ランダム選択ツール

ランダムピッカーは、候補リストから人が選ばずに 1 つの項目をランダムに決めるツールです。授業の指名、会議の発表順、軽い抽選、タスク割り当て、昼食候補、チームのウォームアップなど、中立的な選択があると納得しやすい場面で役立ちます。このページは 1 行 1 候補のリスト、抽選アニメーション、ローカル履歴、重複なし抽選に対応し、選ばれた項目を残りの候補から外すこともできます。ランダム性は統計的な公平さに役立ちますが、本人確認、入力内の重複名の検出、監査証拠の作成は行いません。公式抽選、資格確認、賞品配布では、記録と規則のある手順を使ってください。

ランダムピッカーはWeb Crypto API（W3C、WHATWG）、具体的にはcrypto.getRandomValues(typedArray)を基盤としています。これはブラウザで公開される唯一の暗号学的に安全な乱数源です。内部的には、ブラウザはOSのCSPRNGを呼び出します：WindowsではCryptGenRandom（Windows 10以降はAES-256 CTR-DRBGモード）、Linuxではgetrandom(2)（カーネルの/dev/urandomと同じChaCha20ベースのプールから読み取り）、macOSではSecRandomCopyBytes、iOS・Android・BSDでも同等の機構です。この出力は、キー生成、ノンス、ソルト、IV、予測可能性が問題となる箇所に適しています。 「暗号学的グレード」という区別は重要です。V8のMath.random()はxorshift128+（高速だが低エントロピーのアルゴリズム）を使用し、[0, 1)の64ビット浮動小数点数を返します。攻撃者がいくつかの出力を観察すれば、原理的に128ビット状態を再構成し、将来のすべての値を予測できます。SpiderMonkeyやJavaScriptCoreでも同様です。このため、結果が推測不可能でなければならない用途——当選者の公平な選定、トークン、ワンタイムパスワード、カードゲームの取引、監査サンプル——にはMath.random()は不適切です。crypto.getRandomValues(typedArray)がそれらの唯一の選択肢です。 均一な32ビット整数を[0, N)の均一なインデックスに、モジュロバイアスなしにマッピングすることは、正しい実装と壊れた実装を分ける2つ目のエンジニアリングの詳細です。単純にidx = randomUint32 % Nとすると誤りです：Nが2³²を割り切れない場合、最初の2³² mod N個の値がわずかに選ばれやすくなります。正しいアルゴリズムは棄却サンプリングです：limit = 2³² - (2³² mod N)を計算し、32ビット値rを引きます。r >= limitなら再描画し、そうでなければr % Nを返します。バイアスはO(N / 2³²)からゼロになります。N = 2またはNが2の累乗の場合、モジュロは正確ですが、棄却サンプリングが安全なデフォルトであり、平均で最大1回の再描画で済み（常に終了します）。 ピッカーは結果をバージョン付きキーでlocalStorageに保存するため、ページリロード後もセッションが維持され、抽選履歴を確認できます。履歴は暗号化も署名もされていません——ローカルで、非機密であり、容易にクリアできます。重複なしモードでは、Fisher-Yates部分シャッフルを使用した復元なし抽出を行います：Nのうちのステップkで、要素kを[k, N)から均一に選んだ要素と交換し、要素kを抽出済みとして固定します。これはO(N)時間、O(1)追加空間で、すべての順列に等しい確率を与えます。（単純な「N回描画し、重複を棄却」も正しく動作しますが、O(N²)で長いセッションで停滞する可能性があります。） 重み付き選択（各選択肢に独自の確率がある場合）の標準アルゴリズムは、プレフィックスサム配列による逆CDFサンプリングです：重みのプレフィックスサムを構築し、[0, total)の均一実数を描画し、prefix[i] >= uとなる最小のiを二分探索します。描画ごとにO(N log N)であり、プレフィックスサムは変更ごとに1回構築されます。Alias法（Walker-Vose）はO(N)のセットアップコストで描画ごとにO(1)を実現し、Nが大きく分布が固定されている場合にのみ有効です。

• 乱数源：crypto.getRandomValues(typedArray)——ブラウザで唯一の暗号学的に安全なRNG、OSレベルのCSPRNGで裏付け（Windows 10+ではAES-256 CTR-DRBG、Linux/macOS/iOS/AndroidではChaCha20）。
• Math.random()はV8ではxorshift128+（他のエンジンでは変種）：高速だが予測可能。公平な選定、トークン、OTP、監査サンプルには絶対に使用しない——視覚ノイズ、アニメーション、非セキュリティサンプリングのみに使用。
• バイアスのないインデックスマッピング：モジュロではなく棄却サンプリング。limit = 2³² - (2³² mod N)を計算し、ランダムuint32がlimit以上なら再描画、そうでなければr % Nを返す。短い範囲のインデックスがより頻繁に出現する古典的な「モジュロバイアス」を回避。
• 重複なし抽選はFisher-Yates部分シャッフルをO(N)時間、O(1)空間で使用：ステップkで要素kを[k, N)の均一な要素と交換してからkを固定。すべての順列が等確率。
• 重み付き選択は逆CDFサンプリングを使用：重みのプレフィックスサムを1回構築し、[0, total)の均一実数を描画し、prefix[i] >= uとなる最小値を二分探索。描画ごとにO(log N)。
• 抽選履歴はバージョン付きキーでlocalStorageに永続化され、ページリロード後もセッションが維持。履歴はローカル専用でセキュリティ上機密ではない——完了後にUIからクリア可能。
• Fisher-Yatesと「棄却付きN回描画」の比較：分布はどちらも正しいが、Fisher-Yatesは合計O(N)・メモリO(1)なのに対し、単純な棄却は最悪の場合O(N²)（長いリストの終盤で多数の重複が発生）。
• 出力範囲と型：getRandomValuesはInt8Array、Uint8Array、Int16Array、Uint16Array、Int32Array、Uint32Array、BigInt64Array、BigUint64Arrayを受け付ける——ページでは常にUint32Arrayを使用してインデックスマッピングステップに供給。