「MATLABとPython、どちらの環境でも同じ結果を出したい」でお困りの方へ
こんなお悩みは、ありませんか？
- MATLABで書かれた既存のプログラムを、Pythonが主流になった研究環境でも使えるようにしたい
- Pythonで動いているモデルやコードを、MATLABやSimulinkの環境へ持ち込みたい
- 研究室で作りかけたPythonのプログラムが、完成しないまま止まっている
- 移した後の結果が、元のプログラムと本当に一致するのか不安
- そもそも移植できるのか、どこまでできるのかを、知りたい
ひとつでも当てはまる方は、弊社の「MATLABからPythonへの移植／PythonからMATLABへの移植サービス」が、お役に立てるかもしれません。まずは、移植できるかどうかの見立てからお出しします。ご予算に合わせて、機能単位で範囲を区切ったご提案にも対応します。
なぜ、文法の置き換えだけでは終わらないのか
対応表を見ながらの書き換えは、移植の出発点にすぎません。厄介なのは、言語とライブラリの仕様差が、エラーではなく「違う数字」として静かに現れることです。
例えば、配列の起点（1起点と0起点）、範囲指定で端点を含むかどうか、整数と浮動小数点の既定の型、乱数の系列、FFTやフィルタの正規化の約束は、環境ごとに異なります。深層学習ではさらに、層の既定パラメータ、重みの初期化、損失関数の定義がフレームワークごとに違うため、コードを一行ずつ対応させても、学習の結果までは揃いません。移した先のプログラムが一見動いていても、元と同じ結果を出しているかを確かめる仕組みがなければ、その結果を研究や業務に使ってよいのか、判断できません。
だから弊社は、書き換えの前に、正解データの確保から始めます。
移植の標準工程
弊社の移植は、次の4工程を標準として進めます。方向（MATLABからPythonへ／PythonからMATLABへ）が変わっても、工程は同じです。
- ① 既存コードの調査: 原コードの読解と依存関係の把握を行う。移植元のプログラムを弊社環境で実行し、「正解データ」（移植前の出力一式）を先に確保する。
- ② 移植の実施: 機能・モジュール単位で段階的に移植する。配列の起点、既定の型、ライブラリごとの仕様差を、元のロジックを変えずに吸収する。標準の関数では表せない処理（独自の損失関数や学習ループなど）は、自前で実装する。
- ③ 数値一致検証: 一致の基準（ビット一致／倍精度相対誤差など）をお客様と数値で合意した上で、移植元の出力と移植版の出力を、モジュール単位で都度突合する（最後にまとめて検証しない）。
- ④ テスト検証・納品: 実データでの通し実行と境界条件の確認を行う。関数の呼び出し例とテストコード、検証資料を添えて納品する。
適用例: 計測解析プログラムのMATLABからPythonへの移植
上記の標準工程を実案件に適用した例。
お客様: 公的研究機関様
ご依頼内容: 計測画像から光学部品の形状を解析するプログラムを、弊社がMATLABで開発し、運用いただいていた。MATLABのライセンス費用を含む運用面の事情から、同じ解析をPython環境で行えるようにしたい。周辺のFortranコードとの連携も含めて移し、移行後も機能追加を続けられる形にしたい。
課題:
- MATLABで動いている解析処理を、Pythonで同じ結果が出る形に移す
- 既存のFortranコードとの連携を保つ
- 日々の計測業務を止めずに、機能追加を続けながら段階的に移す
- 移行先の環境を、顧客側でも同じ状態で再現できるようにする
ソリューション:
- 解析処理をMATLABからPythonへ移植し、移植前の出力と突合して結果が変わらないことを確認
- Fortranコードとの連携部分を含めて移し、既存の計算資産をそのまま使える構成とした
- 環境定義ファイルを受け渡す形で、顧客側でも同じ実行環境を再現できるようにした
- 設定値を設定ファイルへ外出しし、パラメータを変えた繰り返し実行に対応
- 移行後の高速化の検討では、プロファイラで律速箇所を特定した上でJITコンパイルとCython化を実測し、効果が出なかった案も理由とともに報告書に明記
結果:
- MATLABと表計算ソフトの手作業に分かれていた解析を、Python上の一連のプログラムへ集約
- 移植後もGUIの統合や解析機能の追加を継続し、複数年にわたる継続案件に発展
