はじめに

「アプリを起動するたびに、ランダムなはずの挙動がいつも同じ……」
「テスト実行のたびに、全く同じ数値のリストが生成される……」

プログラミングを始めたばかりの頃などに、こんな経験はないでしょうか？

「ランダム」という言葉のイメージに反して、コンピュータが吐き出す数字がちっとも乱れてくれない。そこには、コンピュータが抱える 「計算でデタラメを作る」という構造的な矛盾 が隠れています。

1. コンピュータは「計算」しかできない

まず、コンピュータは真の意味で「デタラメ（真の乱数）」を生み出すことが苦手です。

私たちが普段使っている乱数生成関数は、正確には 「擬似乱数生成器（PRNG）」 と呼ばれます。これは、特定の数式に沿って計算を行い、「一見ランダムに見える数列」を高速に生成する仕組みです。

ここで重要になるのが、今回の主役である 「シード値（種）」 です。

2. 「シード値」は乱数の設計図

擬似乱数は、最初に与えられた「シード値」という数値を入力として、次の数値を計算します。

イメージで言うと、
乱数生成器は「分厚い辞書」のようなものです。

シード値：辞書の「何ページ目から読み始めるか」を指定する番号

乱数生成：そのページから順番に単語を読み上げていく作業

もし、毎回「100ページ目（シード値：100）」から読み始めれば、そこから続く単語のリスト（乱数列）は、いつ、誰が実行しても全く同じになります。これが、乱数が「乱れてくれない」最大の理由です。

3. JavaScriptで見る「乱れない」罠

JavaScriptの Math.random() は、実行時にブラウザやランタイムが自動でシード値を設定してくれるため、通常は意識せずとも「乱れて」くれます。

しかし、 「再現性が欲しい（シード値を固定したい）」場合や、「低レイヤな言語でシードを自分で管理する場合」 を想定して、シード値の重要性をコードで確認してみましょう。

パターンA：シード値が固定されている（再現性の罠）

独自にシード値を受け取る乱数生成関数（線形合同法など）を例にします。

// 簡易的な擬似乱数生成器（シード値を受け取るタイプ）
function seededRandom(seed) {
    return function() {
        seed = (seed * 1664525 + 1013904223) % 4294967296;
        return seed / 4294967296;
    };
}

// 毎回同じシード値「42」で初期化すると...
const rollDice = seededRandom(42);

console.log(rollDice()); // 0.32... (毎回同じ)
console.log(rollDice()); // 0.78... (毎回同じ)

このコードを何度実行しても、最初に出る数字は必ず同じになります。これが「乱れない」状態の正体です。

パターンB：ループの中で初期化している（初心者の罠）

「実行するたびに違うシードを使おう！」として、現在時刻をシードにする際にやりがちなミスです。

// ダメな例：高速なループ内で「秒」単位のシードを使う
for (let i = 0; i < 5; i++) {
    // 1秒未満でループが回るため、Date.now() が同じ値を返し続ける
    const seed = Math.floor(Date.now() / 1000); 
    const randomFunc = seededRandom(seed);
    
    console.log(`回数 ${i}: ${randomFunc()}`); 
    // すべて同じ結果になってしまう！
}

現代のコンピュータは爆速です。1秒間に数百万回のループを回すため、秒単位のシードでは「すべて同じシード」として扱われてしまいます。

4. 正しく「乱す」ための処方箋

現代のJavaScript開発において、乱数を適切に扱うためのポイントは以下の通りです。

通常はライブラリに任せる： Math.random() は処理系（ブラウザやランタイム）ごとに実装された擬似乱数生成器を使用し、通常は実行ごとに異なるシードで初期化されるため、基本的にはこれを使えば「乱れない」問題は起きません。

シードを自分で決めるなら「開始時に1回だけ」： seededRandom(Date.now()) のように、プログラムの初期化時に一度だけシードを植え、あとはそのインスタンスを使い回しましょう。

セキュリティが重要な場合：暗号やトークン生成には crypto.getRandomValues() を使いましょう。これは「暗号学的疑似乱数生成器（CSPRNG）」と呼ばれ、予測が極めて困難な仕組みになっています。Math.random() は予測可能なため、セキュリティ用途には使用してはいけません。

まとめ

乱数が「乱れない」のは、コンピュータがあなたの命令を忠実に守り、同じ設計図（シード）から同じ数列を計算しているからです。

乱数は計算の結果です。
シード値が同じなら、結果も同じになる。

「いつ」「どの精度で」シードを植えるかが、エンジニアの腕の見せ所。

次に乱数が偏ったときは、ぜひ「今のシード値は何だろう？」と疑ってみてください。

最後に

BTMに少しでもご興味を持っていただけましたら、
ぜひBTM採用ページを覗いてみてください。