Streamlitは無料で使えますか？

はい、ローカルでの開発も、Streamlit Community Cloudでの公開も基本無料です。

HTMLやCSS、JavaScriptの知識は必要ですか？

基本的なアプリなら不要です。Pythonだけで完結します。

複数人で開発できますか？

GitHubを使えば、複数人で共同開発することができます。バージョン管理もできて安心です。

【超簡単】StreamlitでPython製Webアプリを最速作成＆無料公開する方法

はじめに｜Streamlitってなに？なにがすごいの？
1. Streamlitの魅力とは？｜なぜ人気なのか
2. Streamlitのインストールと基本の使い方
3. よく使うUIコンポーネントの紹介とサンプル
4. Webアプリをデプロイするには？｜無料でネット公開！
5. さらに進んだ使い方｜複数ページ・レイアウト・セッション管理
6. 注意点とよくあるトラブル
7. まとめ｜StreamlitでWebアプリ開発はここまで簡単！
1. ✅ この記事で学んだこと
2. あわせて読みたい
よくある質問（Q&A）
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はじめに｜Streamlitってなに？なにがすごいの？

「Pythonで作ったスクリプトをそのままWebアプリにできたらなぁ…」
そんなこと、思ったことありませんか？

実はそれ、**Streamlit（ストリームリット）**を使えばあっという間に実現できるんです！

Streamlitは、PythonだけでWebアプリを簡単に作れるフレームワークです。HTMLやJavaScriptといったフロントエンドの知識がなくても大丈夫。Pythonのコードをそのまま使って、グラフや表、フォーム付きのアプリまで作れちゃいます。

しかも、無料でネット公開までできちゃうんです。

たとえばこんな人におすすめです：

Jupyter Notebookの延長でWebアプリを作ってみたい
自分の作った分析ツールを友達や同僚に使ってもらいたい
データ入力フォームや計算アプリを作って業務を効率化したい

この記事では、そんなStreamlitの使い方を初心者向けにわかりやすく解説します。

インストールから、基本のUI、そして実際にネット公開するところまで、手を動かしながら学べるように構成しているので、ぜひ一緒に試してみてください！

1. Streamlitの魅力とは？｜なぜ人気なのか

Streamlitがここまで注目されている理由は、とにかく**「簡単で早い」**ことに尽きます。
でもそれだけじゃないんです。ここでは、初心者にこそ知ってほしいStreamlitの魅力を紹介します。

🧑‍💻 1. PythonだけでWebアプリが作れる！

通常、Webアプリを作ろうと思うと、HTML・CSS・JavaScriptなど、いろんな技術を覚える必要があります。
でもStreamlitなら、Pythonコードを書くだけでWeb画面が完成します。

たとえばこのコード一行だけで、画面に大きなタイトルが表示されます👇

import streamlit as st
st.title("こんにちは、Streamlit！")

これだけでOK！余計な設定やテンプレートは不要です。

⚡ 2. コードを保存すればすぐ反映｜リアルタイム更新！

コードをちょっと書き換えたら、すぐにアプリも変わってくれたら便利ですよね？
Streamlitはリアルタイムでコードの変更が反映されるので、試行錯誤がサクサク進みます。

streamlit run app.py

このコマンドでアプリを起動すれば、あとはブラウザを開いたままコードを直すだけ。自動でアプリがリロードされます。

📊 3. データ分析に強い！グラフや表が得意

Streamlitはもともとデータ分析のために設計されたフレームワークです。
そのため、PandasのデータフレームやMatplotlibのグラフも、ほんの数行でWeb上に表示できます。

import pandas as pd
st.dataframe(pd.read_csv("data.csv"))

グラフ表示もこんなに簡単👇

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 6, 2])
st.pyplot(fig)

