シミュレーションの活用

この問いに挙手で答えさせる（当たる／当たらない／分からない）。人数を板書。節2 で答え合わせをする。予想を先に置くのが今日の山場の仕掛け。

前回「まだ」が多かった目標を 2 分拾う。

進め方（12分） 実行 → 0.16 前後。「理論上は 1/6 = 0.1667」。10 回だと 0.0 や 0.3 が出る。1 万回だと安定する。

要点 試行回数が少ないと、偶然のばらつきが大きい。多いほど理論値に近づく。「1 回試して結論を出さない」がシミュレーションの基本。

つまずき range だけ 10 に変えて割る数を 10000 のままにすると、極端に小さい値が出る。「動くけれど間違い」の例。8 行目を p=cnt/i ではなく回数の変数にまとめる書き方（n=10000 を先に置く）を教えると直す場所が 1 か所になる。第8回の関数と同じ考え。目標 01。

進め方（10分） 冒頭の挙手の人数と比べる。結果は約 63%が 1 回以上当たり、約 37% は 100 回引いても 1 回も当たらない（教科書 p.83 の答え）。

拾いたい反応 「1% × 100 回 = 100% だと思った」。確率は足し算ではない。「当たらない」が 100 回続く確率が 0.99 の 100 乗で約 37%。

つまみで確率を 5% にすると 99% 以上が当たる。回数を 10 にすると 1 割程度。数を変えて何度も試せるのがコンピュータシミュレーションの強み。

実生活の話に落とす: ガチャ、抽選、雨の確率。「確率が低くても回数が多ければ起こる」「回数が多くても必ず起こるわけではない」。目標 02。

進め方（12分） 接する人数 6 → 3 に減らす。「山が低くなり、後ろにずれる」。合計は減る。「同じ集団でも、条件を変えると結果が変わる」。

ここが今日の要点（教科書 p.82 の 3 つの注意）

• どこまで正確に作るか このモデルは年齢も地域も移動も無視している。大まかな傾向を見るには足りるが、地域ごとの対策を決めるには足りない
• 別のモデル化はないか 一人ひとりを点として動かすモデル、地域をブロックに分けるモデルもある。表現の仕方は一つではない
• モデルが適切か 実際のデータと比べ、合わなければ直す。合うまで直すのではなく、なぜ合わないかを考える

「この 3 つを言えることが、結果を出すことと同じくらい大事」。次回の単元末の課題でも、この目で自分の作品を見る。目標 03。

次回・次々回は単元末の課題。「身のまわりの手作業を 1 つ、プログラムに任せる」。今日までの道具（分岐・反復・リスト・乱数・関数）を使ってよいと伝え、候補を考えてくるよう促す。

予想を先に（2分） 先に道具を開くと、触って終わる。予想を置いてから確かめると、違ったところが残る。

6分。円周率と待ち行列。どちらも回数を増やすと安定するのが見える。

道具は外で公開されている Web アプリ。この授業のページの中で開くので、別のページへは移らない。閉じれば、そのままこの枚に戻る。ブラウザの中で動き、入力はこの授業のサーバーには送られない。

進め方 手順のとおりに触らせる。終わったら前の枚の予想と見比べ、外れた人を 2 人読み上げる。

6分。円周率と待ち行列。どちらも回数を増やすと安定するのが見える。

道具は外で公開されている Web アプリ。この授業のページの中で開くので、別のページへは移らない。閉じれば、そのままこの枚に戻る。ブラウザの中で動き、入力はこの授業のサーバーには送られない。

1 分。「まだ」が多い目標は、次回の冒頭で拾い直す。

3 分。ここで出たものは次回の課題の候補になる。「数にできるか」を書けている人を 2 人読み上げる。