2025/12/13 5:13
In Defense of Matlab Code
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要約▶
Japanese Translation:
MATLABの簡潔で式スタイルの構文は、航空宇宙、自動車、医療機器分野など安全性が重要な研究開発において引き続き高く評価されています。数式を1行書くだけでコードが1行になるため、検証が容易になります。エンジニアは、この「ホワイトボード」スタイルを好みます。なぜなら、数学記号とほぼ一致し、高度なレビュアーに対する認知負荷が低減されるからです。しかし、MATLABの閉じたライセンス付きランタイムはサーバタイムアウトやツールボックスのライセンス制限、CI/CD・Docker・クラウドパイプラインとの不適合といった課題を引き起こし、チームはモダンなツールエコシステムを備えたPythonへ移行することが増えている。
高レベルの配列構文は、形状推論や演算融合、自動GPUオフロードなど、ランタイムに強力な最適化機能を提供します。
RunMatは、MATLABの密集した構文を保持しつつ、CPU/GPU性能、コンテナ／クラウド対応、ライセンスコストゼロという特長を備えたオープンでハードウェア非依存なエンジンとして提案されます。従来のホワイトボード的コーディングスタイルを維持することで、チームはモダンインフラとの互換性とスケーラビリティを獲得できるようになり、性能重視の研究環境における新たな標準となりつつあります。さらに、厳格な安全レビューをサポートしながらオープンランタイムへ業界が移行する動きを促進します。
本文
問題は構文ではなく実行時のことでした――LLM‑支援コード生成が普及した世界において、読みやすい数式が依然として重要である理由です。
MATLAB の現代工学への残存的価値
Stack Overflow の開発者調査で最も好まれる言語リストを見てみると、MATLAB は常に末尾近くに位置します。VBA や COBOL と並び、現代のソフトウェアエンジニアからは「恐竜」と揶揄されがちです。ライセンスマネージャーのエラーや膨大なインストールサイズ、あるいは「古典的学術用語言語だ」というイメージを抱く人も多いでしょう。
しかし、航空宇宙・自動車・医療機器などトップレベルの R&D 部門に足を踏み入れると、MATLAB は至る所に存在します。エンジニアが知らないわけではなく、線形代数・信号処理・制御理論という特定の作業領域で、ほぼ誰よりも優れた機能を提供しているからです：コードがホワイトボード上の数式とまるで同一に見えるようになっている。
言語構文（それ自体は素晴らしい）が古い実行時・ビジネスモデルと切り離す必要があります。
「ホワイトボードスタイルコード」とは何か？
「ホワイトボードスタイルコード」というのは、ある抽象レベルを指します。エンジニアリングでは真理がホワイトボードやノートパッド上で導出されます。そこでは物理方程式を描き、行列を引き、ベクトルを転置し、関係（F = ma、V = IR、Y = Hx）を定義します。
エンジニアリングソフトウェアの目的は、そのホワイトボード上の真理を「翻訳損失」を最小限に抑えて実行可能なロジックへと変換することです。
ホワイトボードスタイルコードとは：
- 高密度：数式 1 行＝コード 1 行
- 視覚的類似性：コードが方程式をそのまま表現
- 低いボイラープレート：メモリ割り当てや型宣言、インポートは最小限
ベクトル・行列・配列に対して MATLAB の構文は、ホワイトボードと実際のコードとの間で最も短い距離を提供します。
翻訳テスト：ボード vs コード
具体例を見てみましょう。講義や設計レビューで単純な線形代数演算を書いている場面です。
MATLAB 版
X = [1, 2, 3]; Y = [1, 2, 3; ... 4, 5, 6; ... 7, 8, 9]; Z = Y * X'; % ' は転置演算子 W = [Z, Z]; % ブラケットは連結を示す
コードはほぼホワイトボードの直接写しです。
Python（NumPy）版
