MATLABとは
MATLABとはアメリカのMathWorks社が開発をしているエンジニアや科学者向けに設計された数値分析ソフトで、その中で使う世界的にも高水準のプログラミング言語です。MATLABは数学や工学の分野で広く利用され、主に数値計算を扱うことでデータ解析や処理方法などを指すアルゴリズム開発による可視化が可能です。
また、プログラミング言語対話系のアプリや組み込みコードを、自動生成するツールなども含まれています。よく知られているエクセルと比較すると、理解しやすいです。
Excelは小規模なデータセットに適しているプログラミングであるのに対し、MATLABは大規模データの処理に適している完全なプログラミング言語です。
MATLABの特徴
MATLABは思考や作業プロセスに合うように設計されており、ツールボックスは各分野の専門家により開発されています。ユーザーにとって利便性が高く使いやすいシステムで、一度に一つの数値処理だけではなく行列と配列全体の処理ができます。
数学的な計算やデータ分析を簡単に行える豊富な関数ライブラリを持っているため、効率的に大量のデータを処理することが可能です。
また、豊富なツールボックスを持っているため工学用途に特化したライブラリなど特定の分野にも利用することができます。
MATLABの用途
さまざまな分野での応用が可能なため、MATLABの活用範囲は多岐にわたります。数値解析・データ解析・信号処理・画像処理・制御システム・無線通信・ロボティクスなど。実世界の問題を解決するためのツールとして利用されています。
また、エンジニアや研究者・科学者にとっては、数値計算からレポーティング、さらにはテストまでを一貫して行えるため生産性の向上も期待できます。
MATLABの業務内容とは
MATLABはデータ解析・信号処理・画像処理・制御システム・無線通信・ロボティクスなどが可能であり、その業務内容は多岐にわたります。
業務内容を大きく分けると、3つのカテゴリーに分類することができます。
下記の3つのカテゴリーについて解説していきます。
- データ解析・分析と可視化
- システムのシミュレーションやモデリング
- 処理やパターン認識
データ解析・分析と可視化
MATLABはさまざまな分野のデータ解析ツールとして知られています。気象学・予知保全・医学研究・金融などの分野で複雑なデータセットの整理やクリーニングにより、解析・分析を行うことでデータの可視化につながります
例えば、エンドユーザーの購買履歴から次に購入する商品を予測したり、製造業では生産ラインのデータ分析などにも用いられています。
このように、データ解析・分析をすることにより、購入率や生産性を高めるためにデータの可視化はとても重要です。
システムのシミュレーションやモデリング
シミュレーションは、コンピューター上で実際の現象やシステム動作を再現する技術です。
MATLABは、工学的なシステムなど複雑なシステムのシミュレーションやデモリングに優れています。
例えば、自動車業界においては、安全性・快適性・燃料経済性などの自動車開発プロセスでシミュレーションを行い、新しい製品の開発段階での性能評価をすることにより、問題解決に役立てることができます。
その他にも、気象データを基にした天気の予測や、エネルギー産業では風力・電力といった実用的な効果予測モデルの構築などが行われています。
MATLABは処理やパターン認識の分野でも幅広く使用されています。学習しやすく使いやすい環境が整っており、高速な数値計算処理能力はもちろんグラフなども作成できます。
パターン認識はデータから特定の規則や意味をもつ領域を取り出す過程と、取り出したデータを画像や音声などのデータの中から識別・分類する2つの過程で構成されています。例えば、防犯カメラの映像からの不審者の検出や、医療画像からの病的部位の特定なども可能です。
MATLAB案件のフリーランス求人動向・案件傾向
MATLABはさまざまな分野での需要があり、それに伴い必要な分野に特化したスキルや経験をもつMATLABのフリーランスの求人が増えている傾向にあります。
中でも、データ駆動型が重視される近年では、データ分析スキルが求められる機会が多いです。
例として、下記の3つがあります。
- 自動車業界では、センサーデータの統合や車両動力学モデルの構築化など
- 金融工学におけるリスク分析では、信用リスク評価システムの開発など
- 医療画像処理システムの構築では、病変検出率の機械学習モデルの実装やCT画像からの3Dモデルの構築など
このように、大量のデータや複雑な数値計算を扱う場面では、MATLABの高い計算能力と多機能性は必須です。そのためMATLABのスキルをもつ人材は、開発にはとても価値があるとされているため、必要な分野に特化したスキルや経験をもつ、MATLABのフリーランスが求められる傾向にあります。
MATLABフリーランス案件の単価・年収相場
MATLABフリーランスの収入の目安として、経験年数別時給の相場と案件の種類別の報酬の目安があります。下記は参考資料です。
＜経験年数別時給相場＞
| 経験年数 |
時給相場（円） |
| 1-3年 |
3,000-5,000円 |
| 3-5年 |
5,000-8,000円 |
| 5-10年 |
8,000-12,000円 |
| 10年以上 |
12,000円以上 |
＜案件種類別報酬目安＞
- 短期のデータ解析案件：10-30万円
- 中規模のシミュレーションモデル開発：30-100万円
