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ランダム化は、母集団からサンプルを選択したり、被験者を異なるグループに割り当てたりするためにランダムなメカニズムを使用する統計的プロセスです。[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]このプロセスは、実験単位または治療プロトコルのランダムな割り当てを保証するために重要であり、それによって選択バイアスを最小限に抑え、統計的妥当性を高めます。[ 4 ]研究の開始時に既知および未知の両方の要因のバランスをとることでグループを統計的に等しくするため、実験計画における治療効果の客観的な比較が容易になります。統計的には、グループ間の確率的等価性の原則を支え、治療効果の偏りのない推定と、サンプルデータから導き出された結論をより広い母集団に一般化することを可能にします。[ 5 ] [ 6 ]
ランダム化は無作為なものではありません。むしろ、ランダムプロセスとは、結果が決定論的なパターンに従わず、確率分布によって記述される進化に従うプロセスを記述する一連のランダム変数です。たとえば、母集団からの個体のランダムサンプルとは、すべての個体がサンプリングされる既知の確率を持つサンプルを指します。これは、任意の個体が選択される非確率サンプリングとは対照的です。ラン検定を使用して、一連の測定値の発生がランダムであるかどうかを判断できます。[ 7 ]ランダム化は、結果の公平性と妥当性を確保するために、さまざまな分野、特に科学研究、統計分析、およびリソース配分で広く適用されています。[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]
さまざまな状況において、ランダム化には以下が含まれる可能性がある
ランダム化は、ギャンブル、政治、統計分析、芸術、暗号学、ゲームなど、さまざまな分野で活用されている。
ギャンブルの世界では、ゲームの完全性と公平性は、効果的なランダム化に大きく依存しています。この原則はギャンブルの礎石として機能し、各ゲームの結果が予測不可能で操作できないことを保証します。高度なランダム化手法の必要性は、熟練したギャンブラーが、ランダム化が不十分なシステムの弱点を悪用する可能性があることに起因します。高品質のランダム化は、予測や操作の試みを阻止し、ゲームの公平性を維持します。ギャンブルにおけるランダム化の典型的な例は、トランプのシャッフルです。このプロセスは、カードの順序に予測可能性がないように、完全にランダムでなければなりません。[ 11 ]カジノでは、手動シャッフルで達成できる以上のランダム性を高める自動シャッフル機がよく使用されます。
オンラインカジノの台頭に伴い、デジタル乱数発生器（RNG）が不可欠となっています。これらのRNGは、複雑なアルゴリズムを使用して、現実世界の乱数発生器と同様に予測不可能な結果を生成します。[ 12 ]ギャンブル業界は、より効果的なランダム化技術を開発するための研究に多額の投資を行っています。ギャンブルゲームが公平かつランダムであることを保証するために、規制機関はシャッフルと乱数生成方法を厳密にテストし、認証します。この監視は、ギャンブル業界への信頼を維持し、プレイヤーが平等に勝つ機会を持つことを保証するために不可欠です。
ランダム化に内在する予測不可能性は、ギャンブルの心理的魅力の重要な要素でもある。結果の不確実性によって生み出されるスリルとサスペンスは、ギャンブルゲームの魅力と興奮に大きく貢献している。[ 13 ]
要約すると、ギャンブルにおけるランダム化は単なる技術的な必要性ではなく、ゲームの公平性、完全性、そしてスリルを支える根本的な原則です。技術の進歩に伴い、このランダム化が効果的で非の打ちどころのないものとなるよう保証する方法も進化しています。
政治制度におけるランダム化の概念、特に割当や抽選といった方法によるランダム化は、古代に起源を持ち、現代においても重要な意義を持ち、民主主義の発展と実践に大きな影響を与えてきた。
紀元前5世紀、アテナイの民主主義は、政治的平等、すなわちイソノミアを確保するための先駆的なアプローチをとっていた。[ 14 ] [ 15 ]この制度の中心は、公正な代表の礎石と見なされた無作為選出の原則であった。[ 14 ]「人民による統治」と訳されるギリシャ民主主義の独特な構造は、くじ引きによって無作為に選ばれた市民の間で行政職が持ち回りで行われることによって特徴づけられた。この方法は、不平等を招く可能性があるとアテナイ人が主張した選挙よりも民主的であると認識されていた。彼らは、能力や人気に基づいて候補者を優遇することが多い選挙は、すべての市民の平等な権利の原則に反すると信じていた。さらに、政務官や陪審員などの役職を無作為に割り当てたことにより、これらの役職に誰が選ばれるかを予測することが不可能であったため、買収や汚職の抑止力となった。[ 15 ]
現代では、抽選（sorition）としても知られる割り当ての概念は、主に英国や米国などのアングロサクソン法制度における陪審員の選任に見られます。しかし、その政治的な意味合いはさらに広がっています。抽選を政府構造に組み込むためのさまざまな提案がなされてきました。抽選は、選挙政治に関連する問題に対抗し、政治制度に代表性と公平性の新たな次元をもたらす可能性があるという考えです。[ 16 ]この概念は学術的な関心を集めており、学者たちは、政治的枠組みと組織構造の両方において、ランダム選択が民主的プロセスを強化する可能性を探求しています。[ 17 ]抽選の使用をめぐる継続的な研究と議論は、政治的革新と誠実さのためのツールとしての抽選の永続的な関連性と可能性を反映しています。
