データ月 2026-08
Kerlig
kerlig.com
Kerlig
Kerligkerlig.comMac上で文法を修正し、書き換え、メール返信を支援するAIライティングアシスタント。
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AlphaMoatによると、2026年8月のKerlig(kerlig.com)の月間訪問数は34,594(前月比 +18.6%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中6,156位、ライティングでは674件中218位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の18.6%)。

月間訪問数 · 2026-08
3.5万+18.6%
総合順位(17,424件中)
#6,156
ライティング内の順位(674件中)
#218
最大市場
アメリカ合衆国18.6%

Kerligとは

製品概要

Kerligは、メール・Slack返信・Jiraチケットの作成を支援し、校正・文法修正・ドキュメントQ&Aを備えたmacOS AIライティングアプリです。

主な機能

スペルと文法を修正する、長文を短く書き換える、ドキュメントとチャットして要点を抽出する、TypeScriptインターフェースへの変換などのカスタムアクション。

ビジネスモデル

$49の買い切り。

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 3.5万前月比+18.6%前年比-17.2%
-1.2万2.5万3.7万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-092.8万-33.9%
2025-102.5万-10.1%
2025-112.3万-5.9%
2025-122.8万+19.6%
2026-013.3万+18.1%
2026-022.7万-17.0%
2026-033.1万+11.8%
2026-043.3万+9.4%
2026-052.9万-12.8%
2026-062.6万-10.1%
2026-072.9万+11.1%
2026-083.5万+18.6%

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
6,43918.6%
ロシア
4,07011.8%
ベトナム
3,48010.1%
ブラジル
3,3769.8%
インド
2,3946.9%

ライティングの人気プロダクト

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Grammarly
Grammarly
grammarly.com
4928.4万
+10.8%

アプリをまたいでリアルタイムに文章を支援するAIライティングツール。

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QuillBot
QuillBot
quillbot.com
3195.7万
+1.8%

言い換え、校正、磨き上げを兼ね備えたAIライティングツール。

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Gamma
Gamma
gamma.app
1980.9万
-11.2%

AIでプレゼン、Webサイト、視覚コンテンツを素早く作ります。

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Humanize AI
Humanize AI
humanizeai.pro
609.9万
-12.4%

AI生成テキストをより自然な人間の表現に書き直すツール。

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LanguageTool
LanguageTool
languagetool.org
602.5万
-5%

文法、句読点、スペルをチェックし、文章のトーンを整えます。

+ 比較
Prezi AI
Prezi AI
prezi.com
542.8万
+15%

対話を通じてプレゼンを素早く生成し、さらに磨き上げられます。

+ 比較

よくある質問

Kerligの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のKerlig(kerlig.com)の月間訪問数は34,594(約3.5万)(前月比 +18.6%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中6,156位、「ライティング」カテゴリでは218位です。

Kerligのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、Kerligの月間訪問数は2025年9月の2.8万から2026年8月の3.5万へと、全体で25.2%増加しました。最新月がこの期間のピークです。

Kerligの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Kerligの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 18.6%、ロシア 11.8%、ベトナム 10.1%です。

Kerligに似たAIプロダクトは?

「ライティング」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはGrammarly(4928.4万)、QuillBot(3195.7万)、Gamma(1980.9万)、Humanize AI(609.9万)、LanguageTool(602.5万)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。