Streamlit共同創業者が来日、同社の歴史を振り返る

ビジネス課題を解決するデータアプリ構築を促す「Streamlit in Snowflake」

2023年12月26日 07時00分更新

文● 大河原克行　編集● 福澤／TECH.ASCII.jp

今後SnowflakeでAI機能の統合も、日本におけるStreamlitトレーニングプログラムも展開

　今後の技術進化の方向性についても言及した。

　ケリー氏は、「StreamlitをSnowflakeに密統合していく作業を進める。Streamlitをより高速に、より拡張可能にするバックエンドのイノベーションも行う。2024年も素晴らしい機能ではなく、魔法のような機能を開発していく」とし、「とくに、Snowflakeが持つ機械学習やAI機能を、Streamlitと統合することを楽しみにしている」と今後の抱負を述べた。

　Streamlitのアプリケーションを強化するために、大規模言語モデル（LLM）や機械学習を活用できるようになる。たとえば、AIアシスタント機能である「Snowflake Copilot」により、SQLのクエリーを簡単に作ることができ、Streamlitのアプリケーションもより簡単に開発できる。AIアプリケーション開発のプラットフォームである「Snowflake Cortex」では、CompleteやEmbed、ベクトル検索などの機能を使うことができる。

　StreamlitのChat APIの拡張によって、大規模言語モデルをアプリケーションで容易に利用できるようにする。「LLMと生成AIにおいてもリーダーとしての立場を強めていく」とケリー氏は述べた。

生成AI/LLMのためのSnowflakeのプラットフォーム

　一方、日本におけるStreamlitのトレーニングプログラムについても説明があった。

　Snowflakeの執行役員プロフェッショナルサービス＆トレーニング本部長である並木知己氏は、「Streamlitは、業務部門でもデータを活用できる環境を目指す企業に適している。Streamlitは、誰もが使えるようになることが重要」と前置きし、「製品の特徴を知ってもらいながら、短期間で、オンデマンドで、自身のペースで、無料で学べるコンテンツを提供している」と語った。

Snowflake 執行役員プロフェッショナルサービス＆トレーニング本部長の並木知己氏

　同社では「Snowflake University」を通じて、Snowflakeやデータ作業全般における初心者などを対象にしたワークショップを展開。そのひとつである「Data Application Builder Workshop」では、ワークショップのガイドに従いながら進めていくと、4時間から5時間程度で、Streamlitでのアプリケーションを開発できるようになるという。