モデルベース開発における「実行速度」とは、単なるパフォーマンス指標ではありません。プロジェクト成功のカギを握る最重要要素です。シミュレーション時間が長引けばコストは膨らみ、ハードウェアインザループ（HIL）やコデファイングといった現場では許容範囲の狭い遅延が致命的になります。

今回は、MATLAB R2026a や Simulink Agentic Toolkit のような最新ツールを活用した、「Simulink モデルの高速化テクニック 2026 年度版」という観点から、フリーライブラリや AI エージェントによる最適化手法を徹底解説します。開発サイクル短縮とリアルタイム要件への対応を実現する具体的な解決策をご提案いたします。

モデルベース開発（MBD）は、設計から実装までを一貫して行うための強力な手法ですが、その恩恵を受け続けるためには「速度」という前提条件が不可欠です。2026 年度現在、なぜモデルの高速化がこれほどまでに重要視されているのか、その背景にある現実的な課題を整理します。

開発工程においてシミュレーション時間が長引くことは、直接的な人件費とサーバーリソースのコスト増加に直結します。「もう少しだけパラメータを変えて走らせたい」という試行錯誤の回数が多ければ多いほど、その分費用がかかります。2026 年度ではクラウドコストやハイスペック計算機の維持費も考慮に入れなければなりません。実行速度を向上させることは、単なる「快適さ」の問題ではなく、プロジェクト全体の予算管理と納期遵守に直結する戦略的な課題です。

特に自動車や航空宇宙分野などでは、ハードウェアインザループ（HIL）テストは必須のプロセスとなります。ここでは制御アルゴリズムが実際の電子機器上で動作するかを確認するため、シミュレーションと実機を同期させる必要があります。この場合、「モデルの実行速度」が遅いと、リアルタイム性が損なわれ、安全性の検証自体ができなくなります。また、コデファイング（Co-Design）においては、ソフトウェア開発者とハードウェア設計者が並列で作業を進める必要があり、一方が待たされることで全体の進捗が止まります。「遅延許容範囲」は極めて狭く、モデルの実行速度を最適化することは、チーム全体のパフォーマンス向上に不可欠です。

従来の「ブロックごとの手動チューニング」というアプローチでは限界がありました。2026 年度には、生成 AI とエージェント技術がモデル最適化のパラダイムシフトを齎しています。ここではその最先端ツールについて解説します。

MATLAB R2026a に随伴して強化された機能群として注目すべきは「Simulink Agentic Toolkit」です。GitHub で 2026 年 4 月にリリースされ、一般に公開される最新ツールキットの一つであり、モデルベース開発の自動化を次世代レベルへ引き上げるための鍵となります。

このツールの最大の特徴は、Model Context Protocol (MCP) を通じた AI エージェントとの連携にあります。提供される MCP ツール数は 7 つ（Simulink モデルの読み取り、編集、クエリ実行、テスト、チェックなど）で構成されており、AI エージェントがシミュリンクリワークフローを理解し、自律的にタスクを実行できる環境を提供します。具体的には以下の機能を活用することで、モデルを完全に自動化できます：

これにより、「どのブロックが遅いのか」を探す手間から解放され、AI が「なぜ遅くなっているか」という根本原因を分析して最適解へと導くようになります。導入メリットは明瞭です：開発者の知見と AI の計算能力が融合し、最短時間で最高品質なモデルを実現できるからです。

Simulink Agentic Toolkit と並行して進化しているのが「Simulink Copilot」です。これは MATLAB R2026a に搭載された AI 支援機能であり、シミュリンクリワークフローに直接 AI を組み込む仕組みを提供します。

Copilot は単なるコード補完ツールではありません。モデルの構造自体を分析し、「このブロックは計算負荷が高いが、近似式で置き換えれば十分精度が出るのではないか」といったベストプラクティスに基づいた自動提案を行います。「高速化したい」旨を入力するだけで、AI が最適なコンパイル設定やアルゴリズム選択を行ってくれるため、エンジニアの負担を大幅に軽減します。特に複雑なモデルにおいて、「ここを変えたら速くなるはずだ」という直感での変更ではなく、データドリブンな最適化が可能になる点が大きな強みです。

