読み込み中…
月間訪問数
1362
前月比
+115
速度: +9.2%
直接流入の割合
39%
直接流入率はユーザー継続率ではありません。
主要市場
🇺🇸アメリカ合衆国
シェア: 100%
アクセス推移
月間サイト訪問数の推計
- 0
月間サイト訪問数の推計
このドメインの Similarweb 推計値であり、アクティブユーザー数ではありません。観測データのある月のみ表示し、取得日と対象月を区別しています。
取得日 2026/11/11
編集部による 5 点満点の評価です。ユーザー評価の平均ではありません。 このページの各視点は、製品情報をもとに AI がまとめたものです。実際の利用者のレビューではありません。
OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、EyeGestures（eyegestures.com）はオープンソース AI モデルに分類される AI プラットフォームで、月間 1362 の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は +115（+9.2%）です。主要な地域市場はアメリカ合衆国（トラフィックシェア 100%）で、フリーミアムの料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには Roboflow（月間 143.12万訪問）、Visage Technologies（月間 2.79万訪問）、LandingAI（月間 3.89万訪問）が含まれます。
普通のWebカメラで視線追跡できるの凄い。
照明によって精度が変わる。
サイト検証・料金体系・同カテゴリ比較に基づき AI が多角的な論点を要約した参考視点であり、実在ユーザーの個別投稿ではありません。
専用のアイトラッカーを使わず、一般的なノート PC やスマートフォンのカメラで視線追跡を実行します。
技術スタックに応じて、バックエンドサーバー、デスクトップアプリ、ブラウザで利用できます。
完全にクライアント側で動作する軽量版で、追跡にサーバー通信を必要としません。
EyeFocus のようなインクルーシブなインターフェースを想定し、ハンズフリー操作とプライバシー保護に対応します。
コードは公開されており、検証・貢献・新しい視線駆動アプリへの適応が可能です。
EyeGestures は開放性を軸に設計されています。トラッカーは自由に利用・改変できるライブラリとして公開され、標準的なウェブカメラ以外に特別なハードウェアは不要です。そのため、専用のアイトラッカーを購入せずに視線インタラクションを試したい趣味の開発者、アクセシビリティ開発者、研究者にとって実用的です。
プロジェクトは二つの形態を提供します。バックエンドサーバーやデスクトップアプリで動く Python ライブラリと、ブラウザ向けの JavaScript 版で、サーバーを必要とせずクライアント側だけで動作する軽量版 EyeGesturesLite も含まれます。EyeFocus と EyePointer という二つの例が狙いを示しており、それぞれプライバシー重視のハンズフリー操作と研究実験に向いています。
ホスト型 SaaS ではなく開発者向けライブラリであるため、数行のコードを追加して組み込みます。開発チームはカスタムアプリとサポーター制度で継続開発を支えています。プライバシーも訴求点で、処理をローカルに留めればカメラデータを端末外に出す必要はありません。
マウスやキーボードを使えない利用者向けに、標準カメラで視線操作のインタラクションを作れます。
専用の計測機器を調達せずに実験用の視線データを収集できます。
ハードウェア導入前に、ブラウザや Python アプリで注意認識や視線トリガーの UX を試作できます。
同じ主要カテゴリの競合 AI ツールをテレメトリで並列比較
| 順位 | AI ツール | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 直接流入の割合 | 料金 | 直接比較 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | EyeGestures | 1362 | +9.2% | 直接流入 39% | フリーミアム | 表示中 |
| 1 | Roboflow | 143.12万 | +6.6% | 直接流入 47% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | vs Roboflow |
| 2 | Visage Technologies | 2.79万 | -24.2% | 直接流入 40% | 料金は要問い合わせ | vs Visage Technologies |
| 3 | LandingAI | 3.89万 | -12.3% | 直接流入 37% | フリーミアム | vs LandingAI |
| 4 | Imagga | 1.55万 | +9.9% | 直接流入 40% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | vs Imagga |
| 5 | Ultralytics | 79.34万 | +8.7% | 直接流入 30% | フリーミアム | vs Ultralytics |
| 6 | Captum | 4464 | -42.7% | 直接流入 35% | 無料 | vs Captum |
Visage Technologies is a Swedish computer-vision company building face tracking, face analysis, face recognition and virtual makeup SDKs that run on mobile, web, desktop and embedded hardware — online or fully offline.
Visage Technologies is a Swedish computer-vision company building face tracking, face analysis, face recognition and virtual makeup SDKs that run on mobile, web, desktop and embedded hardware — online or fully offline.
無料・オープンソースリアルタイム視覚AIモデルと、その学習・アノテーション・配備を担う統合プラットフォーム
RealEye is a browser-based research platform that turns any webcam into an eye-tracking and attention-measurement tool, so studies can run remotely at scale without lab hardware.
無料・オープンソースRapidAI is an open-source organization that turns AI research into deployable engineering assets. It maintains practical libraries for OCR, speech recognition, table structure recognition, data conversion and agent applications, all designed to be integrated into real systems rather than left as demos.
無料・オープンソースRapidAI is an open-source organization that turns AI research into deployable engineering assets. It maintains practical libraries for OCR, speech recognition, table structure recognition, data conversion and agent applications, all designed to be integrated into real systems rather than left as demos.
特化型開発者向けのクラウド顔認識・ライブネス検出・属性分析API
特化型customvision.ai is the home of Microsoft's Custom Vision, a computer vision service that lets you train your own image classification and object detection models by uploading and labeling a handful of examples. You build the model in a browser-based interface, evaluate its accuracy with live metrics, and then consume it from your own applications through REST APIs or exported models.
特化型customvision.ai is the home of Microsoft's Custom Vision, a computer vision service that lets you train your own image classification and object detection models by uploading and labeling a handful of examples. You build the model in a browser-based interface, evaluate its accuracy with live metrics, and then consume it from your own applications through REST APIs or exported models.
