データ月 2026-08
ApyHub
apyhub.com
ApyHub
ApyHubapyhub.comAPI呼び出しで画像・文書・データ処理の機能にアクセスする。
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のApyHub(apyhub.com)の月間訪問数は44,807(前月比 -15.8%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中5,440位、プログラミングでは1,769件中629位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の14.7%)。

月間訪問数 · 2026-08
4.5万-15.8%
総合順位(17,424件中)
#5,440
プログラミング内の順位(1,769件中)
#629
最大市場
アメリカ合衆国14.7%

ApyHubとは

製品概要

ApyHubは、画像・文書・データ処理のワークフロー向けに開発者向けAPIツールを集めた提供元です。

主な機能

API呼び出し。画像処理。文書変換。データ処理。開発者向け統合。自動化アクセス。

12か月のトラフィック推移

カーソルを合わせると月ごとの値を表示
最新 4.5万前月比-15.8%前年比-19.9%
-3.5万7万10.5万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-096.4万+14.2%
2025-106.4万+0.4%
2025-116.8万+6.4%
2025-127.5万+9.7%
2026-019.8万+30.4%
2026-028.3万-15.0%
2026-038.2万-1.8%
2026-046.9万-15.1%
2026-055.2万-24.2%
2026-065.2万-1.5%
2026-075.3万+3.0%
2026-084.5万-15.8%

国別の訪問数 · 上位5か国

2026-08 · 総訪問数に占める割合
アメリカ合衆国
6,57014.7%
ロシア
3,9748.9%
ブラジル
3,7548.4%
インド
3,5057.8%
インドネシア
2,3875.3%

プログラミングの人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でApyHubと比較
Guardio
Guardio
guard.io
5242.1万
-7.7%

個人と家族向けのAIオンライン保護プラットフォーム。

+ 比較
Lovable
Lovable
lovable.dev
3367.8万
-0.6%

自然言語でアプリやWebサイトを素早く構築

+ 比較
Cursor
Cursor
cursor.com
2252.9万
+3.3%

デスクトップ・ターミナル・クラウドで協働開発するソフトウェアエージェント

+ 比較
opencode
opencode
opencode.ai
1674.9万
+44.5%

任意のモデルを接続し端末・IDE・デスクトップで動くオープンソースのコーディングエージェント。

+ 比較
Netlify
Netlify
netlify.com
1602.6万
+8.9%

AIまたはコードからWebサイトとアプリを即座に構築し配備

+ 比較
Google Antigravity
Google Antigravity
antigravity.google
1399.2万
-3.1%

ローカルのコーディングエージェントを並列管理する開発司令センター

+ 比較

よくある質問

ApyHubの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のApyHub(apyhub.com)の月間訪問数は44,807(約4.5万)(前月比 -15.8%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中5,440位、「プログラミング」カテゴリでは629位です。

ApyHubのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、ApyHubの月間訪問数は2025年9月の6.4万から2026年8月の4.5万へと、全体で29.9%減少しました。この期間のピークは2026年1月(9.8万)でした。

ApyHubの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、ApyHubの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 14.7%、ロシア 8.9%、ブラジル 8.4%です。

ApyHubに似たAIプロダクトは?

「プログラミング」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはGuardio(5242.1万)、Lovable(3367.8万)、Cursor(2252.9万)、opencode(1674.9万)、Netlify(1602.6万)です。

データ月:2026-08 · 訪問数は第三者によるトラフィック推計値を月単位で集計したもので、規模と傾向の把握に適しています。同一プロダクトの複数ドメインは統合しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。