良いポイント
優れている点・好きな機能
・最初から統合開発環境として提供されており、また数値計算として基本的な機能は全て用意されている点
・追加ライセンスを購入することでアドオン可能な各専門分野ごとに特化した豊富な数値計算ライブラリ（ToolBox）とGUI環境
その理由
・対話型のプログラミング言語として直感的に開発が可能であり、また現在変数に格納されている値なども一覧できたり、数値解析で必須となる関数はほぼ標準ライブラリで実装されているので、プログラミングの開発がストレスフリーで行える。
・追加のToolBoxなどのGUI機能や提供関数が非常に便利であり、直感的かつ容易に検討することが可能となる。例えば機械学習のToolBox（Statics and Machine Learnng ToolBox）を用いれば、サポートベクターマシンや決定木分析といったアルゴリズムなどの比較検討を一括で行うことができ、開発時間の短縮に繋がる。
改善してほしいポイント
欲しい機能・分かりづらい点
・現代版のデザイン（カラーパターン、レイアウト）を反映したグラフ機能
・MatlabからLabViewを呼び出して実行させる機能（逆は可能である）
その理由
・Pythonのライブラリで提供されているような最新のデザインが反映されておらず、グラフデザインがまだ一昔前の色使い等を採用しており、プレゼン資料等に使うためには自分で微調整をする必要があるため
・計測制御のハードウェアはLabViewのメーカーでもあるNI社製のものを使うことが多く、制御の自動化・ソフトウェアのGUI化はLabViewで、複雑な数値解析はMatlabで行うことが多い。そのため、両ソフトウェアの連携のし易さが改善すると開発がより効率的になると期待できるため
どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？
解決できた課題・具体的な効果
・大量の数値データ（１ファイルあたり数百万点の数値）が格納されたファイルの効率的かつ高速な数値解析処理
課題に貢献した機能・ポイント
・大量の数値データが含まれたデータファイルに対しても、迅速なデータ読み込み、短時間での科学計算を行った数値解析処理、また高速なグラフ表現が可能であることで、他ソフトウェアよりもプログラムの検討を素早く行うことができ、開発を短縮することができました。
検討者へお勧めするポイント
大量の行列データに対して、直感的な構文で、高速な数値計算を行うことが可能なので数値解析を行う時にお薦めできるソフトウェアです。また、Pythonと似ている言語であり、Pythonに慣れている方であればすぐにMatlabにも慣れる点もお薦めポイントです。
