乱数ジェネレーター

ジェネレーター

乱数ジェネレーターは、1〜100や20〜50など自分で設定した範囲内で予測不能な数を選びます。無料のオンライン乱数ジェネレーターは暗号学的に強い乱数を生成し、サイコロと同じように、範囲ひいては起こりうる結果の数を自分で選べます。

乱数ジェネレーターの例

次の範囲の乱数 1 と 1	次の範囲の乱数 1 と 2	次の範囲の乱数 1 と 3	次の範囲の乱数 1 と 4
次の範囲の乱数 1 と 5	次の範囲の乱数 1 と 6	次の範囲の乱数 1 と 7	次の範囲の乱数 1 と 8
次の範囲の乱数 1 と 9	次の範囲の乱数 1 と 10	次の範囲の乱数 1 と 11	次の範囲の乱数 1 と 12
次の範囲の乱数 1 と 13	次の範囲の乱数 1 と 14	次の範囲の乱数 1 と 15	次の範囲の乱数 1 と 16
次の範囲の乱数 1 と 17	次の範囲の乱数 1 と 18	次の範囲の乱数 1 と 19	次の範囲の乱数 1 と 20
次の範囲の乱数 1 と 21	次の範囲の乱数 1 と 22	次の範囲の乱数 1 と 23	次の範囲の乱数 1 と 24
次の範囲の乱数 1 と 25	次の範囲の乱数 1 と 26	次の範囲の乱数 1 と 27	次の範囲の乱数 1 と 28
次の範囲の乱数 1 と 29	次の範囲の乱数 1 と 30	次の範囲の乱数 1 と 31	次の範囲の乱数 1 と 32
次の範囲の乱数 1 と 33	次の範囲の乱数 1 と 34	次の範囲の乱数 1 と 35	次の範囲の乱数 1 と 36
次の範囲の乱数 1 と 37	次の範囲の乱数 1 と 38	次の範囲の乱数 1 と 39	次の範囲の乱数 1 と 40
次の範囲の乱数 1 と 41	次の範囲の乱数 1 と 42	次の範囲の乱数 1 と 43	次の範囲の乱数 1 と 44
次の範囲の乱数 1 と 45	次の範囲の乱数 1 と 46	次の範囲の乱数 1 と 47	次の範囲の乱数 1 と 48
次の範囲の乱数 1 と 49	次の範囲の乱数 1 と 50	次の範囲の乱数 1 と 51	次の範囲の乱数 1 と 52
次の範囲の乱数 1 と 53	次の範囲の乱数 1 と 54	次の範囲の乱数 1 と 55	次の範囲の乱数 1 と 56
次の範囲の乱数 1 と 57	次の範囲の乱数 1 と 58	次の範囲の乱数 1 と 59	次の範囲の乱数 1 と 60
次の範囲の乱数 1 と 61	次の範囲の乱数 1 と 62	次の範囲の乱数 1 と 63	次の範囲の乱数 1 と 64
次の範囲の乱数 1 と 65	次の範囲の乱数 1 と 66	次の範囲の乱数 1 と 67	次の範囲の乱数 1 と 68
次の範囲の乱数 1 と 69	次の範囲の乱数 1 と 70	次の範囲の乱数 1 と 71	次の範囲の乱数 1 と 72
次の範囲の乱数 1 と 73	次の範囲の乱数 1 と 74	次の範囲の乱数 1 と 75	次の範囲の乱数 1 と 76
次の範囲の乱数 1 と 77	次の範囲の乱数 1 と 78	次の範囲の乱数 1 と 79	次の範囲の乱数 1 と 80
次の範囲の乱数 1 と 81	次の範囲の乱数 1 と 82	次の範囲の乱数 1 と 83	次の範囲の乱数 1 と 84
次の範囲の乱数 1 と 85	次の範囲の乱数 1 と 86	次の範囲の乱数 1 と 87	次の範囲の乱数 1 と 88
次の範囲の乱数 1 と 89	次の範囲の乱数 1 と 90	次の範囲の乱数 1 と 91	次の範囲の乱数 1 と 92
次の範囲の乱数 1 と 93	次の範囲の乱数 1 と 94	次の範囲の乱数 1 と 95	次の範囲の乱数 1 と 96
次の範囲の乱数 1 と 97	次の範囲の乱数 1 と 98	次の範囲の乱数 1 と 99	次の範囲の乱数 1 と 100

Q&A

乱数ジェネレーターの使い方は？

当乱数ジェネレーターは、入力した2つの数の間（この数自体も含まれます）の乱数を生成します。たとえば最小に23、最大に240を入力すると、結果は23〜240の間の乱数になります。一度に複数の乱数を生成することもできます。

最後に、もう2つのオプションがあります。乱数の重複と並べ替え（大→小、小→大）を設定できます。生成された乱数や乱数のセットは簡単にコピー＆ペーストできます。もし何らかの理由で受け取った乱数が気に入らなければ、もう一度生成ボタンをクリックすれば新しい乱数をお届けします。

乱数はどう生成されるの？

乱数生成には2種類あります。真の乱数ジェネレーター（TRNG）またはハードウェア乱数ジェネレーター（HRNG）は、実用上モデル化が不可能なほど絶えず変化する物理環境の属性の現在値の関数として乱数を生成します。こうした装置は、熱雑音、ビームスプリッターを伴う光電効果、その他の量子現象など、低レベルで統計的にランダムな「ノイズ」信号を生む微視的現象に基づくことが多いです。これらの確率過程は、その現象を支配する方程式が未知または計算不能である限り、理論上は完全に予測不能であり、その予測不能性は実験的検証の対象となります。

これは疑似乱数ジェネレーター（PRNG）によるいわゆる「乱数生成」とは対照的です。PRNGはランダムに見えるだけで実際にはあらかじめ決まった数を生成し、PRNGの状態がわかれば再現できます。要するに、コンピューターのような決定論的なものから真にランダムな数を生成することは不可能です。

私たちは暗号学的に強い乱数値を取得できる方法を使っています。暗号学的に強い乱数は、FIPS 140-2「暗号モジュールのセキュリティ要件」第4.9.1節で規定された最低限の統計的乱数ジェネレーター試験を満たします。