ソニック静的グラフから卒業する
「Excelのグラフはもう古い」「データを動的に見せたい」
そんな悩みを解決するのが、Pythonのライブラリ「plotly（プロットリー）」です。
plotlyを使えば、マウスホバーで詳細表示、ズーム、フィルター切替などのインタラクティブ機能を備えたグラフが、たった数行のコードで作れます。Excelのグラフでは表現できなかった「動的な可視化」が、誰でも実現できるのです。
この記事では、plotlyの基本から実務で使えるグラフのテクニックまで、コピペで使えるコード付きで完全解説します。
第1章｜なぜplotlyなのか｜matplotlibとの違い
matplotlibはなぜ「物足りない」のか
Pythonでグラフを描く定番ライブラリは matplotlib です。しかし、matplotlibは「静的なグラフ画像」を出力するため、以下の限界があります。
- マウスホバーで値の詳細が見えない
- ズーム・パン操作ができない
- 動的にフィルターを切り替えられない
- Webブラウザで操作できない
経営者や同僚に「数字を物語る」資料を作るには、これらの限界が大きな壁になります。
plotlyが提供する「3つの革命」
- インタラクティブ性：マウス操作で詳細表示・拡大・絞り込み
- Webブラウザネイティブ：HTML出力で誰でも閲覧可能
- 美しいデザイン：デフォルトでプロ品質の見た目
どう使い分けるか
| 用途 | matplotlib | plotly |
|---|---|---|
| 論文・レポート用画像 | ◎ | ◯ |
| ダッシュボード | △ | ◎ |
| Webブラウザでの共有 | △（画像のみ） | ◎ |
| 経営者向けプレゼン | ◯ | ◎ |
| printout（紙印刷） | ◎ | △ |
「動かして見せる」場面ではplotly、「印刷して見せる」場面ではmatplotlibと使い分けるのが理想です。
第2章｜環境準備（uv環境前提）
この記事は、uv環境でPythonを使う前提で進めます。まだuvをインストールしていない方は、別記事「【完全版】uv入門」をご覧ください。
必要なライブラリ
uv add plotly pandas- plotly：インタラクティブグラフのメインライブラリ
- pandas：データ処理（おなじみ）
第3章｜基本のグラフ｜棒・折れ線・円
plotlyの基本グラフから始めます。plotlyには「plotly.express」（簡単版）と「plotly.graph_objects」（高機能版）の2種類がありますが、まずはexpressから入るのが最速です。
棒グラフ
import plotly.express as px
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"月": ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月"],
"売上": [120, 150, 180, 165, 200]
})
fig = px.bar(df, x="月", y="売上", title="月別売上推移")
fig.show()fig.show() でブラウザが自動で開き、インタラクティブな棒グラフが表示されます。マウスホバーで値の詳細、ドラッグでズームができます。
折れ線グラフ
fig = px.line(df, x="月", y="売上", title="月別売上推移", markers=True)
fig.show()markers=True にすると、各データ点にマーカー（丸印）が表示されます。
円グラフ
fig = px.pie(df, names="月", values="売上", title="月別売上の構成比")
fig.show()散布図
df2 = pd.DataFrame({
"広告費": [10, 20, 30, 40, 50],
"売上": [100, 180, 250, 320, 400],
"店舗": ["A店", "A店", "B店", "B店", "C店"]
})
fig = px.scatter(df2, x="広告費", y="売上", color="店舗", title="広告費と売上の関係")
fig.show()
第4章｜インタラクティブ機能の本領発揮
plotlyの真骨頂は、グラフが「動く」こと。マウス操作で動的にデータを切り替えられます。
ホバー表示のカスタマイズ
マウスホバーで表示される情報を、自由にカスタマイズできます。
import plotly.express as px
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"月": ["1月", "2月", "3月"],
"売上": [120, 150, 180],
"利益率": [0.20, 0.25, 0.30],
"店舗数": [10, 12, 15]
})
fig = px.bar(
df, x="月", y="売上", title="月別売上",
hover_data=["利益率", "店舗数"]
)
fig.show()マウスを各バーに当てると、利益率と店舗数も同時に表示されます。
ドロップダウンでの切替（高度）
ドロップダウンメニューで、表示するデータを切り替えられます。
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"月": ["1月", "2月", "3月", "4月"],
"売上": [120, 150, 180, 165],
"利益": [30, 40, 50, 45]
})
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(x=df["月"], y=df["売上"], name="売上", visible=True))
fig.add_trace(go.Bar(x=df["月"], y=df["利益"], name="利益", visible=False))
fig.update_layout(
title="売上・利益の切替",
updatemenus=[{
"buttons": [
{"label": "売上を表示", "method": "update", "args": [{"visible": [True, False]}]},
{"label": "利益を表示", "method": "update", "args": [{"visible": [False, True]}]},
],
"direction": "down",
"showactive": True,
}]
)
fig.show()ドロップダウンで「売上」「利益」を切り替えながら表示できます。
アニメーション機能
時系列データを「再生」できるアニメーショングラフも作れます。
import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(
df, x="gdpPercap", y="lifeExp",
animation_frame="year", animation_group="country",
size="pop", color="continent", hover_name="country",
log_x=True, size_max=55,
title="GDP vs 平均寿命の推移（年別アニメーション）"
)
fig.show()再生ボタンを押すと、年ごとに点の位置が動きます。プレゼンで圧倒的インパクトを生みます。
第5章｜複合グラフ｜2軸グラフ・サブプロット
実務では「売上と利益率」のように、単位の違う2つのデータを1つのグラフで見せたいことがあります。
