公開2024.06.28更新2026.07.17 11 人が閲覧（直近 30 日）シミュレーション

MATLAB/Simulinkとは？何ができる・違い・料金を初心者向けに解説

MATLABとSimulinkは、数値計算とシミュレーションを支える定番ツールとして自動車・航空宇宙・通信・金融など幅広い分野で使われています。ただ「名前は聞くが具体的に何ができるのか」「MATLABとSimulinkは何が違うのか」「無料で試せるのか」が分かりにくく、導入前でつまずきがちです。この記事では、両者の役割の違い、できること、料金と無料で使う方法、活用分野までを一度に整理し、初心者が全体像をつかめるようにまとめます。

まとめ：MATLABとSimulinkの要点

先に結論を整理します。詳細は各セクションで解説します。

MATLAB＝行列を基本単位とする数値計算言語・環境。データ解析、可視化、アルゴリズム開発、機械学習まで「コードで書く」作業を担う。
Simulink＝MATLAB上で動くブロック線図の環境。動的システムを図で組み、実機を作る前に挙動をシミュレーションできる。モデルベース開発（MBD）の中核。
違い＝MATLABはコード中心、Simulinkは図（GUI）中心。両者は併用するのが一般的。
料金＝商用ライセンスは有償だが、MATLAB Online Basicは月20時間まで無料、30日間の無料トライアルもある。個人非商用のHome、学生向けStudentは商用より安価。
向き・不向き＝制御設計・信号処理・数値解析には強いが、Web開発や大規模なオープンソース連携ではPython（NumPy/SciPy）が優位な場面もある。

MATLABとSimulinkとは（それぞれの役割）

MATLABとSimulinkはどちらもMathWorks社の製品で、セットで語られることが多いものの、担う役割は明確に分かれています。

MATLABとは

MATLAB（マトラボ）は「MATrix LABoratory」に由来し、行列・ベクトルを基本のデータ型として扱う数値計算向けのプログラミング言語と統合環境です。スクリプトの拡張子は.mで、コマンドウィンドウに書いた式をその場で実行できます。数値計算だけでなく、データ解析、グラフによる可視化、アルゴリズム開発、アプリ化（App Designer）まで一つの環境で完結し、信号処理・制御・最適化・機械学習といった分野別のツールボックスを追加して機能を拡張できます。

たとえば、正弦波を計算してグラフに描くだけなら数行で書けます。

% 0〜2πを100分割し、サイン波を計算して可視化
x = linspace(0, 2*pi, 100);
y = sin(x);
plot(x, y);
xlabel('x');
ylabel('sin(x)');
title('サイン波');

行列演算とグラフ描画が言語に組み込まれているため、実験データの処理やアルゴリズムの試作を短いコードで回せるのがMATLABの持ち味です。

Simulinkとは

Simulink（シミュリンク）は、MATLABの上で動作するブロック線図ベースのモデリング・シミュレーション環境です。信号源・伝達関数・積分器・スコープといった「ブロック」を配置して線でつなぎ、動的システム（時間とともに変化するシステム）の振る舞いを図として組み立てます。コードを書かずにマウス操作で制御系や物理システムを構築し、実機やプロトタイプを作る前に画面上で挙動を確認できるのが特徴です。制御工学、パワーエレクトロニクス、通信システムなど、時間変化を伴う対象のシミュレーションで広く使われます。

MATLABとSimulinkの違いと使い分け

両者の最大の違いは「テキスト（コード）で書くか、図（ブロック）で組むか」です。用途に応じて使い分け、多くの現場では併用します。

観点	MATLAB	Simulink
操作方法	コード（.mスクリプト）	ブロック線図（GUI）
得意分野	数値計算・データ解析・可視化	動的システムのシミュレーション
主な用途	アルゴリズム試作・解析	制御設計・モデルベース開発
時間の扱い	静的な計算が中心	時間変化を連続的に模擬
関係	基盤となる言語・環境	MATLAB上で動作

目安として、データを読み込んで統計処理やグラフ化をするならMATLAB、制御アルゴリズムやシステム全体の挙動をシミュレーションするならSimulink、というすみ分けになります。SimulinkのモデルからMATLABの関数を呼び出すこともでき、両者を行き来しながら設計を進めるのが一般的な流れです。

MATLAB/Simulinkで何ができるか

「何ができるか」はMATLAB側とSimulink側で性格が異なります。それぞれの代表的な用途を押さえると、自分の目的にどちらが合うか判断しやすくなります。

MATLABでできること

MATLABは数値計算を軸に、次のような作業をこなします。

行列・信号・時系列データの数値計算と統計解析
2D/3Dグラフによるデータの可視化
制御・最適化・信号処理などのアルゴリズム開発と試作
機械学習・深層学習のモデル構築（対応ツールボックス使用時）
App DesignerによるGUIアプリ化、C/C++への変換（MATLAB Coder）

研究や実験の「データを処理して答えを出す」局面で力を発揮し、対応するツールボックスを足すことで適用範囲を広げられます。

Simulinkでできること（モデルベース開発）

Simulinkの中心的な用途は、実行可能なモデルを設計の起点に置くモデルベース開発（MBD：Model-Based Development）です。仕様を満たすモデルをシミュレーションで検証し、そのモデルから組込み用のC/C++コードを自動生成（Embedded Coder）したり、FPGA向けにVHDL/Verilogを生成（HDL Coder）したりできます。実機テストの前に不具合を洗い出せるため、開発期間と手戻りコストを抑えられるのが利点です。自動車の制御ソフト開発などで事実上の標準手法になっています。MBDの利点と注意点はモデルベース開発のメリットとデメリットで詳しく整理しています。

