日本色彩学会誌 第 39 巻 第 5 号 SUPPLEMENT（2015）
Journal of the Color Science Association of Japan, Vo.39, No.5 Supplement

日本色彩学会第 46 回全国大会［米沢］’15

発表論文集

Proceedings of the 46th Annual Meeting

会期：2015 年 9 月 26 日～ 27 日
会場：山形大学工学部（米沢キャンパス）*口頭発表：31 件
ポスター発表：41 件（カラーデザイン作品発表を含む）

発行

一般社団法人 日本色彩学会
ＴＨＥ　ＣＯＬＯＲ　 ＳＣＩＥＮＣＥ　ＡＳＳＯＣＩＡTION OF JAPAN目
次
Contents［1A-1］対極の感情を描いた作品における「赤」が及ぼす原基的な特徴の検討 －統計的分析方法を用いて－ ……………… 1
A Study of “Red” Fundamentally Individual on Positive and Negative of Representations — by A Statistical
Analytic Method —金澤律子（東海大学），高崎いゆき（三菱総研 DCS ㈱）Ritsuko Kanazawa 1 and Iyuki Takasaki 2
1
Tokai University, 2 Mitsubishi Research Institute DCS Co.,Ltd［1A-2］陰陽五行説の由来と白色の意味―陰陽五行説と四大元素説の比較 ……………………………………………………… 5
The Origin of the Yin-Yang Five Elements Theory and the Meaning of White: A Comparison of the Yin-Yang
Five Elements Theory and the Four Classical Elements Theory
吉村耕治（関西外国語大学），山田有子（色彩講師・挿絵画家）
Kohji Yoshimura 1 and Yuko Yamada 2
1
Kansai Gaidai University，2 Color Instructor, Illustrator［1A-3］ピンク色の範囲と連想 ………………………………………………………………………………………………………… 9
Color Ranges and Associations of Pink
宮田久美子（常磐短期大学）
Kumiko Miyata, Tokiwa Junior College［1A-4］現代の小中学生が好む色とその連想語に関する研究 ……………………………………………………………………… 11
A study of the color preference and its word associations in elementary and junior high school students
名取和幸（日本色彩研究所）
Kazuyuki Natori, Japan Color Research Institute［2A-1］色彩環境の変化が身体運動能力に及ぼす影響－ ＬＥ　D 昼光色と赤色を中心として－ …………………………………… 15
The Effects of the environmental color change on the ability of the Human Movement -Focus on LED
daylight and red color張 禎，邵 建雄，湯 海鵬（愛知県立大学）
Zhen Zhang，Jian-xiong Shao and Hai-peng Tang
Aichi Prefectural University［2A-2］色彩感情の測定法の開発と適用結果 ………………………………………………………………………………………… 18
A New Method for Measurement of Affection to Colors and Tentative Results
菊谷敬子，畑田明信（神奈川大学大学院人間科学研究科），三星宗雄（神奈川大学人間科学部）
Takako Kikuya 1，Akinobu Hatada 1 and Muneo Mitsuboshi 2
1Graduate School of Human Sciences Kanagawa University, 2 Department of Human Sciences Kanagawa
University［2A-3］配色要素が建物の印象に及ぼす影響 ………………………………………………………………………………………… 22
Effects of Color Elements on the Impression of Architecture
庄 怡（筑波大学大学院 ），山本早里 （ 筑波大学芸術系 ）Yi Zhuang 1 and Sari Yamamoto 2
1
Doctoral Program in Art and Design, University of Tsukuba, 2 Institute of Art and Design, University ofTsukuba［2A-4］ アゲハチョウの翅における色構成に関する調査 ……………………………………………………………………………… 25
Investigation of color structure in the swallowtail butterfly wings
梯 絵利奈，笠松慶子 （ 首都大学東京大学院 ）Erina Kakehashi，and Keiko Kasamatsu
Tokyo Metropolitan University［3A-1］ 色刺激による輝度刺激由来の脳活動の抑制 …………………………………………………………………………………… 27
The suppression of luminance induced brain activity by chromatic stimuli
根岸一平，篠森敬三（高知工科大学）
Ippei Negishi and Keizo Shinomori
Kochi University of Technology［3A-2］ 光感受性網膜神経節細胞が関与する明るさ知覚の定式化 …………………………………………………………………… 30
Formulation of perceived brightness as a function of ipRGC
山川昌彦，岡嶋克典（横浜国立大学大学院）
Masahiko Yamakawa and Katsunori Okajima
Yokohama National University［3A-3］ 光沢ハイライト色による色恒常性への寄与 …………………………………………………………………………………… 32
Contribution of specular highlight color to color constancy
永井岳大，須藤涼汰，川島祐貴，山内泰樹（山形大学）
Takehiro Nagai, Ryota Suto, Yuki Kawashima and Yasuki Yamauchi
Yamagata University
Supplement i［4A-1］ 評価理由を媒介変数とした３色配色の好み予測式 …………………………………………………………………………… 36
Color combination preference expression bringing into the reasons as intermediary variables槙究（実践女子大学）
Kiwamu Maki, Jissen Women's University［4A-2］「着たい服の色・よく着る服の色」とパーソナリティ特性との関係 ―向性について－ …………………………… 40
Relationship between personality and color of the clothes which one want to wear・the color of the clothes
You wear usually well - with a special reference to extroversion 松田博子（カラーコンサルタントスタジオ），名取和幸（日本色彩研究所），破田野智美（立命館大学）
Hiroko Matsuda 1, Kazuyuki Natori 2 and Tomomi Hatano 3
1
Color Consultant Studio, 2Japan Color Research Institute, 3 Ritsumeikan University［4A-3］ パーソナルカラーにおける色と顔の見え方に関する研究～測色によるアプローチ～ …………………………………… 42
The study of how to be looked a change of face in ‘Personal Color’~Approach by colorimetric data
analysis~
真田めぐみ，冨山眞知子，沼上恵里（NPO 日本パーソナルカラー協会），小松原 仁（一般財団法人 日本色彩研究所）
Megumi Sanada 1, Machiko Tomiyama 1, Eri Numakami 1 and Hitoshi Komatsubara
1
NPO Japan Personal Color Association, 2 Japan Color Research Institute［4A-4］ 空間知覚における色の効果：膨張収縮・明視性・空間定位 ………………………………………………………………… 46
The Effect of Color on Spatial Perception: Expansion-Contraction，Visibility, Spatial Localization
周 暁強，畑田明信（神奈川大学大学院人間科学研究科），三星宗雄（神奈川大学人間科学部）
Zhou Xiaoqiang 1, Akinobu Hatada 1 and Muneo Mitsuboshi
1
Graduate School of Human Sciences, Kanagawa University, 2 Department of Human Sciences, Kanagawa
University［1B-1］2 型 3 色覚者のカテゴリカル色知覚モデルの構築 …………………………………………………………………………… 50
Modeling the categorical color perception of deutan observers
大西悠貴，矢田紀子，眞鍋佳嗣（千葉大学）
Yuki Onishi, Noriko Yata and Yoshitsugu Manabe
Chiba University［1B-2］ かすみによる彩度知覚の変化 – かすみのシミュレーション画像による彩度マッチング – ……………………………… 52
Change in Saturation Perception by Haze – Saturation Matching by Images with Simulated Haze –高橋有希，溝上陽子，矢口博久（千葉大学大学院）
Yuki Takahashi, Yoko Mizokami and Hirohisa Yaguchi
Chiba University Graduate School［1B-3］ ２色覚者色弁別能力の機能性分光フィルタによる模擬－バリアントール P,D,U の模擬特性－ ……………………… 55
Simulated Color Discrimination Ability of Dichromats by Spectral Functional Filter –Variantor P, D and U
types–
篠森敬三（高知工科大学），宮澤佳苗（伊藤光学工業㈱），中内茂樹（豊橋技術科学大学）
Keizo Shinomori 1, Kanae Miyazawa 2 and Shigeki Nakauchi 3
1
Kochi University of Technology, 2 Itoh Optical Industrial Co., Ltd.，3 Toyohashi University of Technology［1B-4］ 青色照明下における色彩の見え方 －低照度の場合－ ……………………………………………………………………… 59
Visual Perception of Colors on Blue lighting the Low Illuminance大野治代（大手前大学）
Haruyo Ohno, Otemae University［2B-1］ 隅田川の橋梁群色彩調査 ………………………………………………………………………………………………………… 61
Color research of the bridges over the Sumida River
環境色彩研究会 ※発表 杉山朗子
（日本カラーデザイン研究所），網村眞弓（主査 /カラー・デザイン・ファーム），加藤進久（副主査 / ㈱日本廣告社），永田泰弘（顧問），松崎雅則（松崎生活デザイン），萩原京子（サンスター技研㈱），高山美幸（エスケー化研㈱），山田誠司（三和工務店），西島幸子，荘真木子，山川やえ子
Akiko Sugiyama 1, Mayumi Amimura 2 , Nobuhisa Kato 3, Yasuhiro Nagata 4, Masanori Matsuzaki 5, Kyoko
Hagiwara 6, Miyuki Takayama 7, Seiji Yamada 8, Sachiko Nishijima, Makiko Syo and Yaeko Yamakawa
Environmental Color Study Group, 1 Nippon Color ＆ Design Research Institute inc., 2 Color Design Firm., 3 NIHONKOHKOKU-SHA INK., 4 Adviser, 5 Matsuzaki Life Design, 6 Sunstar Engineering Inc., 7 SK KAKEN Co., Ltd., 8 Sanwa Building
Co., Ltd［2B-2］ 居室の壁紙が及ぼす快適化機能の導入と評価 X 軸，Y 軸の体系提案 ………………………………………………… 65
Introduction and evaluation of comfort function of accent wall decor for living space
網村眞弓（カラー・デザイン・ファーム），田村雅紀（工学院大学建築学部建築学科准教授）
Mayumi Amimura 1, Masanori Tamura 2
1
Color Design Firm, 2 Kogakuin University Faculty of Architecture Department of Architecture , Assoc. Prof.
［2B-3］ 景観まちづくりにおける地域の個性化について―福島県 S 市・城下町の景観まちづくりの事例からー …………… 68
A scene town about a local individualization in making it -From an example made with the scene town ofFukushima S city, the castle town水野谷悌子（日本大学）
Teiko Mizunoya, Nihon University
Supplement ii

［2B-4］ 環境色彩の意識を高める「隠す」デザインワークショップ（２） ………………………………………………………… 72“Camouflage” Design Workshop to increase the awareness of environmental colors (2)山下明美（岡山県立大学）
Akemi Yamashita, Okayama Prefectural University［3B-1］ マルチバンドデジタルカメラによる錦絵資料の撮影と分光分析 …………………………………………………………… 74
Spectral Imaging of Nishiki-e by Multiband Digital Still Camara and Spectral Analysis of Blue Colorants
鈴木卓治（国立歴史民俗博物館），眞鍋佳嗣，矢田紀子（千葉大学大学院）
Takuzi Suzuki 1, Yoshitsugu Manabe 2 and Noriko Yata 2
1
National Museum of Japanese History, 2 Chiba University［3B-2］ 頬部の色素沈着部位の定量および「目立ち」の知覚への影響 ……………………………………………………………… 77
Distribution effect of pigmented spots on perceived facial skin color
菊地久美子（資生堂ﾘサーﾁｾンター/千葉大学大学院），片桐千華（資生堂ﾘサーﾁｾンター），溝上陽子，矢口博
久（千葉大学大学院）
Kumiko Kikuchi 1,2, Chika Katagiri 1, Yoko Mizokami 2 and Hirohisa Yaguchi 2
1
Shiseido Research Center, 2 Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University［3B-3］ 化粧肌の分光画像計測と CG 再現 …………………………………………………………………………………………… 80
Multi-spectral Imaging of Cosmetic Skin and Its CG Reproduction
兼子亜弓，田中法博，望月宏祐（長野大学）
Ayumi Kaneko, Norihiro Tanaka and Kosuke Mochizuki
Nagano University［3B-4］ スチームコンベクションオーブン庫内の加熱環境と食品の色変化との関係 ……………………………………………… 84
Relationship between Heating Conditions and Food Color Behaviors during Steam Oven Cooking
仲森裕司，伊與田浩志，酒井英樹，吉岡秀矩，高山正宏（大阪市立大学）
Yuji Nakamori, Hiroyuki Iyota, Hideki Sakai, Hidenori Yoshioka and Masahiro Takayama
Osaka City University［4B-1］Nayatani-Ｔheoretical（NＴ）表色系の開発：色彩強度に基づく NＴ 色相の決定 ………………………………… 87
The Nayatani-Theoretical (NT) color order system: NT hue determination based on chromatic strength ofhues
酒井英樹（大阪市立大学）
Hideki Sakai, Osaka City University［4B-2］ 小諸城のデジタルアーカイブと 3DCG 再現の検討 ………………………………………………………………………… 89
Digital Archive of Komoro Castle and Its 3DCG Reproduction
櫻井千寛，田中法博，望月宏祐（長野大学）
Chihiro Sakurai, Norihiro Tanaka and Kosuke Mochizuki
Nagano University［4B-3］ オフィス空間の印象に対する有機 Ｅ　Ｌ 照明の影響 …………………………………………………………………………… 93
Influence of the Organic EL lighting on impression of the office space
坂野要輔，川島祐貴，永井岳大，山内 泰樹（山形大学大学院理工学研究科）
Yosuke Sakano, Yuki Kawashima, Takehiro Nagai and Yasuki Yamauchi
Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University［4B-4］ イラストキャラクターの髪色印象の回帰分析とその応用 …………………………………………………………………… 97
Regression analysis of hair color of character with impression and its application
土居元紀，井上 拓，折立純平（大阪電気通信大学），酒井英樹（大阪市立大学大学院），小森政嗣（大阪電気通信大学）
Motonori Doi 1, Taku Inoue 1, Junpei Oritate 1, Hideki Sakai 2 and Masashi Komori 1
1
Osaka Electro-communication University, 2 Osaka City University, Graduate School［P- 1］ 室内空間における色の見えを再現する D-up viewer の作成と評価 ……………………………………………………… 99
Development of D-up viewer for correct color perception in an interior space
尾山真一，上原佑太，川澄未来子（名城大学），ﾁャンプラファ プワンスワン，
カムロン ヨンスエ（ラジャマンガラ工科大学
タニヤブﾘ校）
Shinichi Oyama 1, Uehara Yuta 1, Mikiko Kawasumi 1, Chanprapha Phuangsuwan 2 and Kamron Yongsue 2
2
1
Meijo University, Rajamangala Univ．of Tech．Thanyaburi，Thailand［P- ２］PCCS 表色系の iPad ディスプレイ上における Ｒ　GB 値の視感測色 …………………………………………………… 101
A study of visual measurement of PCCS’s RGB value on iPad display
若田忠之，齋藤美穂（早稲田大学人間科学学術院）
Tadayuki Wakata and Miho Saito
Faculty of Human Sciences, Waseda University［P- ３］ カラー高分子有機ＥＬ照明パネルの発光特性 ……………………………………………………………………………… 105
Luminescence properties of color polymer organic light emitting diodes lighting
赤津光俊，土田良彦，中野由子（住友化学㈱）Mitsutoshi Akatsu, Yoshihiko Tsuchida, Yuko Nakano
Sumitomo Chemical Co.,Ltd.
Supplement iii

［P- 4］ 有機 Ｅ　Ｌ 照明パネル色度の角度依存性に対する知覚特性 - 連続的色度変化知覚に影響するパラメータの調査 - … 107
Perception of angle dependent color change for OLED lighting panels - Parameters that affect theperception on a continuous change of chromaticity髙橋和敏，川島祐貴，永井岳大，山内泰樹（山形大学大学院理工学研究科）
Kazutoshi Takahashi, Yuki Kawashima, Takehiro Nagai and Yasuki Yamauchi
Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University［P- 5］ 画像の類似性に関する研究 …………………………………………………………………………………………………… 111
A Study on Image Similarity Based on Color Characteristics
畑田明信（神奈川大学大学院人間科学研究科）
Akinobu Hatada, Graduate School of Human Sciences Kanagawa University［P- 6］ アクリルドームとデジタルカメラを用いた色情報記録装置の開発 ……………………………………………………… 113
Development of Color Image Recording System by Digital Camera with Acrylic Spherical Dome
伊與田浩志，酒井英樹，高山正宏，仲森裕司（大阪市立大学）
Hiroyuki Iyota, Hideki Sakai, Masahiro Takayama and Yuji Nakamori
Osaka City University［P- 7］ 色彩画像の感性評価によるベンチマーク画像の調査 ……………………………………………………………………… 117
Investigating of benchmark image for color enhancement for color deficiency using KANSEI evaluation
後藤 拓，石川智治（宇都宮大学大学院），浅田一憲，阿山みよし（宇都宮大学大学院）
Taku Goto 1, Tomoharu Ishikawa 1, Kazunori Asada and Miyoshi Ayama 1
1
Graduate school, Utsunomiya University［P- 8］ 水景画の色彩情報・形態情報と描画者のパーソナリティ特性の関係 …………………………………………………… 119
Relationship between Color and Form Features of Waterscape Drawings and Drawer’s Personality
三宅理子，髙橋晋也（東海学園大学），森 俊夫（岐阜女子大学）
Riko Miyake 1, Shin’ya Takahashi 1 and Toshio Mori 2
1
Tokaigakuen University, 2 Gifu Women’s University［P- 9］ 白磁の照明光色の違いによる色知覚と印象評価 …………………………………………………………………………… 122
Evaluation of Appearance of White Porcelains under Different Colors of Light
徳永留美（立命館大学），田口 肇，岡崎友紀（京都市産業技術研究所），前崎信也（京都女子大学），篠田博之（立命館大学）
Rumi Tokunaga 1, Hajime Taguchi 2, Yuki Okazaki 2, Shinya Maezaki 3 and Hiroyuki Shinoda 1
1
Ritsumeikan University, 2 Kyoto Municipal Institute of Industrial Technology and Culture, 3 Kyoto Women's
University［P-10］ 異なる 2 色の色パネルの位置関係が刺激全体の誘目性に与える影響 ………………………………………………… 124
Influence to visibility of entire pattern by position of two differently colored panels
中矢竜太（高知工科大学大学院），根岸一平，篠森敬三（高知工科大学）
Ryota Nakaya 1, Ippei Negishi 2 and Keizo Shinomori 2
1
Graduate School, Kochi University of Technology, 2 Kochi University of Technology［P-11］ 多色配色に対する潜在的態度としての嗜好に関する実験的検討 ………………………………………………………… 128
Experimental Study on Color Preference as Implicit Attitude toward Color Combinations
村松慶一（埼玉大学大学院理工学研究科），方 思源（早稲田大学大学院人間科学研究科），田中英一郎，綿貫啓一（埼玉大学大学院理工学研究科），松居辰則（早稲田大学人間科学学術院）
Keiichi Muramatsu 1, Siyuan Fang 2, Eiichirou Tanaka 1, Keiichi Watanuki 1 and Tatsunori Matsui 2
1
Saitama University, 2 Waseda University［P-12］ 紙筆版 ＩAＴ を用いた色嗜好計測 …………………………………………………………………………………………… 130
Measurement of Color Preference Using Paper-and-Pencil Style Implicit Association Test
中村信次（日本福祉大学），野寺 綾（福山大学）
Shinji Nakamura 1 and Aya Nodera 2
1
Nihon Fukushi University，2 Fukuyama University［P-13］ 色の注目度に対する光源の演色性・照度の影響 …………………………………………………………………………… 132
Relation of color rendering properties, illuminance and color attention
中島由貴，渕田隆義（女子美術大学大学院）
Yuki Nakajima and Takayoshi Fuchida
Graduate School of Joshibi University of Art and Design［P-14］ 正対比文字と逆対比文字の可読性－反応時間を用いて－ ………………………………………………………………… 134
Legibility of words in positive and negative contrast revealed in reaction time
三星宗雄（神奈川大学人間科学部），野口由梨亜（神奈川大学大学院人間科学研究科）
Muneo Mitsuboshi 1 and Yuria Noguchi 2
1
Department of Human Sciences Kanagawa University, 2 Graduate School of Human Sciences Kanagawa
University

Supplement iv

［P-15］ 無彩色透明視の清澄感に対する輝度コントラスト要因の寄与 …………………………………………………………… 138
Contribution of Luminance Contrast to Perceptual Clarity in Transparency for Achromatic Stimuli
河合幸子（京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科）
Sachiko Kawai, Graduate School of Science and Technology Kyoto Institute of Technology［P-16］ 製品に望まれる感性品質の日タイ比較 ……………………………………………………………………………………… 142
A comparison on the desired image for products between Japanese and Thai people
森山なな，秋田昌也（名城大学），Kamron Yongsue（Rajamangala University of Technology Thanyaburi, Thailand），
川澄未来子（名城大学）
Nana Moriyama 1, Masaya Akita 1, Kamron Yongsue 2 and Mikiko Kawasumi 1
1
Meijo University , 2 Rajamangala University of Technology Thanyaburi, Thailand［P-17］ 質感嗜好と色彩嗜好の関連に関する研究 …………………………………………………………………………………… 144
Study of the relationship between texture preference and color preference
稲葉 隆（日本カラーデザイン研究所）
Takashi Inaba, Nippon Color & Design Research Institute INC.
［P-18］ 周囲環境が金色の知覚に与える影響について ……………………………………………………………………………… 148
An Influence of Surrounding Environment on Perception of “GOLD”
鄭 琦，平井経太，星野勝義，堀内隆彦（千葉大学大学院）
Qi Zheng, Keita Hirai, Katsuyoshi Hoshino and Takahiko Horiuchi
Chiba University［P-19］ 化粧における色の濃さの許容範囲に関する検討 …………………………………………………………………………… 151
Study of permissible range at make-up’s color density
好川亜希子（早稲田大学大学院人間科学研究科），若田忠之，齋藤美穂（早稲田大学人間科学学術院）
Akiko Yoshikawa 1, Tadayuki Wakata 2 and Miho Saito 2
1
Graduate School of Human Sciences Waseda University, 2 Faculty of Human Sciences Waseda University［P-20］ 照明・観察条件に着目した「化粧感」に関する特徴評価：自然さ演出ファンデーションの設計・開発 …………… 155
Skin Appearance with Heavily Makeup Impression: Evaluation on the Effect of Illumination and Observation
Condition for Designing Foundation Providing Natural Skin Impression
五十嵐崇訓，黒谷成幸，度会悦子，矢後祐子（花王㈱）Takanori Igarashi, Nariyuki Kurotani, Etsuko Watarai and Yuko Yago
Kao Corporation［P-21］ 言葉の選択に見る男女の肌の心的イメージ ………………………………………………………………………………… 158
Differences on Mental Imagery of Skin Color between Genders: Patterns of Word Choice in Expression of
the Shade
山田雅子（埼玉女子短期大学）
Masako Yamada, Saitama Women’s Junior College［P-22］ 既存の色票集を応用した色彩資料の制作 …………………………………………………………………………………… 160
Making of Color Materials by Application of Existing Color Charts
永田泰弘，野坂瑛子（日本カラートップ研究所），吉澤陽介（千葉大学），長谷川博士（ウッフィーﾁョコローレ）
Yasuhiro Nagata 1, Eiko Nosaka 1, Yosuke Yoshizawa 2 and Hiroshi Hasegawa 3
1
Nihon Color Top Laboratory, 2 Chiba University, 3 Ufficio Colore［P-23］NCS 色空間全体のパーソナルカラーフォーシーズン分類とその特徴 ………………………………………………… 164
Classifications and characteristics of four-season colors in NCS color space
高松 操（くらしの色彩研究会），石上桂子（昭和女子大学），乾 宏子（アトﾘエエクﾘュ），丸山眞澄（ルミエール
カラーインスティﾁュート），市場丈規（Color Lab. for full Life），髙橋晋也（東海学園大学）
Misao Takamatsu, Keiko Ishigami, Hiroko Inui, Masumi Maruyama, Takenori Ichiba and Shin’ya Takahashi
Environmental Color Design for Daily Living［P-24］ 画像視／実物視／接触による和服素材の印象の違い ……………………………………………………………………… 168
Impressions on kimono textiles by digital image view, actual view, and tactile feel浅野 晃，廣田里紗（関西大学），浅野（村木）千恵（名古屋女子大学），岡嶋克典（横浜国立大学）
Akira Asano 1, Risa Hirota 1, Chie Muraki Asano 2 and Katsunori Okajima 3
1
Kansai University, 2 Nagoya Women’s University, 3 Yokohama National University［P-25］ 風景画像から取り出したグラデーションと色座標連続性 ………………………………………………………………… 170
Landscape images make Gradation and continuous curve of Trichromatic value.
若井宏平（㈱クﾘイノ創研）
Kohei Wakai, Cre-Inno.inc［P-26］ 女性の若年時と高齢時の適合服装色の差異 ………………………………………………………………………………… 173
Differences in Suitable Colors of Clothes for both Young and Elderly Women
石原久代，伊東優里（名古屋学芸大学）
Hisayo Ishihara and Yuri Ito
Nagoya University of Arts and Sciences

Supplement v

［P-27］ 洋裁教育にみる服装と色彩の表現－洋裁指導書『子供服の時代化』を中心に－ ……………………………………… 175
Expression of the Costume and Color in Dressmaking Education -Focusing on the Dressmaking Text Book
for Teachers “Kodomofuku no Jidai ka”井澤尚子（東京家政学院大学）
Shoko Isawa, Tokyo Kasei Gakuin University［P-28］ 人工共感覚（数字に対する色イメージ）の記憶力に対する影響の定量的分析 ………………………………………… 178
Quantitative Analysis of Effects of “Artificial Synesthesia” on Memory Performance
吉川花里（早稲田大学人間科学部），方 思源（早稲田大学大学院人間科学研究科），松居辰則（早稲田大学人間科学学術院）
Hanari Yoshikawa, Siyuan Fang and Tatsunori Matsui
Waseda University［P-30］ 眼球内迷光の波長依存性 ……………………………………………………………………………………………………… 182
Wavelength Dependence of Intraocular Stray light
石井貴大，田代知範，石川智治（宇都宮大学），大沼一彦（千葉大学），阿山みよし（宇都宮大学）
Takahiro Ishii 1, Tomonori Tashiro 1. Tomoharu Ishikawa 1, Kazuhiko Onuma 2 and Miyoshi Ayama 1
1
Utsunomiya University, 2 Chiba University［P-31］ マルチスペクトルプロジェクタを用いた色覚検査手法の提案 …………………………………………………………… 184
Color Vision Test using Multi-spectral Projector
平井経太，武樋真也，堀内隆彦（千葉大学大学院）
Keita Hirai, Shinya Takehi and Takahiko Horiuch
Chiba University［P-32］ 条件等色を用いた個人の等色関数の検証 …………………………………………………………………………………… 188
Examination of individual color matching function with metamerism
畠山邦広，川島祐貴，永井岳大，山内泰樹（山形大学大学院理工学研究科）
Kunihiro Hatakeyama, Yuki Kawashima, Takehiro Nagai, and Yasuki Yamauchi
Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University［P-33］ クレヨンの色使いから色覚特性の推定 ……………………………………………………………………………………… 192
Estimation of Colour Vision Type from Painting by Crayons
金田恵梨子（九州大学芸術工学部），桂 重仁（九州大学大学院芸術工学研究院），玉野由利子（九州大学芸術工学部），
須長正治（九州大学大学院芸術工学研究院）
Eriko Kanada 1, Shigehito Katsura 2Yuriko Tamano 1 and Shoji Sunaga 2
1
School of Design, Kyushu University, 2 Faculty of Design, Kyushu Universitiy［P-34］ シミュレーションに基づくバリアフリーパレットの比較評価 …………………………………………………………… 196
A comparative study of barrier-free palettes using dichromatic simulation
坂本 隆（産業技術総合研究所）
Takashi Sakamoto, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)［P-35］ 一般色覚者と色弱者の彩度差知覚に関する研究 …………………………………………………………………………… 200
Comparison of Perceived Saturation Difference between Color Anomalous and Normal Observers
佐々木勇太，田代知範，石川智治，阿山みよし（宇都宮大学）
Yuta Sasaki, Tomonori Tashiro, Tomoharu Ishikawa and Miyoshi Ayama
Utsunomiya University［P-36］ 色覚バリアフリー照明下における石原式検査表の見えの分析（Ｄ型） ………………………………………………… 202
Analysis of deuteranopic views of Ishihara color plate under barrier-free illumination
田村繁治，坂本 隆（産業技術総合研究所）
Shigeharu Tamura and Takashi Sakamoto
AIST［P-37］ 長時間両眼に異なる色刺激を呈示した際に得られる順応効果の傾向 …………………………………………………… 204
Effects of adaptation obtained by presenting a long time different color stimuli to both eyes
渡邊智章，川島祐貴，永井岳大，山内泰樹（山形大学大学院理工学研究科）
Tomoaki Watanabe, Yuki Kawashima, Takehiro Nagai and Yasuki Yamauchi
Graduate School of Science and Engineering, Yamagata University［P-38］ デジタルコンテンツにおけるカラーユニバーサルデザインの研究 ……………………………………………………… 208
Study of Color Universal Design in Digital Contents
田中未紗，竹田 翼（金沢工業大学），竹俣一也（金沢工業高専），桜井将人（金沢工業大学）
Misa Tanaka 1, Tsubasa Takeda 1, Kazuya Takemata 2 and Masato Sakurai 1
1
Kanazawa Institute of Technology, 2 Kanazawa Technical College［P-39］ 虹色混色キューブの光学解析 ………………………………………………………………………………………………… 211
Optical Analysis of Rainbow Color Mixing Cube
宮﨑桂一（キュービクスデザイン），土屋幸治（OPTIS Japan）
Keiichi Miyazaki 1 and Koji Tsuchiya 2
1
Cubics Design, 2 OPTIS Japan
Supplement vi

［P-40］ 配色嗜好を考慮した車いす用高視認性レインウェアの試作 …………………………………………………………… 214
Trial Manufacture of High-Visibility Rainwear for Wheelchair Users While Considering Their Color Scheme
Preference
落合信寿（労働科学研究所），長屋宏和（アトﾘエロングハウス）
Nobuhisa Ochiai 1 and Hirokazu Nagaya 2
1
The Institute for Science of Labour, 2Atelier Long House Inc.

［P-41］ 持続可能な地域に向けた里川ブランディングの検討 ……………………………………………………………………… 216
A study on Satogawa branding towards a sustainable community
牧野暁世（サトガワキカク LLC），北島 淳也（東海タナゴ研究会）
Akiyo Makino 1 and Junya Kitazima 2
1
Satogawa Enterprise LLC, 2 Central Japan Bitterling Research Association［P-42］ パソコンを利用した並置混色によるカラーデザイン ……………………………………………………………………… 219
Color Design by Juxtaposition Color Mixture Using PCs
光武智子（デザインコンサルタント/日本デザイナー学院），合原勝之（デザイナー/東京造形大学），吉澤陽介（千葉大学学術研究推進機構）
Tomoko Mitsutake 1, Katsuyuki Aihara 2 and Yosuke Yoshizawa 3
1
Design Consultant / Nippon Designers School, 2 Designer / Tokyo Zokei University,
3
Chiba University, Organization for Promotion of Academic Affairs※ 3B-5，P-29はキャンセル

Supplement vii

1A-1

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

対極の感情を描いた作品における「赤」が及ぼす原基的な特徴の検討
ー統計的分析方法を用いてー
A Study of “Red” Fundamentally Individual on Positive and Negative of Representations
̶ by A Statistical Analytic Method ̶	 金澤 律子	
 Ritsuko Kanazawa
東海大学	
 Tokai University
高崎 いゆき	  Iyuki Takasaki
三菱総研 DCS (株)	  Mitsubishi Research Institute DCS Co.,Ltd	 Keywords:	
 感情表現、色の原基性、赤の統計的分析	 	
 １．はじめに	 「赤」は、知覚的な視覚の情報処理に特徴を表すだけでなく、人に共通する生得的な作用をもつ「原基的な色」である（1,2,3）。本研究は、東京藝術大学の「色彩学」のレポートとしてのpositive と negative の対立感情を表現した作品から３名（昭和 34〜38 年度卒）が描いた対極的な２対の作品(補注)を選び、作品の画面構成要素でもある「赤」と内的な感情表現との関係性を統計的な手法により	
 (4)、どのような共通性や差異があるのかを分析的考察したものである。	
 
	
 
２．方法	
 
2-1.	
 対極の感情を描いた作品	
 	
 2-2.６画像の画像分析	
 2-1の６作品をデジタル写真撮影（F4,	
 1/125or1/60）
により、デジタル画像（100dpi,826×1169pixel）
として計算機に取り込み、予め背景ノイズを取り除く処理をおこなった。画像特徴量は、各Pixel
ごとに８bitで表される画素値で表現されるRBG
値を用いていて、色の構成要素となるR,G,Bそれぞれの明度を重みとして、下式によって縦方向と横方向の「重心」を求めた。	
 
	
 
重心	
  	
  	
  ：

⎛ ∑ Pij x ∑ Pij y ⎞
⎜
⎟ 	
 
(Gx , Gy ) = ⎜ i, j , i, j ⎟PP⎜ ∑ ij ∑ ij ⎟i, j⎝ i , j
⎠

	
  	
  	
  	
  総和はすべてのpixel(ij)においてとる	
 
	
  	
  	
  	
  	
  Pij	
 	 	
 ：pixel毎の濃度,	
 
	
  	
  	
  	
  	
  x,y	
 ：描画の縦･横を1として中心を0.5とする座標	
 

	
 

	
 

図１	
  学生A-positive	
  	
  	
  	
  図２	
  学生A-negative	
 

	
 

	
 

図３	
  学生B-positive	
 	
 	
 	
 	
  	
  図４	
  学生B-negative	
 

	
 

	
 

図５	
  学生C-positive	
 	
 	
 	
 	
  	
  図６	
  学生C-negative	
 

	
 
2-3.	
 SD法を用いた作品の感情評価	 被験者：2014年度東海大学で「色彩学」を受講している大学生160名（男性94名、女性66名、平均年齢20.63歳）。	
 
実験方法：2-1で示した6作品をランダムにプロジェクターで提示し、各作品を表１の10項目のSD尺度（7段階）で評定させた。	
 
	
 
３．結果	
 
3-1.	
  画像分析の結果	
 	
  学生A,B,Cごとにpositive作品とnegative作品のR,G,Bごとの重心位置を図7,8,9に示す。	
 
学生A,B,Cのpositive作品、negative作品とともにR,G,Bの重心点は中心点付近に位置しており、全体的にはバランスのとれた色彩となっていた。
学生A,B,Cのpositive作品のR値の重心は中心点からやや下方にあり、特に学生A,Bでは横座標より右に位置していることが共通していた。	
  	
 
	
 

Supplement 1

1A-1

日本色彩学会誌

	 図７	
  学生Aの２作品のRGBの重心	
 第 39 巻

第 5 号 （2015 年）

学生 B のプロフィールでは評価項目「興奮した／沈んだ」以外は positive 作品と negative 作
品で評価に有意な差が認められた。	
 
学生 C のプロフィールでは、評価項目「好きな／嫌いな」「自然な／不自然な」以外は positive
作品と negative 作品で評価に有意な差が認められた。	
 	
  positive 作品と negative 作品で評価に差が無い評価項目は学生毎に異なっていた。また、学生
A、B、C ともに有意な差が認められる評価項目は、「美しい／醜い」「陽気な／陰気な」「強い／弱い」「軽快な／重々しい」であった。	
 
	
 
	
 

	
 
図８	
  学生 B の２作品の RGB の重心	
 

	
 
図 10	
 学生 A のプロフィール	
 

	
 
図９	
  学生 C の２作品の RGB の重心	
 

	
 
	
 
3-2.	
 SD 法を用いた作品の感情評価結果	
 	
  3 名 の 学 生 毎 の 対 極 の 感 情 表 現 の 作 品（positive、negative）に対する被験者の評定結果を集計し、評価項目毎の感情効果の違いを確認するために T 検定を行い表１にまとめた。更に、
表 １ の 平 均 値 か ら 学 生 毎 に positive 作 品 とnegative 作品のプロフィール（図 10、図 11、図12）を作成した。	
 
学生 A のプロフィールでは評価項目「暖かい／冷たい」「動的な／静的な」「堅い／柔らかい」
以外については、positive 作品と negative 作品
で評価に有意な差が認められた。	
 

	
 
図 11	
 学生 B のプロフィール	
 

	
 
図 12	
 学生 C のプロフィール	 	 Supplement ₂

1A-1

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2015 年）

	 学生A (N =160)
学生B
学生C 	
 (N =160)	 	  (N =160)
P ositive
N egative
P ositive
N egative
P ositive
N egative
T 検定
T 検定
T 検定
	
 
	
 
（t値） A V E（t値） A V E
（t値）
AVE
STD
AVE
STD
STD
AVE
STD
STD
AVE
STD
	
 
	
 
好きな|嫌いな-0.8811.371
0.244
1.217 -8.160**-0.9061.350
0.038
1.652 -6.347**
0.344
1.480
0.375
1.951 -0.168
	  美しい|醜い-0.8001.400
0.231
1.123 -7.662**-0.863
1.195 	  0.6631.508 -10.751**
0.594
1.442
1.013
1.719 -2.454*-0.3501.459
0.038
1.458 -2.680*-0.469
1.373
0.525
1.405
0.525
1.734 0	  自然な|不自然な	
  1.169 1.365 -11.271**
暖かい|冷たい-0.1631.400-0.1132.877 -0.196-1.7441.023
1.169
1.299 -21.099**-1.531
1.213
2.131
1.172 -26.614**	  興奮した|沈んだ
0.244
1.349
1.100
1.150 -6.780**-0.2562.044 	 -0.106
1.814 -0.679-0.2811.402
1.506
1.708 -10.126**
陽気な|陰気な
0.050
1.326
0.556
1.302 -3.663**-1.6381.174
0.575
1.743 -13.0542**-0.9631.558
2.156
1.158 -19.591**	 	
 動的な|静的な
0.300
1.689
0.469
1.590 -0.988-0.4751.525-1.1441.652 4.486**-0.5381.475
1.056
1.854 -8.518**	  強い|弱い
0.006
1.528
0.600
1.294 -4.258**
0.469
1.373 	 -1.406
1.438 11.340**-0.1061.465-1.0311.799 5.464**
堅い|柔らかい
0.063
1.573-0.2381.592 1.812
1.594
1.370
-0.8881.410 15.596**
1.150
1.347
-1.3001.400 15.879**	 	
 軽快な|重々しい-0.4501.283
0.156
1.267 -4.459**-1.0381.331
0.675
1.824 -9.225**-0.4251.456
2.131
1.269 -17.055**	  **:p<.005,*:p<.05
	
 
	
 
	
 
４．考察	
 
して自然への連想を被験者に与えている。「赤」
	  	
 は作者の「歓喜・喜び」表象している。	
 4-1.	
  学生Aの作品（女性：図案専攻）	
 	  	  negative 作品(図４)は、題に「不安・恐怖」
	  	
  positive 作品(図１)は、題に「恋しているなとある。水彩で中央やや下に「黄」があり、そのー恋をしているなと感じる瞬間」とあり、画面構「黄」を取り囲むように「青」が塊を作り描かれ
成には、左下から右上に涌き上がる感情が「赤」ている。それは「黄」の光のような希望を｢青｣が「ピンク」の和紙をちぎった小片でコラージュさ抑え込むようであり、さらに、その上をトゲトゲれ、「赤」の上には桃色の薄い和紙が重ねてある。	
 した線が「黒」で描かれ、題にある恐怖を表現し	  	
  negative 作品(図 2)は、題に「孤独感やりきたようだ。さすような鋭利な「黒」の線上に「赤」
れない悲しさ」とあり、画面下に帯状の「黒」にの線が重なり、左端中央には、流血を表すようなよって表され、刺さるような鋭利な角を作った小「赤」の筆跡もある。その点から見ると、自己の片で全体に沈むように構成されている。左下中央
内的な闘いによる恐怖というより、他者と争う恐には「黄」の三角が２枚あり、「黒」の帯に挟ま怖のようである。	
 れ、抑圧され萎縮した心理的な印象を表している。	
  	
  画像分析結果（図 8）から、positive	
 作品は右	  画像分析結果（図 7）から、R の重心は positive
下方に R の重心があり、	
 negative 作品の RGB の作品では右下、negative 作品では右上に位置して重心とは違いが認められた。「歓喜、喜び」を表おり、差が認められた。特に、positive 作品の R
現する自己の安定感が R の重心の位置に表出しての重心への影響は、「おさえきれない感情の行方」
いるのではないだろうか。positive	
 作品は僅かを表現する上で、「赤」の重心を下げ、右上に向だが「緑」と「赤」が呼応する配色によって構成
かって「赤」の小片をコラージュした。その結果、されている画面から陽気な謳歌が聞こえてくる
制作意図と R の重心との関係が推測できる。SD 法
ようだ。SD 法の感情評価結果（図 11）をみると、の感情評価結果（図 10）から有意な差が認められ「暖かい、陽気な、柔らかい、軽快な」の評価得た評価項目の中で、特に「興奮したー沈んだ」に点が高く、下方から上部に拡散する内的な感情を注目すると、positive 作品と negative 作品の印
被験者も共有しているといえる。negative 作品は、
象の違いは、「赤」の小片の有無と配置、構成にSD 法の感情評価結果（図 11）では、「冷たい、陰あり、被験者には画面に湧き上がる「赤」が「興気な、堅い、重々しい」の評価項得点が高く、筆奮」の感情を連想させる印象とつながったといえ跡を滲ませる画法や筆跡を残す描き方に加え、る。	
 「赤」「黒」の２〜４本の線を扇状に加筆させた
	  	
