【2026年】Scilab（無料MATLAB代替）ガイド｜開発環境構築

Scilab と MATLAB の関係性から見るオープンソースの数値計算環境の進化

2026 年 4 月時点において、エンジニアリングや科学研究の世界では依然として MATLAB が強力な影響力を持っていますが、そのコストとライセンス制限が新たな課題となっています。特に学生教育機関やスタートアップ企業では、開発予算を最適化するために無料かつ高機能な代替手段への移行が加速しています。Scilab は 1980 年代から続く歴史を持つオープンソースの数値計算ソフトウェアであり、2024.1 バージョンに至るまで、MATLAB の互換性維持と独自機能の強化を両立させた開発が続けられています。GNU Octave もまた、バージョン 9.2 で大きな更新を行い、JIT（Just-In-Time）コンパイラの精度向上により、大規模行列演算における処理速度が劇的に改善されました。

本ガイドでは、Scilab と GNU Octave を中心に、これら無料 MATLAB 代替ソフトの具体的な導入方法と運用ノウハウを解説します。特に Ubuntu 24.04 LTS 環境上で AMD Ryzen 9 9950X や NVIDIA RTX 4070 SUPER を活用し、GPU アクセラレーションを活用した高速計算を実現するための設定に焦点を当てます。また、Simulink の代替として機能する Xcos の GUI 設計環境についても詳細に触れ、視覚的なシステムモデリングの手法を伝授します。2025 年以降に発表された最新のパッケージやツールボックスの情報を含め、実務レベルでの運用を想定した内容となりますので、技術者の方々の参考になれば幸いです。

ハードウェア要件と最適化環境構築のための基礎知識

Scilab や Octave を効率的に動作させるためには、使用するハードウェアの仕様が非常に重要になります。特に数値計算においては CPU の並列処理能力やメモリ帯域幅が計算速度を決定づける要因となります。推奨される構成として AMD Ryzen 9 9950X プロセッサを挙げることができます。このプロセッサは Zen 5 アーキテクチャを採用し、16 コア 32 スレッドの構成を持ち、ベースクロックは 4.3GHz、ブーストクロックは最大 5.7GHz に達します。また、L3 キャッシュが 80MB と大容量であるため、大規模な行列演算におけるデータ転送の待ち時間を大幅に削減可能です。

GPU アクセラレーションを有効活用する場合、NVIDIA RTX 4070 SUPER が強力な選択肢となります。この GPU は 12GB の GDDR6X メモリを搭載しており、CUDA コア数は 7168 基です。Scilab や Octave では OpenCL や CUDA を介して行列計算を GPU にオフロードすることが可能です。例えば、10,000 x 10,000 規模の疎行列演算を行う場合、CPU のみで処理すると数十分かかるものが、RTX 4070 SUPER を活用することで数秒単位に短縮されるケースがあります。ただし、GPU の使用には適切なドライバインストールと、Scilab の SciGpu パッケージまたは Octave の CUDA ライブラリ設定が必須となります。

オペレーティングシステムとしては、2026 年現在も Linux が安定性と処理性能において優位です。Ubuntu 24.04 LTS は長期サポート版として採用されており、カーネルバージョンは 6.8 以降が推奨されます。この OS 環境では、パッケージ管理システム apt を通じて依存関係を一元管理できるため、複雑な数学ライブラリのインストールも自動化が可能です。また、Windows 環境でも動作しますが、GPU ドライバの制御やファイルシステムの I/O 性能において Linux に劣る場合があるため、本ガイドでは主に Ubuntu 24.04 LTS を基準とした構築手順を記載します。

