MATLAB×AI開発：機械学習・ディープラーニングの効率化と業務活用のメリット

MATLABを使って機械学習やディープラーニングの開発効率を劇的に向上させたいと思っているエンジニアの方、こんな悩みはありませんか？

「PythonでAI開発をしているけれど、複数のライブラリを覚えるのが大変」「エンジニアリング分野に特化したAI開発環境が欲しい」「MATLAB AI Chat Playgroundって実際どうなの？」そんな疑問を抱えたまま、効率的なAI開発手法を見つけられずにいるなら、この記事が解決の糸口となるでしょう。

実は、トヨタ自動車やDMG MORI社など、世界的な製造業企業が続々とMATLAB AIを導入し、従来比50%以上の開発時間短縮を実現しています。特に、MATLAB機械学習とMATLABディープラーニング機能の統合により、データ前処理から本番展開まで一つのプラットフォームで完結できるため、複雑なライブラリの組み合わせに悩む必要がありません。

この記事では、MATLABの具体的なメリットから実際の企業導入事例まで、AI開発におけるMATLAB & Simulinkの全貌を詳しく解説します。

MATLAB AIとは？エンジニアリング特化のAI開発環境の特徴

MATLABは、数値計算、データ解析、可視化、プログラミングを統合した環境で、特にエンジニアリング分野のAI開発に最適化された開発プラットフォームです。

従来のPythonやRといった汎用プログラミング言語と異なり、MATLABは物理モデリング、シミュレーション、制御システム設計との統合を実現しています。

個別の開発プロジェクトでは、MATLABを使用することでプロトタイプから実装までの時間短縮効果が実証されています。コード量も大幅に削減され、複雑なアルゴリズムを直感的に実装できる点が大きな特徴です。

MATLABのAI機能の全体像と対応分野

MATLAB AIは、機械学習、ディープラーニング、強化学習の3つの主要分野を包括的にサポートしています。

機械学習分野では、Statistics and Machine Learning Toolboxにより、分類、回帰、クラスタリング、次元削減などの基本的なアルゴリズムから、アンサンブル学習や自動特徴選択まで幅広く対応しています。

ディープラーニング分野では、Deep Learning Toolboxを通じて、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、Transformer モデルなどの最新アーキテクチャを実装可能です。

強化学習においては、Reinforcement Learning Toolboxにより、Q学習、Actor-Critic法、深層強化学習アルゴリズムを効率的に開発できます。

従来のプログラミング言語との違いとメリット

MATLAB AIの最大の差別化要因は、エンジニアリング特有の要求に対応した設計思想にあります。Pythonでは複数のライブラリを組み合わせて実現する複雑な数値計算処理も、MATLABでは単一の関数で実行できるケースが多く、開発効率が大幅に向上します。

例えば、信号処理とAIを組み合わせた予知保全システムの開発において、PythonではNumPy、SciPy、TensorFlow、Matplotlibなど複数のライブラリの習得が必要ですが、MATLABでは統一されたインターフェースで全ての機能にアクセス可能です。

MATLAB Compilerを使用することで、開発したAIモデルを他のプログラミング言語に変換することなく、直接本番環境にデプロイできる点も大きなメリットです。

エンジニアリング分野に最適化されたAI開発環境

MATLAB AIは、制御工学、信号処理、画像処理、通信工学など、エンジニアリング分野の専門知識が組み込まれた開発環境を提供しています。

特に、Model-Based Design（MBD）との統合により、システム設計からAI実装まで一貫したワークフローを実現できます。Simulinkとの連携により、物理システムのモデリングとAIアルゴリズムを同一環境で開発・検証でき、航空宇宙、自動車、ロボティクス分野での複雑なシステム開発において大きな優位性を発揮します。