ランダム化は統計理論の中核原理であり、その重要性はチャールズ・S・パースが『科学の論理の図解』（1877～1878年）および『蓋然的推論の理論』（1883年）で強調した。統計的手法におけるその応用は多岐にわたり、無作為化比較実験、標本調査、シミュレーションといった重要なプロセスが含まれる。
科学研究の領域、特に臨床研究デザインにおいては、限られた人員、物的資源、資金援助、時間などの制約により、参加者の選択的アプローチが必要となります。[ 2 ] [ 4 ]包含基準を満たす潜在的な参加者の範囲は広いものの、これらの制約により、対象集団のすべての適格な個人を組み込むことは現実的ではありません。したがって、研究の特定の要件に基づいて、治療群の代表的なサブセットが選択されます。 [ 8 ]研究の完全性と代表性を確保するために、無作為抽出法が採用されます。この方法により、対象集団内のすべての適格な被験者が選択される機会が平等に確保されます。このような戦略は、対象集団の全体的な特性を反映し、選択バイアスのリスクを軽減する上で極めて重要です。
選択されたサンプル（または連続非ランダムサンプリングサンプル）は、サンプル内のすべての研究対象者が実験群または対照群に入り、対応する治療を受ける機会が均等になるように、ランダム化方法を使用してグループ化されます。特に、研究対象者を層別化した後のランダムなグループ化により、グループ間の既知または未知の影響要因が基本的に一致するようになり、それによってグループ間の比較可能性が向上します。[ 4 ]
調査サンプリングでは、イェジー・ネイマンが1922年に国際統計協会に提出した報告書で以前の「代表的方法」を批判したことを受けて、ランダム化が用いられています。調査参加者には回答の選択肢がランダムに表示されるため、異なる回答者に同じ順序で提示された場合に回答者が最初の選択肢を選ぶ傾向によって生じる順序バイアスを防ぐことができます。[ 18 ]これを克服するために、研究者は回答の選択肢をランダムな順序で提示し、回答者がすべての選択肢を読んで正直な回答を選択するために時間を確保することができます。たとえば、フィードバック調査を実施し、回答者に好みの自動車ブランドを選択するよう求める自動車販売店を考えてみましょう。ユーザーは、回答者が同じ順序で自動車ブランドを見ないように、異なる自動車ブランドを表示するランダム化された回答を用いた調査を作成できます。
統計的推論の重要な手法の中には、観測データからの再サンプリングを用いるものがあります。観測された唯一のデータセットをランダム化することで、「観測された可能性のある」複数の代替データセットが作成されます。これらの代替データセットに対して計算された統計量のばらつきは、元のデータから推定された統計量の不確実性を示す指標となります。
多くの科学技術分野において、現実の現象をコンピュータでシミュレーションすることが一般的に行われています。電波ノイズや日々の天候など、予測不可能なプロセスによって現実の現象が影響を受ける場合、これらのプロセスは乱数または擬似乱数を用いてシミュレーションすることができます。シミュレーションにおけるランダム化の最も顕著な用途の一つは、モンテカルロ法です。この方法は、繰り返しランダムサンプリングを行うことで数値結果を得るものであり、通常は確率分布をモデル化したり、システム内の不確実な量を推定したりするために用いられます。
ランダム化は、予期しない入力やシナリオに対してモデルやアルゴリズムをテストすることも可能にします。これは、アルゴリズムがさまざまな入力や条件に対して堅牢でなければならない機械学習や人工知能などの分野で不可欠です。[ 19 ]
ランダム化は、文学、音楽、美術において、予測不可能性と自発性という要素をもたらす、魅力的でありながらしばしば過小評価されている役割を果たしています。それぞれの創造分野におけるランダム化の現れ方を以下に示します。
シュルレアリストによって開拓され、後にウィリアム・S・バロウズなどの作家によって普及した自動記述やカットアップ技法は、テキストをランダムに並べ替えて新しい文学形式を作り出すものです。それは直線的な物語を破壊し、予期せぬつながりや意味を生み出します。[ 20 ]
偶然性音楽では、楽曲の要素は偶然性や演奏者の裁量に委ねられます。ジョン・ケージのような作曲家は、ランダム化を用いて、特定の要素が予測不可能な音楽を創造し、結果として演奏ごとに全く異なるものを生み出しました。現代の音楽家は、ランダムな入力に基づいて音楽を生成するコンピューターアルゴリズムを用いることもあります。こうした楽曲は、電子音楽からより古典的な形式まで多岐にわたり、ランダム性がハーモニー、メロディー、リズムの創造において重要な役割を果たします。
抽象表現主義運動の画家の中には、ジャクソン・ポロックのように、絵の具を垂らしたり飛び散らせたりといったランダムな手法を用いて作品を制作した者もいる。この手法は、絵を描くという行為そのものと、芸術制作過程における偶然性の役割を強調する。また、現代のアーティストは、アルゴリズムやコンピューターによるランダム性を利用して視覚芸術作品を制作することが多い。これにより、手作業では予測や再現が困難、あるいは不可能な複雑なパターンやデザインが生み出されることがある。
歴史的には、カードをシャッフルしたり、袋から紙片を引いたり、ルーレットを回したりといった「手動」のランダム化手法が一般的でしたが、今日では自動化された手法が主に用いられています。ランダムサンプルの選択とランダム順列の選択はどちらも乱数の選択に帰着するため、現在ではハードウェア乱数発生器と擬似乱数発生器の両方を含む乱数生成法が最も一般的に使用されています。
最適化においてランダム化は、ロバスト制御手法に伴う計算負荷を軽減するために用いられます。不確実性パラメータの値のサンプルがランダムに抽出され、これらの値に対してのみロバスト性が適用されます。この手法は、ロバスト性の確率的レベルを制御できる厳密な理論の導入により普及しました（シナリオ最適化を参照） 。
一般的なランダム化方法には以下が含まれます