「データサイエンスのためのビジュアライゼーションツール「Streamlit」のサポートを始めました。」

Pythonの強力なWeb UIフレームワーク「Streamlit」とそのデスクトップ版「@stlite/desktop」をフルサポートしています。これにより、機械学習モデルや自動化スクリプトのプロトタイプ検証（PoC）がより迅速かつ効果的に行えるようになります。

■ 技術的背景
・Streamlit: Pythonで開発されたWeb UIフレームワークで、データサイエンスと機械学習の領域でのアプリケーション開発を効率化します。
・Pyodide: サーバレス環境でPythonコードを実行するための強力なツール。ブラウザ上での動作を可能にします。
・Electron: デスクトップアプリケーション開発のためのフレームワーク。@stlite/desktopなどで利用され、ローカル環境でのアプリケーション提供を実現します。

■ 主な用途
・機械学習・ディープラーニングモデルのPoC検証: Streamlitを用いて、カスタムモデルの実証実験を行うWebアプリケーションの開発。
・コードのWeb UI化: JupyterLabやGoogle Colaboratoryで開発したコードを、Streamlitを使ってWeb UIに変換し、アクセスしやすくします。
・自動化スクリプトのWeb UI化: 日常の業務を自動化するスクリプトをWebアプリとして提供し、操作を簡単にします。

■ 事例紹介
・【AI/PoC】: Transformersを使用したカスタムモデルの実証実験を行うWebアプリケーションを開発し、クライアントに提供。
・【RPA/省力化】: PDFテンプレートに大量の氏名を埋め込むローカルWebアプリを開発。大量文書の自動生成を効率化。
・【RPA/省力化】: 複数のExcelファイルから必要なデータを選択し、新たなExcelを生成するデスクトップアプリを提供。

■ 費用感
・プロジェクトは30万円からの予算でスタート可能です。お客様の要件に応じて、最適なソリューションを提供します。