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AIで作ったアプリのデプロイ先は？Vercel, Heroku, AWS/GCP/Azure, Cloudflare, Squadbaseを徹底比較
近年、ChatGPTやClaude Codeの普及により、プログラミング初心者でも思い描いたアプリケーションを形にできる時代になりました。しかし、開発したアプリケーションを「チームメンバーに共有したい」 「実際に使ってもらいたい」という段階において、デプロイ先の選択に迷う方が多いのが現状です。
ワンクリックデプロイを可能にする「Deploy to Squadbase」ボタン
この度、Squadbase は GitHub リポジトリをワンクリックでデプロイできる **Deploy to Squadbase** バッジをリリースしました。 ボタンを押すだけで、クローン → ビルド → 環境変数設定 → 公開までが一気通貫できます。Githubリポジトリにボタンを置くことでプロジェクトを簡単に自社環境にホスティングして試すことができるため、多くの人にプロジェクトを試してもらいやすくなります。
非エンジニアが「コーディングは無理」だと感じてしまう4つの思い込み
現場の業務課題を最も理解する担当者こそが、生成AIを活用してアプリを迅速に作り、改善し続ける主役になれる――それが「AI時代の理想的な役割分担」です。この記事を通じて、誰もがエンジニアになれる可能性を感じてください。
ショーケース: Streamlit BI ダッシュボード（Google Analytics & EC）– ビジネスインテリジェンスの民主化
StreamlitとBigQueryを活用したオープンソースのビジネスインテリジェンスダッシュボードです。Google Analytics 4分析とEコマース分析機能を提供し、Google Geminiを搭載したAI Data Agentにより自然言語でデータを問い合わせできます。企業のカスタムダッシュボード構築やAI分析の実験、モダンなデータエンジニアリングパターンの学習に最適です。
StreamlitとAIでBIダッシュボード構築｜実践的なBI-as-Code開発ガイドを公開
StreamlitとAIで柔軟なBIダッシュボードを構築する実践ガイド。GUIの制約や高額ライセンスから解放されます。自然言語の要件を、バージョン管理されたデプロイ可能な分析ダッシュボードへ変換しましょう。
API Key認証・FastAPIの公式サポート
Squadbaseでは、この度、アプリのスケーラビリティと開発の柔軟性の向上のために「API Key認証によるアプリへのアクセス」をサポートしました。 これに伴い、サーバーサイドアプリケーションのデプロイ・利用も可能になりましたのでFastAPIを `squadbase.yml` で公式にサポートいたしました。
複数環境の作成・デプロイの自動化
Squadbase は、この度、インターナルアプリの開発と運用をより安全かつ効率的に行うため、「複数環境の作成・自動デプロイ機能」をリリースしました。
AIアプリのショーケース
このたび、SquadbaseではAIアプリの具体的な可能性を共有するため、「ショーケースページ」を公開しました。社内向けに開発されたStreamlitおよびNext.jsベースのサンプルアプリを通じて、AIアプリの応用可能性を感じてください！
継続的改善のためのコラボレーション機能
コード生成エージェントとGit連携により、誰でも自分の業務に最適化された内製アプリを数分でデプロイできるようになりました。しかし、本当の価値は「動かすこと」ではなく「運用し、改善し続けること」にあります。本記事では、運用フェーズで不可欠となるコラボレーション機能と、その活用によって社内アプリの品質とユーザー体験をどう向上させるかを解説します。
Next.jsをSquadbaseにデプロイする
Squadbaseでは、ReactベースのフルスタックWebアプリケーションフレームワークであるNext.jsをサポートしています。本記事では、Next.jsを使用してSquadbaseの機能を活用する方法を学びます。
StreamlitをSquadbaseにデプロイする
SquadbaseはPythonでフルスタックなWebアプリを開発することができるフレームワークであるStreamlitをサポートしています。本記事では、Streamlitを使用してSquadbaseの機能を活用する方法を学びます。
Squadbase: AIアプリのための新しいクラウドプラットフォーム
本日、私たちはAIアプリ向けの新しいクラウドプラットフォームであるSquadbaseを発表します。StreamlitやNext.jsで作られたAIアプリを安全にデリバリーし、セキュリティや運用のベストプラクティスを実現するAI時代のためのクラウドPaaSです。
Streamlit vs Gradio in 2025: AIアプリフレームワークとしての比較
Python だけで AI アプリをウェブ公開できる Streamlit と Gradio は、2025 年のいま最も注目される軽量フレームワークです。 本記事では、UI カスタマイズと運用耐性を武器にする Streamlitと、長時間推論・迅速共有に強い Gradio の設計思想を整理し、ユースケース別に最適な選択を示します。
Streamlit vs Dash in 2025: データアプリフレームワークとしての比較
2025 年現在、Streamlit と Dash は成熟した二大フレームワークとして、それぞれ異なる開発スタイルと運用規模に応えてきました。本稿では、その設計思想と機能面の違いを整理し、選定のヒントを提供します。
社内アプリ開発のための JavaScript フレームワーク比較 2025: Next.js, AI SDK by Vercel, Evidence, Observable
近年、組織独自のワークフローをコードで表現し、社内メンバーだけが利用できる **インターナル Web アプリ** を開発するケースが増えています。特に生成 AI やデータ基盤を活用した業務自動化では、汎用 SaaS では実装しにくい細かな要件を満たすために、**JavaScript フレームワークを用いた自前開発** が有効です。本記事では、Next.js・Evidence・Observableの3つのフレームワークを比較します。
Next.js製AIアプリを組織内だけで配布する際の、ユーザー認証の実装方法4つ
Vercel AI SDKの登場により、Next.jsはAIアプリ構築のフレームワークとして有力な選択肢になりました。Next.jsで構築したAIアプリを組織内でプライベートに共有するには、ユーザー認証を実装する必要があります。本記事では、Next.jsで組織向けのユーザー認証を実装するためのツールや方法を比較します。
Streamlitでユーザー認証を実現する方法3選
PythonでインタラクティブなWebアプリを開発することができ、社内向けの業務アプリ用途などで人気のStreamlit。本番運用のために必須となるユーザー認証の実現方法について、代表的な方法3つを詳しく比較します。
Pythonで美しくインタラクティブなデータ可視化を制作する: Plotly 完全ガイド (チートシート + Tips)
Plotly Expressを用いて、Pythonでインタラクティブなデータ可視化を構築する方法を解説します。Plotlyのコンセプトを理解することで、バーチャートや散布図などの基本的な可視化から、フォントの変更、背景色の変更、update_layoutを用いたカスタマイズまで網羅的に解説します。
データアプリとはなにか？なぜ重要か？BIとの違いとは？
近年急速に注目を集めている「データアプリ」について、その概要や利点を、BIとの違いに注目しながら解説します。
データワークスペースの台頭
ビジネスとエンジニアがリアルタイムにデータでコラボレーションするための新たなワークスペースが登場。AIとPythonで、複雑な分析もシンプルに。