- 大規模なシステム開発案件：100-500万円
- 継続的な技術サポート：月額10-30万円
ただし、こちらはあくまでも参考資料による時給相場と案件ごとの種類別報酬となりますので、契約する際は、企業とよく相談の上年収を算出してください。
参考：https://offers.jp/media/programming/a_4230
MATLABのフリーランス案件を獲得するために必要なスキルや経験
MATLABのフリーランス案件を、獲得するためには、特定のスキルや経験が求められます。
下記の4つは、特にフリーランス案件を獲得する上で、必要で主要なスキルや経験です。
- MATLABの基本的なプログラミングスキル
- 数学と統計学に関する知識
- 特定分野に関する専門知識
- プロジェクト管理のスキル
MATLABの基本的なプログラミングスキル
MATLABの基本となるのは、プログラミングスキルです。MATLABはさまざまな分野の工学および科学技術用途に使用するため、MATLABの文法と基本的な関数を深く理解し、効率的なアルゴリズムの実装能力が求められます。
また、数多くのMATLABのツールボックスの中から適切な選択・実装することや、データの入出力と操作スキルや経験なども求められます。
加えて、ユーザー目線での使いやすさなどを重視したアイコンなどを用いて分かりやすくコンピューターに指令を出せるなどの制作能力も求められます。
数学と統計学に関する知識
ATLABは数値計算に特化したツールであるため、確固たる数学的基礎が必要です。特に下記の5つのような知識が求められることが多いです。
- 線形代数と行列演算
- 微分方程式と信号処理
- フーリエ解析と信号処理
- 確率論と統計学
- 最適化理論
参考：https://offers.jp/media/programming/a_4230
特定分野に関する専門知識
MATLABフリーランス案件には多くの場合、特定の分野の専門知識が求められます。
そのため、特定の部門に特化した専門知識を身につけることがMATLABのフリーランス案件を獲得する近道と考えられます。
そこで、下記の6つの分野の知識が役立ちます。
- 制御工学
- 信号処理
- 画像処理
- 機械学習と人工知能
- 金融工学
- 生体医工学
参考：https://offers.jp/media/programming/a_4230
プロジェクト管理のスキル
フリーランスとして成功するためには、技術的スキルだけではなくプロジェクトを管理するために大きく分けて4つのスキルが重要です。
- クライアントとの効果的なコミュニケーションがはかれるスキル
- プロジェクトの納期を管理するためのプロジェクトスコープの管理スキル
- タスクの優先順位付けと、そこに費やす時間の管理ができるスキル
- プロジェクトを進める、問題発見能力とトラブルシューティングスキル
MATLABのフリーランス高単価案件を獲得するためのポイント
MATLABのフリーランスによる高額単価の案件を獲得するには、いくつかのポイントがあります。
下記の3つは最も重要なポイントです。
- 特定分野の専門性を深める
- 実績とポートフォリオの構築
- 継続的な学習
特定分野の専門性を深める
MATLABはさまざまな分野が存在しているため、MATLABのフリーランスの高単価な案件を獲得するためには、特定の分野での専門性を深めることが重要です。
MATLABは特定のツールボックスを使用するため、自動車・医療・金融といった特定分野に特化したMATLABスキルを習得することで、高単価の案件を獲得できる可能性が高くなると考えられます。
実績とポートフォリオの構築
MATLABのフリーランスの高単価な案件を獲得するためには、実績はもちろんですがポートフォリオも効果的です。実績を積み上げていくには、いくつかのポイントがあります。
過去の経験した案件の成果を数値化しつつ、クライアントからの評価を積極的に収集し今後の具体的な改善効果を示すことです。また、クライアントからの推薦文の収集も大切です。
さらには、SNSなどブログで、複雑な案件や問題を解決した事例研究を公開するなどの、情報発信によるブランディングをすることも重要です。
継続的な学習
一番忘れてはいけないことは、自分自身のMATLABのフリーランスとしての価値をあげることです。MATLABのフリーランスの案件は、専門性が高いため継続的な学習は必須です。
特定分野の専門性を深める、実績とポートフォリオの構築に繋がるような案件を検討し、自分自身のスキルやキャリアアップに繋がる学習をすることも継続的な学習といえます。
MATLABの今後の需要や将来性
C言語のフリーランス案件は、他の人気言語と比較すると目立って多いというわけではありませんが、C言語は古くから使用されてきた言語であり、現在でも安定した需要があります。
MATLABの需要は、自動運転やAI開発・ロボット工学など最先端分野で確実に拡大していて、その活用領域が増大するにつれ将来性は高まるといえます。
MATLABは民間企業が特許権を取得した特許技術のプログラミング言語で、定期的に最新バージョンが公開されています。どんなに素晴らしいプログラミング言語でも、開発終了とともに将来性が低くなりがちですが、MATLABは有志で開発しているものではないため、安定したプログラミング言語の開発が行われています。そのため、今後の需要や将来性は高いといえます。
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