import numpy as np X = np.array([1, 2, 3]) Y = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # X を列ベクトル（3,1）にリシェイプ Z = Y @ X.reshape(3, 1) # 連結は関数呼び出しと軸定義が必要 W = np.concatenate([Z, Z], axis=1)
数式自体は同じですが、Python バージョンではインポート・メソッド・タプル・軸というコンピュータ科学的概念を考慮しなければならず、MATLAB 版では行列・ベクトル・乗算といった線形代数に集中できます。
読みやすい数式が安全機能になる理由
この微妙な違いはなぜ重要なのでしょうか？
ミッション・クリティカル分野では、コードレビューは安全性審査です。上級エンジニアや主任研究者がレビューを行います。彼らは物理学に精通していますが、最新のソフトウェア設計パターンには疎い場合があります。デコレータやオブジェクト指向階層の微妙な違いを解析したくありません。
レビュー時、彼らは一方で導出ノートを持ち、もう一方で画面を見るという姿勢です。ステップ A がステップ B にどうつながるかを確認したいだけです：
- 「ここが回転行列」
- 「ここにフィルタを適用」
- 「ここで誤差を計算」
MATLAB の構文は、実装の細部にとらわれず数式を検証できるため、バグが隠れやすい場所が減ります。構文自体が認知負荷を軽減し、レビュー担当者が物理学に集中できるようにします。
これは人間だけでなくコンパイラにも有効です。
コンパイラも愛する理由
「単純な構文＝遅い解釈」という誤解があります。実際には、高レベル配列構文はランタイムやコンパイラに最適化のヒントを与えます。
C = A * B- 結果の形状を即座に推論
- 複数の要素ごとの演算を単一パスで融合
- ユーザーが CUDA カーネルを書かずとも GPU に処理をオフロード
できるようになります。人間にとって読みやすい構造は、機械にも予測可能な構造なのです。
なぜ嫌われるのか―事実
構文が優れているならば、感情が分裂している理由は何でしょう？ MATLAB に対する批判は主に三つの領域から来ています。数式構文そのものではありません：
- 「ブラックボックス」ランタイム：エンジンは閉源です。
やfft
の実装を確認できません。高リスク工学ではツールの監査が不可欠であり、これはリスクとなります。ode45 - ライセンス面の苦痛：シミュレーションがクラッシュしたり、同僚が「チェックアウト」した結果ツールボックスが使えなくなるなどの体験談は多いです。
- クラウドとのギャップ：CI/CD パイプライン、Docker コンテナ、クラウドクラスターで作業する現代において、大量のライセンス付きデスクトップアプリを統合するのは痛手です。
この摩擦が、Python へのシフトを促しました。
np.concatenateモダンな「ホワイトボード」ランタイムのビジョン
解決策はエンジニアが愛する構文を放棄することではありません。新しい、モダンなエンジンを構築し、同じ dense array‑oriented 表記を維持しつつ、クラウドと大規模データに適した実行環境を提供することです。
必要な特徴は次の通りです：
- オープンで検査可能：ブラックボックスなし
- ハードウェア非依存：CPU と GPU でコードを書き換えずに動作
- ポータブル：Docker コンテナや Web ブラウザでも実行
ホワイトボードを模した言語表面はそのまま保ちつつ、エンジンだけを現代化します。
数式は残し、エンジンを変える
これが RunMat を開発する理由です。チームは
.mこれにより、チームは「ホワイトボードコード」を保持しつつ、モダンソフトウェアスタックの性能と可搬性を享受できるようになります。
結論
技術トレンドは移り変わりますが、物理学と数学の法則は変わりません。再生可能エネルギーグリッド、自律走行車、医療ロボットなど次世代を担うエンジニアは、数式の複雑さに敬意を払うツールが必要です。微分方程式に関心がある専門家が、ソフトウェア依存性よりもコードを記述・読み取り・検証できる環境を望んでいます。
未来は過去のビジネスモデルをコピーする必要はありません。しかし、レガシーの最良点――ホワイトボード上の数式と同一に見えるコード―を絶対に保持すべきです。