MATLABの将来性とは?具体的な案件内容も踏まえて紹介

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MATLABの案件

MATLABというプログラミング言語について

MATLABは、科学技術計算、データ解析、機械学習等の広範な分野で採用される高機能プログラミング言語で、その特異な機能と利便性から数多くの研究者やエンジニアに重宝されています。次に、MATLABの基本情報や誕生背景、そして特徴について詳細に説明します。

MATLABの概要・誕生した背景と歴史

MATLABは、”MATrix LABoratory”（行列計算環境）を意味する略語で、数値計算、データ解析、グラフ作成等に特化した高レベルのプログラミング言語です。この言語は、1970年代に米国のMathWorks社により開発され、その後、科学技術領域で広く採用されるようになりました。

MATLABの開発は、数値解析ソフトウェアである「LINPACK」や「EISPACK」の使用を簡易化する目的から始まりました。当時、数値計算は主にFortranやCなどの低レベル言語を用いて行われていましたが、これらの言語の扱いには複雑さが伴っていました。

それに対し、MATLABは、ユーザーが数学的表現に近い形でプログラムを作成できる高レベル言語として設計されました。これにより、行列演算による数値処理や信号処理、画像処理等が容易になり、シンプルで効率的なコード作成が可能となりました。その結果、MATLABは科学技術領域における研究や開発で極めて重要なツールとなり、数値計算や科学技術領域におけるデータ解析やモデリングで幅広く利用されるようになりました。

MATLABの主な特徴

MATLABは、その特徴から多くのユーザーに支持されているプログラミング言語です。この部分では、MATLABの主要特性について深く探っていきましょう。具体的には、MATLABがインタプリタ言語としての利点や、それがC言語で記述されていることの意義について説明します。

MATLABはインタプリタ言語である

MATLABはインタプリタ方式で動作するプログラミング言語です。つまり、プログラムは逐次的に解釈されつつ実行されます。MATLABのインタラクティブな環境では、コードを記述した直後にその結果を確認することが可能です。このリアルタイムなフィードバックは開発効率を大幅に向上させます。また、インタプリタ言語の特性により、プログラムの動作中に変数の値や計算結果を直ちに確認したり、コードを修正したりすることが簡単になります。そのため、MATLABはデータの視覚化や解析のためのプロトタイピングやスクリプト作成に非常に適しています。

MATLABはC言語で記述されている

MATLABの核部分はC言語で作成されています。C言語は高速かつ効率的な処理が可能な言語で、MATLABの数値計算やデータ処理のパフォーマンスを支えています。C言語の高速性とMATLABの柔軟性が合わさることで、MATLABは大量の計算や複雑なアルゴリズムにも対応可能となります。また、C言語との高度な互換性により、MATLABではC言語で作成された関数やライブラリを直接呼び出すことが可能です。これにより、MATLABの豊富なツールボックスとC言語の幅広いライブラリを結合して使用することができ、より高度な数値計算やデータ処理を実現することが可能となります。

MATLABを使う上での特徴

文法が容易で使いやすい

MATLABの文法はシンプルであり、その直感的な構造は数学的な表記に密接に関連しています。これは、初学者にとって理解を容易にするとともに、プログラミングの学習を助けます。変数の宣言、代入、制御構造（条件分岐やループ）などの文法は明確で、コードの読み書きを円滑にします。さらに、MATLABはインタラクティブな環境を提供しているため、コマンドラインで直接コードを実行し、その結果をすぐに確認することが可能です。

数値処理計算能力が高い

MATLABは数値計算に特化した言語として設計されており、高度な数値処理を効率的に行うことができます。行列演算やベクトル演算に特化しており、線形代数、数値解析、最適化、統計解析などの計算を高速で精度良く実行することができます。MATLABは内部で高度な最適化手法とアルゴリズムを使用しており、ユーザーが手動で最適化を実装する必要はありません。これにより、高度な数値計算を短期間で効率的に実行することが可能になります。