業界標準の安全規格（ISO 26262、DO-178Cなど）に対応したコード生成機能により、安全性が要求される産業分野でのAI導入を強力にサポートしています。

MATLAB AI開発で実現できる機械学習・ディープラーニングの種類

MATLABは、現代のAI開発で求められる機械学習手法を包括的にサポートし、特にエンジニアリング分野での実用的な問題解決に最適化されています。

Statistics and Machine Learning Toolboxには多様なアルゴリズムが実装されており、分類問題では決定木、サポートベクターマシン、回帰問題では線形回帰、ガウス過程回帰などを簡単に実装できます。

自動機械学習（AutoML）機能により、最適なアルゴリズムとハイパーパラメータの組み合わせを自動的に探索し、専門知識がなくても高精度なモデルを構築できる点が特徴です。

機械学習アルゴリズムの実装と活用

MATLAB AIの機械学習機能は、データの前処理から特徴エンジニアリング、モデル学習、評価まで一貫したワークフローを提供しています。

これらのアプリは、データの可視化、特徴選択、クロスバリデーション、モデル比較を直感的なGUIで実行でき、機械学習の専門知識がないエンジニアでも効率的にAIモデルを開発できます。

開発したモデルはワンクリックでMATLABコードとして出力でき、本番環境への展開やカスタマイズが容易に行えます。

ディープラーニングモデルの構築と学習

Deep Learning Toolboxは、最新のディープラーニングアーキテクチャを包括的にサポートし、特に画像認識、自然言語処理、時系列解析分野で強力な機能を提供しています。

事前学習済みモデル（ResNet、VGG、BERT、GPTなど）を活用した転移学習により、少ないデータでも高精度なモデルを効率的に構築できます。Deep Network Designerという可視的なモデル設計ツールにより、複雑なネットワーク構造をドラッグ&ドロップで設計でき、レイヤーの追加や接続の変更も直感的に行えます。

GPU並列処理に最適化されており、NVIDIA CUDAとの統合により、大規模なディープラーニングモデルの学習を高速化できます。

強化学習による自律システム開発

Reinforcement Learning Toolboxは、自律ロボット、自動運転、ゲームAI、金融取引などの分野で活用される強化学習アルゴリズムを包括的にサポートしています。

Deep Q-Network（DQN）、Proximal Policy Optimization（PPO）、Soft Actor-Critic（SAC）などの最新アルゴリズムが実装されており、環境の定義からエージェントの学習、評価まで統一されたフレームワークで開発できます。

Simulinkとの統合により、物理法則に基づいた高精度なシミュレーション環境でエージェントを学習させることができ、実世界での性能を事前に検証できる点が大きな優位性です。並列計算機能により、複数のエージェントを同時に学習させることで、学習時間を大幅に短縮できます。

コンピュータビジョンと画像処理AI

Computer Vision Toolboxは、画像認識、物体検出、セマンティックセグメンテーション、3D点群処理などの最新コンピュータビジョン技術を提供しています。

YOLO、R-CNN、Mask R-CNNなどの最新物体検出アルゴリズムが実装されており、カスタムデータセットでの学習も簡単に行えます。Image Labelerアプリにより、アノテーション作業を効率化でき、Ground Truth Labelerでは動画データの時系列アノテーションも可能です。

ステレオビジョン、光学フロー、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）などの高度な画像処理技術も統合されており、自動運転やロボットビジョンなどの実用的なアプリケーション開発を強力にサポートしています。

MATLAB AIによる業務効率化のメリットと開発ワークフロー

MATLAB AIの最大の価値は、データの取得から最終的なシステム展開まで、AI開発の全工程を単一プラットフォームで完結できる統合性にあります。

従来のAI開発では、データ前処理にPython、モデル開発にTensorFlow、可視化にMatplotlib、展開にDockerなど複数のツールを習得する必要がありましたが、MATLAB AIでは全ての工程を統一されたインターフェースで実行できます。

ドイツのGera-Eisenach Corporate University（DHGE）とDMG MORI社の共同プロジェクトでは、MATLAB AIを活用した予知保全システムの開発において、Pythonベースの従来手法と比較してプロトタイプから展開までの時間を大幅に短縮し、中間ステップとデータ転送の削減により開発効率を向上させました。

