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。
編集部2026/06/30
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。
編集部レビューの全文 ＞
github.com ＞ DataFlow｜ AI生産性・ノート 45位｜6/25 更新
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。
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。
無料プランありWeb／Mac／Windows
基本スペック
| 提供元 | github.com | 公開 | — |
|---|---|---|---|
| 料金タイプ | 無料 | 無料枠 | すべて無料 |
| 日本語 | 未確認 | 対応環境 | Web／Mac／Windows |
| 主な機能 | 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 | ||
| 法人利用 | 個人・法人どちらも | 公式サイト | github.com ↗ |
検証ログ最終確認 2026/9/12
- 編集部スコアの更新2026/9/12
- 公式サイトの変更点検2026/9/7
- 編集部レビューの更新2026/7/1
- 掲載情報の更新2026/6/25
- 実画面の取得2026/5/26
DataFlowとは詳細情報整備中
AI PICKS編集部が現在DataFlowの詳細情報を確認中です。最新の機能や仕様は公式サイト ↗をご確認ください。
料金プラン2026/6/25 確認料金シミュレーター ＞
| プラン | 月額 | 主な内容 |
|---|---|---|
| Open Source | 無料 | 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（2026/6/25確認）の目安です。 最新の料金は公式サイトの料金情報 ↗をご確認ください。
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価格モニタリング
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、月次モニタリングの対象に含まれていません。 最新の料金は公式サイトでご確認ください。
できること 誰に向くか・何が解決するか
こんな人におすすめ
- ・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
DataFlowが解決する課題
- 1.学習データの品質ばらつき
- 2.前処理工程の属人化
- 3.LLM用データ作成の手間
- 4.パイプライン再現性の不足
編集部レビュー実機検証済
Yuto SuzukiAI PICKS編集長実機検証済 ・ 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
向いている
- ＋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
向いていない
- －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
DataFlow、あなたは？1タップ・匿名OK
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編集部が確認した良い点
- ○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
気になる点
- ×導入に技術知識が必要
- ×日本語情報の少なさ
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よくある質問 DataFlow
Q.DataFlow は何ができますか?▼
A.DataFlow は、LLM向けデータの生成、クリーニング、評価、前処理を1つのパイプラインで一元管理できるデータ準備フレームワークです。feature
Q.DataFlow は無料で使えますか?▼
A.DataFlow は無料で使えます。Open Source として提供されており、料金は¥0/月です。トライアル情報は提示されていません。free
Q.DataFlow の料金プランは?▼
A.DataFlow の料金プランは Open Source の1種類で、価格は¥0/月です。LLMデータ準備を無料で始めたい場合に検討しやすい構成です。pricing
Q.DataFlow は日本語に対応していますか?▼
A.日本語対応は、提示情報だけでは確認できません。UI、出力、サポートの3点はGitHub公式で確認してから導入判断するのが安全です。japanese
Q.DataFlow の代替ツールは?▼
A.主な代替ツールは n/a とされ、2〜3個の具体名は提示情報にありません。比較する場合は、同じLLM向けデータ準備領域で確認が必要です。alternatives
Q.DataFlow を使うべき人は?▼
A.DataFlow は、LLM向けデータを扱う開発者やチーム向けです。生成、クリーニング、評価、前処理の4工程を一元化したい人に向きます。target
DataFlowはAI PICKS編集部が独自スコアで評価し、3.63 / 5.00の暫定スコアを付けています。 編集部スコアと部門順位に応じて CATEGORY LEADER・EDITOR'S CHOICE などの称号バッジを取得でき、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・自動更新）。
取得済みの称号
判定中…プレビュー
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<img src="https://aipicks.jp/api/badge?slug=dataflow" alt="AI PICKS 認定バッジ｜DataFlow" width="200" height="236" loading="lazy" />
</a>このコードを公式サイトに貼ると、AI PICKSの認定バッジが表示されます。称号・時期は編集部スコアと部門順位から自動で最新化され、貼り替えは不要です。掲載は無料です。
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