2025年に探索すべきStreamlitの代替ツールトップ10

Streamlit は、Python スクリプトをインタラクティブな Web アプリケーションに変換するオープンソースのアプリ構築プラットフォームです。迅速なプロトタイピング、迅速なデータ分析、機械学習 （ML） モデルのデモ作成に最適です。

Streamlit はシンプルで使いやすいですが、大規模なデータセットを使用したスケーラブルなアプリケーションを構築するための機能には欠けています。さらに、Streamlit のレイアウトは固定で、スタイリングオプションも基本的なものしかなく、カスタマイズも限られているため、機能豊富なアプリケーションを作成するのは困難です。

では、複雑なアプリケーションを簡単に構築するための最高のStreamlit代替ツールをご紹介します。これらの代替ツールは、より高い柔軟性とリアルタイムコラボレーション機能を提供します。

Streamlitの代替ツールを選ぶ際に注目すべきポイントは？

最高の Streamlit の代替ツールをご紹介する前に、データ視覚化ツールを選ぶ際に注意すべきいくつかの機能をご紹介します。

📌 コンポーネントのカスタマイズ： 基本的な入力機能だけでなく、さまざまなインタラクティブな要素を備えたカスタムダッシュボードを作成できるツールを選択してください。インタラクティブな視覚化をサポートし、スタイリングコンポーネントやテーマを提供していることを確認してください。

📌 大規模データセットの処理：ツールが、大規模またはストリーミングのデータセットをどの程度うまく処理できるかを確認してください。Web アプリケーションを構築する際には、増大するアプリケーションの要件に対応できるよう、増分データをサポートするツールを選択してください。

📌 ワークフローの統合：既存のテクノロジースタックと互換性のあるツールを選択してください。CI/CD パイプラインの統合、テストフレームワーク、ライブラリ、フローチャート作成ツール、その他の MLOps および DevOps ツールをサポートしていることを確認してください。

📌 データソースの接続性：ネイティブのデータベースコネクタと API 統合機能を備えたツールを選びましょう。これにより、プロセスを簡単に効率化できます。また、ツールがさまざまなファイルフォーマットをサポートし、データの更新をリアルタイムで同期するかどうかを確認してください。

Streamlitの代替ツール10選

1. Dash by Plotly（データサイエンスプロジェクトのプロトタイプ開発に最適）

Streamlit 同様、Dash by Plotly も、インタラクティブなウェブベースのアプリやダッシュボードを作成するためのオープンソースのプラットフォームです。これは、データサイエンティスト向けの Python ベースのフレームワークで、データの視覚化とリアルタイムの更新を容易にします。

ただし、Dash は Streamlit よりも高速で、本番用アプリ向けの企業向け導入オプションも提供しています。また、複数の統合機能も備わっています。例えば、Plotly や Pandas などの Python データサイエンススタックと統合できるため、よりインタラクティブ性の高いカスタムダッシュボードを作成することができます。また、Google スプレッドシートを Dash と統合して、Dash アプリケーション内にGoogle スプレッドシートのダッシュボードを作成し、Google スプレッドシートのデータ変更に応じてダッシュボードを更新することも可能です。

Dash の主な機能

Dash の制限

ダッシュの価格設定

Dash by Plotly の評価とレビュー

ユーザーは Dash by Plotly についてどう評価しているのでしょうか？

Dash のユーザーフレンドリーな使いやすさは、とても気に入っています。使い方をすぐに覚えて、インタラクティブなウェブアプリの作成を始めることができます。Python をベースに構築されているため、私がすでに持っている Python のスキルをすべて活用できるのも大きなメリットです。視覚化は最高で、データをリアルタイムで更新できるのはまるで魔法のようです。しかし、Dash は使いやすいですが、レイアウトが時々少し制限があると感じます。特に、非常に具体的なデザインを目指している場合は、Web アプリに希望通りの外観を実現するのが必ずしも簡単ではないのです。また、アプリが複雑になるとパフォーマンスが低下し、少しイライラすることがあります。

2. Gradio（機械学習アプリのデモ作成に最適）

Gradio は、ML モデルをデモするための Web インターフェースを作成するための、使いやすい Streamlit の代替ツールです。Streamlit とは異なり、この Python フレームワークは設定が簡単で、より直感的で、初心者にも使いやすく、シンプルなアプリに適しています。