この事例は、MATLAB AIの統合性がもたらす実践的なメリットを明確に示しています。

データ前処理から展開までの一気通貫ワークフロー

MATLAB AIのワークフローは、データインポートから始まり、前処理、特徴エンジニアリング、モデル学習、評価、最適化、そして本番展開まで連携しています。

ローコード・ノーコードアプリによる開発効率化

MATLAB AIは、プログラミング経験が限定的なエンジニアでも高度なAIシステムを開発できるローコード・ノーコード環境を提供しています。

Classification Learner App、Regression Learner App、Deep Network Designerなどの対話型アプリケーションにより、マウス操作だけで機械学習モデルやディープラーニングネットワークを構築できます。

これらのアプリは、データの可視化、モデルの比較、ハイパーパラメータ調整を自動化し、最適なモデルを効率的に発見できます。開発したモデルは自動的にMATLABコードとして生成されるため、後からカスタマイズや最適化を行うことも可能です。

この機能により、AI専門家でないエンジニアでも実用的なAIシステムを短期間で開発できます。

モデルベースデザインとAIの統合による品質向上

MATLAB AIの独自の強みは、Model-Based Design（MBD）との深い統合にあります。

Simulinkとの連携により、物理システムのモデリング、制御システム設計、AIアルゴリズムを同一環境で開発・検証でき、システム全体の整合性と品質を確保できます。

自動車、航空宇宙、ロボティクス分野では、安全性と信頼性が重要な要求事項となるため、MBDによる体系的な設計・検証プロセスが不可欠です。MATLAB AIでは、AIモデルをSimulinkブロックとして統合し、システム全体のシミュレーションを実行することで、実装前にAIシステムの動作を詳細に検証できます。

自動コード生成機能により、検証済みのモデルから高品質な本番コードを自動生成でき、手動コーディングによるエラーのリスクを大幅に削減できます。

説明可能なAI（XAI）による信頼性確保

MATLAB AIは、AIモデルの意思決定プロセスを理解し、説明可能性を確保するための包括的な機能を提供しています。

医療診断、金融審査、安全システムなど、説明責任が重要な分野でのAI導入において、この機能は不可欠です。

Runtime Monitor機能により、本番環境でのAIモデルの動作を継続的に監視し、学習データの分布から外れた入力データを検出することで、予期しない誤判断を防止できます。

これらの機能により、AIシステムの信頼性と透明性を確保し、実用的な産業応用を可能にしています。

MATLAB AI Chat Playgroundと生成AI連携による開発効率化

MATLAB AI Chat Playgroundは、自然言語によるプログラミングを実現する機能で、開発者がMATLABコードを記述する方法を根本的に変革しています。

この機能は、OpenAIのGPTモデルをベースとした生成AI技術を活用し、日本語や英語での自然言語指示から直接MATLABコードを生成できます。

従来のプログラミングでは、特定の構文や関数名を正確に記憶する必要がありましたが、AI Chat Playgroundでは「画像から特徴量を抽出して機械学習モデルを学習させたい」といった自然な表現で指示するだけで、適切なMATLABコードが自動生成されます。

この機能により、MATLAB初心者でも高度なAI開発を効率的に進められ、経験豊富な開発者も複雑なタスクを迅速に実装できるようになりました。

自然言語によるMATLABコード生成機能

AI Chat Playgroundのコード生成機能は、単純なコード片の生成を超えて、完全な機械学習パイプラインやディープラーニングワークフローを自動構築できる高度な能力を持っています。

例えば、「CSVファイルから時系列データを読み込み、LSTMネットワークで予測モデルを構築し、結果を可視化する」という指示に対して、データインポート、前処理、ネットワーク設計、学習、評価、プロット生成までの一連のコードを自動生成します。

