はじめに

はじめまして、@umd55 です。

15年くらいメイクアップ化粧料の研究開発・処方設計をしていましたが、縁あって本年より社内ツール開発をしています。

初めてのプログラミング言語は Python で、爆速で開発したかったので Streamlit で開発することが多くなりました。

「Streamlit でいい感じのプロトタイプができた！チームメンバーに使ってもらいたい。」

次第にそう思うようになりました。しかしながら、サーバー構築やデプロイはハードルが高く、プロトタイプは爆速でも、共有するのに失速してしまう。

「作る」より「配る」が難しい・・・これが意外な壁でした。

そこでこの記事では、embedded Python + bat ファイルを使って、Python 未インストールの PC でも動く Streamlit アプリを配布する方法を紹介します。

共有ファイルサーバー上の CSV を読み込んで表示する、簡易検索アプリを例に解説します。

この方法のメリット

サーバー不要: 今すぐ配布できる
Python 未インストールでも動く: 配布先の PC に Python がなくても OK
bat ダブルクリックで起動: デスクトップアプリ風の体験

全体像

開発者がやること

uv をインストール
uv で Streamlit アプリを開発
requirements.txt を作成
embedded Python を準備し、ライブラリをインストール
フォルダを整えて zip 化
チームに配布

配布先ユーザーがやること

zip を展開
bat をダブルクリック

これだけです。
めちゃくちゃ手軽です。

最終的な配布物

MyApp/
├── bin/
│   ├── python/           # embedded Python（pip install 済み）
│   │   ├── python.exe
│   │   ├── python313._pth
│   │   ├── Lib/
│   │   ├── Scripts/
│   │   └── ...
│   └── main.py           # Streamlit アプリ
└── MyApp.bat             # 起動用

ユーザーから見ると フォルダ1つ + bat 1つ だけです。シンプルなのでユーザーも迷いません。

前提条件

OS: Windows 10 / 11
開発者: uv をこれからインストール（Python 不要）
配布先: Python 未インストールでも OK

Part 1: 開発者向け手順

Step 1: uv のインストール

PowerShell を開いて以下を実行します。

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

インストール後、ターミナルを再起動して確認します。

uv --version

バージョンが表示されれば OK です。

💡 uv とは？

uv は Rust 製の高速な Python パッケージマネージャーです。pip より 10〜100 倍高速で、仮想環境の作成・管理も一括で行えます。Python 自体のインストールも uv が自動で行ってくれるため、開発マシンに Python がなくても大丈夫です。

Step 2: Streamlit アプリの作成

作業フォルダを作成し、uv でプロジェクトを初期化します。

mkdir streamlit-app
cd streamlit-app
uv init

uv init を実行すると、以下のファイルが自動生成されます。

streamlit-app/
├── .git/
├── .gitignore
├── .python-version
├── main.py            # ← この中身を Streamlit アプリに書き換えます
├── pyproject.toml
└── README.md

main.py には Hello World のテンプレートが入っています。これを Streamlit アプリに書き換えていきます。

Streamlit を追加します。

uv add streamlit pandas

main.py を以下の内容に書き換えます。共有ファイルサーバーの CSV を読み込んで表示する簡易検索アプリの例です。ここでは犬種データを例に解説します。

import streamlit as st
import pandas as pd
from pathlib import Path

# ===========================================
# 設定（ここを環境に合わせて変更）
# ===========================================
# UNC パス例: \\\\server\\share\\data
DATA_DIR = Path(r"\\server\share\data")
CSV_FILE = DATA_DIR / "dogs.csv"

# ===========================================
# アプリ本体
# ===========================================
st.set_page_config(page_title="犬種図鑑", layout="wide")
st.title("犬種図鑑")


@st.cache_data
def load_data():
    if not CSV_FILE.exists():
        st.error(f"CSV ファイルが見つかりません: {CSV_FILE}")
        return pd.DataFrame()
    return pd.read_csv(CSV_FILE, encoding="utf-8")


df = load_data()

if df.empty:
    st.warning("データがありません。CSV ファイルのパスを確認してください。")
    st.stop()

# サイドバー：検索フィルター
st.sidebar.header("検索条件")
search_text = st.sidebar.text_input("犬種名で検索")

# グループフィルター
groups = ["すべて"] + sorted(df["group"].dropna().unique().tolist())
selected_group = st.sidebar.selectbox("グループ", groups)

# サイズフィルター
sizes = ["すべて"] + df["size"].dropna().unique().tolist()
selected_size = st.sidebar.selectbox("サイズ", sizes)

# フィルタリング
filtered_df = df.copy()

if search_text:
    filtered_df = filtered_df[
        filtered_df["name"].str.contains(search_text, case=False, na=False)
        | filtered_df["name_en"].str.contains(search_text, case=False, na=False)
    ]

if selected_group != "すべて":
    filtered_df = filtered_df[filtered_df["group"] == selected_group]

if selected_size != "すべて":
    filtered_df = filtered_df[filtered_df["size"] == selected_size]

