# Dagster

OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、Dagster（dagster.io）は AI開発者ツールに分類される AI プラットフォームで、月間 10.56万の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -2.4万（-18.5%）です。主要な地域市場は中国（トラフィックシェア 19.6%）で、無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ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 Flyte（月間 1.06万訪問）、n8n（月間 452.24万訪問）、Zapier（月間 506.52万訪問）が含まれます。

信頼できるパイプラインのための AI ネイティブなデータオーケストレーション

## 主なテレメトリと仕様

| 指標 | 値 |
| :--- | :--- |
| ツール名 | Dagster |
| ハンドル | dagster |
| Status | active |
| Origin | open_source |
| Maintenance | active |
| 公式ドメイン | dagster.io |
| ウェブサイト URL | https://www.dagster.io |
| カテゴリ | AI開発者ツール, AI Workflow, データ分析のためのAI, AI生産性ツール |
| 料金モデル | 無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 105,563 |
| 前月比トラフィック変動 | -24,000 |
| 前月比成長率 | -18.5% |
| 主要市場 | 中国 |
| 市場シェア | 19.6% |
| ダイレクト訪問 | 25,739 |
| オーガニック検索訪問 | — |
| ソーシャル訪問 | — |
| リファラル訪問 | 9,934 |
| メール訪問 | 606 |
| レビュースコア | 4.4 |
| 保存数 | 0 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト |
| 請求プラットフォーム |  |
| 属性 | 料金: 無料トライアル; 料金: 有料; 料金: 料金は要問い合わせ; 機能: ウェブサイト |
| タグ | データオーケストレーション, データパイプライン, AI パイプライン, 機械学習パイプライン, データカタログ, データリネージ, データオブザーバビリティ, データ品質, ETL/ELT, クラウドネイティブ, 宣言型プログラミング, データテスト, アセットベースフレームワーク, データモダナイゼーション, データプロダクト, コストインサイト |

## 概要

Dagster は編排を「出力側」から捉えます。パイプラインを成功か失敗かのタスク列として定義する代わりに、生成したいデータアセットとその依存関係を宣言します。すると Dagster がスケジューリング、バックフィル、パーティション、リトライを処理し、各実行がどのアセットに触れたかを把握しているため、障害時に影響を受ける下流データを自動で示せます。このアセットグラフがあるからこそ、別途カタログ製品を足さずにリネージとデータヘルスを描画できます。

プラットフォームは DataOps のループ全体をカバーします。オーケストレーションは dbt、Snowflake、Fivetran、Spark、Python などをまたいでアセットベースのパイプラインを実行し、可観測性はスタック全体のリネージ、鮮度、依存関係、障害を可視化し、Dagster AI は蓄積されたコンテキストを診断とアクションに変換します。データエージェントを運用する組織向けには Compass レイヤーにより、信頼できるワークフロー上にガバナンスされたエージェントを構築できます。デプロイは柔軟で、マネージドの Dagster+ クラウド、コンピュートを自社インフラに置きつつコントロールプレーンをホストするハイブリッド、完全セルフホストのオープンソースから選べます。

Apache Airflow に対する Dagster の立ち位置は、このアセット中心の思想にあります。Airflow はジョブの失敗を伝えますが、Dagster はどのアセットが壊れたのか、なぜか、何が依存しているのかを伝えることを目指します。プロジェクトは Dagster Labs が開発し、現在は Prefect の一部となっており、プラットフォームの継続が表明されています。オープンソースのコアは引き続き GitHub で入手できます。

## 料金とプラン

フリーミアムかつオープンソース。コアのオーケストレーションフレームワークはオープンソースライセンスで無償提供されセルフホスト可能で、Dagster+ にも無料の入門枠があります。有償のチーム／ビジネスプランは利用量に応じて拡張され、ブランチデプロイ、ハイブリッドコンピュート、ガバナンス、SSO などのエンタープライズ機能は営業経由の見積もりとなります。