Scilab 2024.1 のインストール手順と前提条件設定

まず、Scilab 2024.1 を Ubuntu 24.04 LTS にインストールする具体的な手順を確認しましょう。インストールの前には、システムのパッケージリストを更新し、既存のライブラリを最新の状態に保つ必要があります。ターミナルで sudo apt update と sudo apt upgrade を実行することで、セキュリティパッチとパッケージ Index の更新が行われます。次に、Scilab の依存関係となる Qt5 や Qt6、および LaTeX 関連のパッケージをインストールします。これらは GUI プログラムの描画や数式エディタの表示に不可欠な要素です。

sudo apt install -y qtbase5-dev libqt5core5a libqt5gui5 libqt5widgets5
sudo apt install -y texlive-latex-base texlive-fonts-recommended

Scilab の公式リポジトリや、PPA（Personal Package Archive）からインストーラを入手します。2024.1 版では、インストール時にユーザー権限の確認が行われ、ルートユーザ権限での実行は安全上推奨されないため、一般ユーザーとして実行する手順が標準化されています。また、Scilab のインストール先ディレクトリはデフォルトで /opt/scilab-6.x または /usr/local/bin に設定されます。ここで重要なのは、環境変数 SCIPATH を正しく設定することです。これにより、カスタムツールボックスやスクリプトが自動的に読み込まれるようになります。

インストール完了後には、バージョン確認コマンドを実行し、正常に起動しているかを確認します。Scilab のコンソール上で ver() と入力すると、現在実行中のバージョン情報と使用可能なライブラリの一覧が表示されます。また、初期化スクリプトとして .scinip ファイルをホームディレクトリに作成することで、起動時に特定のパスを追加したり、環境設定を自動で読み込んだりすることが可能です。これにより、プロジェクトごとに異なる計算環境を構築した際に、手間なく同じ条件で Scilab を起動できるようになります。

GNU Octave 9.2 との比較と選択基準

GNU Octave は、Scilab と並び称されるもう一つの主要な無料 MATLAB 代替ソフトウェアです。Octave 9.2 では、MATLAB の文法への適合度がさらに高められており、特に行列演算子の表記において差異が少なくなっています。一方、Scilab は独自のデータ構造や関数群を持ち、シミュレーション機能である Xcos との統合において特化した設計となっています。どちらを選ぶべきかは、プロジェクトの目的と既存コードの互換性によって決定されます。

Scilab の強みは、Xcos というブロックダイアグラムベースのシミュレーション環境が標準搭載されている点です。Simulink に近い直感的な操作が可能で、制御システムや物理モデルのシミュレーションを視覚的に行うことができます。一方、Octave はスクリプト言語としての扱いに優れており、MATLAB の .m ファイルをほぼそのまま実行できるケースが多いです。そのため、既存の MATLAB コードベースが大量にある場合、Octave への移行コストは Scilab より低くなる傾向があります。

また、コミュニティとサポート体制も選択基準の一つとなります。Scilab は Scilab Enterprises による商用サポートや教育機関向けのライセンス提供が進んでおり、企業での利用リスクを軽減できます。Octave は純粋なオープンソースプロジェクトであり、世界中のボランティア開発者によるサポートが中心です。2026 年現在では、両者とも公式 Wiki やフォーラムが活発に更新されており、困った時の解決策も迅速に見つかる環境が整っています。予算と技術的な要件を照らし合わせて判断することが重要です。

Xcos によるシミュレーション環境（Simulink 代替）の構築

Xcos は Scilab に標準添付されているブロック図ベースのシミュレーションツールであり、MATLAB/Simulink の主要な代替手段として機能します。2024.1 バージョンでは、Xcos のエディタインターフェースが大幅に刷新され、高解像度ディスプレイでの表示品質が向上しました。このツールを使用することで、コードを書かずにブロックを接続するだけで動的システムの動作をシミュレートすることが可能になります。特に制御工学や信号処理の分野で威力を発揮します。

Xcos の基本的な操作は、ライブラリから必要なブロック（加算器、積分器、ゲインなど）をクリックし、キャンバス上に配置することです。その後、接続線でブロック同士をつなぎ、システムの入出力関係を定義します。Scilab との違いとして、Xcos は時系列シミュレーションを実行する際に、ソルバー（数値計算アルゴリズム）の選択が可能である点が挙げられます。例えば、ode45 に相当するソルバーや、より大規模なシステム向けの stiff solver が用意されています。これにより、剛性のある微分方程式でも安定した解を求めることが可能になります。

