Tony Wang8 分で読めますGitHubで最もAI開発者が多いのはアメリカでなくインド
97.3万プロフィールのGitHub調査をml-aiタグで再分析：AI/ML開発者の地理ではインドが首位に立ち、この集団はGitHub全体よりもはるかに連絡が取りやすい。
私たちの972,576件のGitHub開発者プロフィール調査では、開発者の絶対数でアメリカがインドをわずかに上回っていた。同じデータセットをml-aiタグが付いた28,603プロフィール——Crawloraが推定するAI/ML志向開発者向けの関心領域ラベル——に絞り込むと、順位が逆転する：地理特定済みのAI/ML開発者数では、インドがアメリカを上回る。
地理データが逆転：AI/MLではアメリカでなくインドが首位
GitHub調査全体では、開発者の絶対数でアメリカがインドを上回る。ml-aiでフィルターすると、インドが上回る：
都市別では、GitHub調査全体でも首位のバンガロールが518人でトップだが、それ以外の上位都市も国別集計と同じインド優位のパターンを示している：ハイデラバード（289人）、ニューデリー（254人）、プネー（235人）、チェンナイ（218人）がいずれも世界の上位10都市に入り、サンフランシスコ（337人）、ニューヨーク（305人）、ロンドン（304人）と並んでいる。
ml-aiタグ付き開発者数の上位25都市を表示
| 都市 | 開発者数 |
|---|---|
| バンガロール | 518 |
| サンフランシスコ | 337 |
| ニューヨーク | 305 |
| ロンドン | 304 |
| ハイデラバード | 289 |
| ニューデリー | 254 |
| プネー | 235 |
| チェンナイ | 218 |
| パリ | 192 |
| ソウル | 178 |
| ダッカ | 164 |
| ムンバイ | 161 |
| トロント | 155 |
| ベルリン | 148 |
| 北京 | 143 |
| コルカタ | 138 |
| シアトル | 128 |
| ラホール | 127 |
| カラチ | 104 |
| ボストン | 101 |
| ノイダ | 99 |
| コインバトール | 97 |
| ロサンゼルス | 95 |
| ナイロビ | 91 |
| イスラマバード | 87 |
GitHub全体では見られない形で学術機関が存在感を示す
以前の調査ではGitHub全体の勤務先言及でRed HatとMicrosoftが首位に立ち、大学は上位10位に一つも入らなかった。ml-aiでフィルターすると、大学がはっきりとリストに食い込む：
Microsoft、NVIDIA、Red Hatが上位を占める——以前の調査と同じくオープンソース志向企業のパターンだ——が、Northeastern University（16件の言及）だけでSAP、Deloitte、ByteDance、Huaweiを名指しの所属数で上回っており、Stanford、CMU、清華大学、北京大学、浙江大学もリストのさらに下位に登場する。AI/ML研究は今も大学を通じて大きく行われており、研究者のGitHub Bioにはそれが、一般的な開発者集団には見られない形で反映されている。
この集団は連絡・採用が劇的に容易だ
ml-aiタグ付き開発者と一般的なGitHub開発者集団との最も顕著な違いは、地理ではなく到達可能性だ：
ml-aiタグ付き開発者の56.5%が何らかの公開連絡手段を示しており、一般集団の21.2%を大きく上回る——就業意欲ありの自己表示も21.1%で、全体の7.5%を上回る。両方の数値はGitHub全体の基準値よりおよそ2.7〜2.8倍高い。活動レベルはこの差を説明しない（ml-aiタグ付き開発者の93.9%が過去90日以内にコードをプッシュ、PRを開く、またはレビューを行っており、これは全体集団の93.6%とほぼ同水準だ）——これは採用市場の効果のように見える：注目度の高い分野で目に見える形で開発している開発者は、自分を見つけてもらいやすくする理由をより多く持っている。
フォロワー分布もシフトしているが、より控えめだ。ml-aiタグ付き開発者の90.5%がナノ階層（フォロワー100人未満）に位置し、GitHub全体の95.3%を下回る；マイクロ階層（100〜999人）は8.3%で、全体の4.2%を上回る。このデータセットでml-aiタグを持つ開発者の中で最もフォロワーが多いのはSebastian Raschka氏（@rasbt、複数のML教科書の著者）でフォロワー38,746人だが、GitHub全体のマクロ階層のトップリーダーには届かない——プラットフォーム全体での知名度と専門分野での深い評判は相関しつつも別物であることを思い出させてくれる。
採用、スポンサーシップ、AIツール構築にとっての意味
AI/ML分野に特化した技術採用にとって、インドはもはや二次的な調達市場ではない——この指標で見る限り、アメリカを上回る単独最大の地理的市場だ。AI/MLコミュニティを対象としたOSSスポンサーシップやDevRelにとって、2.7倍の到達可能性の差は、この集団から構築したアウトリーチリストが一般的なGitHub全体のリストよりもはるかに高い到達率で機能することを意味する。そして学術パートナーシップや研究協力向けのツールにとって、大学の所属は、一般のGitHub開発者にはまず見られない形で、この特定の集団において現実的で測定可能なシグナルとなっている。
関心領域別にGitHub Usersデータセットを照会する
972,576件のエンリッチ済み開発者プロフィールを、関心領域（ml-ai、web、devops、securityなど）、地理、勤務先、影響力階層でフィルター——1つのREST APIで。
よくある質問
GitHubでAI/ML開発者が多いのはインドとアメリカのどちらですか？
この指標で見るとインドだ。Crawloraの972,576プロフィールのGitHub Users調査を、ml-aiタグ付きの28,603プロフィール（リポジトリのトピックとBioテキストから推定される関心領域タグ）でフィルターすると、インドは地理特定済み開発者4,810人に対しアメリカは3,536人——GitHub調査全体（アメリカ43,996人、インド32,915人でアメリカが優位）を逆転する結果だ。
GitHub開発者のうちAI/ML分野で働いているのは何人ですか？
Crawlora GitHub Usersデータセットの972,576プロフィールのうち28,603件（2.9%）がml-ai関心領域タグを持つ。これはリポジトリのトピックとBioテキストから推定されたものであり、自己申告のラベルではないため、正確な人数ではなく下限のシグナルとして読むべきだ。
AI/ML開発者は他のGitHub開発者より連絡・採用がしやすいですか？
はい、大幅に。ml-aiタグ付き開発者の56.5%が公開連絡手段を示しており、GitHub全体の21.2%を上回る——就業意欲ありの自己表示も21.1%で、全体の7.5%を上回る。両方の数値はGitHub全体の基準よりおよそ2.7〜2.8倍高い一方、活動レベル（過去90日以内の活動が93.9%）は全体集団の93.6%とほぼ変わらない。
AI/ML開発者のGitHubプロフィールには大学が登場しますか？
はい、GitHub全体では見られない形で登場する。Northeastern University、Stanford、Carnegie Mellon、清華大学、北京大学はいずれも、ml-aiタグ付き開発者の最も多く言及される所属の中に、Microsoft、NVIDIA、Red Hat、Googleといった企業と並んで登場する。GitHub調査全体の上位10勤務先言及には大学は一つも含まれない。