RNG（乱数発生器）完全ガイド オンラインカジノの公平性・RTP・ヒット率をやさしく解説【2025 年】

こうした丁寧な設計と伝え方が、参加者の感情に作用し、信頼を生み出します。 公平性は「方法論」ではなく、「丁寧さ」の積み重ねによって体現されるものなのです。 こういった要素が揃ってはじめて、「たとえ自分が外れても納得できる」と思えるくじ引きが実現します。 つまり、公平性とは“感覚”ではなく、構造で支えられるべきものなのです。 本記事で繰り返し強調してきたのは、くじ引きの成否を決めるのは「方法」だけではなく、「信頼」と「設計」の力です。

• 抽選時に取得された乱数値が、あらかじめ設定された「当たり領域」の範囲内に入っているかどうかで判定されます。
• ゲーム開発やシミュレーションにおいて、重複のないランダムな数値を生成することは非常に重要です。
• したがって、ゲーム開発などの用途では、より高品質の乱数生成器を使用する必要がある場合があります。
• なぜなら、RNGアルゴリズムは勝つチャンスを公平に与えてくれるからです。

受信側でも同じシード値のLFSR使い、再度排他的論理和(XOR)を掛ける事で、元のデータに戻す事ができます。 32ビットの線形合同法で良いとされたのは、1993年にParkとMillerによって提案された以下のパラメーターです。 2024年時点では、より高性能な擬似乱数が登場し、使われる機会は減ってきています。 正規分布というのは、自然界の事象で現れる確率分布を表す数式です。

高次元の均等分布だけが擬似乱数の性能の良さ、という訳ではありませんが、多次元の要素を乱数で生成するには、今までは慎重に慎重を重ねて設計する必要がありました。 メルセンヌ・ツイスタの登場によりその手間が大きく軽減されたので、これは乱数の革命と言っても過言ではありません。 擬似乱数のアルゴリズムでは、隣り合う乱数値の組み合わせが、全て出る事は保証されません。

信頼性とセキュリティ

どういう事かというと、起動する度にメルセンヌ・ツイスタを初期化した場合。 「暗号論的擬似乱数生成器」を使っても完全に初期化することはできない。 しかし、メルセンヌ・ツイスタのような巨大な擬似乱数の登場で少し注意が必要になりました。 メルセンヌ・ツイスタは簡単に言うと19,937ビットの乱数です。

そのため、カジノ側は現実的な判断として、ランダム状態の表示パターンに人為的に『ヒット率』を設定するのです。 ゲームがランダム状態でないと誰かが儲かってしまうことになりかねません。 RNGの意味は言い換えれば、安定的に生み出され続けるランダムの品質と完全性が、ゲームの公平性、ひいてはカジノの信頼性を守るのです。 LFSRに似た構造をしており、XORとビットシフトの組み合わせを工夫することで、内部状態をそのまま取り出して乱数として使えるようにした擬似乱数です。

先程の例では、3ビットの擬似乱数を説明しましたが、実際にはもっと大きな擬似乱数を使用します。 これに当てはめて乱数列がどのくらいのサイズになるかを考えてみましょう。 主にコンピューターゲームにおいて「擬似乱数」というものがよく使われます。

これらの強力なアルゴリズムは、ゲームのあらゆる結果が完全にランダム化されることを保証し、次に何が起こるかを予測することは不可能です。 各ゲームには独自の基準と要件があり、RNGの動作方法を決定づけています。 しかし、これらのRNGには、すべてのゲームに共通するいくつかの側面があります。 擬似乱数発生器（PRNG）とは、高度なアルゴリズムによって完全に近い乱数を発生させるジェネレーターのことです。 この記事の冒頭で解説したRNGの解説文では、このPRNGの実装パターンをとりあげました。 再現性を確保するには、結果だけでなく設定と環境を残すことが重要です。

役割と機能

この振り直しをすると、「正規分布」のグラフで両端が切り取られた状態になります。 「正規分布」とは計算が異なってくるため、表計算ソフト等で試算する場合には注意が必要です。 各要素毎に重み(Weight)という値を付けて、意図的に出現率に偏りを持たせる方法です。 分かりやすく、細かく設定でき、実装も比較的簡単であるため、ゲームではよく使われる印象があります。 32ビットの数値もそれなりに大きな数値ではあるのですが、意外と同じ数値が出やすいのです。