## 主な機能と特長

- **アセット中心のオーケストレーション:** 生成したいデータアセットと依存関係でパイプラインを宣言し、スケジューリング、パーティション、バックフィル、リトライを自動化します。
- **リネージとデータヘルスの標準装備:** 実行ごとにリネージ、鮮度、品質シグナルが生成され、失敗の影響範囲を追加のカタログなしで把握できます。
- **Dagster AI と Compass:** アセット、実行、リネージ、障害履歴といった運用コンテキストを使い、問題の診断とガバナンスされたデータエージェントの構築を支援します。
- **dbt・Snowflake・Fivetran のネイティブ連携:** dbt モデル、Snowflake アセット、Fivetran ソースを一級の連携として扱い、独自のグルーコードなしで編排・監視・カタログ化できます。
- **柔軟なデプロイ形態:** マネージドの Dagster+ クラウド、コンピュートを自社インフラに残すハイブリッド、完全セルフホストのオープンソースから選択できます。

## 主なユースケース

- **タスク型パイプラインをアセットモデルへ移行 (データプラットフォームエンジニア):** 既存の Airflow やスクリプトによるスケジューリングをアセット定義へ移行し、自動リネージ、パーティションのバックフィル、障害影響分析を手に入れて調査時間を削減します。
- **dbt とデータウェアハウスの編排を統合 (アナリティクスエンジニアリングチーム):** 既存の dbt モデルと Snowflake アセットを Dagster で編排・監視・カタログ化し、取り込みから配信までを単一の運用ビューで把握します。
- **信頼できる ML／AI パイプラインを運用 (ML プラットフォームチーム):** 特徴量と学習データの依存関係をアセットとして管理し、モデル入力の鮮度と品質を学習開始前に可観測な状態にします。
- **データレジデンシー要件に対応 (規制産業・コンプライアンス部門):** ハイブリッドデプロイを採用し、コンピュートは自社クラウド・オンプレミス・ハイブリッドで動かしつつ、コントロールプレーンはマネージドに任せ、スタック全体を作り直さずに要件を満たします。

## 強み

- アセットモデルがリネージと影響分析を自然に生み出し、追加のカタログ製品が不要
- dbt、Snowflake、Fivetran などに対する後付けではないネイティブ連携
- オープンソースのコアをセルフホストでき、ベンダーロックインを回避しつつマネージドクラウドも選べる
- ハイブリッドデプロイでコンピュートを自社インフラに残せ、データレジデンシーとコンプライアンスに対応しやすい

## 制約・デメリット

- タスク型スケジューラ（Airflow など）に慣れたチームにはアセット思考の学習コストがある
- ガバナンスや大規模運用の一部機能は有償のエンタープライズ枠に集中している
- 製品が現在 Prefect 傘下にあり、長期的なロードマップとブランド統合に不確実性がある

## よくある質問

### Dagster と Apache Airflow は何が違いますか？
Dagster はアセット中心、Airflow はタスク中心です。Airflow ではパイプラインはタスクの列であり、Dagster では生成するデータアセットで定義されます。そのため Dagster はリネージを自動追跡しデータヘルスを示し、障害が下流に届く前に影響範囲を提示できます。

### Dagster はまだ運営されていますか？
はい。公式サイトは稼働しており、プラットフォームは現在も積極的に販売・更新されています。Prefect の一部となりましたが、オープンソースのコアは GitHub で入手でき、Dagster+ クラウドと Dagster AI は利用可能です。

### 自社インフラで実行できますか？
はい。Dagster はハイブリッドデプロイに対応し、コンピュートを自社クラウド・オンプレミス・ハイブリッドで実行しつつ、コントロールプレーンは Dagster が管理します。スタック全体を再設計せずにコンプライアンスとデータレジデンシーを満たせます。

