データ月 2026-08
Codeanywhere
codeanywhere.com
Codeanywhere
Codeanywherecodeanywhere.comブラウザ上でコードを記述し、クラウド上の共同開発環境を即座に立ち上げられます。
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AlphaMoatによると、2026年8月のCodeanywhere(codeanywhere.com)の月間訪問数は114,267(前月比 -6.1%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中3,376位、プログラミングでは1,769件中386位です。最大の市場はインド(訪問数の19.6%)。

月間訪問数 · 2026-08
11.4万-6.1%
総合順位(17,424件中)
#3,376
プログラミング内の順位(1,769件中)
#386
最大市場
インド19.6%

Codeanywhereとは

製品概要

CodeanywhereはオンラインコードエディタかつAIクラウドIDEで、チームがブラウザ内でプロジェクトを記述・実行・共同作業できるよう、開発環境を素早く作成します。

主な機能

オンラインでコードを編集、クラウド環境を立ち上げ、AI支援開発を利用、ワークスペースを共有、デバッグを共同で行い、プロジェクトリソースを接続。

ビジネスモデル

Essentialは都度利用で$0、Basicは年間請求でメンバーあたり月額$9.60です。

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 11.4万前月比-6.1%前年比-4.9%
-5.8万11.6万17.4万26-0226-0326-0526-07
月月間訪問数前月比
2026-0212万—
2026-0311.5万-4.4%
2026-0413.6万+18.4%
2026-0516.1万+18.3%
2026-0612.8万-20.5%
2026-0712.2万-4.9%
2026-0811.4万-6.1%

国別の訪問数 · 上位5か国

2026-08 · 総訪問数に占める割合
インド
22,43819.6%
アメリカ合衆国
10,6469.3%
ブラジル
5,1674.5%
ベトナム
4,2623.7%
タイ
3,1752.8%

プログラミングの人気プロダクト

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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。

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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

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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。

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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

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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

Codeanywhereの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のCodeanywhere(codeanywhere.com)の月間訪問数は114,267(約11.4万)(前月比 -6.1%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中3,376位、「プログラミング」カテゴリでは386位です。

Codeanywhereのトラフィックは伸びていますか?

直近7か月で、Codeanywhereの月間訪問数は2026年2月の12万から2026年8月の11.4万へと、全体で4.9%減少しました。この期間のピークは2026年5月(16.1万)でした。

Codeanywhereの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Codeanywhereの訪問数シェアが高い国は順にインド 19.6%、アメリカ合衆国 9.3%、ブラジル 4.5%です。

Codeanywhere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。