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【初心者向け】MATLABでできることは?活用事例とあわせて紹介

MATLABで可能なこと 活用事例も紹介

こんにちは。侍エンジニア塾ブログ編集部の中川です。

ディープラーニングに活用されることで有名なMATLABですが、

ディープラーニング以外に何ができるのかな?
そもそもどんな言語なんだろう?

このように何となく理解できてるけど、具体的に何ができるのか知りたいという方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、

  • MATLABでできること
  • MATLABの活用事例
  • MATLABエンジニアの需要

といった基本的な内容についてご紹介いたしますこれからMATLABを学んでみようかな? とお考えの方はぜひ一読ください。

この記事を読めばMATLABがどのような場面で活用されていて何に使われているのかが分かりますよ。

MATLABとは

MATLAB(マトラボ)は、アメリカのMathWorks社が開発している数値解析ソフトウェアの名称です。このソフトウェア上で使用されているプログラミング言語も同様にMATLABという名称となっています。

2019年現在でユーザー数は400万人を超えており、100,000 以上の企業・政府・大学で幅広い分野に利用されています。

使用にはアカウント登録が必要で、

  • 個人
  • 学生
  • 企業
  • 教育

この4種類から必要に応じた有料アカウント登録が必要です。有料ではありますが、機能の制限された30日間無料トライアルVerも配信されているので、まずこちらをお試しいただくといいでしょう。

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MATLABでできること

ディープラーニングで有名なMATLABですが、その他にも様々な用途があり、広く活用されています。ここではMATLABでできることの一例をご紹介させていただきます。

データ収集・データ解析

MATLABを使用することで、測定機器やインターフェイスデバイス・ハードウェアなど様々な媒体からデータにアクセスすることができます。外部ソースからのデータを一括で自動収集することで、データ収集の手間を省くことが可能です。

また、MATLABはデータ解析でも優れた能力を持っています。集めたデータを探索し、傾向を特定・テストを行い、不正データの検出を行います。

アルゴリズム開発

MATLABはアルゴリズムの開発にも活用されます。概念の検証を行い、設計の代替案を調査することで、アプリケーションに最適なアルゴリズムを配布できます。

また、MATLABは、

  • エンジニアリング、科学関数
  • 信号や画像処理・制御設計などのアプリケーション固有アルゴリズム
  • アルゴリズムの編集・デバッグ・最適化ができる開発ツール

これらの機能が備わっており、コミュニティで作成されたMATLABプログラムと組み合わせて使用することで、様々なアプローチを検討できます。

完成したアルゴリズムは、デスクトップやWeb上のアプリやソフトウェアに変換することが可能で、システムへ組み込むことができます。

組み込みコードの生成

従来、組み込みコードを書き上げるには、エンジニアの手によって莫大な量のコードを記述する必要がありました。しかし、MATLABは組み込みコードを自動的に生成することが可能です。

この機能によって、生産性を大きく向上させることができます。具体的には、

  • 浮動小数点または固定小数点プロセッサを対象とするリアルタイムアプリ設計
  • C及びC++のコード生成
  • 生成されたコードをソフトウェアと統合
  • コードのプロファイリングと検証

といった機能を持ちます。

クラウド管理

MATLABはMathWorks Cloudというクラウド上で管理されています。そのため、MathWorks社製品との即時アクセスが可能です。

MATLABオンラインを活用することで、PCへのインストールや設定などを省き、WebブラウザのみでMATLABを使うこともできます。またAWSAzureなどのパブリッククラウド環境でも使用可能です。

Mathworks社が公開しているリファレンスアーキテクチャを使用することで、MATLABを実行するために必要な環境を自動的に作成及び構成してくれるので、初心者でも安心して使用できますね。

