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優れている点・好きな機能 ・有料ではあるものの多数のパッケージが常に更新され用意されているのでデータ解析やシミュレーション、モデル作成など多岐にわたり使用できる ・有料のためサポートも充実しており、機械学習のライブラリなどはPython等より保証されている分安心して利用できる
欲しい機能・分かりづらい点 ・処理にかなり時間がかかることがあるため、もう少し処理速度を上げてほしい。Pythonエディタの方が早いこともあり、たまに比較したくなってしまう… ・有料のため保証されているものの、簡単に試してみようとなれないのがたまに傷
利点のところでも記述したが、ライブラリが豊富でデータ分析やシミュレーションを行うのに使用している。その中で特に良かった機能はバイナリデータをパッと見たい時など、変換ソフトがなくても変換できる機能があるため取引先とのデータのやり取りで助かった。
数値計算やデータ分析に役立つ豊富なライブラリがあるため、解析業務などで活躍することが多い。モデル開発やデータ分析を実施する際は、目的(使用したい複雑な数値計算が関数化されており、手っ取り早く作業に取り掛かれるかどうかなど)に応じて言語を使い分けることが多いが、ある学術論文のアルゴリズムを実装してみたいときにMATLABのコードしか公開されていなかったり、一から実装するにはとても骨が折れる複雑な数値計算を実装したかったケースにおいて、他の言語ではライブラリが見当たらなかったが、MATLABで第三者が研究用途で関数化しており利用できたという経験があり、ニッチな用途で役に立つこともあった。
・機能拡張しようとすると別途ToolBoxを導入する必要があり、それらの価格が高いため気軽にあれこれ拡張しにくいこと。
論文に記載の数値計算アルゴリズムを試す際に、複雑な数値計算やフルスクラッチで実装するには工数がかかる問題をMATLABのライブラリによって解決し、実装時間を大幅に短縮できた。
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。
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
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。
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。
優れている点・好きな機能 ・科学技術計算分野で威力を発揮するほか、生産ラインの検査装置へも組み込んで使用していて便利さを感じています。製品の良不良判定のAI画像解析にMatlabとリンクを取ってプログラム化できるなど応用範囲の広いソフトです。
欲しい機能・分かりづらい点 ・フル機能が入ったバージョンだとライセンス1本が300万円程度するのでなかなか導入ができないこと。 ・ソフトウエアのメニュー画面の操作性が悪く、初心者には慣れが必要なことがあります。
解決できた課題・具体的な効果 ・科学技術計算のプログラムにかかる時間の短縮化が図れた。様々な使いやすい機能が関数やS-functionとして提供されているためプログラムは比較的初心者でも組みやすいと感じる。 ・生産ラインにおいてもMatlabで作ったAI画像解析ソフトが機能しており一役買っていると感じる。プログラムの修正も大変しやすいメリットがある。
業界標準ソフトと言っても過言ではない。ブロック線図さえ描ければどんな現象もエネルギーの流れに従いモデルを構築していけば数学モデルを作成できる。特に電気系、制御を含めたシミュレーションが得意、モーター特性などモーターそのものを３ＤＣＡＥ、制御をＭＡＴＬＡＢ（１Ｄ）といった組み合わせも難なく可能、業界標準ソフトだけあって３ＤＣＡＥとインターフェースがとりやすいのも魅力。
電気系を扱うには制御理論を知らないと利用が困難（例えばＰＷＭ制御等）、ブロック線図作成は現象そのもの、あるいはシミュレーション対象の構成ハードで簡易に作成できるようになるといい。
不具合発生時の実現象を見える化、機能分解＆システム同定を数回行って短期で対策に辿り着くことができた。
モデル化できない現象は無いと思う、ブロック線図さえ習得さえすれば現象解析に有効なツール。
Simulinkなど、各種ツールを使用するには必須のアプリケーション MATLAB自体は配列演算などに使用し、高度な計算も可能です。 機械学習や画像認識を簡単にするツールもありますし、 それらとSimulinkを連携させればいち早く新技術を組み込むことができます。
MATLAB自体も高いが、結局いろいろなツールを組み合わせる必要があるので、やりたいことをするとそれなりのお金がかかります。
simulink、Embedded Coderその他ツールボックスを利用して組み込み開発の効率化と品質向上に貢献させることができました。
行列計算が容易にできます．ツールボックスという機能も充実しているので，機械学習や遺伝的アルゴリズムなどもわりと短期間で実装できるようになります．
高度な機能を使用する場合コストがかかります．トライしてみたいと思った時にモジュールが足りておらず使用できない時は残念です．
データを解析しヴィジュアライゼーションが必要な時に迅速に対応できました．また，同じデータセットで複数の手法を試したい時も比較的簡単にできます．
とにかく配列計算が早いため、大規模な配列計算には必須。 多くのツールボックスが提供されているため、やりたいことが簡単にできる。
特定のツールボックスが無いと使用できない関数が多くある。また、それらの関数はWeb上の文書も少なく、スクリプト上で使いこなすには時間がかかる。 数値型と文字型との区別がとても厳しい。都度変更する必要がある。
大規模な演算およびそれらをグラフ化する際、他のソフトでは計算および描画に時間がかかりすぎていたが、MATLABを導入することにより一気に開発効率が上がった。
ここ10年来データの可視化ツール、解析ツールは数多出現していますが、それでもなおmatlabについては手放すことができないなと思っています。様々な学術的なアルゴリズムが実装されていること、pythonから手軽に呼び出せること、多くの人が使用していて安定感があること、など。 ちょっとしたモデルの作成や、可視化などで手放す事ができないツールだと思います。
シングルノードの環境で手軽に動かすには素晴らしいですが、大規模分散環境で大量のデータ解析をしようとすると手詰まりになりがちです。一応Hadoopとの連携するツールなどもあるようですが。小規模のデータではmatlab、大規模だとJupyter+Sparkと言った感じで使い分けをすることが多いです。
手元のデータを可視化したい、学術的なモデルを生成したい、というときに使用します。業界でもスタンダードなツールなのでやり取りがスムーズにできるのが良いところだなと思います。
ちょっとした簡易的なものから本格的なものまで、様々な数値計算やシミュレーションを行うことができる。C言語などで1から実装しようとすると数ヶ月を要するようなシミュレーションでも、ツールボックスのAPIを使用すれば数時間で実装が完了してしまう。また、カスタマーサポートのサービス品質も非常に高く、問い合わせなどに対する回答は迅速かつ丁寧である。
ツールキットを含め価格が極めて高いため、導入へのハードルがかなり高い。また、ソフトウェア更新料も毎年値上げが続いており、更新のための予算を確保するのもひと苦労である。
Matlab、Simulink、Signal Processing Toolboxおよび DSP System Toolboxを導入したことによって、デジタルフィルタを設計するための工数を大幅に低減することができた。
非常に高価なソフトウェアではありますが、ツールボックスのAPIは強力ですし、カスタマーサポートなどのサービスも含めて考えると、価格以上の価値は十分にあると考えます。無料評価版もあるので、検討の際にはぜひ利用してみることをお勧めします。
