使い方の問題だね。具体的な例を挙げると、私はロケットの開発中にプロジェクトエンジニアとして働いてた。テストやフライトからのテレメトリーデータフレームは、パラメータ名でラベル付けされた数多くのCSVやTSVファイルに処理されてた。そのファイルはサンプリングレートによってはすごく大きくなることもあったし、特に数時間続くテストの場合はね。データの探索的な手動分析を行うには、次のようなことが必要だった。* 時系列グラフを視覚的にサクサク回していく（たいてい数百のパラメータ）。ほとんどのパラメータは以前に見たことがあるから、異常をすぐにキャッチできる。こんな感じで大量のデータを迅速に処理できる。* 様々なズームやパン設定でグラフを素早く分析する。ドキュメントに含めるために画像として保存することもある。上記のように、ズームとパンの操作は数秒で行われることが多い。* 細かい詳細までズームインして、ビットレベルやサンプル間隔まで見る。こういうレベルでも驚くほどの情報が得られることがある。変わったけど役に立つ単一のイベントに出くわしたこともあるし、そういうのは予測が難しいから、どこに出てくるか分からない。だから、操作速度がまた重要な要素になる。* 複数のパラメータ（時には異なる単位）を一緒にプロットして、相関や異常なイベントを評価する。チームでの分析セッションでは、そういう視覚化をその場で準備したこともあった。* 統計的またはスペクトル分析（周期図、対数または半対数グラフ、PDFなど）を行う。* グラフ内にマーカーやメモを追加する（通常はイベントを説明するため）。軸やプロットラベルを変更する。グリッド値のフォーマットを変更する（例：時間を秒で表示するかHMSで表示するか）。上記の操作は、Julia、Matlab、R、Pythonで可能だった。私たちはほとんど全て使ってたけど（個人の好みによる）、どれも上記のワークフローには一つの理由で合わなかった - 速度。テキストやGUIで各パラメータを選ぶ時間がないんだ。視覚化を素早く立ち上げるか、調査者が各グラフを閉じるときにパラメータをサクサク回す方法が必要だよ。ズーム、パン、ラベルをテキストで設定する時間もない。マウスを使って（ズーム＆パン）直接グラフ上で（ラベルやマーカー）行う必要がある。FFTやフィルタ関数を実行して、新しい系列を保存してからプロットするなんてやりたくない。メニューの一つの選択で済ませたいんだ。C++コンパイラを使うのとJupyterLabでPythonを使うのとでは大違いだよ。私たちが使ってたアプリはLabplotにすごく似てた。今、Excelがより良い選択肢に見えるかもしれないけど、実際にはLabPlotや私たちのアプリは、CSVやTSVを直接インポートできるスプレッドシートのようなインターフェースを持ってた。でも、Excelは私たちの要件を満たすには足りないんだ。例えば、Excelで時系列をプロットするには、値（列やセル）を選択して、軸を指定して、オプションで軸やグラフのラベルを定義して、プロットを開始して、必要なレベルまで拡張して、印刷のフォーマットを整えなきゃいけない。そのペースじゃ、分析が1ヶ月も終わらないよ。そういうアプリは、ラベルや他のメタデータをデータファイルにフォーマットされたコメントとして埋め込んで、自動でやってくれるんだ。でも、もっと大きな問題はデータのサイズだった。一部のファイルはインポートするとExcelをモラセスの速度にまで遅くしちゃう。アプリはディスクとメモリレベルのバッファリングを行って、ほぼ瞬時のインタラクティブ性を大幅に改善してた。これで、あなたが言ったツールがLabPlotや似たようなツールの代わりにはならない理由がわかるといいな。