乱数生成器(RNG)とは?仕組みからゲームへの活用まで徹底解説

乱数生成器(RNG)とは?

乱数生成器(Random Number Generator、RNG)とは、その名の通り、必要なタイミングで毎回ランダムな数値を取得する仕組みのことです。以前に生成された数値からパターンを推測することはできません。この数値はアルゴリズムまたはハードウェアデバイスによって生成され、予測可能な結果を回避するために非常に重要です。まるで地球上での私たちの人生のようで、次の瞬間何が起こるか誰にも分かりません。誰も自分のRNGコントローラーがどこにあるのか知らないのですから。

乱数生成アルゴリズムはビデオゲームで広く使われており、プレイするたびに異なる結果をもたらします。同じステージをプレイしても、ミッションに挑戦するたびにまったく同じ展開にはならないことに気づいたことがあるでしょう。場所やミッションの内容に変化はありませんが、敵の数や出現位置、気候の変化、途中に立ちはだかる障害物などが異なります。これによりゲームはより中毒性が高く、飽きのこないものになります。そうでなければ、次に何が起こるか予測できてしまうため、数回プレイしただけで退屈なゲームになってしまうでしょう。簡単に聞こえますが、コンピュータにとって、コード化された厳密な指示に従って乱数を生成することは、実は非常に難しい作業なのです。

True RNGとPseudo RNGの違い

乱数生成器には「True(真性)」と「Pseudo(疑似)」の2種類が存在します。

True RNG(真性乱数生成器)は、ごく微小な物理現象を利用して乱数を生成するハードウェアデバイスによって実現されます。アルゴリズムが書かれていないため、True RNGはハッキングして挙動を予測することができません。そのため、世界中のセキュリティ重視のシステムや、一部の暗号化技術で採用されています。

Pseudo RNG(疑似乱数生成器)は、セキュリティが求められない分野で使用され、繰り返しを避けてエンドユーザーにとってより面白い体験を生み出すためにランダム性が活用されます。専用ハードウェアを必要とせず、ソフトウェアのプログラムコードに簡単に組み込めるため、導入コストが低く処理も高速です。この方式は真にランダムではなくアルゴリズムに基づいて値が決定されますが、ゲームや一般向けプログラムにはむしろ適しています。

乱数ピッカーが使われているアプリケーション

すべてのゲームが乱数ピッカーを採用しているわけではありません。採用していないゲームは競争性が低く、しばしば単調になりがちですが、近年の新作ゲームには乱数ピッカーが積極的に組み込まれています。ランダム性によってこそ魅力や利益が生まれるアプリケーションやゲームには、以下のようなものがあります。

ギャンブル系ゲーム:ビンゴ、カードゲーム、宝くじなどの類似ゲーム。

ルート収集ゲーム:PUBG、Diablo、Borderlandsのように、プレイヤーがゲーム内で使用する戦利品(ルート)を集める必要があるゲームはRNGを使用しています。毎回より良いルートが手に入るかもしれないという期待感こそが、プレイヤーを夢中にさせる理由です。

アドベンチャーゲーム:マリオやポケモンのようなゲームは、乱数生成アルゴリズムを使って、入手できるアイテムや、毎回出会う新しいポケモンの種類などを決定しています。

プロシージャル生成ゲーム:MinecraftやCivilizationシリーズのように、事前に設計されたマップやレベルを持たず、プロシージャル プログラミング技術によってゲーム内で自動生成されるゲームです。アルゴリズムだけでゲーム世界全体を作り上げることができます。

対戦型ゲーム:Counter-Strikeのような一部の対戦ゲームでは、弾丸がターゲットに命中する挙動を制御するために乱数生成アルゴリズムを使用しています。

より具体的な例として、「Diddy Kong Racing」を挙げてみましょう。

このゲームをプレイしたことがあれば、Dragon ForestマップとOverworldマップのどちらかがランダムに読み込まれるゾーンに出会ったことがあるかもしれません。一見ランダムな選択に見え、どこに行き着くかは制御できないように思えます。しかし、北米版のゲームでは必ずOverworldマップへ進みます。つまり、ゲームのこの場面では乱数ピッカーは一切関与していないのです。

ゲーム以外にも、世界中の開発者がプログラムに乱数生成を実装するためにJavaScriptの乱数コードを使用しています。Googleも独自の興味深いツールを提供しており、これもJavaScriptの乱数理論に基づいて乱数を生成できます。友人や家族とゲームをしていて、機械に乱数を選んでもらいたいときに便利なツールです。