データサイエンス系のツールと非常に相性がいいのが特徴です。

🌍 4. 無料で世界に公開できる！

せっかく作ったアプリ、他の人にも使ってもらいたいですよね？
Streamlitなら、GitHubにアップするだけで無料でネット公開できます。

「Streamlit Community Cloud」という公式サービスがあり、わずか数クリックでデプロイが完了。サーバー構築も不要です。

🔧 5. サイドバーやフォーム、マルチページまで対応！

シンプルなUIだけでなく、以下のような本格的なアプリ構成にも対応しています。

サイドバー（st.sidebar）
フォーム（st.form()）
入力チェック
ページの分割（pages/ディレクトリ）

ちょっとした業務ツールや分析アプリを自作したいときにもぴったりなんです。

2. Streamlitのインストールと基本の使い方

では早速、Streamlitを使ってみましょう！
ここでは、インストール方法から最初のアプリの作成・実行までをステップバイステップで解説します。

🔧 Step1：Streamlitをインストールしよう

まずは、Streamlitを自分のPCにインストールします。
Pythonがすでにインストールされていれば、以下のコマンドでOKです。

pip install streamlit

※エラーが出る場合は、python -m pip install streamlitを試してください。
対応バージョンは Python 3.7以上 です。

📝 Step2：アプリのPythonファイルを作成しよう

次に、Streamlit用のPythonファイルを1つ作成します。
ファイル名はなんでもいいですが、ここでは app.py にしておきましょう。

# app.py

import streamlit as st

st.title("こんにちは、Streamlit！")
st.write("これは最初のWebアプリです！")

このように、普段のPythonコードに st.〇〇() の関数を追加するだけで、WebアプリのUIが作れてしまいます。

🚀 Step3：アプリを起動してみよう

ターミナル（またはコマンドプロンプト）で、次のコマンドを実行してください。

streamlit run app.py

すると、自動的にブラウザが立ち上がり、アプリが表示されます。
※ブラウザが開かない場合は、http://localhost:8501 にアクセスしてみてください。

🔁 コードを修正→即反映！

Streamlitはリアルタイム更新に対応しています。
app.py を保存するたびに、ブラウザが自動で更新されるので、「書いて・見て・直す」が超スムーズに行えます。

💡 補足：エラーが出たら？

起動中にエラーが出た場合は、ターミナルに表示されたメッセージを確認してみましょう。
よくあるのは以下のようなものです：

エラー内容	原因と対処
`ModuleNotFoundError: No module named 'streamlit'`	→ pip install を忘れている場合があります。再度 `pip install streamlit` を実行しましょう。
`OSError: [Errno 98] Address already in use`	→ すでにStreamlitアプリが起動中か、ポートがかぶっている可能性があります。別のターミナルで確認し、不要なプロセスを終了しましょう。

ここまでできれば、**「StreamlitでWebアプリが作れるようになった」**状態です！
次は、実際に使えるUIコンポーネントを紹介していきます👇

3. よく使うUIコンポーネントの紹介とサンプル

Streamlitのすごいところは、ほんの数行のコードで豊富なUIパーツを使えるところ。
しかも、Pythonのコードを書くだけでOKです。

ここでは、よく使う基本的なコンポーネント（ウィジェット）を実際のコード例つきで紹介していきます。

📝 テキストを表示する

Streamlitでは、見出しやテキストも簡単に表示できます。

st.title("タイトルです")
st.header("これはヘッダーです")
st.subheader("これはサブヘッダーです")
st.text("これは普通のテキストです")
st.markdown("**Markdown**にも対応しています！")

💡 st.write() はなんでも表示できる万能関数なので、迷ったらこれを使うのがオススメ！

📊 表やデータを表示する

Pandasのデータフレームやリストもすぐに画面に出せます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "名前": ["田中", "佐藤", "鈴木"],
    "年齢": [25, 30, 22]
})

st.write(df)           # 自動的に表にしてくれる
st.dataframe(df)       # スクロール可能な表（インタラクティブ）
st.table(df)           # 静的な表（固定表示）

🎨 画像や動画を表示する

画像や動画も1行で表示可能です。

st.image("sample.png", caption="サンプル画像", use_column_width=True)
st.video("https://www.youtube.com/watch?v=xxxxxxx")

🧑‍🔧 入力ウィジェットを使う

フォームやインタラクティブなツールを作るなら、これらの入力系コンポーネントが便利です👇

name = st.text_input("名前を入力してください")
age = st.slider("年齢を選んでください", 0, 100, 25)
color = st.color_picker("好きな色を選んでください")

他にもたくさんあります：

コンポーネント	説明
`st.button()`	ボタンを表示
`st.checkbox()`	チェックボックス
`st.radio()`	ラジオボタン
`st.selectbox()`	ドロップダウンから1つ選択
`st.multiselect()`	ドロップダウンから複数選択
`st.file_uploader()`	ファイルアップロード
`st.date_input()`	日付の選択

📦 サイドバーを使ってUIを整理

サイドバーは st.sidebar.〇〇 を使えば、メイン画面とは別にウィジェットを配置できます。

option = st.sidebar.selectbox("メニューを選択", ["ホーム", "設定", "ヘルプ"])

