Streamlit は社内ツールだけじゃない！PoCの速さで実現する"商用品質"の分析SaaSアーキテクチャ
データアナリティクス機能を "Python" で “外のお客様” に届けたい開発者へ。
本発表では、社内ツールで終わりがちな Streamlit アプリを“商用品質”に引き上げ、わずか２週間で EC 事業者向け SaaS としてリリースした実体験を共有します。
EC事業者の売上向上を支援する中で「どの商品が返品を生むか」「メール施策は機能しているか」といったデータ活用ニーズが高まりました。PoCは瞬時に作れるStreamlitですが、本番SaaSにはセキュリティ・性能・品質保証という壁が立ちはだかります。
私たちは「PoCの速さ」と「SaaSの品質」を両立させるため、以下のPythonエコシステムのピースを戦略的に組み合わせました。
* 堅牢性：Streamlitの独自例外をDecoratorで捕捉し、ユーザーフレンドリーな通知と情報漏洩を防止
* 分析基盤：S3/Kinesis Firehose/Athena/awswranglerによるETL不要のサーバーレス構成
* パフォーマンス：効率的なSession StateキャッシュでAthenaコスト削減、レスポンスを高速化
* UX：Altairによる宣言的で美しいインタラクティブグラフ
* 認証：WebSocketのCookie問題をJWT検証Decoratorで解決
* 品質保証：mypy/pyrightによる型安全担保/Streamlit Testing APIを用いたヘッドレステストをCIに統合
リリース初日から顧客10社が利用開始し、インシデントゼロで安定稼働しています。
「あつまれ Python のピース」に沿い、多様なピースを束ねてビジネス価値を最大化する方法を紹介します。
参加者は「迅速さ」と「高品質」を両立させる具体的なレシピを持ち帰れます。