LLM向けデータの生成、クリーニング、評価、前処理を、オペレーターとパイプラインで一元化できるデータ準備フレームワークです。

DataFlow
LLM向けデータの生成、クリーニング、評価、前処理を、オペレーターとパイプラインで一元化できるデータ準備フレームワークです。
スコアの内訳・算出根拠を見る
編集部がツールを4つの軸で評価し、重み付けして100点満点で集計しています。
- ・機能 (29pt): 主要機能の充実度・API/連携の幅
- ・人気 (34pt): 公式サイトのトラフィック・国内導入実績
- ・日本語対応 (20pt): UI/サポート/ドキュメントの日本語充実度
- ・勢い (10pt): 直近3ヶ月のリリース頻度・SNS話題量
残7pt分の「信頼性」軸 (運営年数・SLA・セキュリティ認証) は2026後半に追加予定 (現在は調整中で総合スコアには未反映)。
スコアは編集部の調査ベースであり、ユーザー実体験の代替ではありません。
DataFlow、あなたは?1タップ・匿名OK
- 結論
- DataFlowはAI生産性・ノートカテゴリのツール。編集部の独自スコアは58.76/100。
- 料金
- Open Sourceが無料〜。無料
- 向いている人
- AIエンジニア・機械学習研究者
- 強み
- LLMデータ準備の一元化
- 注意点
- 導入に技術知識が必要
- 主な代替
- Notion AIなど
DataFlowとは詳細情報整備中

DataFlowの良い点・イマイチな点
- LLMデータ準備の一元化
- 再利用しやすいパイプライン
- WebUI対応の操作性
- 研究用途に向く柔軟性
- 導入に技術知識が必要
- 日本語情報の少なさ
- 運用設計は利用者依存
AI PICKS編集部の評価

Yuto Suzuki
AI PICKS編集長 ・2026年7月1日更新
DataFlowは、LLM学習データ準備をコードとWebUIで再現可能なパイプラインに落とすOSSの代名詞です。2026年6月時点でv1.0.0、GitHub約5.7kスター、100以上のオペレーターとDataFlow-Agentを備え、GPT-5やClaude Sonnet 4.6を使う生成・評価基盤を自社内で組めます。SaaS型ノートの即時共有や日本語サポートでは劣りますが、機密データを出せないMLチームに向く
- AIエンジニア
- 機械学習研究者
- データサイエンティスト
- RAG開発者
- 1学習データの品質ばらつき
- 2前処理工程の属人化
- 3LLM用データ作成の手間
- 4パイプライン再現性の不足
DataFlowの料金プラン
Open Source
- •GitHubで公開
- •LLMデータ準備パイプライン
- •WebUIによる視覚的な構築
- •データ生成・洗浄・前処理機能
⚠️ 料金は変動する可能性があります。上記は編集部の調査時点の目安です。 最新の料金は公式の料金ページをご確認ください。
AI PICKS編集部は、注目ツールの料金変動を月次でモニタリングしています。DataFlowは現在モニタリング対象選定中です。 最新の料金は公式ページをご確認ください。
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基本情報
- カテゴリ
- AI生産性・ノート
- 料金タイプ
- 無料
- 公式サイト
- github.com
- 対応環境
- WebMacWindows
- タグ
- LLMデータ前処理データ品質パイプラインオープンソースRAG
DataFlowはAI PICKS編集部が独自スコアで評価し、2.94 / 5.00のスコアを付けています。 下のバッジを公式サイトに掲載すると、第三者評価として信頼性を訴求できます(無料)。
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