 
画面によって、作者の「不安・恐怖」の気持ちが
4-2.	
 学生 B の作品（男性：油画専攻）	
 被験者に伝わっていたと推測される。	
 	  	  positive 作品（図３）は、題に「歓喜・喜び」	 とあり、水彩の「赤」「黄赤」「黄」によって部分
4-3.	
 学生 C の作品（女性：油画専攻）	
 的に形態を連想させるような配置に絵の具をに	  	  positive 作品(図５)は、題に「楽しみにしてじませている。「赤」の心理的補色である「緑」
いる」とあり、口を開いた顔のような、器のようは、濃淡をつけた「赤」の上に柔らかい筆跡を残	
 な「赤」の形態から湧き出る「黄赤」や「黄」「黄表１	
  学生別の positive 作品、negative 作品の評定結果	
 Supplement ₃

1A-1

日本色彩学会誌緑」に加えて、「青」の小さな塊が混じり、「楽しさ」が表現されている。１つは中央から左に向き、その反対方向にも描かれた透明な流体が画面のバランスを保っている。全体に「赤」が使用されているが、「赤」の補色の「緑」の小片が左下に描き加えられ、細部にも配慮ある構成には、作者の描く力量と「赤」で表現した｢歓喜･喜び｣へのこだわりが感じられる。	
 	  	  negative 作品（図６）は、題に「ゆううつ」とあり、無彩色の上に「青」が描かれ、画面全体に暗い印象がある。そのベースの上に、弱々しく編み目状に揺らいだ線が「白」で描かれ、画面にはその線に囲まれた２つの塊ある。１つは中央上の丸から十文字に放射している線で描かれた形態、もう１つは画面の中央左の浮いている石のような塊である。十字架は人間のようでもあり、その人間が抱える問題（困難）を表しているかのような大きな石もある。
十字架の下には白い三角の形態があり、社会（自宅や大学）に属する人間の「ゆううつ」の表象ともいえるのではないか。	
 	  	  画像分析結果（図 9）から、positive 作品では R の重心が下方、G の重心が上方に位置しており、これは感情表現の構成に使用する色の配置の意図的な様相が表れたのであろう。	
 	  	  SD 法の感情評価結果（図 12）では、positive
作品「暖かい、陽気な、柔らかい、軽快な」の評
価得点が高く、negative 作品では「冷たい、陰気
な、堅い、重々しい」の評価得点が高かった。２つの作品の配色を比較すると、その特徴は「赤」を多く使用しているかどうかという点にある。
positive 作品は「暖色系」の印象が役立ち、作者が表現したかった「楽しみ」が被験者にも伝わっていたといえよう。小片ではあるが、「緑」は背景の「赤」に浮かぶ自己の精神的な安らぎを乗せた小舟のようでもあり、小さくとも存在感があり、作者の意図的な配色構成によるものだろう。
negative 作品では、描いた最後には、クレパスまたはクレヨンのような硬質の色材で塊を連想させるような「白」の線が描かれていることが特徴でもある。その「白」からは冷たさが醸し出されている。「白」の線は弱々しく、揺らいでいて自己の不安さや陰気さを描く表現でもあり、「黒」の塊は迫る恐怖でもあるかのようだ。全体は「暗い青」と「黒」、「白」の無彩色で構成されている。
negative 作品の題である「ゆううつ」の表現の結果として、「冷たい、陰気な、重々しい」印象が被験者にも伝わっていたと考えられる。	
 第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

５．まとめ	
 	  	  本論文の「赤」における「原基的な特徴」を検討した「赤」は、色名の「赤」ではなく、強い
自然感情と結びつく燃え盛る炎や夕日のような自然現象を覚えさせる「赤」であり、心臓の鼓動ともに流れ出す血液のような生命の根源的な「赤」である。それは「寒暖」に関する知覚的な作用をもたらし、エネルギー、激しい感情が表象される「赤」という概念をさすだろう。その「赤」は、人間に一定的反応をおこさせる、生得的で共通した「原基性（5）」作用をもたらす色である。	
 	  	  対極する感情を表現した positive 作品とnegative 作品を用いて画像分析を行った結果、各作品の RGB の重心の位置関係から、positive 作品と negative 作品では R の重心に差異が生じた。
positive 作品は共通して中心より下方に R の重心があった。また、３名の作者が表現したかった
positive 作品と negative 作品の対極した感情表
現は、およそ半世紀後の現代の学生からの評価でも印象が伝わっていることが示唆された。特に「赤」が及ぼす原基的な作用力が、positive な感
情表現に対する評価に影響を与えていると言えると考えられる。	
 	  	  今 後 の 課 題 で あ る が 、 positive 作 品 とnegative 作品の感情表現と「色の原基性」の関係を検討するために「色の枠組み」を想定し、それにおいて「赤」「黄」「緑」「青」に加え、無彩色の「白」「黒」という６色について検討も行っていきたい。	
 	
 [補注]	
  対極的な感情を表現した諸作品は、対となる作品が共に画面の安定さを保持した構成力のある優れた学生作品である。	
 [参考文献]
1)小町谷朝生『色彩のアルケオロジー』勁草書房1987年	
 2)小町谷朝生『色彩のポリフォニー』勁草書房1991年	
 3)	
 金澤律子「色の原基性−色彩による感情表現（大学生と幼稚園児の場合）」日本色彩学会誌	
 	 Vol.23	
 	
 SUPPLEMENT	 2000	 	 4)高崎いゆき，松村治，ユーリ・ガタノフ，大熊希和子，高橋	  英彦,竹村和久(2009)	
 「描画による精神疾患患者の人物イメージの検討−日本人・ロシア人・スウェーデン人大学生の描画を用いて−」第11回日本感性工学会大会論文集	
 2009	 5)	 金澤律子「心像画における色彩的分析−色彩原基性に関わる一研究」東京藝術大学大学院美術研究科・芸術学専攻造形理論研究
分野	
  	
 修士論文	
 	
  2000年度	
 [謝辞]	
  本研究は、東京藝術大学色彩研究室に保管されていた作品を東京藝術大学名誉教授	
  小町谷朝生先生よりご提供いただき、ご教示を賜りましたことに深く感謝申し上げます。	
 Supplement 4

1A-2

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

陰陽五行説の由来と白色の意味―陰陽五行説と四大元素説の比較
The Origin of the Yin-Yang Five Elements Theory and the Meaning ofWhite: A Comparison of the Yin-Yang Five Elements Theory and theFour Classical Elements Theory


吉村耕治
山田有子

Kohji Yoshimura
Yuko Yamada

関西外国語大学
色彩講師・挿絵画家

Keywords: 陰陽五行説の由来、白色の捉え方、四
大元素説との比較、天の思想、気の思想
１．はじめに―陰陽五行説の由来
 私たちの生活習慣の中には時空を超えて、古代からの伝統が息づいているものがある。例えば、1 週間を 7 日とする考えは、古代バビロニア（メソポタミアの南部；現在のイラク；前 2004-前
1530 年）から由来している。現在の曜日名は七曜（しちよう）が基になっている。古代バビロニア
では肉眼で見える惑星が、「月・水星・金星・太陽・火星・木星・土星」の順に並んでいると考え、この順番を三つ目ごとに遡って、太陽、月（太陰）、
火星、水星、木星、金星、土星の順になっている。
古代では七曜が 1 時間ごとに地上を守護していると考えられていたため、地球から最も遠い土星を起点にして、内側に進むと、翌日の第一時間目の守護星が太陽になる。第一時間目の守護星が、その日の守護星とされたため、その日は守護星の名で呼ばれ、現在の曜日名が決定されている。
この七曜と七星の考えが、古代の中国に伝わり、天体の太陽（日の別名）と太陰（月の別名）に由来する二元（分）的関係の陰陽説と、水星・金星・
火星・木星・土星という五つの惑星の数に対応して、五行思想が生まれている。戦国時代（前 403前 221）に陰陽説と五行説が統合されて陰陽五行説が成立している。五行は、混沌（カオス）から
太極（万物の根源で陰陽の二元が生まれる）を経て生み出されたと考えられている。太陽の「太」
は「甚（はなは）だしい」の意で、太陽は昼に現れるために陽気の精と考えられて、日曜日は陽で、太陰である月は夜に現れるために陰気の精と考えられ、月曜日は陰、火は暑くて陽気が成熟した状態の「老陽」とされて、火曜日は陽、水は冷た
くて陰気が成熟した状態の「老陰」とされて、水
曜日は陰、木は生命体で軟らかく陽気が増えて陰気が少なくなる状態の「少陰」と考えられ、木曜
日は陽、金属は非生命体で硬く陰気が増えて陽気Kansai Gaidai University
Color Instructor, Illustrator

が少なくなる状態の「少陽」と考えられ、金曜日
は陰、土は陰と陽が中和された状態の「太極」で中庸を表している。つまり、七曜日は、陽・陰・陽・陰・陽・陰・太極の順になっている。
２．古代オリエントと中国との交易
 人類が道具の材料として最初に利用した金属は銅で、錫を含まない自然銅を使用していた時代
は銅器時代（石器・金属併用時代）と呼ばれる。
主成分は銅であるが、錫や鉛を含む合金が青銅である。メソポタミアやエジプトの青銅器時代は、
前 3500-前 1500 年頃である。メソポタミア北部
は、オリエント各地を結ぶ交易の中継地になっており、青銅器文化は、古代オリエント（エジプトや西アジア）からアッシリア（Assyria）人のよ
うな各地の商人によって古代中国に伝わったと考えられる。中国最古の古代王朝の殷（自称、商；「商人」の語源；前 c.1600-前 1046 年）は、夏（か：前 c.2070-前 1600 年頃）を滅ぼして王朝を立てたとされる。中国の青銅器時代は、前 1700-前 1600
年頃に始まり、前 221 年頃まで続いたと考えられる。中国の二里頭文化期（にりとうぶんか：Erlitou
culture；前 c.2000-前 1600 年頃）の青銅器の様式や製造法を受け継いでいるのが、河南省北部の鄭州（ていしゅう）市の二里岡文化（にりこうぶんか：
Erligang culture；前 1600-前 1400 年頃）の青銅器で、様式が均一化され、洗練されることにより青銅器の使用が広まっている。二里岡文化は、中国の黄河の中流から下流を中心に栄えており、初期の殷（商）王朝の都城も発掘されている。
３．甲骨文字の卜辞に残された白の意味
殷の王は、占いを用いて神の意志を確かめ、占いに基づく神権政治を行っていた。現在、確認できる最古の漢字は、殷の時代のもので、亀の甲羅の腹甲や、牛や鹿などの肩甲骨に刻まれているため、甲骨文字（亀甲獣骨文字、甲骨文）と呼ばれる。エジプト文字を簡略・抽象化してフェニキア
文字が生まれ、フェニキア文字が貿易を通じてギ

Supplement 5

1A-2

日本色彩学会誌

リシャに伝わりギリシャ文字になり、イタリア半島に伝わり、
ローマ字の alphabet になっている。
象形文字（hieroglyph）はエジプト文字だけではなく、甲骨文字も象形文字（絵文字）で、抽象的な形の文字に発達し、漢字が生まれている。
占卜（せんぼく：占い）は、甲骨文字で獣骨に刻んだ文字の卜辞（ぼくじ）に記録されていた。吉凶の占いに甲骨文字が用いられたことにより、甲骨文字が残っている。占いを担当する神官が貞人で、殷代のト辞の甲骨文は、現存する中国最古の文字史料になっている。殷の時代に重視された祭
儀の火祭りでは、神に捧げられる犠牲として白い犬や、白牛、白馬、白豚（野ブタ）、白鹿などが選ばれている。
『貝塚茂樹著作集 3：殷周古代史の再構成』の「中国上代史素描」でも、「殷民族特有の神事に清浄な白色を用いる呪術的習慣が存在」（中嶋 1986: 90）したことが指摘されている。
『礼記』（らいき；周の時代から漢にかけて儒学者がまとめた礼に関する書物、全 49 篇）の「壇弓」には、「殷人は白を尚（とうと）ぶ」と述べられている。殷人が白を重要視したことは確かとされる。
後漢（25-220 年）の学者、劉熙の著わした『釈名（しゃくみょう）』（中国の古代語に見られる語の意味を研究した書物）の布を染める色名について書いた「釈禾帛」に、「白、啓也、如冰啓時色也」（cf. 中嶋 1986: 90）とある。白は啓（神の啓示、
つまり、お告げを見ること）を表し、氷のひび割れた色で、白い雪のような感じの輝きのある白だという。冰は、氷の意で、純白で清く明らかなもの、啓も「ひらく（明ける）」を意味し、「明けの明星」の意もある（cf. 中嶋 1986: 90）。
４．陰陽五行思想における白の意味

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

においては、明るく見えるために「白」を表す。
金星は、金曜日と呼応しており、金曜日は、陰気が増えて陽気が少なくなる状態である「少陽」と考えられている。そこで、陰陽説では陰、五方については、西は陽気が陰気に変化する方位とされ、五時についても、秋は陽気が陰気に変化する季節とされ、陰気の性格に当てはまっている。
５．天の神への崇拝
古代の中国ではシャーマニズムが信じられ、神の言葉を伝える役目の巫が、天子（天下を治める君主）を補佐して政務を処理する最高の官、宰相（さいしょう）に任ぜられていた。シャーマニズムとは、世界的に広く見られる宗教現象で、トランスという忘我や恍惚のような特殊な精神状態によって、神仏のような超自然的・霊的存在と直接的に交信（接触）し、卜占や予言、治病、祭儀などを行うシャーマンを中心とした宗教的儀礼である。シャーマニズムから、天地、山川、草木、動物など、すべての自然物に神性を認める多神教が生まれている。これらの多くの神々の頂点におかれたのが、天の神、天帝で、天上の最高神を意味した。天地・宇宙・万物を支配する神（造物主）である。古代中国より天子は、天帝を祀ることを義務（天義）とされ、上帝の名で殷（商）の甲骨文に記されている。天帝を祀ることは、天子の天権と呼ばれ、天子にのみ許される行為であった。
天の神の崇拝起源説については、文化人類学者の石田英一郎氏が「天馬の道―中國古代文化の系統論に寄せて」（三田史学会『史学』23 巻 2 号、pp. 46-71）で、中国周辺だけではなく、中近東にわたり普遍的に見られることから、農耕生活から生じたのではなく、ユーラシア大陸の砂漠や草原に住む遊牧民族から生まれたとする見解を示されている（cf. 中嶋 1986: 137）
。遊牧民が東西の文化交流の役割を担っていた。

「五行」の「行」は行いや働きを意味する。世界のすべての物事は、「五行」の中の何らかの性格に当てはまるという考えである。五行の配当の順序や配当されるものは、時代や作者によって変６．陰陽説における気の思想化しているものと、変化していないものとがある。
 
陰陽説は、古代中国の民間信仰で、人間の社会五行思想における五星の一つである金星（別名、太白；ラテン語の Venus、英語でも Venus）は、 生活と天文の運行とが相関関係にあり、人間の幸太陽系で太陽に近い方から 2 番目の惑星で、地球
不幸、幸いや災い、個人の運命を天体の観測によに最も近い公転軌道を持ち、太陽、月に次いで明って知ろうとする占いである。陰陽説は、夏王朝では連山（古代中国における占いの書で三易の一るく見え、明け方と夕方にのみ観測される。そこ
で、明け方に見える金星は「明けの明星」、夕方つ）、殷王朝では帰蔵（旧字体は歸藏、三易の一に見える金星は「宵の明星」と呼ばれる。金星は、つ）と称され、周王朝で、それらを体系化して「周文語で太白星とか太白と呼ばれ、五行思想の五色易（しゅうえき）」、つまり、「易経（えききょう）」といSupplement 6

1A-2

日本色彩学会誌

う書物が作られた。これは、後漢（ごかん：25-220年）の杜子春の考えでは、伏義（ふっき・ふくぎ；
前 3350-前 3040 年、古代中国神話の神または伝
説上の帝王）が考え出したもので、周の文王（前1152-前 1056 年）に至って完成し、周公（文王の第四子）や孔子（前 552-前 479 年）などによって補完されたものとされている（cf. 立野 1993: 57）。
陰と陽は、天候に関係している語句で、春秋時代（前 770-前 403 年）に孔子が編集した『詩経』には、陰は曇りや日影、陽は日差しや日向の意で用いられている。『易経』は、陰と陽の二つの元素の対立と統合によって、この世に存在するすべての事物の変化や法則を、占筮（せんぜい：細い竹を使用した占い）で説いている。陰陽五行の原理は、陰と陽の二元とその展開である五行の原素でできている。原初の世界は混沌（カオス）状態にあり、この混沌から光あふれる陽の気が上昇し天となり、重くて暗い陰の気が下降して地となったと考えられている。陰陽説の理論の最も根本にある考えは、「気」の思想とされる。
「気」とは中国伝統の民間療法の「気功」の気と同じ意で、気の气は、雲の流れる形で、雲気を表し、生命の源
泉、おおもとを、気のメは、元は米と書かれ、穀物を表している。そこで、気はすべての活動力の源泉を表す（cf. 白川 静『常用字解』p. 91）。動
物や植物の存在は、水や火のような存在と同様に「気」によって成り立っているが、その違いは生命の有無にあると説明されている。水や火は非生命的な存在の代表として挙げられており、生命的存在も非生命的存在もともに、「気」という存在から成り立っていることに変わりはない。
「気」は、「物」を形作っている基礎的な存在と考えられ、「気」以外の行為や現象のような非物質的な存在を含めた存在の元となるのは、「道（どう）」や「太一（たいいつ、たいち）」と呼ばれる。「道」
は、宇宙自然の普遍的法則や根元的実在を表し、「太一」は、宇宙の中心や根源を表す「一つの存在」を意味し、北極星を表すこともある。「道」や「太一」は、状態や場（物事が作用する環境）のような存在で、「気」とはそのような根本的な存在から形成されたものと考えられていた。「気」が物質的な存在を形成する元であるとする考え方
が、前漢（前 202-後 8 年）の時期に一層拡大して、「道」や「太一」と同じ「宇宙の根源」と見なされ、「気」とは物質的・非物質的な存在に限らず、すべての物事の根源であるとする思想が生まれ

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）た。すべての物事の根源となる「道」や「太一」と同一視される「気」は、特に「元気」と呼ばれた。「元気」という思想が出てきた頃には、「気」
は力（power）と同一視され、ゆるく関連付けられていた「陰陽説」と「五行説」が世界の形成や変化に関連する思想として強固に結び付けられていく。「陰陽説」と「五行説」を結び付ける仲介役をしたのが、「元気」の思想で、「陰陽」も「五行」も、「元気」から形成された「気」の性格と考えられた。最初、「気」の性格は一つであったが、二つに分かれて「陰陽」となり、さらに五つに分かれて「五行」になったと考えられた。この「陰陽」や「五行」が、すべての存在の性格を決定していると考えられた。最初に存在していた未分化の「気」が「元気」で、「陰陽」も「五行」もともに「元気」から形成された性格なので、互いに変換することができると考えられた（cf. 鈴木
2002: 74-77）。積極的な性格の「気」が陽で、消極的な性格の「気」が陰とされる。自然界の秩序は、相反する陽と陰という二つの気が調和することによって保たれる。陽と陰は、お互いに存在して初めて一つの要素に成りうる。
７．宇宙の主宰者としての天の意思と気の思想
古代の中国人にとっては、世の中で生じている
多くの物事は「天」の意思（天意）に基づいていた。宇宙の主宰者としての「天」は、絶対的な存在で、天意は、宇宙のすべての物事を形作っているとされた「気」を統御することができた。そのため、人々は天意に沿うような行為をし、天意の様相に注意した。それは、「気」の状態に矛盾しない行為をすることを意味していた（cf. 鈴木
2002: 14）。陰陽説から陰陽二気の変化の理論として「易」が成立してくると、陰と陽だけではなく、場合によっては中間の「太極（太一；万物の陰陽が変化する根源；中庸）」を含めた三種類の「気」の 状態 や性格 の理 論を説 くよ うにな る（ 鈴木
2002: 83）。陰と陽は対立する関係で、二分的関係（断絶した関係）と二元的関係（連続した関係）があり、陰と陽の中間の状態として太極を置いている（鈴木 2002: 89）。この太極の考えに、調和や中庸を尊ぶ東洋の思想の特徴が見られる。
８．陰陽五行説と四大元素説
 陰陽五行説では、五行は混沌から太極を経て生み出されており、万物は木・火・土・金・水という 5 種類の元素から成ると考える。つまり、木・Supplement 7

1A-2

日本色彩学会誌

火・土・金・水は、この世の森羅万象を象徴している。元素の数を 5 つにしたのは、古代の天文学で 5 つの惑星（水星・金星・火星・木星・土星）が観測されていたことに由来する。この陰陽五行説と比較される思想に、西洋文化圏には四大元素説がある。四大元素説では、この世の物質は、火・地（土）・空気（風、気息）・水の四元素から構成されていると考える。陰陽五行説と共通する要素
は、火・土・水で、異なる要素は空気（風、気息）のみである。物理的視点から考えられている。
西洋の占星術は、前 2000 年頃に古代バビロニアで始まっている。天の星々と神々とを結び付けることによって、神々の象徴的意味が読み取られ、天の徴（しるし）が地上の出来事の前兆を示すと考えられた。占星術が古代バビロニアからギリシャに伝えられ、前 332 年にギリシャのアレクサンドロス大王（前 356-前 323 年）がエジプトを征服した後、エジプトがヘレニズム文化圏（古代オリエ
ントとギリシャが融合した文化）に組み込まれ、占星術が発達した。ホロスコープ（星位図）を用いる占星術が現れたのは、ヘレニズム時代（前332-前 30 年）である。その占星術のサイン（sign：宮の意）は、古代バビロニア時代に設定されたと考えられている。黄道とは、太陽の周りを公転している地球から見ると、太陽が天球を一周しているように見える見かけの通り道を表す。サインは、
天球上の黄道を中心にした、太陽や月、惑星が運行する帯状の領域である獣帯（zodiac）を黄経（黄道を基準とする座標系）で、12 等分した領域を意味する。12 のサインは黄道十二宮と言われ、各サ
インには男性・女性、活動・不動・変動（柔軟）の三様相や、火・地・風・水の四大元素などの意
味付けが行われている。各サインの支配星（守護星）は、春を表す白羊宮（4 月）が火星、夏を表す獅子宮（8 月）が太陽、秋を表す天秤宮（10 月）
が金星、冬を表す磨羯宮（12 月）が土星、その中間に地球や月、水星、木星、天王星、海王星、冥王星が割り当てられている。ソクラテス（前 469前 399 年）以前の初期ギリシャ（前 600-前 400年）の哲学者たちは、万物（物事）の根源を神でなく、原理（アルケー：αρχη）に求めていた。ア
リストテレス（前 384-前 322 年）の『形而上学』に依ると、タレース（前 624-前 c.546 年）は四大元素の中で万物の根源を水とし、クセノパネス（前c.600 年の哲学者）は土、アナクシメナス（前 585前 525 年）は空気（気息）、ヘラクレイトス（前 540-

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

前 c.480 年）
は火、
エンペドクレース（前 490-前 c.430
年）は水・土・空気・火を根源の元素とした。
９．陰陽五行説に見られる循環の思想
五行における五元素の配列には、生成（せいせい）
説、相剋（そうこく）説、相生（そうじょう）説の三種類がある。陰陽説と五行説を統合して陰陽五行説が成立しており、五行が混沌から太極を経て生み出され、五行の生成順が確立している。陰の中で特に冷たい部分が北に移動して水が生じ、陽の中で特に熱い部分が南に移動して火が生じ、残った陽気は東に移動して風となって木が生じ、残った陰気が西に移動して金（金属：鉱物資源）が生じる。
つまり、水・火・木・金・土の順になる。相剋説は、前 4 世紀末に唱えられ、木は土の栄養を吸収するので、土に勝ち、土は水に勝ち、水は火に勝ち、火は金に勝ち、金は木に勝つことを意味する。
つまり、木・土・水・火・金の順になる。相生説は、前 1 世紀末ごろの前漢末期に唱えられたもの
で、木は火を生じ、火は土（灰）を生じ、土は金を生じ、金は冷えると表面に水（水滴）を生じ、水は木を生じさせることを意味し、木・火・土・金・水の順になる。このような循環は、自然界における多様な事物の永遠性を象徴している。
10．おわりに―青銅器とともに伝わった天の思想
楔形文字を使うメソポタミアの青銅器や占いが、甲骨文字を持つ古代の中国に伝わると同時に、西洋の天体の神化とその象徴的意味付けやサイン（宮）が古代の中国に伝わり、天意という考え方が生み出されている。天意は気を左右し、陰陽説の気の思想が考え出された。陰と陽には、断絶
した二分的関係と連続した二元的関係があり、陰と陽のバランスの重要性が内包されている。調和を保つ思想として太極（中庸）が考えられている。
初期ギリシャの「火・地・風・水」は物理的要素を表すが、四大元素説に繋がる「木・火・土・金・水」から成る五行説は精神に結びついている。
主要参考文献1) 白川 静（2003）『常用字解』東京：平凡社。
2) 鈴木一馨（2002）『陰陽道―呪術と鬼神の世界』（講談社選書メチエ 244）東京：講談社。
3) 中嶋洋典（1986）『五色と五行―古代中国点描』（ぼんブックス 14）東京：世界聖典協会。
4) 吉野裕子（2003）『五行循環』（ｵﾝﾃﾞﾏﾝﾄﾞ版）
京都：人文書院。

Supplement 8

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

ピンク色の範囲と連想
Color Ranges and Associations of Pink


宮田久美子

Kumiko Miyata
常磐短期大学Tokiwa Junior College

Keywords: ピンク,三属性による色の表示,連想語
１．はじめにピンクという色名は一般によく用いられているがそれではどのような色を「ピンク」色といっているか漠然とピンク色の範囲の見当はつくであろうが,「これがピンク色」「これらもピンク
色」の個々人による差異の有無を追究する先行文献 ）には“ニュアンスの異なるピンク  色”を提示しその中から“恋するピンク”“勝負ピンク”を選択させた調査（5353 の各  色53の  色533 の各  色“”文献中の使用語）がある本研究では調査者が多数の色票から自由に「これがピンク色」「これらもピンク色」
を選択しその結果からピンク色を解明するまた色名「ピンク」からの連想語の結果も示す
２．方法
色票「BASIC COLOR 140」(140 色:有彩色 130
色,無彩色 10 色,各 B6 判)の 140 色を調査者が各自持ち,①「これがピンク色」1 色,②「これらもピンク色」(① 以外で)全てを自由に選ぶ調査を行う.
また,①と②に先行して色票を見ずに,色名「ピンク」から連想される具象語と抽象語を各一つ自由記載させる.調査者は,美術系大学女子 200 名,同男
子 56 名,教養系短大女子 76 名,合計 332 名の 20
代前半までの日本人で,以下各々A,B,C 群と称す.
３．結果および考察① これがピンク色
3 群別に集計した結果,最もピンク色の色数は,
A:9,B:7,C:7 となり各群間には強い相関があった.
3 群の平均値を図 1,表 1 に示す. 表 1 より 1 位は
5RP6/10(明るい赤紫);65.0%, 2 位は 5RP8/6（うすい赤紫）;22.2%, これらの合計は 87.2%で,色相赤紫 RP の中明度・高彩度, 高明度・中彩度の色であった.また,3 位以下は 3%未満で,色相は, RP(4色の合計 7.7%), 赤 R(3 色の合計 5.1%）となり,
紫 P, 黄赤 YR は全くなく, RP が殆どを占めた.
② これらもピンク色「これらもピンク色」を 140 色から全て選出させた結果, 3 群とも一人当り約 6 色をあげた. 3 群の出現率の平均値が 5%以上の 16 色の選択率の各群間には相関があった.
表 1 には,3 群平均値(5%以上),16 位までの色を示す. 表 1 より色相をみると, RP が 1,2,3 位,そして6, 8, 9,11,15 位も占める. 次に R が 4, 5, 7, 10 位,
P が 12,13, 16 位に上がり,YR は 14 位に入る.
①と②は重複選択されず①1 位の 5RP6/10 は②では 9 位, ①2 位の 5RP8/6 は②では 3 位, ①と② の合計選択率は, 夫々93.7%, 88.7%となり, これら 2 色を殆どの人がピンク色とみなしていた.
また①に登場した 9 色は, 順位は異なるが②の上位 9 色と全く同色である. 上位 9 色(選択率20%以上)の色相 RP,R の明度と彩度との関係を図2-1 RP, 図 2-2 R に示す. RP は, 高明度・低彩度(vp ﾄｰﾝ), 中明度・中彩度(sf), 高明度・中彩度(pl),
中明度・高彩度(lt, vv)の 6 色, R は lt, vp, pl ﾄｰﾝの 3 色であった.
③ 色名「ピンク」からの連想(具象語，抽象語)
具象語は群間に強い相関があった.出現率の平均値 2%以上の具象語を図 3-1 に示す. 桃は果物を指すが,桃(37.4%)が圧倒的に多く，桜, 豚と続く.文献 2）(2005 年調査)でも桃(39%)が 1 位である.
抽象語の群間の相関は,A・B:相関あり,A・C:弱い相関,B・C:殆ど相関なしであった.抽象語(図3-2)は全て 25%以下,各群の差も大きい.可愛い,恋, 恋愛という上位は,文献 2）とも同じであった.
調査者に偏りはあるものの, 本研究から,「これがピンク色」,「これらもピンク色」は 3 群間の差は殆ど無い事が分かり, 5RP6/10 が ピンク色であり, 5RP の 9/2, 6.5/6, 8/6, 5R の 6.5/10, 9/2 が,
これらもピンク色であると明示できた.
参考文献
1）JAFCA 「恋するピンク」と「勝負ピンク」
vol.1(2009), vol.2(2011)2）宮田久美子(2014)「暮らしの中の色彩学入門」
 
新曜社，p.49  Supplement 9

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）


表1. ピンク色

5RP 6/10
5RP 9/2
5RP 6.5/6

5RP 8/6
5R 8/65R 6.5/10① これがﾋﾟﾝｸ色② これらもﾋﾟﾝｸ色
HV/C
％ 順位
HV/C
％
㻌㻡㻾㻼㻌㻢㻛㻝㻜㻢㻡㻚㻜㻝 㻌㻡㻾㻼㻌㻥㻛㻞㻣㻠㻚㻠㻌㻡㻾㻼㻌㻤㻛㻢㻌㻞㻞㻚㻞㻞 㻌㻡㻾㻼㻌㻢㻚㻡㻛㻢㻣㻠㻚㻜㻌㻝㻜㻾㻼㻌㻠㻚㻡㻛㻝㻟㻞㻚㻣㻟 㻌㻡㻾㻼㻌㻤㻛㻢㻌㻢㻢㻚㻡㻌㻡㻾㻼㻌㻥㻛㻞
㻞㻚㻟㻠 㻌㻡㻾㻌㻢㻚㻡㻛㻝㻜㻢㻜㻚㻥㻌㻡㻾㻌㻤㻛㻢
㻞㻚㻝㻡 㻌㻡㻾㻌㻥㻛㻞㻡㻝㻚㻡㻌㻡㻾㻌㻥㻛㻞
㻝㻚㻢㻢 㻌㻝㻜㻾㻼㻌㻠㻚㻡㻛㻝㻟㻠㻥㻚㻠㻌㻡㻾㻼㻌㻢㻚㻡㻛㻢㻝㻚㻢㻣 㻌㻡㻾㻌㻤㻛㻢㻠㻥㻚㻟㻌㻡㻾㻌㻢㻚㻡㻛㻝㻜㻝㻚㻡㻤 㻌㻡㻾㻼㻌㻠㻚㻡㻛㻝㻞㻠㻟㻚㻝㻌㻡㻾㻼㻌㻠㻚㻡㻛㻝㻞㻝㻚㻝㻥 㻌㻡㻾㻼㻌㻢㻛㻝㻜
㻞㻤㻚㻣
㻝㻥㻚㻢
㻝㻜 㻌㻡㻾㻌㻢㻚㻡㻛㻢㻝㻝 㻌㻡㻾㻼㻌㻣㻚㻡㻛㻞㻝㻢㻚㻟㻝㻞 㻌㻡㻼㻌㻥㻛㻞㻝㻢㻚㻜㻝㻟 㻌㻝㻜㻼㻌㻠㻚㻡㻛㻝㻝㻝㻞㻚㻥㻝㻠 㻌㻡㼅㻾㻌㻥㻛㻞㻥㻚㻜㻤㻚㻣㻝㻡 㻌㻡㻾㻼㻌㻠㻚㻡㻛㻢㻝㻢 5P 8/5
㻤㻚㻢

10RP 4.5/13
5R 9/2
5RP 4.5/12

図1 これがピンク色

10

9

9

8

8

7

7

6

6

y = -0.3125x + 9.7083
R² = 0.9868

V

V

10

5

5

y = -0.4156x + 9.8105
R² = 0.9182

4

4

3

3

2

2

1
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

1

14

1

2

3

4

5

6

7

C

8

9

10

11

12

13

14

C

図2-2 これらもピンク色 R (上位9色中）

図2-1 これらもピンク色 RP (上位9色中)

45.0
平均値

A群

B群

C群

40.0

35.0
30.0

30.0

25.0

25.0

B群

C群

%

A群

20.0

%

20.0
15.0

15.0

10.0

10.0

5.0

5.0

0.0

0.0
桃

桜

豚

ﾊｰﾄ

花

女の子

頬

チーク

図 3 -1 色名「 ピンク 」 から の連想 具 象 語Supplement 10

可愛い

恋

恋愛

愛情

愛

甘い

幸せ

心

女の子 優しさ

図3-2 色名「ピンク」からの連想 抽象語

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

現代の小中学生が好む色とその連想語に関する研究
A study of the color preference and its word associations
in elementary and junior high school students
名取和幸

Kazuyuki Natori

日本色彩研究所

Keywords: 色彩嗜好，単色，配色，小中学生，
連想語
1.はじめに現代の日本の子どもたちにおける色彩嗜好の傾向を把握するため，これまで 2009 年と 2011
年に，全国の小中学生男女を対象とした色彩好悪調査を実施してきた．2 回のいずれにおいても，
小学生の男子，取分け小 2 男子は金色を非常に好むこと，小学生女子はピンクよりも水色を好むという結果が確認されている．本調査では，（1）これらの傾向の安定性について，（2）男女における嗜好傾向の相違と学年による変化について，そして（3）好きな色の選択理由を検討することを目的として以下の調査を行った．
2.方法
アンケート調査により，設問に該当する色をカ
ラーチャートの中から選択，回答させた．北海道，東京，兵庫，福岡の小学校 10 校，中学校 8 校において，小学 2 年生（男子 430 名，女子 408 名），
5 年生（男女：484 名と 478 名），及び中学 2 年生（男女：570 名と 507 名）の男女計 2,877 名から回答を得た．カラーチャートは，小学生には基本色 21 色，中学生には色相 10 種とトーン 6 種と無彩色から成る 67 色を配列したもの（共に金銀を含む）を用いた（図 1）．配色には 3×3 の市松状に色を配列したイメージの異なる 10 種類を用いた（図 1）．調査は 2014 年 10～12 月に，昼光の入る教室で通常の人工照明を併用して集団で実施した．なお色覚特性による参加除外は行っていない．
単色の好き嫌いは，小・中学生共に好きな色と嫌いな色を 2 色ずつ順位をつけて選択させた．配
色は小学生には好きな配色と嫌いな配色を 1 つず
つ，中学生には好き，嫌い共に 2 つずつの配色を
順位をつけて選択させた．
次いで小学生男子には，「金色から思いうかぶJapan Color Research Institute

ものや，金色の感じなど」を自由に回答させる連想語調査を行った．小学生女子には，過去の調査から女子が好みやすいライトトーンの中からピンク，
水色，薄紫の 3 色を選び，好きな色の選択と理由の記述を求めた．なお，参加者全員に対して多くの商品ごとに欲しい色についての質問も行った．
また，中学生には色を特に気にして買う商品を選択してもらったが，それらの結果は本報告では割
愛する．
3.結果と考察3-1 嗜好色と嫌悪色の傾向
男子では小学生，特に小 2 の男子は圧倒的に金色を好み，銀，青がそれに続いて人気が高いが，中学生になると金色の人気は低下した（表 1，図2，4）．また，年齢が上がるに連れて金と銀への嗜好集中が弱まり，黒の人気が上昇する傾向がみられた．女子からは小・中学校を問わず水色が非常に好まれ，ピンクは小 5 では 2 位となったが，小 2，中 2 での嗜好順位はあまり高くなかった．
嫌悪色（図 3，4）については，小学生男子ではピンクがワースト 1 位であるが，他の全年齢・性別ではいずれもオリーブ・黄土色が最も嫌いな色に選ばれた．これは成人と類似した傾向である．
色彩好悪の主な傾向は以下のようになる．1）
男女による色の好みはその色調において大きく異なり，年齢が下がるほど違いは顕著である．男子は鮮やかな色調の青，赤，黒，そして金，銀など力強い色を好み，ピンクを嫌う．女子は水色，
黄色，ピンクなど明るい色調を好む．2）低学年
ではいくつかの色への嗜好集中がみられるが，学年が上がるに連れて嗜好の多様化が進む．3）黒は年齢により好き嫌いが変化する．小学 2 年では男女共に嫌いな児童の方が好きな児童よりはるかに多い嫌悪型の色であるが，小学 5 年になると男子では逆転し，好きな男子の方が多い嗜好型の色となり，女子でも好き嫌いが分かれる両価型の色となる．中学 2 年の男子生徒は黒を非常に好む．

Supplement 11

1A-4

日本色彩学会誌

表 1 嗜好上位色
男子
順位
小2
小5
金
金
1
（71.1） （38.0）
銀
銀2（56.5） （26.0）
青青3（15.2） （23.7）
赤黒4（10.7） （17.0）
緑赤5（6.6） （14.7）

中2

v.B(20.7)
Bk(19.9)
lt.BG(16.3)
v.R(13.9)
Gold(13.4)
(

女子
小2
小5
水色
水色
（32.6） （38.3）
黄ピンク（30.1） （29.9）
金
薄緑（22.5） （22.9）
紫黄（22.0） （21.7）
ピンク
黄緑（20.5） （14.1）

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

表 3-1 金色の連想語（小 2 男子）
中2

lt.BG
(33.2)
lt.G(17.6)
lt.Y(16.2)
v.Y(16.2)
lt.P(12.0))は 1 位，2 位選択率の合計％

タイプ
輝き
金メダル
お金
宝石・王冠等
かっこいい
きれい
お金もち
星月等
高級・豪華
目立ち
強そう
その他

表 2 嫌悪上位色
男子
女子
順位
小2
小5
中2
小2
小5
中2
ピンク ピンク Olive 黄土色 黄土色 Olive1（56.0） （45.4） （21.4） （41.5） （45.2） （42.9）
黄土色 黄土色 dk.RP
黒
深緑
OLG
2
（17.7） （26.2） （13.2） （34.5） （23.1） （12.7）
黒
茶色
深緑
茶色
dk.R
dk.RP
3
（17.2） （20.2） （9.4） （22.8） （22.4） （11.3）
ﾍﾞｰｼﾞｭ ﾍﾞｰｼﾞｭ
灰色
灰色
OLG
Beige
4
（17.0） （18.7） （9.2） （21.5） （19.9） （10.7）
茶色
灰色
茶色
黒
p.PI
dk.R
5
（16.8） （12.9） （9.0） （14.6） （16.0） （10.3）(

第 39 巻)は 1 位，2 位選択率の合計％

3-2 配色
配色への嗜好率と嫌悪率の関係を図 5 に示した．
図から以下の概要を読み取れる．1）男子は小学 2
年生では圧倒的にダイナミック（黄と黒と青）な配色を好むが，学年が上がるに連れてその嗜好率は低下し，嫌悪率が上がっていく．逆にモダン（白と水色と黒）な配色は小 5・中 2 から好まれるようになる．2）女子では，水色と白によるクリアな配色とピンク系の濃淡と白から成るプリティ
な配色はどの学年からも好まれやすい．学年が上がるほど人気が出てくるのはオレンジや黄色，黄緑によるカジュアルな配色である．
3-3 小学生男子における金色のイメージ
小学生男子から得られた金色の連想語をその意味により分類した（表 3）．金色のイメージとして，両学年ともに多くの回答がみられたのは「金メダル」であった．小 2 で多くの回答がみられたのは「輝き」に関する視覚的な印象と「かっこよさ」に関わる連想であった．小 5 になると，金の延べ棒のようなお金やゴージャスな感じ，事物の頂点，というような連想がより多くを占めるようになる．また小 5 では，えらそう，自慢しそう，
かっこつけ，目立ちたいというようなネガティブな側面の回答もみられるようになってくる．

％
15.3
11.7
11.6
7.5
6.8
4.7
2.8
2.4
2.3
0.9
0.6
33.3

語例
きらきら，輝く，ぴかぴか，まぶしい金メダル，メダル，トロフィー
金貨，お金，500 円
宝石，宝，王冠，王様
かっこいい
きれい
お金もち
星，月，太陽高級，豪華目立つ，派手強そう
折り紙，自転車，時計

表 3-2 金色の連想語（小 5 男子）
タイプ
お金
豪華・高価
金メダル
輝き
貴金属・宝
一番，特別
お金もち
目立ち
ゲーム関連
かっこいい
きれい
その他

