Snowflake Summit 2026 最速レポート Day2
StreamlitのDevRelと話してわかった
「AI時代のStreamlitの有用性と将来性」

はじめに

こんにちは。DATUM STUDIOの山口です。

現在参加中のSnowflake Summit 2026から、Day2の現地レポートをお届けします。

本日はSnowflakeのブースに行って、StreamlitのDevRelを担当するChaninさんとお話しする機会をいただいたので、その内容を中心に記事をまとめたいと思います。

Chaninさんは、DevRelを担当されているだけではなく、YouTuberとしてData Scienceや機械学習、Streamlitについて発信をされているすごい方です。

▼ChaninさんのYouTubeチャンネルは、こちらから
https://www.youtube.com/@DataProfessor

Streamlitは、アプリケーションを非常に簡単に開発することができるPythonのフレームワークです。

その手軽さが大変魅力的なフレームワークですが、近年はClaude Codeなどの登場でStreamlitを使わなくても簡単にアプリケーションを開発することが可能になってきています。

Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが台頭するなか、渡米前から考えていた「AI時代にStreamlitの価値はどこへ向かうのか」について、SnowflakeのブースにてChaninさんに直接ご質問しました。私の3つの質問と、Chaninさんの回答をまとめます。

質問1：AIコーディングエージェントの時代、Streamlitの本質的な価値はどこにあるのでしょうか？

最初は、次の質問をさせていただきました。

「Claude CodeのようなAIコーディングエージェントが登場し、Streamlitを使わなくてもデータアプリを構築できる時代になっています。開発チームの視点から、Streamlitの本質的な価値はどこにあるとお考えですか？」

Chaninさんはまず、AIコーディングアシスタントがもたらした変化を整理してくださいました。

「以前は、データアプリを作るにはStreamlitのようなローコードフレームワークを使うか、Djangoのような複雑なフレームワークを扱う技術力が必要でした。今は自然言語でプロンプトを入力するだけでアプリが生成される。ReactアプリもHTMLページもStreamlitアプリも、AIが作れます。」

では、選択肢が増えたなかで「Streamlitを選ぶ理由」はどこにあるのか。

「Streamlitのアドバンテージは2つあります。1つは生成されたコードをPythonで直接修正できること。もう1つはデプロイのシンプルさです。Reactなど他のフレームワークで作ったアプリは、デプロイ先を自分で決めて、クラウド環境やOSにロックインされた形で管理することになります。機能を変えたい時も、関わるツールが多くて手間がかかります。でもStreamlitアプリをSnowflake上にデプロイしていれば、Cortex Codeに機能の追加やバグ修正を頼むだけです。アプリを更新すれば、すぐに新しいバージョンが動き始めます。」

質問2：SnowflakeとStreamlitの連携は、今後重要ですか？

StreamlitとアプリをSnowflake上にデプロイすることにアドバンテージがある、というコメントがあったため、続けて次のように伺いました。

「SnowflakeとStreamlitを組み合わせることは、今後どんどん重要になっていくのでしょうか？」

Chaninさんは「大切である」と即答してくださった上で、具体的なワークフローを説明してくれました。

「Snowflakeはデータクラウドプラットフォームとして、アプリ構築に必要なものがすべて揃っています。たとえば、次のような流れが実現できます。まず、データを用意して探索的データ分析（EDA）を行い、必要なセマンティックビューはCortex Codeに作ってもらいます。次に、機械学習モデルを構築したらSnowflake上でREST APIとしてデプロイし、そのAPIをStreamlitアプリから呼び出して、クライアントに提供します。入力ウィジェットで条件を変えると、Snowflake上のモデルがリアルタイムに推論して結果をアプリ上に表示し、データの可視化も同じアプリ内でできます。」

データの蓄積から分析・モデリング・アプリ公開まで、SnowflakeとStreamlitの組み合わせで一気通貫で完結する。小さなチームでデータ活用プロジェクトを進める際には、特に大きなアドバンテージになると感じました。

質問3：定義済み関数とAgent Skillsで、アプリを即座に作れることが魅力ではないでしょうか？

3つ目は、自分の意見を次のように伝えました。

「Streamlitの魅力の1つは、定義済みの関数やAgent Skillsを使うことで、アプリをほぼ即座に構築できる点だと感じていますが、いかがでしょうか。」

するとChaninさんは、ここ最近のアップデートについて教えてくださいました。

「まさにそのとおりで、最近さらに使いやすくなりました。ここ2週間ほどで、Agent SkillsがStreamlitのPythonライブラリに直接統合されました。以前はGitHubの別リポジトリ（streamlit / agent-skill）から個別にインストールする必要がありましたが、今はライブラリをアップデートするだけで使えます。コーディングエージェントもAgent Skillsを自動的に認識して、活用できるようになっています。」

YouTubeチャンネルの話もうかがいました

Data Superheroでもある小宮山さんと私で、技術情報発信のためのYouTubeチャンネルを運営していることもお伝えし、チャンネル登録者を増やすためのアドバイスをいただきました。

他のYouTuberとコラボすること、動画ごとにPlaylistを作成すること、動画をポストしたあとは、Xで宣伝することなどをおすすめしていただきました。

また、大変光栄なことに、YouTubeコラボのお誘いもいただき、とても嬉しかったです。

まとめ

Chaninさんへのご質問を通じて、AIコーディングエージェントが普及してもStreamlitの需要があり続けることを確認できました。

Snowflakeとの連携によるデプロイの手軽さ、Pythonによるコードのシンプルさ、そしてAgent Skillsのライブラリ統合など、これらが、Streamlitの強みなのだと改めて勉強になりました。

また、Streamlitの開発に関わっている方と直接お話できるという、現地ならではの経験ができ、良い1日だったなと思いました。

そして、昨年Summitに参加した際に、Streamlit Creatorsを目指すことを宣言していたのですが、実現でき、憧れであるChaninさんやStreamlit Creatorsの方々と1年越しに直接お会いすることもできたことが、とても嬉しかったです。

▼Snowflake Summit 2025最速レポート最終日① -Streamlit創業者、Streamlit Creatorsとの交流編-
https://datumstudio.jp/blog/snowflake-summit2025-dailyreport-lastday-1/