MATLAB/Simulinkの料金と無料で使う方法

MATLAB/Simulinkは基本的に有償の商用ソフトですが、無料で試す手段も用意されています。用途に合ったライセンスを選びます。正確な金額は変動するため、契約前に公式ストアで確認してください。

種類	対象	費用
商用ライセンス	企業・組織	有償（ツールボックス別）
Homeライセンス	個人・非商用	商用より安価
Studentライセンス	学生個人	さらに安価
キャンパスライセンス	大学の学生・教職員	大学が包括契約
MATLAB Online Basic	MathWorksアカウント保有者	無料（月20時間）
無料トライアル	評価目的	無料（30日間）

まず触ってみたいなら、ブラウザで動くMATLAB Online Basic（月20時間・主要10製品まで無料）か、30日間の無料トライアルが入口になります。継続利用では、個人の学習・趣味はHome、学生はStudentやキャンパスライセンス、業務利用は商用ライセンスという選び方が基本です。ライセンスには12か月単位の年間契約と永久ライセンスがあり、年間契約には保守サービスが含まれます。

MATLAB/Simulinkのインストールと基本的な使い方

デスクトップ版を使う場合の導入手順と、最初に押さえておきたい操作をまとめます。ブラウザで完結させたい場合は前述のMATLAB Onlineを使えばインストールは不要です。

インストール手順と注意点

デスクトップ版の導入は、次の順で進めます。

MathWorks公式サイトでアカウントを作成する。
用途に応じたライセンス（商用/Home/Student等）を取得する。
アカウントにログインし、対応するインストーラをダウンロードする（Windows/macOS/Linux対応）。
インストーラを実行し、必要なツールボックスを選んでインストールする。
ライセンスを認証し、MATLABを起動して初期設定を行う。

MATLAB/Simulinkは要求スペックが高く、フルインストールには相応のディスク容量が必要です。事前に公式のシステム要件を確認し、認証にはインターネット接続と管理者権限が必要な点に注意します。バージョンは年2回（春のR20XXa、秋のR20XXb）更新され、2026年時点の最新はR2026aです（正確なリリース日は公式で確認してください）。

起動後の基本操作

MATLABは、コマンドウィンドウに式を直接入力して実行するか、スクリプトエディタで.mファイルを作成して実行します。ワークスペースには変数が一覧表示され、計算結果をその場で確認できます。Simulinkはコマンドウィンドウでsimulinkと入力するか、ツールバーのアイコンから起動します。Library Browserから必要なブロックをキャンバスにドラッグし、出力ポートと入力ポートを線でつないでモデルを組み、シミュレーション時間やソルバーを設定して実行します。

MATLAB/Simulinkの活用分野と業界別の事例

MATLAB/Simulinkは特定の業種に限らず、時間変化を伴うシステムや大量データの解析が必要な分野で横断的に使われています。代表的な領域は次のとおりです。

自動車：エンジン・パワートレイン制御、先進運転支援システム（ADAS）、電気自動車（EV）のバッテリー管理システム（BMS）の設計・検証。
航空宇宙・防衛：飛行制御や姿勢制御アルゴリズムのモデリングと検証。
通信・半導体：5G/6Gの無線信号処理、FPGA向けアルゴリズムの設計。
金融：リスク管理や金融工学における数値シミュレーション。
医療・エネルギー：生体信号の解析、電力システムのシミュレーション。

とくに自動車分野では、モデルベース開発と組込みコードの自動生成を組み合わせることで、制御ソフトの品質と開発スピードを両立させる使い方が定着しています。共通するのは「実機で試す前に、モデル上で挙動を検証してコストと手戻りを減らす」という考え方です。

MATLABの欠点とPython・Juliaとの使い分け

MATLAB/Simulinkは強力ですが、万能ではありません。むしろ、次のような場面では他の選択肢が適します。導入前に弱点も理解しておくと判断を誤りません。

最大の弱点はコストです。商用ライセンスは高価で、必要な機能ごとにツールボックスを買い足す構造のため、費用が積み上がりやすくなります。加えて、独自エコシステムに閉じており、Webアプリ開発や汎用的なソフトウェア開発、オープンソースライブラリとの連携では不利です。こうした用途では、無料で使えて機械学習・Web・データ基盤まで広くカバーするSciPyとは？読み方・使い方・NumPyとの違いをPythonで解説で紹介するPython（NumPy/SciPy）が有力な代替になります。数値計算の実行速度と書きやすさを両立したい場合は、Julia言語とは｜メリット・デメリットとPython比較・始め方を実務目線で解説で扱うJuliaも選択肢に入ります。

整理すると、制御設計・モデルベース開発・信号処理のように「Simulinkと自動コード生成の資産」が効く領域ではMATLAB/Simulinkが優位で、コストを抑えたい・Webや汎用開発と組み合わせたい・オープンソース中心で進めたい場合はPythonやJuliaを検討する、という使い分けが現実的です。