Gauth は月間 7,164,627 訪問、前月比成長率 +52.4%、料金体系フリーミアムを記録しています。Prolific は月間 18,697,671 訪問、成長率 -1.8%、料金体系有料を記録しています。
AIの学習・評価・研究のための高品質なヒューマンデータ基盤
| 項目 / 指標 |  | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | gauthmath.com | prolific.com |
| 料金モデル | フリーミアム | 有料 |
| 月間訪問数 | 716.46万 (7,164,627) | 1869.77万 (18,697,671) |
| 前月比トラフィック増減 | +246.46万 (+52.4%) |
| -35.2万 (-1.8%) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (37.9%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (48.8%) |
|---|
| 月間ダイレクト訪問数 | 126.72万 | 1297.97万 |
|---|
| ユーザー評価 | 4.2 | 4.6 |
|---|
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
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特化型GPT-6 と GPT-5.6 を搭載し、推論・コーディング・ディープリサーチに対応する OpenAI の旗艦マルチモーダルアシスタント。
特化型ライブ Web の引用とフロンティア推論モデルを組み合わせた、リアルタイム AI アンサーエンジン兼リサーチワークスペース。
特化型Provides extensive shared study notes and AI learning tools, offering broader crowdsourced resources than Gauth's prompt solver.
特化型Combines AI homework help with a massive repository of student-uploaded study documents, unlike Gauth's pure solver focus.
Gauth同様の幅広い複数科目の宿題サポートや試験対策に加え、より充実したフラッシュカード機能を提供する。
市場調査向けの大きな消費者パネルですが、学術研究やAIチューニングに特化したProleficのような強みはありません。
Gauthのように詳細なステップバイステップの数学の解法を提供し、複雑な方程式にはアニメーションによる視覚的解説が追加されている。
エンタープライズ向けのデータ注釈とAIアライメントを提供しますが、学術調査のセルフサービス募集にはあまり向きません。
特化型SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.
特化型ビデオベースの消費者インタビューやAI定性分析に特化していますが、定量的な学術調査パネルへの注力は控えめです。
特化型専門的な調査向けに検証済みのB2Bプロや医療専門家を提供していますが、一般向けの幅広い学術パネルは不足しています。
特化型Provides extensive shared study notes and AI learning tools, offering broader crowdsourced resources than Gauth's prompt solver.
特化型Combines AI homework help with a massive repository of student-uploaded study documents, unlike Gauth's pure solver focus.
Gauth同様の幅広い複数科目の宿題サポートや試験対策に加え、より充実したフラッシュカード機能を提供する。
特化型SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.
