【Python】roundとは？数値の丸めをわかりやすく解説

はじめに

Pythonで数値を扱うときに、どうしても避けて通れないのが丸め処理ではないでしょうか。
金額やポイント計算など、端数を処理する場面は日常の開発でも多く存在します。
そこで役立つのが、Python round 関数です。

Python round は、指定した桁数に応じて数値を四捨五入してくれます。
しかし、実際に使ってみると「思ったとおりに丸められない」「浮動小数点の誤差が出てしまう」というトラブルに遭遇することもあるかもしれません。

この記事では、初めてPythonを学ぶ皆さんにもわかりやすいように、Python round がどんな場面で使われるのか、どういう特徴を持つのかを細かく解説します。
基本的な書き方だけでなく、丸めの仕組みや代表的な応用例、そして注意点や実務上の扱い方などもあわせて紹介します。

この記事を読むとわかること

• Python round 関数の基本構文とパラメータの意味
• 四捨五入の仕組みを理解するために大切なポイント
• 実務の中で使える具体的な丸め処理の例や応用方法
• 浮動小数点特有の誤差を回避するためのテクニック
• 丸め処理を使うときの注意点や銀行丸めの考え方

上記の内容を押さえておくと、Pythonで数値を扱うときに感じやすい「端数の扱い」に関する疑問がグッと解消されるはずです。

Python round の概要

**Python round は、浮動小数点数 (float型) **の値を与えて、指定された桁数 に丸めるための組み込み関数です。 よく見る四捨五入のイメージと近いですが、実際には後述するように特殊な場合もあります。
実際にどんな処理をしているのかを理解することは、丸め誤差を避けたり、意図したとおりの結果を得るうえでとても大切です。

なぜ丸めが必要なのか

日常的な計算では「1.5は2に四捨五入」「1.4は1」という感じで当たり前に四捨五入しています。
しかし、コンピュータの世界では小数点を扱うときに浮動小数点数 という特殊な内部表現を使うため、計算結果に誤差が生じやすいです。
また、単純に小数点以下を切り捨てればいい場面と、四捨五入がいい場面、あるいは「100円未満は切り捨て」というような実務的なルールが必要になる場面など、数値処理にはさまざまなパターンがあります。

Python round は、こういった場面で数値の端数を指定した桁数にまとめてくれる頼りになる存在です。
特に金額や個数などを扱うときに重宝するでしょう。

Python round のシンプルな使い方

Python round は以下のような構文で利用します。
二つの引数を取ることができ、第一引数は丸めたい数値、第二引数は小数点以下何桁に丸めるかを指定します。

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# シンプルな使用例
result = round(3.14159, 2)
print(result)  # 3.14

上記の例では、3.14159を小数点以下2桁までに丸めて、結果として3.14が得られます。
第二引数を省略すると、整数に四捨五入した結果が返されます。
また、小数点以下に限らず、整数の位を丸めることも可能です。
たとえば round(1234.56, -1) とすると、小数点以下ではなく整数部の末尾を丸めるので、1230.0という結果になります。

Python round の基本的な使い方

ここから、さらに詳しくPython round の引数の指定方法や結果の違いを説明します。
最初は単純に「四捨五入」の感覚で使っていても、実はいろいろなケースがありますので、それらを一通り見てみましょう。

引数のパターンと戻り値

Python round は、以下のような形式で呼び出せます。

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round(number, ndigits=None)

• number: 丸めたい数値を指定する
• ndigits: 小数点以下何桁に丸めるかを指定する。省略すると整数へ丸める

ただし、ndigits が負の値の場合は、整数部分の桁も丸めの対象になります。
以下に主な例を示します。

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print(round(3.14159))       # ndigits省略 → 3
print(round(3.14159, 2))    # 小数点以下2桁 → 3.14
print(round(3.14159, 3))    # 小数点以下3桁 → 3.142
print(round(1234.56, -1))   # -1 → 末尾の1桁を丸め → 1230.0

一般的に、round(x) であれば「一番近い整数に丸める」というのが基本動作だと考えてよいでしょう。
ただ、この「一番近い整数」が「0.5のときにはどうなるの？」という問題があり、ここでPython round の特徴的な挙動が関わってきます。