# 結果表示
st.subheader(f"検索結果: {len(filtered_df)} 件")

# 表示するカラムを選択
display_columns = ["name", "name_en", "group", "size", "origin", "weight_kg", "height_cm", "lifespan"]
display_df = filtered_df[display_columns].copy()

st.dataframe(
    display_df,
    column_config={
        "name": st.column_config.TextColumn("犬種名", width="medium"),
        "name_en": st.column_config.TextColumn("英語名", width="medium"),
        "group": st.column_config.TextColumn("グループ", width="small"),
        "size": st.column_config.TextColumn("サイズ", width="small"),
        "origin": st.column_config.TextColumn("原産国", width="small"),
        "weight_kg": st.column_config.NumberColumn("体重(kg)", width="small"),
        "height_cm": st.column_config.NumberColumn("体高(cm)", width="small"),
        "lifespan": st.column_config.NumberColumn("寿命(年)", width="small"),
    },
    hide_index=True,
    width="stretch",
)

動作確認します。

uv run streamlit run main.py

ブラウザが開き、アプリが表示されれば OK です。Ctrl + C で停止します。

サンプル CSV（dogs.csv）

id,name,name_en,group,size,origin,weight_kg,height_cm,lifespan
1,柴犬,Shiba Inu,日本犬,中型,日本,9,38,13
2,秋田犬,Akita,日本犬,大型,日本,45,66,11
3,トイプードル,Toy Poodle,愛玩犬,小型,フランス,3,26,14
4,チワワ,Chihuahua,愛玩犬,小型,メキシコ,2,18,15
5,ゴールデンレトリバー,Golden Retriever,レトリバー,大型,イギリス,32,58,11

Step 3: requirements.txt の作成

embedded Python にインストールするためのライブラリ一覧を出力します。

uv export --format requirements-txt --no-hashes > requirements.txt

💡 --no-hashes オプションについて

uv export はデフォルトでハッシュ付きの requirements.txt を出力しますが、embedded Python の pip ではハッシュ検証がうまくいかないことがあります。--no-hashes を付けることでシンプルな形式になります。

Step 4: 配布用フォルダの作成と embedded Python の準備

開発環境（streamlit-app/）と配布物は分離します。

開発環境には uv で作成した .venv/、pyproject.toml、uv.lock などがありますが、これらは配布物には不要なためです。

配布用フォルダを作成

streamlit-app/ の親ディレクトリに移動してから、MyApp フォルダを作成します。

cd ..
mkdir MyApp
mkdir MyApp/bin

embedded Python のダウンロード

Python 公式サイトから Windows embeddable package (64-bit) をダウンロードします。

この記事執筆時点の最新版は Python 3.13.10 です。

直接リンク: https://www.python.org/ftp/python/3.13.10/python-3.13.10-embed-amd64.zip

展開・配置

ダウンロードした zip を展開
展開したフォルダを python にリネーム
MyApp/bin/ の中に python フォルダを配置

MyApp/
└── bin/
    └── python/          # ← ここに展開した中身を配置
        ├── python.exe
        ├── python313._pth
        ├── python313.zip
        └── ...

pip を使えるようにする

embedded Python はそのままでは pip が使えません。以下の手順で有効化します。

1. `python313._pth` を編集

MyApp/bin/python/python313._pth をテキストエディタで開き、#import site のコメントを外します。

python313.zip
.

# Uncomment to run site.main() automatically
- #import site
+ import site

2. get-pip.py をダウンロードして実行

MyApp フォルダに移動してから実行します。

cd MyApp

# get-pip.py をダウンロード
Invoke-WebRequest -Uri https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -OutFile get-pip.py

# embedded Python で実行
.\bin\python\python.exe get-pip.py

# 不要になったら削除
Remove-Item get-pip.py

💡 なぜこれらの設定が必要か？

._pth ファイルについて:
embedded Python は「埋め込み用途」を想定しており、デフォルトでは site-packages を読み込まない設定になっています。import site を有効にすることで、pip でインストールしたパッケージが正しく読み込まれるようになります。._pth ファイルは Python のパス設定ファイルで、ここに記載されたパスのみが sys.path に追加されます。

get-pip.py について:
embedded Python には pip が同梱されていません。get-pip.py は Python 公式が提供する pip インストール用のブートストラップスクリプトです。このスクリプトを実行することで、pip 本体とその依存パッケージ（setuptools、wheel）がインストールされます。