生成されたコードは、MATLAB のベストプラクティスに従って最適化されており、エラーハンドリングやコメントも適切に含まれています。

生成されたコードは段階的に実行でき、各ステップの結果を確認しながら開発を進められるため、学習効果も高く、実践的なスキル向上にも貢献します。

ChatGPTとの連携による開発支援

MATLAB AI Chat PlaygroundとChatGPTの連携により、開発プロセス全体にわたる包括的な支援を受けられます。

コード生成だけでなく、デバッグ支援、パフォーマンス最適化、アルゴリズム選択のアドバイスなど、AI開発の様々な局面でインテリジェントなサポートを提供します。

エラーメッセージの解釈と修正提案機能は実用的で、複雑なエラーの原因を自然言語で説明し、具体的な修正方法を提示します。既存のPythonコードやRコードをMATLABコードに変換する機能も提供されており、他の言語で開発されたAIモデルをMATLAB環境に移植する際の作業効率を大幅に向上させます。

この機能は、チーム開発において異なる技術背景を持つメンバー間の協力を促進し、知識共有を加速します。

Simulinkでの生成AI活用とモデル自動生成

Simulinkにおける生成AI機能は、Model-Based Designの効率性をさらに向上させる機能です。自然言語による指示から、制御システム、信号処理システム、AIモデルを含む複雑なSimulinkモデルを自動生成できます。

例えば、「PIDコントローラーと機械学習による適応制御システムを設計したい」という指示に対して、適切なブロック配置、接続、パラメータ設定を含む完全なSimulinkモデルが生成されます。

この機能は、特に自動車のパワートレイン制御、航空機の飛行制御、ロボットの運動制御など、複雑な制御システムの開発において威力を発揮します。生成されたモデルは業界標準の設計パターンに従っており、安全規格への適合性も考慮されているため、実用的な産業応用に直接活用できます。

産業分野別MATLAB AI活用事例と導入メリット

産業界におけるMATLAB AI の活用は、製造業を中心に急速に拡大しており、具体的な成果を上げている企業事例が数多く報告されています。

トヨタ自動車は2024年5月に、MATLABとSimulinkの活用を大幅に拡大し、Model-Based Designを標準化することで「もっといいクルマづくり」を加速していることを発表しました。

同社の情報システムグループの岡村達也チーフプロジェクトリーダーは、「MATLABとSimulinkの標準化により、急速で多様な世界の変化に迅速に対応できる環境を構築できた」と述べており、開発プロセスの効率化と品質向上を同時に実現していることが明らかになっています。

このような大手企業での成功事例は、MATLAB AIの産業応用における実用性と効果を明確に示しています。

製造業での予知保全と異常検知システム

製造業におけるMATLAB AIの活用で最も顕著な成果を上げているのが予知保全分野です。

ドイツのGera-Eisenach Corporate University（DHGE）とDMG MORI社の共同プロジェクトでは、工作機械の故障リスク予測システムをMATLAB AIで開発し、Statistics and Machine Learning Toolboxを活用して浅層ニューラルネットワークによる予測モデルを構築しました。

自動車・航空宇宙分野での自動運転AI開発

自動車産業では、トヨタ自動車が1993年からMathWorks製品を活用し、現在では全社的にMATLABとSimulinkを標準化することで、モデルベースデザインによる開発を推進しています。

同社では、Model-Based Designを活用することで、開発サイクルを50%以上短縮できることが実証されています。

MATLABでは実車テスト前の段階でのシステム検証が可能であり、シミュレーションベースの高速かつ再現可能なテストを実現しています。

自動コード生成機能により、検証済みのモデルから直接本番用のC/C++コードを生成でき、開発から実装までの一貫性を確保しています。

医療・バイオ分野でのデータ解析とAI診断

医療分野では、MATLAB AIの画像処理とディープラーニング機能を活用した診断支援システムの開発が進んでいます。

Computer Vision ToolboxとDeep Learning Toolboxを組み合わせることで、医用画像（CT、MRI、X線、病理画像など）からの自動診断システムを効率的に構築できます。