豊富な機能を備えている

MATLABは幅広い機能を備えており、さまざまな問題領域に対応する能力を有しています。MATLABは多くのツールボックスを提供しており、画像処理、信号処理、制御システム設計、最適化、統計解析、機械学習などの専門分野向けの機能を利用することができます。さらに、MATLABは高い拡張性を持っており、ユーザーは自身で関数やスクリプトを作成し、自由に機能を追加することができます。これらの特性により、MATLABは多様なアプリケーションに対応可能で、幅広い用途に適した汎用的なプログラミング言語として利用されています。

MATLABの将来性は？

MATLABの将来性は、その活用領域が増大するにつれて高まると言えます。特にAI開発、データ解析、アルゴリズム開発など、科学技術分野での応用範囲が広がるにつれ、その需要は増していくでしょう。

MATLABはどのような局面で活躍するのか

統計・データ解析

統計解析やデータ解析は、現代社会における情報の洪水を制御し、有用な知識を抽出するための重要な手段となっています。この分野でMATLABが活躍するのは、統計的手法の実装が容易で、大規模なデータセットに対しても高速な処理が可能だからです。また、MATLABの視覚化機能を活用すれば、解析結果を直観的に理解することも可能です。これらの機能は、データサイエンティストや統計解析者にとって大きな利点となります。

機械学習・ディープーニング

AI技術の急速な発展に伴い、機械学習やディープラーニングの知識が必須となっています。MATLABはこの領域で広く利用され、ツールボックスには様々な機械学習アルゴリズムが含まれています。これにより、ユーザーは自分でアルゴリズムをゼロから開発することなく、データの前処理からモデルの学習、検証、チューニングまでを行うことができます。これは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストにとって非常に大きな利点です。

アルゴリズム開発

新しい問題に対する解法を開発するためには、新しいアルゴリズムの設計が必要となる場合があります。MATLABはアルゴリズム開発のための優れたツールであり、ビルトイン関数の豊富さと高速な数値計算能力が、新たなアルゴリズムの設計や既存のアルゴリズムの改良を容易にします。

MATLABは世界でも多く使われている

TIOBE Indexの調査によると、MATLABは世界中で広く利用されており、その人気は増加傾向にあります。2022年と比較して、使用されている言語としてのランキングも上昇しています。このことは、MATLABの汎用性と強力な機能が広く認識されている証であり、その将来性を示しています。

日本ではMATLABよりもPythonの使用率の方が高い

日本においては、Pythonがより広く利用されていると言えます。これはPythonのシンプルさと、多くのライブラリが提供されていることによるものです。しかし、これはMATLABの重要性を否定するものではありません。特に科学技術計算やデータ解析を必要とする研究者やエンジニアにとっては、MATLABは引き続き重要なツールであり、その地位は今後も変わることはないでしょう。

MATLABのフリーランス案件内容と単価で見る将来性

続いて、MATLABの実際のフリーランス案件の内容や単価について見ていきましょう。案件の数や単価からMATLABの将来性も伺えることでしょう。

MATLABのフリーランス案件単価はどれくらい？

MATLABのフリーランスの案件の平均単価は月71万円程度でした。単純計算にはなりますが、12倍で年収を考えると852万円とかなり高くなります。これは他の言語に比べて学習者が少ないことも関係しているのかもしれません。

MATLABのフリーランス案件にはどのようなものがある？

実際のフリーランスの案件を見ていきましょう。

～80万／C/C++（Android NDK上）エンジニア／携帯カメラ向け各種画像処理アルゴリズムの高速化（ARM CPU／GPU/DSP）

こちらは携帯カメラ向け各種画像処理アルゴリズムの高速化を行う案件になります。必須スキルが明確なため、当てはまる人は応募してみるのも良いでしょう。単価は月80万円〜とかなり高めになっています。

