set.seed・とは？初心者にも分かる使い方と意味共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

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）

set.seedとは？

プログラミングを学ぶとき、乱数という“本当の数字のように見える数”を使う場面が出てきます。set.seedはこの乱数を作る出発点を決める「種（seed）」を設定する機能です。

種を設定すると、同じ手順を繰り返したときに、同じ順番の乱数が得られます。これを「再現性」といいます。実験やデータ分析、ゲームの挙動を他の人と同じように再現したいときに、とても役立ちます。

なぜ乱数の“種”があるのか

乱数の列は、見た目はランダムですが、実は厳密には決まった順番で並ぶ数列です。出発点を決める種が違えば、別の数列が生まれます。反対に、同じ種を使えば、同じ数列が戻ってきます。

set.seedの使い方の基本

代表的な言語として R と Python を取り上げます。まずは考え方を覚え、次に言語ごとの書き方を見ていきましょう。

R 言語での使い方

R では次のように書きます。set.seed(123) のように「種」を数字で渡します。その後に sample(1:100, 5) のような乱数を使う関数を呼ぶと、同じ結果を得られます。

Python での実例

Python では標準ライブラリの random を使います。import random、random.seed(123) のあとに random.sample(range(1, 101), 5) を実行すると、seed が同じ場合は同じ 5 つが出てきます。

実験の再現性を確認する表

以下の表は、seed を使うとどう結果が再現されるかのイメージです。実際の出力は環境により少し異なることがありますが、原理は同じです。

状況	乱数の例
seedなし	3, 7, 1, 9, 4
seedあり（set.seed(42) 後の最初の実行）	6, 2, 9, 5, 1
seedを再設定した場合	6, 2, 9, 5, 1

ポイントとよくある質問

・再現性を高めたいときは seed を固定します。
・どの言語でも同じ考え方です。乱数を使う箇所で種を決めておくと、結果を誰でも同じように再現できます。

日常の使い方のヒントとして、レポート作成時には必ず seed を固定する、データ分析の練習問題では同じ seed で練習する、授業の発表の準備では seed の説明を一言添える、などの実践的アドバイスを紹介します。

まとめ

set.seed は乱数を「生み出す出発点」を設定する機能です。これを使うと、同じ手順を繰り返したときに同じ結果が得られ、学習や研究、デバッグが楽になります。最初は R や Python の基本を例に覚え、感覚をつかんだら他の言語にも応用していきましょう。

set.seedの関連サジェスト解説

set.seed(123) とは: set.seed(123) とは、R というプログラミング言語で使われる「乱数を決める目印」を設定する関数です。私たちが使うとき、乱数は本当にランダムに見えるように振る舞いますが、実際にはコンピュータは決まったアルゴリズムで数字を作っています。そのため、同じプログラムを同じ条件で何度実行しても、乱数の列を再現したいときには最初に“種”を決めておく必要があります。set.seed(123) と書くと、これから出てくる乱数の列が“123という種”に基づくものになります。つまり、同じコードと同じ seed を使えば、出力される乱数列は毎回同じになります。初心者の皆さんは、ゲームの「リセットボタン」を押す感覚でイメージすると分かりやすいです。具体的には、たとえば 1 から 100 までの数字から5つを選ぶような処理を、set.seed(123) の後に書くと、毎回同じ5つの数字が出てきます。seed が違えば違う結果になります。これが「再現性（レプリケーション）」と呼ばれる考え方で、データを分析するときに結果を誰かと共有したり、教えるときに同じ結果を見せたいときにとても役に立ちます。注意点として、seed は任意の整数でいいのですが、異なる seed を使えば別の乱数列になります。また、R のバージョンや使っている乱数生成器の種類が変わると、同じ seed でも結果が変わることがある点にも気をつけましょう。初心者はまず set.seed(123) のように使い、結果の再現性を体感してみると理解が深まります。

