目次
はじめに:データ可視化の重要性
データダッシュボードは、ビジネスインサイトを得るための重要なツールです。2025年の現在、PythonでWebダッシュボードを構築する際、Plotly DashとStreamlitが2大フレームワークとして注目されています。
両者とも強力ですが、それぞれ異なる特徴と適用シーンを持ちます。
本記事では、2つのフレームワークを徹底比較し、プロジェクトに最適な選択をサポートします。
Plotly Dashの特徴
Plotly Dashは、Flaskベースの本格的なWebアプリケーションフレームワークです。
主な特徴
- 高度なカスタマイズ性: HTMLやCSSを完全に制御可能
- エンタープライズ向け: 大規模アプリケーションに適した設計
- 複雑なインタラクション: コールバックによる柔軟な動作定義
- プロダクション対応: スケーラブルなデプロイメント
適した用途
Plotly Dashが最適なケース:
- 複雑なダッシュボード: 多数のインタラクティブ要素
- カスタムデザイン: ブランドに合わせたUI
- エンタープライズ展開: 大規模ユーザーベース
- リアルタイム更新: WebSocketを使った動的更新
Streamlitの特徴
Streamlitは、シンプルさを重視した急速開発フレームワークです。
主な特徴
- 極めてシンプル: Pythonスクリプトだけで構築
- 高速開発: プロトタイプを数分で作成
- 自動UI生成: レイアウトを自動最適化
- リアクティブ: コードの変更が即座に反映
適した用途
Streamlitが最適なケース:
- プロトタイプ作成: アイデアの素早い検証
- 社内ツール: データチーム向けの分析ダッシュボード
- 機械学習デモ: モデルのインタラクティブデモ
- レポート共有: データサイエンスの成果物共有
機能比較
開発速度
| 項目 | Plotly Dash | Streamlit |
|---|---|---|
| 学習曲線 | 中程度 | 非常に簡単 |
| 最小コード量 | 50-100行 | 10-20行 |
| プロトタイプ作成 | 数時間 | 数分 |
カスタマイズ性
| 項目 | Plotly Dash | Streamlit |
|---|---|---|
| レイアウト制御 | 完全制御 | 制限あり |
| CSS/HTML | フル対応 | 限定的 |
| コンポーネント | 豊富 | 標準的 |
パフォーマンス
| 項目 | Plotly Dash | Streamlit |
|---|---|---|
| 大規模データ | 優れている | 良好 |
| 同時接続数 | 高い | 中程度 |
| メモリ効率 | 最適化可能 | 標準 |
実装例の比較
シンプルなダッシュボード
Streamlit版(約10行):
import streamlit as st
import pandas as pd
st.title("売上ダッシュボード")
df = pd.read_csv("sales.csv")
st.line_chart(df["sales"])Plotly Dash版(約30行):
from dash import Dash, dcc, html
import pandas as pd
import plotly.express as px
app = Dash(__name__)
df = pd.read_csv("sales.csv")
fig = px.line(df, y="sales")
app.layout = html.Div([
html.H1("売上ダッシュボード"),
dcc.Graph(figure=fig)
])
app.run_server(debug=True)デプロイメント
Streamlit
- Streamlit Community Cloud: 無料ホスティング
- Docker: コンテナ化が簡単
- クラウド: AWS、GCP、Azureで展開可能
Plotly Dash
- Dash Enterprise: 商用プラットフォーム
- 任意のWebサーバー: Gunicorn、uWSGI等
- Kubernetes: スケーラブルなデプロイ
まとめ:どちらを選ぶべきか
選択のガイドライン:
Streamlitを選ぶべき場合:
- 迅速なプロトタイプが必要
- Pythonのみで開発したい
- 社内向けツール
- シンプルなUIで十分
Plotly Dashを選ぶべき場合:
- 複雑なインタラクション
- カスタムデザインが重要
- エンタープライズ展開
- 高度なパフォーマンスチューニング
2025年のWebダッシュボード開発では、用途に応じた適切な選択が成功の鍵となります。
詳しくはStreamlit公式サイトとPlotly Dash公式サイトをご確認ください。
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