0.5の境界値が生じたとき

四捨五入というと「0.5以上なら繰り上げ、未満なら切り捨て」というルールを想像するかもしれません。
しかしPythonでは、0.5 の境界で偶数方向への丸め（いわゆる銀行丸め）が採用されています。
たとえば、 round(2.5) は 2 になり、 round(3.5) は 4 になります。

この挙動を知らないと、「2.5をroundしたのに3にならない」と混乱するかもしれません。
銀行丸めの理由は、統計計算や金融計算などで偏りを少なくするためという背景があります。
数字によっては上側に寄ったり下側に寄ったりしながら、全体的にはバランスを取るという仕組みです。

整数部を対象にする丸め

もう少し踏み込んでみると、整数の桁を丸めたい場合には負のndigitsを使います。
以下の例では、-1を指定すると「10の位」、-2を指定すると「100の位」を対象に四捨五入されます。

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print(round(1234.56, -1))  # 1230.0
print(round(1234.56, -2))  # 1200.0

このように、小数点以下だけが丸めの対象とは限りません。
金額の処理などで、「百円単位で丸めたい」という場合に使えるテクニックです。

浮動小数点数と丸めの注意点

実は、Pythonの浮動小数点数は内部で2進数を使って表現されています。
そのため、3.14159 のような10進数表記の値を完全には表しきれないケースがあるのです。
これにより、計算の結果がわずかに誤差を含んでしまう可能性があります。

浮動小数点の誤差

次のようなコードを試すと、意外な挙動が見られる場合があります。

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value = 2.675
print(round(value, 2))

2.67になるかと思いきや、2.68が返る可能性があります。
これは内部表現の誤差により、実際には 2.675 が正確に表されず、 2.6749999999999998 のようになっているためです。
その結果、小数点以下第3位が「5」より大きいと判定されてしまうのです。

roundだけで誤差を防げない場面

こうした浮動小数点特有の誤差は、Python round を使っても完全には回避できません。
もし金融の計算などで厳密な正確さが必要であれば、decimal モジュールや Fraction モジュールを活用する方法も検討する必要があります。
また、計算結果の桁数や表示フォーマットを工夫することによって、表示上の誤差を目立たなくする工夫も行われます。

四捨五入の仕組みを深掘りする

ここでは、Python round が持つ丸め処理の仕組みをさらに深掘りします。
特に銀行丸めについて詳しく理解しておくと、想定外の結果になったときの原因がわかりやすくなります。

銀行丸めとは

PythonのroundはRound half to even と呼ばれるアルゴリズムを採用しています。
これは「ちょうど中間の値になったときには、結果を最も近い偶数に寄せる」というルールです。
たとえば、以下の実行結果を見てみましょう。

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print(round(2.5))  # 2 → 偶数
print(round(3.5))  # 4 → 偶数
print(round(4.5))  # 4 → 偶数
print(round(5.5))  # 6 → 偶数

「2.5は2」「3.5は4」という結果を聞くと、最初は違和感を覚えるかもしれません。
しかし、大量の数値を扱う場合にこの方法を用いると、統計的に正の方向へ偏りすぎたり負の方向へ偏りすぎたりしない利点があります。
金融や会計の計算では、この手法が一般的に採用されることが多いといわれています。

普通の四捨五入との混在に注意

一方、他のプログラミング言語や計算ツール、あるいは日常の電卓の四捨五入は「0.5以上なら無条件に切り上げ」という単純なルールが多いです。
そのため、「2.5は3」という結果に慣れている人は混乱することがあります。
もし「一律で0.5を繰り上げたい」なら、decimal モジュールを使って別の丸めモードを指定するなどの工夫が必要です。

実務での活用シーン

ここでは、Python round が実際にどんな場面で使われるのかを少し具体的にイメージしてみましょう。

金額計算の端数処理

おそらく、もっともわかりやすいのは金額の端数処理です。
例えば、ネットショップの売上金額を計算して小数点以下を切り捨てたり、クーポンや消費税の計算で小数点以下数桁を処理したりなど、Python roundが活きる場面は多いです。

