropic クラスの spinoff がない）；オリジナル研究の国際可視性は少数の著名教授に頼っている。
完全なデータ
| 指標 | データ | 出典 / 時間 |
|---|---|---|
| AI 論文一人当たり発表量 | 世界第 1（100 万人当たり 250 篇、2022） | Wiley, 2024-09 ↗ |
| NTU AI 研究ランキング | 世界第 3（MIT、CMU のみに次ぐ） | Introl, 2025-08 ↗ |
| NUS AI 学術評判 | 世界第 9 | Introl, 2025-08 ↗ |
| SEA-LION 大規模モデル | v4、11+ 言語、4B-33B パラメータ | AISG, 2025 ↗ |
| 100 Experiments | 100+ AI プロジェクト完了（2018-2025、既アーカイブ） | AISG ↗ |
| ICLR 2025 | シンガポールで開催 | ICLR, 2025 ↗ |
| DBS AI モデル | 800+ モデル、350+ ユースケース、2024 年に S$750M 経済価値を創造 | Introl, 2025-08 ↗ |