randomizationとは？初心者でも分かる基本と実例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

randomizationとは何か

randomizationとは、研究の参加者やデータの割り当てを「偶然の力」で決める方法のことです。つまり、くじ引きや乱数を使って、どのグループに入るかを人の意志で決めないようにします。これにより、見かけ上の違いが人の偏りや予断の影響を受けにくくなります。

日常の場面では、データを集めるときの「選び方」と、実験における「割り当て方」を分けることが大事です。たとえば、友だちの好き嫌いを比べるとき、ただ思いつきで分けると、あるグループに年齢が偏ってしまうかもしれません。そうなると結果が正しくない可能性があります。randomization を使うと、年齢や性別といった特徴に関係なく、ランダムに分けることができ、観察結果の信頼性が高まります。

ここで混同しやすい言葉も理解しましょう。randomization は「割り当てをランダムにする」という意味で、random sampling は「データを母集団からランダムに選ぶ」という意味です。どちらも偶然の力を使いますが、目的が違います。研究デザインでは、ランダム化比較試験（Randomized Controlled Trial: RCT） のように、治療を受けるグループと受けないグループを無作為に作ることで、因果関係をより正確に推定します。

randomization の基本的な方法

以下のような方法がよく使われます。

・単純ランダム化：全員に等しい確率で割り当てる方法です。くじ引きや乱数を使います。

・層化ランダム化：性別や年齢など、あらかじめ作る層ごとにランダムに割り当てます。これにより、層ごとに偏りを減らせます。

・ブロックランダム化：小さなブロックを作り、ブロック内で均等に割り当てます。サンプルが少ない場合にもバランスが保ちやすいです。

実際の例とやさしい実装

実世界の例として、ウェブサイトのA/Bテストを考えましょう。訪問者をランダムにA版とB版に振り分けることで、どちらの版が目標に近いかを公正に比較できます。

医学の現場では、RCT と呼ばれる研究デザインで新しい薬の効果を調べる場合、参加者を無作為に治療群と対照群に割り当てます。これにより、患者の背景が結果に影響を与えてしまう可能性を減らします。

乱数には「種（seed）」という元になる値があります。実験を再現したい場合、同じ seed を使えば同じ乱数の並びを再現できます。研究ノートには seed の記録を残すことが推奨されます。

randomization の実務表

<th>タイプ

目的	特徴
単純ランダム化	全員に等しい確率で割り当て	実装が比較的簡単
層化ランダム化	特定の特徴で層を作り、層内でランダム化	偏りを減らす効果が高い
ブロックランダム化	小さなグループ内で均等割り当て	小規模サンプルでのバランスを保つ

重要なポイント：randomization の本質は「偶然性を取り入れて公正さを高めること」です。人の感覚や好みに左右されず、データの信頼性を高めるための基本的な手法です。中学生でも、ゲームの勝敗を決めるくじ引きや、友達グループを公平に分ける際のくじ引きから、randomization の考え方を応用できます。

randomizationの関連サジェスト解説

mendelian randomization とは: mendelian randomization とは、遺伝子の変異を使って、あるリスク要因と病気の因果関係を推定する研究の方法です。遺伝子は生まれたときに決まり、その配分はメンデルの法則に従って自然にランダムに起こるため、自然の乱数実験のように扱うことができます。これを使うと、観察データだけでは難しい「この要因が病気を引き起こすのか」という因果性を、混乱因子をうまく回避しながら検証できます。方法の流れはこうです。まず、リスク因子に影響を与える遺伝子変異（SNP）を見つけます。次に、そのSNPが病気の発生にどの程度関係しているかを調べます。もしSNPがリスク因子を変えることで病気のリスクを変えているなら、SNPの病気リスクへの影響はリスク因子の変化を介したものだと考えられます。これにより「リスク因子は病気の原因か」という質問に答えを得やすくなります。ただし前提条件も大切です。三つのポイントがあります。第一はそのSNPが確実にリスク因子と関連していること（関連性）。第二はSNPが病気の原因以外の道では病気に影響を与えないこと、つまり独立していること（独立性）。第三はSNPの影響が病気に及ぶのがリスク因子を介した経路だけであること（排除制限）。これらが崩れると因果推定が正しくなくなる可能性があります。加えて、複数の遺伝子が同時に影響するpleiotropy（多重影響）の現象、道具変数が弱いと推定の精度が落ちること、集団差（人口構成の違い）などの問題もあります。実務的には、複数のSNPを使って統合的に推定します。よく使われる手法には、全体の傾向を一つの値にまとめるIVW（Inverse-Variance Weighted）法、結果のバイアスを検討するMR-Egger法、そしてデータの性質に応じて使われる加重中央値法などがあります。MRはランダム化試験が難しい研究課題で、因果関係を探る有力な補助手段として用いられます。
domain randomization とは: domain randomization とは、AI を使った物の認識やロボットの動作を現実世界でうまく機能させるための工夫の一つです。従来は現実のデータだけを使って学習していましたが、現実のデータを集めるには時間や費用がかかります。そこで仮想の世界で学習を行い、その仮想世界を意図的にいろいろ変えることでモデルが現実のさまざまな状況にも対応できるようにします。これを domain randomization と呼びます。具体的には画面の明るさや影の形、色の違い、背景の風景、カメラの角度やノイズ、物体の形状や位置のわずかなずれなどを学習中にランダムに変えます。こうして多様な世界で訓練したモデルは、現実世界で見慣れない光の条件や物の色の微妙な差にも強くなり、現実データを少量しか使わなくても良い性能を出せることがあります。ただし注意点もあります。変化を過剰にしすぎるとモデルが混乱してしまうことがあり、適度な範囲でランダム化することが大切です。また計算資源が多く必要であったり、現実のデータを全く使わないと現実とのズレを完璧には解消できない場合もあります。実務では現実データを少量取り入れてファインチューニングする手法と組み合わせることが多いです。実装のヒントとしては、シミュレーターを使ってパラメータを自動でランダム化するスクリプトを用意すると良いです。Unity や Gazebo などの環境で照明や物体の色を変える設定を作り、作成したデータを機械学習のモデルに渡します。最初は基準モデルを作り、次に domain randomization 版を作って比較するのがおすすめです。