👈 サイドバーを使うと、メイン画面がスッキリして見やすくなります！

🔁 処理中のスピナー表示

時間のかかる処理のときは、st.spinner() を使えば読み込み中の表示も可能です。

import time

with st.spinner("処理中..."):
    time.sleep(2)
st.success("完了しました！")

ここまでが、Streamlitでよく使われる基本のコンポーネントたちです。

4. Webアプリをデプロイするには？｜無料でネット公開！

せっかく作ったStreamlitアプリ、自分だけじゃなく他の人にも使ってもらいたい！
そんなときは、Streamlit Community Cloudを使えば、無料で世界中に公開できます。

GitHubと連携して簡単にデプロイできるので、難しいサーバー設定も必要なし。ここでは、そのやり方をステップ形式で紹介します。

🧰 事前準備：GitHubアカウントを用意しよう

Streamlit Cloudで公開するには、まずGitHubアカウントが必要です。まだ持っていない場合は、以下のリンクから無料登録できます。

👉 https://github.com/

🗂 Step1：アプリファイルをGitHubにアップロード

GitHubで新しいリポジトリ（例: streamlit-app）を作成
ローカルで以下のファイルを用意
- app.py（またはmain.pyなど、アプリ本体）
- requirements.txt（必要なライブラリの一覧）

requirements.txt はこんな感じで作ります👇

streamlit
pandas
matplotlib

Gitでリポジトリにプッシュ（初心者はGitHub DesktopでもOK）

🌐 Step2：Streamlit Cloudでアプリを公開！

Streamlit Community Cloud にアクセス
GitHubアカウントでサインイン
「New app」をクリックし、リポジトリを選択
実行したいPythonファイル（例：app.py）を選んで「Deploy」！

これだけで、あなたのアプリがネット上で公開されます✨

📎 公開されたURLを共有しよう！

デプロイが完了すると、https://〇〇.streamlit.appのようなURLが自動発行されます。
このURLを友達や同僚に送れば、誰でもあなたのアプリを使えるようになります！

✅ URLは「非公開」にも設定可能なので、社内だけで使いたいケースにも対応できます。

💼 補足：Snowflakeなど高度なデプロイも可能

もっと本格的に運用したい場合は、以下の選択肢もあります。

Snowflake Streamlit：セキュリティ・ユーザー管理・CI/CD対応
Heroku / Render / AWS：カスタマイズ性の高いクラウド環境
社内サーバーに直接設置：自社内のネットワークで閉じて使いたいとき

ただし初心者ならまずはStreamlit Cloud一択でOKです！

5. さらに進んだ使い方｜複数ページ・レイアウト・セッション管理

Streamlitは、シンプルなUIだけじゃなく本格的なWebアプリっぽい機能も簡単に実現できます。
この章では、「もっと便利に」「もっときれいに」使うための応用テクニックを紹介します。

📄 複数ページ構成にするには？

Streamlitでは、1つのアプリ内に複数ページを作ることができます。しかもとても簡単！

✅ やり方

app.py とは別に、pages/ フォルダを作成
その中に Python ファイルを入れる（例：pages/page1.py、pages/page2.py）

すると、サイドバーにページ切り替えメニューが自動で表示されます！

🔁 ページは自動で読み込まれるので、ルーティングの設定などは不要です。

🧱 レイアウトを整えるには？｜カラムやタブを使おう

📌 カラムで横並びに表示

複数のUIを横並びにしたいときは、st.columns() を使います。

col1, col2 = st.columns(2)

with col1:
    st.write("左側のカラム")

with col2:
    st.write("右側のカラム")

📌 タブ切り替えもできる！

Streamlit v1.10以降では、st.tabs() を使えばタブでコンテンツを切り替えることもできます。

tab1, tab2 = st.tabs(["グラフ", "表"])

with tab1:
    st.line_chart(...)

with tab2:
    st.dataframe(...)

💾 セッション状態を管理する｜st.session_stateの活用

通常、Streamlitはブラウザを更新するたびに状態がリセットされます。
でも、st.session_state を使えば、データや入力値をアプリ内で保持できます。

例：カウンターを作る

if "count" not in st.session_state:
    st.session_state.count = 0

if st.button("カウントアップ"):
    st.session_state.count += 1

st.write(f"現在のカウント: {st.session_state.count}")

🧠 フォーム送信やログイン情報の管理などにも使えます！

📋 フォームでまとめて送信

複数の入力欄があって、ボタンを押したときに一括で処理したいときは、フォーム構文が便利です。

with st.form("my_form"):
    name = st.text_input("名前を入力")
    age = st.slider("年齢", 0, 100)
    submitted = st.form_submit_button("送信")

if submitted:
    st.write(f"{name} さんは {age} 歳です")