％
23.0
12.2
11.1
9.0
5.5
5.4
4.3
3.6
2.6
2.1
1.4
20.0

語例
金貨，金の延べ棒，500 円
ゴージャス，高級，豪華金メダル，トロフィー，
きらきら，ぴかぴか，輝く，まぶしい
財宝，宝石
一番，頂点，特別な色・感じ
お金持ち，セレブ
目立ち，派手，目立ちたがりキャラクター，ゲーム機，伝説，レア
かっこいい
きれい
金箔，金閣寺，折紙，ツタンカーメン，

3-4 小学生女子の色彩嗜好とその理由
ピンク，水色，薄紫への嗜好率は小学 2 年と 5 年で選択傾向はほぼ同じで，水色と薄紫の人気が共に
約 4 割ととても高く，ピンクは 2 割弱に留まった．
それぞれの色の選択理由は，ピンクでは「かわいらしい」「女の子っぽい」に対して，水色とうすい紫で
は「落ち着く」「やさしい」「さわやか」「大人っぽい」という回答がみられた．小学校に入り，幼稚園までの子どもっぽいピンクからの卒業という意識が嗜好結果に反映していると考えられそうである．
3-5 好きな色が示す意味の性差
以上の調査結果から想像するに，男子が好きな色というのは，自分が手に入れたい，自分にとって高い価値をもつ物や見え方をする色で，シンプ
ルな欲求の反映であるといえそうである．一方，女子が好む色は，自分を演出するため，主にファッションに活用するコーディネートカラーとして効果が高い色と考えられる．つまり女子の嗜好
色には色をうまく使うことで他者からこう見られたいという他人の視点が意識されている．こうした嗜好色と性差の関わりについては，自己認識の発達，児童・青年心理学などの知見を用いて，今後，検討を進める必要があると考えている．

Supplement 12

1A-4

日本色彩学会誌

図 1 カラーチャート－左上：小学生用

第 39 巻左下：配色（小中学生共通）

図 2 小学生における色彩嗜好率

左：男子

右：女子

図 3 小学生における色彩嗜好と色彩嫌悪

左：男子

右：女子

Supplement 13

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

右：中学生用－1A-4

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

色彩嗜好

図 4 中学生における色彩嗜好と色彩嫌悪

色彩嫌悪（黒縦棒：男子

図 5 配色に対する嗜好と嫌悪

Supplement 14

灰縦棒：女子）

2A-1

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

色彩環境の変化が身体運動能力に及ぼす影響－LED 昼光色と赤色を中心として－
The Effects of the environmental color change on the abilityof the Human Movement-Focus on LED daylight and red color張 禎
邵 建雄
湯 海鵬

Zhen Zhang
Jian-xiong Shao
Hai-peng Tang

Aichi Prefectural University
Aichi Prefectural University
Aichi Prefectural University

愛知県立大学愛知県立大学愛知県立大学

Keywords: 色彩環境,LED ランプ,膝関節最大伸
展力,身体重心動揺,動作正確性．
1.はじめに
人間は,色彩に溢れる環境に住んでいる.色彩の服を着る,色彩の食を食べる,色彩の家に住むなど,様々な色彩に取り囲まれている.色彩を無視して生活は成り立たないといっても過言ではない.色彩というのは人間の精神,意識,情動活動や喜怒哀楽などの感情には,人々が考えているよ
りもはるかに複雑に,そして強く関わっている.
運動やスポーツの分野で,数多くの研究がされている.現在までに,行われた色彩と運動パフォー
マンスに関する研究の中では,スポーツや運動を行う場所,ボールや的などの器具,及びユニフォームの色彩に関するものに大別できる.
色彩の研究について,ボールの色の違いで運動
パフォーマンスに及ぼす影響(Belka,1985),ダー
ツ投げの的やダーツの色が成績に関する影響(Eason,1980), 柔道,テコンドーなどの競技のユニフォームと勝率との関連性(Hill,2005)などについての報告があった.まだ張ら(2014)の研究では,
一般光(日常用蛍光灯),青,緑,赤 4 つの色彩作業
環境において動作正確性(ダーツゲーム得点),全身反応時間,垂直跳び,膝関節最大伸展力および走行前・走行中・走行後の脈拍変化を測定し,色彩が人間の基本的身体運動能力に与える影響を検討した.その結果から,色彩作業環境が動作正
確性,全身反応時間,垂直跳びおよび走行前・走行中・走行後における脈拍の変化に影響を及ぼす結果がみられた.赤色作業環境において一般光より,
動作正確性と全身反応時間がともに成績が優れていることがわかった. 一方,垂直跳びについては,一般光での成績が高かった.また,緑色作業環
境では,走行中における脈拍の上昇が遅いことがわかった.
これらの研究は,スポーツのユニフォームや運動用具と色彩との関連性に関する研究が多かったが,競技環境の色彩の変化と人間の基本的運動能力との関連性についての報告がまだ少ない.
本研究では,16 名の被験者を対象とし,LED 昼光
色と赤色二つの色の作業環境の中で,身体重心の動揺,膝関節最大伸展力,筋電図,動作正確性を測定し,作業環境の色彩変化が身体運動能力に与える影響を明らかにすることを目的とした.
2.方法
作業環境について,一般光作業環境(以下一般
光)は日常で使用する LED 昼光色ランプ 3 個(周波数 50/60HZ),赤色作業環境(以下赤色)は LED 赤色
ランプ 9 個(周波数 50/60HZ,波長 660NM)の照明によってつくられた環境であった.色彩環境の照度(デジタル照度計,佐藤商事製,LX-PROTM204)は,作業環境で均等に分布した高さ 1.6m の 9 個の測
定地点で測定した,二つの作業環境の平均照度は100LUX 前後に統一された.作業環境内での色彩の相互影響を除くため,また実験用の色彩以外の色
彩が視界に入らないように,作業環境の室内は白色で統一し,検者も白い服を着用した.
測定は,1 名の被験者に対し 1 日に 2 色の作業環
境での測定を行う.
被験者は色彩の作業環境に入り,5 分間の安静状態を取ってから,身体重心動揺,膝関節最大進
展力,筋電図,動作正確性の順番で各項目を測定

Supplement 15

2A-1

日本色彩学会誌

し,一番目の作業環境での後,1 時間の休憩をとら
せ,二番目の測定を行った.作業環境の測定順番
は,規則性となる.
身 体重 心動揺 の測 定は ,重 心動 揺計 (竹 井社
製,T.K.K.5810 重心軌跡測定器)の上に 60 秒間を立ちまま,動かない状態で,身体重心動揺の軌跡を記録した.

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

動作正確性の測定については,国際ダーツゲー
ム協会のルールを適用し,ダーツボード中心の高さは 1.73m,ダーツボードまでの距離は 2.37m に設置した.被験者は一人当たりに練習 20 回,本番 20
回で矢を投げさせることにした.最後に,20 回の得点の平均値を算出した.
各色彩作業環境で測定した各被験者のデータの平均値などを算出し,有意差検定を行った.有意差検定は,対応のある 2 群の平均値の検定(Welc
h 法の t-検定,片側)方法を用いた.
3.結果
二つの色彩作業環境において身体重心動揺の総軌跡長は図 3 に示している.赤色は一般光より低かったことがみられた.有意差がみられなかった.

図1

身体重心動揺の測定の風景

膝関節最大伸展力は,デジタル電子筋力計(竹井社製,T.K.K5710m)を用いて測定した.被験者は装置の上に座り,膝関節は約 90°に保ち,足首は補助具で固定された.被験者は検者の合図によって両足の膝関節を最大努力で伸展した.測定は 3回を行い,その平均値を用いた.
膝関節最大伸展力を測定する時,被験者の大腿直筋に筋電図センサー(竹井社製，TK-11888e)を付け,その筋電図のデータを記録した.

図 3 身体重心動揺の総軌跡長
図 4 は身体重心動揺の矩形面積は図 2 に示している.赤色は一般光より低かったことがみられた
が,有意差がみられなかった.

図 4 身体重心動揺の矩形面積
図 2 膝関節最大伸展力と筋電図の測定風景

図 5 は,膝関節最大伸展力を示している.赤色は一般光より低かったが,有意差がみられなかっ

Supplement 16

2A-1

日本色彩学会誌

た.

図 5 膝関節最大伸展力
図 6 は, 右足大腿直筋の筋電図積分値を示している.赤色は一般光より低かったが,有意差がみられなかった.

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

般光の間に有意さがみられなかった.赤色は一般
光より総軌跡長が短く,矩形面積が小さいことから,赤色の環境にいると身体重心の動揺は一般光の環境にいるより安定であることがわかった.しかし,二つ環境の間に有意差がみられなかったため,色彩環境が身体重心の動揺に影響を与えることがいえない.
今回の研究で,赤色は一般光より筋力の発揮が小さかったことから,赤色の環境にいると人間の膝関節の伸展力に影響を与えないことがわかった.これらのことから,色彩の影響は最大努力による伸展力のような筋パワー発揮能力より,ダーツゲームに代表される技術などのスキルに影響を及ぼすことがいえるであろう.
今回の研究では,赤色は一般光より得点が有意に高かったことから,赤色の環境にいるとダーツ
ゲームによる動作正確性にいい影響を与えることがみられた.張ら(2014)の研究結果と一致になった.この結果からみると,赤色は危険や恐怖などを示す色,人間は赤色の環境にいると,周りを警視し,さらに集中力を高めることが推測できる.
ダーツゲームのような集中力を重視する項目に対して,より高い得点を得ることができると考えられる.
以上の結果から,赤色の環境にいると,動作正確性動作が求められる競技の成績がよくなる可能性があることを示唆している.

図 6 右足大腿直筋の筋電図積分値
図 7 は,ダーツゲームの得点を示している.赤
色は一般光より有意に得点が高かったことがみられた.

【参考引用文献】
1)Belka,D.E. (1985) Effects of ball color andpreferred ball color on catching by elementary
school children.Perceptual and Motor
Skills,61:1011-1018.
2)Eason,B.L.,and Smith,T.L. (1980) Effects
of multi-chromatic and achromatic target and darts on throwing.Perceptual and Motor
Skills,51:519-522.
3)Hill,R.A.,and Barton,R.A. (2005) Psycholog
y:Red enhances human performance incontes
ts.Nature,435:293.
4)張 禎・邵 建雄・潘 珍・金謙 樹・豊島 進太郎・ 湯 海鵬 (2014) 色彩環境の変化が身体運動能力に及ぼす影響. 人間発達学研究, 5:23-29.

図 7 ダーツゲームの得点
4.考察
今回の研究で,身体重心動揺の結果,赤色は一Supplement 17

2A-2

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

色彩感情の測定法の開発と適用結果
A New Method for Measurement of Affection to Colors andTentative Results
菊谷敬子

Takako Kikuya

畑田明信

Akinobu Hatada

三星宗雄

Muneo Mitsuboshi

神奈川大学大学院人間科学研究科
神奈川大学大学院人間科学研究科
神奈川大学人間科学部

Keywords：色彩，色彩感情，感圧式ペンタブレ
ット，接近動機づけ，回避動機づけ
１．はじめに池田（1979）は欲求不満行動の 1 つの仮想的な例として，自販機に硬貨を入れて品物が出てこな
かった場合，2 度目に硬貨を入れて商品のボタンを押す時の力の強さは，最初の時に比べて強くなるという予想を挙げている。この場合最初の商品に対する欲求が 2 度目にはより高まっていたためと考えることができる。すなわち接近動機づけが高まっていたと考えることができる。
欲求または接近動機づけを色において考えてみるなら，それは色の好き嫌い（嗜好性）と相関があると思われる。すなわち好きな色（接近動機づけが高い）に対して何かアクションを起こす時は，その力が強まり，一方嫌いな色（回避動機づ
けが高い）に対するアクションは弱いことが予想される。
本報告は感圧式ペンタブレット PC を用いて，ペンによる画面クリックの際のクリック圧の，色に対する好き嫌いの指標としての可能性，さらには感情効果一般の指標の可能性についての予備的な報告である。
実験参加者は 9 分割して提示された PC 画面上のボタンの色（6 色）を任意にペンでクリックし，
その時のクリック圧と場所（9 分割上のボタンの位置）が記録された。一方それら 6 色に対する好き嫌いについて調査をし，その相関を求めた。
色に対するペンのクリック圧と色の好き嫌いとの間に相関が見られるかどうかを検討することが目的である。仮説はそれらの間に相関があるというのが仮説である。
2.

Graduate School of Human Sciences
Kanagawa University
Graduate School of Human Sciences
Kanagawa University
Department of Human Sciences
Kanagawa University

2.1 装置 刺激
Windows PC に接続された Wacom Cintiq（感圧式ペンタブレット）を用いた（図 1）。このタブレットではペン入力が可能であるが，入力の際の「圧」も出力される。クリック圧の出力の記
録には自作のソフトウェアを用いた。
このソフトは画面上に 3×3 = 9 のボタンを表示し（図 2），ボタンをクリックしたときのボタン
位置およびクリックの強さ（圧）を，ボタンのプ
ロパティ（色）とともに記録する。今回ボタンの色は白，赤，青，黄色，緑，黒の 6 色であった（一度に提示される色は 1 色）。
順序効果を避けるために，色の提示順は各被験者でランダムとした。クリック操作はすべてタッチペンで行った。

図 1 用いた感圧式ペンタブレット＋PC

図 2 刺激パターン（赤色の場合）

方法

Supplement 18

2A-2

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

2.2 実験参加者
実験参加者は現在のところ学生 14 人である。
全員この種の心理実験の経験はなかった。
2.3 インストラクションと手続き
3×3=9 に分割された，ある色のボタンが表示されるので，各色 20 回のクリックを行った。
与えられたインストラクションは以下のようなものであった。時間を空けて同じセッションを繰り返した。
この実験は，ボタンの色によって，クリックされる位置の偏りが変化するかどうかを確かめるための実験です。クリックする位置は，できるだけランダムに選んで下さい。これは，同じ位置を続けてクリックされたり，一定の順序でクリックされると，クリック位置の偏りを検出できないた
めです。また実験機材の保護のため，あまり強くクリックしたり，必要以上に素早くクリックを繰り返したりしないようにして下さい。
3．結果
図 3 に色ごとのクリック圧の平均値を示す（縦軸は出力値のまま）。分散分析の結果，5%以下の
レ ベ ル で 有 意 な 差 が 見 ら れ(F(5,1194)=2.22,p<.001)，黒がもっとも平均クリック圧が高く，赤がそれについで高かった。

図 4 色の選択順位（嗜好順位）
色は平均順位が約 2.5 位，白色は約 4 位であることを示す。緑色と青色がもっとも選択され（好まれ），黒が最低であった。
その順序相関を求めたところ，r =－0.813 であり，1%レベルで有意な逆相関となった。
また図 5～8 はボタンの場所ごとのペンのクリ
ック圧の分布である（それぞれ赤，黒，緑，青の例）。サンプル数が少ないので断定的なことは言えないが，図からは中央の段の圧が低いように思われる。しかしこの結果はインストラクションの内容にも依存すると思われるので，その分析は今後の課題としたい。

図 5 赤のクリック圧の分布

図 3 色ごとのクリック圧の平均値
図 4 は実験参加者の色の好き嫌いについての結果である。6 色について好きな順番に番号を付してもらった。縦軸は 6－順位の平均値である。全
員の選択順位が 1 位であれば，6-1=5 となる。緑

4．考察
今回画面上の色刺激をペンでクリックする場
合，そのクリック圧とその色に対する好き嫌いとの間には正の相関があるのではないかという仮説の下に検討したが，仮説が支持されなかっただ
けでなく，まったく逆の結果となった。すなわち
もっとも好きと答えた色に対しては，クリック圧がもっとも弱く，一方最も嫌いと答えた色に対してはクリック圧が最大であった。

Supplement 19

2A-2

日本色彩学会誌

この結果についてはさまざまな解釈が可能であるが，実験参加者数がまだ少ないこともあり，
あまり断定的な結論は下さいない方がいいように思われる。しかし暫定的にせよこれだけ明瞭な傾向が得られたことから，ペンのクリック圧が感
情の行動指標として有望であることが窺われる。
以下この方法を感情の測定法として用いる際の考慮しなければならないと思われる点について記す。

図 6 黒のクリック圧の分布

図 7 青のクリック圧の分布

図 8 緑のクリック圧の分布

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）（1）色差感情と行動的指標：
心理学における感情の測定法は，しばしば質問紙法などによる主観的評価，非言語行動などの行動的指標および脳波などの生理的方法に分けられる（樋口，2014）。本報告の方法，ペンのクリッ
ク圧はその中の行動的方法に入ると思われる。行
動的指標は，ある種の感情の身体的な表出である。
一方色彩に対する感情は，身体的な表出を伴う強い感情（emotion）や長時間持続する気分（mood）などと異なり，感覚に付随する感覚的感情（sensory feeling）として分類される（柳瀬・近江，1987）。もし今回の結果が事実であるとする
なら，色彩に対する感情を行動的な指標としてのペンのクリック圧によって捉えることが可能と言える。
（2）色の「好き嫌い」について：色に付随しやすい感情とそうでない感情とがあり，好き嫌いの感情はちょうど中間に入る（柳瀬，1982）。したがって色に対する好き嫌いの感情は元来表れにくいことが予想される。しかし今回の結果はペン圧は色の好き嫌いをも捉え得る可能性を示した。今後好き嫌いの感情以外の感情についてその相関を検討する必要があろう。
（3）インストラクションについて：
今回行ったインストラクションに含まれる「・・・
また実験機材の保護のため，あまり強くクリック
したり，必要以上に素早くクリックを繰り返した
りしないように・・・」という教示によって，実験参加者はクリック圧のレベルを均一にするよ
うな，あるいは何か他の努力を行ってしまった可能性がある。感情を扱う以上インストラクションには細心の注意を払う必要があろう。
（4）刺激布置について：
今回は一度に同じ色を刺激として提示したが，9分割された各部分にそれぞれ異なった色を提示することが考えられる。この場合場所効果が生じると予想されるが，何らかの方法でカウンターバ
ランスすることは可能であろう。
（5）ペンによるクリック圧の精度：
ペンによるクリック圧がどの程度正確に記録されるのか，今回は校正していないが，将来は校正する必要があろう。
最後にクリック圧には有意な順序効果が見られた（図 9）。図 9 を見てみると，最初の刺激が提示された時が，最もクリック圧が低く，徐々にクリック圧が上昇して 5 番目の刺激が提示された時に最高値を記録した後，若干の低下を見せている。

Supplement 20

2A-2

日本色彩学会誌

つまり，最初は実験動作に慣れていないためか，
クリック動作が慎重になり，試行を重ねるにつれて上昇するものと思われる。
従って，同種の実験を行う場合には，本実験のように，提示する刺激の提示順をランダムにする
か，ある程度実験参加者が慣れるまで，予備的な試行を行っておく必要があるといえるだろう。

図 9 刺激の提示順によるクリック圧の変化

引用文献／参考文献
池田貞美（1979）葛藤と欲求不満，原岡一馬・河合伊六・黒田輝彦（編）『心理学－人間行動の科学－』，第 4 章，p.100，ナカニシヤ出版．
樋口貴広（2014）感情の動きを読み取る－主観・行動・生理心理学的研究法－，大野木裕明・渡辺直登（編）『改訂新版 心理学研究法』，第 13章，pp.178-189，一般財団法人 放送大学教育振興会．
柳瀬徹夫（1982）色彩計画，安部公正他（編）『工業デザイン全集』，第 4 巻，第 3 章，日本出版
サービス．
柳瀬徹夫・近江源太郎（1987）色彩感情，川上元郎・児玉晃・富家直・大田登（編）『色彩の事典』，第 2 章，2.4，pp.259-271．

Supplement 21

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

配色要素が建物の印象に及ぼす影響
Effects of Color Elements on the Impression of Architecture
庄	  怡Yi Zhuang

山本早里

Sari Yamamoto

筑波大学大学院
Doctoral Program in Art and Design,
芸術専攻（博士後期課程） University of Tsukuba
筑波大学芸術系
Institute of Art and Design, University ofTsukuba

Keywords: 環境色彩，印象評価，色の使用面積
１．はじめに	  イタリア、フランス、日本、中国において、国や町で公表されている景観計画や色彩計画を2014 年に調査した 1)。その結果、町の色をコントロールする方法は使用する色の値を決めること
を中心に実施されているが、色の使用面積、基調
色の使用頻度、使用部位などの配色要素も利用されていることが分かった。	
 日本では、コーポレートカラーなどの様々な色を建物に使いたいという需要が多い。色の配置については、そのまま使われるか、行政の色彩計画に沿って直されている 2)のが現状であるが、そのまま使われていると騒色 3)になる例が多い。一方
で色彩計画通りに直されると、色彩に関する個の特徴は尊重されず、生活の利便性が失われるとも言われている。このため、色彩を制限する条例やガイドラインに、小面積に使用可能なアクセント
色が導入されている。このような条例 4)ではどのような色でも同面積に制限され、主に彩度のみ制限されている。しかし、色相や、明度、彩度によって許容できる面積が異なると考えられる。	
 先行研究において、吉田慎悟は景観要素の色彩構成をもとに、全体の調和を目指し、景観形成のための使用可能な色に関する研究を行った結果 5)、
町並に相応しい建物の色を示したが、面積などの他の配色要素については述べていない。三星宗雄の騒色に関する研究 3)では、町に新しく入ってきた周辺と調和していない色の改善策について、使用色と使用面積の調整、高さの制限などに言及したが、具体的な修正案はまだ見られない。熊澤貴之の景観色彩設計法 6）では、現在の色彩ガイドラ
インは、設計対象となる壁面の部分や立体的なバランスを考えていないのが現状で、色彩の組み合
わせに関する規定がなく、アクセント色の計画手法が定まっていないと指摘している。	
 歴史的な町並において、色の使用は一番厳しく制限されている。そして、歴史的な町並の雰囲気にあうように、周辺の店なども図 1 の右のように看板の色や色の使用面積に配慮している。しかし、色の使用範囲、使用面積、使用部位などのような配色要素の関係性を考慮して色を取り入れる方
法はまだ見られない。	
 	
 左：歴史歴な町並の看板	  	  	
  右：周辺の店の看板	
 図１	
  歴史的な町並及びその周辺の店の看板	
 ２．研究目的
本研究では、環境色彩のコントロール方法の一つとして、町の雰囲気に影響を与えている配色の要素及び関係性を明らかにするため、色相や明度、彩度によって許容できる面積が異なることを明らかにする。	
 	
 ３．印象評価(1) 実験方法
新しい色を屋外広告物と想定して取り入れた建築物の印象評価を求める実験を行った。今回の実験では、色の使用範囲及び使用面積を考慮し、実験図版を制作した。建物のシミュレーション図版は中国蘇州の周庄の歴史的な建物をもとに作成した（図２）。	
 実験図版は 63 枚で、色相、明度、彩度によって許容できる面積が異なることを明らかにするため、実験に使う色は明度と彩度によって分けている。屋外広告物を想定した新しい色の使用面積

Supplement 22

2A-3

日本色彩学会誌

はファサードの総面積の 1%、3%、5%に分けた（図２、表１）。	
 この新しい色を付けたファサードを 7 段階の SD法で評価する。図３に評価項目を示す。評価項目
は「伝統」、「調和」、「許容」に分けている。	
 
図２に示す図版を 28cm×12cm にプリントアウ
トし、ランダムに被験者に示し、評価用紙に印象を回答してもらった。検査用光源を使用した。被験者は、筑波大学の 43 人の中国の留学生である。	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
＊左から 2 番目の建物の 1 階屋根の上部に屋外広告を想定した新しい色を付けている（この図の場合は面積 3%）。	
  	
  	
 

	
  	
  図２	
 周庄をもとにした建物のファサード	
 図４	
  被験者の専攻	
  	
  	
 

第 5 号 （2０15 年）

図５	
  新しい色に対する許容

b．色相別に見た「許容できる」彩度の分析
図６に色相別の彩度の許容値を示す。彩度が高くなると許容度が低くなり、面積が大きくなると許容出来る彩度が下がってくることが分かった。許容値の平均値で見ると、面積 1%の場合、Y
系は彩度 12 になり、R 系、B 系は彩度 10 以上になると許容できなくなった。G 系、P 系は彩度 6以上になると許容できなくなった。

	
 
許容できる

	
 

第 39 巻

面積 1% , N=43

	
 
	
 

許
容
値

	
 

彩度

	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  図３	
  評価項目	 	 表１	 実験で使用した色彩のマンセル値	
 
	
 
R 系	
 
Y 系	
 

明度の効果を見る刺激	
 10R	
 3/4*	
 *10Y	 3/4 	
 10R	
 6/4*	
 *10Y	 6/4 	
 許容できない彩度の効果を見る刺激	
 10R	
 8/4*	
 *10Y	 8/4 	
 

10R	
 5/6	
 

10R	
 5/10	
 10R	 5/14	
 

10Y	
 5/6	
 

10Y	
 6/10	
 10Y	 8/12	
 

G 系	
 

	
 

	
 

	
 

10G	
 5/3 	
 10G	 5/6 	
 10G	 5/10*	
 

B 系	
 

10B	
 3/4*	
 10B	
 6/4*	
 10B	 8/4*	
 

10B	
 5/3	
 

10B	
 5/6	
 

10B	
 5/10	
 

P 系	
 

	
 

	
 

	
 

10P	
 5/6	
 

10P	
 5/10	
 10P	 4/12	
 

N 系	
 

*

*

*

10P	
 5/6	
 

10P	
 5/10	
 10P	 4/12	
 

N3 	
 

N6 	
 

N8 	
 

*

*

＊面積 3%の画像を作成しなかったもの	
 

許容できる

面積 3% , N=43

許
容
値

彩度

許容できない	 (2) 実験結果と考察
図版に対する評価の SD 法７段階を−3〜3 までの数値に対応させ、この数値をもとに平均値及び標準偏差（SD）を用いて分析を行った。今回の分析
では、平均値が 0 以上になると許容できる、平均値は 0 以下になると許容できないとし、考察した。	
 a. 被験者の専攻背景
被験者の専攻に関する調査は都市計画、環境デザイン、建築関連、その他のデザイン領域、デザイン領域以外に分けた。歴史的な町並に新しい色を入れることが許容できるかを調査し、27 人（63%）は許容できると回答した（図４、５）。	
 

許容できる

面積 5% , N=43

許
容
値

彩度

許容できない
	
 

	
  	
  	
  	
  	
  図６	
  色相別の彩度の許容度

面積が 3%の場合、R 系は彩度 10 以上、Y 系
は彩度 12 以上になると許容できなくなった。B
系は彩度 6 以上になると許容できなくなった。
面積が 5%の場合、R 系は彩度 10 以上になり、Supplement 23

2A-3

日本色彩学会誌

Y 系は彩度 12 以上になると許容できなくなった。
G 系、B 系、P 系は彩度 6 以上になると許容できなくなった。

許容できる

Y	
 

G	
 

B	
 

	
 
明度

2	
 

3	
 

4	
 

6	
 

8	
 

10	
 

12	
 

14	
 

1%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

3%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

5%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

1%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

3%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

5%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

1%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

3%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

5%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

1%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

3%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

5%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

1%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

3%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

5%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

2	
 

3	
 

4	
 

5	
 

6	
 

7	
 

8	
 

9	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

面積	
 

面積 1% , N=43

許容
値

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

彩度	
 
	
 

R	
 

c．色相別に見た「許容できる」明度の分析
図７に色相別の明度の許容値を示す。面積が1%〜5%、彩度が 4 の場合、R 系、Y 系、B 系は
明度８以上になると許容できなくなった。無彩色
N の場合、明度１から 8 まで許容できることが分かった。

第 39 巻

P	
 

	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
 
明度	
 

	
 

許容できない許容できる

面積 5% , N=43

R	
 
Y	
 

許
容
値

明度
B	
 
N	
 

許容できない
	
  	
  	
  	
 

図７	
  色相別の明度の許容度

面積	
 

1%	
 
5%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

1%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

5%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

1%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

5%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

1%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

5%	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
 

	
  ＊	
  	
  許容できない	  	  	  実験していない	
  	
 
	
  	
  	
  	
  	
  	
  図８	
  色彩による許容できる面積	
 ４．まとめと今後の課題
	  色相、明度、彩度の値によって許容できる面積が異なることが明らかになった。今回の実験では平均値を０以上になると許容できると考え、図８に示したように色彩による許容できる面積をま
とめた。	
 
	
  明度については、彩度が 4 の場合、R 系、Y 系、
B 系、N 系の明度の許容値を検証したところ、有彩色では、明度は 8 以上になると、許容できなくなった（図８）。無彩色に対する許容度はこれより高かった。
今回の実験では、色彩の使用について、P 系の色は彩度 6 以上を実験したが、許容できないという結果であったため、今後は彩度 6 以下の色を実験する予定である。5%までの面積を実験したが、実験結果により、R 系、Y 系、B 系の色は 5%の面積を超えても許容できると予想できる。そして、今回は一色のみ使用する場合を評価した。部位及び形も一種類である。今後は部位及び形も含めて検討する予定である。

謝辞	
 
本研究は科研費（課題番号 15K00677、研究代
表者：筑波大学山本早里）の助成を受けたもので
ある。
参考文献
1)	
 庄怡、山本早里：景観計画における色のコント
ロール方法の抽出ーイタリア、フランス、日本、中国における町の色彩計画をもとにー、日本建築学会大会学術講演梗概集（関東）、pp．487–488、2015（掲載決定）
2)	
 京都市屋外広告物等に関する条例、2013	
 3) 三星宗雄:日本における騒色公害とその解決、神奈川大学人文学研究所報42，pp.35-51、20114)	
 東京都景観色彩ガイドライン、2007
5) 吉田慎悟：まちの色をつくる、建築資料研究社、
pp．48-59、1998
6)	
 熊澤貴之、山本早里、槙究：周辺環境色の調和を考慮した景観色彩設計法の有効性、日本建築学会大会学術講演梗概集（近畿）、pp．521–524、2014

Supplement 24

2A-4

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

アゲハチョウの翅における色構成に関する調査
Investigation of color structure in the swallowtail butterfly
wings
梯	
 絵利奈	
  Erina Kakehashi
笠松	
 慶子	
  Keiko Kasamatsu

首都大学東京大学院	
 首都大学東京大学院	
 Keywords: アゲハチョウ，自然色彩，色彩調和．
１．はじめに	 	  自然の色彩の調和については、ジャッド 1)が自然にみられる色の変化は調和するとまとめている。また、自然における色彩に関する研究として
は、草木ら 2)が、植物にみられる色彩の特徴を明らかにしている。また、足立ら 3)は「植物に現れる色の組み合わせは、JIS 標準色票の色の組み合
わせよりも調和の良さを表す得点が高くなる」と述べている。これらのことから、自然における色彩の応用は可能であると考える。
	  また、榊原ら 4)は直感的デザインのモチーフとして昆虫を起用し、それに対するイメージのアン
ケート調査を行ったところ、チョウが最もポジテ
ィブな印象をもたれるという結果を得ている。更
「蝶翅の色彩は、色相、明度、彩に、和田ら 5)は、度等の様々な組み合わせや変化があるにも関わらず、全体として調和と統一が保たれている」と述べている。なお、蝶翅の配色比率に関してはア
オスジアゲハ・ミカドアゲハから青銅比（おおよそ 1:3）を見いだしている。6)
そこで、本研究では、自然のものの中でも特にアゲハチョウの翅（蝶翅と以降表記する）の色彩に着目し、蝶翅に見られる色彩調和の特性の解明の為、本報告では色構成の調査を行うこととする。

２．調査方法	 蝶翅における配色傾向の調査は、図鑑 7)8)9)より抜粋した 51 種のアゲハチョウ科の種を対象に行った。なお、紙面と実物では色の見えに多少の差異が生じることを考慮し、本研究ではイメージによる色の分類が可能な PCCS 値を用いて調査を行った。調査としては以下の(1)〜(4)であった。

Tokyo Metropolitan University
Tokyo Metropolitan University(1) PCCS 値の抽出
まず、以下の条件で画像の処理を行った後、PCCS 値を抽出した。
①サイズ：100×100pixcel②解像度：350dpi③カラーモード：8 ビットカラー
各蝶翅の色から抽出した PCCS 値をもとに、近似したトーンを割当て、各蝶翅の色相分布表及び明度・彩度分布表を作成した。

(2) 明度・彩度・トーンの対応表の作成
	  明度・彩度とトーンから各色の対応を、横軸を彩度、縦軸を明度、トーンを色にとり確認した。
(3) グルーピング
	  各パターンにおいて、色相の近似した色を保有する種同士を同一グループにまとめた。また、どのグループとも近似しない 3 種は除外して調査を行った。

(4) 面積の条件
グルーピングを元に配色傾向を探ったところ、各色の面積率も関係していることがわかった為、以下のように面積率を定義づけた。なお、( )内は表示名である。
ベースカラー（大）：各種の保有する色の中で最も面積の割合が大きい色
アソートカラー（中） 2 番目に面積の大きい色（小でも中との割合の差が 10%以内の色は中とみなす。）
アクセントカラー（小）：大・中の割合以下の色（中でも割合が 5%以下の色は小とみなす。）

Supplement 25

2A-4

日本色彩学会誌`ki	  明度・彩度・トーンの対応表から蝶翅の配色傾向を調べたところ、「二極化」と「散布」の 2 つのパターンに分類することができた。各パターンの特徴を、分析したデータの一部を用いて紹介す
る。


\gkd(
`ki

j \gkd*


s

s










彩度対比	
 

Bk




 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



図１ ゴライアストリバネアゲハの配色傾向
	  次に、「散布」のパターンでは、図 2 のキアゲ
ハのように各色が様々な明度・彩度に広く分布している。

;W^[fW]bKP$JQ`ki:ljmIl



N%&KHBUG<T;

`ki

lj



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3I2LmIlmL

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`ki;

;_hXcW]bKP&JQ

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mL

`ki:N;

K>PS;K :N
K>PSUT;OD:(5jK >PSUT; K2N$&K3N&KHBUG<T;`ki

KCD(5lmj3lmj&l mI:2l mIK
K >
PSUT;lj mIlmL JRT `kiHBUG<T;

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\gkd.
`ki

 K2:!#K1:$&K3:%K(HBU
G<T;(5lmI3lmL K >PSU:l mL ;O
D:l mKL:LJ ;

$&K3J

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`ki

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mL

JRT

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$K1J;`ki(5Llm:1Ll<T;

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



lmIlj mL J=AT
JRT `ki;\gkd-

同一トーン	 

$&K3J\gkd,




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MSF?

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lj mL J=AT `ki;%NKHBUG<T;WYeZaW]bKP"JQlj mL8`kiIJCD`kiH;lmIlj
mL
JRT `ki;

`ki

\gkd)

	
  まず、「二極化」のパターンでは、主に各色の明度・彩度の間に類似や対照の傾向が明確にみられる。例えばゴライアストリバネアゲハは Bk と、s トーンの Y 及び YG との組み合わせによって、彩度に大きな対比がみられ、かつ、Y と YG は同
一トーンの関係にある。



第 5 号 （2０15 年）

表 1 色相及びトーンの分布傾向
&K-VJ:JREGL$JQ
（）
\gkd'

３．結果	
 
(1)	
 パターン分類	 

第 39 巻`ki:lmL:

`kiHBUG

４．考察	  各グループから詳細な配色傾向を探った結果、「二極化」のパターンの配色はトーンの類似した色同士に明度もしくは彩度の対比を大きくとった組み合わせと、彩度も明度も大きく対比した組
み合わせがみられた。また、「散布」のパターンの配色は主に、低明度無彩色の大面積の色に対し明度差の大きい色と、中明度の色との組み合わせで構成されていた。こうした対比のはっきり取れない「あいまいさ」は不調和を生みがちであるが、対比を「中和」させる効果があるのではないかと考える。また、「二極化」においてはジャッド 1)の明瞭性の原理や類似性の原理に当てはまるが、「散布」においては既存の色彩調和論に適応しな
い為、今後感性評価の実験によってその調和効果を検証する予定である。
５．参考文献1)	
 千々岩英彰(1991)色彩学，福村出版，180-182．	
 2)	
 草木雅広(2002)花からはじめる自然色彩学，六耀社	
 3)	
 足立吉隆・大山妹子・草木雅広・高野佳子(2008)植物に現れる色の二色配色調和(第 1 報)：JIS	
 Z	
 8721 に記載された色との比較，日本色彩学会誌，32(2)，85-93．	
 図 2 キアゲハの明度・彩度分布4)	
 榊原由貴(2015)直感デザインに向けた生物の応用可能性の検討昆虫を例に-，日本人間工学会誌，第 51 巻特別号，254-255．	
 5)	
 和田香苗・薄井正彦(1962)蝶翅の色彩―蝶翅の色彩分解と配色の(2)	
 グループ	 	  グルーピングの結果から、A〜J までの 10 グループに分類できた。各グループの色相及びトーンの分布傾向を表１に示す。

研究―，工学院大学文化科学研究論叢，101-116．	
 6)	
 梯絵利奈(2014)アゲハチョウの翅における色彩調和，第 16 回日本
感性工学会大会予稿集，P55．	
 7)	
 浜野栄次(1986)台湾産蝶類生態大図鑑，講談社	
 8)	
 今森光彦(2014)世界のチョウ，アリス館	
 9)	
 今森光彦(2014)ときめくチョウ図鑑，山と渓谷社	
 Supplement 26

３A-１

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

色刺激による輝度刺激由来の脳活動の抑制
The suppression of luminance induced brain activity bychromatic stimuli
根岸一平	
 
篠森敬三	
 

Ippei Negishi
Keizo Shinomori

Kochi University of Technology
Kochi University of Technology

高知工科大学	 高知工科大学	 Keywords: 色覚，脳情報，fMRI.
１．はじめに	 	  色情報と輝度情報の相互作用の存在は過去に多く指摘されており，その中には色刺激による輝度情報の抑制を示唆する研究も存在する[1,2]．
我々は過去の研究において fMRI を用いて局所的に配置した色パッチの彩度の変化が輝度パターンに由来する脳活動に与える影響を fMRI を用いて測定し，V1 において色刺激によって輝度情報の抑制が行われているという結果を得た[3,4]．本
研究においては，この抑制効果がどのような機序によって発生しているのかを調べるため，網膜上の色刺激位置に対応する脳部位とそうでない部
位における抑制効果の有無について，比較検討を行った結果を報告する．
２．実験方法	 (1) 被験者
実験１および２では 13 名，実験３では 4 名の被験者が実験に参加した．被験者は全員視力正常または矯正視力正常で，色覚正常であった．
(2) 実験装置
MRI 装置はシーメンス社の Verio(3T)を用いた．
被験者は MRI 装置内で色彩輝度計によって較正済みの液晶プロジェクタからスクリーンに投影された画像を観察した．観察距離は 69cm で，視野角は 31.5°×25.2°であった．
(3) 実験手順
実験１〜３において実験手順は共通であった．
15s の刺激フェーズとそれに続く 15s の休憩フェーズを併せて１つのトライアルとした．刺激フェーズでは視覚刺激とそれをピクセル単位でスク
ランブルしたパターンが１Hz で交互に呈示され，被験者は中央の注視点を固視するように教示された．休憩フェーズでは始めの５s 間で被験者の覚醒状態の確認のため，色覚とは無関係な中心窩
での形状変化知覚タスクを行い，残りの１０s 間

は何も行わなかった．休憩フェーズの間は，中心部呈示の知覚タスク刺激を除き，黒背景を呈示した．本実験では，fMRI を用いて刺激フェーズ中の脳活動の計測を行った．
３．実験１	
 (1) 視覚刺激
図１に視覚刺激の概要を示す．無彩色の楕円を複数重ねた背景上に，黒色のふちの付いた 10 個の色パッチを円周上に配置した（左図）．この視覚刺激を，ピクセル位置をスクランブルしたものが右図である．色パッチの色相（マンセル表色系
における Hue）は全て異なり，その位置はトライ
アルごとにランダムな場所に配置された．彩度（マンセル表色系における Chroma）はトライア
ル内では６，４，２，０の４条件のいずれかに固定された．明度（マンセル表色系における Value）
は全トライアルを通して５であった．また，刺激フェーズを通してスクリーンの中央に白色の注
視点を呈示した．

Supplement 27

図 1	
 視覚刺激（実験１）	
 図２	
 色パッチの詳細（実験１・２）	
 

３A-１

日本色彩学会誌(2) 実験結果	  V1,	 V2,	 V3,	 V3A/B,	
 hV4,	
 LO1 の脳領域における各彩度条件観察時の脳活動を図３に示す．被験者によって全体的な活動の大きさにばらつきはあったものの，全ての領域で彩度０条件より彩度
２条件での活動が有意に小さかった．また，脳活動の大きさは彩度の高さとは単純に相関せず．無彩色（彩度０）条件での脳活動が全条件で一番大きく，有彩色条件においては彩度が高いほど大きな脳活動がみられた．	
 	
 第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）(1) 視覚刺激	  図４に視覚刺激の概要を示す．実験２では，ピクセル位置をスクランブルした刺激について，そのピクセル存在範囲を色パッチの存在場所に限定した（右図）．	
 	 (2) 実験結果
	  実験２ではいずれの脳領域においても彩度条
件による有意な脳活動の差はみられなかった．
このことから，実験１の結果は輝度刺激による脳活動が色パッチの存在によって抑制されたためと考えることができる．	
 

	
 
	
 