ただし、金融系では小数点以下の端数を切り捨てるケースもあれば、切り上げや銀行丸めをするケースもあります。
たとえば「すべての端数は切り捨ててしまう」という決まりがあるなら、 int() や math.floor() を使う方が望ましい場合もあります。
このように、丸め方のルールを事前に把握してから実装することが大切です。

個数の端数を調整する

物理的な在庫管理や生産システムなどで、「1.2個」のように小数点を含む個数を扱うことはあまりありません。
在庫の計算上は小数が出ても、最終的には整数個に丸める必要があります。
そんなときにはPython roundを使って適切に四捨五入する方法が便利です。

ただし、「倉庫に1.2個の在庫」という状況は現実にはありえないので、「小数点以下はすべて切り上げて在庫1個とカウントする」といった独自のルールを用意するかもしれません。
roundはあくまで四捨五入なので、切り上げや切り捨てをしたい場合には別の関数を使う必要があります。

グラフ表示や統計値

統計データやグラフを表示する際に、小数点以下が長いと見づらくなります。
たとえば中央値や標準偏差などの値を小数点以下2桁で見せたい場合には、Python roundで適切な桁数に整理すると見やすくなることがあります。
ただし、あくまで表示上の都合で丸めている場合には、内部的には元のフル精度の値を保持しておく方が後々の再計算に便利かもしれません。

Python round と他の丸め手法の比較

Pythonには、他にもmath.floor() や math.ceil() といった丸めに類する関数があります。
「floor」「ceil」は小数点以下を切り捨て・切り上げする機能であり、round とは挙動が異なります。
ここでは、主な丸め手法との比較を簡単に押さえておきましょう。

math.floor() と math.ceil()

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import math

print(math.floor(3.7))  # 3（小数点以下切り捨て）
print(math.ceil(3.1))   # 4（小数点以下切り上げ）

floor は「小数点以下を切り捨て」、ceil は「小数点以下を切り上げ」です。
正確には、「floor」は負の数の場合に実数直線上でより小さい整数に落とす処理となるので、たとえば math.floor(-1.2) は -2 になります。
一方で int(-1.2) は -1 になることから、微妙に動作が異なる場面もあります。

round は「最も近い整数に丸める (0.5境界は銀行丸め) 」なので、floor や ceil と比べると用途が異なるのです。

文字列フォーマットでの丸め

もう1つ考慮すべき点として、フォーマット変換があります。
たとえば format() や f文字列などを使って「表示上だけ小数点以下を丸める」場合には、round ではなく「フォーマット文字列」が主役となります。

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value = 3.14159
print(f"{value:.2f}")  # 3.14と表示

内部的には3.14159という値を保持していても、表示時に.2fを指定するだけで「小数点以下2桁」に整形できます。
最終的に「見た目の丸め」をしたいだけなら、この方法がシンプルです。
ただし、実際に値自体を四捨五入して更新する場合にはround が必要になります。

round 関数の引数を活用する応用例

ここからは、ちょっとしたコード例を交えつつ、Python round の応用的な使い方をいくつか紹介します。

特定桁数への丸め

前述のとおり、負のndigits を使うことで整数部分を丸められます。
例えば「百の位」に合わせて丸めたい場合には -2 を指定します。

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numbers = [123.45, 678.90, 450.12]
rounded_numbers = [round(num, -2) for num in numbers]
print(rounded_numbers)  # [100.0, 700.0, 400.0]

たとえば集計結果を百の位単位で概算したいようなときに使えますね。

銀行丸めの影響を明確に確認する

Python round の特性を確認するために、0.5刻みで一気に値を並べてみる例です。

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for i in range(1, 6):
    x = i + 0.5
    print(x, "→", round(x))