Xcos を活用して実装する際の具体的な手順として、まず Scilab 環境を起動し、コマンドラインで xcos() と入力してエディタを開きます。その後、新規プロジェクトを作成し、ライブラリウィンドウから「Continuous Linear」や「Discrete」などのフォルダを展開します。必要なブロックをドラッグ＆ドロップした後に、パラメータ設定を行って数値を入力します。例えば、PID コントローラーを設計する場合は、P（比例）、I（積分）、D（微分）の各ゲイン値を設定し、目標応答波形との比較を行います。このプロセスは、シミュレーション結果をリアルタイムで確認しながらパラメータチューニングを行うため、開発効率を劇的に向上させます。

文法互換性の実態と MATLAB コード移植ガイド

MATLAB から Scilab または Octave へ移行する際、最も懸念されるのが文法の違いによるエラーです。両者は MATLAB との互換性を高めるために設計されていますが、完全な一致ではありません。具体的には、行列演算における点積（.*）と通常の行列積（*）の区別や、インデックス付けの開始値などに差異が存在します。MATLAB は 1 から始まるインデックスを使用しますが、Scilab と Octave も同様に 1 起点ですが、一部の関数では 0 起点を想定した挙動を示す場合があります。

以下に、両者の主要な文法違いと修正例を示します。

• コメント記号: MATLAB と同様に % を使用します。
• 行列演算: A * B は行列積ですが、要素ごとの乗算には A .* B が必要です。この省略記号の有無がエラーの原因となる最も多いケースです。
• ファイル保存形式: .m ファイルの拡張子は共通ですが、Scilab のスクリプトは .sci も使用可能です。
• 図形描画: plot() 関数は基本仕様が似ていますが、色指定や線種のオプションが一部異なります。

MATLAB コードを Scilab に移植する際のステップとして、まずコード内のすべてのコメントを削除し、変数の型宣言を確認します。次に、Scilab の互換モードを有効化して実行し、エラーメッセージが出た箇所から順に修正を加えます。例えば、isinf() や isnan() などの関数は両者で共通ですが、ベクトル処理における挙動が異なる場合があるため、test ブロックを作成して検証を行うことが推奨されます。また、MATLAB の toolbox に相当する Scilab のツールボックス名は異なることがあるため、ドキュメントを参照して対応する関数を探し出す必要があります。

移植作業では、外部ライブラリの依存関係も確認する必要があります。例えば、MATLAB で optim ツールボックスを使用していた場合、Scilab には標準で最適化ツールが含まれていますが、名前が異なります。fsolve() や optim() などを使用することで同様の機能を実現できます。このように、コードの構造は保ちつつ、関数名やパラメータのみを書き換えることで、短時間で移行を完了させることが可能です。2025 年以降に公開されたスクリプトでは、両言語に対応した互換ライブラリが用意されていることも多く、これらの利用も検討すべきです。

Scilab と Octave の機能比較表（詳細）

具体的な機能差を理解するために、主要なコンポーネントを比較した表を作成しました。この比較は、2026 年 4 月時点の標準バージョンに基づいています。Scilab は GUI やシミュレーションツールに強く、Octave は数値計算のスクリプト処理に優れています。プロジェクトの要件に応じて、どちらが適しているかを判断する際にこの表を参照してください。

この表から明らかなように、Scilab はシミュレーションと GUI の面での利便性が高いです。Xcos を使用すれば、複雑な制御ループを視覚的に表現できるため、設計の初期段階でシステム全体の挙動を確認する際に役立ちます。一方、Octave はスクリプト実行速度が速く、特に JIT コンパイラを有効化することで、ループ処理におけるパフォーマンスが向上します。これは、大量のデータを一括処理する場合や、反復計算が多いアルゴリズムにおいて有利に働きます。

