Data Driven Knowledgebase

Streamlitは、PythonだけでインタラクティブなWebアプリを簡単に構築できるフレームワークです。データ分析、機械学習モデルの可視化、ダッシュボード作成などに強く、多くのデータサイエンティストや機械学習エンジニアに支持されています。

特に注目すべきは、2022年に Snowflake が Streamlit を買収して以降、単なるオープンソースライブラリとしてだけでなく、データクラウド基盤と統合された形での活用 — いわゆる Streamlit in Snowflake（SiS） の広がりです。

コードの簡潔さと即時性

Streamlitは、HTMLやJavaScriptの知識が不要で、純粋なPythonコードだけで Web アプリを構築できます。コード量が少なく、直感的に書けるため、プロトタイピングや分析結果の可視化が非常にスムーズです。

データ可視化や UI 機能の強力サポート

既存のデータ可視化ライブラリ（たとえば Matplotlib / Plotly / Seaborn など）と簡単に連携可能で、グラフや表、さらにはユーザー入力フォームやファイルアップロード機能などを直感的に追加できます。これにより、データ探索やモデル結果の可視化、対話的なレポートなどが容易になります。

クラウド／データ基盤との統合（Snowflakeとの連携）

Streamlit in Snowflake を使えば、アプリとデータが同じプラットフォーム上に存在し、別途インフラを用意したり管理したりする必要がありません。計算資源やストレージは Snowflake 側が管理し、アクセス制御（RBAC）やデータ統合、スケーラビリティも確保されます。これにより、企業での導入やチーム共有がしやすくなります。

インストールと実行

通常の Streamlit を使う場合は、以下のようにシンプルにインストール／実行できます：

pip install streamlit

streamlit run app.py

ただし、クラウド連携や企業内導入を検討するなら、Streamlit in Snowflake を利用する選択肢も有力です。Snowflake 環境において、データベースやストレージ、アクセス制御をまとめて管理できます。

主なコンポーネント

Streamlitには多数のビルトインコンポーネントがあります。例えば：

• st.write() – テキストやデータを表示


• グラフ描画用のメソッド（折れ線、棒グラフ、テーブルなど）


• st.slider() のようなユーザー入力用ウィジェット


• st.file_uploader() を使ったファイルアップロード

最近では、2025年9月のリリースで、たとえばデータフレーム内のリストをカラフルで編集可能なリストにできる MultiselectColumn が導入されたほか、チャート描画の際に棒グラフの並び替えが簡単にできる sort パラメータの追加、Markdown やバッジ、ステータス表示などで使う色のパレット設定が細かくできるようになるなど、表現の自由度が高まっています。

データ分析ダッシュボード

ビジネスインテリジェンス用途や社内レポーティングツールとして、リアルタイムにデータを可視化するダッシュボードを手軽に作成可能です。特に Snowflake と組み合わせれば、データの読み書きから可視化までを一元管理できます。

機械学習／生成AIモデルのデモやUI

機械学習モデルの結果表示、あるいは最近注目を集める生成AIモデル（Gen AI）との連携アプリを構築する事例も増えています。公式ブログでは、生成AIアプリを構築する際の「ディレクトリ構成」「APIキー管理」「キャッシュの活用」といったベストプラクティスも公開されています。

社内業務ツールやプロトタイプ開発

小規模な業務改善ツールや、部署横断の分析・共有ツールなど、手早く作ってチームで使う用途にも適しています。Snowflake をバックエンドにすれば、アクセス権限管理やスケーラビリティの心配も軽減できます。

メリット

• 簡単さ：少ないコード量でインタラクティブなアプリを構築可能。プロトタイプもすぐ作れる。


• 低コスト／オープンソース：無料で使えるオープンソースであり、コミュニティやドキュメントも充実。


• 多機能かつ柔軟：可視化、ユーザー入力、ファイルアップロード、テーブル操作など多彩な機能をサポート。更に最近のアップデートで UI 表現の幅も拡がっている。 


• クラウド／データ基盤との統合（Snowflake を利用する場合）：データとコードを一元管理でき、スケーラビリティやアクセス制御、共有など運用面でも強み。 

デメリット／注意点

• 高い負荷や大規模なアプリには注意：大量トラフィックや高度にカスタマイズされた UI、複雑な機能を必要とする場合には、Streamlit 単体では限界が出るケースもあるようです。特に、Snowflake 連携時は対応ライブラリに制限があったり、依存関係の管理が必要になることがあります。


• UI／レイアウトの自由度に限界：あくまで“データアプリ”向けのフレームワークであり、細かいデザインや高度なフロントエンド制御には向かないことがある。


• バックエンド依存：Python環境や（Snowflake を使うなら）クラウドデータ基盤の理解・管理が前提となる。

Snowflakeとのより密な統合とエンタープライズ用途への拡大

買収後、Streamlit in Snowflake は大幅に機能が強化されてきています。2025年に入ってからも、Git リポジトリとの同期やマルチページアプリ対応、ファイルアップロード、カメラ／オーディオ入力、カスタムコンポーネント対応などが順次サポートされ、実用性と柔軟性が一段と高まりました。

また、Snowflake 環境のネットワーク設定（プライベートリンクや外部ネットワークアクセス設定）との統合により、企業レベルでのセキュアな利用や、既存のデータ基盤との連携も視野に入ります。

生成AIとの親和性の高まり

生成AIブームの中で、AIモデル／LLM とデータ可視化・入力インターフェースを高速に組み合わせられる Streamlit — 特に Streamlit in Snowflake — の需要は増加傾向です。公式でも、Gen AI アプリ構築のベストプラクティスが紹介されており、今後も実用的なアプリが増えるとみられています。

コミュニティと拡張性の発展

オープンソースとしての Streamlit は、コンポーネントの拡張や新しいビジュアライゼーション、インタラクション機能など、多様な貢献がなされています。今後も、コミュニティと企業の双方で拡張が進み、用途の幅がさらに広がる可能性があります。

Streamlitは、シンプルな構文で強力なインタラクティブアプリを構築できるツールとして、データサイエンスや機械学習の現場で大いに活用されています。特に、最近のSnowflakeとの統合や生成AIとの連携により、企業向けの高機能なアプリケーション開発にも適した選択肢となっています。

今後もStreamlitは、より多くの拡張機能やベストプラクティスの提供が期待され、さらに進化を続けることでしょう。データの可視化やユーザーインタラクションを迅速に実現できるStreamlitを使いこなすことで、データ活用の可能性をさらに広げていけるはずです。