私が【栄養士おまかせ定期便】で担当している、
腎臓病をお持ちの80代女性のお客様をご紹介いたします。

その方は以前から、ご主人様とともに食事療養に熱心に取り組まれており、
市の栄養教室に参加されたり、腎臓病の食事についてご自身でも
勉強されたりしながら、「少しでも数値を良くしたい」と
日々努力を続けていらっしゃいます。

私にも定期的にご連絡をくださり、血液検査の結果を送ってくださいます。
「今回、この数値が良くなったよ！」
そんなご報告をいただくたびに、私自身もとても嬉しく、
この仕事をしていて本当に良かったと感じます。

一方で、数値の改善が停滞している時には、
「今のお食事の中で何を工夫したらもっと良くなるだろう」と
私も一緒になって考えます。
それほど、お客様からいただくお言葉は励みになりますし、
「少しでもお力になりたい」という思いにつながっています。

「食事療法」と聞くと、「制限ばかりで食事の楽しみがなくなってしまう」と
感じる方もいらっしゃるかもしれません。
しかし、どれだけ体に良いことであっても、
我慢ばかりでは長く続けることは難しいと私は考えています。
だからこそ、「どのような方法なら無理なく続けられるか」
「少しだけ頑張ってみようと思えるか」を大切にしながらご提案しています。

例えば、間食がお好きな方には、完全にやめていただくのではなく
内容や量、頻度を一緒に考え、お客様ご自身が取り組みやすい方法を
探していきます。

食事療法は、一人で頑張り続けるのは大変なものです。
ぜひ一人で抱え込まず、お気軽にご相談ください。ミールタイムでは、
お客様の数値改善と健康的な毎日のために、
全力でサポートさせていただきます。

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本日は、前回同様そよぎハート＆ライフクリニック　湘南平塚の管理栄養士
谷野麻衣様をご紹介いたします。

私が驚いたのは、広い診察室の一角で、理学療法士によるリハビリトレーニングを行える環境が整っていたことです。

また、院内には臨床検査技師も常駐しており、血液検査の結果が約1時間で分かるため、その結果をすぐに栄養相談へ反映できる点も非常に魅力的だと感じました。検査結果をもとに食生活を振り返りながら、患者さんと一緒に改善点を確認できる環境が整っています。

栄養相談は常勤管理栄養士2名で対応しており、予約時には食事に関する「事前アンケート」を実施しています。患者さんに1日分の食事内容を記入していただき、その内容をもとに栄養相談を行っているそうです。

ここからは、谷野様をインタビュー形式でご紹介いたします。
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1.管理栄養士を目指したきっかけ

食べることが好きだったことに加え、両親が医療関係者であったため、医療分野の仕事に興味を持ちました。その中で、食事を通して健康を支える「管理栄養士」という職業があることを知り、大好きな食事を通じて人の健康をサポートできる点に魅力を感じ、目指すようになりました。

2.やりがいを感じるとき

患者さんの検査数値が改善した時はもちろんですが、「楽しく会話ができた」「会うのが楽しみだった」と言っていただけることにも、大きなやりがいを感じています。

最も印象に残っているのは、独居の高齢の患者様で、初回の面談時には「早く死にたい」「生きている意味がない」といった否定的なお言葉が多く聞かれていました。 しかし、継続して栄養相談を行う中で、現在では「あなたと話すために頑張るよ」と前向きなお言葉をいただけるようになりました。この経験から、患者様の生活や気持ちに寄り添いながら関わることの大切さを実感しました。

3.管理栄養士として今後やりたいこと

患者さんに寄り添った栄養指導を大切にしながら、自身の知識や経験を深め、食事を通して前向きに生活できるよう支えられる管理栄養士でありたいです。
また、知識をつけて患者様の数値改善ができるように資格も取得していきたいです。

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谷野様、ありがとうございました。

谷野様、秋葉様は、努力の末「心不全療養指導士」の試験に合格されたそうです。
近年は難易度も上がっており、合格率は約70％とのことです。

さらに今後は、「糖尿病療養指導士」などの資格取得にも挑戦したいと、前向きにお話しされていました。お二人の向上心あふれる姿がとても印象的でした。

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先月末に文京区の順天堂大学内にて、
日本病態栄養学会関東甲信越地方会が開催され
企業展示で参加してまいりました。