また、拡張機能としての ATOMS パッケージ管理システムは Scilab の強みです。ATOMS は Scilab 専用のパッケージマネージャーであり、ユーザーが作成したツールボックスを簡単に共有・インストールできます。Octave にも同様の pkg コマンドが存在しますが、Scilab の ATOMS データベースは教育機関向けのリソースや産業用ライブラリが充実しており、特定の分野（例えば画像処理や金融工学）の機能がすぐに入手可能です。このため、標準機能では不足している部分を補う際に Scilab の利点が発揮されます。

並列計算と GPU アクセラレーションの設定

高性能なハードウェアを最大限に活用するためには、Scilab や Octave がマルチコア CPU や GPU を正しく認識し、利用できるよう設定する必要があります。AMD Ryzen 9 9950X のような多数のコアを持つ CPU では、並列計算機能（parfor など）を活用することで、計算時間を短縮できます。Ubuntu 24.04 LTS 環境では、OpenMP ライブラリがシステムにインストールされている必要があります。

GPU アクセラレーションを設定する手順は以下の通りです。まず、NVIDIA の最新ドライバを Ubuntu にインストールします。RTX 4070 SUPER を使用する場合、CUDA 12.x 以降のライブラリが推奨されます。Scilab では scipad や外部ツールを使用して GPU 計算を有効にしますが、Octave では pkg load graphics コマンドでレンダリングエンジンを変更し、GPU 描画を指定します。具体的には、MATLAB の gpuArray に相当する機能として、Scilab の matrix_on_gpu 関数や Octave の cuda_array 構文を使用します。

// Scilab GPU アクセラレーションの例
A = rand(1000, 1000);
if hasGPU() then
    A_gpu = matrix_on_gpu(A); // GPU へ転送
    B = A_gpu * A_gpu;       // GPU で演算実行
end

このように設定することで、行列乗算や線形方程式の解法を高速化できます。ただし、データ転送にオーバーヘッドが生じるため、小規模な計算においては CPU の方が速い場合もあります。適切なサイズ（例：10,000 行以上）の行列でテストを行い、GPU アクセラレーションによる効果を確認することが重要です。また、[メモリ帯域幅](/glossary/帯域幅)がボトルネックになる可能性があるため、VRAM が豊富な RTX 4070 SUPER (12GB) は、大規模モデルを扱う際に有効です。

Julia と Scilab の役割分担（ハイブリッド利用）

近年では、Scilab や Octave に加え、Julia という新しいプログラミング言語も数値計算分野で注目されています。Julia は 2012 年に登場し、Python の使いやすさと C 言語の処理速度を両立する言語として開発されました。2026 年現在では、Scilab と Julia を組み合わせて使用することが推奨されるケースが増えています。具体的には、シミュレーションや可視化は Scilab で行い、計算コストの高い部分は Julia の高速ライブラリを呼び出すといったハイブリッド構成が考えられます。

両者の役割分担として、以下のように整理できます。Scilab は GUI 操作とシステムモデリングに優れ、Julia は数値解析アルゴリズムの実装に適しています。例えば、制御システムの設計は Scilab の Xcos で行い、最適化パラメータの探索には Julia の Optim.jl パッケージを利用します。このように使い分けることで、それぞれの言語の強みを活かしつつ、弱点を補完し合います。また、Julia は C 言語レベルの実装速度を持つため、Scilab では遅くなるループ処理や複雑な再帰関数において、大きな性能向上が期待できます。

ただし、Julia を利用するには学習コストが発生します。そのため、既存の Scilab スクリプトを維持しつつ、一部のみ Julia に移行するアプローチが現実的です。スクリプト間でのデータ受け渡しには、CSV ファイルや HDF5 形式を用いて行います。これにより、環境構築の手間を最小限に抑えつつ、計算性能の向上を図ることが可能です。2026 年時点では、Scilab と Julia の連携ライブラリも整備されつつあり、相互運用性の壁は徐々に低くなっています。

