Simulink

AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

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~ AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

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Simulinkとは

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Simulinkとは

MathWorksが提供するSimulinkは、MATLABと組み合わせて活用できるAIモデル開発プラットフォームです。特徴量設計やAutoML、学習済みモデルの比較といった機能に加え、AIをシステム全体へ組み込んだうえでシミュレーション、継続的テスト、ドリフト検知、再学習判断、実機展開まで一貫して対応できる点が特徴です。C/C++コード生成やFPGA・エッジ・クラウドへの展開、ハードウェアを含む検証にも対応しており、車載・製造・制御・組み込みといった実システムを前提とする開発領域との親和性が高いといえます。モデル比較を効率的に進めたい中堅製造業から、厳格な検証と実装の一体化を求める大手メーカー・研究開発部門まで、現場への実装を見据えた幅広い用途に適した製品です。FitGapの企業規模別シェアでは、中堅企業がカテゴリ55製品中10位で、一定規模の開発体制を持つ組織での利用傾向を判断する材料になります。

強み

マルチドメインシミュレーション

Simulinkは、ブロック線図ベースの環境を採用することで、複数のドメインにまたがる動的システムをひとつのモデル上で統合的に扱えるシミュレーションツールです。設計したモデルの挙動をハードウェア実装前の段階で検証できるため、問題の早期発見につながります。制御系・信号処理・組み込み開発など、物理系システムを伴う製造業の設計プロセスに適しています。FitGapの業種別シェアでは、製造がカテゴリ55製品中6位で、製造業の設計・検証用途で候補に入りやすい製品です。

自動コード生成で組み込み直結

Simulink Coderを使用すると、Simulinkモデルから直接C/C++コードを生成し、実行環境へ展開することができます。生成されたコードはリアルタイム・非リアルタイムを問わず幅広いアプリケーションに対応しており、ラピッドプロトタイピングやHILテストにも活用できます。モデルを仕様書として扱うにとどまらず、そのまま実装やテストへと連続して展開できる点は、開発プロセスの効率化を重視する組織にとって有効な選択肢となります。

安全規格への適合ワークフロー

Simulinkは、ISO 26262やDO-178Cといった機能安全規格に沿った開発をサポートしています。規格要件に対応した参照ワークフローやガイダンスを提供するQualification KitおよびCertification Kitも用意されており、開発プロセスの標準化を助けます。認証取得や品質保証が求められる領域でモデルベース開発を進めたい組織にとって、有力な選択肢となり得ます。

注意点

商用利用ではライセンス費用が発生しやすい

Simulinkは、クラウドサービスの従量課金型とは異なり、年額や永続ライセンスといった契約形態を前提に費用が発生する製品です。公式のPricing and Licensingによると、年間ライセンスは12か月の利用権であり、年額にはメンテナンスが含まれると説明されています。導入を検討する際は、短期的なPoC目的か長期運用かといった利用期間を踏まえたうえで、自組織に適した契約形態を選択することが、費用対効果の見積もりにおいて重要なポイントとなります。FitGapの料金評価はカテゴリ39製品中27位で、商用利用を前提にする場合は契約期間や利用人数を含めて総額を確認する必要があります。

ブロック線図による設計思想に慣れが必要

Pythonノートブック中心のML開発に慣れたチームにとって、Simulinkはブロック線図でシステムを表現するという独自のアプローチを取るため、学習上の作法が異なる点に留意が必要です。公式ドキュメントでは、Simulinkを「マルチドメインシミュレーションおよびモデルベースデザインのためのブロック線図環境」と位置づけています。ML担当者だけで完結させたい場合は、チーム内で基本操作を習得する時間をあらかじめ確保しておくと、開発を進めやすくなります。FitGapの操作性評価はカテゴリ39製品中36位で、ノートブック型の開発環境に慣れたチームでは、事前学習や操作担当者の育成計画を見込んで検討する必要があります。

ローカル環境へのインストールが前提になりやすい

SaaS型のMLOpsツールがブラウザだけで利用できるのに対し、SimulinkはMATLABとともに手元のPCへインストールして使う形が基本となります。公式手順ではインストーラの実行やOSごとのシステム要件の確認が案内されており、一定の準備が必要です。管理者権限の制限やソフトウェア配布の社内手続きが厳しい環境では、導入までのリードタイムが想定より長くなる場合もあるため、あらかじめ余裕をもったスケジュールを検討しておくとよいでしょう。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ39製品中36位で、端末管理やソフトウェア配布の手続きが多い組織では、検証環境の準備期間を先に見積もることが重要です。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

SimulinkのAIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）マーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

Simulinkの利用環境・機能

利用環境

端末・OS

Windows

シングルサインオン

対応言語

提供形態

対応サポート

機能

標準対応

オプション/条件付き

非対応

AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

モデル自動生成（AutoML）

学習パイプライン構築

モデル評価・比較

モデル運用管理（MLOps）

データパイプライン連携

対応データ（表）

対応データ（時系列）

対応データ（画像）

対応データ（テキスト）

リアルタイム推論API

バッチ推論

サーバレス推論

モデルアーティファクト出力（Docker／ONNX）

AutoML（CV／NLP）

AutoML（時系列）

BYOM対応（外部モデル持ち込み）

コード拡張（SDK／Notebook）

ノーコード前処理

データ取込パイプライン

特徴量ストア（Feature Store）

データ品質管理（データ品質／系譜）

モデル監視（精度／ドリフト）

監査ログ（変更履歴）

Explainability（理由の見える化）

公平性チェック（バイアス検出／緩和）

自動再学習

CI／CD連携（継続的統合・継続デリバリー）

デプロイ実験管理（A/B・カナリア）

多系列・階層（時系列）

外生変数（時系列）

カレンダー要素（時系列）

予測区間（時系列）

将来予測タスク（TS）

異常検知タスク（TS）

画像分類（CV）

物体検出（CV）

画像分割（CV）

転移学習テンプレート（CV）

画像アノテーション

画像データ拡張

エッジ出力（CV）

テキスト分類（NLP）

感情・トピック分析（NLP）

固有表現抽出（NER／NLP）

要約・QA（NLP）

テキストアノテーション（NLP）

ベクトル検索／RAG連携

LLM微調整（大規模言語モデル）

日本語UI対応

日本語前処理適合

日本市場データ構造適合

Simulinkのプラン

Simulink

プラン	料金	主な機能・備考
個人ライセンス（Standard）	年額 USD 940/ユーザー	MATLABとSimulinkを含む、オンライン学習スイート。小規模〜個人利用向け
スタートアップ	年額、要問い合わせ	申請制。MATLAB/Simulinkと90以上の追加製品を含む。小規模〜成長企業向け
アカデミック	年額、要問い合わせ	教育・学術研究向け。キャンパスワイド等の選択肢あり。教育機関向け

30日間の無料評価版を提供。