LabVIEWとPythonを連携する方法！
計測制御とデータ解析・AI（重要度計算）の融合

「LabVIEWの強力な機器制御・GUI（画面）を活かしつつ、計算処理だけはPythonの豊富なライブラリ（NumPyやScikit-learnなど）に任せたい」

近年、研究開発や工場の自動化（FA）現場において、計測制御のデファクトスタンダードであるLabVIEWと、データ解析や機械学習、AI分野で圧倒的なシェアを誇るPythonを組み合わせて使いたいというニーズが急速に高まっています。

本ページでは、このような課題を解決する「LabVIEWとPythonの具体的な連携方法」を、実用的なサンプルコード付きで詳しく解説します。今回は、Python側でデータの「重要度（寄与度）」を計算し、その結果をLabVIEW側で受け取るシステムを例に挙げてご紹介します。

なぜLabVIEWとPythonを連携させるのか？

LabVIEWとPythonを連携させる最大のメリットは、「それぞれの得意分野のいいとこ取り」ができる点にあります。

LabVIEWからPythonを呼び出すことで、従来のPLCや一般的なプログラム言語だけでは難しかった「計測データのリアルタイムAI解析」や「統計処理に基づいた自動制御」が最小限の工数で実現可能になります。

LabVIEWからPythonを呼び出す2つの手法

LabVIEWからPythonのコードを実行する方法は、主に以下の2種類があります。

■ 1. Pythonノードを使用する（推奨）

LabVIEW 2018以降には、標準機能として「Pythonノード」が搭載されています。ブロックダイアグラム上に配置するだけで、指定したPythonスクリプト（.pyファイル）の関数を直接呼び出し、データの受け渡しを行うことができます。高速かつシンプルな実装が可能です。

■ 2. コマンドライン（システム実行VI）経由で呼び出す

古いバージョンのLabVIEWを使用している場合や、Pythonの環境（仮想環境など）を完全に独立させて実行したい場合は、「システム実行VI」を使用して、バックグラウンドで python script.py を実行し、テキストファイルや標準出力を介してデータをやり取りします。

実践サンプル：Pythonで「データ重要度」を計算し、LabVIEWで結果を表示する

今回は、LabVIEWから複数の計測データをPythonに渡し、Python側で「どのデータが重要か（重要度/寄与度計算）」を算出してLabVIEWに返すサンプルを構築します。

1. Python側のコード（importance_calc.py）

まずは、LabVIEWから呼び出されるPythonスクリプトを作成します。ここでは例として、ランダムフォレスト（機械学習アルゴリズム）を用いて、入力された特徴量（データ）の重要度を計算する関数を定義します。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

def calculate_importance(data_matrix_flatten, rows, cols):
    """
    LabVIEWから1次元配列として受け取ったデータを2次元に整形し、
    目的変数に対する各計測項目の重要度（Feature Importance）を計算します。
    """
    # 1次元配列を2次元（行列）に変換
    data = np.array(data_matrix_flatten).reshape((rows, cols))
    
    # 最後の列を目的変数（ターゲット）、それ以外を説明変数（計測データ）とする
    X = data[:, :-1]
    y = data[:, -1]
    
    # モデルの訓練（超軽量な設定）
    model = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=42)
    model.fit(X, y)
    
    # 各特徴量の重要度を取得
    importances = model.feature_importances_
    
    # LabVIEWが受け取れるようにPythonの標準リスト（float型）に変換して返す
    return [float(val) for val in importances]

2. LabVIEW側の実装手順（Pythonノードの活用）

LabVIEWのブロックダイアグラムで以下の処理を行います。

• Pythonセッションを開く (Python Session Open)：使用するPythonのバージョン（例: 3.9や3.10など）を指定してセッションを開始します。
• Pythonノードを配置 (Python Node)：
  • 「スクリプトパス」に先ほど作成した importance_calc.py を指定します。
  • 「関数名」に calculate_importance を入力します。
  • 「入力」に、LabVIEW側で収集した2次元の計測データ（1次元に変換したもの）と、行列のサイズ（行数・列数）を接続します。
  • 「出力」のデータタイプを「1次元実数配列」に指定します。
• Pythonセッションを閉じる (Python Session Close)：処理が終わったらセッションを破棄し、メモリを解放します。

LabVIEW × Python連携における注意点とトラブル対策

実際にシステムを構築する際、以下のようなポイントで躓くケースが多く見られます。

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