Step 5: ライブラリのインストール

MyApp フォルダ内で、embedded Python の pip を使って、requirements.txt のライブラリをインストールします。

.\bin\python\python.exe -m pip install -r ..\streamlit-app\requirements.txt

インストールが完了したら確認します。

.\bin\python\python.exe -m pip list

streamlit、pandas などがインストールされていれば OK です。

Step 6: アプリの配置と bat ファイルの作成

main.py をコピー

開発環境から main.py を MyApp/bin/ にコピーします。

Copy-Item ..\streamlit-app\main.py bin\

bat ファイルを作成

MyApp フォルダ内に MyApp.bat を作成します。

@echo off
cd /d %~dp0
bin\python\python.exe -m streamlit run bin\main.py
pause

💡 bat ファイルの解説

bat ファイルとは？
bat（バッチ）ファイルは、Windows のコマンドを記述したテキストファイルです。拡張子を .bat にすると、ダブルクリックで中に書かれたコマンドが順番に実行されます。プログラムの起動手順を自動化したいときによく使われます。今回は「Python を起動して Streamlit アプリを実行する」という手順を bat ファイルにまとめています。

各行の意味:

@echo off ：コマンドの表示を抑制

cd /d %~dp0 ：は bat ファイルのあるディレクトリに移動（ドライブをまたいでも動作）

pause ：エラー時にウィンドウがすぐ閉じないように

動作確認

MyApp.bat をダブルクリックして、アプリが起動することを確認します。

フォルダ構成の最終形

MyApp/
├── bin/
│   ├── python/
│   │   ├── python.exe
│   │   ├── python313._pth
│   │   ├── Lib/
│   │   ├── Scripts/
│   │   └── ...
│   └── main.py
└── MyApp.bat

zip 化

親ディレクトリに戻ってから、フォルダごと zip に圧縮して配布します。

cd ..
Compress-Archive -Path MyApp -DestinationPath MyApp.zip

Part 2: 配布先ユーザー向け手順

使い方（これだけ！）

受け取った MyApp.zip を展開
MyApp.bat をダブルクリック
コマンドプロンプトが開き、しばらく待つとブラウザが自動で開く
アプリが表示される

Python のインストールは不要です。

終了方法

コマンドプロンプトで Ctrl + C を押すか、ウィンドウを閉じます。

初回起動時のファイアウォール警告

初回起動時に「Windows セキュリティの重要な警告」ダイアログが表示されることがあります。

これは Streamlit が Web サーバーとして動作するため、Windows ファイアウォールがネットワークアクセスを許可するか確認しています。

選択	動作
キャンセル	自分の PC（localhost）からのみアクセス可能
許可	同じネットワーク内の他の PC からもアクセス可能

1人で使う場合は「キャンセル」で問題ありません。 localhost へのアクセスはファイアウォールに関係なく動作します。

これで配布パッケージの完成です！

bat ファイルをダブルクリックするだけで Streamlit アプリが起動する、超手軽な配布パッケージができました。

以降は、より便利に使うための Tips を紹介します。ご参考まで。

Tips

ショートカットでもっと便利に

bat ファイルのショートカットを作成すると、デスクトップやタスクバーに配置できて便利です。

MyApp.bat を右クリック → 「ショートカットの作成」
ショートカットをデスクトップなど好きな場所に移動
好みでアイコンも変更可能（右クリック → プロパティ → アイコンの変更）

よくあるエラーと対処

エラー	原因	対処
`python` が見つからない	bat 内のパスが間違っている	`bin\python\python.exe` のパスを確認
`ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'`	ライブラリ未インストール	`pip install` を再実行
ブラウザが開かない	ファイアウォール or ポートブロック	http://localhost:8501 を手動で開く
CSV の文字化け	エンコーディングの不一致	`encoding='cp932'` or `'utf-8'` を指定
`python313._pth` の編集を忘れた	pip は通るが import で失敗	`import site` のコメントを外す

この方法の限界と次のステップ

この方法ではソースコードが見える状態で配布することになります。あくまで社内共有・プロトタイピング用途としてご利用ください。

この方法が向いているケース

✅ プロトタイプの共有
✅ 少人数（数名〜十数名）での利用
✅ 社内ネットワーク内での利用

この方法が向いていないケース

❌ 多人数での同時アクセス（数十人以上）
❌ 社外への配布
❌ 本番運用・長期運用

おわりに

この記事では、embedded Python + bat ファイル を使って、Streamlit アプリをサーバー不要で配布する方法を紹介しました。

開発者側は、uv で快適に開発しながら、配布用には embedded Python を使うことで環境構築の手間を省けます。ユーザー側は、zip を展開して bat をダブルクリックするだけ。Python のインストールも不要で、すぐにアプリを使い始められます。

プロトタイプ共有に最適な方法ですが、本格運用には別の方法を検討してくださいね。

「サーバー立てるほどじゃないけど、チームメンバーに使ってもらいたい！」そんなときに、ぜひ試してみてください！

ちなみに、Streamlit を手軽に共有する方法はこれだけではありません。明日のアドベントカレンダーでは、また違ったアプローチが紹介される予定です。そちらもぜひお楽しみに！