### dbt、Snowflake、Fivetran はサポートされていますか？
はい。Dagster は dbt、Snowflake、Fivetran に対して一級のネイティブ連携を提供し、既存の dbt モデルと Snowflake アセットを独自のグルーコードなしで編排・監視・カタログ化できます。

### Dagster の月間トラフィックと成長トレンドはどうですか？
Dagster は現在、月間 10.56万の訪問があり、前月比のトラフィック変動は -2.4万（成長率 -18.5%）です。主要な流入市場は中国（シェア 19.6%）で、月間 2.57万のダイレクト訪問と月間 — のオーガニック検索訪問を含みます。

### Dagster は無料ですか？料金モデルは何ですか？
Dagster は無料トライアル、有料、料金は要問い合わせの料金モデルで運営されています。フリーミアムかつオープンソース。コアのオーケストレーションフレームワークはオープンソースライセンスで無償提供されセルフホスト可能で、Dagster+ にも無料の入門枠があります。有償のチーム／ビジネスプランは利用量に応じて拡張され、ブランチデプロイ、ハイブリッドコンピュート、ガバナンス、SSO などのエンタープライズ機能は営業経由の見積もりとなります。対応する請求・チェックアウトプラットフォームには未掲載が含まれます。

### 2026年における Dagster の最適な代替ツールはどれですか？
OpenAITools.app のカテゴリ別トラフィックと機能の適合性に基づくと、Dagster の代替ツールトップ5は次のとおりです: 1. Flyte（月間 1.06万訪問）; 2. n8n（月間 452.24万訪問）; 3. Zapier（月間 506.52万訪問）; 4. Bruin（月間 4.39万訪問）; 5. Airbyte（月間 15.13万訪問）。

### Dagster はどのプラットフォームと主要な AI 機能に対応していますか？
Dagster は AI開発者ツール, AI Workflow, データ分析のためのAI, AI生産性ツールに分類され、以下のプラットフォームに対応しています: ウェブサイト。中核機能のタグにはデータオーケストレーション, データパイプライン, AI パイプライン, 機械学習パイプライン, データカタログ, データリネージが含まれます。

## 代替ツール

| ツール名 | 月間訪問数 | 料金モデル | 比較 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Flyte](https://openaitools.app/ja/tool/flyte-v1-3-0) | 10,600 | 無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dagster-vs-flyte-v1-3-0) |
| [n8n](https://openaitools.app/ja/tool/n8n) | 4,522,449 | フリーミアム | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dagster-vs-n8n) |
| [Zapier](https://openaitools.app/ja/tool/zapier-com) | 5,065,248 | フリーミアム、無料トライアル、有料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dagster-vs-zapier-com) |
| [Bruin](https://openaitools.app/ja/tool/bruin) | 43,936 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/bruin-vs-dagster) |
| [Airbyte](https://openaitools.app/ja/tool/airbyte) | 151,332 | フリーミアム、無料トライアル、有料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/airbyte-vs-dagster) |
| [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | 762,803 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dagster-vs-labelbox) |
| [Dify](https://openaitools.app/ja/tool/dify-ai) | 819,691 | フリーミアム | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dagster-vs-dify-ai) |
| [Secoda](https://openaitools.app/ja/tool/secoda-ai) | 35,840 | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dagster-vs-secoda-ai) |
| [Activepieces](https://openaitools.app/ja/tool/activepieces) | 258,553 | フリーミアム | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/activepieces-vs-dagster) |
| [Tines](https://openaitools.app/ja/tool/tines) | 273,260 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dagster-vs-tines) |
| [Convex](https://openaitools.app/ja/tool/convex) | 390,417 | フリーミアム、有料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/convex-vs-dagster) |
| [Sim AI](https://openaitools.app/ja/tool/sim-ai) | 140,953 | Freemium, Paid (per user/month), and Enterprise with custom pricing; self-hosting free under Apache 2.0 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/dagster-vs-sim-ai) |

---
出典: https://openaitools.app/ja/tool/dagster