Gradio の人気は、ML モデルを、より幅広いユーザーが理解しやすいデモやアプリに簡略化できる点にあります。Gradio を Python ノートブックに埋め込み、Web ページとして表示し、公開リンクを使用してアプリを共有することで、チームがリモートでモデルと対話することができます。

Gradio の主な機能

Gradio の制限事項

Gradioの料金プラン

Gradio の評価とレビュー

3. Panel（Python でインタラクティブなダッシュボードを構築するのに最適）

Streamlit 同様、Panel のオープンソースライブラリを使用すると、純粋な Python で分析ウェブサイトアプリケーションやインタラクティブなダッシュボードを作成できます。これは PyData エコシステムと統合されたウェブフレームワークであり、インタラクティブなデータテーブルや視覚化を作成し、それらで共同作業を行ってより効率的なワークフローを実現できます。

Streamlit と比較すると、Panel は 幅広いレイアウトとウィジェットのオプション により、より柔軟性と拡張性に優れています。複雑なユーザーインターフェースを備えた複雑なウェブアプリの開発に適しています。

パネルの主な機能

パネルの制限

パネルの価格設定

パネルの評価とレビュー

4. Anvil（高度なアプリのカスタマイズに最適）

高度なカスタマイズをお探しの場合、Anvil は Streamlit の優れた代替ツールです。ドラッグアンドドロップインターフェース により、UI 要素のカスタマイズ、スタイルの適用、アプリのデザインを自由に行うことができます。

Streamlit とは対照的に、Anvil には、Python ステートメントを使用してデータを更新、編集、削除できる堅牢なデータベースが組み込まれています。アプリファイルや機械学習モデルをクラウドに保存し、Python ノートブックに接続し、カスタムドメインを追加し、外部 API と接続し、組み込みの 2 要素認証によりデータのセキュリティを確保することができます。

Anvil の主な機能

Anvil の制限事項

Anvilの料金プラン

Anvil の評価とレビュー

ユーザーは Anvil についてどう評価しているのでしょうか？

コンポーネントはドラッグ&ドロップで操作できるため、プロトタイプの作成が迅速です。Python ライブラリの追加やパッケージのカスタマイズもサポートされています。ただし、一部の機能が正常に動作しないため、洗練された製品レベルの成果を得ることは非常に困難、あるいは不可能です。（例：データグリッドコンポーネントの全幅表示が機能しないため、ユーザーは小さなテキストを凝視して見なければなりません）。サポートを受けることは事実上不可能であり、カスタマーフォーラムは一貫性がなく、時には敵対的な態度も取られます。

5. Shiny for Python（ウェブアプリケーションのプロトタイピングに最適）

Shiny for Python は、開発者が数時間でインタラクティブな Web アプリケーションのプロトタイプを作成し、シンプルな視覚化を作成するのに役立ちます。Web 開発に精通していない R プログラマーでも、アプリを簡単に作成することができます。

Shiny が Streamlit より優れている点は、その反応の良い実行です。Shiny は、入力に変更があった場合でもアプリを再レンダリングしません。その代わりに、コンポーネント間の関係を追跡し、更新が必要なコンポーネントのみを最小限に再レンダリングします。これにより、アプリケーションの開発が高速化され、全体的なユーザーエクスペリエンスが向上します。

Shiny の最高の機能

Shiny の制限

Shinyの料金プラン

Shiny の評価とレビュー

Python 用の Shiny について、ユーザーはどのような感想を持っているのでしょうか？

全体として、当社の分析プロジェクトの一部で Shiny を利用し、素晴らしい経験をすることができました。適切なユースケースに用途を限定することで、ウェブ開発に必ずしも精通していない R プログラマー でも、その柔軟性と比較的高い使いやすさを活用することができます。

6. Deepnote（コードのリアルタイムコラボレーションに最適）

Deepnote は、ユーザーフレンドリーでコラボレーション重視、AI 駆動型の Streamline の代替品をお探しの方に最適です。シンプルで堅牢なプラットフォームにより、データサイエンスチームが共同で作業を行い、ノートブックを同時に編集できるため、チームの生産性が向上します。

Deepnote の最も便利な点は、クラウドベースのフレームワークにより、どこからでもプロジェクトのダッシュボードで作業を行い、その結果を他のユーザーと共有できることです。さらに、AI 統合により、スマートなコード補完、自動データクリーニング、ハイパーパラメータのチューニングや機能選択などのさまざまな手法を用いた分析的なウェブアプリケーションを構築することができます。