スピードランにおけるRNG

スピードラン(Speed Running)とは、ゲーマーの間で使われる専門用語で、できるだけ短時間でゲームをクリアすることを意味します。スピードランナーは攻略のために膨大な練習を積みますが、RNGは常に想定外の要素をもたらし、クリアタイムを遅らせる原因になり得ます。一方で、運が良ければ乱数ピッカーが有利に働き、難所が簡単になったり、クリアが大幅に速くなったりすることもあります。

RNG操作(RNG Manipulation)

前述の通り、True RNGとPseudo RNGには明確な違いがあり、ゲームではアルゴリズムに基づくPseudo RNGが使用されています。一部の熱心なゲーマーは、エミュレータなどのツールを使ってゲームを解析し、乱数生成アルゴリズムが使われていても結果を操作できる抜け穴を見つけ出します。アルゴリズムベースのRNGは、複数の要素の組み合わせである「シード(seed)」をもとにゲーム内の結果を生成します。これは数学の法則そのものであり、1+1が常に2になるように、望む結果につながる条件が分かれば、同じ結果を再現できます。例えば、特定のキャラクターを特定のパワーアップ付きで選べばボス戦が楽になるとすれば、このパターンは固定であり、同じ選択をしたプレイヤーは全員同じ結果を得られます。ただし、平均的なゲーマーがそこまで解析することは困難であり、Pseudo RNGは普段はTrue RNGと変わらないように見えるのです。

なぜゲーマーはRNGを嫌うのか?

ゲーマーは大きく分けて、競技志向のプレイヤー、スピードランナー、そしてカジュアルな平均的プレイヤーの3タイプに分類できます。ゲームのテクニックと立ち回りを極めた競技プレイヤーは、他のプレイヤーに挑戦し、純粋なスキルで勝利したいと考えているため、結果が乱数ピッカーに左右されることを強く嫌います。同様に、スピードランナーにとっても、乱数生成アルゴリズムが毎回未知の展開を生み出すことは、目標達成の大きな妨げとなります。

理想的には、ゲーマーはRNGに遭遇する回数を減らし、ゲームプレイ全体と結果を自分の手でコントロールしたいと考えるでしょう。しかしそれには限界があります。何時間もかけてキャラクターの操作をマスターしたゲーマーほど、ランダムな出来事で戦略が崩れたときのフラストレーションは大きくなります。時に幸運の女神として働くこともありますが、総じて言えば呪いと感じられる場面の方が多いのです。

とはいえ、乱数ピッカーこそがゲームを単調から守り、好奇心やリスクというスパイスを加えてくれる唯一の存在でもあります。例えば、世界的に人気のテトリスでは、プレイするたびにランダムなブロックが上から降ってきます。もしブロックの出現パターンが固定されていたら、テトリスは戦略ゲームではなく、単なる記憶ゲームになっていたでしょう。

RNGesusとは誰か?

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純粋に楽しむためや時間つぶしにプレイするカジュアルプレイヤーは、勝敗をあまり気にしません。しかし熟練のプロプレイヤーの中には、「ただ運が味方しなかっただけ」という理由で負けることを許容できない人もいます。負けが込んできたゲーマーは、敗北を「相手に味方した邪悪なRNG」のせいにしがちです。そして悪が存在するところには神が必要です――それがRNGesusです。

世界中のゲーマーの間で生まれた「RNGesus」という用語は、「Jesus(イエス)」をもじった言葉遊びのようなものです。イエス・キリストが現実世界の救世主とされているように、RNGesusはゲーマーをRNGの悪影響から救ってくれる想像上の存在として創られました。その存在を裏付ける証拠はどこにもありませんが、一つのジョーク・神話として始まり、今やゲーミングコミュニティ全体に野火のように広がっています。

RNGの最終評価――善か悪か?

これは答えが難しい問いであり、全員にとって同じ答えは存在しません。カジュアルなゲーマーはRNGを歓迎するでしょうし、競争の醍醐味を楽しむ人もいますが、スピードランナーは乱数ピッカーを障害物と見なすはずです。乱数生成アルゴリズムのおかげで、同じレベルを何度プレイしても予測不能で新鮮な体験が保たれます。パズル、カードゲーム、ロールプレイングゲームなど、多くのジャンルでバラエティを生み出す不可欠な要素となっています。一方で、スキルこそが勝利への唯一の道だと信じるゲーマーにとって、RNGは実力を覆い隠し、予期せぬ不条理を突きつける存在でもあるのです。

ゲームは本来、楽しみと喜びのためにプレイされるものです。良いRNGに恵まれれば、低確率でも最高の報酬を手に入れられるでしょう。逆に悪いRNGに見舞われれば、完璧なプレイをしていても最悪の結果を招くこともあります。大切なのは、特にアルゴリズムベースの乱数生成に左右される部分については、あまり深刻に考えすぎないことなのです。