データ分析をもっと身近にするStreamlit活用術

データ可視化・BI

目次

Streamlitとは？

Streamlit は、Pythonのみで作れるシンプルかつ強力な「Web アプリケーションフレームワーク」です。HTML/CSS や JavaScript の知識を必要とせず、データ分析や機械学習の成果を直感的に共有できる環境を提供します。

特徴

クラウド展開の容易さ：Streamlit Cloud により、デプロイから共有までスムーズに行うことが可能。

PythonコードだけでWebアプリ化

streamlitのライブラリのインストールを行い

import streamlit as st

を使い、数行で UI 表示が可能である。下記はデプロイした後のUIのサンプルである。

豊富なウィジェット：ボタン、スライダー、セレクトボックスなど、インタラクティブ操作が簡単に追加可能。

高速な開発サイクル：修正したコードは即座にブラウザに反映。

PythonのWebアプリフレームワークとStreamlitの立ち位置

PythonでWebアプリを構築する際には、いくつかの代表的なフレームワークがあります。

  • Flask：軽量でシンプル、自由度が高く、小規模から中規模のWebサービス構築に人気。
  • Django：大規模開発向け。認証や管理画面などが標準装備されたフルスタックフレームワーク。
  • FastAPI：高速なAPI構築に特化し、型ヒント活用による自動ドキュメント生成が可能。
  • Dash：Plotly社製。データ可視化に特化し、ダッシュボード構築が得意。

Streamlitの立ち位置は、これらの汎用フレームワークとは異なり、「データ分析・機械学習モデルの可視化・共有に特化した超高速開発ツール」です。業務システム全体を構築するよりも、分析成果やプロトタイプを素早くWebアプリ化する用途に強みがあります。

一般的なWebアーキテクチャとStreamlitの違い

一般的なWebアプリ

  1. Webサーバ（例：Apache/Nginx）にHTML/CSS/JavaScriptファイルを配置。
  2. バックエンド（Flask/Django等）がAPIや動的処理を担当。
  3. フロントエンド（Vue/React等）が画面描画やUI制御を担当。
  4. 開発者はバックエンドとフロントエンドの両方を実装・ビルドし、サーバにデプロイ。

Streamlitのアプリ

  1. Pythonスクリプト1本でフロントエンド＋バックエンドを統合実装。
  2. 実行すると組み込みの軽量Webサーバが自動起動し、HTML/CSS/JavaScriptを内部生成。
  3. フロントエンドのUI生成や更新はStreamlitが自動処理するため、HTMLやJSを自分で書く必要がない。
  4. デプロイもPythonファイルをアップロードするだけで完了。

最大の違いは、HTMLや静的リソースを別途管理・配置する必要がない点と、UI生成が自動化されている点です。これにより、データ分析者やPythonエンジニアが素早く成果を共有できます。

使用用途

Streamlit の使用用途は幅広く、特に以下のようなケースで重宝されます。

1. データ分析用ダッシュボード

CSV や pandas データフレームを読み込んで、折れ線グラフや棒グラフを直感的に表示できます。

例：販売数の推移を日別に折れ線チャートで表示し、UI上でデータの選択・フィルタリングが可能です。

2. インタラクティブなウィジェット付きアプリ

ユーザーの操作で動的に変化する UI を作るのも簡単です。たとえばドロップダウンやマルチセレクトなどを使って、選択肢に応じた処理結果を表示。

3. 非エンジニア向けアプリ提供

Snowflake のような環境と連携し、SQL や Python を知らない人でも分析結果やグラフを使える AI アプリを提供できます。

snowflake上でstreamlitを使用する場合はこちら。

引用：https://docs.snowflake.com/ja/developer-guide/streamlit/getting-started

4. データ分析プロセスの自動化

マーケティングデータのリアルタイム確認や在庫の見える化など、日常の業務課題をインタラクティブな形式で解決可能です。

データ分析との関係性

Streamlit はまさに「データ分析の民主化」を推進するツールです。

誰でも簡単に共有できる分析成果

CSV → Python → Streamlit で作ったグラフ → URL 共有、という流れが非常にシンプル。BIツールでは難しかったスピード感で展開できます。

非専門家にも優しいインターフェース

技術的バックグラウンドが薄くても、UI上で結果にアクセス・操作が可能。意思決定の民主化に貢献します。

分析サイクルの高速化

分析 → 可視化 → 修正 → 展開、がリアルタイムで完結する点は、従来のレポートやPDFでは得られない迅速さです。

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