出力結果は次のようになるかもしれません。

1.5 → 2
2.5 → 2
3.5 → 4
4.5 → 4
5.5 → 6

「2.5は2になるけれど、3.5は4になる」というユニークなルールが改めて確認できます。

有理数をDecimalに変換する

先ほど触れたように、Python round だけで浮動小数点の誤差を完全に排除することはできません。
金融系や厳密な学術計算で誤差を許容できない場合には、decimal.Decimal を使うことが多いです。
以下の例では、Decimalに変換してから丸め操作を行い、任意の丸めモードを設定する方法のイメージを示します。

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from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP, getcontext

# 任意の丸めモードをセット（これはあくまで他の丸め手法の一例）
getcontext().rounding = ROUND_HALF_UP

value = Decimal("2.675")
rounded_value = value.quantize(Decimal("0.01"))  # 小数点以下2桁に丸める
print(rounded_value)  # 2.68 になる

この場合、Pythonの組み込み round ではなく、Decimal.quantize と呼ばれるメソッドで丸めを行っています。
もし「2.5は3にしてほしい」という従来の四捨五入を強制したいなら、このようにカスタマイズすることが可能です。

銀行丸めを意図的に回避するには

もし「銀行丸め」が困るという場合には、少し工夫が必要です。
たとえば「0.5は必ず切り上げたい」という場合には、次のように decimal モジュールを利用するか、あるいは自前で小数点以下の数値をシフトして処理するなど、複数の方法が考えられます。

自前で繰り上げ処理を行う

完全に自前で丸めたいなら、少数部分を取り出して条件分岐をする方法もあります。
たとえば、以下のような流れで処理できます。

1. 値を指定の桁数だけ10倍（あるいは100倍など）する
2. その値の小数点以下をチェックして、0.5以上なら切り上げ、未満なら切り捨て
3. 再び1/(10^n)倍して元に戻す

実際にはこの作業自体が浮動小数点誤差を含むかもしれないので、結局は decimal の方が安全なケースが多いでしょう。
しかし、ちょっとしたロジックならこのように独自実装で賄うこともできます。

実際のトラブルシューティング例

実務でよくあるケースとして、「値段設定をroundしたら予期しない値になった」「顧客向けの合計金額が1円ずれた」といったものがあります。
こうしたトラブルをどう解決するか、いくつかの例を示します。

ケース1：合計前にroundしたせいで合計がずれる

以下のようなケースはありがちです。

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prices = [100.225, 200.335, 150.845]

# 個別にroundしてから合計を出す
total = sum(round(p, 2) for p in prices)

これをやると、合計金額が誤差を含んでしまうことが少なくありません。
実際には、合計してから最後にroundした方が合計値と実際の小数点以下の処理が齟齬を起こしにくいです。
特に会計ソフトなどでは「合計金額は最終的に一回だけ丸める」というルールを採用しているケースが多いです。

ケース2：0.5の境界値が意図しない方向に丸められる

銀行丸めに慣れていない人が、以下のようなコードに驚くことがあります。

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print(round(2.5))  # → 2

「自分は2.5を3にしたかったのに」と思うかもしれません。
こうした場合は、decimal で丸めモードを変える、あるいは「0.5を少し加算して回避する」などのトリッキーな方法がとられることもあります。
しかし、誤差問題を考慮すると、やはり正統派の解決策は decimal モジュールの利用です。

ケース3：floatの誤差に起因する丸めの混乱

たとえば 2.675 を扱ったときに round(2.675, 2) が2.67ではなく2.68になってしまう問題です。
これはPython roundの問題というより、floatの内部表現 に起因するものです。
トラブルを防ぐならば、decimal や文字列フォーマット で対処するしかありません。

実務での実装ポイント

初心者の皆さんがPythonで開発を進めるときに、Python round を使う際に意識したいポイントをまとめます。

1. 銀行丸めの存在を知っておく

繰り返しになりますが、 round (0.5) は0ではなく0、あるいは2.5は2という事実は必ず頭に入れておきましょう。 もし想定外であれば、別の丸め手法を採用してください。

2. 浮動小数点は厳密でない

あくまで計算上の近似であるため、roundだけで厳密に制御するのは難しい面があります。
金融や統計などの高精度を求める分野では、decimalなどのライブラリを検討してください。

