「トレンドは追わない。長期的な変革に寄り添っていく」――MathWorksが「R2014b」の新機能を説明：モデルベース開発

The MathWorksはユーザーカンファレンス「MATLAB EXPO 2014 JAPAN」の開催にあわせ、MATLAB/Simulinkの最新バージョン「リリース2014b」の新機能に関する説明会を開催した。

[渡邊宏，MONOist] PC用表示関連情報

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　The MathWorksは2014年10月29日、ユーザーカンファレンス「MATLAB EXPO 2014 JAPAN」の会期にあわせ、日本のプレス向けに「MATLAB/Simulink」の最新バージョン「Release 2014b」（以下、R2014b）の新機能に関する説明会を開催した。

　2014年10月9日に発表された「MATLAB/Simulink」の最新バージョン「R2014b」では、MATLABデスクトップの画面表示が刷新され視認性が向上した他、hadoop対応関数の実装といったビッグデータ対応、GitHubへのアクセス対応といった共有機能の強化などが図られている。

The MathWorksのSameer Prabhu氏（Industry Marketing Director）

　先鋭的な新機能の追加と言うよりは正常進化と呼べる内容だが、The MathWorksのSameer Prabhu氏（Industry Marketing Director）は「昨今、ビッグデータやMOOC（Massive Open Online Course）といったキーワードへの関心度が上がり、SaaSやソーシャルコンピューティングは下降傾向にあるが、トレンドはファッションのようなものであり、追い求めることはしない」と最新トレンドへの対応を急ぐことが本意ではないとする。

　Prabhu氏はトレンドではなく長期的な変革として顕在化している事柄として、「全てのモノにアルゴリズムが存在する（Algorithm in everything）」「特定用途に特化したハードウェア（Hardware in specialized form factors）」「デバイスとシステム、チップの結合（Connected chips,devices＆systems）」「場所を選ばないコンピューティングの一般化（People computing anywhere）」の4つを挙げ、これらに対応していくことこそが、最新版の意図であるとした。

Prabhu氏が挙げる、長期的な変革として顕在化している4つの事柄（出展：MathWorks）

　R2014bではグラフ画面のデフォルトカラーとスタイルが一新され、フォントもアンチエイリアスフォントとなり視認性が増した。加えて、オブジェクトのプロパティ変更を行うための構文が新しくなり視覚化のカスタマイズも容易になっている。回転可能なティックラベルや日時ラベルの自動更新などといった機能追加や、多言語対応の強化、タブ区切りUIの採用など、細部の強化も行われている。

R2014bのグラフィックシステム。「アルゴリズムの開発には深い知見と広範囲の観察が必要で、それにはデータの分かりやすさが視認性が重要になる。そこで新しいグラフィックシステムを導入した」（Prabhu氏）（出展：MathWorks）

　ビッグデータ対応については、大量のデータ処理を効率よく処理するためにデータストアを導入してデータセット処理の効率化を進めた他、分散コンピューティングの支援プログラミングモデルであるMapReduceをサポートした。このMapReduce対応によって、hadoopと統合しての利用も可能となった。「イメージ的にはMapReduceでデータをコンパイルして、hadoopで実行するというニュアンスだ」（Prabhu氏）。

データストアはメモリに格納する実データを減らすためリポジトリを作成する（写真＝左）、MapReduceとhadoopの統合も提供する（写真＝右）（出展：MathWorks）

　共有機能についてはGitならびにSubversionのソース管理システムと統合が図られ、カスタムしたツールボックスをビルドして共有できるようになった（操作はフォルダーブラウザーから行える）。これによって自分のツールボックスをGithubにおいて共同作業を進めたり、MATLAB CentralnoFile Exchangeに登録してコミュニティーへ開放するといったことが容易に行える。

　Simulinkについては、モデル構築の高速化を図るために文脈依存プロンプトモデルを実装したほか、2回目からのシミュレーション実行速度を高速化できる高速再起動機能が新たに用意された。高速再起動機能は同一モデルでの2回目のシミュレーション時にコンパイルを再実行しないことで、一部パラメータの変更を行いながらも実行速度の高速化を果たせるというもの。再コンパイルではないため、高速化の恩恵はリモデルを行わない場合にしか受けられないが、同一モデルでパラメーターを変更しながら連続したシミュレーションを行う際に有効だ。