MATLABの用途

画像:Shutterstock

ここまで、MATLABでどんなことをできるのか解説してきました。次にどのような用途で活用されているのかご紹介いたします。

ディープラーニング

MATLABといえば、ディープラーニングでの活用が1番有名かと思います。

MATLABを使用すれば、数行のコードでディープラーニングモデルの構築ができるため、専門知識を必要とせず、初心者でも扱いやすくディープラーニングの入門には最適といえるでしょう。

具体的には、

  • 最新モデルへの簡単アクセス
  • 特殊なプログラミングを使用せずにアルゴリズムを高速化
  • MATLABアプリと可視化ツールを使用し、深層学習のアーキテクチャを作成・分析
  • 画像・動画・音声データのラベリング自動化

といった特徴があります。

IoT

MATLABはIoT分野においても活躍しています。予知保全や演算の最適化・監視制御といったIoTアプリの設計など様々な機能があります。

主の機能は以下の通りです。

  • ストリーミングデータやアーカイブデータへのアクセス及び前処理
  • 独自のIoT解析及びアルゴリズムを設計
  • 接続されたモノの理解・制御・最適化及びモデルの開発
  • ソフトウェアコンポーネントの自動生成

データサイエンス

データ分析及びデータ収集を得意とするMATLABはデータサイエンスにおいても優れた評価を得ています。

具体的には、

  • 様々なデータへのアクセス及びデータ収集ハードウェアや金融データなどライブソースへの接続
  • プログラミング処理および対話的処理の実施
  • データ分析のドキュメント化
  • 様々なモデリングアプローチの探索
  • 機械学習モデルと深層学習モデルの微調整
  • コーディング不要でITシステムへ展開
  • 機械学習モデルをC/C++へ自動変換

といった機能を持ちます。

組み込みシステム

MATLABはボタンひとつでコードを生成し、ハードウェア上で実行することができます。

しかし、組み込みシステムを完成させるまでには、設計・コード生成・検証といった工程が必要になります。これら全てはMATLABを使用することで実行可能です。

具体的な手順は、

  • ストラクチャードテキストの生成
  • コスト対Performanceのトレードオフ実行
  • 生成したコードの検証・プロファイリング

といったことを行います。また、アドオンを用いてArduinoZynqなどシェア率の高いボード上で施策品を作成することができます。

MATLABの需要は?

MATLABをこれから学ぶうえで、需要があるのかどうかは気になりますよね。

TIOBEが毎年公表しているプログラミング言語ランキングによると、

MATLABは昨年13位に対し、12位と若干順位を上げていますね。ソフトウェア上のプログラミング言語ということを考えると、とても高い順位と言えるでしょう。

年々、利用ユーザー数も伸び続けており、現在では400万人以上のユーザーがMATLABを利用しています。AI分野がさらなる発展をしていくことから、将来的にもMATLABの需要は伸びていくでしょう。

MATLABを学んでみよう

MATLABが扱うものは深層学習やデータサイエンスなど難しい分野が多いです。そのため、

未経験から学ぶのは難しそう……。

と思ってしまう方が多く見受けられます。たしかにこれらの分野は専門性が高く扱いが難しい面もあります。

ですが、MATLABは初心者でも扱いやすく、未経験からでも適切な学習環境が整っていれば十分に扱うことができるでしょう。

適切な学習環境とは、

  • 分からないことを質問できる
  • 適切な学習プランが組まれている
  • 適切な学習教材が用意されている

ということです。これらの環境は残念ながら独学で手に入れることは難しいです。そのため、独学でのプログラミング学習は9割の方が挫折してしまうというデータもあります。

questionnaire, 80% frustrated with programming

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まとめ

 

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書いた人

ナカガワダイキ

ナカガワダイキ

■筆者について
他業種からIT業界へ転身しました。
初心者目線で誰でもわかりやすい記事の執筆を心がけます。
■プログラミングに対して一言
プログラミングは人生を変えるスキルだと思います。このブログからプログラミングに興味を持っていただける方が1人でも増えれば嬉しいです!
■好きなプログラミング言語
Swift
■フォローしているエンジニア
KBOYさん、KENTAさん

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