ちなみに人生初記事でっす。高校入るときのいい土産になったかも？

はじめに：なぜ「今」この記事が必要なのか

Rust で乱数を扱おうとして検索すると、多くの素晴らしい解説記事に出会います。しかし、そこで紹介されているコードを最新の環境で動かしようとすると、コンパイルエラーに直面することが少なくありません。その原因の多くは、Rust の主要な乱数クレートである rand のバージョンアップに伴う API の変更にあります。本記事では、初心者が「今」最短ルートで乱数を使いこなせるよう、最新バージョンに基づいた正しい書き方を解説します。

準備：30秒で終わるセットアップ

Rust で乱数を使うには、プロジェクトの設定ファイル（Cargo.toml）に依存関係を追加する必要があります。

[dependencies]
rand = "0.10.0"

この記事で紹介するコードはすべてこのバージョンで動作確認済みですので、安心して学習を進めてください。

【基本】まずはこれだけ：範囲指定で乱数を作る

ここ最近のバージョンアップで最も画期的なのは、乱数生成器（RNG）を明示的に準備することなく、一行で範囲指定の乱数を作れるようになった点（v0.9）です。

例えば「0 から 9 までの整数が欲しい」といった場合、専用の関数を呼び出すだけで済みます。

fn main() {
    // rand 0.10.0 で推奨される 範囲付き乱数生成
    // 0 から 9 までの整数をランダムに生成します
    let n: u8 = rand::random_range(0..10);

    println!("Random number (0-9): {}", n);
}

注目ポイント

• let n: u8 = rand::random_range(0..10);
  • 解説: 1行で特定の範囲から乱数を取り出せます。非常にラクです。

この際、範囲の指定方法には 2 つの種類があります。

• 一つは「終端を含まない（0..10）」指定。これは 0 から 9 までを生成します。
• もう一つは「終端を含む（0..=10）」指定。これは 0 から 10 までを生成します。

2026.3.9追記：範囲指定で気を付けるポイント

コメントつけてくれた@scivola様に感謝

let n: u8 = rand::random_range(0..256);

とすると、

error: range endpoint is out of range for `u8`
 --> src/main.rs:6:34
  |
4 |     let n: u8 = rand::random_range(0..256);
  |                                  ^^^^^^ help: use an inclusive range instead: `0..=255`
  |

となります。u8の範囲を超えないように、

let n: u8 = rand::random_range(0..=255);

とする必要があります。

コード例

基本を理解したら、よく使うパターンを見ていきましょう。

そのいち：乱数生成器（RNG）を取得して使い回す

複数の乱数を続けて生成する場合やループ内で使用する場合は、一度生成器を取得するのが一般的です。

use rand::prelude::*;

fn main() {
    // 1. RNG (乱数生成器) インスタンスを取得
    let mut rng = rand::rng();

    // 2. 生成器を使って複数の乱数を作る
    let a: u32 = rng.random();
    let b: f64 = rng.random_range(0.0..1.0);

    println!("Random u32: {}", a);
    println!("Random f64: {}", b);

    // 3. ループ内での再利用
    print!("Dice rolls: ");
    for _ in 0..5 {
        let die_roll = rng.random_range(1..=6);
        print!("{} ", die_roll);
    }
    println!();
}

注目ポイント

• let mut rng = rand::rng();
  • 解説: 現在のスレッドに紐付いた乱数生成器を取得します。内部状態を更新するため、必ず mut 修飾子が必要です。
• let a: u32 = rng.random();
  • 解説: 指定した型の範囲全体（u32 なら 0〜42億強）から乱数を生成します。
• let b: f64 = rng.random_range(0.0..1.0);
  • 解説: インスタンスメソッド版の範囲指定生成です。ループ内で何度も生成する場合はこちらの方が効率的です。

そのに：0.0〜1.0 の浮動小数点を生成する

ゲームの確率判定などでよく使われる手法です。

use rand::prelude::*;

fn main() {
    let mut rng = rand::rng();

    // 0.0 以上 1.0 未満の f64 乱数を生成
    let f: f64 = rng.random();

    println!("Random f64 (0.0-1.0): {}", f);

    // 確率判定の例 (25% の確率で成功)
    if f < 0.25 {
        println!("Success! (25% chance)");
    }
}

注目ポイント

• let f: f64 = rng.random();
  • 解説: f64 型を指定して生成すると、自動的に 0.0 以上 1.0 未満の範囲の値が返されます。確率判定の王道パターンです。

そのさん：リストの中身をシャッフルする

トランプの配札や、データの順序をバラバラにしたい時に使います。

use rand::prelude::*;

fn main() {
    let mut rng = rand::rng();

    let mut numbers = vec![1, 2, 3, 4, 5];