3. 合計前にroundを掛けすぎない

特に金額計算などでは、集計結果を得るまでの途中経過で何度もroundを掛けると誤差が重なります。
最終的なタイミングでまとめてroundするなど、業務ルールに応じて決めましょう。

4. 表示だけでいいならフォーマット

最終的に「小数点以下2桁に表示したい」だけなら、round を使わずにフォーマット文字列だけで済ませるケースが多いです。
内部の値は保持しつつ、見た目だけ丸めたいならフォーマットを使いましょう。

具体例：売上金額の集計をする

それでは、簡単な売上集計の例を使って、実際の使い方をイメージしてみましょう。
以下のような商品価格リストがあったとします。

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prices = [99.99, 149.50, 200.25, 350.75]

これらの商品を1個ずつ購入したとして、合計金額を小数点以下2桁で四捨五入したいとします。
合計を求めると以下のようになります。

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total = sum(prices)
print(total)  # 800.49 などの値になる

続いて、この合計を2桁で四捨五入します。

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final_total = round(total, 2)

ここで得られる final_total はあくまで、銀行丸めに基づいた値です。
もし小数点以下が「.5」になったときに、自分の想定した丸め方と違う結果になる可能性がある点に注意してください。

具体例：センサー値の丸め

別のシーンとして、IoTなどで取得したセンサー値を少数第3位以下を丸めるなどのケースを考えます。
例えば「温度センサーから取得した値を見やすいように小数点以下1桁にしたい」というニーズがあるかもしれません。
roundを使うと以下のようになります。

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sensor_values = [23.126, 23.456, 23.999, 24.499, 24.500]
rounded_values = [round(val, 1) for val in sensor_values]
print(rounded_values)

このとき「24.500」は「24.5」ではなく24.0になってしまうのか、それとも25.0になるのか、といった挙動を確認しつつ設計するのがポイントです。
実は、「24.500」はちょうど「24.5」なので、銀行丸めが起こる場合には24.0（=24）になるかもしれません。

よくある誤解

初心者の方がPython roundを使う中で遭遇しがちな誤解を、あらためて整理しておきます。

誤解1: 四捨五入=round(0.5以上は常に切り上げ)

Pythonのroundは**「0.5以上は常に切り上げる」** という単純なルールではありません。
銀行丸め（Round half to even）なので、結果が予想と違う場合があります。

誤解2: roundすれば浮動小数点の誤差を取り除ける

roundはあくまで指定した桁数への丸めであり、内部表現の誤差を無かったことにはできません。
実数の完全な正確性が必要な場合にはdecimalモジュールなどを検討してください。

誤解3: 切り捨てや切り上げはroundで実現できる

round は四捨五入専用の関数です。
切り捨て・切り上げをしたい場合には、それぞれ math.floor() や math.ceil()、あるいは int() などを使う必要があります。

最後に

ここまでの解説で、Python round の基礎から実務上の注意点までをおさえていただけたかと思います。
丸めは地味なトピックに見えますが、金額や数量といった重要な情報を扱う場合にはとても大切な処理です。

次にプログラムを組むときには、ぜひ「0.5のときはどうなるのか」「内部表現の誤差はどう処理すればいいのか」を意識してみてください。
この意識だけで、後々のバグを減らせるかもしれません。

まとめ

• Python round はPython組み込みの四捨五入機能で、デフォルトで銀行丸めを採用している
• ndigits 引数を指定することで、小数点以下や整数部の末尾など、さまざまな桁を丸められる
• 浮動小数点の誤差 により、意図しない結果になることがある
• 金融・会計計算などでは、decimalモジュール を使うと高精度な丸めが可能
• 「四捨五入」「切り捨て」「切り上げ」の違いを明確にし、目的に応じて正しい手法を選ぶことが大切

このように、Python round は非常に便利ですが、その背後にはいくつかの注意点や特殊なルール（銀行丸め）が潜んでいます。
初心者の皆さんはまずは気軽に round を試し、予想外の結果が出たら本記事を思い出してください。
丸めの仕組みを理解することで、金額計算や在庫数の管理など、数値を扱う多くの場面で安心してPythonを使えるようになるでしょう。