データ月 2026-08
Codio
codio.com
Codio
Codiocodio.comAI駆動のオンライン実践型技術学習プラットフォーム。
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AlphaMoatによると、2026年8月のCodio(codio.com)の月間訪問数は267,562(前月比 -6.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中1,959位、教育・研究では1,030件中144位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の80.6%)。

月間訪問数 · 2026-08
26.8万-6.4%
総合順位(17,424件中)
#1,959
教育・研究内の順位(1,030件中)
#144
最大市場
アメリカ合衆国80.6%

Codioとは

製品概要

Codioは、高等教育機関や労働力トレーニング組織が実践的で仕事指向の技術教育を提供するのを支援する、実践型学習体験プラットフォームです。本プラットフォームでは、学生が自動採点、ルーブリックに基づくリアルタイムのフィードバック、キーストロークレベルの学習分析、AI学習アシスタントを備え、実際のソフトウェア環境で課題を完了できます。

主な機能

自動採点のコーディングラボ環境は、AI対応のインフラストラクチャ、Jupyter、仮想マシン、VS Codeを支援します。カスタマイズ可能な技術コースカタログがあります。AI強化された学習は学習者の習熟度を高め、サポートチケットを減らします。入門Pythonから高度なAIまでのフルスタック環境を提供し、企業、大学、ブートキャンプ、キャリアアクセラレーターにわたる500以上の組織に導入されています。

ビジネスモデル

柔軟な従量制モデルを採用しています。標準料金は学習者一人あたり月額$10で、労働力のスキルアップ、ブートキャンプ、顧客研修や開発者コミュニティのプロジェクト向けです。高等教育は学期あたり$48、または年額$90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 26.8万前月比-6.4%
-10.3万20.6万30.9万26-0626-07
月月間訪問数前月比
2026-0624.9万—
2026-0728.6万+14.9%
2026-0826.8万-6.4%

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
215,54280.6%
イギリス
12,1524.5%
インド
10,3223.9%
シンガポール
6,8242.6%
ドイツ
3,6261.4%

教育・研究の人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でCodioと比較
quizizz.com
quizizz.com
wayground.com
2705.5万
+30.4%

教師がAI評価教材やコースウェアを作成できるオールインワン教育ツール。

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ZeroGPT
ZeroGPT
zerogpt.com
2050.6万
+5.1%

主要な生成AIが書いた文章かを判定します。

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GPTZero
GPTZero
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1103.2万
+9.1%

生成AIの文章を識別し、文単位の執筆痕跡を分析します。

+ 比較
NoteGPT
NoteGPT
notegpt.io
727万
-9.2%

要約、チャット、ライティングに対応するオールインワンのAI学習アシスタント。

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Socratic
Socratic
lens.google
711.5万
+2.5%

拍照即可获取作业分步解答的AI学习助手

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freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org
freecodecamp.org
623.7万
-15.9%

プログラミング初心者向けの無料学習プラットフォーム

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よくある質問

Codioの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のCodio(codio.com)の月間訪問数は267,562(約26.8万)(前月比 -6.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中1,959位、「教育・研究」カテゴリでは144位です。

Codioの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Codioの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 80.6%、イギリス 4.5%、インド 3.9%です。

Codioに似たAIプロダクトは?

「教育・研究」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはquizizz.com(2705.5万)、ZeroGPT(2050.6万)、GPTZero(1103.2万)、NoteGPT(727万)、Socratic(711.5万)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。