    // その場で要素をランダムに入れ替えます
    numbers.shuffle(&mut rng);

    println!("After shuffle: {:?}", numbers);
}

注目ポイント

• numbers.shuffle(&mut rng);
  • 解説: SliceRandom トレイトが提供するメソッドで、ベクタや配列の要素を直接（in-place）並べ替えます。

そのし：リストから要素を 1 つ選ぶ

「おみくじ」のように、リストの中からランダムに一つだけ中身を取り出す方法です。

use rand::prelude::*;

fn main() {
    let mut rng = rand::rng();

    let choices = ["Apple", "Banana", "Cherry", "Durian"];

    // ランダムに1つの要素を安全に（Option型で）取得します
    if let Some(choice) = choices.choose(&mut rng) {
        println!("Today's snack: {}", choice);
    }
}

注目ポイント

• choices.choose(&mut rng)
  • 解説: リストからランダムに1つの要素への参照を返します。リストが空の場合を考慮して Option<&T> 型を返す安全な設計になっています。

そのご：重みに基づいて選択する（ガチャの確率設定）

「レアアイテムは 1%、ノーマルアイテムは 85%」のように、特定の確率（重み）に従ってランダムに選択する方法です。

use rand::distr::{Distribution, weighted::WeightedIndex};

fn main() {
    let mut rng = rand::rng();

    let items = ["Normal", "Rare", "SuperRare"];
    let weights = [85, 14, 1]; // 重みの比率

    // 重みに基づいたインデックス生成器を作成
    let dist = WeightedIndex::new(weights).unwrap();

    // インデックス（0, 1, 2）を取得して対応するアイテムを表示
    let idx = dist.sample(&mut rng);
    println!("Result: {}", items[idx]);
}

注目ポイント

• let dist = WeightedIndex::new(weights).unwrap();
  • 解説: 重みのリストから「インデックスの分布」を作成します。合計が 0 の場合などはエラーになるため、実戦では適切なエラー処理が推奨されます。
• dist.sample(&mut rng);
  • 解説: 定義した重みに基づいて、インデックス番号（0, 1, 2...）を 1 つ取り出します。

そのろく：再現性が欲しい：シードを指定して固定する

デバッグ中や科学計算では、実行するたびに結果が変わると困る場合があります。特定の「シード値」を与えることで、常に同じ乱数の列を生成できます。

use rand::prelude::*;
use rand::rngs::StdRng;

fn main() {
    let seed: u64 = 42;

    // 特定のシードから RNG インスタンスを作成
    let mut rng = StdRng::seed_from_u64(seed);

    let n: u32 = rng.random();
    println!("Seeded random: {}", n); // 常に同じ値が出力される
}

注目ポイント

• StdRng::seed_from_u64(seed);
  • 解説: 予測可能な（固定された）シードから生成器を初期化します。同じシードを使えば、どの環境でもまったく同じ乱数列が再現されます。

落とし穴：初心者がハマる「よくある間違い」

学習中にエラーが出た際、以下のポイントをチェックしてみてください。

• 古い API の使用: gen_range というメソッドは、古いバージョンでは主流でしたが、最新版では random_range 関数やメソッドに置き換わっています。
• インポートの不足: shuffle や choose を使うには、use rand::prelude::*; を含めて必要なトレイトを読み込む必要があります。
• 状態の更新: 乱数生成器から値を取り出す際、生成器自身の内部状態が更新されます。そのため、生成器を保持する変数には「変更可能（mut）」という印が必要です。

さらに高度な話題：ガウス分布

専門的な統計処理が必要な場合、平均と標準偏差を指定したサンプリング（正規分布）も可能です。この機能を利用するには、追加で rand_distr クレートを導入するのが一般的です。

[dependencies]
rand = "0.10.0"
rand_distr = "0.6.0"

use rand_distr::{Distribution, Normal};

fn main() {
    let mut rng = rand::rng();

    // 平均 0.0、標準偏差 1.0 のガウス分布を作成
    let normal = Normal::new(0.0, 1.0).unwrap();

    let v: f64 = normal.sample(&mut rng);
    println!("Normal distribution sample: {:.4}", v);
}

注目ポイント

• let normal = Normal::new(0.0, 1.0).unwrap();
  • 解説: 平均（mean）と標準偏差（std dev）を指定して分布を定義します。
• normal.sample(&mut rng);
  • 解説: 定義した分布に従って値を 1 つサンプリングします。

まとめ

乱数の世界はめんどくさく奥が深く、より複雑な統計分布や、高いセキュリティが求められる暗号学的用途など、さらに高度なトピックも存在します。公式の「Rand Book」や、詳細なリファレンスである「Docs.rs」のページを覗いてみてください。

補足：rand crateはバージョンアップでどこが変わったのでしょう

最後に一つだけ。「必ず自分の手で動かして確認すること」を忘れずに！