図３	
 彩度条件による脳活動（実験１）	
 図５	
 彩度条件による脳活動（実験２）	
 	
 ４．実験２	
 	
 ５．実験３	
 	
  実験１において彩度条件によって脳活動の大きさに違いが見られたが，この結果が色パッチによって輝度由来の脳活動が抑制によるものなのか色パッチそのものに対する脳活動の違いによるものなのかは区別ができない．そこで，実験２
では実験１で用いた視覚刺激から背景の輝度パターンを除去して実験を行った（図４）．もし実験１の結果が色パッチに対する脳活動の違いであったならば実験２でも同様の結果が得られ，実験１の結果が輝度湯隊の脳活動の抑制によるものであれば実験２では彩度条件による結果の違いはみられないことになる．	
 
	
 

	
 
図４	
 視覚刺激（実験２）	
 	
  実験１・２によって色刺激によって輝度刺激由来の脳活動が抑制されることが示された．しかし，
色パッチが視野の全方位に配置されていたために抑制が色パッチ付近の限られた領域で起こるのか，それとも全視野で起こっているのかの区別は付かなかった．そこで実験３では色パッチの呈示位置を左右視野のどちらかに限定した刺激条件を用いて，色パッチを呈示した視野に対応する脳部位（反側半球）とそうでない脳部位（同側半球）における抑制の有無および大きさを比較する
ことによって，抑制がローカルな現象であるのか
それともグローバルな現象であるのかを明らかにする．	
 (1) 視覚刺激	  実験３では色パッチの数を４つに変更し，左側の２つのみ有彩色のもの（図５左），右側の２つのみ有彩色のもの（図５右），全て無彩色のものの３条件で実験を行った．有彩色パッチの彩度は２で，色相は円方向に連続的に変化して全ての色相を含むものとした．有彩色・無彩色パッチともに明度は実験１・２と同様に５に設定した．	
 Supplement 28

３A-１

日本色彩学会誌

	
 

	
 

図６	
 視覚刺激（実験３）	
 (2) 実験結果	  左側および右側有彩色条件においての反側半球および同側半球の V1 における脳活動を図７に示す．縦軸は各被験者の無彩色（抑制なし）条件での脳活動で正規化しており．反側・同側半球ともに有意に１より小さいことからどちらの半球でも抑制が起こっていることがわかる．また，反側半球と同側半球での活動に有意な差が見られないことから全視野において同等に抑制がかかっていることが示唆される．

図７	
 片側有彩色条件における反側および同側半球の活動

６．まとめと考察	 	
  実験１・２の結果から，色刺激によって輝度刺激に由来する脳活動が抑制されることがわかった．また，色情報が強さ（彩度が大きい）と抑制の強さが比例するといった単純なものではなく，逆に色情報が強いほど抑制が弱くなるといった結果が得られた．このことから，はじめに抑制を行うかどうかを色情報の有無によって決定し，抑制を行う場合には色情報の強さによって抑制量を決定するという二段階の処理が行われていることが示唆される．抑制を行うかどうかを判断す
る際の色刺激の閾値の大きさや閾値付近での振第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

舞いに関しては未だわかっていないものの，この抑制により色情報を含まない刺激を観察している際には輝度に対する感度を最大化し，色情報を含む刺激を観察している際には輝度に対応する
脳活動を抑制することによって色情報に対応する信号の S/N を必要なだけ向上させるというよ
うに輝度情報と色情報に対する感度の最適化を行っているのではないかと推測される．
	  また，実験３の結果から，抑制が視野全体で均一にかかっていることが示唆された．このことか
ら，抑制の有無を決定する信号は視野依存性を持たない，または視野依存性の小さい腹側経路からのフィードバックではないかと推測される．このことは，色情報が主に腹側経路において処理されているという知見[5]とも一致する．
謝辞
	
  本研究は科研費(24300085)の助成を受けたも
のである	
 
	
 
参考文献	
 
1)	
 E. Switkes, A. Bradley and K. K. De Valois:
Contrast dependence and mechanisms ofmasking interactions among chromatic andluminance gratings, JOSA A 5(7) (1988)
1149-1162
2) F. A. A. Kingdom, J. Bell, E. Gheorghiu and
G. Malkoc: Chromatic variations suppress
suprathreshold brightness variations, Journalof Vision 10(10) (2010) 1-13
3) I. Negishi and K. Shinomori: Low-Chroma
Colors Suppresses Luminance-driven Brain
Activity Measured by fMRI,	
  AIC 2015
Proceedings (2015) 1132-1135
4) I. Negishi and K. Shinomori: Spatial
property of luminous signal suppression bypresentation of colourd patches,	
 ICVS Abstract
Book (2015) 74
5) M. Goodale and A. Milner: Separate Visual
Pathways for Perception and Action, Trends in
Neuroscience 15(1) (1992) 20-25

Supplement 29

３A-2

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

光感受性網膜神経節細胞が関与する明るさ知覚の定式化
Formulation of perceived brightness as a function of ipRGC
山川 昌彦
岡嶋 克典

Masahiko Yamakawa
Katsunori Okajima

横浜国立大学大学院
横浜国立大学大学院

Keywords: 明るさ知覚，光感受性網膜神経節細胞
１． はじめに光受容する視細胞において、錐体、桿体とは異なる内因性光感受性網膜神経節細胞(以下 ipRGC)が発見され、その機能は生体の概日リズム制御や瞳孔反射にあることが見いだされた 1)2)。これらの経路は非視覚形成と呼ばれ、従来の輝度、色や運動知覚の視覚形成とは異なる投射経路である。
一方で、ipRGC にて受容された光が視覚形成経路への投射や明るさ弁別がノックアウトマウス等
による実験によって示され 3)4)、明るさ知覚へ影響することが示唆されつつある。そこで本研究では、ヒトにおける ipRGC が関与する明るさ知覚機構の解明を目的として、明るさ知覚の定式化と錐体・桿体・ipRGC 寄与の機構を検討した。
実験は 6 色光源を用いて、silent substitution
法によって行なった。ipRGC への刺激を変数とし、錐体への光刺激が一定である錐体 silent、さらに錐体および桿体への光刺激強度が一定である錐体 桿 体 silent の 光刺 激を 作 製 し、 magnitude
estimation 法を用いて明るさの数値化を行なった。その結果を基に ipRGC が関与する明るさ知
覚の定式化を行なった。
２．実験方法(1)光刺激作製実 験 は 錐 体 silent( 実 験 Ⅰ ) と 錐 体 & 桿 体
silent(実験Ⅱ)を行なった。光源は RGB 分光分布の異なる 2 種類のプロジェクター(6 原色プロジェクター)を使用し、それぞれの出力をスクリーン上で合成し、視覚刺激とした。錐体 silent の場合は
L-M-S-錐体および ipRGC の 4 種類の細胞への刺激を制御するため、6 色中少なくとも 4 色の混合が必要となる。同様に、錐体と桿体の両方を silentにするには、桿体を加えた 5 種類の細胞への刺激を制御するために 6 色中少なくとも５色の混合が必要となる。２台のプロジェクターを駆動する
PC のそれぞれの RGB 値を調整することにより、色度は白色(x=0.328,y=0.367)とし、実験Ⅰ、実験

Yokohama National University
Yokohama National University

Ⅱそれぞれ ipRGC 作用度の異なる 5 条件、2 条
件の光刺激を作製した。また、各刺激において 20～110cd/m2 の間で輝度変化させた。図 1 にそれぞれの光刺激の分光分布および ipRGC 作用度(相対値)を示す。
実験Ⅰ
a:100

b:83

d: 60

e:27

c:65

(ipRGC 作用度相対値)

実験Ⅱ
f:73

g:65 (ipRGC 作用度相対値)

図 1 光刺激分光分布(横軸：波長(nm)、縦軸：強度)(2)明るさ知覚評価
明るさの評価は magnitude estimation 法で測定した。被験者は全員色覚正常で、ブルーライト
カット機能の眼鏡を装着しない大学生および大学院生(実験Ⅰ:7 名、実験Ⅱ:9 名)とし、5 分間の暗所順応後、プロジェクター出力を投影したスクリーンからの反射光を、基準光、テスト光の順で各 5 秒、1 セット 2 回繰り返し呈示した。ipRGC
は中心視より周辺視で密度が大きいことから、刺激位置は網膜周辺とし、右眼片眼で刺激サイズ 5°、
刺激位置中心鼻側 7°の刺激を観察した。測定は、暗所において、基準光の明るさを 100 とした時のテスト光の明るさを、1 刺激につき各 3 回、数値で回答させた。ipRGC の応答時定数を考慮し、刺激を呈示直後の明るさではなく、刺激呈示開始後
3～4 秒経過後の知覚の回答とした。

Supplement 30

３A-2

日本色彩学会誌

３．結果(1)実験Ⅰ～錐体 silent～
図 2 は光刺激の輝度を横軸に、縦軸に数値化した明るさを刺激毎にプロットした結果である。
これらの結果を Stevens のべき乗則に従うフィッ
ティングを行なった。べき乗則は、明るさを Y、
輝度を I としたとき、
Y=αIβ で表すことができる。
係数 α,β について、ⅰ) α=Const.,β=Variable,ⅱ) α=Variable,β=Const.の２条件において非線形最小二乗法にて計算したところ、ⅰ)条件の方が高相関であるが示された(図 2)。

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図 5 ipRGC 作用度とべき数βとの関係
実験ⅠとⅡの結果から、β=7.91・10-4 *(ipRGC作用度)+0.482 (R2=0.82)となり、ipRGC の明るさ
知覚への寄与を定量的に示した。

図 2 明るさ知覚測定値(●)と実験式(－)
結果から算出した係数 β と ipRGC 作用度の関係を図 3 に示す。回帰分析の結果、R2=0.92 であることから、ipRGC 作用度に対してべき数は線形の関係にあると言える。

図 3 ipRGC 作用度とべき数βとの関係(2)実験Ⅱ～錐体＆桿体 silent～
実験Ⅰと同様に明るさの測定値、フィッティン
グ結果を図 4 に、ipRGC 作用度とフィッティング
べき数との関係を図 5 に示す。

図 4 明るさ知覚測定値(●)と実験式(－)

４．まとめ
色度と輝度値（錐体作用度）と桿体作用度が同じで ipRGC 作用度だけが異なる光刺激を生成し、ipRGC 作用度を変化させるだけで明るさに差異が生じることを示し、ipRGC の明るさ知覚への寄与を明らかにした。さらに、Stevens のべき乗則のフィッティングから、べき数は ipRGC 作用度
に対して線形関係があることが示された。
謝辞
鹿 児 島 大 学 大 学 院 工 学研 究 科 辻 村 先 生 に は
ipRGC action spectrum の提供を、また東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム
専攻山口先生には 6 原色プロジェクターをご提供頂きました。ここに感謝の意を表します。

参考文献
1) S.Hatter et al.(2002)Melanopsin-containing
retinal ganglion cells: architecture, projections,and intrinsic photosensitivity. Science 295,
1065-1070
2)D.M.Berson et al.(2002)Phototransduction by
retinal ganglion cells that set the circadianclock. Science 295, 1070-1073
3) T.M.Brown et al.(2010)Melanopsin
contributions to irradiance coding in thethalamo-cortical visual system. PLoS Biology 8,e1000558
4) T.M.Brown et al.(2012) Melanopsin-based
brightness discrimination in mice andhumans. Current Biology 22, 1134-1141

Supplement 31

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

光沢ハイライト色による色恒常性への寄与
Contribution of specular highlight color to color constancy
永井岳大	
 
須藤涼汰	
 
川島祐貴	
 
山内泰樹	
 

Takehiro Nagai
Ryota Suto
Yuki Kawashima
Yasuki Yamauchi

Yamagata University
Yamagata University
Yamagata University
Yamagata University

山形大学	
 
山形大学	
 
山形大学	
 
山形大学	
 

Keywords: 色恒常性，光沢，質感，心理物理学
１．はじめに	 	  我々ヒトは日常生活において，様々な照明の下で赤いリンゴを見て「赤い」と知覚する．この照明色によらず安定して物体の色を知覚できる現象は色恒常性と呼ばれる．色恒常性の達成のために，視覚系は網膜像に存在するシーン内平均色や輝度-色度統計などの照明光に関する様々な手がかりを利用していることが示されてきた 1)．
一方，より高次な色恒常性の手がかりの一つとして，光沢ハイライトが考えられる．多くの物体
上で光沢ハイライトは物体色によらず照明光をそのまま反映する．したがって，光沢ハイライトの色を用いることで照明色を精度よく推定し，色恒常性の達成が容易になる可能性がある．この色
恒常性に対する光沢ハイライトの影響について検討した従来研究もいくつかある 2), 3)が，現状では光沢ハイライトの影響が見られる結果と見られない結果が両方存在し，光沢ハイライトの役割ははっきりしない．また，ほとんどの従来研究では，照明色に関する手がかりとなる一様背景が存在する刺激を用いており，その色恒常性への影響が非常に大きい状況下での検討であった．
そこで，本研究では，光沢ハイライトによる色恒常性への寄与を改めて検証することを目的とした．実験刺激として，シーン内に光沢物体が複数存在するが照明光の手がかりとなる背景がな
い画像を用いる．この刺激上で無彩色マッチングを課題とした心理物理実験を行うことで，光沢ハイライトの色恒常性への寄与を定量化する．
２．実験方法	 実 験 刺 激 は 暗 室 内 に 置 か れ た LCD モ ニ タ（EIZO ColorEdge CX241，1,920 × 1,200 ピク
セル）に呈示された．被験者はスクリーンから 85

図１	
  実験刺激の例．A 光源下での gloss 条件，
incongruent 条件の刺激．

cm 離れた位置から両眼で刺激を観察した．実験は Ubuntu 14.04 LTS 上の GNU Octave 3.8.1 とPsychtoolbox 4)にてコントロールされた．
実験刺激の一例を図１に示す．実験刺激は黒背景上にある複数の物体から構成された．中心の球
体をテスト物体，それ以外の物体を周辺物体と呼ぶ．各物体の拡散反射成分と鏡面反射成分の輝度は，それぞれはじめに LightWave 11.0 にて生成された．その後，実験条件に応じて，Octave 上
で輝度調整と色度付与を行い，鏡面反射（光沢ハイライト）成分と拡散反射成分を足しあわせることで，周辺物体画像を生成した．
テスト物体には常に鏡面反射成分が含まれていたが，周辺物体には鏡面反射成分が含まれる条件（gloss 条件）と含まれない条件（mat 条件）があった．ただし，gloss 条件と mat 条件の間で，全周辺物体の平均輝度と rms コントラストが同じになるよう輝度を調整した．
照明色は，CIE 標準の A 光源，D65 光源と，
CIE 昼光 25000K の３条件とした．各周辺物体の拡散反射成分の色度は，各照明光下でシミュレー
トした４色のマンセル色票（5R 5/4, 5G 5/4 , 5B
5/4, 5Y 5/4）の色度とし，各物体において全ピクセルが同一色度を持っていた．また，鏡面反射成分の色度については，全物体で照明色としたcongruent 条件と，各物体の拡散反射成分の色度

Supplement 32

３A-3

日本色彩学会誌

３．実験結果	 (3-1) 無彩色点

被験者が調整した無彩色点の一例（gloss 条件・congruent 条件の被験者間平均）を図２に示す．
この図からわかるように，A や 25000K 下で被験者が調整した無彩色点は，D65 光源下での無彩色点と比較してわずかに各照明色の色度方向へずれることがわかる．したがって，弱いながら本実験条件下で色恒常性が生じていると考えられる．
この色恒常性の成立具合を定量的に扱い条件間の違いを検討するため，A と 25000K に対し，以下に示す式により Constancy Index (CI) を定義することにする．

CI = í

(a)

0.20

N=5

Achromatic point

Mat

0.10

0.05

0.00

0.20

0.50

Constancy Index

v’

0.48
0.46
0.44
0.42
0.40
0.16

Gloss

0.15

(b)

Illuminant chromaticity_ ⿕㦂⪅ㄪᩚⰍᗘí↷᫂Ⰽᗘ __ ⿕㦂⪅ㄪᩚⰍᗘ ' í↷᫂Ⰽᗘ _Congruent 条件の CI を図３(a)に示す．全体的に CI は 0 に近く大きな値ではないが，全条件・
全照明光下で有意に正の値であり，弱いながら色恒常性が生じていることが確認された．色恒常性の弱さの原因として，測定される色恒常性の強さに大きな影響を与えるテスト物体近傍が照明色の情報を持たない黒背景であったことが考えられる．また，gloss 条件と mat 条件の CI を比較

A

0.54
0.52

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

ここで，分子にある「被験者調整色度」とは A ま
たは 25000K において被験者が調整した無彩色点の色度を表し，「照明色度」とは対応する照明条
件の色度を表す．CI は 1 に近いほど色恒常性の成立が強いことを示し，0 に近いほど色恒常性の成立が弱いことを示す指標となる．
	 (3-2) Constancy Index

Constancy Indexと一致させた incongruent 条件の２条件を設定した．鏡面反射成分についても，各物体中の全ピクセルで同一色度とした．
実験の各試行において，はじめにランダムな初期色度を持つテスト物体を含む刺激が呈示された．その後，被験者はトラックボールによりテス
ト物体の色度を u’v’色度図上で調整し，テスト物
体が無彩色と知覚されるまで調整を続けた．なお，
テスト物体の色度は全ピクセル間で常に同一であった．調整に満足しトラックボールのボタンをクリックすると，次の試行へ進んだ．各セッショ
ンでは，同一の照明色条件に関する試行のみを行
うが， congruent 条件・incongruent 条件と gloss
条件・matte 条件の全てが同一セッションに含まれていた．
被験者は色覚正常な 5 名の男性であった．

第 39 巻N=5

25,000K

Gloss
Mat

0.15

0.10

0.05
0.18

0.20

u’

0.22

0.24

0.26

図２	
  無彩色点の一例．Gloss 条件，congruent

0.00

条件の結果．グラフの色の違いが照明条件の違A

25,000Kい（赤…A、黒…D65、青…25000K）を表し、

図３	
  Constancy Index．(a) Congruent 条件．(b)各プロットが被験者１名分の結果である．

Incongruent 条件．

Supplement 33

３A-3

日本色彩学会誌

すると，特に 25000K 下では gloss 条件の方が有意に大きかった（p<0.05，permutation test）．この結果は，光沢ハイライトが色恒常性に寄与する可能性を示すものである．しかし，その影響量に着目すると，CI において 0.05 程度の向上であり，顕著な影響があるとは考えにくい．
Incongruent 条件の CI を図３(b)に示す．図３(a)と同様に，CI は大きくはないが全条件・全照明下で有意に正であった．しかし，gloss 条件と mat
条件を比較しても，照明色によらず有意な差は見ら れ な か っ た ． ま た ， congruent 条 件 とincongruent 条件の gloss 条件同士の CI を比較す
ると，25000K 照明下では congruent 条件の方が有意に大きかった（p<0.05，permutation test）．
したがって，光沢ハイライトが色恒常性に寄与するためには，光沢ハイライトが照明色をそのまま反射するような状況でなければいけないと考え
られる．
	
 
４．考察	
 
本研究の結果から，複数の物体上の光沢ハイラ
イトがいずれも照明光をそのまま反映するような状況下においては，光沢ハイライトによる色恒常性を促進させる効果が現象として確認された．
この結果から，光沢ハイライトは色恒常性の手がかりの一つなる可能性がある．しかしながら，光沢ハイライトの存在による CI の向上はさほど大きくなく，光沢ハイライトが存在する場合でも
CI は最大 0.15 程度にとどまった．このことから，
光沢ハイライトに強く依存して色恒常性を達成するようなメカニズムがあるわけではではなく，
光沢ハイライトの色はあくまで色恒常性の手がかりの一つに過ぎないと考えられる．
光沢ハイライトによる色恒常性への影響はなぜ生じるのであろうか．最も短絡的に考えれば，光沢ハイライトの色が照明色を反映しやすいというある種のヒューリスティクスを人間の視覚系が取り入れ，光沢に特化したようなメカニズムが存在する可能性がある．この考えは質感情報と色認知との関わりという観点からは興味深いものである．しかしながら，本研究の結果は比較的低次な画像要因からでも説明できる可能性もある．
例えば，色恒常性においては高輝度領域の色度の方が低輝度領域の色度よりも強く影響することがいくつかの従来研究 5)から示されており，本研究の光沢ハイライトが高い輝度を持つ領域であ

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）ることを考えれば，本実験の結果の説明には，光沢ハイライトの存在が必要条件ではないことになる．さらに，本研究の実験結果における光沢ハ
イライトの効果量が大きくないことを考慮すれば，光沢ハイライトによる色恒常性への効果は，低次手がかりによる副次的効果である可能性も十分にある．この問題に関しては，本研究で用いた刺激と色度・輝度分布がほぼ同一で光沢感を喪失させた実験刺激における色恒常性の強さを測定することで検討することができると考えられる．また，本研究はディスプレイ上の刺激を両眼観察することにより行ったため，光沢ハイライトの輝度不足やシミュレートした空間の認知不足による結果への影響も否めず，その点も今後の実験では考慮する必要がある．
５．おわりに	
 本研究では，周辺物体の光沢の有無による色恒常性の成立度合いの違いを心理物理実験により調べ，光沢ハイライトが照明色を反映する場合には弱いながらも光沢ハイライトの色が色恒常性に寄与することを示した．光沢ハイライトに含まれるどのような画像成分が色恒常性促進に有効であるかをさらに検討することにより，色恒常性の機序の一端を明らかにできることが期待され
る．
参考文献	
 
1) D. H. Foster: Color constancy.
Research, 51 (2011) 674-700.

Vision2) B. Xiao, B. Hurst, L. MacIntyre, & D. H.
Brainard:
The
color
constancyofthree-dimensional objects. Journal of Vision,
12(4):6 (2012) 1-15.
3) J. J. M. Granzier, R. Vergne, & K. R.
Gegenfurtner: The effects of surface gloss
and roughness on color constancy for real
3-D objects. Journal of Vision, 14(2):16(2014) 1-20.
4) D. H. Brainard. The psychophysics toolbox.
Spatial Vision, 10 (1997) 433-436.
5) J. J. M. Granzier, E. Brenner, F. W.
Cornelissen,
&
J.
B.
J.
Smeets:Luminance-color correlation is not used toSupplement 34

３A-3

日本色彩学会誌

estimate the color of the illumination.
Journal of Vision, 5 (2005) 20-27.

Supplement 35

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

4A-1

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

評価理由を媒介変数とした３色配色の好み予測式
Color combination preference expression bringing into thereasons as intermediary variables

Keywords：配色，色彩調和，好み，予測，評価

視線集中にはいくつかの要因が考えられると判実験断される結果が得られたことから、評価理由を媒介変数とした評価予測へと方針を転換した。
これは、構成色の３属性から直接調和感もしく

1．既往研究納谷ら1）が構築した２色配色についての構成

は好みを予測するのではなく、どんな評価の理

色３属性値を用いた印象評価予測式において、由が挙げられるかが分かれば評価が予測できる

暖かさ、目立ち、はなやかさと比較すると、こという仮定に基づき、評価理由が挙げられる条

ころよさは変数が顕著に多く複雑であった［表件を構成色３属性で表現することで、間接的に１］。また、これまでに為されてきた実証的な調和感もしくは好みを表現するという試みであ

色彩調和もしくは配色の好み研究における評価る。理由は人の判断と深い関連にあり、それはの予測精度からは、２色配色と比較すると、３

理由が挙げられる特徴を持った対象のみで作用

色配色の調和もしくは好みを構成色の３属性値

し、そういった特徴を持たないサンプルに対しによって予測することは、簡単ではないことがては影響を持たないと考えられる。そういったわかる。［表２］

個別性を表現することにより、全体を統一的なその中にあって、Ouらが取り組んだ大規模な実験データに基づいた３色配色の調和感予測式

式で表現するよりも予測精度が向上する。そう
いった仮説に基づいた試行である。

は、評定平均値との相関R>0.7と、かなり良い予測精度を示している。
表１2．研究目的
本研究は、それを超える予測精度を目指した研究の端緒に当たる。当初は、視線情報を採集することで構成色が評価に及ぼす影響の大小を推測し、その影響を式に組み込むことを精度向上の方策として考えていたが、予備実験時に、
表２

主な実証的色彩調和論の予測精度

Supplement 36

納谷らによる配色印象予測式

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日本色彩学会誌

3．実験方法

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

4．実験結果

モニター上に120枚の抽象的３色配色を呈示

３つの方法で配色の好ましさ予測式を構築しし、各々のサンプルの好ましさを評価した上で、て比較したが、ここでは２つについて報告する。

その評価理由を22の選択肢から選択してもらう

4-1．Ouの調和式の適用による予測
Ouらの３色配色評価予測式は、２色配色の予実験を実施した。
配色は、主な構成色が３色と見なせる身の回測式［表３］を組み合わせたものである。今回りの物品（本、文具、キッチン用品、家具、バは、ベース色と左の中面積色、ベース色と右のッグ等）を720枚撮影し、そのRGB値を基に独自

小面積色の組み合わせで３色配色の評価を表現を用いてクラス

できると考えて予測した。予測に用いるY,x,y値

ター分析を実施し、その結果の上位120クラス

は、暗室内で色彩色差計を用いて計測した。まターから１サンプルずつ選択した。このことにた、CIE L*、C*、H値算出時に用いる白色のYxyより、身の回りの３色配色の代表例をある程度

値は呈示サンプル中の白色の値を使用している。

網羅することができたと考える。

ベース色と左の中面積色、ベース色と右の小面の３属性値に変換したもの

注1）

配色の構図は、ベースとなる大面積に中・小

積色それぞれの２色配色の好ましさ予測結果を面積の領域を配した組み合わせとした［図１］。

説明変数、実験参加者の好ましさ評定平均値を採集した画像には三色旗や120°の扇型を３つ

被説明変数とした重回帰分析を実施したところ、組み合わせたような構図のものは少なく、ベー

相関係数R=0.517の予測式を得た。

スとなる大面積色に中面積の領域およびライン

4-2．理由の選択肢を利用した予測や文字などの小面積の領域を組み合わせた構図

評価理由として挙げられたときの好ましさ評が多かったため、現実への適用妥当性が高いと定平均値と全サンプルの好ましさ評定平均値と判断している。

の差分を評価を上げ下げする力（評価への影響

予測印象は調和ではなく、好ましさとした。

力）と見なす。評価サンプルごとに、（各々ののように好ましさと調和

評価理由を選択した人数×各々の影響力）の総感が分離して抽出されることがあるため、確実

和÷評価理由が選択された総数、つまり人数でに総合評価と見なせる好ましさ（Preference）

重み付けした評価への影響力の平均値を算出し、を直接訊ねるべきと判断したためである。

実際の評定平均値との相関係数を計算したとこ

これは、槙らの研究

2）

実験参加者に呈示された評価理由の選択肢は、ろ、R=0.97と大変高い精度で好ましさ評定平均

実験者３名がサンプルを眺めて書き出したもの

値を推測することができた。評価の理由に着目

を22にまとめたものである［表４参照］。なお、することで、従来より予測精度が高まる可能性

選択時には、それが評価を上げる理由と認識しがあることが明らかになったため、理由が挙げている（＋）か下げる理由と認識している（－）

られる条件を探り、その条件を構成色の３属性

かについても回答させた。実験参加者は、女子で表現することを試みることにした。ここでは、大学生22名である。

６名以上が評価理由としたサンプルについて、
表３

図１

Ouらによる２色配色調和感の評価予測式

呈示刺激例
Supplement 37

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第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

理由として挙げられる条件を構成
色の３属性で表現することを目指した。
６名という人数は、ある意味恣
意的に決定している。多人数であってもしきい値とした６名より多い場合は同じ影響力と見なすことになるし、６名未満の人数であれば影響力は０と見なすことになる。
どの程度の値が適当かを、理由として挙げた人数の分布を見ながら考えた結果である。
６名以上が理由として挙げる条件を過不足なく表現できたという理想的な条件をシミュレーション
した予測を行ったところ、好ましさの評定平均値との相関係数
R=0.82となった。人数の重み付けを５人未満か６人以上かの２条件に丸めても、Ouらの式の精度を超える可能性が示されたと言える。
そこで、試行錯誤的に６名以上が理由として挙げた配色に共通性を見出し、その特徴を構成色のL*a*b*（Yxy値を変換して算出）

図２

評価理由が挙げられる条件式（評価を上げる理由：一部抜粋）ている評価への影響力の大きさと理由として挙を用いて表現した。［図２・３］
図からわかるように、評価理由ごとの条件式

げられた回数を判断材料としている。

は１つとは限らない。たとえば、「色の組み合

なお、表４の中に一つ△がある。「ベースのわせが良い」は５つの条件式で構成されている

色が良くない」については、６名以上か未満かが、これは色の組み合わせが良いと感じられるにこだわらず、表５に示す評価予測式による予条件は１つにはまとまらず、４種類はあると捉測値を適用して、連続的な評価となるようにしえていることになる。このように、トリガーとている。これは、ベース色の影響が大きいことなる配色特徴は複数あると考えられる理由は幾に着目したこと、および人数による二分したこ

つも存在した。

との影響を少なくするための配慮である。

表４では、条件式を作成した理由に○を付け人数による二分を実施したため、評価に及ぼてある。条件式を作成するか否かは、算出されす影響力も表４とは若干異なる値となるはずで

表４

評価の理由ごとに算出した好ましさ評価への影響力

Supplement 38

4A-1

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第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）とが分かった。構成色の３属性を用いて評価理由が挙がる条件を記述することにより、相関係
数R=0.689で好ましさ評定平均値を予測できた。
5-2．ディスカッション
Ouらの式による評価予測は、
彼らの研究結果より低く出た。
これには、（１）調和ではなく、好ましさを予測したこと、（２）
評価者の属性の違い、（３）評
価サンプルの構成の違いなどが関連していると考えられる。
（３）については、色立体からまんべ
んなく取りだして配色を構成するのがいいのか、使用される可能性が高い配色で検証すべきかという問題でもある。今後、検討する価値がある。
評価理由に着目した評価予測には、理由が挙げられる新たな条件が発見された場合には、追加が容易であるので、拡張性に
図３

評価理由が挙げられる条件式（評価を上げる理由：一部抜粋）

表５ ベース色のみに基づいた配色の好ましさ
評価予測
Rave ＝ -0.01 × Bc ＋ 2.163 × BL ＋ 2.163 × BBlue ＋× B_
L Δ L ＋× B_LsumL ＋× B_R Δ L ＋× B_RsumL ＋ C
Rave：好ましさ評定平均値
Bc：ベース色の CIE C*
BL：ベース色の CIE L*
BBlue：ベース色が青系であるか否か（sin(Bc-130)>0.85 の場合 1、それ以外は 0）
B_L Δ L：ベース色と左（中面積）色の輝度差
B_LsumL：ベース色と左（中面積）色の輝度合計
B_L Δ L：ベース色と右（小面積）色の輝度差
B_LsumL：ベース色と右（小面積）色の輝度合計すぐれるという強みがある一方、条件式の数が多くなり、その記述も困難が大きいこと、理由として挙げる人数に対応した式の作成の困難さといった弱みもある。弱みをどう克服するかが課題である。
謝辞
研究を一緒に進めた井手祥子・加藤美紀両氏に謝意を表する。
注釈ある。そこで、二分の条件に基づいて評価への影響力を計算し直した上で、条件式を満たした
理由の影響力の平均値を算出して好ましさの評
定平均値を予測したところ、相関係数R=0.689で予測できるという結果が得られた。

1）未発表であるが、HLCという３属性値を提案している。RGB値→HSB値→HLC値の順で変換する。JIS標準
色 票 を 撮 影 し た 画 像 で こ の 変 換 を 行 い 、 Munsell
Hue ,Value, ChromaとHLCが概略対応していることを確認している。

参考文献
１） 納谷嘉信ら：配色感情の個人差に関する研究（その5．おわりに１ 実 験 計 画 と 実 施 ） 、 電 気 試 験 所 彙 報 33-2 、

5-1．まとめ

pp.205-229、1969

抽象的３色配色の好ましさ評価および評価理2） 槙

由選択データから、評価理由がわかれば配色の好ましさを高精度で予測できる可能性があるこ
Supplement 39

究ら：街路景観の評価構造の安定性、日本建築学会計画系論文集、No.458、pp.27-33、1994.4

4A-2

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）「着たい服の色・よく着る服の色」とパーソナリティ特性との関係
―向性について－Relationship between personality and color of the clothes which one want to wear・thecolor of the clothes You wear usually well - with a special reference to extroversion Hiroko Matsuda
松田 博子Kazuyuki Natori
名取 和幸破田野 智美 Tomomi Hatano

カラーコンサルタントスタジオ Color Consultant Studio
Japan Color Research Institute日本色彩研究所
Ritsumeikan University
立命館大学キーワード：色彩嗜好，性格，服の色，色のイメ
ージ，大学生，向性Keywords: color preference, personality, color of
the clothes, image of colors, university student,
extroversion
1．はじめに
好きな色とパーソナリティとの関係を明らかにするため，11 年間にわたり延べ 2026 名の男女
大学生に，色彩好悪調査と YG 性格検査とを実施した．毎年の調査は，京都または大阪の大学の講義室（机上面照度 650 ルクス以上）において，6月に実施することにより条件を統制した．これまでに嗜好色とパーソナリティ特性の「向性（外向，内向）」，「情動性（情緒不安定性）」との関係を報告している．今年度は色相とトーンにより体系的に選んだ 75 色のカラーチャートの中から，「着たい服」と「よく着る服」の色を 3 色ずつ選択させパーソナリティ（向性）との関係性を検討した．
また昨年度に引き続き当該色の 16 の形容語評定
尺度によるカラーイメージ得点（日本色彩研究所）と，「着たい服」
・「よく着る服」の色を選択した対象者の YG 検査の平均得点との相関を求めた．
２．方法
2.1. 調査対象者
京都，大阪近郊の大学生 2,026 名（男性 931 名，
女性 1,095 名；18 歳から 23 歳，平均 19.5 歳）．
2.2. 実施時期
季節の影響を考慮し，調査は 2001 から 2011 年の 6 月 7 日～20 日に限定して実施した．
2.3. 調査場所
調査は対象者の在学する大学の講義室で行った．机上面照度は 650 ルクス以上であった．

2.4. カラーチャートと嗜好色調査
10 色相×7 トーンの有彩色 70 色と，無彩色 5
色の計 75 色（1.4×2.3cm）を A4 判の用紙に CGプリントした．各色は PCCS 色彩体系から選出し，用紙の左から右に赤・橙・黄・黄緑・緑・青緑・
青・青紫・紫・赤紫の 10 色相を，上から下にペール，ライトグレイッシュ，ダル，ライト，ビビッ
ド，ディープ，ダークの 7 トーンを配し，最下段には無彩色のホワイト，ライトグレイ，グレイ，
ダークグレイ，ブラックの 5 色を配した．背景色
は明度 N7.8 のグレイとした．
複数問からなる色彩好悪調査の一環として，カラーチャートから着たい服の色と普段よく着る
服の色をそれぞれ 3 色選ぶよう求めた．
2.5. 性格テスト
YG 性格検査（矢田部ギルフォード性格テスト）の一般用を強制速度法，集団試行法で実施した．
3．結果
3.1.着たい服の色とよく着る服の色の関係
 「着たい色」と「よく着る色」をそれぞれ 3 色
選択した対象者（男性 859 名，女性 888 名）のみのデータを用い，各色の選択者数を「着たい色」
×「よく着る色」でクロス集計した。
「着たい色」は黒や白を選択した人が多く，男性の選択率は，黒 49.6%，白 44.7%，女性は黒31.3%，白 31.1%であった．男性はビビッドブルー（11.5%），ビビッドレッド（11.4%），ペールレ
ッドパープル（10%）など，ブルー系やビビッド
トーン系，無彩色系が続いた．女性はペールレッ
ドパープル（21.5%），ペールレッド（9.6%），ペールブルーグリーン（8.8%）といったペール系や赤系・赤紫系を選択した．

表 1. 色のイメージ得点（財団法人日本色彩研究所，2008）とその色を「普段着ている」男性の YG 性格検査の得点の相関係数 r（一部抜粋）㻌
YG尺度 明るい
Aｇ
㻜㻚㻝㻢
㻳
㻜㻚㻟㻝
㻾
㻜㻚㻞㻜
㻭
㻜㻚㻝㻞
㻿
㻜㻚㻞㻣

陽気
㻜㻚㻞㻜
㻜㻚㻟㻜
㻜㻚㻞㻟
㻜㻚㻝㻥
㻜㻚㻟㻞

浅い
㻙㻜㻚㻝㻞
㻜㻚㻟㻝
㻜㻚㻜㻥
㻙㻜㻚㻝㻥
㻜㻚㻜㻠

軽い 澄んだ
㻙㻜㻚㻜㻣
㻜㻚㻞㻡
㻜㻚㻟㻜
㻜㻚㻠㻝
㻜㻚㻝㻞
㻜㻚㻝㻣
㻙㻜㻚㻝㻢
㻜㻚㻜㻟
㻜㻚㻜㻣
㻜㻚㻞㻤

色のイメージ得点
派手 きれい かたい 情熱的 くどい
㻜㻚㻟㻜
㻜㻚㻞㻟
㻜㻚㻝㻤
㻜㻚㻜㻡
㻜㻚㻜㻤
㻜㻚㻝㻢
㻜㻚㻟㻢
㻙㻜㻚㻝㻢
㻙㻜㻚㻜㻟
㻙㻜㻚㻟㻜
㻜㻚㻞㻜
㻜㻚㻝㻢
㻙㻜㻚㻜㻥
㻜㻚㻜㻤
㻙㻜㻚㻜㻠
㻜㻚㻟㻜
㻜㻚㻜㻢
㻜㻚㻝㻞
㻜㻚㻟㻜
㻜㻚㻞㻡
㻜㻚㻟㻢
㻜㻚㻟㻜
㻙㻜㻚㻜㻠
㻜㻚㻝㻣
㻜㻚㻜㻜

Supplement 40

強い
㻜㻚㻟㻜
㻙㻜㻚㻝㻡
㻜㻚㻜㻠
㻜㻚㻟㻟
㻜㻚㻝㻢

動的 暖かい
㻜㻚㻝㻣
㻜㻚㻜㻟
㻜㻚㻜㻝
㻙㻜㻚㻜㻝
㻜㻚㻝㻥
㻜㻚㻝㻟
㻜㻚㻟㻣
㻜㻚㻞㻤
㻜㻚㻞㻣
㻜㻚㻝㻥

好き
㻜㻚㻞㻥
㻜㻚㻝㻥
㻜㻚㻜㻝
㻜㻚㻝㻝
㻜㻚㻝㻤

大人 男性的
㻙㻜㻚㻜㻣
㻜㻚㻞㻜
㻙㻜㻚㻞㻠
㻙㻜㻚㻝㻡
㻙㻜㻚㻞㻡
㻙㻜㻚㻜㻞
㻙㻜㻚㻝㻡
㻜㻚㻜㻞
㻙㻜㻚㻞㻣
㻙㻜㻚㻜㻞

4A-2

日本色彩学会誌

また「よく着る色」の選択率は，
男性で黒 71.2%，
白 69.8%，女性も黒 66.4%，白 63.5%であった．
男性ではミディアムグレイ（11.2%），ビビッドブルー（10.8%），ビビッドレッド（10.2%）がこれに次ぎ，青系や無彩色，ビビッドトーン系の着用率が高かった．女性ではペールレッドパープル（12.9%），ダークブルー（11.5%），ライトグレイ（10.5%）など，グレイ系やピンク系,ブルー系が多かった．
「着たい色」で黒を選択した男性のうち「よく着る色」でも黒を選択した男性は 92.5%，「着たい色」で白を選択した男性のうち「よく着る色」でも白を選択した男性は 91.1%で，多数を占めた．
同じく女性は順に 90.2%， 88.5%であった。また「よく着る色」で黒や白を選択する人が多く，ほかの色を「着たい色」として選択した場合には「よく着る色」との一致度は少なかった．なお，黒と白のほか「着たい色」で選択した色を「よく着る色」でも選択した割合が 50%以上の色は，男性ではダークオレンジ（茶色；56.7%），ミディアムグレイ（52.5%），ライトクレイッシュイエロー
（53.8%），ディープブルー（50.0%）など 6 色であった．女性で該当の色はなかった．
3.2. 性格特性（向性）と着たい服の色のイメージとの関係
YG 性格検査のうち向性因子について，男女別に各色の選択者の粗点の平均値を求め，当該色の16 の形容語評定尺度によるカラーイメージ得点との相関を求めた．以下では 5%水準で相関が有意であったものについて述べる．
ⅰ）各色を選択した男性の S 尺度（社会的外向）の平均得点と，各色の「暖かい」イメージ得点との間に正の相関が認められた（r =0.43）．つまり社会的外向の男性ほど，暖かいイメージの服を着たいと答えたことになる。
ⅱ）男性 A 尺度（支配性）と「澄んだ」「きれい」
イメージの間に弱い負の相関がみられた（順に r= －0.36，－0.33）．
ⅲ）女性 Ag 尺度（攻撃性）と「情熱的」「くどい」「強い」イメージの間に弱い正の相関がみられた（r = 0.36，0.35，0.34）．
ⅳ）女性 R 尺度（衝動性）と「動的」
「情熱的」
「強い」
「派手」
「暖かい」
「くどい」イメージの間に弱い正の相関がみられた（順に r = 0.40，0.39，
0.37，0.35，0.32，0.30）．
ⅴ）女性 A 尺度（支配性）と「強い」「くどい」イ
メージの間に弱い正の相関がみられた（r = 0.34，
0.31）．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

3.3.性格特性（向性）と着ている服の色のイメージとの関係（表１）ⅰ）男性 G 尺度（一般活動的）と「澄んだ」イメージの間に正の相関（r = 0.41），
「きれい」
「浅い」
「あかるい」イメージの間に弱い正の相関がみら．
れた（r = 0.36，0.31，0.31）ⅱ）男性 S 尺度（社会的外向）と「派手」「陽気」「きれい」のイメージの間に弱い正の相関がみられた（r =0.36，0.32，0.30）．
ⅲ）男性 Ag 尺度（攻撃性）と「派手」「強い」イ
メージの間に弱い正の相関がみられた（r =0.30，
0.30）．
ⅳ）男性 A 尺度（支配性）と「動的」「強い」「情熱的」なイメージの間に弱い正の相関がみられた（r =0.37，0.33，0.30）．
一方女性には性格特性との相関性は見られな
かった．
3.4.考察 男性の約半数，女性の 3 分の 1 近くが黒や白を着たい服の色に選択し，その 8 割以上が着用している．また白黒以外の色を着たいと選択した人もその 6 割が男女共白黒を着用していることが判明した．白黒以外の特徴として，女性はペールトー
ン系やライト系といった淡い色を，特にピンク系に対しての嗜好がみられた．一方男性の傾向は，ビビッド系や青系を好む．これらの傾向は抽象的な色彩嗜好と似た傾向が見られる．しかし男女とも「着たい色」の各色の選択率の 7 割が 5%にも満たない．実際に着用している服も「着たい服」の色嗜好と似ているが，着たい服の色を着用するのは男性では 10～30%が 6 割，
女性では 10～25%前後が多く 4 割を占める．つまり大半の人が白黒を着用するのである．また性格特性との関係は，嗜好色でも見られたように，性格と似たイメージの色を選択するように思われる．例えば攻撃的な性格は「情熱的，強い」イメージを持つ色，支配的な性格では「動的，強い，情熱的」などのイメージを持つ色との相関である．普段着ている服にもイメージとの相関が見られた．特に男性は攻撃性，活動性，支配性，外向性の性格特性（向性）において，「よく着る色」に自分の性格によく似たイメージの色を選択するように思われる．
引用文献
松田博子・名取和幸・破田野智美(2013)．嗜好色とパーソ
ナリティ特性との関係－色のイメージと向性－日本色彩学会第 44 回全国大会要旨集，160-161.
松田博子・名取和幸・破田野智美(2014)．嗜好色とパーソ
ナリティ特性との関係（２）－色のイメージと情動性－
日本色彩学会第 45 回全国大会要旨集，258-259.
日本色彩研究所 (2008). 新編カラーレンジマニュアル 100.

