データ月 2026-08
Latte
latte.social
Latte
Latte Sociallatte.social長いコンテンツをワンクリックでソーシャル短編動画に削るAIエディタ。
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のLatte(latte.social)の月間訪問数は4,048(前月比 -61.2%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中12,969位、動画では903件中739位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の33.4%)。

月間訪問数 · 2026-08
4048-61.2%
総合順位(17,424件中)
#12,969
動画内の順位(903件中)
#739
最大市場
アメリカ合衆国33.4%

Latteとは

製品概要

Latte Socialはクリエイターと企業向けのAI動画エディタで、脚本・ブログ・長編動画をソーシャルメディア向け短編動画に変えます。

主な機能6項目
  • 01ハイライトクリップを自動特定します
  • 02字幕を自動追加します
  • 03プラットフォーム向けの縦型リフレーミングを行います
  • 04脚本とブログを動画に変えます
  • 05日々のコンテンツを一括生成します
  • 06編集経験がなくても利用できます

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 4048前月比-61.2%前年比-86.7%
-1.3万2.6万4万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-093.7万+20.8%
2025-102.9万-20.8%
2025-111.7万-43.1%
2025-122万+18.5%
2026-011.5万-22.3%
2026-028515-44.2%
2026-031.2万+39.3%
2026-041.3万+7.8%
2026-051.3万+0.8%
2026-061.3万-1.6%
2026-071万-17.7%
2026-084048-61.2%

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
1,35333.4%
インドネシア
1,09127.0%
インド
54313.4%
イギリス
4019.9%
パキスタン
2867.1%

動画の人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でLatteと比較
CapCut
CapCut
capcut.com
5092.2万
-1.6%

誰でも使えるAI画像・動画編集ツール

+ 比較
Higgsfield
Higgsfield
higgsfield.ai
3213.8万
+2.6%

プロンプトや参照素材から画像、動画、音声を生成。

+ 比較
Loom AI
Loom AI
loom.com
1659.2万
-4.5%

画面収録とAIで整理された情報で非同期の協業を強化します。

+ 比較
可灵
可灵
kling.ai
1359.9万
-6.2%

テキスト・画像・参考素材から動画と画像を生成。

+ 比較
Clideo
Clideo
clideo.com
1153.6万
+4.1%

ブラウザ内で動画、画像、GIFを簡単に編集

+ 比較
WonderShare AI
WonderShare AI
wondershare.com
1068.7万
-6.8%

動画、デザイン、図解、PDFをカバーするAIクリエイティブツールキット。

+ 比較

よくある質問

Latteの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のLatte(latte.social)の月間訪問数は4,048(約4048)(前月比 -61.2%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中12,969位、「動画」カテゴリでは739位です。

Latteのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、Latteの月間訪問数は2025年9月の3.7万から2026年8月の4048へと、全体で89.0%減少しました。この期間のピークは2025年9月(3.7万)でした。

Latteの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Latteの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 33.4%、インドネシア 27.0%、インド 13.4%です。

Latteに似たAIプロダクトは?

「動画」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはCapCut(5092.2万)、Higgsfield(3213.8万)、Loom AI(1659.2万)、可灵(1359.9万)、Clideo(1153.6万)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。