事前学習済みのCNNモデル（ResNet、DenseNet、EfficientNetなど）を活用した転移学習により、限られた医用画像データでも高精度な診断モデルを開発できる点が評価されています。

説明可能AI（XAI）機能により、AIの診断根拠を可視化できるため、医師の診断支援ツールとして実用的に活用されており、診断精度の向上と見落としの防止に貢献しています。

金融・エネルギー分野でのリスク管理とスマートグリッド

金融分野では、MATLAB AIのリスク管理と予測分析機能が広く活用されています。

時系列解析、モンテカルロシミュレーション、機械学習を組み合わせることで、市場リスク、信用リスク、オペレーショナルリスクの高精度な予測モデルを構築できます。

Econometrics ToolboxとStatistics and Machine Learning Toolboxの連携により、金融時系列データの複雑なパターンを効率的に分析し、リスク指標の算出と最適なポートフォリオ構築を自動化できます。

エネルギー分野では、スマートグリッドの需給予測と最適制御にMATLAB AIが活用されており、再生可能エネルギーの変動予測、電力需要の予測、系統安定化制御などの複雑な問題を統合的に解決しています。

MATLAB AI開発の導入方法と学習リソース

MATLAB AIの導入を成功させるためには、組織の技術レベルと業務要件に応じた段階的なアプローチが重要です。初期導入では、既存のデータ分析業務をMATLAB環境に移行し、基本的な機械学習機能から活用を開始することを推奨します。

MathWorks社は、企業向けに30日間の無料トライアルライセンスを提供しており、実際の業務データを使用してMATLAB AIの効果を事前に検証できます。

MathWorks Consultingサービスでは、導入計画の策定から実装支援、トレーニングまで包括的なサポートを提供しており、組織の技術的成熟度に応じたカスタマイズされた導入戦略を構築できます。

成功する導入のポイントは、明確なビジネス目標の設定、適切なパイロットプロジェクトの選定、そして継続的なスキル開発プログラムの実施にあります。

ライセンス体系と無料利用オプション

MATLABのライセンス体系は、個人利用から大企業まで幅広いニーズに対応した柔軟な構成となっています。

基本的なMATLABライセンスに加えて、AI開発に必要なStatistics and Machine Learning Toolbox、Deep Learning Toolbox、Computer Vision Toolboxなどを組み合わせたパッケージが提供されています。

MATLAB Onlineというクラウドベースのサービスでは、ブラウザ経由でMATLABを利用でき、初期投資を抑えながらAI開発を開始できます。

企業向けには、同時利用ユーザー数に応じたコンカレントライセンスや、特定部門での利用に最適化された部門ライセンスなど、組織の規模と利用形態に応じた選択肢が用意されています。

初心者向け学習パスと教育リソース

MATLAB AIの学習には、MathWorks社が提供する体系的な教育プログラムを活用することが最も効率的です。

MathWorks Academyでは、「Machine Learning Onramp」「Deep Learning Onramp」など、インタラクティブなオンライン学習コースが無料で提供されており、基礎から応用まで段階的にスキルを習得できます。

これらのコースは、実際のデータセットを使用したハンズオン形式で構成されており、理論学習と実践的なスキル習得を同時に進められます。MATLAB Central File Exchangeでは、世界中の開発者が作成したサンプルコードやツールボックスが共有されており、実用的な開発パターンを学習できます。

2025年5月29日に開催されたMATLAB EXPO 2025 Japanでは、ルネサスエレクトロニクス、トヨタ自動車、三菱電機を含む23のユーザー事例講演が行われ、最新の技術動向と実際の活用事例を学べる貴重な機会が提供されました。

PythonやTensorFlowとの連携方法

MATLAB AIは、PythonやTensorFlowとの連携機能を提供しており、既存のAI開発資産を有効活用できます。

三井化学株式会社の事例では、当初Python+Keras（TensorFlow）で検討を行いましたが、現場実装においてユーザー利便性・メンテナンス性が課題となり、MATLABを活用することで解決を得られ、工数をかけることなく効率的かつ確度の高い開発に繋げられるようになりました。