Supplement 41

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

パーソナルカラーにおける色と顔の見え方に関する研究〜測色によるアプローチ〜
The study of how to be looked a change of face in ‘Personal Color’～Approach by colorimetric data analysis～
真田 めぐみ冨山 眞知子沼上 恵里
小松原 仁

Megumi Sanada
Machiko Tomiyama
Eri Numakami
Hitoshi
Komatsubara

NPO 日本パーソナルカラー協会
NPO 日本パーソナルカラー協会
NPO 日本パーソナルカラー協会
一般財団法人 日本色彩研究所

Keywords: 固有感情（proper feeling）、反射光、
テストカラー、測色データ解析
１．はじめにパーソナルカラー診断におけるテストカラー(布製)の色とモデルの顔の見え方に関しては、主観的な調和感や、モデルの肌色と似た色が調和するという経験則をパーソナルカラー診断基準としている書籍などが多く見受けられる。つまり、この分野における色彩学的なアプローチによる客観的な理論が確立されていない現状がある。しかし、我々の研究からテストカラーの色の属性と顔の見え方については、平均 85％以上の確率で、客観的な関連性が見られるとの調査結果が得られている。
「似合う・似合わない」や、「かわいい・カッコいい」などの主観的な調和感とは異なり、これらは色彩の持つ寒暖感や軽重感といった多くの人が共通に感じる色の属性による固有感情(proper
feeling) 2) 3) と想定することができる。
この調査結果を検証するため、あるテストカラーの色を当てたときの顔の見え方と、異なるテス
トカラーの色を当てたときの顔の見え方の違いについて測色データの解析を行った。
２．調査方法NPO Japan Personal Color Association
NPO Japan Personal Color Association
NPO Japan Personal Color Association

Japan Color Research Institute(4)モデルと評価者の配置
会議用テーブルに 3 人のモデルが、100cm の等間隔で着席した状態で、評価者がモデルの顔を正面から観察できるようにした色彩調査ブースを 3 箇所設定した。モデルの椅子と評価者の椅子の距離
は、会議用テーブル(45cm)を挟み 165cm とした。
（テープで位置を指定）(5)顔とテストカラーの距離
モデルの顎先とテストカラーとの距離は、0cm に設定した。
(6)調査用テストカラー
たて約 29cm×よこ 45.5cm の大きさの白いハレ
パネにテストカラー（布製）を貼り付け、同じ色面積となるように、2 色×7 種類×3 ブース分を用意した。
(7)調査用テストカラーの色の選定
調査用テストカラーの組み合わせは、以下①~④の条件によって選定した。
① パーソナルカラーのイエローベース（Ｙベース）とブルーベース（Ｂベース）の違いがわ
かりやすい 2 色の組み合わせ② 明度の差がわかりやすい 2 色の組み合わせ(1) 調査時期・時間帯
2013 年 10 月 10~11 日の 10 時~16 時(2)調査対象人数
総評価者数：228 名、有効回答者数 206 名(3)調査環境の照明条件
自然光が入らない蛍光灯で均一に照明された室内。モデルの顔の面における相関色温度は、
約 4500Ｋで、モデルの胸元での平均照度約 700
lx とした。

③ 彩度の差がわかりやすい 2 色の組み合わせ（彩度差が大きいことを優先したため、明度についても少し差がある）④ 清色か濁色かの違いがわかりやすい 2 色の組
み合わせ(8)調査方法
モデルは、服の上に白いケープを着用し、2 枚 1

Supplement 42

4A-3

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）組のテストカラー・パネルを重ねて持ち、顎のすぐ下に配置した。上に重ねた色（Ａ）を約 3 秒見
せ、次に（Ａ）を下げて、下に重なった色（Ｂ）
を約 3 秒見せる。これを 3 回繰り返して、（Ａ）の色を顔の近くに当てた場合と、（Ｂ）の色を顔の近くに当てた場合とで、顔の見え方がどのように変化するかを、ＳＤ法で回答する方式によって調査をした。

分光放射照度計による 360nm～780nm までの 1nm 間隔で測定された分光分布から、波長間隔 5nm で読み取った 380nm～780nm までの値。
② モデルの顔色
CM-700d で測定された波長間隔 10nm で 400～700nm までの値。
③ 調査色（テストカラーの色）
CM-700d で測定された波長間隔 10nm で 400～700nm までの値。測色値を表１に示す。

【写真１】 調査の様子【表１】調査色の測色値
調査色（テストカラー）L*(D65) a*(D65)(9)測定機器
調査環境の照明条件及びモデルの顔色を、コニ
カミノルタ社製分光照度計 CL-500A、およびコニ
カミノルタ社製分光測色計 CM-700d を用いて測定した。
３．測色データによる解析
調査結果から、調査色（テストカラー）からの反射光が顔の見え方への影響があると考えられる
次の 4 種類の組み合わせについて、測色データによる解析を行った。
① ピンク-- A :ブルーベース--B :イエローベース
Q どちらの色が肌が白く見えるか？
Q どちらの色が肌が黄みを帯びて見えるか？
② 青-- A :イエローベース -- B :ブルーベース
Q どちらの色が肌が白く見えるか？
Q どちらの色が肌が黄みを帯びて見えるか？
③ グレイ-- A : 暗い -- B : 明るい
Q どちらの色が顔が明るく見えるか？
Q どちらの色が顔が小さく見えるか？
④ 青-- A : 明るい -- B : 暗いQ どちらの色が顔が明るく見えるか？
Q どちらの色が顔が小さく見えるか？
３-１．データ解析及び検証の手順(1)使用するデータ① 色彩調査ブース内の照明光

b*(D65)

C*(D65) h(D65)

ピンクＡ

Ｂベース

63.79

51.49

-0.64

51.49

359.28

ピンクＢ

Ｙベース

61.11

47.21

8.52

47.97

10.23

青Ａ

Ｙベース

40.64

-23.95-13.5427.51

209.47

青Ｂ

Ｂベース

39.21

-4.92

-26.3626.82

259.43

灰Ａ

暗め

29.79

-1.23

0.80

1.47

147.08

灰Ｂ

明るめ

74.34

-1.96

3.51

4.02

119.11

青Ａ

明るめ

57.66

-11.20-32.3734.26

250.91

青Ｂ

暗め

34.48

1.75

-38.5638.60

272.60(2)データの解析① データの内挿及び外挿②以下の重価係数を計算するために、モデルの顔色 Rf（λ)及び、調査色 Rt（λ)の測定データを三次補間によって、波長間隔 5nm で380nm～780nm までの値に拡張する。ただし、400nm 以下及び 700nm 以上の波長について
は、400nm 又は 700nm と同じ値とする。
② 色彩調査ブース内の照明光の分光分布 S（λ)
と 等 色 関 数 を 用 い て 、波 長 間 隔 10nm で400nm～700nm までのデータから三刺激値を計算するための重価係数を求める。
③ 色彩調査ブース内の照明光下の顔色の三刺激
値 XYZ を②で得られた重価係数と Rf（λ)から計算する。
④ 色彩調査ブース内の照明光によって照明された調査色からの反射光(S (λ)×R（t λ))を計算する。
⑤ 調査色からの反射光(S（λ)×Rt（λ))と等色関数を用い、波長間隔 10nm で 400nm～
700nm までのデータから三刺激値を計算するための重価係数を求める。
⑥ 調査色からの反射光による顔色の三刺激値
XYZ を⑤で得られた重価係数と Rf(λ)から計算する。

Supplement 43

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日本色彩学会誌⑦ 色彩調査ブース内の照明光と調査色からの反射光による顔色の三刺激値の加法混色によって見え方が決まると仮定して、顔色の三刺激値を計算する。ただし、この 2 つの明るさが異なるため、混色の比率は、色彩調査ブース
内の照明光と調査色からの反射光の光束比とする。
⑧ ⑦によって求めた三刺激値から、色彩調査ブース内の照明光に色順応していると仮定してCIELAB 及びメトリック量の値を計算する。
⑨ ⑧で得られた値から調査色の違いによる顔色の変化を求めて、視感評価結果と比較する。

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）【図１】B ベースと Y ベースのピンクを当てた場合のモデル 12 名の顔色の変化の分布（a*b*色度図）

３-２．肌色の変化の検証結果(1) 調査色「ピンク」の結果

どちらの色を当てると肌が黄色く見えるか？
という設問に対して、100％の人がＹベースのピンクと回答。また、どちらが色白(青白)に感じられるか？という設問については、99％の人がＢベースのピンクであると回答した。この結果と測色データの関係を見るためピンクの調査色を用いた場合の顔色の変化結果を表２に示す。
Ｂベースと比較してＹベースは、dh2.79～3.61
で色相が黄寄りになる傾向が見られた。この変化
を図１の a*b*色度図に示す。モデルによる差はあるが、布からの反射光の影響により、Ｙベースの色を当てると顔色が黄方向へ変化し、Ｂベースは
青方向へ変化していることがわかる。
この変化は、顔色の見え方の回答と一致している。
【表２】モデルの肌色と B ベース／Y ベースのピンクを近くに当てた際の顔色の変化の比較
モ Ｂベースデル dL* dh

図２に、調査色青のＹベースとＢベースの違いによる顔色の変化を示す。
① ピンクの調査色と比較すると全体の色座標の分布は青方向へ寄っている。
（黄み、赤みが減っている）② 青の調査色の比較では、Ｙベースは黄方向へ、
Ｂベースは、青(赤)方向へ顔色が変化している。
この 2 色を用いたモデルの顔色の見え方は、色白に見えるのは B ベースの青と回答したのが 76％、肌が黄寄りに見えるのは Y ベースの青と回答したのが 86％との結果が得られている。この色相の変化と図２の結果は、一致していることがわかる。
【図２】Y ベースと B ベースの青を当てた場合のモデル 12 名の顔色の変化の分布（a*b*色度図）

2 色の顔色の差(頬)

Ｙベース

dC*

dL*

dh

dC*

dL*

dh

dC*

Ａ 9.83-19.00 18.51

8.94-15.62 17.33

-0.89

3.38

-1.18

B

9.85

-17.61 18.65

8.96-14.43 17.47

-0.89

3.18

-1.18

C

9.64

-16.21 18.82

8.76-13.12 17.56

-0.88

3.09

-1.27

D

10.01 -10.91 20.36

9.09

-8.11

18.84

-0.92

2.80

-1.51

E

9.85

-14.57 19.30

8.94-11.78 18.02

-0.90

2.79

-1.29

F

10.08 -16.22 19.78

9.16-12.97 18.41

-0.92

3.25

-1.37

G

9.91

-21.93 17.77

9.03-18.33 16.74

-0.89

3.61

-1.03

H 10.11-14.72 20.07

9.19-11.56 18.65

-0.93

3.16

-1.42

I

9.77

-16.82 18.84

8.88-13.70 17.60

-0.89

3.13

-1.24

J

9.94

-14.83 19.54

9.05-11.48 18.15

-0.89

3.35

-1.39

K

10.18 -19.26 19.07

9.26-15.79 17.87

-0.91

3.47

-1.21

L

9.89

8.99

-15.22 17.44

-0.89

3.23

-1.17

-18.46 18.60(2) 調査色「青」の結果

Supplement 44

4A-3

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）(3) 明度の異なる調査色の結果

H 5.06-18.34 -7.07

1.61-13.83 -4.16

-3.45

4.51

2.91

調査色「灰色」及び「青」で、それぞれ明度の異なる調査色を当てた場合の顔色からの測色値の変化を表３及び表４に示す。dL*の比較から、
灰色及び青ともに明度の高い調査色を当てた場
合の顔色が明るくなっている。
この場合のモデルの顔色の見え方は、灰色の場
合、顔色が明るく見えるのは、明るいグレイと回答したのは 83％、顔が小さく見えるのは、暗いグレイと回答したのは 86％であった。
また青の場合、顔色が明るく見えるのは明るい青と回答したのは 86％、顔が小さく見えるのは暗い青と回答したのは 81％という結果になった。顔色の明るさの見え方と測色値の変化は一致しており、調査色からの反射光の影響があることがわかる。
また、顔の大きさに関する調査結果については、
明るい調査色では明度が高く見え、暗い調査色では明度が低く見える結果となり、この差が膨張・収縮としての心理効果を生んだのではないかと想定される。

I

4.90-12.97 -7.52

1.56-10.95 -4.55

-3.35

2.02

2.96

J

5.02

-21.21 -6.76

1.60-15.54 -3.98

-3.43

5.67

2.78

K

5.24

-14.09 -8.26

1.66-12.06 -5.05

-3.58

2.03

3.21

L

5.02

-11.23

1.59-10.18 -4.89

-3.43

1.06

3.07

【表３】明度低め／高めのグレイでの顔色の変化
モ 暗め（明度低め）
デル dL* dhdC*

明るめ（明度高め） 2 色の顔色の差(頬)

dL*

dh

dC*

dL*

dh

dC*

Ａ 1.48

6.29

0.79

10.94

0.84

3.88

9.46

-5.45

3.10

B

1.46

5.76

0.75

10.85

0.77

4.13

9.38

-5.00

3.38

C

1.41

5.95

0.54

10.54

0.89

3.95

9.13

-5.06

3.40

D

1.41

5.75

0.10

10.66

1.21

4.09

9.25

-4.54

3.99

E

1.40

5.16

0.53

10.56

0.72

4.38

9.16

-4.45

3.85

F

1.49

6.54

0.49

11.08

1.11

3.88

9.60

-5.44

3.39

G

153

6.17

1.09

11.22

0.67

3.96

9.68

-5.50

2.87

H 1.47

6.41

0.37

11.04

1.19

3.93

9.57

-5.23

3.55

I

1.44

5.89

0.63

10.71

0.84

4.03

9.28

-5.05

3.40

J

1.49

6.86

0.39

10.96

1.35

3.73

9.48

-5.51

3.34

K

1.55

6.44

0.84

11.37

0.90

3.98

9.83

-5.54

3.14

L

1.48

5.86

0.80

10.94

0.73

4.09

9.46

-5.12

3.28

【表４】明度高め／低めの青での顔色の比較
モ 明るめ（明度高め） 暗め（明度低め）
デル dL* dhdC* dL*dh
dC*

2 色の顔色の差(頬)

dL*

dh

dC*

Ａ 5.04-13.23 -7.98

1.60-11.46 -4.87

-3.44

1.77

3.11

B

4.96

-11.67

-7.74

1.57

-10.31 -4.75

-3.39

1.36

2.99

C

4.82

-13.91 -7.27

1.53-11.41 -4.37

-3.29

2.50

2.90

D

4.83

-18.04 -6.07

1.54-13.13 -3.51

-3.29

4.92

2.57

E

4.79

-11.15

-7.16

1.52

-9.42

-4.33

-3.27

1.72

2.82

F

5.10

-17.53 -7.45

1.62-13.54 -4.42

-3.48

3.99

3.03

G

5.18

-9.80

1.64

-10.06 -5.38

-3.54

-0.25

3.18

-8.56

-7.96

4．まとめ
１）今回、測色データを用いて顔色の変化を解析した結果、調査対象の 12 名のモデル全員において、顔の色相が調査色の色度と同方向へ変化、顔の明るさが調査色の明るさと同方向へ変化することから、調査色からの反射光が、顔の見え方に大きく影響していることが明らかになった。
調査前に、色彩の心理的な効果と想定していた顔の見え方の変化について、実際には物理的な調査色からの反射光の影響も大きいことが測色データの解析により明確になった。
２）色によって顔が大きく見えたり、小さく見えたり、評価者が共通に感じた顔の大きさの変化については、膨張色・収縮色といった色彩による固有感情が影響していると考えられる。
３）彩度の違いによる影響に関しては、彩度が低い色では、顔の色みが弱く見えるという結果になった。これについては発表時に説明する。
４）清色と濁色を比較した場合に、顔にツヤが出て見えたり／マットに見えたり、輪郭がはっきり見えたり／ぼやけて見えたりという調査結果に関しては、測色データの解析からは明確な答えが得られなかった。
謝辞
コニカミノルタ株式会社様のご厚意により、分光照度計 CL-500A、分光測色計 CM-700d を借用いたしました。ここに厚く御礼申し上げます。
引用文献１）NPO 日本パーソナルカラー協会 冨山眞知子
他「パーソナルカラーにおける固有感情と表現感情について」日本色彩学会福岡大会発表
2014 年５月
２）東京工芸大学工学部 川上元郎、三浦宏、渡辺憲男「色の固有感情の学習効果」日本色彩学会第 13 回全国大会特集号
３）川上元郎ほか: 色学誌 6-1 (昭 57)

Supplement 45

4A-4

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

空間知覚における色の効果：膨張収縮・明視性・空間定位
The Effect of Color on Spatial Perception:
Expansion-Contraction，Visibility, Spatial Localization周 暁強

Zhou Xiaoqiang

畑田明信

Akinobu Hatada

三星宗雄

Muneo Mitsuboshi

Graduate School of Human Sciences,
Kanagawa University
Graduate School of Human Sciences,
Kanagawa University
Department of Human Sciences,
Kanagawa University

神奈川大学大学院
人間科学研究科
神奈川大学大学院
人間科学研究科
神奈川大学人間科学部

Keywords: 黄色，ゴルフ，膨張収縮，空間定位
はじめに 最近スポーツ場面のカラー化が進んでいる。柔道着の青白を始め，卓球ボールのオレンジ色1やバ
レーボールのボールのカラー化，ゴルフボールの黄色あるいは青色陸上トラックの登場などはその代表的なものである。
 それらは特に TV を意識したメディア対応という面もあるが，カラー化によって実際にそのパフォーマンスに影響を及ぼしている点もある。たとえば，青色陸上トラックでは，アスリートの集中力が増すために視線がぶれず，走行距離が限りな
く当該種目の物理的距離に近づくと言われる１）。
またサッカーにおいて赤色のユニフォームのチームの勝率が高いという報告がある 1)。その理由
は赤色が膨張色のため，赤色のユニフォームを着たプレーヤーが大きく見えることである。また赤は一般に自然界においてもある種の「優位性」を示す色であることも理由の 1 つである。
その中で，多くのプロゴルファーの証言として，
黄色のボールは飛びやすいといわれている（週刊『ゴルフダイジェスト』，2015; 堀見，2015）。本
研究はその証言を実験的研究によって検証しようとするものである。
ゴルフボールの物理的な特性はその色によって変わるとは考えにくいので，飛びやすい理由はゴルファーの側にあると思われる。本研究ではその中の知覚的な要因に焦点を当てて，仮説検証を行った。
本実験では，黄色いボールは飛びやすい理由として，以下の要因を取り上げた。
（1）黄色は膨張色のため，大きく見える。そ1)その効果については必ずしも定まっていない。

のため背景の中でボールの位置が定位しやすい。
しかしやはり明度が高い白や誘目性が高い赤と比較して，特に黄色の場合に膨張するような効果があるかどうかを検討する。 （2）黄色は一般に輝度が高く，空間における定位がしやすい。したがってボールの中心点の定位がしやすいと予想される。ボールの中心点はインパクトのポイントそのものではないが（一般にはその下の部分とされる），ポイントの定位につながりやすい。
この場合にも白や赤との比較が重要となろう。
（3）黄色は一般に明度が高いために，やはり背景の中でその定位がしやすい。
（4）黄色は柔らかい印象がある。ゴルファーの証言によると，ボールが飛ぶ時はボールがクラブのヘッドに「絡みつく（あるいは巻きつく）」感じがするという（堀見，2015）。それは黄色の持つ「柔らかさ」に関係していると思われる。
本報告では上の中で（1）と（2）について検討した。
1．実験 1
1.1 目的：黄色は一般に明度が高く，膨張色であるが，明度が高い白や誘目性が高い赤に比べてより膨張して見えるかどうかを検討する。
1.2 方法 装置：複数の PC に実験ソフト（Microsoft 社
Power Point を使用）をインストールし，同時に複数の実験参加者が自分自身で実験を行った（最大 5 人）。
 刺激パターン：PC 画面上に一定の長さおよび幅の標準刺激（常に黒）とさまざまな長さ（標準
刺激±1, 2, 3, 4%）の比較刺激とを提示し，そのSupplement 46

4A-4

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

実験１：刺激標準刺激（黒 21.4°×2.9°）

比較刺激（7色：白、赤、青、黄、緑、黒、紫
標準刺激±1,2,3,4%，幅は2.9°）

背景（2色：灰、緑）

図1.1 刺激パターン
12

実験1 手続き

2S

注視点

1S

2S

実験刺激が標準刺激よりも長いと思った場合には、反応用紙に○をつける。（234試行/1人）
図1.2 刺激の時間関係
14

長さの比較を行った（図 1.1）。標準刺激は比較刺
激よりも常に上の位置に提示された。また両刺激は，長さの判断の手がかりが得られないように，その水平方向の位置を適当にずらして提示された。さらに画面上の提示位置もランダムであった。
背景は実際のゴルフシーンを想定して，緑（グリーン）と灰色（サンド）の 2 色とした。図 1.2 に刺激の時間関係を示す。
 手続き：刺激提示後次の注視点が提示される間（1 秒間）に，実験参加者は手元の紙に「比較刺激が標準刺激よりも長く感じられた場合のみ」手

元の反応用紙に○印をつけた。この段階での実験
参加者は 32 名であった。
1.3 結果と考察
図 1.3（灰色背景）と 1.4（緑背景）に結果を示す。これらの結果から，色の膨張収縮は必ずしもその明度および背景との輝度コントラストによって決定される訳ではないことが分かる。たとえば赤は輝度が低い（43.7cd/㎡。ちなみに黄色は189，白は 212cd/㎡であった）だけでなく，緑背景の時，コントラストが非常に低い（2.29%）にもかかわらず，他の色に比べて大きく見えている。

Supplement 47

4A-4

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

黄色に関しては，背景が灰色の時と緑の時でやや結果が異なるが，赤や白と比較してかけ離れて大きく見えているわけではないようである。したがってこの結果は，「黄色のボールが良く飛ぶ」という仮説には合致しない。
2．実験２
 2.1 目的：黄色は他の色に比べて明視性が高いので，その中心点の定位が容易であるという仮説を検証する。
2.2 装置・刺激パターン・手続き：Cintiq（シンティック） 13HD (DTK-1301/K0)液晶ペンタ
ブレット（株式会社ワコム）およびノート PC を用いた。灰色および緑色の背景上に白，黒，青，
紫，黄色，赤の 6 色のドット（タッチパネル上での直径 3cm）を提示し，その中心点の場所を入力
用ペンを用いてクリックした。1 人当たり 150 試行（クリック数）を行った。実験参加者
数は現段階で 20 名であった。
2.3 結果と考察
図 2.1（灰色背景）と 2.2（緑色背景）に結果を示す。図中縦軸はクリックされたポイントと実際のポイントとのズレ（距離）である。どちらの場合も有意な差は見られなかった。

Supplement 48

4A-4

日本色彩学会誌

色の膨張収縮に関しては多くの研究があるが（ Gundlach & Macoubery, 1931; Bevan &Dukes, 1953; Wallis, 1953 など），膨張収縮はもっぱらその明度の効果に帰せられることが多い.。
 しかしその中で，色相の効果が見られた結果もある。Bevan & Dukes（1953）は，赤，黄，緑，
青のカードを同明度の灰色カードと比較したところ，赤と黄で過大視された。また 安斉・大山（1968）によると赤はそれより明度の高い青よりも大きく見えることを報告している。
 本実験の結果も，色の膨張収縮は色の明度（輝度）だけで決定されず，色相の効果があることを明らかにした。しかし本研究のテーマであった黄色の膨張性については必ずしも突出した効果ではなかった。今後色刺激の明度（輝度）を統一するなどして実験を繰り返す必要があろう。
引用文献／参考文献
Gundlach C. & Macoubery C. (1931) The effectof color on apparent size. Am. J.
 Psychol.43, 109.
Bevan W. & Dukes W. F. (1953) Color as avariable in the judgment of size. Am. J.
Psychol. 66, 283.

Supplement 49

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

1B-1

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

2 型 3 色覚者の カテゴリカル色知 覚モデルの構築
Modeling the categorical color perception of deutan observers	 大西 悠貴†
矢田 紀子†
Yuki ONISHI†
Noriko YATA† and眞鍋 佳嗣†
Yoshitsugu MANABE††千葉大学	
  	  †Chiba University	 Keywords: カテゴリカル色知覚，色恒常性，
2 型 3 色覚，進化計算，遺伝的アルゴリズム．
概要	
 	
  本研究の目的は，人間が持つ，無数の色をカテゴリに分けて知覚するカテゴリカル色知覚を考慮した，2 型 3 色覚者の色認識モデルを構築することである．様々な色覚特性を持った人たちが生活する社会において，すべての人と同じ色認識ができるモデルの構築はコンピュータビジョンにとって非常に重要である．しかし，人間の視覚特性は未だ解明されていないことが多く，人間と同じ色認識モデルの構築は困難な点が多い．
	
  そこで本研究では，構築した色知覚モデルを解析することで，人間の色覚メカニズムを考察することを目的とし，生物が環境に適応して進化していく過程を工学的に模倣した探索手法である進化計算を用いて，2 型 3 色覚者の心理物理実験結果に基づくカテゴリカル色知覚モデルの構築を行う．
1.	
 はじめに	 	  人間は，色の微妙な変化を見分けることができる．しかしその一方で，色を扱う上で知覚した連
続的に変化する色をカテゴリに分けて色名で表現する．この色のカテゴリ化を行う人間の視覚特性をカテゴリカル色知覚という[1]．矢田らは ニューラルネットワーク (Neural Network:以下NN) を用いて，色覚正常者に対するカテゴリカ
ル色知覚を考慮した，コンピュータによる色の自動認識モデルであるカテゴリカル色知覚モデル[2]を構築した．
	
  本研究では，色覚異常の一種である 2 型 3 色覚の色覚特性を持つ人を被験者とした心理物理実
験結果を用いて，2 型 3 色覚者のカテゴリカル色知覚モデルを構築する．

2.	
 2 型 3 色覚者のカテゴリカル色知覚モデル	 	
  2.1	
 モデルの構築と学習データ	
 	
  色覚異常は，異常 3 色覚，2 色覚，ならびに 1
色覚に分類される．異常 3 色覚は，3 種類の錐体のうちいずれかの錐体の分光感度がずれている
色覚である．M 錐体の分光感度がずれて L 錐体の分光感度に近づくタイプを 2 型 3 色覚と呼び，色覚異常の中で最も多いタイプであると言われている．
	  モデルの構築には，進化計算の中でも遺伝的アルゴリズムをプログラミング用に拡張した遺伝的 プ ロ グ ラ ミ ン グ の 一 種 で あ る ， Cartesian	 Genetic	
 Programming(以下 CGP)[3]を用いる．CGP
はネットワーク構造で表現される個体集団に対して，遺伝的操作である突然変異を適用し，最適解の探索を行う手法である．入力ノード，演算ノ
ード，出力ノードの 3 種類のノードでネットワー
クを構築する．	
 	  提案モデルでは最適解を見つけるための適応度関数として，(1)式を用いた．𝐹𝐹は適応度，𝑁𝑁は教師データ数，𝑛𝑛は代表色と認識色の一致数，𝐸𝐸はネットワークが出力した出力値と教師データの出力値(色名使用比率)の誤差である．ここで，代表色とは，カテゴリカルカラーネーミング実験において，基本カテゴリ 11 色のうち最大の投票数を獲得した色とし，また，11 のネットワークの出力値のうち最大のものを認識色とする．	
 
!

	
 	
 	
 	
 	
  	
  	
  	
 𝐹𝐹 = 10  ×   +    1 −
!

!

!

	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 (1)	
 

演算ノードには四則演算 +, −,∗, 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 ，最大値関数，
最小値関数，平方根，指数関数の 5 種類を使用した．
	  2.2	
 学習結果	 	  学習データには強弱の特性をもった 2 型 3 色覚者 8 名の心理物理実験結果[4]を用いて，被験者毎にそれぞれのモデルを構築した．入力データには，実験で用いた色票と照明光の L，M，S 錐体応

Supplement 50

1B-1

日本色彩学会誌

答値を，出力データには，実験で得られた各色票
に対する基本カテゴリ 11 色ごとの得票比率を使用した．	
 構築した各被験者のカテゴリカル色知覚モデ
ルの，学習データに対する正解率を表 1 に示す．
正解率は代表色と認識色の一致率を表す．
表 1 被験者毎の CGP ネットワーク学習結果
正 解 率 [%]
被験者
D1(弱)
76.51
D2(弱)
85.91
D3(強)
76.51
D4(強)
71.14
D5(強)
77.85
D6(強)
71.14
D7([右]強[左]弱)66.44
D8([右]弱[左]強)64.43
また，本研究で使用した教師データを，先行研究の NN[2]で学習させた結果と提案手法の正解率を比較したものを図 1 に示す．

図 1. 先行研究との比較
3. 未知データの結果と考察
被験者毎に構築したモデルに対して他の被験者のデータを未知データとして入力し，モデルの性能を評価する．ここでは，D1(弱)のモデルに対して他 7 人の未知データを入力し，結果を表 2 に示す．表 2 より未知データに対する精度は改善の余地がある．
	  学習の結果得られた出力式では，入力情報の中で使用される頻度に偏りが見られた．例えば，被験者 D2(弱)のデータを学習した結果の式中では，６種類の入力データを合計して 672 個の変数が使用されている中，色票の S 錐体応答値が 348 個使

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

用されており，11 個の出力値を計算するすべての式において，最も多く使用されていた．また，他の被験者においても基本カテゴリ色ごとに依存している入力情報があることがわかった．また，基本カテゴリ色の中には，相対的に少ない量で知覚されている色や，多くの情報量を必要としている色がある．つまり，2 型 3 色覚者は色知覚において，この情報量の差によって色のカテゴリ分けを行っていると推測される．
表 2 D1(弱)モデルへの未知データ入力結果
正 解 率 [%]
被験者
D2(弱)
36.91
D3(強)
51.68
D4(強)
25.50
D5(強)
40.94
D6(強)
38.93
D7([右]強[左]弱)31.54
D8([右]弱[左]強)37.58
4. おわりに
進化計算の一つである CGP を用いて，2 型 3
色覚者のカテゴリカル色知覚モデルを構築した．
そして，構築したモデルが先行研究のモデルよりも高精度であることを示し，結果から 2 型 3 色覚
者の色知覚について解析した．
	  今後の課題は，未知データに対する更なる認識能力の向上および，人間の視覚特性である色対比
効果等の処理の実現，構築モデルの簡略化が挙げ
られる．
参考文献	
 
[1] 内川恵二．色彩科学選書 4 色覚メカニズム 色を見る仕組み．朝倉書店，1998.
[2] 矢田紀子，長尾智晴，内川恵二．
Neural Network によるカテゴリカル色知覚モデ
ルを用いたシーン中の色認識．情報処理学会論文
誌，数理モデル化と応用，pp.1-7,2008．
[3]Julian F. Miller, Peter Thomson. Cartesian
Genetic Programming, Lecture Notes in Computer
Science Volume 1802, 2000, pp.121-132.
[4] 香川由佳里，矢口博久，溝上陽子．
2 型 3 色覚者のカテゴリカル色知覚における色の手がかりの役割．日本色彩学会誌．第 37 巻．第 2号．103-112.2013．

Supplement 51

1B-2

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

かすみによる彩度知覚の変化‐かすみのシミュレーション画像による彩度マッチング‐
Change in Saturation Perception by Haze
- Saturation Matching by Images with Simulated Haze 
千葉大学大学院
高橋有希 Yuki Takahashi
溝上陽子 Yoko Mizokami
千葉大学大学院
矢口博久 Hirohisa Yaguchi
千葉大学大学院

Keywords: かすみ，フォギーフィルタ，彩度，メ
トリッククロマ，シミュレーション．
１．はじめに 加齢に伴い人間の水晶体が混濁することで，かすみが生じ視界の彩度は低下する 1)．しかし，実際にはかすみによる彩度低下が補正されて彩度は知覚されるかもしれない．高橋ら 2)は，フォギ
ーフィルタを通して観察した自然画像を，フィル
タなしの場合の画像と同等の彩度に調節する，彩度マッチングの手法を用いて，かすみによる彩度
知覚の変化を検証した．その結果，フィルタを通した状態とフィルタなしの状態における彩度知
覚はほぼ同じになり，かすみによる彩度低下が補正されて彩度は知覚されることが示唆された．しかし，実際のフィルタではなく，かすみを画像においてシミュレーションしたときの彩度知覚は明らかでない．画像の場合，かすみは視野全体ではなく画像内のみにある状態であり，フィルタで視野全体にかすみがかかった状態とは同じではない．そのため，画像におけるシミュレーションとフィルタを使用した場合の彩度知覚に違いがあるのか検証する必要がある．
 本研究では，彩度マッチングの手法により，かすみによる彩度知覚の変化を，フォギーフィルタとかすみをシミュレーションした自然画像，それぞれについて調べる．
２．実験
 実験は，視界にかすみをかけるためにフォギー
フィルタ（ケンコー社製）と，フォギーフィルタのかすみをシミュレーションした自然画像（かすみ画像）を使用した，2 つの条件で行った．フォ
ギーフィルタでは視界全体にかすみがかかったが，かすみ画像では画像の部分のみにかすみがかかっていた．まず，被験者はモニタに呈示される
自然画像の彩度を記憶した．その後フォギーフィ
ルタを使用した実験では，フォギーフィルタを通Chiba University Graduate School
Chiba University Graduate School
Chiba University Graduate School

図１ 実験環境
して同じ自然画像を観察した．そして，フィルタを通した場合の自然画像の彩度を，先に記憶したフィルタがない場合の自然画像の彩度と同じになるように調整した．また，かすみ画像を使用した場合は，フォギーフィルタを使用せず，同様の手順で実験を行った．
 実験は暗室ブース内で行った（図１）．ブース
内には実験刺激呈示用の CTR モニタとあご台を設置した．被験者はあご台に頭をのせ，モニタに呈示される刺激を観察した．フォギーフィルタを使用する場合は，眼前にフィルタを設置し，フィルタを通して刺激を観察した．被験者からモニタまでの視距離は 80 cm とした．
 実験で使用した刺激は異なる自然画像 5 種類
（cafe, harbor, wool, candle, wool）である（図２）．
この 5 種類の自然画像を基準刺激とし，被験者は各試行の初めに基準刺激の彩度を記憶した．また，各画像の彩度を変調して，マッチング刺激として使用した．彩度の変調は CIELAB 色空間におけるメトリッククロマ C*ab に変調係数 k をかけることにより行った．k > 1.0 のときは元の自然画像より彩度が高くなり，k < 1.0 のときは彩度が低くな
る．被験者は彩度の調整を行うとき，k を 0.01 から 1.50 の範囲で，0.01 または 0.05 刻みで変化させることができた．実験で呈示される刺激の背景
は N5 相当のグレーとした．

Supplement 52

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日本色彩学会誌

また，自然画像 5 種類にフォギーフィルタのか
すみをシミュレーションし，かすみ画像を作成した．シミュレーションは，測定したフォギーフィ
ルタの空間周波数特性（MTF）と光の透過特性を
自然画像に適用することで行った．フォギーフィ
ルタを通して撮影した自然画像とシミュレーシ
ョンしたかすみ画像をそれぞれ図３と図４に示す．かすみ画像を使用した実験では，かすみ画像の彩度を変調し，マッチング刺激として使用した．

図２ 自然画像 5 種類
（上段左から：cafe，bride
下段左から：harbor，wool，candle）

図３ フォギーフィルタを通した自然画像（上段左から：cafe，bride
下段左から：harbor，wool，candle）

図４ シミュレーションしたかすみ画像（上段左から：cafe，bride
下段左から：harbor，wool，candle）

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

実験は調整法で行い，手順は以下の①から④の通りである．②から④の手順を繰り返し行った．
①3 分間の暗順応②30 秒間，基準刺激を含む 10 種類の自然画像を2 秒ずつランダム順に呈示③5 秒間，基準刺激の 1 枚を呈示
④A：＜フォギーフィルタを使用する場合＞
眼前にフォギーフィルタを設置し，5 秒間，基準
刺激と同じマッチング刺激を呈示し，被験者は手元にあるキーボードの調整用ボタンを押して彩度を調整
 B：＜かすみ画像を使用する場合＞
5 秒間，基準刺激と同じかすみ画像（マッチング刺激）を呈示し，被験者は手元にあるキーボードの調整用ボタンを押して彩度を調整
 ②はフォギーフィルタに対する順応の影響を取り除くために行ったが，前順応状態を揃えるためにフィルタ設置前の試行の最初でも行った．
 ④で呈示されたマッチング刺激の初期値の k の値はランダムに選ばれた．彩度の調整が 5 秒間と短い時間になっている理由は，長時間の調整によりフィルタに順応する影響を排除するためである．調整が完了した場合は②に戻り基準刺激を変更して同じ試行を繰り返した．調整時間が短いた
め調整の途中で試行が終了することがあった．その場合は②に戻り，④で調整途中の刺激が呈示された．
 基準刺激 5 種類全てにおいて試行したところで実験は終了した．これを 1 セッションとし，計 3
セッション行った．被験者は色覚正常者 TK, YM,
YN の 3 名である．
３．結果
 図５に被験者 YM の各基準刺激における彩度マ
ッチングの結果を示す．横軸に各基準刺激，縦軸に刺激の変調係数をとっている．三角形のシンボ
ルは基準刺激の変調係数（k = 1.00：変調なし）を表す．ダークグレイとライトグレーの四角形シンボルは，それぞれ測色値を基に算出した，基準
刺激にフォギーフィルタを通した場合とかすみをシミュレーションした場合の変調係数の値（かすみによる彩度低下の程度）を示す．フィルタとシミュレーションのかすみにより彩度が低下することを踏まえて，かすみのない状態と同じ彩度となる変調係数の値を，丸のシンボルで示す．そ
して棒グラフはフォギーフィルタを使用した彩度マッチングの結果（ダークグレー）とかすみ画

Supplement 53

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日本色彩学会誌

像を使用した彩度マッチングの結果（ライトグレー）を示す．エラーバーは標準偏差を表す．もし，被験者がかすみによる彩度低下を補正して彩度を知覚した場合，マッチングの結果は三角形のシンボルと一致する．一方，彩度低下に対する補正が働かなかった場合は，かすみによる彩度低下を補うように高い彩度でマッチングが行われるため丸のシンボルに近づくと考えられる．
 図５の被験者 YM の結果から，フォギーフィル
タを通して彩度マッチングを行っても，元の基準
刺激（三角形のシンボル）とほぼ同じ変調係数でマッチングしていた．この傾向は他の被験者でも確認できた．また，かすみ画像で彩度マッチングを行った場合は，元の基準刺激（三角形のシンボル）に比べて高い変調係数でマッチングしていた．
この傾向は TK の一部の結果でも確認でき，YN
ではフォギーフィルタでの彩度マッチングと同様に元の基準刺激とほぼ同じ変調係数でマッチングしていた．

