データ月 2026-08
Virtualtryon
virtualtryon.art
Virtualtryon
Virtual Try Onvirtualtryon.art写真をアップロードして服やアクセサリを試着できるツール。
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のVirtualtryon(virtualtryon.art)の月間訪問数は23,267(前月比 +21.5%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中7,261位、画像・デザインでは1,431件中729位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の36.9%)。

月間訪問数 · 2026-08
2.3万+21.5%
総合順位(17,424件中)
#7,261
画像・デザイン内の順位(1,431件中)
#729
最大市場
アメリカ合衆国36.9%

Virtualtryonとは

製品概要

Virtual Try Onは、写真をアップロードして服、髪型、靴、眼鏡を試着し、リアルな試着画像を生成する仮想試着ツールである。

主な機能

写真をアップロードして試着、服とアクセサリを試着、リアルな試着画像を生成、マスキングと位置合わせを処理、高品質な出力。

ビジネスモデル

Basicは月額$14.99、Standardは月額$29.99。

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 2.3万前月比+21.5%前年比+308.3%
-8376.11.7万2.5万26-0226-0326-0526-07
月月間訪問数前月比
2026-025698—
2026-031.3万+131.1%
2026-041.8万+40.1%
2026-051.4万-25.5%
2026-061.4万+1.9%
2026-071.9万+36.8%
2026-082.3万+21.5%

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
8,58336.9%
インド
3,41414.7%
ブラジル
2,83812.2%
トルコ
1,6056.9%
ドイツ
1,4616.3%

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Virtualtryon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

Virtualtryonの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のVirtualtryon(virtualtryon.art)の月間訪問数は23,267(約2.3万)(前月比 +21.5%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中7,261位、「画像・デザイン」カテゴリでは729位です。

Virtualtryonのトラフィックは伸びていますか?

直近7か月で、Virtualtryonの月間訪問数は2026年2月の5698から2026年8月の2.3万へと、全体で308.3%増加しました。最新月がこの期間のピークです。

Virtualtryonの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Virtualtryonの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 36.9%、インド 14.7%、ブラジル 12.2%です。

Virtualtryon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。