この相互運用性により、組織内で複数のAI開発ツールを使用している場合でも、MATLAB AIを段階的に導入し、既存の開発資産を活用しながら効率的にAI開発を進められます。

企業導入時の検討ポイントと費用対効果

MATLAB導入時の費用対効果を最大化するためには、明確なROI指標の設定と継続的な効果測定が重要です。

初期投資には、ライセンス費用、トレーニング費用が含まれます。開発時間の短縮効果は顕著で、個別事例では50%以上の時間短縮が実証されています。

統合開発環境による品質向上効果により、自動コード生成機能や統合されたシミュレーション環境を活用できます。

導入成功のポイントは、パイロットプロジェクトでの効果実証、段階的な展開計画、継続的なスキル開発プログラムの実施であり、これらを適切に実行することで、組織全体のAI開発能力を効率的に向上させることができます。

MATLAB AI開発の将来性とキャリアへの影響

MATLABを使用したAI開発スキルは、現代のエンジニアリング分野において高い市場価値を持つ専門技術として認識されています。

製造業、自動車産業、航空宇宙産業、エネルギー産業などの基幹産業では、MATLABを使用したAI開発の専門知識を持つエンジニアに対する需要が急速に拡大しています。

AI技術を持つエンジニアへの需要が高まっており、すべてのエンジニアリング分野が何らかの形でAIを使用している状況です。

この需要の高まりは、AI技術を持つエンジニアの年収にも直接的に反映されており、従来のプログラミングスキルと比較して10-20%程度の年収プレミアムが確認されています。

AI人材市場でのMATLABスキルの価値

MATLABを使用したAI開発スキルは、単なるプログラミング能力を超えて、エンジニアリング分野での問題解決能力と直結する高付加価値スキルとして評価されています。

自動車産業ではトヨタ自動車が全社的にMATLABとSimulinkを標準化したことで、業界全体でMATLABスキルを持つエンジニアの需要が高まっています。

製造業では、予知保全システムの開発や品質管理の自動化において、MATLABの専門知識を持つエンジニアが重要な役割を担っています。

航空宇宙産業や医療機器産業では、安全規格への対応とAI技術の融合が求められるため、MATLABスキルを持つエンジニアは特に高く評価され、シニアレベルでは高い年収水準のポジションも存在します。

エンジニアリング分野でのAI活用トレンド

エンジニアリング分野でのAI活用は、単純な自動化から高度な意思決定支援へと進化しており、MATLAB AIはこの変化の中心に位置しています。

デジタルツイン技術との融合により、物理システムとAIモデルを統合した次世代の設計・運用手法が確立されつつあります。

Model-Based DesignとAIの融合は、設計段階からAIを組み込んだシステム開発を可能にし、従来の後付けAI導入と比較して大幅な効率向上を実現しています。

エッジAIの普及により、MATLAB Coderによる組み込みシステム向けコード生成機能の重要性が高まっており、IoTデバイスや自律システムでのリアルタイムAI処理を効率的に実装できるエンジニアの価値が急上昇しています。

継続的なスキルアップとキャリア形成

MATLAB AIスキルの継続的な向上には、理論学習と実践的なプロジェクト経験の両方が重要です。

MathWorks社が提供するMATLAB Academyの認定コースを体系的に受講し、Machine Learning Associate、Deep Learning Specialist などの認定資格を取得することで、スキルレベルを客観的に証明できます。MATLAB Central File Exchangeへの貢献や、MATLAB EXPOでの発表などを通じて、コミュニティでの認知度を高めることも重要なキャリア戦略です。

実践的なスキル向上には、オープンソースプロジェクトへの参加や、Kaggleなどの競技プラットフォームでのMATLAB活用が効果的であり、これらの活動を通じて最新のAI技術動向をキャッチアップし続けることが長期的なキャリア成功の鍵となります。

