データ月 2026-08
HelixDB
helix-db.com
HelixDB
HelixDBhelix-db.comAIエージェントに永続的な記憶を与えるために作られたグラフ・ベクトルデータベース
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のHelixDB(helix-db.com)の月間訪問数は12,421(前月比 +60.3%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中9,128位、プログラミングでは1,769件中999位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の85.7%)。

月間訪問数 · 2026-08
1.2万+60.3%
総合順位(17,424件中)
#9,128
プログラミング内の順位(1,769件中)
#999
最大市場
アメリカ合衆国85.7%

HelixDBとは

製品概要

HelixDBは、知識グラフやベクトル、時系列、全文検索を一つのエンジンに統合し、エージェントに永続的な記憶をもたらすAIメモリデータベースです。

主な機能

関係グラフの保存、ベクトル類似検索、時間ベースの検索、全文検索、エージェントの長期記憶の構築。

ビジネスモデル

vCPUあたり時間あたり$0.061で価格が設定されています。

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 1.2万前月比+60.3%前年比+136.1%
-5047.91万1.5万26-0126-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2026-015261—
2026-022495-52.6%
2026-036663+167.1%
2026-044659-30.1%
2026-051.1万+145.0%
2026-061.4万+22.8%
2026-077750-44.7%
2026-081.2万+60.3%

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
10,64685.7%
インド
1,61913.0%
ベルギー
1571.3%

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HelixDB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

HelixDBの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のHelixDB(helix-db.com)の月間訪問数は12,421(約1.2万)(前月比 +60.3%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中9,128位、「プログラミング」カテゴリでは999位です。

HelixDBのトラフィックは伸びていますか?

直近8か月で、HelixDBの月間訪問数は2026年1月の5261から2026年8月の1.2万へと、全体で136.1%増加しました。この期間のピークは2026年6月(1.4万)でした。

HelixDBの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、HelixDBの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 85.7%、インド 13.0%、ベルギー 1.3%です。

HelixDB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。