【BIエンジニア】顧客連携基盤の開発

BIツールを用いた顧客連携基盤の開発の案件になります。BIツールとしてtableauを導入している企業です。最近のトレンドのディープラーニングに携われるのも特徴ですね。単価は月61万円〜となります。

Python データ分析業務

こちらは経験に合わせて以下の案件のどれかにアサインされるものになります。

• データの最適化アルゴリズム開発
• モールド樹脂特性最適化に向けての基礎集計
• データ分析Naviプラットフォームへの形式知化、ドキュメント作成
• 病院設計情報の一元管理システムのプロトタイプ作成
• BIダッシュボード作成
• AD/ADAS業務データ分析
• 画像診断システムのアルゴリズム開発・検証業務

Pythonの経験3年以上かつデータ分析業務の経験も3年以上求められる案件です。原則フルリモートで働くことができるので、出社を伴わず働きたい場合にはうってつけの案件になります。単価は月80万円〜となります。

常駐｜【C#/Python】MATLAB経験者募集（システムエンジニア）

MATLAB・Python・C#の案件になります。実際の業務内容としてはこれに加えてMicrosoft Officeでの作業（VBAでのプログラミングなど）も加わってきます。常駐案件なので、働き方については認識した上で応募するのが良いでしょう。単価は月55万円〜になります。

MATLABと合わせて習得しておきたいスキルとは

MATLABは強力な数値計算能力と高度なビジュアライゼーション機能を持つ言語ですが、それと並行して他のプログラミング言語を習得することは、より市場価値を上げたり、収入を増やしたりするためのスキルセットを獲得する上で有用です。以下に、MATLABと合わせて習得しておきたい言語を紹介します。

Python

Pythonは、その読みやすさと汎用性の高さから広く利用されているプログラミング言語です。MATLABと同様に、Pythonもデータ解析や数値計算、機械学習などの分野で強力なライブラリを提供しています。NumPyやSciPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learnといったライブラリを利用すれば、MATLABと同等の機能をPythonで実現することも可能です。Pythonの理解があると、データ解析からウェブアプリケーションの開発まで、幅広い分野に対応できるため、MATLABと合わせて習得することは大変有益です。

C++

C++は、その高速な実行速度と広範なプラットフォーム対応により、ソフトウェア開発の現場で広く使われています。MATLABはインタプリティッドな言語であるため、C++のようなコンパイルされた言語と比べて実行速度が遅くなることがあります。そのため、パフォーマンスが求められる状況では、C++でアルゴリズムを実装することも一考に値します。また、MATLABとC++の連携も可能で、MATLABからC++コードを呼び出すことで、MATLABの高レベルなインターフェースとC++の高速な処理を組み合わせることができます。

R言語

R言語は統計解析とデータビジュアライゼーションに特化した言語で、統計的な手法を深く理解したい場合や、高度なグラフィックを作成したい場合に適しています。MATLABが数値計算に強いのと同様、R言語は統計計算に強く、多くの統計手法がパッケージとして提供されています。また、ggplot2などのパッケージを用いて、高度なデータビジュアライゼーションを行うことができます。R言語を習得しておくことで、データ解析や統計解析のスキルをさらに深めることができます。

以上の言語はそれぞれ異なる特性と強みを持っていますが、全てが互いに補完的な関係にあります。それぞれの言語を適切に使い分けることで、さまざまな問題を効率的に解決することが可能になります。

まとめ

MATLABは、その強力な数値計算能力と多機能性から科学技術計算やデータ解析、機械学習などの分野で広く利用されています。その文法のシンプルさと直感的な操作性は、初心者にも扱いやすいというメリットを持ちます。一方で、Python、C++、R言語といった他のプログラミング言語を習得することで、より幅広い課題に対応可能となり、高度なスキルセットを持つエンジニアや研究者に成長できます。AI開発やデータ解析のニーズが高まる現代社会において、MATLABを含むこれらの技術はますます重要性を増していくでしょう。

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