MATLAB AI×開発に関してよくある質問

MATLABの何がすごいの？AI開発での優位性

MATLABの最大の強みは、数値計算、データ解析、可視化、プログラミングが統合された環境で、特にエンジニアリング分野のAI開発に最適化されている点です。

従来のPythonベースのAI開発では、NumPy、SciPy、TensorFlow、Matplotlibなど複数のライブラリを組み合わせる必要がありますが、MATLABでは統一されたインターフェースで全ての機能にアクセスできます。

Model-Based DesignとAIの統合により、物理システムのモデリングからAI実装まで一貫したワークフローを実現でき、特に自動車、航空宇宙、ロボティクス分野での複雑なシステム開発において大きな優位性を発揮します。

業界標準の安全規格（ISO 26262、DO-178Cなど）に対応したコード生成機能により、安全性が要求される産業分野でのAI導入を強力にサポートしています。

MATLABは使い放題ですか？ライセンス体系について

MATLABは基本的に有償のソフトウェアであり、使い放題ではありませんが、利用形態に応じた柔軟なライセンス体系が提供されています。

個人ライセンス、アカデミックライセンス、商用ライセンスがあり、学生は大幅な割引価格で利用できます。

企業向けには、同時利用ユーザー数に応じたコンカレントライセンスや、特定部門での利用に最適化された部門ライセンスが用意されています。MATLAB Onlineというクラウドベースのサービスでは、ブラウザ経由でMATLABを利用でき、初期投資を抑えながらAI開発を開始できます。

30日間の無料トライアルも提供されており、実際の業務データを使用してMATLAB AIの効果を事前に検証することが可能です。

MATLABを無料で使えますか？無償利用の方法

MATLABの完全無料利用は限定的ですが、いくつかの無償利用オプションが存在します。

最も一般的なのは30日間の無料トライアルで、全機能を制限なく使用できます。学生の場合、多くの教育機関でキャンパスライセンスが提供されており、在学中は無料でMATLABを利用できる場合があります。

MATLAB AI Chat Playgroundは無料で利用でき、MATLABアカウントがあれば誰でもブラウザ上でMATLABコードの生成と実行を体験できます。

MATLAB Mobileアプリでは、基本的な計算機能とクラウド上でのコード実行が無料で利用可能です。オープンソースの代替として、GNU OctaveがMATLAB互換の機能を提供していますが、AI関連のツールボックスは限定的です。

MATLABは何に使うのですか？AI開発での具体的用途

MATLABは科学技術計算、データ解析、アルゴリズム開発、シミュレーション、モデルベースデザインなど幅広い分野で活用されており、AI開発においても多様な用途があります。

産業応用では、予知保全システム、異常検知、品質管理の自動化、ロボット制御、自動運転システムの開発などに活用されています。

金融分野でのリスク管理、医療分野での診断支援、エネルギー分野でのスマートグリッド制御など、専門性の高い分野でのAI開発において特に威力を発揮します。

PythonとMATLABどちらを先に学ぶべき？学習順序の推奨

学習順序は、個人の背景と目標によって異なりますが、エンジニアリング分野でのAI開発を目指す場合は、MATLABから始めることを推奨します。

MATLABは直感的な構文と統合された開発環境により、AI開発の全体像を効率的に理解できるためです。数学的背景を持つエンジニアにとって、MATLABの行列演算や可視化機能は学習の障壁を大幅に下げます。一方、Web開発やソフトウェア開発の経験がある場合は、Pythonから始めて基本的なプログラミング概念を習得した後、MATLABに移行する方が効率的です。

最終的には両方のスキルを習得することが理想的で、MATLABでプロトタイプを開発し、Pythonで本番システムを構築するという使い分けも可能です。

MATLAB Engine for Pythonにより、両言語を連携させることもできるため、どちらから始めても最終的に統合的なスキルセットを構築できます。