乱数とは無作為の抽出の事です。ここでは「次に何が来るのか、わからない」データとして定義します。
ここで紹介しているQuantis商品は基本的に０か１のビットデータを出力しますが、これを加工することで10進数でも16進数でも文字列でも、確実な不規則性を望む形で利用することができます。

乱数は身近で利用されています。選択を天に任せるとき、勝負を運に任せるとき、コイントスやじゃんけんがよく使われます。これには「次に何が来るのか、わからない」ところが重要です。でも、じゃんけんの強い人っていますよね？コイントスやルーレットで特定の結果を出すのが上手な人が居るかもしれません。
これらは外部の要因が加わる余地があることによってプロセスが操作される/結果を推測できてしまう事が問題であり、乱数ではあっても、真の乱数とは言えません。

現在、PCやタブレット、スマートフォンを利用したショッピング、銀行や株取引など、インターネットを利用した重要な情報のやりとりが盛んに行われています。しかしながら、インターネットはその仕組み上、第三者がその通信データを盗み見ることが可能です。
そこでこの情報を暗号化することで、万一盗み見られてもその意味が抽出されないようにしています。このとき、その暗号が簡単に特定できないように乱数を使った鍵を利用して、通信されています。

疑似乱数とは、予めプログラムされた乱数です。疑似乱数のアルゴリズムに特定のシードデータを与える事で、バランスの良い、しかしながら予定された乱数が出力されます。同じアルゴリズムに同じシードを与えると、毎回同じ結果が出力されます。実はこれはこれで、科学分野のモデリングやシミュレーションでは重宝される事もあります。

もう20年以上前になりますが、あるWEBブラウザに実装された暗号通信のアルゴリズムが問題となったことがあります。このブラウザはハッカーにより解析され、暗号鍵の生成に、時間情報とPC固有情報を組み合わせた物をシード値とした疑似乱数を使用していました。暗号鍵そのものが数億、数兆通りの複雑さを有していても、使用された乱数が特定されてしまえば意味がありません。

ここでは「次に何が来るのか、わからない」事を乱数の要因として定義していますので、偏りがあっても乱数です。６面のサイコロについて考えてみましょう。
サイコロを持つ位置や角度、振るときの力具合など、頑張って習得したテクニックを完全に忘れてサイコロを振った場合であっても、その出目の結果が必ずしも完全な１／６であるとは限りません。サイコロの重心、角の削れ方、各面の跳ね方、滑り方などなど、クセの無い完璧なサイコロなどあり得ません。それでも「次に何が来るのか、わからない」という意味において、これも乱数です。
ID Quantiqueの製品において、検出器からの生の出力は量子エントロピーとして使用されます。

殆どの乱数の使用者が期待する出力は、その確率が完全に同等である乱数でしょう。
ID Quantique社の乱数発生器では、検出器から取得された量子エントロピーを後処理し、０か１で出力されるビットデータがそれぞれ完全に50％の確率であることを保証します。NIST 800-90で定義されているHash-Based DRBGアルゴリズムが使用されています。
ここで重要な事はこの後処理においても、一切のバイアスが存在していない事です。時間軸で見た場合の仕切りも無いため、確実に「次に何が来るのか、わからない」乱数を保証します。

現在の通信セキュリティーには、一般的に十分な複雑さをもった暗号が利用されていますので、一般的な使用ですぐに問題になることはありません。しかしながら万一にも問題が起こらないようにするために、複数の要素を元にした暗号源を持つことは現時点においても十分に意味のあることです。HSM、自動車通信、セキュリティーカメラ、金融取引、ブロックチェーンなど、万一が発生しない為にも確実な乱数が必要とされています。

また将来的には、プロセッサの計算能力の向上や効率的なアルゴリズムの発見により、現在の暗号方式が十分でなくなる可能性はあり得ます。さらに近年の量子コンピュータの発展により、桁数の大きな複雑な暗号であっても、わずかな時間で解読されしまう事が予見されています。通信基盤や自動車通信など、長期間利用されるデバイスにおいては、将来的な暗号アルゴリズムにも対応できるように予め準備しておくことが求められています。

ゲームやギャンブルにおいて、ある種の偏りは面白さをもたらします。
しかしながら長い時間軸で見た場合には、その当選確率は明示的に管理されるべき要素です。どのような入力があった場合でも確実にその設定目標に収束することが望まれます。様々な認証を取得したデバイスを利用することは、外部からのバイアスを排除している事を示すためにも有効です。