Deepnote の主な機能

Deepnote の制限事項

Deepnoteの料金プラン

Deepnote の評価とレビュー

ユーザーは Deepnote についてどう評価しているのでしょうか？

私は Deepnote の UI が大好きです。小規模から中規模のデータセットの作業が非常に簡単になり、便利なコラボレーション機能も追加されています。社内ダッシュボードの「アプリ」アプローチは Retool を彷彿とさせ、技術的な知識のないチームメンバーとも、時間のかかる準備（生成したグラフを PowerPoint などに貼り付けるなど）を必要とせずに、洞察を共有できる素晴らしい機能です。ただし、データセットが非常に小さい場合、特にコラボレーションの必要がない場合は、Deepnote は少し重すぎるかもしれません。Jupyter（または同様のツール）をローカルで実行すれば、API 経由でデータを公開したり、最初にアップロードしたりする必要がなくなります。

7. Mercury Framework（Jupyter Notebook ユーザーに最適）

Mercury の Web アプリケーションフレームワークは、主に Jupyter Notebook ユーザー向けです。このプラットフォームを使用すると、Jupyter ノートブックから Python スクリプトにデータ分析を書き直す必要がありません。

データ視覚化機能により、データの分析と解釈に役立ちます。また、このツールには、インタラクティブなアプリケーション、ウェブサイト、フルスタック Web アプリ、レポート、ダッシュボードを作成するための堅牢な機能セットも備わっています。さらに、OutputDir を使用してノートブックファイルをダウンロードし、PDF/HTML ノートブックをエクスポートすることもできます。

Mercury Framework の主な機能

Mercury Framework のリミット

Mercury Frameworkの料金プラン

Mercury Cloud のプラン：

セルフホスト型プラン：

Mercury Framework の評価とレビュー

8. Taipy（データ可視化に最適）

ダッシュボードソフトウェアと同様に、Taipy は、テーブル、チャート、グラフ、マップを使用して、インタラクティブなダッシュボードを作成するのに役立つ強力なデータ視覚化ツールを備えています。これは、高いパフォーマンスが要求される複雑なアプリケーションに対応する、スケーラブルなプラットフォームです。

Streamlit は主にプロトタイピング用ですが、Taipy は プロトタイピングと本番環境の両方に対応 しています。フロントエンドとバックエンドを別々のスレッドで実行するため、バックグラウンドでアプリが実行されていても、アプリがクラッシュすることはありません。

Taipy の主な機能

Taipy の制限事項

Taipyの料金プラン

Taipy の評価とレビュー

9. Datalore（AI コード支援に最適）

JetBrains の Datalore は、データ視覚化と分析のためのインテリジェントなコラボレーションプラットフォームです。Jupyter Notebooks と AI コードアシスタンスを組み合わせて、ビジネスユースケース向けのコードの完了やインタラクティブなダッシュボードの作成を支援します。

Datalore を使用すると、環境管理者は、カスタム環境とインタラクティブなコントロールをカスタマイズして、ダイナミックなダッシュボードやアプリを作成することができます。また、プライベートクラウドやオンプレミスでホストすることも可能で、追加のカスタマイズやセキュリティのニーズにも対応します。

Datalore の主な機能

Datalore のリミット

Dataloreの料金プラン

Datalore の評価とレビュー

ユーザーは Datalore についてどう評価しているのでしょうか？

特にパッケージ管理やレポート作成に優れています。ただし、ノートブックやレポートの共有に関しては、きめ細かな許可管理が必要ですが、これはほとんどの企業にとって必要な機能だと思います。

10. PixelFree Studio（Figma ユーザーに最適）

PixelFree Studio は、デザインをわかりやすいコードにシームレスに変換する、ローコードアプリケーション開発プラットフォームです。PixelFree を使用すると、HTML5、React、Vue、Angular、デスクトップ用 C#、ウェブアプリ用 #C の 6 つのプログラミング言語で、プロ仕様のコードを生成し、意図したアプリケーションデザインに合わせることができます。

さらに、ライブラリやフレームワークに依存することなく、どこからでもホストできるため、より柔軟な開発プロセスを実現できます。

PixelFree Studio の主な機能

PixelFree Studio のリミット

PixelFree Studioの料金プラン

PixelFree Studio には、シングルライセンスとビジネスライセンス用の別々のプランがあります。ビジネスライセンスプランはこちらをご覧ください。

PixelFree Studio の評価とレビュー

その他のインタラクティブデータアプリケーションツール

Streamlit とほとんどの Streamlit の代替ツールは、コードに重点を置いています。データ視覚化には技術的な専門知識が必要です。そのため、技術に精通していないユーザーの利用は制限されます。

