『プロトタイプを最速で形に』する2大ツール
Streamlit と Gradio は Python だけで Web アプリを構築できる人気フレームワークです。本記事では編集部の視点で、使い分けを公開情報をもとに整理します。Python 非同期実践 もご参考に。
Streamlit の特徴
(1) 純粋な Python：HTML/JS 不要。(2) state 管理：rerun 駆動。(3) 豊富なコンポーネント：チャート/フォーム/ファイル。(4) 多段ページ：multi-page app。(5) Streamlit Cloud：無料ホスティング。
Gradio の特徴
(1) ML モデル特化：HuggingFace 由来。(2) 関数→UI：1関数で完結。(3) ブロック式UI：複雑構成も可能。(4) HuggingFace Spaces：無料ホスト。(5) シェアリンク：72時間限定の URL 発行。
使い分けの判断
(1) データ分析ダッシュボード：Streamlit。(2) LLM/ML モデルのデモ：Gradio。(3) 多ページの社内ツール：Streamlit。(4) HuggingFace と統合：Gradio。(5) 業務システム前段：Streamlit + 認証。
LLM アプリでの活用
(1) Chat インタフェース：両方対応。(2) ストリーミング応答：両方対応。(3) RAG デモ：チャットUI+ベクトル検索。(4) マルチモーダル：画像/音声/動画。(5) 本番化への移行：別フレームワークに。LangChain+RAG 実装 もご参考に。
本番運用の注意点
(1) 状態管理の特性：rerun 駆動の理解。(2) 同時接続数：Streamlit はシングルスレッド気味。(3) セキュリティ：認証統合が手薄。(4) 長期運用：本格化したら React/FastAPI へ。(5) コスト：Streamlit Cloud 無料枠制限。社内ツール・デモには最適、本番システムには別フレームワーク併用。
デプロイの選択肢
(1) Streamlit Cloud：GitHub 連携無料。(2) HuggingFace Spaces：Gradio 親和性。(3) セルフホスト：Docker + reverse proxy。(4) Modal / Replicate：マネージド GPU。(5) Cloud Run：マネージドコンテナ。サーバーレス実践 もご参考に。
失敗しがちなパターン
(1) 本番運用に過大期待：性能/機能不足。(2) state の理解不足：rerun で動作不安定。(3) 認証なしで公開：機密漏洩。(4) 巨大データの全件表示：UI 固まる。(5) コードの保守性：プロトタイプのまま本番化。対策は、(1)用途を絞る、(2)session_state 活用、(3)Auth0等、(4)pagination、(5)定期リファクタ、です。