今回は関東甲信越の医療機関様を中心にご参加されており
先生方の発表の合間に、企業展示のエリアにも
多くの先生方にお越しいただきました。

前の週に大阪で糖尿病学会に参加致しましたが、
まだミールタイム夏号がお披露目できなかったので、
今回のブースで夏号をご紹介させて頂きました。

最近病院やクリニックさんで、肥満外来を開設
させているところも増えてきています。
今回の夏号でご紹介している、ヘルシー食ごはん付の
コラボ弁当が大変好評でした。
■74-105マンナンヒカリとのコラボ弁当
■74-109ダイズライスとのコラボ弁当

主食については、栄養指導で話題になることも多いと
思いますので、ぜひこの機会にご紹介いただければ
嬉しいです！

前週に糖尿病学会でお会いした栄養士さんも来られており、
また会いましたね、とお互い言い合っていました。
そういった先生方の姿を見ると、
常に新しい情報を吸収し続ける学びの姿勢に、
改めて自分ももっと頑張らねばと刺激をいただけます。
数あるブースの中で、弊社のブースにお越しいただき
本当にありがとうございます。

いただいたご意見を反映させ、
サービスと商品を磨いてまいります。
貴重なご意見ありがとうございました。

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こんにちは。
デザインシステム室の濱口です。

直近の業務で重み付き乱択アルゴリズムを導入しました。
導入するにあたり知らないことが多く、学ぶことがあったので今回記事にしました。

重み付き乱択アルゴリズムとは？

重み付き乱択アルゴリズムとは、各要素に「重み（Weight）」と呼ばれる数値を設定し、その重みの大きさに比例した確率で要素をランダムに選ぶアルゴリズムです。

プログラムの世界では、単純にランダムな数（乱数）を生成すると、すべての選択肢が同じ確率で選ばれてしまいます。そこで、抽選対象のオブジェクトに「出やすさの数値（重み）」を持たせ、合計値の中での割合に応じて当選を決める仕組みが必要になります。これが重み付き乱択アルゴリズムです。

累積和について

このアルゴリズムを調べてる中で、累積和というテクニックが重要になっているのでこちらも紹介したいと思います。累積和（cumulative sum）とは、配列の「先頭からの合計」をあらかじめ計算しておくことで、後続の処理にて好きな区間の合計を一瞬で求められるようにするテクニックのこと。

例えば、ある1週間の日ごとの勤務時間（データ）と、その日までの合計勤務時間（累積和）の表です。

日数 (1日目 (月)2日目 (火)3日目 (水)4日目 (木)5日目 (金)6日目 (土)7日目 (日)勤務時間4時間5時間0時間3時間4時間8時間6時間合計時間（累積和）49912162430

この表を使って、「4日目（木）から6日目（土）までの3日間に、合計で何時間働いたか」を計算してみます。

1. 普通に計算する場合

4日目、5日目、6日目の時間をそれぞれ確認して足し算します。

3 + 4 + 8 = 15時間となります。

今回は3日間だけなので簡単ですが、これが「12番目から250番目までの合計」のように範囲が広くなると、何十回も足し算を繰り返さなければならず大変になります。

2. 累積和を使って計算する場合

累積和の表があれば、範囲がどれだけ広くても「知りたいエリアの右端の数字」から「不要なエリアの右端の数字」を引き算するだけで答えが出ます。

1〜6日目までの合計時間：24時間（必要な範囲の右端）
1〜3日目までの合計時間：9時間（いらない範囲の右端)

(1日~6日間の合計) – (1日~3日間の合計) = 24 – 9 = 15時間

このように、「6日目までの累計（24）」から「4日目の直前、つまり3日目までの累計（9）」を一回引き算するだけで、間の3日間の合計時間が正確に導き出せます。
これが累積和の基本的なやり方になります。

実務で使うにあたりどれだけデータが大量にあっても、この表（累積和の配列）をあらかじめプログラムに作らせておけば、任意の区間の合計値を出す計算が一瞬で終わります。

ガチャのレア度（UR, SR, N）で見る具体例

それでは本題の重み付き乱択アルゴリズムについて例を挙げながら説明します。よく活用されているのがソーシャルゲームのガチャです。新しく実装するガチャに、「UR（ウルトラレア）」「SR（スーパーレア）」「N（ノーマル）」の3つのレア度を入れるケースを考えてみます。

「重み付き」で設定する

重みで設定するときは、全体の合計値はいくらでも構いません。それぞれのレア度に「出やすさのパワー（数値）」を割り振るイメージです。

• 
  UR：3
  
• 
  SR：17
  
• 
  N：80
  
• 合計：100

この場合は合計が100なので確率と同じように見えますが、重みのメリットは合計値が柔軟に変えられる点にあります。たとえば、以下の設定も比率（3 : 17 : 80）が全く同じであるため、ゲーム内では完全に同じ確率のガチャとして動作します。