randomizationの同意語

無作為化: データや被験者を偶然の原理に従って割り当てること。偏りを避け、因果関係の推定を信頼性の高いものにする目的で用いられます。
ランダム化: 同義。被験者やデータを無作為に割り当てること。英語の randomization の和訳として広く使われます。
無作為割り当て: 被験者をグループへ無作為に割り当てる行為。実験設計の基本的な手法のひとつです。
乱択: 対象を無作為に選ぶことを指す語。文脈によっては割り当てにも用いられますが、日常語寄りの表現です。
乱数化: 乱数を用いて割り当てや選択を行うこと。具体的な実装手法を指すことが多い表現です。
乱数割り当て: 乱数を使って対象を割り当てる方法。無作為化の技術的な表現として使われます。
ランダム割り当て: 被験者をランダムに割り当てること。実験設計でよく使われる日常的な表現です。
無作為化設計: 研究設計の一形態で、割り当てを無作為に行う設計のこと。
ランダム化設計: 研究設計で、被験者を無作為に割り当てる設計のこと。

randomizationの対義語・反対語

決定論: 事象の発生が事前に決定され、偶然性を排除する考え方。randomizationの対義語として使われることがある。
決定論的割り付け: 被験者の割り付けが完全に決定論的規則に従い、ランダム性を用いない方法。研究デザインでランダム化の反対として使われることがある。
固定割付: 被験者やサンプルを事前に固定された順序・基準で割り当てる方法。ランダム化の反対概念。
非ランダム化: ランダム化を行わず、割り付けがランダムではない状態。直訳的な対義語。
体系的割付: 規則性のある割付方法。ランダム性を避け、体系化された手法。
手動割付: 自動的・ランダム性を使わず、人の手作業で割り当てる方法。
予測可能性: 割付や結果が人にも機械にも予測可能な性質。乱数化の対になる特徴として使われることがある。

randomizationの共起語

無作為化比較試験: 被験者を無作為に割り付けて、治療効果を比較する研究設計。臨床研究の中で信頼性が高く、バイアスを減らす目的で用いられます。
ランダム化手法: 乱数を使って被験者の割り付けを決定する方法の総称。具体例には単純ランダム化、ブロック法、層別ランダム化などが含まれます。
単純ランダム化: 全ての被験者に等しい割り付け確率を与える基本的な方法。実施は簡単ですが、小規模試験で層のバランスが崩れやすいです。
ブロック法によるランダム化: 割り付けを均等に保つため、あらかじめ決められたブロック長でランダムに割り付ける方法。小規模試験で安定したバランスを保ちやすいです。
層別ランダム化: 年齢・性別・疾患の重症度などの層ごとにランダム化を行い、層間の差を減らす設計です。
適応的ランダム化: 途中経過に応じて割り付け割合を調整することで、治療群間の均衡性を保つ設計手法です。
置換検定: データの観察値を入れ替えて帰無仮説の分布を作る再標本化ベースの検定。ランダム性の検証にも使われます。
ブートストラップ法: 標本から何度も復元抽出して信頼区間や標準誤差を推定する再標本化法。ランダム化デザインの評価にも関連します。
モンテカルロ法: 乱数を用いて数値計算や推定を行う手法。シミュレーション研究でよく使われます。
乱数シード: 再現性を確保するための初期値。研究の再現性・透明性を高める重要な設定です。
乱数生成器: 乱数を生成するアルゴリズムやソフトウェア。品質の良い乱数生成が正確な割り付けに不可欠です。
割付けの秘匿: 割り付けの順序や割り付け先を研究者や参加者に隠して、バイアスを防ぐ仕組み。
二重盲法: 参加者と評価者の双方が割り付けを知らない状態。バイアスを大幅に減らします。
盲検化: 治療群と対照群の区別を被験者が知らないようにする方法。研究の客観性を高めます。
プラセボ対照: 治療効果を比較するために、偽薬（プラセボ）を用いて割り付ける対照設計。
ITT解析（意図治療解析）: 割り付けられた治療戦略に基づいて分析する方法。脱落者を含めた現実的な効果を評価します。
帰無仮説: 「治療間に差がない」という前提を置く統計仮説。検定の基準となる考え方です。
p値・有意性: 検定結果が偶然起こる確率を示す指標。一般に小さな値ほど差が有意と判断されます。
クロスオーバー設計: 同じ被験者が複数の治療を受ける設計で、治療間の差を個人内で比較します。
因子計画（ファクタ設計）: 複数の因子を同時に検討する実験設計。相互作用も評価可能です。
ランダム化列: 実際の割り付け順序を決定する連続した列。予測不能性を確保します。
層化要因: 層別ランダム化に用いる属性や特性のこと。分析の補助として重要です。