2軸グラフ
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from plotly.subplots import make_subplots
df = pd.DataFrame({
"月": ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月"],
"売上": [120, 150, 180, 165, 200],
"利益率": [0.18, 0.22, 0.25, 0.20, 0.30]
})
fig = make_subplots(specs=[[{"secondary_y": True}]])
# 主軸：売上（棒グラフ）
fig.add_trace(
go.Bar(x=df["月"], y=df["売上"], name="売上"),
secondary_y=False,
)
# 副軸：利益率（折れ線）
fig.add_trace(
go.Scatter(x=df["月"], y=df["利益率"], name="利益率", mode="lines+markers"),
secondary_y=True,
)
fig.update_layout(title="売上と利益率の推移")
fig.update_yaxes(title_text="売上（万円）", secondary_y=False)
fig.update_yaxes(title_text="利益率", secondary_y=True)
fig.show()売上は棒グラフ、利益率は折れ線で同じグラフ上に表示できます。
サブプロット（複数グラフを並べる）
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=("売上", "利益"))
fig.add_trace(
go.Bar(x=["1月", "2月", "3月"], y=[120, 150, 180]),
row=1, col=1
)
fig.add_trace(
go.Bar(x=["1月", "2月", "3月"], y=[30, 40, 50]),
row=1, col=2
)
fig.update_layout(title="月別の売上と利益（並列表示）")
fig.show()第6章｜デザインを整える｜テンプレ・色・タイトル
テンプレート（デザインの一括変更）
plotlyには複数のデザインテンプレートが用意されています。
import plotly.express as px
fig = px.bar(df, x="月", y="売上")
# テンプレートを変更
fig.update_layout(template="plotly_white")
# fig.update_layout(template="plotly_dark")
# fig.update_layout(template="seaborn")
# fig.update_layout(template="simple_white")
fig.show()色をカスタマイズ
import plotly.express as px
# 単色指定
fig = px.bar(df, x="月", y="売上", color_discrete_sequence=["#0066ff"])
# 複数色（マイペースブログの青系）
colors = ["#003d99", "#0066ff", "#4d94ff", "#e8f1ff"]
fig = px.bar(df, x="月", y="売上", color="月", color_discrete_sequence=colors)
fig.show()タイトル・軸ラベルの装飾
fig.update_layout(
title={
"text": "月別売上推移",
"x": 0.5,
"font": {"size": 24, "color": "#0a1628"}
},
xaxis_title="月",
yaxis_title="売上（万円）",
font={"family": "Yu Gothic, sans-serif"}
)
fig.show()第7章｜HTMLで保存・共有する方法
plotlyのグラフは、HTMLファイルとして保存して共有できます。受け取った人はブラウザで開くだけで、インタラクティブ操作が可能です。
HTMLとして保存
fig.write_html("売上ダッシュボード.html")これで「売上ダッシュボード.html」が作成されます。メール添付・社内共有・ダウンロード提供などに使えます。
画像（PNG）として保存
印刷用や報告書用に静止画として書き出すこともできます。
# 追加ライブラリが必要
# uv add kaleido
fig.write_image("売上グラフ.png", width=1200, height=600)※PNG出力には kaleido というライブラリが別途必要です。
streamlit と組み合わせる
streamlitダッシュボードに組み込むと、plotlyの威力が最大化されます。
import streamlit as st
import plotly.express as px
fig = px.bar(df, x="月", y="売上")
st.plotly_chart(fig)streamlit については別記事「【完全ガイド】streamlitで作る経営ダッシュボード入門」で詳しく解説しています。
第8章｜つまずき対処＆まとめ
よくあるトラブル
トラブル1：グラフが表示されない
原因：
環境によっては fig.show() でブラウザが自動で開かない場合があります。
対処：
# HTMLファイルとして保存して、手動で開く
fig.write_html("graph.html")トラブル2：日本語が文字化け
対処：
fig.update_layout(font={"family": "Yu Gothic, Meiryo, sans-serif"})トラブル3：データ量が多くて重い
対処：
数万件以上のデータでは plotly.express ではなく plotly.graph_objects を使い、必要に応じてサンプリングします。
トラブル4：HTMLファイルが大きすぎる
対処：
HTMLファイルにplotly本体が埋め込まれて重くなる場合、CDN指定でファイルサイズを削減できます。
fig.write_html("graph.html", include_plotlyjs="cdn")この記事のまとめ
- plotlyはインタラクティブなグラフを誰でも作れる革命的ライブラリ
- plotly.express の数行で、棒・折れ線・円・散布図が作れる
- ホバー・ドロップダウン・アニメーションで、データを動的に見せる
- HTMLファイル保存で、誰でもブラウザで操作可能
- streamlit と組み合わせれば、本格ダッシュボードに発展
FAQ
「動くグラフ」で、世界が広がる
plotlyを使えば、Excelのグラフでは表現できなかった「動的なデータ可視化」が、誰でも実現できます。
「数字を見せる」ではなく「数字を物語る」――そんなアウトプットを、ぜひ作ってみてください。
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この記事を書いた人
ソニック｜バックオフィス7年目の業務効率化ブロガー。データサイエンス業務で日常的にplotlyを活用し、顧客レポート・ダッシュボード制作に従事。
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