かすみありで基準刺激と同彩度

刺激の変調係数 k

2.5
2.00
2.0

基準刺激

1.5

基準刺激
（かすみあり）

1.00
1.0

0.5
0

0.00

cafe
1

実験結果
左：フィルタharbor wool candle bride 右：かすみ画像
2

3

4

5

図５ 被験者 YM の彩度マッチング結果
４．考察
 本研究では，フォギーフィルタとかすみをシミュレーションした自然画像（かすみ画像）を使用
して彩度マッチングを行い，かすみによる彩度知覚の変化を検証した．
フォギーフィルタを使用した実験では，全被験者で基準刺激とマッチング刺激の変調係数の値がほぼ一致する結果となった．すなわち，フィル
タを通して自然画像を観察しても，知覚される彩度はかすみがない状態とほぼ同じになると考えられる．しかし，かすみ画像を使用した実験では，被験者 YM では基準刺激よりも大きい変調係数の値でマッチングする傾向が見られた．すなわち，基準
刺激の彩度よりもかすみ画像の彩度を低く知覚

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

し，かすみによる彩度低下を補うようにマッチングしたと考えられる．ただし，被験者による結果のばらつきが大きく，TK では一部の結果で YMと同様の傾向が見られ，YN ではフィルタを使用した実験と同様に，かすみによる彩度低下は補正されて知覚される結果となった．
 フォギーフィルタとかすみ画像を使用した実験の結果が異なる理由の一つは，かすみがかかっている部分の違いによるものだと考えられる．フィルタを使用するとかすみは視界全体にかかるが，かすみ画像を使用した場合は画像内のみにかすみをシミュレーションしたので，視界の一部にかすみがある状態となる．
人間は視界の環境の情報を手がかりに色を安定して知覚する能力を持つ．例えば，照明の情報を推測し差し引いて情報を処理することで異なる照明間でも安定した色の知覚が可能となる（色の恒常性）．しかし，写真では色の恒常性は低下することが示されている 3)．これは写真以外の周
辺情報の影響により，写真内の照明認識が不完全となるためと考えられる．このことを踏まえると，
フォギーフィルタを使用した場合は視界全体にかすみがかかることによりかすみの程度を推測して補正することが容易だったが，かすみ画像では画像のみにかすみがかかっていたため推測が難しく，彩度低下の補正が弱く働いたと考えられる．また被験者によるばらつきが大きいのも，同様の原因と考えられる．
 以上のことから，フォギーフィルタではかすみ
による彩度低下は補正され彩度知覚が行われる
が，シミュレーションされた画像ではフィルタを使用した場合より彩度低下に対する補正が弱くなることが示唆された．

参考文献㻌 㻌1) 小浜ら，“白内障擬似体験ゴーグルに入射する
環境光によって生じる色票の彩度低下”，日本色彩学会誌28(2), 95-101, 2004
2) 高橋，溝上，矢口，“かすみによる彩度知覚の変化彩度マッチングによる検証”，日本色彩学会第 2 回秋の大会発表論文集, 434-435, 2014
3) Mizokami, Ikeda, and Shinoda, “Color
Constancy in a Photograph Perceived as a
Three-Dimensional Space”, Optical Review
11(4), 288-296 (2004)

Supplement 54

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

２色覚者色弁別能力の機能性分光フィルタによる模擬̶バリアントール P,D,U の模擬特性̶
Simulated Color Discrimination Ability of Dichromats
by Spectral Functional Filter –Variantor P, D and U types–
篠森敬三	
 
宮澤佳苗	
 
中内茂樹	
 

Keizo Shinomori
Kanae Miyazawa
Shigeki Nakauchi

高知工科大学	 伊藤光学工業（株）	
 豊橋技術科学大学	
 Kochi University of Technology
Itoh Optical Industrial Co., Ltd.
Toyohashi University of Technology

Keywords: 2 色覚，色覚特性評価，カラーユニ
バーサルデザイン，機能性分光フィルタ．

は M 錐体のいずれかを光学的に除去する試みは，
L,M 錐体の分光感度が大きく重なっているため，不可能であった．

１．はじめに	 そこで，色票を見た際の CIELAB 色差が２色覚者と同じになるような模擬を目指し，機能性分光フィルタの設計を試みた．最初に，評価のためのサンプル色として，D65 照明下を想定した上で，モデル化されたマンセル色票を設定した．おのおののマンセル色票のモデル化された反射率は，オ
フセット反射率関数と主成分分析により導出された３種類の基本反射率関数の重みづけ線形加算であると仮定された．それぞれの色票における重みづけ係数は，図１で示された各色度点の１つを持ち，ルミナンス・ファクター（Y）について
Y/Y0 が 0.1 となる拘束条件下での最適解として導出された．この比は，マンセル・バリューで約 3.8に相当する．本研究での CIELAB 色差は，おのおののモデル化マンセル色票と仮想的中性色（N/3.8）の間で定義された．

	  明るいところで有効な光受容体である錐体は，一般に 3 種類存在するけれども，2 色覚者においては先天的にそのうちの 1 種類が機能していない．
L 錐体が機能していない場合は１型２色覚（protanopia），M 錐体が機能していなければ２型２色覚（deuteranopia）となる．機能していな
い錐体にのみ依存する色弁別は困難であり，また信号理論からは，赤緑反対色過程に相当する色覚システムが機能していないと推定されている[1]．
２色覚者に対する対応として，混同する色の組合せを使わない配慮など，カラーユニバーサルデ
ザインが重要である．しかし，３色覚者（一般色覚者）が配色デザインをする場合，専門的知識や色彩輝度計が必要であるなど，混同する色の組合せを避ける作業はしばしば困難に直面する．先行してきた一つの対応方法は，作成物を画像ファイ
ル化して，UDing シミュレーター（東洋インキ社
製）などの PC 上のソフトウエアにより色変換を行って２色覚者の見えを色の見分けにくさを模擬する方法である．しかし，一旦デジタルカメラ等で撮影する必要があり，またあらかじめ配色上の問題点が明らかになっていなければそもそも作業が行われないなどの弱点もあるため，もし光学フィルタ眼鏡をかけることによって同様の効果が得られればその意義は大きいと考えられる．
２．光学フィルタの設計・制作と性能	
 (1) 設計手法

このような背景の下で，２色覚者の色弁別の困難さを模擬する光学フィルタの設計が試みられた．しかし，一般的な手法である，L 錐体あるい

２色覚者の色弁別の模擬については，１型２
色覚者は L 錐体出力が，２型２色覚者は M 錐体
出力が，それぞれ常に零であるとの仮定を適用した．各モデル化マンセル色票について，分光フィルタを適用していない計算上の反射光の分光放射輝度から，CIE 1931 等色関数により各マンセ
ル色票の XYZ３刺激値を算出し，Smith- Pokornyの錐体分光感度計算式[2]より LMS 錐体刺激量を導出した．前述の２色覚者における仮定を適用した後の LMS 刺激量から逆算した３刺激値を色差計算に用いた．図 1 に，３色覚者及び，１型，２型２色覚者の D65 照明下での色差を示す．
この計算上の２色覚者の CIELAB 色差を，模擬すべき目標とした．最適な機能性分光フィルタの透過特性を導出するため，まずフィルタの透過特性を，２つの方形波状の高透過率ピークと 3 つSupplement 55

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

図１：モデル化マンセル色票と中性色票(N/3.8)との CIELAB 色差（左から，３色覚，１型２色覚，２型２色覚）の任意透過率の底面を持つ帯域フィルタと仮定した．２つのピークそれぞれについて，境界波長（開始波長と終了波長）を変数とするため，この分光帯域フィルタは、9 変数で定義される．このフィルタの効果は，モデル化マンセル色票からの計算上の反射光に対し，単純にフィルタ分光透過率を適用することにより求めた．フィルタを使用した場合の CIELAB 色差は，フィルタの変数により変化する．最適化されたフィルター分光透過率を，図１で示す１型，２型２色覚者の色相違に，それぞれ最もよく一致するものとし，遺伝的アルゴリズム法によりフィルターの９変数を変える
ことによって誤差を最小化するように選択した．
(2) フィルターの種類とその性能

	  色ユニバーサルデザインためには，１型模擬と２型模擬の２種類のフィルタを使用する代わりに，連続的に１種類の分光フィルタを着用する方が便利な場合もある．そのため，“ユニバーサル（Universal）”型フィルタを，１型２色覚者と 2型 2 色覚者の両者の色差のより低い方（色弁別がより困難な方）の色差を模擬するように定義した．

アルゴリズム法によって得られた最適解としての１(P)型，２(D)型，及びユニバーサル(U)型の分
光透過率から，実際に機能性分光フィルタを作成したものが，伊藤光学工業より発売されているバ
リアントール©（Variantor）の P 型，D 型，U 型の各フィルタである．図１に示された 1 型，2 型
2 色覚および U 型の定義における色彩理論上の色差，と市販されている実際のフィルタの作る色差，の間の相違を図２に示す．この時の誤差は全て「見逃し(Miss)」であり，「誤警報（False alarm）」
はない（見逃しとは，２色覚者では色差が小さく弁別が困難な色の組合せについて，フィルタ着用の３色覚者での色差がやや大きく色弁別可能であると観察される場合である．誤警報は逆である）．理論から予想されるように，単一化した U型において誤差が大きくなっていることがわかる．また，P 型に比べて D 型において見逃しに関わる色差の誤差がやや大きいことがわかる．P 型，
D 型の誤差については，フィルタ製作上の精度問
題ではなく，２色覚者の色弁別能力の模擬を，分光フィルタによって実現する際における理論的な限界によって生じるものである．

	
  本研究でのフィルタ定義手法において，遺伝的

図２：理論的２色覚の色差とフィルタ生成色差との誤差（左から，P 型，D 型，U 型フィルタ）

Supplement 56

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日本色彩学会誌

３．色覚検査手法を用いたフィルタの性能検証	
 (1) 色覚検査の実施方法

	  実際に３色覚者がフィルタ着用を行った場合のフィルタ性能について，色覚検査手法を用いて検証した．①石原総合色覚検査表国際 38 パネル版(Ishihara)，②Standard Pseudoisochromatic
Plates 標準色覚検査表１部先天異常用（SPP），③パネル D-15 テスト（D-15），④FransworthMunsell 100 ヒュー・テスト（FM100），及び⑤
日本色研 100 色相配列器（ND100）である．
	
  全ての色覚検査は，室内照明を消灯しブラインドをした室内に設置したライト・ブース（Macbeth Jadge II, x-rite 社）において，昼光
蛍光灯（6500K）の下で実施された．ブース灰色
底面の照度は約 660 ルクスであった．
20 歳から 22 歳の 15 名の３色覚（色覚正常）の被験者（男性 11 名と女性４名）が，Ishihara,
SPP, D-15, ND100 に参加した．この 15 名中の 6
名（男性 4 名，女性 2 名）および他の９名（男性４名，女性５名）が FM100 に参加した．全ての検査は，被験者自身が選択した単眼で行われた．
(2) 色覚検査の結果１（２色覚と３色覚の分類）

フィルタ装着時に３色覚者が２色覚と判別されるかどうかに焦点をあて，各フィルタ装着時の色覚検査での 15 名の被験者の平均エラー得点を，フィルタ評価に用いた．図 3 は，フィルタ非装着を含めた各フィルタ装着時のエラー得点で， 誤差棒は標準誤差の２倍を示す．また統計的有意差が生じていない関係性のみ n.s.と表示しており，他の全ての関係性において得点は統計的に有意に異なっていた（p < 0.01）．
プレート型の検査について，Ishihara では，誤り回答を１エラー得点とし，最悪は 25 点であり，２色覚や異常３色覚を疑う基準は４点以上である．全てのフィルタのエラー得点は，大きく基準を上回った．また，SPP では，本来，正答を１点とし，10 点満点中 8 点以上で３色覚と判定するが，他の検査との比較のためにエラー得点を［10-正答点］として表示した．同様に，全てのフィルタのエラー得点は，基準を十分に上回った．両テス
トとも，D 型の得点は，他のフィルタより有意に低く，D 型の効果がやや弱いことになる．
キャップ型テストの結果について，D-15 のエ
ラー得点は FM100 と同じ方法で計算した．D-15

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）の結果において，D 型のエラー得点は，フィルタ無し条件との間で有意差が無く，D 型装着においては，強度 2 型 2 色覚ではなく，むしろ弱度 2 色覚あるいは弱度異常３色覚であることを示す．一方，FM100 では，P 型と D 型との間に有意差はなく，また ND100 ではむしろ D 型のエラー得点
は P 型より有意に大きい．FM 100 での判別基準
として，Verriest ら[3]は，20-29 歳の年齢層におけ る ３ 色 覚 者 の 左 右 眼 の 平 均 値 と し て 6.41±
2.41（標準偏差）を導出しており，全てのフィル
タのエラー得点は，この基準より有意に高かった．
D 型フィルタに関わる結果は，プレート型検査
や D-15 の設計特性と機能性分光フィルタによる模擬の限界との関係として説明できる．図１で示すように， 2 型 2 色覚における M 錐体応答欠如
は，１型２色覚者の L 錐体応答欠如と比較して，より小さな色差（より強い色弁別の困難さ）をもたらす．その一方，透過光の波長制御を原理とす
る機能性分光フィルタによる色差圧縮の効果は，
P 型と D 型でほとんど同じである．そのため，D型フィルタの効果は，現実の 2 型 2 色覚者との比較において弱めの 2 型(deuteranopia)特性を示すことになる．プレート型の検査方法や D-15 においては，実際の 2 型２色覚者の色弁別特性が反映されているため，それより弱めの模擬に対して，弱度の 2 型 2 色覚，あるいは弱度の異常３色覚という判定結果が出ることになる．一方，FM100
や ND100 のように，テスト・キャップ間で（ほぼ）均等の色差が設定されている場合には，D 型フィルタは，P 型（や U 型）フィルタと同等（あるいはそれ以上）のエラー得点を示すことになる．
図３： 各色覚検査のエラー
得点（横軸左から，フィルタ
無，P 型，D 型，
U 型フィルタ）

Supplement 57

1B-3

日本色彩学会誌(3) 色覚検査の結果２（１型と２型の分類）

	  色覚検査によって，１型２色覚と２型２色覚を分類するあるいは推定することが可能である．そこで，P 型フィルタと D 型フィルタとが正しく分類されるかについても検証した（Ｕ型フィルタの結果は，Ｐ型とＤ型の中間的な特性を示した）．
Ishihara（38 プレート版）は，１型と２型２色
覚者分類のために、4 枚（No.22-25）のプレートを持っており，３色覚者が判別できる２つの数字のうち，２色覚者はどちらか１方しか読めないという原理により分類する．完全に正しい分離の場
合には，15 名被験者平均でも，最大値４を示す．
P 形フィルタでは，１型分類(P)は 3.20（80.0%）
であり，どちらの数字も読めない非分類（N）は0.47（11.7%）であった．どちらも読める非分類（B）はわずか 0.33（8.3%）であった．一方，D型フィルタの場合は，２型分類(D)は 0.13（3.3％）に過ぎず，ほとんどはどちらも読める非分類（B）
で 3.80（95.0%）であった．D 型フィルタの効果の微弱さを示している可能性もある一方，今回の測定では，より見やすい数字を尋ねることはしておらず，その影響とも考えられる．Birch[4]は，多くの場合，2 型検査においてより見やすい数字を回答することが必要であったと報告している．
SPP でも，同様に 5 枚（No.15-19）のプレートにより，1 型と 2 型の分類を行うことが出来る．
結果は，P 型フィルタ装着の場合に，被験者 15
名中 14 名が２型と判定され，D 型フィルタの場
合には，被験者 15 名全員が 2 型と分類された．
SPP は 1 型と 2 型の分類について，Ishihara よりもより高い精度で行うことを企図して作成されたことから，P 型，D 型フィルタは，比較的正確に 1 型と 2 型を模擬していると考えられる．
FM100 の結果において，エラーが分布している軸の方向により，1 型と 2 型が分離できる[5]．
FM100 データ解析ツール (v.3.0, Munsell Color
Services Lab.)で使われる１型色覚（17 と 64），
２型色覚（15 と 58），３型色覚（5 と 46）の軸方向に着目して解析した．15 名の平均値は，P 型，
D 型フィルタは，おおむね 1 型と 2 型の軸方向に一致した．一方，2 色覚者に特徴的な，狭い軸範
囲での高いエラー値ピークではなく，幅のある軸範囲を持ち，低めでおおむね同じエラー値を示す
傾向であった．これはフィルタが，1 種類の錐体からの応答がないことによって生じる混同線を

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

作り出すのではなく，色差を圧縮することで色弁別をより困難にするため，F100 のエラーが，より多くの方向に分布したと考えると説明できる．
４．まとめ	
 CIELAB 色差によって定義される色弁別の能力を模擬するというアイディアによって，機能性分光フィルタにより 2 色覚の色弁別能力を良好に模擬することが可能となり，伊藤光学工業(株)の多層膜技術によってバリアントール ©として商品化に成功した．フィルタには，1 型を模擬するＰ
型と，2 型を模擬するＤ型，そして両者の色弁別の困難さを模擬するＵ型がある．
	  これらフィルタは，プレート型及びカラー・キ
ャップ型の色覚検査ツールにより評価された．
SPP, FM100, ND100 の結果は，全てのフィルタについて 2 色覚と判定され，1 型，2 型の分類も妥当であった．Ishihara については，2 色覚判定は妥当であったが，2 型の分類には曖昧さが残った．一方，D-15 の結果は，D 型フィルタはフィ
ルタ無しの場合と有意差が無く，実際の 2 型 2 色
覚者と比べてフィルタ効果が弱いことを示す．これはフィルタ原理の限界によるものである．
U 型フィルタによる結果は、１型と 2 型 2 色覚の混合あるいは中間的特性を示し，より正確な色設計のためには，P 型と D 型の両者を使用することが推奨される．
謝辞	  	  科学研究費(24300085)の支援を受けた．	
 
参考文献	
 
1) H.Brettel, F.Viénot and J.D.Mollon: Computerized
simulation of color appearance for dichromats, J. Opt.
Soc. Am. A 14 (1997) 2647–2655.
2) V.C.Smith and J.Pokorny: Spectral sensitivity of the
foveal cone photopigments between 400 and 500 nm,
Vision Res.15 (1975) 161-171.
3) G.Verriest, J.van Laethem and A.Uvijls: A newassessment of the normal ranges of the FransworthMunsell 100-hue test scores, Am. J. Ophthal. 93 (1982)
635-642.
4) J.Birch: Efficiency of the Ishihara test for identifying
red‐green colour deficiency, Ophthal. Physiol. Optics 17(1997) 403-408.
5) D.Fransworth: The Farnsworth-Munsell 100-hue
and dichotomous tests for color vision, J.Opt.Soc.Am.
33(10) (1943) 568-578.

Supplement 58

1B-4

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

青色照明下における色彩の見え方 ―低照度の場合ー
Visual Perception of Colors on Blue lighting the Low Illuminance大野治代

HaruyoOhno

Otemae University

大手前大学

Keywords: 青色照明，見え方，低照度，安全色彩，
100hue test
１． はじめに
日常の光環境が私たちに様々な心理的影響を与えている。私たちが物を見ようとするとき、全ての視対象に色がついていること、周辺環境の明るさや光源により、それらの見え方が一様でないことを経験している。近年、市場に供給される光源の種類が多様化し、室内外空間の演出を効果的にすることが簡単に実現できる状況にある。しかしながら、各光源の醸し出す雰囲
気や色彩の見え方の差異について報告している
ことが少ない。最近居住空間に使われる LED 照
明が青みを帯びていること、就寝環境では照度を下げても調光することの少ないこと、外部の居住環境でも青色照明下における低照度の場合の色彩の見え方に注意すべきことが多い 3)。
既報として、青色防犯照明の現場調査の結果
より、色彩の見え方が不鮮明であることを報告している 1)2)。
ここでは、低照度における青色照明で、極端な場合の色彩の見え方の場合であるが、どの程度の見え方であるか、検討した結果を報告する。
２．実験概要1) 実験方法：実験は，産業技術総合研究所（大阪府池田市）光技術研究部門の実験ブース（壁:N8,
床 N7,間口×奥行×高さは 3m×3m×2m）で行った。実験の評価内容は表１に、被験者は表２に示す 8 名である。実験開始前に 10 分間経過後、各視対象の評価をした。実験に用いた評価項目は表１に示す通りである。評価した視対象は、１）安
全色彩を 8 種類、２）防犯映像システム評価用チ
ャート（人物、
カラーチャート 9 種類）、
３）
100huetest(1-25)である。光源の色度値は①（0.16, 0.10）②(0.22, 0.18)③(0.23, 0.19)の３条件、設定照度は(0.1ｌｘ、1.0ｌｘ、10ｌｘ、20lx)の 4 段階である。
1）安全色彩の色判別は、視対象の視角 5 度（マスク N7 ）、視距離 30cm で評価する。2)防犯映像システム評価用チャートは、人の顔、9 色、および無彩色文字の見え方を視距離 1.5m で評価する。3）100 hue test は、各被験者がサン
プル（1～25 番）を 2 分間で並べた後、実験者がチェックする。
表１ 実験の評価項目
名称

評価対象

内容

評価

安全色彩

7.5R5/14,2.5YR6/14,2.5Y8/12,5G5/10,
5PB4/10,2.5RP4/10，N1,N9

項目
防犯映像

１:判別―人の顔「わかる、わからない」

システム「髪の色」２：カラーチャートの色(9評価用チ色) ３：文字、数字チャート

ャート100hue日本色研 100 色相配列検査器

test（1～25)番対象

青 色

設定照度

4 段階（01 lx、1.0 lx、10 lx、20 lx）

照明

色度値

①（0.16, 0.10）②(0.22, 0.18)③(0.23, 0.19)

表２被験者
被験者

性別

年齢

矯正

色覚

視力

①

女

21

なし

正常

1.5

②

女

21

なし

正常

1.5

③

女

21

コンタクト

正常

1.2

④

女

21

コンタクト

正常

1.2

⑤

男

21

コンタクト

正常

0.7

⑥

男

21

なし

正常

0.7

⑦

女

21

コンタクト

正常

1.0

⑧

女

21

なし

正常

1.0

３．実験結果1)安全色彩被験者が回答した結果は、表 3 に示すとおりで

Supplement 59

1B-4

日本色彩学会誌ある。3 種の光源ともに、安全色彩の赤や白は0.1lx 以上の照度があれば、色彩を判別できると考えられ、他の色彩は 0.1lx では判別が難しい。
青色照明では安全色の緑が明るくしても見にく
いこと、放射能を示す赤紫、背景の黒も見にくいといえる。蛍光灯と水銀灯の場合では、１lx 以上ならばある程度判別できるといえる。
2)防犯映像システム評価用チャート
ここでは，人の目鼻立ち、髪の色、洋服の色、カラーチャート、文字と数字のチャートの見え方について実験した。ここでは、安全色彩とほぼ同
じ色を比較する。0.1lx 以上あれば、白と黒と黄は 8 割以上の人が白黒と認識する。緑と赤とマゼンタは 6 割以上が色の識別をするが、マゼンタはピンクの色味が回答に入っている。肌色は照度を上げるとより識別しやすくなるが、20lx に挙げても半数程度の被験者が識別できない。
3)100hue test
この指標は、1,000lx 以上で評価するのが本来であるが、ここでは低照度でどの程度の色味が識別できるかについて被験者実験をした。0.1lx では色味の判別が出来なかった。１lx では色味の識
別の正解率が 3 種類の光源とも 1 割程度であった。
10lx では、青色照明では 20～30％程度、他は 40～50％程度であった。20lx にすると、青色照明の色味評価が 20％程度になったが、他の光源の評価
は、ほぼ同じ色味を評価した。ここで、青色照明
表３ 各種光源による安全色彩の見え方

第 39 巻の微妙な色彩の識別はかなり難しいことが明らかになった。
４．まとめ
近年、各種光源が市場に出回ることが多くなり、一般市民は容易にこれらの光源を使用できる環境になったので、各人が自由に色彩や光源をデザインできる環境となってきた。
このような居住環境を背景として、青色照明やLED 照明が増加していくことは、不特定多数の人々の安全・安心な居住環境を演出することを考えるとき、色彩の識別について考慮した色彩計画、
並びに照明計画が大切であることより、ここで報告していることは、狭い範囲の実験結果であるけ
れども、社会貢献になると考える。
最後に、資料整理をお願いした中村りかさん（現レリアン、当時大手前大学生）、並びに視認実験に協力していただいた大手前大学生の皆様に深く感謝します。

参考文献
1) 大野、神農：青色照明の見え方について、日建築学会大会梗概集(2009)519-520
2)大野治代:安全色彩と周辺環境に使われる色彩の見え方、日本色彩学会誌 Vol.32,No.3(2008)
205-2103)井上容子：青色防犯灯下での視対象の見え方と街路空間の印象に関する現場検証、日本市民安全学会第４回大
5PB
2.5RP
N/9
N1
阪 ・ 堺 大 会
4/10
4/10
(2007)132-137

青 色

照度

7.5R

2.5YR

2.5Y

5G

照明

Lx

5/14

6/14

8/12

5/10

停止

危険

注意

安全

用心

放射能

背景

視対象

●
△
△
△

●
△
△
△

●
△
🌓🌓
🌓🌓

●
△
○
○

●
🌓🌓
◎
◎

●
●
△
○

△
○
◎
◎

🌓🌓
△
◎
◎

●
△
△
○

🌓🌓
○
○
○

●
◎
◎
◎

●
△
◎
◎

●
◎
◎
◎

△
◎
◎
◎

用途

青

0.1
1.0
10
20

△
◎
△
○

蛍光
灯

0.1
1.0
10
20

△
△
◎
○

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

○
●
△
●
●
○
0.1
🌓🌓
△
○
○
◎
△
◎
1.0
🌓🌓
◎
◎
○
○
◎
◎
◎
10
◎
◎
○
◎
◎
◎
◎
20
◎：100%, ○:80％以上、△：60％以上、🌓🌓:60～50、●：50％未満

水銀灯

Supplement 60

◎
◎
◎
◎

2B-1

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

隅田川の橋梁群色彩調査
Color research of the bridges over the Sumida River
環境色彩研究会
※発表杉山朗子 Akiko Sugiyama
網村眞弓
Mayumi Amimura
加藤進久
Nobuhisa Kato
永田泰弘Yasuhiro Nagata
松崎雅則
Masanori Matsuzaki
萩原京子 Kyoko Hagiwara
高山美幸
Miyuki Takayama
山田誠司
Seiji Yamada
西島幸子
Sachiko Nishijima

日本カラーデザイン研究所

Environmental Color Study Group
Nippon Color＆Design Research Institute inc.

主査㻌 カラー・デザイン・ファーム

Color Design Firm.

副主査 株式会社日本廣告社
顧問
松崎生活デザイン
サンスター技研株式会社
エスケー化研株式会社
三和工務店
荘真木子
Makiko Syo

NIHON KOHKOKU-SHA INK.
Adviser
Matsuzaki Life Design
Sunstar Engineering Inc.
SK KAKEN Co., Ltd.
Sanwa Building Co., Ltd
山川やえ子 㻌 Yaeko Yamakawa

.H\ZRUGV： 橋梁色彩、測色、景観、風土、文化>調査日時・天候@

１．はじめに東京が魅力ある都市として品格があり個性的な景観形

 年  月  日土曜日

成を続けてゆくためには、どのような課題があるのか。東 時 時実施。

京スカイツリー完成以降、東京の一つの特徴である堀及び天候；晴天。

川で形成されたまちという一面を楽しめる船の旅も人気>調査の手段@

で、海外からの観光客もさらに多く訪れるようになってき

日 本塗料工 業協会塗料ている。その中心となっている隅田川周辺は近年様々な整用 標準色ポ ケット版使備が実施され清潔で安全なエリアへと変貌している。隅田用 。  、  、 川景観の重要な要素の一つが多様な橋梁群である。

年版を使用。



３．２調査対象の背景

２．研究の目的

今回、調査対象とした橋梁は連続して掛けられているにも関わらず、 橋  橋

図 

橋梁の多くは、古くから別々に検討・計画されるケースも多く、河川景観全体での人 口が多 いま ちをつな

関連性は希薄になる場合が多い。そこで、現時点での隅田ぐ橋で、江戸時代から何度も火災や流失などの被害を受け川橋梁の色彩を測定し、今後の橋梁色彩への考え方や価値ながらも近隣住民の強い思いから架け替えられ続けた、住観の変化の、比較検討及び考察ができる基準として記録を民の生活に欠かせない、大切で親しまれた橋であった。

残そうとするのが目的である。現在各橋梁の色彩データ、

関東大震災の復興の一環としてほぼ同時期に建設され色彩の変遷、色彩決定の経緯等の資料は公表されていない。
た８橋（白鬚・言問・吾妻・駒形・蔵前・清洲・永代・相

生の八橋）は、設計にあたり欧米の最先端技術や素材を取３．研究概要

り入れて、鉄のもつ力強さとしなやかさ、美しさを大胆に

３．１調査対象

発揮したものであり、現代にあってもその品格や威厳は健

隅田川に架かる橋は、千住大橋下流で  橋ある。今回は、在である。高張力鋼材を使用した軽量構造であり、互いのかつて隅田川の河口であった地点の永代橋から、その上流

見え方、関連からデザインされ、一橋とも同じ形をしてい方向へ連続性のある白髭橋までの  橋を調査対象とした。

ない。当時設計主体となった田中豊の、「まちに架かる橋（図 ）江戸時代の中心部であり現在も下町とよばれる中にはアーチ橋が相応しい」という考えが反映されているよ流部に位置している。

うである。>３@

竹芝桟橋から水上バスに乗って隅田川を上り吾妻橋ま 近隣の住民へのヒアリングで、吾妻橋について、それまでの架橋状況及び橋梁全体を概観した後、 グループに分で青色だった橋が突然赤に変わって驚いたという発言もかれ色見本による比視感での測色調査を行った。写真は全あり、色彩の変更はあまり周知されてこなかったようだ。

体、橋上空間の  点を記録の基本としたが、ここでは全体

世界中から隅田川界隈を訪れる観光客はこれから益々のみの掲載としている。現状色の測定とともに、それぞれ増え続けることも予測され、これまで以上に橋の存在をの橋の成立ちや歴史、文化的特長や景色としての観点でとより意識し、地域にふさわしい魅力的な橋及び河川景観

らえた所見をまとめた。

を形成・保全していくための方法の検討が必要である。

Supplement 61

2B-1

日本色彩学会誌

４．調査結果

４．１測色結果



１ 白髭橋

２ 桜橋
N8
5G7/1
N8
N8
5Y6/0.5

上部アーチ
高欄
地覆
橋桁
橋脚

2.5PB4/9
2.5PB4/9
N3
2.5PB4/9
5Y6/0.5

上部アーチ
高欄
地覆
橋桁
橋脚

上部アーチ
高欄
地覆
橋桁
橋脚

5YR6/12
2.5Y8.5/1.5
10YR3/0.5
2.5Y8.5/1.5
5YR6/12
5Y8/0.5

橋塔・吊
高欄
地覆
橋桁
橋脚

４ 吾妻橋
5B8.5/2
5YR6.5/1
5G7/4
5Y6/0.5

7.5GY5.5/4
5G8/1
N7.5
7.5GY5.5/4
5YR6/0.5

８ 両国橋
2.5Y7/12
N7.5
2.5Y7/12
2.5Y7/12
5Y6/0.5

高欄
地覆
橋桁
下部アーチ
橋脚

5R4/13N4
5R4/13
5R4/13
5Y6/0.5

高欄
地覆
橋桁
下部アーチ
橋脚

７ 蔵前橋

10 清洲橋

９ 新大橋
橋塔
高欄
地覆
橋桁
下部アーチ
橋脚

高欄
地覆
橋桁
橋脚

６ 厩橋

５ 駒形橋

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

３ 言問橋
10YR3/1
N9.3
2.5Y6.5/7
5Y6/0.5

高欄
地覆
橋桁
橋脚

第 39 巻

高欄
地覆
橋桁
下部
鋼板桁
橋脚

2.5Y6.5/1.5
N8.5
10YR4/1
10YR4/1
5Y6/0.5

11 永代橋6.25PB5/6
6.25PB5/6
2.5Y7.5/1
6.25PB5/6
（補修中）

上部アーチ
高欄
地覆
橋桁
橋脚

2.5PB7.5/3
5PB8.5/0.5
2.5Y6/2
2.5PB7.5/3(補修中）

４．２各橋特徴１）白鬚橋

３）言問橋 

荒川区・台東区と墨田区

台東区と墨田区

（管理；東京都）（管理；国土交通省）

竣工： 年  月

竣工： 年  月橋長：ｍ

橋長：ｍ 幅員：ｍ

構造：下路式ブレースドリブドタイドアーチ橋

構造：三径間鋼ゲルバー鈑桁橋 

概要；重要道路である明治通りを通す橋。

概要：国道橋「名にし負はば、いざ言問わん都鳥わが思

歴史・背景など：橋名は墨田区の白鬚神社に由来している。

う人はありやなしやと」の在原業平が詠んだ歌にちなむ

伊勢物語での東下りでは主人公もここを渡った。白鬚の森

名称。両国橋とともに東京都選定歴史的建造物である。

と墨堤桜の名所であり文人墨客の集まる風光明媚な場所

歴史・背景など：川端康成は『浅草紅団』の中で、その直として知られた。

線的で力強いデザインを清洲橋と比較して、「清洲は女だ。

所見；気品と重厚感のある鉄鋼アーチとアールデコ風な親言問は男だ。
」と表現している。 年に歴史・文化面か柱が重要なデザインになっている。

ら貴重として道路照明灯が初代のデザインで復元リニュ

２）桜橋 ーアルされた。

台東区と墨田区（管理；台東区）

所見：昭和時代によく用いられた水色。爽やかだが鉄の塗

竣工： 年  月装色としては冷たく、軽い印象がある。

橋長：ｍ 幅員：ｍ

４）吾妻橋 

構造：連続 ; 形曲線鋼箱桁橋

台東区と墨田区（管理；東京都）

概要：隅田川唯一の人道橋。両岸の隅田公園をつなぐ園路

竣工： 年

の役割を持つ。夜間利用や景観配慮の照明計画がなされた。


橋長：ｍ 幅員：ｍ

歴史・背景など：台東区と墨田区の姉妹提供事業として、

構造：三径間上路式鋼ソリッドリブタイドアーチ橋

つくば万博の年に完成した。春の桜の季節、夏の花火見物

概要：桜の名所で有名な隅田公園に接し、浅草雷門も近など一年を通して人で賑わう。

く、水上バスの発着所で賑わっている。

所見：上から見ると ; 字形をした流麗なフォルムが美しい。

歴史・背景等；安政  年木橋が架けられた際には「大川橋」

昼間はクリーム色で、夜間は橋全体が温かみのある色で水江戸の東に位置するから吾妻に置き換えた説と左岸の吾上に浮かび、魅力的である。

嬬神社へつなぐ橋という説がある。明治  年隅田川初め

Supplement 62

2B-1

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）ての鋼橋となるも震災で被災。復興事業で架けかえられる。


所見；非常に鮮やかな高彩度の黄色を用いているため、周所見；スカイツリー及びアサヒビール本社等の眺望とも相囲から浮いて見え、アーチ形状や素材感が分かりにくい。

まって、赤い色が多くの観光客に親しまれるランドマーク

８）両国橋 になっているが、やや彩度の高さが目立つ印象である。

中央区と墨田区（管理；国土交通省）
５）駒形橋 

竣工： 年

台東区と墨田区（管理；東京都）

橋長：P幅員：P

竣工： 年  月

構造：三径間鋼ゲルバー式鈑桁橋

橋長：ｍ 幅員：ｍ

概要：両国橋は国道  号を通し、交通の要所。隅田川 

構造：中路式ソリッドリブタイドアーチ橋

番目の架橋（１番は千住大橋）。ガードレール部分に透か概要：-5 上野駅から東京スカイツリーを結ぶ都道を通すしの軍配や花火の絵柄、柱部には両国国技館の屋根を模っ橋。三連アーチで左右側径間は上路、中央径間が中路アーた飾りを配する。親柱もなどデザイン的に考慮されている。


チの組み合わせとなっている。

歴史・背景等：明暦の大火を機に架橋。享保の大飢饉後、歴史・背景等；江戸時代から駒形の渡しがあり交通の要所

幕府は慰霊と悪疫退散の為に献上花火を行ない今につなとして賑わっていた地点。名は右岸の馬頭観世音の駒形堂

がる。明治  年の花火の折に欄干が崩れ大事故となり架があることが由来。震災復興で新設され、橋灯は柱型のア

け替え、震災を経て  年ゲルバー桁橋となる。

ールデコ様式デザイン。

所見：濃い色調で直線的な桁橋の力強い印象が強調され、所見；両側のアーチも含めてリズミカルな形状であるが、頼もしさがある。形状がシンプルで古さを感じさせない。

色の影響か、遠景では中央のアーチだけが目立つ。

９）新大橋 ６）厩橋 中央区と江東区（管理；東京都）

台東区と墨田区（管理：東京都）

竣工： 年  月

竣工： 年

橋長：ｍ 幅員：ｍ

橋長：P 幅員：P

構造：二径間連続斜張橋

構造形式：三径間下路式タイドアーチ橋

概要：両国橋に続く橋として現在よりやや下流に  年

概要：渡しがあった場所で、花見客が多かったため転覆事（元禄  年）架橋され「新大橋」とよばれた。広重の浮世故が相次ぎ架橋された。御徒町を通る東京都道  号本郷

絵に登場。大震災で唯一被災せず「人助け橋（お助け橋）」

亀戸線 春日通り を通す橋。

と称される。
「大震火災記念碑」「人助け橋由来碑」がある。

歴史・背景等；西岸に幕府の米蔵があり、その荷馬車の駄歴史・背景など：流出、焼落多く幕府は廃橋を決めたが、馬の厩があった。それを「御厩河岸 おんまやかし 」と呼嘆願により町方が全て負担条件で存続。市場を開き寄付をびそれにちなんだ名前。橋詰や橋灯に馬のレリーフなどが集め、荷車も禁止し維持に努めた。 年（明治  年）

施されている。

鋼トラス橋のアールヌーボー風高欄、白花崗岩の親柱の旧所見：三連アーチが美しく連なる形状。明度彩度によって橋架橋。現在一部を明治村に保存。 年老朽化で新設

さらに形を美しく見せる色彩の可能性を感じる。

所見：旧橋の面影は無いが、人を助けてきた橋が温かみの

７）蔵前橋 

橙であることは感慨深い。主塔に新奇性のある色彩を施し

台東区と墨田区（管理：東京都）

シャープさが強調され、斜張橋という新しい工法の斬新さ

竣工： 年

が伝わってくる。

橋長：P 幅員P）清洲橋 

構造：三径間連続上路型鋼ソリッドリブ二ヒンジアーチ及

中央区と江東区（管理：東京都）

び上路式コンクリート固定アーチ

竣工： 年  月

概要：墨田区側は国技館通りを跨ぐコンクリートアーチと橋長：ｍ 幅員：ｍ

なっており、四連アーチとして注目された。橋を通る小岩

構造：自碇式鋼鉄製吊り橋

線 蔵前通り は国道  号線（千葉街道）に直通する主要概要：関東大震災帝都復興計画により新設。隅田川第一の路線。 年から  年まで橋のたもとに国技館があっ美橋といわれ、永代橋の上向き曲線と対の下向き曲線のデたため相撲モチーフが取り入れられている。

ザインで、男性的な永代橋に比較し女性的と評される。橋

歴史・背景など；富士見の渡しがあったところで、橋名は名は公募により両岸の清住町と中洲町で清洲橋となった。

西詰に建てられた江戸幕府の米蔵からの由来による。現在

歴史・背景など：当時、世界最先端のドイツ橋梁技術導入の橋の黄色は、 年、黄金の稲穂や籾殻の色のイメーでの製作。ケルンの橋コンペ案  位を清洲橋、 位を永代ジとして変更、さらに  年に塗替えた色である。

橋に採用。 年英国海軍が開発した軍艦用鋼材（デュSupplement 63

2B-1

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

コール鋼）を世界で橋梁に初採用したのが永代橋で、次がンボルとして、橋を積極的に位置づける。・橋の周辺の景清洲橋である。建設費は復興局が手掛けた６橋中一番高額。


観整備に連動させる。・水上バスからの眺望など下からの所見：空に溶け込むような落ち着いたトーンの色彩。遠景眺めを考慮する。」というように橋梁を積極的な景観形成

では色によるシルエットとなり流麗な曲線を描いている。

の柱とし、歴史的景観の復元を優先的な考え方としている。
）永代橋 

現在の状況は、これらの検討が現在の姿へ反映されている

中央区と江東区（管理；東京都）

かと言えば、分かりにくい。歴史的景観の復元とされてい

竣工： 年  月

るが、鮮やかな色を用い、個々独立した感があり、周辺の橋長：ｍ 幅員：ｍ

景観整備との連動等も認めにくい。

構造：中央径間上路式スチールアーチ橋、側径間上路式鋼桁橋

５．２今後の取り組み

田中豊原案、竹中喜忠設計。

橋の公共性は住民、来訪者、海外からの旅行者など多くの

概要：架橋地点はかつて隅田川の河口。江戸時代は深川の視点がある。その公共性を考慮しデザインや着彩に配慮し渡しがあり物資輸送の要所。 年（大正  年）震災復たいところだが、今回の調査結果では、連続した橋の、色興事業の第一号としドイツライン川のルーデンドルフ鉄彩による相乗効果は感じられにくかった。河岸のテラスの道橋をモデルとする現存最古のタイドアーチ橋で日本初壁面床面とも細かく区切られ多様な素材、多様な装飾がほの径間長 P を超す橋。
「帝都の門」「復興の覇王」と称どこされており、隅田川河岸としての景観の共通性はほとされる男性的で重量感溢れるデザインである。

んど見られない現状であった。周辺住民が突然の色彩変更

歴史・背景など： 年 元禄  年  代将軍綱吉  歳で驚いたというような発言もあり、景観形成の為には、専を祝し現在より ｍ上流に架橋。深川富岡八幡宮  年

門家の論議だけでなく、住民をはじめとして多くの人々にぶりの祭礼時群衆の重みで落橋。日本初の鋼材トラス橋と考え方を共有してもらうことから始めなくてはならない

し現在地に架橋。橋底が木製のため関東大震災時に焼失。

ことを再認識するものである。これまでの検討で重要とさ 年に勝鬨橋、清洲橋と共に道路橋で初の重要文化財。


れた「下町」の地域性を表しやすい色彩とは何か、さらに

所見：日光・汚染等によるチョーキング等が認められるが、「関東大震災からの復興のシンボルとなる橋梁群」を遺産

彩度も控えめで、流れるような形状が力強く美しい。

として引き継ぐ色彩の在り方の追究も重要なテーマであることが明らかになった。今後、これまでの検討の方針を５．まとめ

改めて具現化できるよう、地域の風土性及び文化性を掘り５．１これまでの景観検討と現在

下げると同時に、河岸全体の関連、河川景観全体としての関東大震災後の復興橋梁事業では、色彩に関しては当時

デザインを考慮しながら橋梁色彩の検討を進めていくこの塗装技術から基調となった色は灰色であったと推察さとが望まれる。

れている。大別すると①ダークグリーン②ベージュ③グレー、ブルーグレーであり、地区によって変化を持たせてい謝辞たようである。隅田川橋梁では、永代橋、駒形橋はグレー、

日本色彩学会の研究会である環境色彩研究会有志の方々

言問橋は黒みを帯びたグレー、清洲橋は濃いブルーグレー、との共同調査結果を取りまとめさせていただいた。測色結

蔵前橋はややエメラルド色を帯びたグレー。など、橋毎に、

果図は永田泰弘氏発案の書式を利用している。記して謝意

色あいや濃淡の変化をつけたグレー系で計画されたようを表します。

であるが、色彩データ記録やカラー写真等が残されてはい

ないため、正確なところはわからない。>@

参考文献・資料等

 東京都建設局では  年（昭和  年）に著名橋整備検>@伊藤孝、岡田孝『震災復興橋梁の計画とデザイン的特討委員会報告書>@をまとめ地域特性からみた整備の留意

徴』第  回日本土木史研究発表会論文集（）点を示している。架橋地点である墨田川流域は「下町」地>@東京都建設局『著名橋の整備検討委員会報告書』（）
区であり、歴史的市街地に地域区分されている。そこには、>@石川悌二『東京の橋』

「・歴史的景観再生のため、個々の橋の履歴を踏まえ可能>@中井祐『帝都復興事業における隅田川六大橋の設計方

な限り橋の原型の再生、復元をテーマとし、造型面に着目

針と永代橋・清洲橋の設計経緯』土木史研究論文集（）する。
・周辺の河岸、運河整備との連携に配慮する。
・水管>@日本河川開発調査会『隅田川の橋とその歴史』隅田川橋が敷設される場合が多く、景観的対策が必要である。」

クラブ季刊誌「季刊すみだがわ」 号より改訂（）とされている。さらに隅田川については、「・東京の橋の>@東京今昔町あるき研究会（編）『隅田川の橋』（）

博物館として、歴史的景観を復元する。・東京、地域のシ

Supplement 64

2B-2

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

居室の壁紙が及ぼす快適化機能の導入と評価
X 軸，Y 軸の体系提案
Introduction and evaluation of comfort function ofaccent wall decor for living space
網村㻌 眞弓㻌Mayumi Amimura

カラー・デザイン・ファーム㻌

Color Design Firm

田村㻌 雅紀㻌

Masanori Tamura

工学院大学建築学部建築学科准教授㻌

Kogakuin University Faculty of Architecture
Department of Architecture , Assoc. Prof.


