Snowflake Summit 2026 最速レポート Day3
〜海外のStreamlitユーザーに直接聞いたStreamlit活用方法〜

はじめに

こんにちは。DATUM STUDIOの山口です。

本日は、Snowflake Summit 2026の「Braindate」について紹介します。

Braindateは、少人数で行う対話セッションイベントです。
登壇発表とは異なり、参加者が自分の関心テーマを投稿し、同じ興味を持つ人たちと1対1または、小グループで本音トークを行うという形式です。

今回私が参加したのは、Streamlit CreatorsのYuichiro Tachibanaさん主催のStreamlitに関することを話すBraindateです。
Yuichiroさんは、リアルタイムな映像・音声処理をStreamlitアプリ上で実現するライブラリ「Streamlit-WebRTC」や、StreamlitアプリをWebブラウザ上で動作させる「Stlite」などを開発されている、ひと言で言うとすごい方です。

Yuichiroさんが開発されている機能
・Streamlit-WebRTC：https://github.com/whitphx/streamlit-webrtc
・Stlite：https://github.com/whitphx/stlite

本日のBraindateでは、Yuichiroさんと私以外に、2名の海外のデータエンジニアの方と、Streamlit Creatorsのコミュニティマネージャーの方が参加されていました。

海外のStreamlitユーザーの方に、「どのようにStreamlitを活用しているのか」を直接聞けるという、Summitならではの貴重な機会だったので、皆さんにも共有したく、ご紹介します。

（初めてお会いした方であり、撮影許可を得られていないため、写真は割愛します）

AIエージェント時代における、Streamlitの立ち位置

会話の中で、「Snowflake CoCoのようなAIコーディングエージェントが登場した現代、Streamlitはなくなるのか？」という話題がありました。

昨日、StreamlitのDevRelであるChaninさんに質問をさせていただいたものと同じ話題で、皆さんも気になっているところなんだなと思いました。

Chaninさんへのご質問について気になる方は、昨日のレポートをご覧いただけますと幸いです。

▼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」
https://datumstudio.jp/blog/snowflake-summit-2026-dailyreport-day2-2/

上記の話題について、参加者のデータエンジニアの方は、次のようなことをおっしゃっていました。

Reactで「データアプリを作って」と指示した場合、やり方が1万通りあると話していました。一方、Streamlitは「選択肢が少ないので、最初の試行で正解に近い結果が出やすい」とも語っていました。

昨日のブログでもご紹介しましたが、StreamlitのDevRelのChaninさんに「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？」とお伺いしましたが、他のStreamlitユーザーも私と近い考えを持っていらっしゃることが分かりました。

海外エンジニアが語る現場のユースケース

このセッションでは、バックグラウンドの異なるStreamlitユーザーの方々から、様々なユースケースが飛び出しました。
日本では聞いたことがない事例ばかりで、驚きました。伺った事例は次のとおりです。

事例1：データ品質チェックツール

あるエンジニアの方は、1,286件ものデータ品質チェックをStreamlitで可視化していると話していました。
8,000行ものSQLが裏側で動いており、データ投入の約10分後には、ダッシュボード上で品質結果が確認できる仕組みだそうです。
「3年間誰も気づいていなかった問題を、これで発見した」という話もありました。

事例2：RBAC（ロールベースアクセス制御）管理ツール

権限管理をStreamlitアプリで行っているという事例です。管理者ロールを持つユーザーだけがアクセスできるよう制限されており、ボタンをクリックするとSnowflakeへの権限付与（grant）が実行される仕組みです。
通常ロールには読み取り権限、特定ロールには書き込み権限を付与する、といった管理をアプリ上で行っているとのことでした。

事例3：データパイプライン監視ツール

スケジュールタスクの有効・無効切り替えや実行履歴の確認、異常検知なども、Streamlitで一元管理しているという声もありました。

BIツールとの比較と、Snowflake CoCoによるライブデモ

「Streamlitは、BIツールを代替するものか」という話題にも、議論が及びました。参加者の意見をまとめると、ツール選択は用途によって異なる、という整理になりました。

専用BIツール（Tableau等）	シンプルなフィルター＋チャートの組み合わせ
Streamlit	データ操作・管理・カスタムロジックを含む複雑なアプリ
React（Snowflake Nativeアプリ等）	高度にカスタマイズされたUI・インタラクション

また、セッション後半では、参加者の一人がSnowflake CoCoを使ったライブコーディングを実演してくれました。
「サンフランシスコの主要スポットをハイライトした、インタラクティブマップアプリを作って」と指示するだけで、すぐにコードが生成され、Snowflake上のワークスペースにデプロイされました。
Wi-Fi環境の関係でマップの背景タイルが表示されないハプニングはありましたが、アプリ自体はほぼ1回で動作するところまで達成していました。

まとめ

Yuichiroさんに助けていただきながら、海外のStreamlitユーザーの方々とコミュニケーションをとることができ、大変良い経験になりました。本当にありがとうございました。

また、Braindateを通じて、Streamlitが海外の現場でどのように活用されているのか事例を知ることができ、非常に勉強になりました。

「AIエージェントとStreamlitの相性の良さ」という視点は、私自身もStreamlitの公式Skillsを使う上でも感じていたことだったので、海外のStreamlitユーザーの方と同じ考えを持っていて非常に嬉しかったです。