データ月 2026-08
Horizon3.ai
horizon3.ai
Horizon3.ai
Horizon3.aihorizon3.ai実攻撃で企業環境の悪用可能なパスを検証。
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のHorizon3.ai(horizon3.ai)の月間訪問数は136,274(前月比 +2.1%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中3,051位、プログラミングでは1,769件中350位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の73.4%)。

月間訪問数 · 2026-08
13.6万+2.1%
総合順位(17,424件中)
#3,051
プログラミング内の順位(1,769件中)
#350
最大市場
アメリカ合衆国73.4%

Horizon3.aiとは

製品概要

Horizon3.aiは、実際の攻撃を安全に実行することで、企業環境で攻撃者が本当に悪用できるパスを示すオフェンシブセキュリティプラットフォームです。

主な機能

実攻撃のシミュレーション、悪用可能な弱点の発見、攻撃パスの検証、セキュリティ暴露の評価、リスクの再現、修復後の検証のサポート。

ビジネスモデル

サイトは製品デモとエンタープライズ向けの問い合わせ窓口を提供しています。

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 13.6万前月比+2.1%前年比+13.8%
-4.9万9.8万14.7万26-0226-0326-0526-07
月月間訪問数前月比
2026-0212万—
2026-039.3万-22.0%
2026-0413.2万+40.7%
2026-0512.4万-6.0%
2026-0613.1万+6.2%
2026-0713.3万+1.6%
2026-0813.6万+2.1%

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
99,96773.4%
インド
4,2003.1%
ドイツ
3,2862.4%
インドネシア
3,0762.3%
イギリス
2,7852.0%

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Horizon3.ai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

Horizon3.aiの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のHorizon3.ai(horizon3.ai)の月間訪問数は136,274(約13.6万)(前月比 +2.1%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中3,051位、「プログラミング」カテゴリでは350位です。

Horizon3.aiのトラフィックは伸びていますか?

直近7か月で、Horizon3.aiの月間訪問数は2026年2月の12万から2026年8月の13.6万へと、全体で13.8%増加しました。最新月がこの期間のピークです。

Horizon3.aiの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Horizon3.aiの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 73.4%、インド 3.1%、ドイツ 2.4%です。

Horizon3.ai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。