• 
  UR：30
  
• 
  SR：170
  
• 
  N：800
  
• 合計：1000

なぜ開発で「重み」を使うのか？

なぜ『重み』というアルゴリズムを使うの？」という疑問が湧くかもしれません。 その理由は、ゲームの運用中に「新しいレア度や、限定キャラを追加したい！」となったときに、重みを使った方が圧倒的にメンテナンスしやすいからです。

ガチャに新レア度「SSR」を追加する場合

重み付き乱択アルゴリズムを使っていると……（追加するだけ）

重みの場合は、全体の合計を気にする必要がありません。新レア度「SSR」の出やすさのパワー（重み）を「5」と決めたら、ただそれをリストに追加するだけでシステムが成立します。

• 
  UR：3
  
• 
  SR：17
  
• 
  N：80
  
• 
  SSR：5 （新しく追加！）
• 新しい合計：105

重み付き乱択アルゴリズムのプログラムは、自動的に「全体の合計値（105）のうち、5の割合でSSRを出す」という計算を処理してくれます。開発者は他のレア度の数値を書き換える必要が一切ありません。

イメージ

実験

最後に実際にコードを使って重み付けの乱択を試してみます。
以下がコードになります。

# 1. ガチャの中身と「重み」を設定

# 比率は UR:3, SR:17, N:80（合計100）

gacha_box = { "UR" => 3, "SR" => 17, "N" => 80 }


# 2. 合計の重みを計算（3 + 17 + 80 = 100）

total_weight = gacha_box.values.sum

# 結果を記録するためのハッシュ（初期値はすべて0回）

results = { "UR" => 0, "SR" => 0, "N" => 0 }

# 3. ガチャを1000回引くシミュレーション

total_rolls = 1000

total_rolls.times do

  random_value = rand(0..total_weight)

  

  # どのレア度に当選したかを判定するループ

  current_sum = 0

  gacha_box.each do |rarity, weight|

    current_sum += weight # 重みを順番に足していく（境界線を作る）

    

    # ランダムな数字が、現在の境界線より小さければ当選！

    if random_value < current_sum

      results[rarity] += 1

      break # 当選したら今回のガチャは終了、次の回へ

    end

  end

end

# 4. 検証結果の出力

puts "=== ガチャ1000回の実行結果 ==="

results.each do |rarity, count|

  # 実際に当たった確率（%）を計算

  actual_percentage = (count.to_f / total_rolls * 100).round(1)

  

  # 設定した本来の理論上の確率（%）を計算

  theoretical_percentage = (gacha_box[rarity].to_f / total_weight * 100).round(1)

  

  puts "[#{rarity}] 当選回数: #{count}回 | 実際の確率: #{actual_percentage}% (理論値: #{theoretical_percentage}%)"

end<

実行結果

ruby free/gacha.rb

=== ガチャ1000回の実行結果 ===

[UR] 当選回数: 33回 | 実際の確率: 3.3% (理論値: 3.0%)

[SR] 当選回数: 148回 | 実際の確率: 14.8% (理論値: 17.0%)

[N] 当選回数: 819回 | 実際の確率: 81.9% (理論値: 80.0%)

多少のズレはありますが、重み付けした比率の抽選結果になりました。

感想

実際の業務では、今回のガチャとは全く異なる対象の設計と実装に取り組みました。対象が複雑であったため形にするまでは非常に大変でしたが、粘り強く向き合ったことでシステムを構築する上での貴重な経験と深い理解を得ることができました。
近年はAIなどの技術を活用することで、以前に比べプログラムの実装自体は比較的簡単に行える環境が整ってきています。今後はこの利点を活かし、実装のハードルに阻まれることなく、さらに多様なアルゴリズムの仕組みや設計に触れ、エンジニアとしての引き出しを増やしていきたいと考えています。

さいごに

現在デザイン・システム室では、新しいメンバーを募集しています。少しでも興味を持たれた方は、ぜひご応募ください✨💻
皆様からのご応募、心よりお待ちしております。

参考資料
https://harucoder.jp/blog/algorithm-cumulative-sum#%E7%B4%AF%E7%A9%8D%E5%92%8C%E3%81%A8%E3%81%AF
https://qiita.com/kohnosuke/items/4b09507c63fbee32a372
https://qiita.com/pocokhc/items/a8f0281d54e1de7d3a30
https://www.shokasonjuku.com/ux-psychology/variable-reward