データ月 2026-08
Photor
photor.io
Photor
Photor AIphotor.io写真分析、エイジング、顔の復元のためのAI駆動ツール。
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のPhotor(photor.io)の月間訪問数は15,159(前月比 -29.8%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中8,500位、画像・デザインでは1,431件中808位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の44.1%)。

月間訪問数 · 2026-08
1.5万-29.8%
総合順位(17,424件中)
#8,500
画像・デザイン内の順位(1,431件中)
#808
最大市場
アメリカ合衆国44.1%

Photorとは

製品概要

Photor AIは、写真分析、年齢変換、顔の復元を提供し、ユーザーが自分に最適なプロフィール写真を見つけるのを支援するAI写真ツールです。

主な機能

顔の復元とエイジング、写真のオブジェクト認識、コミュニティアートウォールの共有、カスタムツール。

ビジネスモデル

無料枠は永遠に$0で毎日5クレジット。

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 1.5万前月比-29.8%前年比-51.6%
-1.2万2.4万3.5万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-093.3万+4.9%
2025-101.9万-42.7%
2025-119411-50.0%
2025-121.4万+52.3%
2026-011.7万+18.4%
2026-021.5万-10.1%
2026-031.6万+3.1%
2026-041.5万-3.1%
2026-051.3万-15.3%
2026-061.2万-7.9%
2026-072.2万+81.4%
2026-081.5万-29.8%

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
6,68844.1%
イギリス
2,16214.3%
フィリピン
1,51310.0%
インド
1,2458.2%
フランス
1,1537.6%

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Photor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

Photorの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のPhotor(photor.io)の月間訪問数は15,159(約1.5万)(前月比 -29.8%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中8,500位、「画像・デザイン」カテゴリでは808位です。

Photorのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、Photorの月間訪問数は2025年9月の3.3万から2026年8月の1.5万へと、全体で53.9%減少しました。この期間のピークは2025年9月(3.3万)でした。

Photorの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Photorの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 44.1%、イギリス 14.3%、フィリピン 10.0%です。

Photor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。