Streamlit vs Dash: 2025年、あなたに最適なフレームワークはどっち？

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Olaf Källström

Updated on 2025/11/15

データアプリ、AI駆動のインタラクティブダッシュボード、あるいは高速なプロトタイピング用アプリを作っているなら、きっとStreamlitとPlotly Dashのどちらか（あるいは両方）を目にしたことがあるはずです。
どちらも人気のあるオープンソースのPythonフレームワークですが、想定しているユーザー層やユースケースには少し違いがあります。

この2025年版のガイドでは、StreamlitとDashを、機能・パフォーマンス・エコシステム・エンタープライズ対応・実運用シナリオという観点から比較し、次のプロジェクトに最適なツール選びをサポートします。

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StreamlitとDashを理解する

⭐ Streamlitとは？

Streamlitは、Pythonスクリプトを素早く共有可能なアプリに変換できる、軽量なフレームワークです。
開発者体験、シンプルな文法、フロントエンド実装が不要であることにフォーカスしています。

Streamlitが選ばれる主な理由:

• 非常に素早く開発・反復できる
• ボイラープレートが極めて少ない
• データ探索、プロトタイプ、社内ツールに最適
• AI / LLMベースのアプリに対するサポートが強力（2024–2025年のアップデート）

上のような可視化アプリを再現したい場合は、ステップバイステップのガイドをこちらから確認できます。

⭐ Dashとは？

Plotly Dashは、次の技術スタックの上に構築された、より伝統的なWebアプリ開発フレームワークです:

• Flask（バックエンド）
• React.js（フロントエンド）
• Plotly.js（チャート）

Dashは次のような場面を想定して設計されています:

• エンタープライズ向けダッシュボード
• 高度にカスタマイズ可能なレイアウト
• コールバックによる複雑なインタラクション
• プロダクトへの組み込みアナリティクス

Streamlit vs Dash: 2025年時点の詳細比較

以下は、両ツールの現在の状況を踏まえた、より現実的な比較表です:

Streamlit vs Dash: 機能比較

Streamlit — シンプルさ重視

Streamlitは、「摩擦を最小化したい」場面に強みがあります:

• スライダー、セレクタ、サイドバーなどの豊富な組み込みウィジェット
• ホットリロードによる超高速な反復開発
• マルチページアプリ（最近追加）
• LLMアプリケーション向けのネイティブチャットUI要素
• 「アプリ = Pythonスクリプト」という開発スタイル

Dash — コントロール重視

Dashは、「細部まで作り込みたい」ケースに向いています:

• 複雑で多層的なレイアウト構成
• コールバック駆動のアプリケーションアーキテクチャ
• Plotly.jsの豊富な表現力をそのまま利用可能
• CSS + HTML + React.jsコンポーネントをフルカスタマイズ
• 本格的なエンタープライズ運用を支えるDash Enterprise

Streamlit vs Dash: プロトタイピング速度

プロトタイピングに関しては、Streamlitが圧倒的に有利です。

• 1ファイル書けば、そのまま動くアプリになる
• コールバックやMVC構造を意識する必要なし
• 機械学習モデル、Embedding、LLMとの統合が容易
• データサイエンティストが社内向けデモを素早く作る用途で人気

Dashも十分速いものの:

• ある程度の構造設計が必要
• ボイラープレートコードが多い
• アプリの規模が大きくなるとコールバックが肥大化しがち

勝者: Streamlit

Streamlit vs Dash: エンタープライズ・本番運用

この領域では、Dashが優勢です。

Dashの強み:

• 本格的なMVCアーキテクチャ
• 長期運用を前提とした保守性の高さ
• 充実したデプロイオプション（Dash Enterprise）
• 認証、SSO、RBACなどのエンタープライズ機能
• 高度な可視化コンポーネント群

一方、Streamlitのエンタープライズ利用も伸びていますが:

• 大規模コードベース向けの構造はまだ限定的
• エンタープライズ機能の「箱からそのまま」提供は少なめ
• デプロイは簡単だが、柔軟さや選択肢はDashほど多くない

勝者: Dash

Streamlit vs Dash: ユーザー体験 & 開発者体験

Streamlit:

• 初心者にとても優しい
• メンタルモデルが単純で理解しやすい
• Web開発の知識がほぼ不要
• ドキュメントも読みやすい

Dash:

• 学ぶべき概念が多め
• コールバック設計にあらかじめ計画性が必要
• ただし、Webフレームワークに慣れた開発者にはフィットしやすい

結論: 開発体験を重視するならStreamlit、エンジニアリング志向のチームにはDash

Streamlit vs Dash: 構造と拡張性

Dashは次のような構造を採用しています:

• MVCアーキテクチャ
• レイアウト・コールバック・ロジックの明確な分離
• 100以上のコンポーネントを持つ大規模アプリにもスケールしやすい

Streamlitは:

• スクリプト実行モデル
• 柔軟性が高く、書き方の自由度も大きい
• その一方で、規律を持って整理しないとコードが散らかりやすい

両フレームワークでシンプルなアプリを作る

⭐ Streamlit コード例

import streamlit as st
import plotly.graph_objects as go
 
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1,2,3,4], y=[10,15,7,10]))
st.plotly_chart(fig)

次のコマンドで実行します:

streamlit run app.py

⭐ Dash コード例（Dash 2.x構文対応）

import dash
from dash import html, dcc
import plotly.graph_objects as go
 
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1,2,3,4], y=[10,15,7,10]))
 
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([dcc.Graph(figure=fig)])
 
if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

結果の比較

Streamlit:

• 必要なコード量が少ない
• 非常に直感的
• Notebookからそのままアプリ化するワークフローに最適

Dash:

• ボイラープレートは多め
• その分、大規模なダッシュボードに強く、拡張性が高い
• UIやパフォーマンスを細かく制御しやすい

結論: StreamlitとDash、どちらを使うべきか？

次のような場合はStreamlitがおすすめです:

• とにかく素早くプロトタイプを作りたい
• AI / LLMを活用したアプリを作りたい
• 軽量な社内ツールを構築したい
• シンプルなダッシュボードが欲しい
• コードを最小限に抑え、開発スピードを最大化したい

次のような場合はDashを選ぶと良いでしょう:

• エンタープライズ向けの本格的なダッシュボードが必要
• 高度にインタラクティブで、UIを細かく作り込みたい
• 複雑なコールバックロジックを扱いたい
• 長期運用を前提とした保守しやすいアーキテクチャが必要

どちらも優れた成果を出せるフレームワークです。
最適な選択は、プロジェクトの規模・複雑さ・寿命（短期か長期か）といった要件によって決まります。

FAQs

1. 高速なプロトタイピングには、StreamlitとDashのどちらが向いていますか？
   Streamlitはシンプルなスクリプトベースのアプローチを取れるため、プロトタイピングのスピードという点ではより優れています。

2. エンタープライズアプリケーションにはどちらが適していますか？
   Dashは構造化された設計と本番運用を見据えた豊富な機能を備えており、エンタープライズ規模のアプリケーションに向いています。

3. コミュニティが大きいのはどちらですか？
   Dashのコミュニティは歴史が長く成熟していますが、Streamlitのコミュニティも急速に拡大しています。