AI の導入だけでなく、「何を使って計算するか」という基礎的なアプローチも重要です。特に電磁気学や機械系シミュレーションにおいて、従来の手法ではどうしても重い FEA（有限要素解析）モデルをそのまま Simulink に読み込もうとすると速度が落ちます。2026 年度版の高速化テクニックには、物理ライブラリの活用が含まれます。

電磁気シミュレーションに特化した「JMAG-RT モデルライブラリ」は、開発効率を革新する存在です。FEA モデルから特性データを抽出した 1D モデルとして提供されており、従来の手法では FEA から特性データを抽出して 1D モデル化するプロセスが複雑で時間がかかりますでしたが、このライブラリを使用すればその手間が不要になります。

最大のメリットは、「ライセンス不要（フリー）かつ従来の 1D モデルと同様に高速に動作する」という点にあります。JMAG-RT は内部で高度な近似計算を行っており、Simulink ブロックとして取り込むだけで、リアルタイムシミュレーションに必要な速度を確保できます。

このライブラリの仕組みはシンプルです：

これにより、開発者は「電磁気モデルの計算速度」について悩むことなく、制御ロジックの開発に集中できます。フリーライブラリの活用という観点でも非常にコストパフォーマンスが高く、2026 年度以降の開発環境構築において必須アイテムと言えます。

ツールやライブラリを活用するだけでなく、モデル内の具体的な実装方法を見直すことも重要です。「Simulink モデルの高速化」はコード生成後の実行速度を指す場合が多くありますが、その土台となる設定がすべてです。ここでは実装レベルで即効性のあるテクニックを紹介します。

MATLAB/Simulink でシミュレーションを実行する際、最も遅いのは「インタプリタモード」での計算です。これを回避するには、「モデルコンパイル」と「コード生成（Code Generation）」が不可欠です。

特にハードウェアインザループテストなどでは、MATLAB 自体の起動オーバーヘッドを排除し、純粋なアルゴリズム速度のみで評価する必要があります。このため、コード生成は「高速化テクニック」の基本中の基本です。2026 年度版の環境では、AI エージェントがコンパイル設定（最適化レベルやデータ型選択）を自動調整してくれる機能も強化されており、「手動で設定する」という手間から解放されています。

コード生成だけでなく、モデル内のブロック構成を見直すことも重要です。「このシミュレーションに本当に必要か？」という視点を持つことが高速化の鍵となります。

パラメータチューニングにおいて重要なのは、「過剰設計を避けること」です。「安全のために」という理由で必要以上に細かいステップサイズを設定するのではなく、実用上の許容誤差範囲内で最適な設定を探すことが、開発サイクル短縮に繋がります。

今回は「Simulink モデルの高速化テクニック 2026 年度版」について、AI エージェント活用から物理ライブラリの導入まで、多角的なアプローチをご紹介しました。モデルベース開発において速度は単なるパフォーマンス指標ではなく、プロジェクト成功のカギです。

今回の記事で学んだ要点を整理します：

2026 年度以降の開発環境では、「AI エージェントを活用する」「フリーライブラリを正しく使う」ということが常識になりつつあります。「Simulink の実行時間が長すぎて開発サイクルが遅延する」あるいは「複雑なモデルでも高速化したいが手法が見つからない」といった悩みは、これらの最新テクニックを取り入れることで即座に解決可能です。

今すぐ導入を検討すべきなのは、まずは Simulink Agentic Toolkit や JMAG-RT ライブラリ の評価版を試してみる事です。MATLAB R2026a に搭載された Simulink Copilot も併せて活用することで、開発効率を革新し、より高品質なモデルベース開発を実現しましょう。