set.seedの同意語

乱数の種を設定: 乱数生成の起点となる種を設定して、同じシードを使えば毎回同じ乱数列を再現できるようにする操作。
シードを設定: 乱数生成器に対して種（シード値）を設定し、再現性のある乱数を得るための基本操作。
乱数の種を固定: 乱数の種を固定して、実行ごとに同じ乱数列を得られるようにすること。
乱数の種を初期化: 乱数生成の出発点となる種を初期化して、新しい乱数列の開始点を定義する。
乱数の初期値を設定: 乱数生成の初期値を設定して、乱数列の再現性を確保する。
起点となるシードを設定: 乱数列の起点となるシード値を設定して、同じ起点から同じ乱数を再取得できるようにする。
再現性を確保するためのシードを設定: 研究やデバッグで結果を再現できるよう、特定のシード値を設定する。
種を固定する: 乱数生成の種を固定して、予測可能で再現性のある乱数を得る。
種を設定する: 乱数生成の種を設定する、という意味の短い言い換え。
シード値を設定: シード値を設定して、乱数列の初期条件を決める。
乱数生成の初期シードを設定: 乱数生成の初期シードを設定して、再現性のある乱数を得る基盤を作る。
乱数の種を決定する: 乱数生成の種を決定して、乱数列の出発点を定める。
シードを固定化する: シード値を固定化して、一定の再現性を保証する。
初期シードを設定: 初期のシード値を設定して、乱数列の再現性を確保する。

set.seedの対義語・反対語

未設定: seed（乱数の種）がまだ設定されていない状態。結果を毎回再現できるとは限らないことを指します。
乱数種を固定しない: 乱数生成に使う種を固定せず、毎回異なる結果になる設定のこと。
自然乱数: 理論上の真の乱数に近い不規則性を利用する乱数で、再現性を期待しにくくなります。
非決定的: 同じ入力・条件でも出力が異なるような性質。決定性がない状態を指します。
再現性なし: 同じ条件で実行しても結果を再現できない状態を意味します。
乱数の種なし: set.seedのように乱数の種を指定せず、種が存在しない状態。

set.seedの共起語

R: 統計計算言語のひとつ。set.seedはこのRで乱数の種を設定して再現性を確保するために使われます。
乱数: 予測できない数の並びのこと。set.seedと一緒に使うと同じ乱数列を再現できます。
再現性: 同じ条件で実行すれば同じ結果を得られる性質のこと。データ分析で特に重要です。
乱数の種: 乱数列の出発点となる値。set.seedでこの種を設定します。
seed: 英語の用語。乱数の種を指します。
seed値: seedとして使う整数値のこと。例: set.seed(123) の 123 のように指定します。
乱数生成: 乱数を作り出すプロセス全体のこと。
runif: Rの均等分布に従う乱数を生成する関数。
rnorm: Rの正規分布に従う乱数を生成する関数。
sample: データから標本を取り出す関数。set.seedと組み合わせて再現性のある抽出を行えます。
サンプル: 抽出したデータのこと。標本とも言います。
ベースパッケージ: Rの標準機能をまとめたパッケージ。set.seedはこの基盤機能に含まれます。
RStudio: Rを使う開発環境。set.seedと組み合わせてコードを実行します。
コード: 分析や処理を記述したプログラムのこと。set.seedはコード内で使われます。
状態: 乱数発生器の内部状態のこと。set.seedはその状態を初期化します。
乱数の状態: 乱数発生器の現在の内部の配置や状態。結果の再現性に影響します。
再現性の確保: 同じデータ・同じコード・同じseedで結果を再現できるようにすること。

set.seedの関連用語

set.seed: R の乱数生成器の状態を初期化して以降の乱数列を再現可能にする関数。seed には整数を渡す。
seed: 乱数列の出発点となる値。同じ seed を使えば同じ乱数列を得られる。
RNG（乱数生成器）: 乱数を生成する仕組みと内部状態の総称。set.seed で状態を固定して再現性を得る。
.Random.seed: 現在の RNG の内部状態を格納する内部変数。次に生成される乱数の元になる。
RNGkind: 乱数生成器の種類やアルゴリズムを設定する関数。例: kind='Mersenne-Twister'、normal.kind='Inversion' など。
kind: RNGkind の第一引数で指定する乱数生成器の種類を表す文字列。
normal.kind: 正規分布の乱数生成アルゴリズムを指定する引数。
sample.kind: sample() の乱数生成アルゴリズムを指定する引数。R 3.6.0 以降の重要な変更点。
Mersenne-Twister: 長周期の代表的な疑似乱数生成器。R のデフォルトとしてよく使われる。
runif: 一様分布の乱数を生成する関数。
rnorm: 正規分布に従う乱数を生成する関数。
sample: データを無作為に抽出する関数。set.seed で抽出結果を再現可能にできる。
再現性: 同じデータとコードで同じ結果を再現できる性質。
RNGversion: 過去の RNG の仕様に切替えるための関数。コードの互換性を保つのに使う。
疑似乱数: 実際には決定論的ではなく、アルゴリズムに基づく乱数。set.seed で決定的な系列を得られる。