これを「暗号論的擬似乱数生成器」で完全に初期化ができるのか？ 起動直後でも擬似乱数をランダムに初期化するにはどうすればよいのか？ それには「暗号論的擬似乱数生成器」というものを使います。 オンライン カジノ 入金不要ボーナス これは、暗号通信の際に必要となる乱数を生成するために作られた専用の擬似乱数です。

この方法は、ゲーム開発におけるカードゲームの洗い直しや抽選のシチュエーションなど、公平性と予測不可能性を保つために重要な要素となります。 また、シミュレーションや統計分析など、重複のない乱数を必要とする様々な分野にも適用できます。 オンラインカジノで提供されているすべてのゲームには、公平なゲームを保証するためにRNGが組み込まれています。 ライブディーラーゲームのみ、ランダム・ナンバー・ジェネレーターを使用していません。 スロットやテーブルゲームでは、常にランダムな数字を生成するためにRNGが使用されています。

このように、乱数生成はゲームの公平性と予測不可能性を保つために重要です。 ただし、単純な乱数生成では、同じ数値が複数回生成される可能性があります。 これはゲームのバランスを崩し、プレイヤーの満足度を下げる可能性があります。 したがって、重複のない乱数生成はゲーム開発において非常に重要な技術です。 乱数メーカーで「最小値から最大値までの範囲」と「生成個数」の整合が取れていないと、重複なし設定では生成不可能な状態になります。

だからこそ、単にランダムであるだけでなく、「誰から見ても公平だった」と納得されるプロセス設計が重要になります。 では、どうすれば“誰から見ても公平”な仕組みを作ることができるのでしょうか？ この記事では、公平なくじ引きに求められる要素を明らかにしたうえで、信頼を得やすい手法を5つご紹介します。

これは、数式または物理プロセスを使用して数列を生成します。 ランダムなイベントは、素粒子の挙動や大気ノイズの分布など、自然界にも見られます。 カジノが一定の収益を確保しつつ、プレイヤーに公正なチャンスを提供するための役割を担っていることが理解できたと思います。 RNGがオンラインカジノでどんな役割を果たしているのかみていきましょう。 TRNGはカジノのゲームが正確で公平であることを確保するための技術的な柱であり、これの存在がランドカジノの信頼性を支えているといえるでしょう。

これでは扱いにくいので、想定する最小値や最大値の範囲を超えた場合には、範囲内の値が出るまで正規分布乱数を振り直す必要があります。 擬似乱数の初期化で衝突が起こるという事は、例えばオンラインのカードゲームで沢山の部屋が生成され、部屋毎に毎回擬似乱数を初期化しているような場合。 メルセンヌ・ツイスタのような大きな内部状態をもつ擬似乱数は、初期化にも大きな乱数源を必要とします。 完全に初期化するには、32ビットの数値で624個必要になります。 組み合わせの数を器のように見立てて移し替えていく、と考えると分かりやすいでしょう。

このゲームではマップが擬似乱数によって生成されている事で有名です。 フロア番号をシード値として擬似乱数を初期化し、その乱数を使ってマップ要素を生成するようになっています。 毎回同じマップになりますが、マップデーターがシード値の1バイトだけで済む。 「乱数を使うには注意がいる」で説明したように、余りが出た分の乱数値を弾く等をして、一様分布になるようにする必要があります。

擬似乱数を使ってランダムな物を生成する場合には、その要素の組み合わせ数と擬似乱数の周期や出力幅を考慮しなければなりません。 重複なしは一意に当選者や番号を配る用途で有効ですが、重複ありが合理的な場面もあります。 単回抽選で当選者を重ねたくない場合は重複なしを選びます。

このようにオンラインカジノのRNGとは、システムで動くテーブルゲームやスロットなどに搭載された機能で、ゲームの勝敗の鍵を握る中核的存在でもあります。 オンラインカジノで遊べるテーブルゲームやオンラインスロットなど、あらゆるゲームにRNGは搭載されています。 オンラインカジノのRNGとは「Random Number Generator」から頭文字を取った言葉で、日本語では乱数発生器と呼ばれます。 くじ引きは、さまざまな文化で何千年もの間、占い、意思決定、ギャンブルなどのさまざまな目的で使用されてきました。 選択した小数点記号（ドットまたはカンマ）は、入力数値の解析にも使用されます。 ローカルの数字表記に対応し、どの端末でも快適に使えます。