データ月 2026-08
Bugcrowd
bugcrowd.com
Bugcrowd
Bugcrowdbugcrowd.comバグバウンティ、ペネトレーションテスト、リスク管理のためにセキュリティ研究者を接続。
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AlphaMoatによると、2026年8月のBugcrowd(bugcrowd.com)の月間訪問数は760,710(前月比 +9.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中948位、プログラミングでは1,769件中107位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の23.6%)。

月間訪問数 · 2026-08
76.1万+9.4%
総合順位(17,424件中)
#948
プログラミング内の順位(1,769件中)
#107
最大市場
アメリカ合衆国23.6%

Bugcrowdとは

製品概要

Bugcrowdはクラウドソーシング型サイバーセキュリティプラットフォームで、企業とセキュリティ研究者をつなぎ、継続的なテストによって攻撃リスクを低減します。

主な機能

バグバウンティプログラムの運営、ペネトレーションテストの実施、研究者からの脆弱性レポートの受け付け、重大な問題の優先順位付け、脆弱性開示の管理、修復とリスク状況の追跡、リスク評価のリクエスト。

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 76.1万前月比+9.4%前年比+35.1%
-40.7万81.4万122.1万26-0226-0326-0526-07
月月間訪問数前月比
2026-0256.3万—
2026-0363.5万+12.8%
2026-0467.3万+5.9%
2026-05113.1万+68.1%
2026-0675.9万-32.9%
2026-0769.6万-8.3%
2026-0876.1万+9.4%

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
179,48923.6%
インド
163,28221.5%
ブラジル
36,9614.9%
ドイツ
27,7903.7%
インドネシア
22,1012.9%

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Bugcrowd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

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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

Bugcrowdの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のBugcrowd(bugcrowd.com)の月間訪問数は760,710(約76.1万)(前月比 +9.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中948位、「プログラミング」カテゴリでは107位です。

Bugcrowdのトラフィックは伸びていますか?

直近7か月で、Bugcrowdの月間訪問数は2026年2月の56.3万から2026年8月の76.1万へと、全体で35.1%増加しました。この期間のピークは2026年5月(113.1万)でした。

Bugcrowdの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Bugcrowdの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 23.6%、インド 21.5%、ブラジル 4.9%です。

Bugcrowd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。