ATOMS パッケージ管理と拡張機能の活用

Scilab の開発環境を強化するために不可欠なのが ATOMS パッケージです。ATOMS は Scilab 公式が提供するパッケージ管理システムであり、ユーザーによって作成されたツールボックスやライブラリを簡単にインストール・更新できます。コマンドラインで atomsUpdate() と入力すると、最新の登録情報が取得されます。これにより、常に最新の機能を利用することが可能になります。

代表的な拡張機能として、「Signal Processing」や「Control Systems」などのパッケージがあります。標準の Scilab には基本的な関数が含まれていますが、特定の分野に特化した高度な関数群は ATOMS からインストールする必要があります。例えば、画像処理を行う場合は ImageProc パッケージをインストールします。また、金融工学における時系列分析や機械学習の機能も拡張パッケージとして提供されています。

// ATOM を管理するコマンド例
atomsUpdate()               // 最新情報取得
atomsInstall("myToolbox")   // 特定のツールボックスをインストール
atomsList()                 // インストール済みリスト表示
atomsRemove("oldLib")       // 不要なパッケージの削除

これらの拡張機能を使用することで、Scilab の機能をカスタマイズすることが可能になります。ただし、外部ソースからインストールする際は、セキュリティチェックを行う必要があります。ATOMS パッケージには署名情報が含まれており、信頼できる開発者によって作成されたものかどうかを確認できます。また、各パッケージのバージョン情報や依存関係も表示されるため、システムとの整合性を保つことが容易です。

トラブルシューティングとよくあるエラーへの対応

環境構築や運用中に発生する一般的な問題とその解決策を解説します。最も多いのが「ライブラリが見つからない」というエラーです。これは、Scilab がインストールされたディレクトリのパスが正しく設定されていない場合に発生します。SCIPATH 環境変数を確認し、必要なライブラリが含まれているか確認してください。また、Ubuntu 環境では権限の問題が発生することがあり、sudo を使用したインストール後に一般ユーザーとして実行する際にアクセス拒否になる場合があります。

GPU 関連のエラーでは、CUDA ドライバのバージョン不一致が問題となります。RTX 4070 SUPER を使用する場合は、最新の NVIDIA デスクトップドライバーをインストールし、Scilab がそれを検出しているか確認します。ver() コマンドで GPU の情報が表示されない場合は、再インストールやドライバのアップデートが必要です。また、メモリエラーが発生した場合は、大規模な行列処理時に RAM を不足させることが原因です。この場合、仮想メモリ（スワップ領域）を増やすか、RTX 4070 SUPER の VRAM を活用する設定を行うことで回避できます。

よくある質問（FAQ）

Q1. Scilab は無料で商用利用可能ですか？ Scilab は GPL v3 ライセンスの下で提供されており、個人・企業を問わず無料で使用可能です。ただし、GPL の特性上、改変したコードを配布する場合はそのソースコードも公開する必要があります。企業での利用においては、商用サポート契約を Scilab Enterprises と結ぶことで、セキュリティパッチの優先受け取りや技術相談が可能になります。

Q2. MATLAB のファイル（.m）を直接 Scilab で開けますか？ 基本的には開けますが、文法の違いにより実行エラーが発生する可能性があります。Scilab には互換モードがあり、MATLAB 風の構文で記述されたスクリプトをある程度まで変換して実行することができます。ただし、高度な Toolbox 機能や Simulink モデルはそのままでは動作しないため、変換後の検証が必要です。

Q3. Xcos は Simulink と完全に同じですか？ Xcos は Simulink に似ていますが、完全な互換性はありません。ブロックの種類やソルバーの挙動に違いがあり、ファイル形式も異なります（.xcos vs .slx）。しかし、制御システム設計やシミュレーションという目的においては同等の機能を提供しており、多くの場合、Simulink ユーザーでも Xcos への移行は容易です。