しかし、データ視覚化は必ずしもこれほど複雑である必要はありません。

ClickUpは、コード不要の多機能なインタラクティブなデータアプリケーションツールで、データの解釈を容易にします。そのエンタープライズグレードのインフラストラクチャは、大規模なデータセットの視覚化と分析をサポートし、情報に基づいた意思決定を支援します。

カスタムダッシュボードでデータを視覚化

広範なインタラクティブなClickUp ダッシュボードを構築して、関係者に現在のプロセス、目標、今後のタスク、優先事項、改善点、その他の詳細を一目で把握できるビューを提供します。ウィジェット、チャート、グラフ、進行状況バー、テーブルなどを追加して、チームの生産性から重要な開発指標まで、すべてを俯瞰的に把握できます。

ClickUp ダッシュボードの使用方法について知りたい方は、こちらのビデオをご覧ください。👇

データ統合で生産性を向上

Figma から GitHub まで、1000 以上のClickUp 統合と連携して、データをインポートし、プロセスを効率化し、プラットフォームを切り替えることなくすべてのワークフローにアクセスできます。ClickUp のネイティブ統合により、プラットフォームを既存のテクノロジースタックと接続して、シームレスな運用を実現できます。

コンテキスト図でソフトウェアの相互作用を追跡

ClickUp ホワイトボードで複雑なシステムの関係を視覚化しましょう。異なる色のコードで相互作用を区別し、各接続ポイントに詳細なメモを追加し、ドラッグ&ドロップインターフェースを使用してリアルタイムで調整を行うことができます。

コンテキスト図でチームとコラボレーションし、図のコンポーネントから直接ClickUp タスクを作成できます。また、ClickUpのコンテキスト図テンプレートを使用して、プロセスをスピードアップすることもできます。

AI でトレンドを分析

ClickUp Brain を無料でお試しください

ClickUp Brain を使用すると、データセットの分析を自動化し、AI による洞察を得ることができます。複雑なデータセットから重要なパターンを抽出し、相関関係を特定し、要約を生成します。AI にデータトレンドを簡単な言葉で説明してもらい、より明確に理解することができます。さらに、レポートを生成し、過去の傾向に基づいて提案を取得し、プロジェクトに影響が出る前に異常を特定することができます。

ステークホルダーとリアルタイムで協業する

ClickUp DocsとClickUp Chatを活用して、アプリの設計、コード、コンテキスト図、ワークフローの共同作業を行ってください。ClickUp Docs は、アプリ開発リソース、機能リクエスト、フィードバックを一元化できるほか、チャット機能によりチームメンバー間のコミュニケーションを効率化できるため、情報を見逃す人がいません。

ワークフローを合理化し、日常的なタスクを自動化

ClickUp の 100以上のカスタム自動化テンプレートを使用して、日常的なジョブの管理、データの分析、標準レポートの作成、プロジェクトの引き継ぎを管理できます。コードレビュー、設計承認、レビュー完了の通知の送信、デプロイチェックリストの作成など、開発ワークフローを自動化できます。

ClickUp の堅牢な機能をすべてご利用いただけるため、価格プランについてご興味をお持ちのことでしょう。ClickUp の価格プランの概要をご覧ください。

データ視覚化とアプリ構築に最適な Streamlit の代替ツールを入手

Streamlit は、データ中心のアプリケーションの構築に最適です。しかし、よりダイナミックでインタラクティブなアプリケーションやダッシュボードを作成するためのツールをお探しの方は、Streamlit の代替ツールをリストでご検討ください。

どの代替ツールも優れていますが、それぞれ特定の目的に適しています。例えば、フロントエンドとバックエンドの操作性を重視する場合は Taipy、高度なインタラクティブ機能が必要な場合は Dash、デモの作成には Gradio を選択するとよいでしょう。

同様に、シンプルでありながら強力な機能を備えたデータ視覚化ツールをお探しの方は、ClickUp をご検討ください。カスタムダッシュボードでデータのビューと分析、ワークフローの自動化、AI による重要な洞察の抽出、リアルタイムのコラボレーション、1000 以上のツールとの統合が可能です。

ClickUp の詳細については、無料登録してください。