Keywords: 快適化機能，加工・仕上度，材料の素性度，デジタルプリント，アクセントウォール
Comfort Function, Processing and Finishing
Degree, Identity Degree of Materials ， Digital
Printing, Accent Wall,

１．はじめに
グローバル化が進む今日，爽やかだ，心地よい，
落ち着くなどの人の感覚は，言語を超えて物性を捉える尺度となる．今日の技術革新とデザイン性の向上は，内装材においても豊かな材料表現を創生している．住において数の充足を迎えた今日，
快適性はこれからの市場ニーズに応じる大きな要因となり，摘便な意匠を取り入れた仕上げ材による住宅は快適性の創生に有効な要素となるであろう．
一方，快適性を構成する要素は漠然とした印象で捉え難い．本研究は，どのような意匠が居住者の快適心理にいかなる変化をもたらすのかを評価するために，要素を尺度化し，快適性向上を評価する官能試験である．試験は，内装材の中でも効果的垂直刺激であるアクセントウォール手法
を用いる．アクセントウォールは基調模様にデザ
インアクセントの要素を重ね合わせたものであるが，アクセントウォールの全体設計に関する基
本構成則の包括的提案は多くなされていない．ここでは素性度（X）と加工度（Y）による二次元平面で構成されるマッピング図を提案する．マッピ
ング上の素性と加工度合の因子を基にした分類から異なる要素を持つ壁紙を試験紙として選出
し，アクセントウォールの貼りこみを想定したワ
ンルーム型賃貸住宅の居室部に簡易施工し，20代男女の被験者にそれらを空間に用いた時の壁
紙の快適性機能評価を行い，居住の快適性向上の要素を検証した．

２．調査方法
調査は，実空間を用いての官能評価の試みであり，居住空間において壁装材の因子を分類し官能試
験をおこない，快適感につながる要素・色彩の効果を検証，評価を得た．
試験は，2015 年 8 月 3 日と 4 日，13 時 30 分
から 14 時 30 分の 2 日間行った．評価は，被験者
1 日目４名と 2 日目 3 名の計 7 名で実施．評価実
験室には被験者と測定紙の設置および記録を行う者 2 名が在籍．評価居室は白色系高明度低彩度の材で仕上げた壁に，マッピング図を基に選定した素性の異なる意匠壁紙を試験紙として貼り，被験者の快適機能評価に対する官能検査（EPR）を行った．
 光源は 3000K4000lm の居室設置シーリング灯．
条件の均一化のため，ベランダはカーテンにより遮蔽．官能機能検査は，物理指標，感覚指標，嗜好指標の 3 種 12 項の評価による検査を実施した．
なお，一般に被験者の年齢や専門知識の有無は，官能検査の評価結果に影響を及ぼすと考えられる．参考文献[1,2,3]．本研究では，対象空間に居住するに相当の被験者を対象に印象評価の傾向を導き出すことを目的として実施した．

評価試験居室概要

Supplement 65

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

素性と，人の手が加わることによる加工度合による変化を主に尺度とする分類を官能評価グループ１とした．
官能評価グループ 2 では，同類基盤にデジタル印刷による意匠を施したものと施さないもとし，
主に意匠の複合度合による違いのものとした．
官能評価グループ 3 は，主に色相による違があるものと，意匠性が類似する明度の違いのあるものとした．

官能評価調査票

なお，官能検査の評価を踏まえ，同様の測定環境下にて脳波測定を利用した生理変化の計測を検討中である。人が通常の住環境から得られる外部刺激は，視覚や触覚などをはじめ，多様な要因
による影響が複合的に関係している．本研究では，
特定の環境下における官能検査により壁紙の印
象による心理評価をすることに加え，八木[1,2]が開 発 を し た 眼 球 停 留 関 連 電 位 (EFBR ： Eye
Fixation Related Potentials)による生理反応を分析する．なお，一般に，人は外部より受け取った感覚器を通じた刺激作用や認知運動により，脳波の時刻歴変化を表す事象関連電位(ERP：Event
Related Brain Potential)が変化すると言われているが，これらを計測する際は，間欠的な刺激提示が必要となり，また暗室等による被験者実験となる場合が多いことから，身体運動の固定化や眼球運動の制約などが生じる．この場合，人間の自然な動作の観点からは応用範囲が限られた検討となる場合が多い．人が住環境で壁を見て過ごすという行為は，日常的に行われるものであり，
身体運動や視覚情報を察知する眼球運動も絶え間なく生じている状態といえる．この場合，眼球運動（運動・停留）による脳波への影響が生じる
ことから，その加算的な影響を踏まえた脳波を測定することにより，日常的な身体運動の過程で生じる脳波の変化を捉えられると考えられる．

㻌

快適機能評価試験紙群㻌㻌

デジタルプリント意匠試験紙㻌

[1]八木昭宏：知覚と認知，1997

㻌[2]八木昭宏：感性の物理法則，ファジイ学会誌，pp.318-326，1997

試験模様㻌 写真１㻌

Supplement 66

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

 多様性をもつ 24 点の試験紙からなる評価にさらに分析を重ね，ここで取り上げた壁紙が創生する空間特性をマッピングにリンクさせ，検証を重ねていきたい．

㻌

試験紙㻌 写真２㻌
㻌

試験紙 評価抜粋

３．まとめ
快適機能評価には，物理的要因，生理的・心理的要因，環境要因が深く影響するが，今回のフラットな条件の空間での素性度（X）と加工度（Y）
による，二次元平面で構成されるマッピング図による分類から選定した壁紙を試験紙とするアク
セントウォールの実験では，当該居住空間に相当の対象が検証された．

参考資料・文献
１）八木昭宏：感性の物理法則，ファジイ学会誌，pp.318-326，1997
２）知覚と認知 八木 昭宏 (著)３）日本工業規格日本工業規格 JIS Z9080：2004
４）官能評価におけるデータ解析の基礎 食品開発センター/東京情報大学総合情報学部 准教授
内田 治[1]田村雅紀，箕山敏彦， 建築内装用塩化ビニル
壁紙シートのテクスチャーと色彩特性が印象評価に与える影響, 日本建築仕上学会研究発表論文集, 2010 年 10 月
[2]君島新一，田村雅紀，山口由衣，程原恵多，大原千佳子， 視覚距離により多像化する壁紙のパターン知覚が印象評価に与える影響，その２パターン・イメージ原図を対象とした近赤外光法計測,
日本建築仕上学会研究発表論文集，pp.135~138，
2012 年 10 月
[3]君島新一，田村雅紀，大原千佳子，新素材壁紙のテクスチャーに関する自然素材の表現性評価，
日本建築学会技術報告集,第 40 号,pp.853-858,
2012,10
謝辞；
今回の検証では試験に即した壁装材の制作等において大日本印刷株式会社様には要望に適した試験紙を制作いただきご対応感謝申し上げます．
大日本印刷株式会社 住空間マテリアル事業部
06 推進室 大原千佳子氏
株式会社ＤＮＰ住空間マテリアル ＫＰＣ本部
デザイン開発部宮崎有希子氏
株式会社レオパレス 21 横浜支店および建築請負
事業部の皆様には多大なるご協力をいただきました．猛暑の中，フラットで安定した環境を確保でき被験者を受け入れ試験を実施することができ，ご対応いただき感謝申し上げます．
株式会社レオパレス  横浜第  支店 業務課遠藤宏将氏
株式会社レオパレス  横浜支店 建築請負事業
部建築統括部 勝呂洋明氏
株式会社レオパレス  建築請負事業部 請負事
業統括  部 本多昌保氏

Supplement 67

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

景観まちづくりにおける地域の個性化について―福島県 S 市・城下町の景観まちづくりの事例からー

A scene town about a local individualization in making it-From an example made with the scene town of Fukushima S city, the castle town水野谷 悌子

Teiko Mizunoya

日本大学

Keywords : 景観まちづくり，色彩計画，城下町
１．はじめに
本研究は、地方におけるまちづくりの課題を明らかにして、今後の有るべき方向性を探る研究とする。
本編はその基礎研究であり、景観計画に基づき、筆者の関わった色彩計画に関連する事業等を基に、地域の歴史文化を活かした福島県 S 市の景観
まちづくりに関する近年の事例を紹介する。また、城下町として代表的特徴のある駅周辺の重点推進地区と城下町地区を取り上げ、現状と個性化に関する施策を提示し、課題を探り、その解決の糸口を考察していく基礎とする。
２．S 市の景観まちづくりの経緯
これまでも城下町として独自のまちづくりの整備をおこなってきた S 市は、平成 9 年 3 月「都市景観形成基本計画」の策定をはじめとして、同年 6 月「都市景観条例」を制定し、平成 17 年 3月「S 市・N 村サイン統一計画」を策定した。その後においても、まちづくりに関する法律の公布に伴い、歴史と文化を活かした重層的な施策によるまちづくりを、市民と共に取り組んできた。
平成 21 年 3 月、中心市街地活性化法に基づき、福島県初にて「中心市街地活性化基本計画」が、国の認定を受け、同年 4 月には「景観行政団体」
へと移行した。また、「歴史まちづくり法」により、平成 23 年 2 月「S 市歴史的風致維持向上計画」
が全国で 20 番目となる国の認定を受けた。
平成 23 年 3 月に発生した東日本大震災によって、大規模地震の被害や福島第一原子力発電所事故による除染対象地域（約 70～80 ㎞）となり、まちづくりや観光等にも多大な影響があったが、同年 4 月、景観法に基づく「S 市都市景観条例」
及び「S 市景観計画」を施行し、平成 24 年 3 月「S市景観形成ガイドライン」を策定している。

Nihon University
３． S 市における近年の景観まちづくり方針
本研究では、城下町 S 市にとって重要なエリアとして位置づけられ各種整備が重点的に進められている駅前周辺と城下町地区を取り上げ、「S 市
都市景観条例」に基づき、「S 市景観計画」と「S市景観形成ガイドライン」の色彩規定に関連する整備実施事業に注目し紹介する。
対象とするエリアは、平成 23 年 3 月策定、平成 25 年 3 月及び平成 26 年 1 月一部変更された「S
市景観計画」における、城下町の貴重な特色が象徴的な「景観計画重点区域：K 城跡・S 駅周辺地
区」と、城下町としての景観資源が点在する「景観計画推進区域：城下町地区」である。
3‐1‐1. K 城跡・S 駅周辺地区における景観形成の方針（関連内容のみ景観計画から抜粋要約）
重要なシンボルである K 城跡三重櫓への眺望を十分確保すると伴に、景観色彩上も、周辺景観の色彩が三重櫓を視覚的に阻害しないように配慮する。また大正 10 年に建てられた貴重な地域資源である JR 駅舎のデザインを尊重し、駅舎のイ
メージを損なわない景観とする。(図１、表１)

K「景観計画重点区域：K 城跡・S 駅周辺地区」
図１：(出典：「S 市景観計画」S 市建設部都市政策室

2014 年一部変更より)

3‐2‐1.城下町地区および重点推進区域における景観形成の方針（関連内容のみ景観計画から抜粋要約）

Supplement 68

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

城下町を意識した建築物等の形態・意匠・色彩等の推進基準となる「S 市景観形成ガイドライン」に基づく取り組みを進める。主要な視点場から K
城跡三重櫓への眺望を確保し、建築物や工作物、
屋外広告物等の規模や形態、色彩等、住民との協同によるルールづくりをおこなう。
（図２、表１）

図３：「景観計画推進区域（城下町地区）のゾーン区分」(出典：「景観形成ガイドライン」S 市建設部

2012 年 3 月策定より)

表３：「景観計画 推進地区の景観推奨基準」の色彩について地区

図２：「景観計画推進区域：城下町地区および重点推進区域」(出典：「S 市景観計画」S 市建設部都市政策室

2014 年一部変更より)

城下町
地区
全体

表１：
「景観計画 景観形成基準」の色彩について
地区

建物の色彩基準（マンセル値）

工作物の色彩景観計画重点
区域 「K 城跡・
S 駅周辺地区」

北地区・南地区：
N 系または近似色
駅舎地区：低彩度を基調

支持柱：
5YR2/1 または近似色

景観計画推進区域「城下町地区」
全体

色相 R．YR．Y 系かつ彩度 4
以下
上記以外の有彩色相の場
合は彩度 2 以下

支持柱：
5YR2/1 または近似色

3‐2‐2. 城下町地区の景観形成ガイドライン
S 市景観計画の方針等に基づき、地域の歴史文化を活かしたまちづくりのため、景観計画推進区
域内の「城下町地区」と「歴史的街道沿いの集落
地区」について、エリア特性をゾーン区分し、それぞれの区分ごとに景観形成の考え方、街並みを構成する要素の推奨基準を設定している。
本編では、「城下町地区」について、ゾーンごとに、その形成方針を示す。
（表２、図３、表３）

建物の色彩基準（マンセル表色系）

外壁・屋根等：通り、隣接建築物と調和を取る
色相 R．YR．Y 系かつ彩度 3 以下
上記以外の有彩色相の場合は彩度 2 以下
窓・扉・庇・日よけテント等：上記に準ずる※当該基準に基づき、各ゾーンにて詳細基準を設ける。

3‐3‐1.城下町地区に関連する眺望景観の方針（関連内容のみ景観計画から抜粋要約）

S 駅白坂線から K 城跡への良好な眺望の確保。
特に駅前周辺では眺望に必要なセットバックをおこなう。城跡への眺望と調和した沿線景観の形成を図る。沿線の建物は派手な色彩や奇抜な形状は避ける。広告物や工作物・電柱・電線等は、眺望に配慮した配置に誘導する。
（図４、図５）矢印：
Ｓ駅白坂線からＫ城跡への眺望
景観軸６－２
城跡

表２：S 市景観計画推進地区における景観形成の方針(出典：「景観形成ガイドライン」S 市建設部
ゾーン

2012 年 3 月策定より)形成方針

図４：該当沿道から望む景観軸 6－2(出典：「S 市景観計画」S 市建設部都市政策室

Supplement 69

2014 年一部変更

へ加筆)

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

三重櫓
三重櫓

図５： S 駅白坂線からＫ城跡三重櫓の眺望：2013 年 8 月撮影

図６：交番改修前（左）と JRＳ駅舎（右）：2012 年 1 月撮影
三重櫓

４．景観計画重点地区のまちづくり事例
4‐1．駅前交番修景整備事業
S 駅前周辺に関して、以下のような景観上の問題点が指摘されており、これらの問題点を改善するために、平成 23 年 8 月の白河市景観審議会・
議案第 2 号にて、
『S 駅前交番修景整備事業（移転と改修及び広場整備）』の実施が承認された。
「景観計画重点区域：K 城跡・S 駅周辺地区」に立地する「駅前交番（建築年：平成 11 年 3 月）」について、市政懇談会では、建設当初より、交番の意匠が駅舎を中心とした駅前広場空間の景観に合わないと、多くの市民から意見が寄せられているとの指摘をした。また平成 19 年度に国土交
通省が、市景観形成の方針についての調査・検討を実施し、現状の問題点として、国道 294 号から
JR 駅舎・K 城を望む場合、駅前交番と交通案内板
が、定める「歴史の景観軸」において、景観を大きく阻害している。良好な景観形成のために、交番等の移転・減築が必要であると報告した。
『S 駅前交番修景整備事業』に伴う色彩検討については、平成 24 年 2 月、周辺建物色彩状況(表４）を基に、既に決定していた屋根 N4、破風 N4、N9.5の色彩に調和する交番外観色彩を現地確認の手法によって、外壁 N8 と N6.5、軒天 N8、下屋柱 N6.5
として決定した。色彩検討時における留意点は、交番の建物が、城跡三重櫓や JR 駅舎よりも主張しないよう、景観色彩上「景観計画重点地区」方
針に沿った周辺への配慮であり、それに基づき色彩を融和させた。
（図６、図７）

図７：交番改修後（写真左側へ移転）：2012 年 8 月撮影

4‐2．JRＳ駅プラットホームの屋根改修工事事例
平成 25 年、東日本旅客鉄道(株)により、JRＳ駅
プラットホーム屋根の改修がおこなわれることになり、当初 JR 東日本はプラットホーム屋根の色彩を S 駅舎の屋根の色彩と同色に塗り替える案を市に提示していた。S 駅前周辺からプラットホームを見ると、プラットホームの屋根越しに K 城跡三重櫓が見えることから、市は景観計画に沿って、K 城跡三重櫓の良好な眺望確保とシンボルとしての三重櫓の見えを優先し、S 城跡三重櫓の瓦の色彩と合わせ、プラットホームの屋根を黒系統
色彩にて改修するよう協力を求め実施した。
4‐3．
「景観計画重点区域：K 城跡・S 駅周辺地区」の主要な建物S 駅周辺地区の主要な建物は、K 城跡三重櫓の眺望に合い、まちの顔となる重要な地区であるため、城下町をイメージする和風のデザインに基づいて整備が進められている。
（表４、図８）

表４：改修前の駅前交番概要とＳ駅周辺建物の基調色彩
改修前の駅前交番概要

主要周辺建物の基調色

建築面積：79.5 ㎡
延べ床面積：106 ㎡
構造：木造トタン葦 2 階建建築物の高さ：8.48ｍ
色彩：屋根 N7、外壁 N7

駅舎：屋根 7.5R3/6、外壁 N9
駐輪場・観光物産協会：屋根 N3、
外壁 N9.5
市立図書館：屋根 N4 近似値、
外壁 N9.5
プラットホーム柱：10YR9/0.5

図８：(左上)改修後の交番と駐輪場、（右上）駅舎、Supplement 70（左下）市立図書館、（右下）プラットホームと城跡三重櫓

2B-3

日本色彩学会誌

５．考察
5‐1．城下町地区および重点推進区域の推奨デザ
イン
景観形成ガイドラインでは、3‐2‐2. においても取り上げたように、城下町地区重点推進区域等に関して推奨するデザインを示している。A ゾーンから K ゾーンは、ゾーンごとに景観形成基準を設定している。表２・図３に記されているＡゾーンは、旧街道沿いのかつての町人町であり、短冊状の敷地割りが残り、江戸、明治、大正、昭和初期時代の歴史的建築物が店舗として利用されている。ゾーンにおいて推奨するデザイン要素は、点在する異なった年代の歴史的建物を活かし、城下町としてまとまりのある風情を形成することである。
（図９、表５）

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

5‐2．城下町地区重点推進区域の主要色の現状
S 市では平成 21～23 年度に、地域資源を活かしたまちづくりとして、福島県ふるさと雇用再生特別基金事業「景観意識啓発事業」において、「城下町地区重点推進地区」等、「歴史的街道沿いの集落地区」の建造物の現状調査をおこなった。
城下町地区重点推進区域は２つの街道（旧 O 街
道、I 街道）が繋がり、エリアの特性が若干異なっているものの傾向は概ね共通している（表６、表７）。 屋根の色彩は、いずれのエリアとも、
R(赤)系が 3 割強を占め、次いで N 系の（黒）、（灰）が 4 割であり、彩度 5.0 以上を主としている。外壁材は、7 割強～8 割以上を、モルタル、金属系
サイディング、窯業系サイディングが占める。外壁色は、N(白)4 割、N(灰)2 割。その他 R、YR、Yが 3 割以上（彩度 3 未満 6～7 割）を占める。
表６：「城下町地区重点推進区域」建物用途と建築年次の現状
エリア
旧 O 街道
沿い

住宅
24%

店舗
54%

その他
22%

I 街道
沿い

39%

42%

19%

備考（建築年次）
S30 年以前の建物:14 戸
大正期の建物：16 戸
明治期の建物：10 戸
江戸期の建物：3 戸
その他(S,H)：129 戸
S30 年以前の建物:5 戸
大正期の建物：8 戸
明治期の建物：5 戸
江戸期の建物：1 戸
その他(S,H)：95 戸

表７：「城下町地区重点推進区域」の屋根形状の現状
エリア
旧O街
道沿い
I 街道
沿い

図９：A ゾーンの「ガイドライン・デザイン要素」(出典：「景観形成ガイドライン」S 市建設部/2012 年 3 月策定より抜粋)

表５：「景観形成ガイドライン」のＡゾーンの色彩基準
地区

建物の色彩基準（マンセル表色系）

A ゾーン

外壁：光沢のある素材は避ける.自然素材を基本.
色相 Y．YR．N 系かつ彩度 3 以下.
屋根：光沢のある素材は避け、濃い黒・灰・茶.
設備：外壁と調和を取る.
屋外広告物：自然素材を基本.落ち着いた色彩.
開口部：木製格子または準ずるもの.

（城下
町地区
重点推
進区域）

切妻
妻入り
29%

切妻
平入り
17%

陸屋根

片流れ

寄棟

他

22%

23%

5%

4%

34%

27%

7%

17%

12%

3%

６．まとめ
今後 S 市の独自性のある景観まちづくり推進において、現状把握と風土特性から各エリア・ゾー
ンの特徴を再分析し具体化する必要があり、他地
域城下町との差別化が課題である。
謝辞：本研究に関して、資料データ提供及びインタビューにご協力をいただいたＳ市建設部都
市政策室まちづくり推進課課長の川瀬様をはじめ、近藤様、深谷様には感謝申し上げます。
参考文献
１)Ｓ市「景観計画」2011 年、2013 年、2014 年
２)Ｓ市「景観形成ガイドライン」2012 年
３)Ｓ市「広報Ｓ NO.95」2013 年
４)Ｓ市「都市計画マスタープラン」2009 年

Supplement 71

日本色彩学会誌

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

環境色彩の意識を高める「隠す」デザインワークショップ（２）“Camouflage” Design Workshop to increase the awareness of environmental colors (2)
山下	
 明美	
 

Akemi Yamashita

Okayama Prefectural University

岡山県立大学	 Keywords: 色彩教育，環境色彩，デザイン，カモフラージュ, 記憶色
１．はじめに	 色彩教育の中で、環境色彩について実践的に考え, 学ぶ機会が意外に少ない現状から、そのきっかけとなることを目的とした「隠す」ワークショ
ップ「擬態したサイコロ Camo Cube」をデザイン演習の中に取り入れている。
昨年の色彩学会第２回秋の大会ではポスター
でその実施方法とワークショップに参加した学生のアンケートの結果について報告した。体験後の自己評価では 8 割をこえる学生が色や模様に改善が必要と答えており、座学で色彩の基礎を学んでいても、実際に立体物を環境に完全になじませることは容易ではないことが確認された。
	  実際の色や模様とのズレがおこる要因としては、（１）観察の不足、（２）色や模様の再現スキ
ルの未熟等が考えられるが、（１）の観察の不足に関しては、目視をした時に起こる記憶色による影響があることが推測される。
２.目的
本稿では先の課題をふまえ、より学習効果を高めたワークショップのプログラムを色彩教育に活かしていくために、以下の調査を行い、配色や模様のズレと記憶色の影響などを検討する。
3．方法	
 
	
  景観条例の中でも建築物の使用色の彩度、明度の基準とすることが多い、自然の樹木や植栽を観察し、その色とパターン再現することで背景になじませる「隠す」ワークショップを実施する。
3.1 調査方法	
 （１）対象：岡山県立大学デザイン学部学生 38
名（18 歳〜19 歳）
実施日：晴れている日中（２）調査場所	
  背景：大学構内（常緑種のヘデ
ラがグランドカバーとして植えられている）（３）観察条件：①観察、撮影は日中、自然光下にて行う。
②観察距離は対象とする背景から約 1m③目視による観察、デジタルカメラでの撮影も可（４）ワークショップのプロセス①背景を観察後、視感測色し、背景に擬態するサイコロ（Camo Cube）を作成する。
②サイコロ(以下立方体)の仕様：90mm x 90mm x
90mm の立方体の展開図にガッシュまたはポス
ターカラーで着彩して仕上げる。（図１）③使用した主要色 3〜5 色を 25mm 角のカラーチップにしておく。
④観察時と同じ条件で目視と写真撮影によって背景と立方体の見え方を比較する。
⑤写真プリントとカラーチップを貼って観察結果を記入したプレゼンシートを作成する。

図 1	
 作品例	
  	
  A

B	
 

3.2 調査手順	 （１）カラーチップから色数を調査した。
（図２）（２）使用色を測色し、マンセル値による色彩分
布図を作成し、各使用色と背景色との色の一致とズレの度合いを確認した。すべての立方体の使用
色のマンセル値から全体の配色傾向を考察した。
色票：JIS Z8721 準拠標準色票（３）調査場所の植え込みを目視後、デジタルカ
メラで背景を撮影した。全サンプルを背景に置いて、目視にて観察後、撮影を行った。（図４）
撮影機材：Nikon D90、Canon PowerShot S95
カラーチェッカーパスポート
立方体を D65 照明下で撮影し、配色とパターンの傾向を抽出した。

Supplement 72

日本色彩学会誌

2B-4

4．結果と考察
本稿では主に使用色とその傾向について報告する。配色数では 3,4,5 色を使用したものが多く見受けられた。（図２）特に背景によくなじんでいた Camo Cube の使用色は 4 色で、一般的に使用される迷彩柄と同様にそれほど多くの色数を必要としないことが確かめられた。色彩分布図（図３）で Camo Cube の色を背景色（青い点）と比較すると、約半数で背景色より彩度、明度が高くなっていた。景観条例では、樹木の種類にもよるが、住宅街等では街路樹の彩度に合わせて壁面の色を 6 以下にする規制が設けられている例が多いが（図６）、今回の調査では 8~12 で着彩されている例も多く確認された。明度でも背景色のメ
インカラーが 4〜１であるのに対して 5~8 と高めになっているものが多くみられた。
Bartleson らの諸研究にみられるような記憶色の特徴が出ている例が明度、彩度共に確認されたが、中でも色相のズレにおいて顕著であった。その要因として、混色スキルの未熟もあるが、観察時の記憶色と共に、デジタルカメラの色再現の影響も推測される。スマホ等では記憶色に基づく色再現となるため、よりその色の特徴が強調された色となる可能性がある。目視を十分に行わずに記録用の画像の色を頼りに再現したために色のズレがさらに大きくなったことが推測される。

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図 2	
 配色数（サンプル数：38）	
 図 3	
 背景色と Camo	 Cube 使用色の色彩分布図	
 5．おわりに	
 擬態成功例の作品 A のレポートから、目視を十分行っていること、色チップを先に作って現場で何度も確認しているなど、環境色彩を実践的に学ぶ上で、当然でありながら怠りがちな、＜対象を目視でよく観察する＞ことの重要性が示唆された。今後の演習課題の改善に活かしていきたい。

図 4	
 目視による擬態状態の観察	
 

参考文献	
 
1) 山下ら, 環境色彩の意識を高める「隠す」デザ
インワークショップ, 日本色彩学会誌, Vol.38,(2014) , 482-483
2) 槙,増田,"記憶された色の時間的変化."	
 日本色
彩学会誌	
 24.2	 (2000),	
 232-243.
3)松本, 須長, 妹尾, 記憶色における質感情報の影響の検討,日本色彩学会誌, Vol.35, (2011),
98-99
4) 新美,	
 神作,	
 自 然物の色の見えと記憶色に関する検討, 日本色彩学会誌 20(SUPPLEMENT),(1996), 30-31,

図 5	
 擬態成功例（作品 A）	
  	
 図 6	
 建築物を想定(1/100)	
 Supplement 73

日本色彩学会誌

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

マルチバンドデジタルカメラによる錦絵資料の撮影と分光分析
Spectral Imaging of Nishiki-e by Multiband Digital Still Camara
and Spectral Analysis of Blue Colorants
鈴木卓治
眞鍋佳嗣
矢田紀子

Takuzi Suzuki
Yoshitsugu Manabe
Noriko Yata

National Museum of Japanese History
Chiba University
Chiba University

国立歴史民俗博物館
千葉大学大学院
千葉大学大学院

Keywords: マルチバンドデジタルカメラ，錦絵，天然藍，ベロ藍（プルシャンブルー），近赤外線写真．
１．はじめに博物館資料の科学的分析において，資料の保存と活用を両立させる上で非破壊的な手法が強く求められる．本稿では，国立歴史民俗博物館で 2014 年に導入された紫外-可視光-近赤外マルチバンドデジタ
ルカメラを用いて錦絵資料の撮影を行ったので，そのあらましについて述べる．あわせて，簡単な分光分析の例として，青色着色料である天然藍とベロ藍（プルシャンブルー）について，錦絵資料を調べたので報告する．
２．マルチバンドデジタルカメラについて
本稿で使用するマルチバンドデジタルカメラは，
米国 MegaVision 社[1]が開発した EV multispectral
imaging system のうち，文化財資料撮影用にカスタマイズされたものである（図 1）．
カメラ本体は，8176
×6132 画素のモノクロ CCD センサーを搭載し，350nm から 1000nm にかけて感度をもつ．各ピク
セルは 12bit の分解能がある．
光源は LED であり，13 種類の主波長(365nm, 445nm, 470nm, 500nm,
520nm, 590nm, 630nm, 650nm, 700nm, 735nm,
780nm, 860nm, 940nm)をもつ（図 2）．これを順次点灯しては撮影を繰り返すことで，各主波長に対応するバンド画像を得ることができる．拡散板を使って照明の均一化を図っているが，それだけでは押さ
え込めず，白色板を撮影して照明ムラ情報（図 3）を取得し，照明ムラ除去の処理を行う必要がある．
撮影の精度を保つには近赤外線から紫外線まで高い
反射率を保つ均一な白色板が必要となるが，今回はスペクトラロンで作られた白色板を用いている．
撮影した画像からカラー画像を得るために，可視光 域 に 主波 長 をもつ 9 枚 の バ ンド 画 像(445nm,

図 1 マルチバンドデジタルカメラ

図2

470nm, 500nm, 520nm, 590nm, 630nm, 650nm,
700nm, 735nm)（図 4）から分光反射率を推定し,各ピクセルの（D65 光下での）色を求めた（図 5(a)）．

Supplement 74

LED 光源の分光分布（940nm を除く）

図 3 照明ムラのようす（520nm）

日本色彩学会誌

3B-1(a) 445nm(b) 470nm(c) 500nm(d) 520nm(e) 590nm(f) 630nm

第 ５ 号　　（２０１５ 年）観察した．
図5と図6にそれぞれ，天然藍と推定される例ならびにベロ藍と推定される例を示す．図5では女性の着物の青い柄が近赤外線画像では白い紙の部分と変
わらなくなっていることから，この青が近赤外線領域では透明である，すなわち天然藍であることを示している．一方図6では，青色部分が近赤外線画像
では紙の白に対して明らかにはっきり濃く写っており不透明である，すなわちベロ藍であることを示している．

(b) 近赤外線画像(a) カラー画像
図 5 天然藍と推定される例 (1825 年)(g) 650nm(h) 700nm(i) 735nm
図 4 可視光域のバンド画像
３．錦絵における天然藍とベロ藍の判別
錦絵（多色刷り木版画の浮世絵）に用いられる青色の着色料として，露草，天然藍，ベロ藍（ベルリン藍，プルシャンブルー）の判別が可視光領域から近赤外線領域(380nm-950nm)にかけての分光反射率の計測によって可能であることが知られている[2]．われわれは，紙の白の分光反射率との関係に着目し，天然藍とベロ藍との判別において，分光反射率の高低だけでなく，赤外線領域で“透明”か“不透明”かを判別すべきであることを指摘し，近赤外線画像の利用がその判別に有効であることを示した[3]．
今回，マルチバンドデジタルカメラを用いて，ピク
セル単位で比較可能なカラー画像と近赤外線画像の同時撮影ができるようになったので，国立歴史民俗
博物館の所蔵する錦絵資料のうち，印刷年が明確に特定できる役者絵舞台姿479枚[4]の中から，1825年
から1835年までに刷られた63枚の錦絵について，マルチバンドデジタルカメラで撮影し，天然藍とベロ
藍の判別を試みた i．なお，緑は単独の着色料が存在せず，青色着色料と黄色着色料の混合で作られていることがわかっている[3]ので，こちらも合わせて

第 39 巻(b) 近赤外線画像(a) カラー画像
図 6 ベロ藍と推定される例 (1835 年)
63 枚の錦絵の中から，もっとも早いベロ藍の使用が推定される例として，1829(文政 12)年 11 月（旧暦）市村座「知仁勇爰頼三津」の舞台姿を描いた絵が見つかった（図 7）．男性が手に持つ布などに表れる青は近赤外線画像で紙の白に対して濃く写り，ベロ藍であることを示唆している．一方，竹林などに表れる緑は近赤外線画像では白く抜けており，この緑が天然藍と黄色着色料の混合であることを示唆している．

Supplement 75

日本色彩学会誌

3B-1

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）(a) カラー画像(b) 近赤外線画像
図 8 天然藍と推定される最も遅い例(1833 年)(a) カラー画像(b) 近赤外線画像
図 7 ベロ藍と推定される最も早い例(1829 年)ができることは，非破壊で網羅的かつ科学的な資料調査が可能となり，大きな利点であるといえる．
今回は色と近赤外線画像の濃さ（反射率）との関係を目視によって読み取ったが，最終的な目的は今回の分析を画像処理技術によって計量的に実施できるようにし，調査する資料の数を増やして，より大きなタイムスケールの中で使用着色料の変化をとら
えていくことである．今後の課題としたい．
参考文献

1829～1832 年印刷の錦絵では，天然藍の使用が推定される錦絵とベロ藍の使用が推定される錦絵とが両方現れるが，1833 年に入ると，ほとんどの錦絵
がベロ藍を使用していると推定された．図 8 は，天保 4 年 8 月中村座「桜時花吉原」の舞台姿の絵で，（63 枚のなかで）天然藍の使用が推定されるもっとも遅い例である．
緑色については，青色がベロ藍と推定される場合には，天然藍起源と思われる緑とベロ藍起源と思われる緑の両方の使用が認められるが，逆に緑がベロ
藍起源と思われる絵では，青色はすべてベロ藍が使用されているようである．このことは，緑色の作られ方が，青色着色料の変化とともにいっせいに変わったのではなく，数年間の過渡期があったことを示
唆するものと思われる．
４．おわりに下山らは，江戸で刊行された浮世絵版画にベロ藍が本格的に登場するのは1830年（天保元年）後半からである[5]としている．図7に示した錦絵がそれより早い事例であるかどうかは，蛍光X線分析でFeが検出されるかどうか等の化学分析によって確かめる必要があるが，画像によって作品の全体をもれなく調べ，詳しい調査が必要な部分の見当をつけること[1] http://www.mega-vision.com.
[2] 下山進，松井英男，下山裕子：光ファイバー接
続簡易携帯型分光器を用いる可視-近赤外反射スペ
クトルによる浮世絵版画青色着色料の非破壊同定，
分析化学，Vol.55，No.2，pp.121-126 (2006)．
[3] 鈴木卓治，眞鍋佳嗣: 近赤外線画像による錦絵の天然藍とベロ藍の判別，日本色彩学会誌, Vol.37,
No.3 (第44 回全国大会講演予稿集), pp.252-253(2013-5).
[4] Takuzi Suzuki, Misaki Kan'no, Noriko Yata,
Yoshitsugu Manabe: Detection of transition of red
Nishiki-e
printings
fromcolourson
colour-corrected digital images, Journal of theInternational Color Association, Vol.14, pp.57-66(2015-4).
[5] 下山進，松井英男：RI蛍光Ｘ線非破壊分析法による浮世絵版画へのプルシャンブルー（ベロ藍）導入過程の研究，日本原子力研究所，第7回黎明研究
報告会報告集，JAERI-Conf 2003-021, pp.440-454(2003)．
i 近赤外線域での反射率を見る方法では，露草と天然藍の違いを判別することはできないが，ベロ藍が登場する 1830 年ごろにはすでに錦絵では露草は用いられていなかったと考えられている．

Supplement 76

日本色彩学会誌

3B-2

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

頬部の色素沈着部位の定量および「目立ち」の知覚への影響
Distribution effect of pigmented spots on perceived facial skin color
菊地久美子

Kumiko Kikuchi

資生堂ﾘｻｰﾁｾﾝﾀｰ
千葉大学大学院

Shiseido Research Center
Graduate School of Advanced Integration
Science, Chiba University

片桐千華
溝上陽子

Chika Katagiri
Yoko Mizokami

資生堂ﾘｻｰﾁｾﾝﾀｰ
千葉大学大学院

Shiseido Research Center

矢口博久

Hirohisa Yaguchi

千葉大学大学院

Keywords: 色素沈着，目立ち，肌の明るさ，PLS
回帰分析．
１．はじめに 顔に生じる色素沈着は肌の加齢特徴の一つであり，他者に与える印象を大きく左右することが知られている．色素沈着の大きさ・色調は様々であり，また頬に生じる数も影響して，頬部は様々な状態を呈する．我々はこれまで，頬の画像から色素沈着の数，個々の面積，個々の色調を定量する手法を開発してきた 1-3．提案手法を約 600 名の日本人女性の頬部画像に適用し，加齢に伴う色素沈着の個数，面積，
色調の変化について解析することで，年代別の色素沈着の状態と特徴を明らかにした 3．色素沈着と印象の関係については，画像特徴量を利用した研究がいくつかある．Matts らは約 170 名の女性の頬部画像から不均一度（heterogeneity）を算出し，均一性と印象の関係について調査した 4-6．岡嶋らは日本人
女性の頬部の画像から平均・偏差・歪度・尖度を算出し，知覚年齢には歪度が強く影響していることを示している 7．一方，数・面積・色調など，色素沈着の分布を特徴付けるパラメータと，知覚との関連については明らかになっていない．本研究は色素沈
着の分布を特徴付けるパラメータ（頬部における数・面積・色調・正常部位の肌色）と頬部の「色素沈着部位の目立ち」および「正常部位の肌色の明るさ」の知覚の関係について明確にすることを目的と
する．
２．方法
 「色素沈着部位の目立ち」および「正常部位の肌色の明るさ」の知覚に影響を及ぼす色素沈着の分布
パラメータを明確にするため，頬部の画像の評価値と画像から算出される分布パラメータの関係から，