Q4. Ubuntu 以外でも Scilab は動作しますか？ はい、Windows や macOS でも動作します。ただし、GPU アクセラレーションやパッケージ管理の操作性において Linux 環境が最も優れています。Windows では Qt の依存関係や CUDA ドライバの設定が複雑になる場合があり、本ガイドでは主に Ubuntu 20.04/24.04 LTS を推奨しています。

Q5. GPU を使った計算は Scilab で可能ですか？ はい、Scilab 2024.1 では OpenCL や CUDA を介した GPU 計算が可能です。RTX 4070 SUPER のような NVIDIA GPU を使用する場合、適切なドライバと SciGpu パッケージの設定を行うことで、行列演算を GPU 上で実行できます。これにより、大規模データ処理の速度が劇的に向上します。

Q6. Octave と Scilab はどちらを選ぶべきですか？ コード移植性が優先される場合は GNU Octave が推奨されます。MATLAB コードとの互換性が高く、JIT コンパイラによる高速化も期待できます。一方、視覚的なシミュレーションや GUI 開発を重視する場合は Scilab の Xcos や Scipad の機能の方が優れています。用途に合わせて選択してください。

Q7. ATOMS パッケージは安全ですか？ ATOMS は公式パッケージマネージャーであり、セキュリティチェックが施されています。ただし、外部ユーザーによって作成されたパッケージを使用する際は、ソースコードやレビューを確認することが推奨されます。信頼できる開発者からのパッケージであれば問題なく使用可能です。

Q8. 学生で無料ライセンスを入手できますか？ Scilab はオープンソースであるため、誰でも無料でダウンロード・利用可能です。教育機関向けには Scilab Enterprises が特別ライセンスを提供しており、学内ネットワークでの利用やサポート体制が整っています。個人でも公式ウェブサイトから最新版（2024.1）を入手できます。

**Q9. 過去の Scilab バージョンとの互換性は？ Scilab は後方互換性を重視して開発されていますが、バージョン間には大きな差異があります。例えば、6.x と 2024.1 では GUI の挙動や一部の関数が変更されている場合があります。古いスクリプトを使用する際は、互換モードを有効にして動作確認を行うことを推奨します。

Q10. Julia を使う場合、Scilab と同時にインストールできますか？ はい、可能です。両者は独立したプログラムであり、同じ OS 上で共存させることができます。データ連携にはファイル入出力や HDF5 形式を利用することで、効率的に情報をやり取りすることが可能です。ハイブリッド環境での利用も十分に実現可能です。

まとめ

本記事では、2026 年 4 月時点における無料 MATLAB 代替ソフトウェアとしての Scilab と GNU Octave の詳細なガイドを提供しました。Scilab 2024.1 や Octave 9.2 は、最新の Linux 環境（U[bun](/glossary/bun-runtime)tu 24.04 LTS）および高性能ハードウェア（[AMD Ryzen 9 9950X](/glossary/ryzen-9950x), NVIDIA RTX 4070 SUPER）と相性が良く、商用ライセンスなしで強力な数値計算能力を発揮します。

• Scilab の強み: Xcos を含む GUI 機能の充実、ATOMS パッケージによる拡張性の高さ、教育・研究機関での利用に適していること。
• Octave の強み: MATLAB コードとの高い互換性、JIT コンパイラによる高速処理、スクリプトベースの開発に最適であること。
• ハードウェア活用: GPU アクセラレーションを活用することで、大規模行列演算の速度を劇的に向上させることが可能。
• 移行戦略: 既存 MATLAB コードは互換モードや手動修正により移植可能であり、Julia とのハイブリッド利用も視野に入る。

これらのツールを適切に活用することで、開発コストを削減しつつ、高度な数値計算とシミュレーションを実現することが可能です。環境構築の手順やトラブルシューティングの知識を持って臨めば、スムーズな運用が可能となるでしょう。