データ月 2026-08
Ipalettes
ipalettes.com
Ipalettes
AI Color Palettes Generator from nameipalettes.comキーワードから配色を生成するAIツール
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のIpalettes(ipalettes.com)の月間訪問数は1,885(前月比 -75.5%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中15,382位、画像・デザインでは1,431件中1,282位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の98.9%)。

月間訪問数 · 2026-08
1885-75.5%
総合順位(17,424件中)
#15,382
画像・デザイン内の順位(1,431件中)
#1,282
最大市場
アメリカ合衆国98.9%

Ipalettesとは

製品概要

IPalettes は、キーワードに基づいて関連する配色を作成する、AI によるカラーパレット生成ツールです。

主な機能

キーワードを入力して配色を生成します。アイデアを刺激する色の組み合わせを提供します。幅広いデザインニーズに応えます。インスピレーションとなるパレットをすばやく作成します。

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 1885前月比-75.5%前年比-82.8%
-5954.41.2万1.8万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-098720-20.6%
2025-101.3万+44.7%
2025-119706-23.1%
2025-121万+3.2%
2026-011.7万+65.2%
2026-021.3万-20.9%
2026-031.3万-1.6%
2026-041.2万-7.3%
2026-059785-18.1%
2026-067623-22.1%
2026-077689+0.9%
2026-081885-75.5%

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
1,86498.9%
フィリピン
211.1%

画像・デザインの人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でIpalettesと比較
Canva
Canva
canva.com
8.7億
+5%

誰でもすぐに使い始められるオンラインのビジュアルデザイン・オフィススイート

+ 比較
Figma
Figma
figma.com
7697.7万
-6.9%

デザイン・コード・AI が一つに集まるコラボレーティブなキャンバス

+ 比較
remove.bg
remove.bg
remove.bg
5933.9万
-4.8%

アップロードするだけで背景を100%自動で除去します。

+ 比較
iLoveIMG
iLoveIMG
iloveimg.com
3580万
-3.6%

高速な画像一括処理オンラインツール。

+ 比較
Perchance AI
Perchance AI
perchance.org
2585.7万
-3.7%

コードでランダム生成器を作成、デバッグ、共有するオンラインプラットフォーム。

+ 比較
Meshy.ai
Meshy.ai
meshy.ai
2267.9万
-9.9%

テキストや画像から半分以内に3Dモデルを生成するAIツール。

+ 比較

よくある質問

Ipalettesの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のIpalettes(ipalettes.com)の月間訪問数は1,885(約1885)(前月比 -75.5%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中15,382位、「画像・デザイン」カテゴリでは1282位です。

Ipalettesのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、Ipalettesの月間訪問数は2025年9月の8720から2026年8月の1885へと、全体で78.4%減少しました。この期間のピークは2026年1月(1.7万)でした。

Ipalettesの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Ipalettesの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 98.9%、フィリピン 1.1%です。

Ipalettesに似たAIプロダクトは?

「画像・デザイン」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはCanva(8.7億)、Figma(7697.7万)、remove.bg(5933.9万)、iLoveIMG(3580万)、Perchance AI(2585.7万)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。