- 仕様の項目と実行結果を1対1で対比した動作結果報告書を添えて納品
適用実績
- 公的研究機関様 — 計測画像から光学部品の形状を解析するプログラムを、MATLABからPythonへ移植。Fortranコードとの連携部分を含めて移し、移植後も複数年にわたり機能追加を継続（上記）
- 大学共同利用機関様 — 学術観測データの読込関数群をPythonで実装。既存のMATLAB版にあったASCII読込処理をPythonへ移植し、両者の出力の一致を確認
- 大手製造業の研究部門様 — Pythonで実装された深層学習モデル（VAE系）のMATLAB移植可能性調査。標準の学習関数では扱えない損失関数と学習ループを自前で実装し、同一データでの学習・収束を確認
MATLABとPythonの間の移植のご相談は、このページ下部の「今すぐお問い合わせ」からご連絡ください。
安心してご依頼いただくために
- 結果が変わらないことを、数値で確認します: 一致の基準（ビット一致／許容誤差）を事前にお客様と合意し、移植前後の出力の一致を数値で示します。
- 納得してからのご発注です: 受注前にコードを拝見し、移植方針と作業範囲の見立てをご提示します。内容にご納得いただけない場合は、そこでお断りいただいて構いません。
- 難しい場合は、率直に申し上げます: 事前解析の結果、移植が難しい、または割に合わないと判断した場合は、その理由とともに正直にお伝えします。
- 予算に合わせて分割できます: 全機能を一度に移植する必要はありません。機能・モジュール単位で範囲を区切り、複数回に分けたご発注にも対応します。
- 後から検証できる形で納品します: 関数の呼び出し例とテストコード、検証資料を添えて納品します。お客様ご自身で、動作と一致を確認できます。
よくあるご質問
MATLABからPythonへ、PythonからMATLABへ、どちらの方向にも対応していますか？
はい、どちらの方向にも対応しています。工程も考え方も同じで、移植元のプログラムの出力を「正解データ」として先に確保し、移植版の出力と突合します。Fortran・VBA・C++からMATLABへの移植は、別のページで説明しています。
移植できるかどうかを、まず調べるだけでも依頼できますか？
はい、承ります。実際に、Pythonで実装された深層学習モデルをMATLABへ移植できるかを調べるご依頼をお受けし、動くプロトタイプを作って、移植できた範囲と追加の検討が必要な範囲を切り分けてご報告した実績があります。
移植で、計算結果が変わってしまいませんか？
この点は、弊社が最も重視している部分です。着手前に移植元の出力を「正解データ」として確保し、一致の基準をお客様と数値で合意します。移植版の出力をモジュール単位で突合し、結果が変わらないことを数値で示します。
自分たちで保守できる形で、納品してもらえますか？
はい。ソースコードに加えて、関数の呼び出し例とテストコードを添えて納品します。過去には、納品後の開発を引き継ぐ側が動作を確認できるよう、全ての関数の呼び出し例をテストコードにまとめた例があります。
コードを社外に見せることに、不安があるのですが？
ご要望に応じて、秘密保持契約を締結させて頂きます。アルゴリズムやコードはデリケートな内容を含むことが多いので、秘密保持契約を締結してからコードをお預かりすることは、よくあります。
ご相談から開発までの流れ
- お問い合わせ: お問い合わせフォームから、お知らせください。もし分かれば、移植の方向（MATLABからPythonか、PythonからMATLABか）と、対象プログラムのおおよその規模をお知らせください。
- ヒアリング: ZoomやTeams等で話を伺います。
- 事前解析: コードを拝見し、移植方針と作業範囲の見立てを提示します。
- お見積・ご発注: 見立ての内容にご納得の場合、ご発注ください。予算申請用の概算見積にも対応します。
- 移植の実施: 機能・モジュール単位で、書き換えと数値一致検証を繰り返しながら進めます。
- 検証・納品: 移植前後で結果が変わらないことを数値で確認し、納品します。
お問い合わせ
MATLABとPythonの間の移植でお悩みでしたら、お気軽にお問い合わせ下さい。
下記の、「今すぐお問い合わせ」をクリックして、フォームにご記入下さい。
お問い合わせには、当日〜翌日にご返信しています。
