はじめに
ITパスポート試験や大学入試共通テスト「情報Ⅰ」、さらには統計検定でも頻出となっている「乱数」や「一様乱数」。
これらの用語の正しい意味を、ただ暗記するのではなく、音楽のリズムに乗せて覚える教育ソングをAIで制作しました。
この記事では、楽曲の紹介、歌詞とその意味、制作の背景について紹介します。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲は、歌詞を生成AI（ChatGPT）で、楽曲制作をAI作曲ツール（Suno AI）で行いました。
曲調は教育向けながらもリズミカルな「electronic chiptune pops」。
BPMは138で、学習効果を高めるテンポを意識しました。
タイトル・歌詞の紹介
🎵 曲名
乱数のうた
🎤 歌詞
乱数は無作為に生成される数値
シミュレーションやゲームで使われる
擬似乱数はアルゴリズムで作られる 擬似乱数は予測が難しい
擬似乱数には再現性がある 同じシードなら同じ順番になる
一様乱数は指定区間内 すべての値が等確率
一様乱数は均一な分布 平均は区間の中間
擬似乱数と真の乱数は違う 真の乱数は物理現象による
乱数は無作為に生成される数値 シミュレーションやゲームで使われる
乱数は無作為に生成される数値
一様乱数は等確率 中間平均
楽曲の視聴
🎧 YouTubeで視聴
🎧 Suno AIで視聴
→ 乱数のうた（Suno AI）
歌詞の解説
乱数は 無作為に 生成される 数値
統計的に「乱数」とは、意図的な偏りがなく、予測ができない数値のことです。
この無作為性が、統計的推測やシミュレーションにおいて重要な役割を果たします。
シミュレーションや ゲームで 使われる
実際の現象を模倣するモンテカルロ法や、ゲームの敵の行動パターンなどに乱数が使われています。
例えば、サイコロの目をコンピュータで再現する場面などです。
擬似乱数は アルゴリズムで 作られる
擬似乱数とは、コンピュータが決まったルール（アルゴリズム）で作る、見かけ上ランダムな数列のことです。
代表的な生成方法のひとつが「線形合同法」です。
この式により、前の値 (X_n) から次の乱数 (X_{n+1}) を計算します。
擬似乱数は 予測が 難しい / 擬似乱数には 再現性がある
擬似乱数は外から見るとランダムに見えますが、内部では同じアルゴリズムと初期値（シード）により、同じ数列が再現されます。
Pythonでの例：
import random
# 乱数の初期値（シード）を設定することで、
# 毎回同じ順番で乱数列を生成できる（再現性がある）
random.seed(42)
# 最初に出てくる乱数は常に同じ値になる
print(random.random()) # 例：0.639426798...同じシードなら 同じ順番になる
この特性により、プログラムのテストや再現実験などにおいて乱数列を固定することが可能になります。
一様乱数は 指定区間内 / すべての値が 等確率
一様乱数（Uniform Random Number）は、ある範囲の中で各値が等しい確率で選ばれる乱数です。
例えば、0〜1の一様乱数なら以下のようになります。
一様乱数は 均一な分布 / 平均は 区間の中間
一様分布の平均は、区間の端点の平均になります。
たとえば、0から10の一様乱数なら、
というように、区間の中間点が平均値です。
擬似乱数と 真の乱数は 違う / 真の乱数は 物理現象による
擬似乱数はプログラムで生成されるのに対し、真の乱数は自然界の予測不可能な物理現象を用いて生成されます。
例えば、放射線の測定やラジオのノイズ、量子効果などが挙げられます。
真の乱数は再現できないため、セキュリティ用途などにも使用されます。
楽曲に込めたメッセージ
この曲は、「暗記ではなく、リズムに乗って自然に意味が染み込む」をテーマにしています。
語句だけでなく定義や違い（例：一様乱数と擬似乱数の違い）まで含め、試験に出る文言をそのまま使って記憶しやすくしました。
学習が苦手な方や、試験直前に用語整理をしたい方にぜひ聞いていただきたい内容です。
まとめ
「乱数」や「一様乱数」など、IT・統計の基本用語を音楽で覚えるという新しい学びの形を提案する曲ができました。
AIによって歌詞も作曲も可能となった今、暗記を楽しく確実にできる時代が来ています。
試験対策の一環として、ぜひ「乱数のうた」を活用してみてください。
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