✅ 通常のst.text_input()などは毎回即反映されますが、フォームを使うと「まとめて送信」ができます。

6. 注意点とよくあるトラブル

Streamlitはとても便利ですが、いくつか知っておくべき注意点や、初心者がつまずきやすいポイントもあります。
ここでは、よくあるトラブルとその対処法をまとめました。

🔄 ブラウザをリロードすると状態がリセットされる？

Streamlitでは、ページを再読み込みするとすべての入力や変数が初期化されます。
たとえば、スライダーの値やカウントの状態なども元に戻ってしまいます。

✅ 対策：st.session_state を使う

状態を保持したいときは、セッション情報を管理できる st.session_state を活用しましょう。

if "name" not in st.session_state:
    st.session_state.name = ""

name = st.text_input("名前を入力", value=st.session_state.name)
st.session_state.name = name

🐛 実行エラーが出る！ → エラーメッセージをよく読もう

Streamlitでは、エラーが出るとアプリ画面の下に赤文字で表示されます。
内容をよく読んで、どの行で何が原因かをチェックしてみましょう。

エラーメッセージ例	原因と対処法
`ModuleNotFoundError`	ライブラリが入っていない → `pip install ライブラリ名`
`TypeError`	関数に渡す引数の型が間違っている
`OSError: Address already in use`	他のアプリが同じポートで動いている → 先に終了させるか、ポート番号を変える

📂 ファイルアップロードがうまくいかない？

Streamlitの st.file_uploader() は、アップロードされたファイルをメモリ上で一時的に扱います。

✅ よくある注意点

ファイルサイズが大きすぎると読み込みに失敗する
file.read() はバイト形式で返るので、テキストとして読む場合は .decode() が必要

uploaded_file = st.file_uploader("ファイルを選択")
if uploaded_file is not None:
    content = uploaded_file.read().decode("utf-8")
    st.write(content)

🐢 表示が遅い・重い

大きなデータや複雑なグラフを扱うと、アプリの動作が重くなることがあります。

✅ 対処法

表示するデータを必要最小限に絞る
毎回同じ処理は @st.cache_data でキャッシュする
外部ファイルの読み込みは必要なときだけ行う

@st.cache_data
def load_data():
    return pd.read_csv("big_data.csv")

📦 バージョンアップで動かなくなる？

Streamlitは活発に開発が続けられているため、バージョンアップで仕様変更があることも。
過去に動いていたコードが突然動かなくなることもあります。

✅ 対策

requirements.txt にバージョンを固定して記載しておく
例：streamlit==1.32.0
公式ドキュメントやリリースノートを定期的にチェック

これらのポイントをおさえておけば、Streamlitでの開発がグッと快適になります！

7. まとめ｜StreamlitでWebアプリ開発はここまで簡単！

ここまで読んでくださってありがとうございます！
今回紹介した Streamlit は、まさに「Pythonで最も手軽にWebアプリが作れる魔法のツール」です。

✅ この記事で学んだこと

インストールからアプリ作成までわずか数分！
グラフや表、フォームなど、豊富なUIをPythonだけで実装できる
作ったアプリはStreamlit Cloudで無料公開が可能
st.columns() や st.session_state などで本格的なアプリ構成にも対応
よくあるトラブルや注意点も事前に知っておけば安心！

Streamlitを使えば、アイデア次第でいろんなアプリが作れます。

たとえば…

📊 データを見せる可視化ダッシュボード
💬 チャット型のツールやフォームアプリ
🧮 業務の自動化ツールや計算アプリ
🔮 機械学習モデルのWeb化・デモ展示ページ

などなど、Pythonが少し書けるだけで、**あなたの作ったツールが「誰かの役に立つアプリ」**に変わります！

まずは、自分用のちょっとしたアプリを作って、身近な人に「これ便利だよ！」って見せてみましょう😊
きっと、新しい開発の楽しさが広がっていくはずです！

よくある質問（Q&A）

Q Streamlitは無料で使えますか？: A

はい、ローカルでの開発も、Streamlit Community Cloudでの公開も基本無料です。

Q
HTMLやCSS、JavaScriptの知識は必要ですか？: A

基本的なアプリなら不要です。Pythonだけで完結します。

Q 複数人で開発できますか？: A

GitHubを使えば、複数人で共同開発することができます。バージョン管理もできて安心です。