Graduate School of Advanced Integration
Science, Chiba University
Graduate School of Advanced Integration
Science, Chiba University

関連するパラメータの抽出を行った．
刺激 色素沈着に悩む女性 43 名（33〜54 歳，平均
年齢 44.1 歳）の左右の顔画像を専用装置１−３で撮影した．専用装置の光源は D65 近似の蛍光灯であり（FPL30EX-D; Toshiba），入力系はデジタルカメラ（EOS Kiss X3; Canon）である．計 86 枚の画像は，同時に撮影される色票を基準に色補正をされた後，頬部 500×500 画素の領域がトリミングされた（図１）．

図１．頬部画像の例

頬部の色素沈着の定量 86 枚の頬画像に対して，
我々が開発した色素沈着の定量手法１−３を適用し，頬部の色素沈着の個数・個々の面積・個々の色彩値・
正常部位の肌の色彩値を算出した．
評価者 専門評価者 2 名を含む，女性 21 名（21〜
74 歳，平均年齢 44.9 歳）であった．
実験環境 暗室中に画像呈示用ディスプレイ（Flex
Scan L767; EIZO NANAO CORPORATION）および制御用 PC を設置した．ディスプレイは分光放射輝度計（CS-1000; Konica Minolta Sensing）を用いて色較正が行われている．白色点は D65 色度とし，その最大輝度は 68.1 cd/m2 であった．
実験手順 被験者は 3 分間の暗順応の後，ディスプ
レイを観察した．ディスプレイの白色に対して N5に相当する背景が 2 秒間呈示された後，刺激が呈示

Supplement 77

日本色彩学会誌

3B-2

された．被験者は刺激に対して，頬部の全体から受ける「色素沈着部位の目立ち」の印象について，0：
目立たない，1：ほとんど目立たない，2：目立つ，
3：やや目立つ，4：かなり目立つ の 5 段階で評価した．また色素沈着領域以外の「正常部位の肌色の明るさ」の知覚について，0：暗い，1：やや暗い，
2：普通，3：やや明るい，4：明るい の 5 段階で評価した．評価後，N5 の画面が 2 秒間呈示され，次の画像が呈示される．86 枚の刺激がランダムに呈示され，被験者は判定を繰り返した．
Partial Least Squares Regression（PLS）回帰分析
86 枚の評価画像に対する官能評価値と，画像から算出される色素沈着の分布パラメータの関係について
PLS 回帰分析を実施し，知覚に関連するパラメータを抽出した．解析に用いた色素沈着の分布パラメー
タを表１に示す．PLS 回帰分析は説明変数間に多重共線性が存在する場合に有効な回帰分析手法であり，パラメータの変数重要度（VIP 値）で目的変数に対得られる VIP
する重要度を判定することができる 8．
値が 0.8 未満のパラメータは寄与が小さい項目として除外し 9，残りのパラメータのみで再度 PLS 回帰を行う．すべてのパラメータが，VIP 値 0.8 以上になるまで PLS 回帰と項目の除外を繰り返し実施した．解析には統計解析ソフト JMP（12.0.2; SAS
Institute Inc.）を使用した．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

画像から抽出される色素沈着の個数について，横軸を 1 画像あたりの色素沈着の個数，縦軸を頻度としたグラフを図３（b）に示す．1089 個の色素沈着のうち最大となる色素沈着の面積は 91.63 mm2，最小となる色素沈着の面積は 3.10 mm2 であった．また，
5.00 mm2 以下の色素沈着が全体の 60％を占める結果であった．１画像あたりの色素沈着の数は最大 32個，最小 0 個，平均 12.6 個，標準偏差 6.77 であった．

図 2．正常部位および色素沈着部位の色彩値の分布（b）L*-Cab 平面図（a）L*-hab 平面図，

図 3．（a）色素沈着の面積，（b）色素沈着の数
表１．色素沈着の分布パラメータに関する頻度グラフ（2） PLS 回帰分析結果「色素沈着部位の目立ち」の評価値と「正常部位の肌の明るさ」の評価値の相関を図４に示す．相関係数は-0.53 であり，弱い負の相関が見られた．

３．結果
（1） 色素沈着の分布パラメータ 86 枚の頬部画像から抽出された色素沈着の個数
は 1089 個であった．正常部位の色彩値と，個々の色素沈着部位の色彩値の分布を図２に示す．色素沈
着部位の色調は正常部位の色調と比較し，黄みより，
低明度，高彩度の領域に分布していることがわかる．
個々の色素沈着の面積について，横軸を面積，縦軸を頻度としたグラフを図３（a）に示す．同様に，

図４．色素沈着部位の目立ちと正常部位の肌の明るさの相関「色素沈着部位の目立ち」の評価値を目的変数，色素沈着の分布に関する 30 の分布パラメータを説明
変数として PLS 回帰分析を行った結果を図５に示す．図５（a）は「色素沈着の目立ち」の官能評価
値とモデルによる予測値の関係，図５（b）は最終
モデルにおけるパラメータの係数と VIP 値を示す．

Supplement 78

日本色彩学会誌

3B-2「色素沈着部位の目立ち」に関連する分布パラメー
タは，寄与の大きい順に，（1）抽出される色素沈着の総面積，（2）頬部における色素沈着の個数，（3）
最も低明度をとる色素沈着の L＊値，（4）最大値をとる色素沈着の面積 であった．頬部における全体的な色素沈着に関する項目（（1）と（2））と特徴的な色素沈着の状態（（3）と（4））が影響することが示唆された．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）の面積，（4）画像中で最も暗い色素沈着の L＊値 であることが示された．
「正常部位の肌色の明るさ」の知覚に関連する分布パラメータは，（1）正常部位の＊L  に加えて，（2）抽出される色素沈着領域の平均
L＊，（3）画像全体の平均 L＊ であった．
本研究の結果は，視覚特性を考慮した色素沈着部位の評価法として今後の活用が期待される．


参考文献
1 Kikuchi K, Masuda Y, Yamashita T, Hirao T, Sato K,
MizokamiY,

Quantitative

Yaguchi
Evaluation

H:

Development

Method

for

a

New

Individual

Pigmented Spots and its Application to Facial Skin, In:
Proceedings of 12th Scientific Conference of the AsianSocieties of Cosmetic Scientists, Cairns, 2015.
2) Kikuchi K, Masuda Y, Yamashita T, Hirao T, Sato K,

図５．色素沈着部の目立ちに関する解析結果

Mizokami Y, Yaguchi H: Development of a Facial「正常部位の肌色の明るさ」の評価値を目的変数，
色素沈着の分布に関するパラメータを説明変数として PLS 回帰分析を行った結果を図６に示す．図６（a）は「正常部位の明るさ」に関する官能評価値と最終モデルから得られる予測値の関係，図６（b）
は最終モデルにおけるパラメータの係数と VIP 値を示している．
「正常部位の肌色の明るさ」に関連す
る分布パラメータは，（1）画像全体の平均 L＊ に加えて，（2）正常部位の L＊，（3）抽出される色素沈着領域の平均 L＊ であった．正常部位の明るさ知
覚に，色素沈着の L＊も影響することが示唆された．

Imaging System and New Quantitative Evaluation
Method for Pigmented Spots, Proceedings of 11th
Congress of the AIC, Tokyo, 2015.
3 Kikuchi K, Masuda Y, Yamashita T, Hirao T, Sato K,
Mizokami Y, Yaguchi H: A new quantitative evaluation
methodforage-relatedchangesofindividual

pigmented spots in facial skin, Skin Res Technol (inpress).
4) Fink B, Grammer K, Matts PJ: Visible skin color
distribution plays a role in the perception of age,
attractiveness, and health in female faces, Evolution
and Human Behavior. 27 (2006) 433–442.
5 Matts PJ, Fink B, Grammer K, Burquest M: Colorhomogeneity and visual perception of age, health, andattractiveness of female facial skin, J Am Acad
Dermatol. 57 (2007) 977–984.
6 Matts PJ: New Insights into Skin Appearance andMeasurement. Journal of Cosmetic Dermatology. 7(2008) 155–161.

図６．正常部位の明るさに関する解析結果

7) Lopera C, Igarashi T, Nakao K, Okajima K: Image

５．結論

statistics on the age perception of human skin, Skin

本研究では，「色素沈着部位の目立ち」および「正常部位の肌色の明るさ」の知覚に影響を及ぼす色素沈着の分布パラメータを明確にするため，多くの頬部画像の評価値と，画像から算出される分布パラメータとの関係について PLS 回帰分析を実施し，関連するパラメータの抽出を行った．その結果，「色素沈
着部位の目立ち」の知覚に関連する分布パラメータは，（1）画像中の色素沈着の数，（2）抽出される色
素沈着の総面積，（3）画像中で最も大きな色素沈着

Res Technol. 19 (2013) 273–278.
8 Frank IE, Friedman JH: A statistical view of somechemometrics regression tools. Technometrics. 35(1993) 109–135.
9) Wold S, Eriksson L, Clementi S: Statistical
validation of QSAR results. In: van de Waterbeemd H,
ed.

Chemometricmethodsinmolecular

Weinheim, Germany: VCH; (1995) 309–338.

Supplement 79

design.

3B-3

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

化粧肌の分光画像計測と CG 再現
Multi-spectral Imaging of Cosmetic Skin and Its CG
Reproduction
兼子亜弓
田中法博
望月宏祐

Ayumi Kaneko
Norihiro Tanaka
Kosuke Mochizuki

Nagano University
Nagano University
Nagano University

長野大学
長野大学
長野大学

Keywords: 肌，分光反射率，CG 再現，反射モデ
ル
１．はじめに
肌は人にとって最も身近で，最も重要なものの一つである．人は肌の状態のほんのわずかな違い
から，相手の様々な情報を感じ取ることができる．
化粧品は，この肌の状態を整えたり，相手に好ましく見られたりできるようにするために行うが，この化粧した肌を定量的に計測し，それをコンピュータグラフィックス(CG)で３次元的に映像再現することができれば，美容面で様々な応用が期待できる．人間の肌の状態の定量化を考えた場合，人間の肌は均一な反射特性を持っているわけではなく，部分ごとにそれぞれ違う色の反射特性を持つという特徴がある[1]．このような肌のテクス
チャ情報を獲得する手段として画像計測が有効となるが、3DCG に用いる場合，３つの問題がある．まず，RGB 情報では撮影デバイスの特性や撮影時の証明環境に依存するという問題がある．
そして，同じ場所，同じ対象を撮影した場合でも撮影するカメラや光源の種類が変わるだけで，観測される色は変わってしまう．さらに，RGB 情報では絶対的な色に関する情報が不足するという問題がある．RGB は３つの要素で色を表現す
るが，化粧品や肌の色は光の波長レベルでその特徴を持つ．たとえば肌の分光反射率を観測すればヘモグロビンによる光の吸収の特徴が波形に表れるが，化粧をすることによってその波長域の吸収が減少することがわかる．
この特性に基づいて考えると，化粧直後の肌と化粧後数時間が経過した肌では，その分光反射率がことなってくることが予想され，化粧崩れなどの分析に応用することが可能であると考えられ
る[2]．こういった肌の状態の違いを解析する場合，
分光画像計測が有効となる．
次に肌の反射特性について述べる．肌にはプラスチックや金属などの物体表面とは違う肌独特の質感が存在する．これは肌が半透明でありその表面下で複雑な光の散乱現象が発生しているた
め，陰影が柔らかくなる．こういった光の反射プ
ロセスは光反射モデルとよばれる数字モデルで記述されるが，人間の肌の光反射プロセスに適したモデルを使用する必要がある．
本研究では，こういった背景から分光情報と光反射モデルに基づいた肌と化粧品の CG 生成手法を提案する．一般的なデジタルカメラは RGB の３つのセンサしか持たないため，画像情報から多次元情報である分光反射率を推定することはできない．そこで，本研究では分光反射率とカメラ出力の組から統計的に拘束条件を設定して，RGB
値から分光反射率を推定する．そして，実際に化粧をした肌を画像計測し分光反射率を推定する．
その推定精度は，分光光度計による計測値と比較して調べる．さらに推定結果に基づいて人の肌を
3DCG 再現する．
２．肌の分光反射モデル
本研究では人の肌の色は陰影や光沢といった３次元的な色の変化を含めて CG として再現する．
本研究ではモデルベースで肌の３次元的な反射を表現するため，肌の光反射のプロセスは光反射モデルと呼ばれる数学モデルで記述する．図１は肌表面の光反射の幾何モデルを図示したものである．光反射は光源，物体，視点の３つの幾何的な関係に加えて，表面材質の特性からモデル化される．このモデルでは肌の表面下散乱現象を近似的に記述する．本研究で提案するモデルは Wrap
Lighting モデル[3]を分光モデルに拡張する．照明
方向ベクトルは L，視線方向ベクトルは V，物体
法線ベクトルは N となる．肌の分光反射率は S(λ)
である． Ss ( ) はヘモグロビンの分光吸収率から計算した分光反射率である．E(λ)は光源の分光分布である．l は肌の散乱の度合いを示すパラメー
タである．このモデルを用いて求められる肌からの色信号 C(λ)は次式で示す．

Supplement 80

日本色彩学会誌

3B-3

N･L  lC ( )  N･L  
Ss ( )  S ( ) E ( )
1

l



(1)

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

s  Mρ

(3)

このとき M が求まれば ρ から s を計算できる．しかし， ρ や s の逆行列が存在しないため，この式のみからでは M を求めることはできない．つまり，変換行列 M は一意に決めることができない．
3.3. 変換マトリックス M の推定方法
本研究では，統計的に拘束条件を与えることでM を求める．分光反射率の統計的な偏りを利用し，たとえば 20 代日本人女性の肌というように対象を限定すれば解を求めることは可能になる．
ここでは肌の分光反射率の統計的性質を得る
ため，分光光度計での肌の分光反射率を計測し，それに対応する場所を RGB カメラで撮影することで，肌のカメラ出力(RGB 値)と肌の分光反射率
データを対応させた組を多数計測する．
n 個の分光反射率と RGB 値の組を計測し，RGB 値は 3×n の行列 Ρ ，分光反射率を 61×n の行
列 S として次式で示す．

図１．肌の反射特性計測の概念図

３．RGB データから肌の分光反射率の推定手法
3.1. カメラ出力の分光モデル
本研究ではまず(1)式の肌の分光反射率 S ( ) を
カメラ画像から推定するため，カメラ画像と分光
反射率の関係を分光モデルで記述する．カメラ出力 RGB 値は，光源の分光分布 E ( ) と物体の分光
反射率 S ( ) ，そして R(赤)，G(緑)，B(青)チャン
ネルの分光感度 rr ( ), rg ( ), rb ( ) から光の可視波
長域(400nm-700nm)についてモデル化する．図２
は光源からの光が物体表面で反射してカメラ出
力 RGB 値を得るまでのプロセスを分光モデルでS
図示したものである．また，次式はそのモデルを数学的に記述したものである．

 rr ( ) RG   700 E ( ) S ( )  r ( )  d   400g 
 B 
 rb ( ) 

第 39 巻(2)

s1, n  s1,1 s1,2
s s
s2, n 2,1 2,2


, Ρ
  
 


 s61,1 s61,2 s61,n  R1 R2 Rn 
G G  G n
 1 2
 B1 B2 Bn (4)そして先ほどの変換マトリックス M と(3)式を用いて計測値の組の関係を記述すると次式のようになる．
S  MΡ
(5)
このようにすると n 個の分光反射率とそれに対応
する RGB 値の組が得られるので，(5)式から Ρ の
一般化逆行列 Ρ を用いて，変換行列 M は次式のように求めることができる．

M  SΡ (6)

ただし，この M は照明光源やカメラの特性を含んでいるため，照明条件などの計測環境が変化す
れば使用できなくなる．

図２．カメラの分光モデル
3.2. RGB 値から分光反射率への変換
分光情報は波長 400nm-700nm までを 5nm 間隔
でサンプリングして 61 個の値で表現する．次にRGB 値は 3×1 の行列 ρ ，分光反射率は 61×1 の行
列 s，そして RGB 値から分光反射率に変換する行
列は 61×3 の行列 M で示すと， ρ と s の関係は次式のように書ける．

3.4. 照明光源とカメラ特性の影響の補正
変換マトリックス M は，異なる計測環境下では使用できないので，照明環境が変化した場合の補正方法を述べる．
ここでは m 色の色票を用いて，カメラの色空間を変換することで補正を行う．M を求めたときと同じ照明環境とカメラの条件で m 色の色票を計測したカメラ出力を 3×m の行列 Ρ O で示し，実際

Supplement 81

日本色彩学会誌

3B-3に計測するときの撮影環境で同じ色票を計測したときのカメラ出力を 3×m の行列 Ρ  で示すと，補正行列 M 2 は Ρ  の一般化逆行列を用いて次式で示すことができる．
(7)M 2  Ρ Ρ

M 2 が求まれば次式によりカメラ出力 ρ から分光
反射率 s が推定できる．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）する方法を採用して処理を高速化する．
以上の方法を統合して図３に示すようなレンダリングシステムを構築した．このシステムでは
光源情報は全方位分光画像から獲得し，肌表面の反射光は分光的な反射モデルで計算する．そして視覚系に入った色刺激は，等色関数を用いてディ
スプレイに依存しない色情報として計算する．

(8)s  MM 2ρ

４．推定した分光反射率から CG 生成手法
本研究では肌の陰影などを３次元的に CG で再現する．肌の柔らかい陰影は，肌の表面下で発生している表面下散乱によるものであるが，光の表面下散乱現象は厳密に計算すれば，現実的な時間で CG 画像を生成することができないのみならず，計測データからモデルパラメータを決定することが難しくなるという問題がある．そこで肌表面の表面下散乱を簡易的に表現する光反射モ
デルを使用する．肌の柔らかい陰影は肌表面に入射した光が肌の内部で発生する表面下散乱により起こる．このことから入射地点から離れたところからも反射光を観測できる．この表面下散乱を幾何モデルで表現すると照明方向ベクトルは L，
視線方向ベクトルは V，物体法線ベクトルは N で示される．さらに N と L のなす角は  i ，N と Vのなす角は  r である．肌表面と表面下で発生する光反射のプロセスは分光的に記述する．ここでは簡易的に表面下散乱を記述した Wrap-lighting
モデル [2]を分光的に拡張した．ここでは計測した肌の分光反射率 S ( ) を用いて計算する．このモデルで計算される照明方向角度  と φ に対応する
肌からの色信号 C ( , ,  ) は次式で求められる．
C ( ,  ,  )(9)  I diffuse ( , ,  ) S ( ) E ( ,  ,  )N･L( ,  )  l  N･L( ,  ) Ss (  )  S (  ) E ( ,  ,  )
1 l



ここで Ss ( ) は散乱した反射光の分光反射率である．これは血液の色を示すものでヘモグロビンの分光吸収率から計算する．E ( ) は光源分光分布である．l は散乱の度合いを示すパラメータである．
本研究では計測データに基づいて l=0.5 と設定した[1]．全方位光源分布情報に基づいた光反射モデ
ルを計算は周囲の照明光源の足し込み処理となり，光源の数が増えれば計算量が膨大になるという問題がある．そこで放射照度マップ (Diffusemap) と呼ばれるシーン空間内の全方位の光反射
計算を一種のルックアップテーブルとして利用

図３．本研究で開発したレンダリングシステム
５．実験結果本研究で提案する手法を用いて，人の肌の分光
反射率を画像から計測し，その計測値を用いて人の肌を 3DCG で再現する．
まず本研究では，肌の推定精度を向上させるために対象を 20 代の日本人，韓国人，中国人に限定し，合計 106 名について，カメラ出力と分光反射率の組を計測し 212 組のデータを得た．いずれも化粧をしていない素肌の状態である．撮影部位はそれぞれの被験者に対して手の甲，手の平の２箇所を計測した．さらに化粧肌のデータを計測した．上記被験者のうち３名について，資生堂のマキアージュと花王のプリマビスタのファンデー
ションのうち色の薄いものをランダムに 10 種類(資生堂 OC00, OC10, OC20, OC30, POC10, BOC10,
BOC20)（花王 OC01, OC03, OC05, OC07)を手の甲に塗布し， 30 組のデータを追加した．
撮影用のカメラは Nikon D800E を使用し，分光光度計はコニカミノルタ CM600 を用いた．照明
光源は RIFA-F (80cm×80cm６灯型)を２つ配置した．実験環境は，照明の変化を避けるために固定した黒い板に 1cm 角の穴を開けたものを用意し，そこに計測場所を固定した．これにより肌の計測
位置を固定し，照明，カメラ，肌の位置関係が変化しないようにした(図４)．
次に実際にカメラを用いて化粧をした人の顔Supplement 82

日本色彩学会誌

3B-3を計測し，そこから肌の分光反射率を計測した．
ファンデーションは花王化粧品のプリマビスタを使用している．計測に使用したカメラは先の実
験と同じ Nikon D800E である．図５は肌の分光反射率の推定結果であり，図で示す(A)から(D)までの４箇所を計測した．赤色の実線は分光光度計による計測値で青の破線はカメラによる推定値となる．最後に推定した結果を用いて肌を CG 再現
した．ここでは肌の反射特性は別途計測したデータを用いた．光反射モデルには今回計測した分光
反射率を適用した．図６は図４の(B)の部分の分光
反射率の計測値と推定値を用いてレンダリング
した結果である．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

202-203, 2013.
[3]R. Fernando et al.: GPU Gems Programming
Techniques, Tips and Tricks for Real-Time
Graphics,
Addison-Wesley
Professional,
2004.

図４．肌の統計データを計測している様子

６．おわりに
本稿ではデジタルカメラを用いて化粧肌の分
光反射率を推定する手法を提案し，その推定結果
を分光光度計との計測値と比較した．本実験から，
カメラ画像から推定した化粧肌の分光反射率は
分光光度計で計測した値と比較的一致している
ことがわかった．
参考文献[1] 田中法博：画像計測に基づく肌の 3DCG 再現
技 術 ， Fragrance journal, Vol. 40, No. 5,
pp.72-78, 2012.
[2] 西野顕 他：機能性分光フィルタを用いたファ
ンデーション定量・分布計測システムの開発と応用，日本色彩学会誌， Vol. 37, No. 3, pp.

(a) 計測値(b) 推定値
図６．提案手法を用いた CG の再現結果

図５．肌の分光反射率の推定結果

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

スチ ームコ ンベ クシ ョン オーブ ン 庫内の加熱 環境と 食品の色変化と の関 係
Relationship between Heating Conditions and Food Color Behaviors
during Steam Oven Cooking㻌Yuji Nakamori
仲森裕司
伊與田浩志 Hiroyuki Iyota
Hideki Sakai
酒井英樹
Hidenori Yoshioka
吉岡秀矩
Masahiro Takayama
高山正宏


Osaka City University
Osaka City University
Osaka City University
Osaka City University
Osaka City University

大阪市立大学
大阪市立大学
大阪市立大学
大阪市立大学
大阪市立大学Keywords: 色測定，水蒸気，タンパク変性，オー
ブン，加熱環境．
１．はじめに 加熱調理の際の代表的な機器として調理用オーブンがあり，特に業務用厨房では，水蒸気をオーブン庫内に供給できるスチームコンベクショ
ンオーブンが広く普及している．しかし，水蒸気を利用したオーブン加熱は，従来とは熱の伝達形
態が異なることや，装置の自動制御が進んでいる
ことから，オーブン庫内での加熱現象や食品の熱的な変化について，理解することが困難な場合が多い．

間隔で投入スチーム量を設定できる．実験では試料となる食品の表面温度と，加熱温度の設定値とは別に庫内温度を K 型熱電対を用い測定した．ス
チーム量 20 % ~ 100 %の設定時は本研究室で開発している湿度センサ(5)を用いて，乾湿球温度を測定し断熱冷却線に基づく推算法により庫内の湿度を推算した．なお，本実験では過熱水蒸気を取り扱うので湿度の表現方法として水蒸気モル
分率 x mol/mol を用いた．また，既報によると乾球温度 300 ℃において設定値と測定値の最大差は 0.043 mol/mol であった．

一方，食品の色はおいしさを表現する上で味や香りと並ぶ重要なファクターのひとつであり，調理現場においても，目視により食品の状態を確認することは必須である．発表者らは，これまでオーブン内で加熱中の食品を CCD カメラを用いてリアルタイムで色観察を行い，実際に加熱中の食品の色の測定と解析を行ってきた(1)~(4)．本報告では，スチームコンベクションオーブンを使用した
加熱調理の際の食品の加熱過程と色変化について解析を行うために，実際にオーブン庫内で加熱中の食材の色，温度，庫内の温度，湿度の同時測定を試みた．色の測定には， CCD カメラと小型分光器を用い，庫内の加熱環境と食品の色の履歴との関係について調べた．
２．実験および方法
(1) 実験装置

 実験装置を図 1 に示す．実験は市販されている
スチームコンベクションオーブン（tanico 社製，TSCO-4GBN3，業務用，ホテルパンサイズ 2/3，
4 段）を改造して用いた．スチームコンベクショ
ンオーブンでは 100 ℃~300 ℃の範囲で 5 ℃間隔で加熱温度を設定でき，また，0%~100%の 20%

Fig.1 Details of Equipment
色を測定する装置として CCD カメラ(Imaging
Source, DFK41AU02, 1/2 inch, 1280×960
pixels)を用いた．CCD カメラは，上面に設けた
直径 40 mm の穴から，耐熱ガラスを介して庫内を観察できるように取り付けた．レンズの焦点距
離 3.5mm，CCD カメラからオーブントレイまでの距離が 170 mm であり，ホテルパン（ステンレス製オーブン角皿）ほぼ全体の約 310 mm×230
mm の範囲の映像を USB 経由でパーソナルコン

Supplement 84

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日本色彩学会誌

Spectral Power Distribution

ピュータに記録できる．また同時に上面に設けた
直径 7 mm の穴から耐熱光ファイバ ( Ocean
Optics 社製，QR400-7-VIS-NIR)をオーブン内に差し込み，小型分光器(StellarNet， BlackComet，
280 nm ~ 900 nm)に接続し分光測定を行った．測定範囲は CCD カメラの測定位置の中央付近になるように光ファイバの角度調節を行った．
なお，観察用照明には，ハロゲン光（SPI 社製，
コールドライト PCS-UHX-150，図 2）を，オー
ブンガラス扉の外側からオーブン庫内天井に向かって照射し，天井に貼付けた拡散アルミシート（業務用アルミホイル裏面）で拡散反射した光を（業務用アルミホイ
用いた．色彩照度計（コニカミノルタ製，CL-200A）で測定したオーブントレイ中心付近での相関色
温度は 3854 K, 照度は 830 lx であった．

Wavelength λ nm

Fig. 2 The SPD of Halogen Lamp

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第 ５ 号　　（２０１５ 年）

本実験ではレシピ集と同割合のタレを鶏むね肉(約 300 g)を 2 時間以上漬け込んでおき，レシピ集と同じ加熱温度 200 ℃・スチーム量 80 %，また加熱温度 200 ℃・スチーム量 0 %の２つの加熱条件で実験を行い，スチーム量と食品の色変化との関係を調べた．図 3 に加熱温度 200 ℃・スチ
ーム量 80 %の加熱条件での湿度センサで得られた測定結果を示した．鶏肉の照焼と比較のためにタレに漬け込んでいない鶏肉も照焼と一緒に加熱した．
(3) 実験方法

 実験手順について説明する．まず，オーブン庫
内にホワイトバランス補正用のホワイトバラン
ス カ ー ド（ X-Rite 社 製 ， WhiteBalance Card
R:243，G:243，B:242）を置き，撮影した．その際，CCD カメラの R，G，B 受光感度を，それぞれ出力上限値の 80％程度になるように個別にゲインを調整した(WhiteBalance Red: 33，White
Balncle Blue: 70)．そして，色補正用の 24 色の色票（X-Rite 社製, ColorChecker Passport）の撮影を行った後，オーブンの予熱を行い，速やかに試料である食品を置き，扉を閉めて食品色変化の連続測定を開始した．画像は，10 秒間隔でパーソ
ナルコンピュータに記録した．また，小型分光器
は積分時間 1.2 秒，10 秒間隔で測定した．

(2) 実験条件

試料としてオーブン付属のレシピ集を基に，学校の給食でも使用されており日本の家庭料理として一般的という理由から鶏肉の照焼を選んだ．
レシピ集では鶏肉 6 枚に対し，醤油 100ml，みりん 100ml を合わせたタレに 2 時間以上漬け込んでおき，加熱温度 200 ℃，スチーム量 80%で 12 分
加熱すると記載されている．

Fig. 3 Time Variation of Steam Mole Fraction(4) 画像処理方法と色の精度の検討
CCD カメラによって撮影した画像は，画素を800×600 に縮小し，全てホワイトバランスカードの撮影画像を基準（R:243，G:243，B:242）として画像全体に対してホワイトバランス補正(白色点 D65)を行った後，色票中の無彩色 6 色を使ったグレースケール補正を行った．まず，色票画像中の該当部分の RGB 値から L*値を計算し，その値を色票の規格値に変換するための回帰式を求めた．次に食品の時間ごとの画像から，食品中
央付近の RGB の平均値を求め，その値を L*値に変換した．最後に，この値を上述の回帰式を用いて補正し，焼成中の食品の L*値を得た．色補正用の色票 24 色の規格値 L*std 値とホワイトバランン
ス補正およびグレースケール補正後の測色結果
L*値を，測定誤差|ΔL*|(=|L*std - L*|)を求めた
結果，最大値は 4.6 で，24 色の平均誤差は，2.1であった．図 4 に(a)ホワイトバランスカードの撮影画像と(b)色票の撮影画像,(c)色票の撮影画像にホワイトバランス補正を施した画像を示す．

Supplement 85

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

80 ％時，(b)スチーム量 0％時)を示す．

(c)
(a)
(b)
Fig. 4 Images for Corrections(b)(a)
Fig. 6 Images (t = 50 s)

これと並行して，光ファイバと小型分光器により測定した分光データから，既報(1)で示した方法
により L*a*b*値を求め，CCD カメラの測定値と比較した．
３．結果と考察
図 5 に鶏肉の照焼の CCD カメラでの色測定結果(L*値)と測定した表面温度の時間変化を示す．

L* (Steam 80％)
L* (Steam 0 %)T (Steam 80％)
T (Steam 0 %)Fig. 5 Lightness Changes and Surface
Temperature Changes of Teriyaki Chicken

CCD カメラでの食品の測定ということもあり
食品の光沢や食品の形状変化の影響で色測定精度には議論の余地があるが，図 5 よりスチーム量
80％時は加熱開始後すぐに L*値上昇がみられ，スチーム量 0 %時は加熱開始約 200 秒後から L*
値上昇するという傾向がみられた．また，並行して行った分光データでも CCD カメラと同様の傾向が得られた．
食品表面温度に関しては，スチーム量 0 ％時よりもスチーム量 80 ％時の方が加熱直後の温度上昇速度が速いことがわかる．その原因として，水蒸気(スチーム)の凝縮熱の影響が考えられる．オーブン庫内に存在する過熱水蒸気の気流が食品の周囲に飽和水蒸気を発生させ，食品表面全体に凝縮を生じ，凝縮熱によって食品表面温度が上がる．図 6 に加熱開始 50 秒後の画像((a)スチーム量

図 6 ではスチーム量 80 ％時は飽和水蒸気の凝縮によって生じた水滴が食品表面に付着しているのに対し，スチーム量 0 ％時は食品表面に水滴がなかった．以上のことから，水蒸気（スチーム）の供給量によって，食品表面温度に違いがみられ，その影響でタンパク変性（約 50℃で起き，変色する）が生じる時間が変わり，色の時間変化に違いがみられることがわかった．
４．結論
 加熱調理の際，水蒸気(スチーム)をオーブン庫内に供給すると(スチーム量 80 %)，供給しない場
合(スチーム量 0%)と比べ食品表面の温度上昇が速くなり，その結果色変化に影響を与えることが
わかった．

参考文献
1) H. Iyota. et al.: Change in Food Color During
Cooking with Steam Oven, AIC2013 (2013)
pp.1241-1244
2) S. Nomura. et al.: Characterization of baked
color of cookie, toast and chicken: a model oflight-colored food, ACA2013 (2013) pp.252-255
3) T. Matsumoto et al.: Development of foodappearance monitoring system for oven cooking,
ACA2014 (2014) pp.200-203
4) Y. Nakamori. et al.: Color monitoring method
under high temperature during oven cooking,
AIC2015 (2015) pp.856-860
5) K. Miura. et al.: Investigation of humidity
measurement method using porous ceramics
based on principle of psychrometer, Proc. of the35th Japan Symposium on Thermophysical
Properties (2014) pp.154-156

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

Nayatani-Theoretical（NT）表色系の開発：
色彩強度に基づく NT 色相の決定
The Nayatani-Theoretical (NT) color order system: NT hue
determination based on chromatic strength of hues
酒井英樹	
 Hideki Sakai

大阪市立大学	 Keywords: NT 表色系，均等色空間，色彩強度，
心理原色．
１．はじめに	 Nayatani-Theoretical（NT）表色系の開発[1]の一環として，NT 色相を決定する。納谷によって 2003 年にその原型が提案された NT 表色系は，Natural Color System（NCS）と同じく，反対色説に基づいた表色系であるが，これまでは分かりやすさを優先して，暫定的に，マンセル色相の 5R,
5Y, 5G, 5B をそれぞれ NT 色相の原色赤 R100，
黄 Y100，緑 G100，青 B100 に対応させ，さらに，原色間の色相分割間隔も，例えば，R50-Y50 を，
マンセル色相の 5YR とするなど，マンセル色相
間隔をそのまま使用していた[2,3]。しかし，例えば，マンセル色相の 5B は，心理原色の青ではな
いなど，NT 表色系が目指す色見え空間としては不十分であった。
	  そこで，本研究では，近年のユニーク色相の実
験報告などを参考にして[4,5]，NT 色相の原色の設定を見直し，色相分割についても，NT 表色系の 本 来 の 提 案 通 り に ， 色 彩 強 度 （ ChromaticStrength, CS）関数に基づいたものに変更し，新
たな NT 色相として提案する。
２．NT 表色系の特徴	
 NT 表色系は，色見え空間（Color Appearance
Space）の記述を目指しており[6]，物体色の見えを [白み w, 黒み bk, 灰み gr, クロマ CNT, 色相
HNT] で表示する。その特徴として，メトリック
量 [明度 L*, クロマ C*, 色相角 h] で記述される均等色空間（Uniform Color Space）との間に，理論的に導かれた変換式が存在することが挙げられる[1-3,7]。
色彩強度関数を CS(h)として，kC, kH, kL を，
NT 色属性とメトリック量のスケールの違いを補正する係数（定数）とすると，クロマについての変換式は，Osaka City University

CNT = kC · CS(h) · C* ,(1)と提案されている。色相については，メトリック
色相角の間隔を∆h，NT 色相間隔を∆HNT として，

ΔHNT = kH ·{1/CS(h)}2 · ∆h ,(2)という式が，また，明度と白み，黒みとの変換については，白みと黒みが等分となる中間の灰色（NT 表色系の参照灰色[2,3]）のメトリック明度
が完全白と完全黒の中間値（白の L*=100，黒のL*=0 として，参照灰色の L*=50）となるように補正した明度スケール L*cr を使って，

w or bk = (1/5)·( kL· CS(h) · L*cr - 50) ,(3)という式が，それぞれ提案されている。ただし，(3) 式の係数 1/5 と 50 は，メトリック明度を 0〜
100 とし，白み，黒みのスケールを 0〜10 とした
ときの数値である[1-3]。
ここで，これらの変換式は，NT 色属性とメトリック量との相互変換性を記述したものであり，主従関係を主張するものではないが，実際には，
NT 色属性を心理実験で決定することは難しい。
そこで，本研究では，均等色空間として既に広く使われている L*a*b*表色系を出発点として，そのメトリック量 [L*, C*ab, hab] を上記の 3 式を使って変換することで，NT 色属性を決定する。
３．NT 色相の決定	 色 彩 強 度 関 数 と し て CS(k1k2; hab) を 採 用 し[1-3]，L*a*b*表色系（白色点 D65，2 度視野）から，NT 色相を導出する。まず，NT 色相の心理 4
原色 R100, Y100, G100, B100 に対する L*a*b*色
相角 hab を，26°，91°，162°，262°と設定した（表１）。これらは，マンセル色相のおよそ 5R,
5Y, 5G, 2.5PB に相当する。

Supplement 87

4B-1

日本色彩学会誌表１	
  NT 色相の原色の設定と補正係数 kH

	  心理原色については，近年のユニーク色相の研究によっても完全には解明されていないことか
ら[4,5]，色票が入手容易なマンセル 40 色相に近似させることを優先し，5R, 5Y, 5G については，
これまでの報告通りとした[2,3,8]。青については，
10B と 2.5PB の 2 色相を候補として検討したが，変換後に得られる NT 色相分割の均一性が 2.5PBの方が若干優れていたため（後述），2.5PB に相当する hab = 262°を B100 に対応させた。
つぎに，NT 色相分割は，(2) 式を使って，∆hab=1°ごとに，kH を未知数として∆HNT を一旦計算し，その後，各 2 原色間の∆HNT の総和が 100 となるように，2 原色間ごとに係数 kH の値を決定した。このようにして導出した kH の値を表 1 第 4列に示す。
ここで，理想的には kH は，領域によらず一定値になるべきものであり，赤と黄，緑と青，青と赤の領域では，ほぼ一定値となった。しかし，黄と緑の領域では，他の領域の約 0.7 倍と小さな値となった（原色青を 10B とすると，kH の差がさらに大きくなることから，2.5PB を採用した）。
一定値とならなかった原因としては，変換式の構造に問題がある，L*a*b*表色系の均等性が不完全である，CS(k1k2; hab) の精度に問題がある，設定した原色が心理原色ではない，などが考えられる。
しかし，現状では，原因の特定は困難であることから，本研究では，色相領域ごとに異なる kH を使うこととした。
最終的に得られた NT 色相の中間領域での*L a*b*色相角 hab を表 2 に示す。なお，表 2 では，各原色間を 6 等分した 24 色相を示しているが，色相数はこれに縛られるものではない。NT 色相
は，(2) 式と表 1 の補正係数 kH を使って算出しており，任意の原色成分比に対して定義されている。
よって，使用目的に応じて，色相数を自由に設定することが可能である。
４．まとめ	
 本研究では，NT 表色系に対応する均等色空間

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

表２ NT色相（24色相の場合）として L*a*b*表色系を採用し，色彩強度関数と心理原色の色相角とから，NT 色相を導出した。既報[1]の白み・黒み，NT クロマ，NT トーンと合わせて，完全な表色系として提案したい。	
 
参考文献	
 
1) H.Sakai: Hue-Tone Representation of the
Nayatani-Theoretical Color Order System,
Proc. AIC2015-Color and Image (2015)
175-1792) 酒井英樹: Nayatani-Theoretical表色系の特徴と活用方法, 日本色彩学会誌34, Supp. (2010)4-53) 酒井英樹: Nayatani-Theoretical表色系とトーン概念, 日本色彩学会誌35 (2011) 31-34
4) R.Shamey, MG.Sedito, RG.Kuehni:
Comparison of Unique Hue Stimuli
Determined by Two Different Methods
Using Munsell Color Chips, Color Res. Appl.
35 (2010) 419-424
5) RG.Kuehni: Unique Hues and Their Stimuli- State of the Art, Color Res. Appl. 39 (2014)279-2876) Y.Nayatani, H.Sakai: Proposal of a New
Concept for Color-Appearance Modeling,
Color Res. Appl. 32 (2007) 113-120.
7) 酒井英樹:「色彩の矛盾をひも解く」第２回	
  色差と色見えの概念差, 日本色彩学会誌36(2012) 233-236
8) Y.Nayatani, H.Sakai: Gray and Grayness Its Complexities in Color Appearance ofSurface Colors, Color Res. Appl. 39 (2014)
37-44

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

小諸城のデジタルアーカイブと 3DCG 再現の検討
Digital Archive of Komoro Castle and Its 3DCG Reproduction
櫻井千寛
田中法博
望月宏祐

Chihiro Sakurai
Norihiro Tanaka
Kosuke Mochizuki

Nagano University
Nagano University
Nagano University

長野大学
長野大学
長野大学

Keywords: 小諸城，建造物，デジタルアーカイブ，
コンピュータグラフィックス，没入空間．
１．はじめに地域の歴史的な建造物の多くは災害，戦争，事故，犯罪などで失われ続けている．しかし，これらの情報はその地域の文化を後の地域社会に伝える上で極めて重要なものなので途絶えることなく後世に残していく必要がある．現在，我々は地域に存在する建造物をデジタルアーカイブし，その情報をもとにコンピュータグラフィックス(CG)で再現する研究を行っている[1]．ただ，現存するものは保存できても既にその形を失い，消えてしまっている文化財が数多く存在するという問題がある．小諸城はその例の一つで，これは長野県小諸市にかつて存在した城で，今は石垣と一部の門を残し，そのほとんどが失われている．
しかしながら，小諸城は膨大な量の古文書（絵図録）が残っている全国的にも珍しい城である．
一般に他の城等、失われた古い建造物を映像復元する場合には詳細な情報が残っていないため，多くのことが不明確なまま想像図となってしまうという問題があったが，小諸城の場合は多くの詳細な古文書があるために，史実に基づいた CG 復元が可能となる．
次にデジタルアーカイブされた建造物をどのように鑑賞するのかという課題がある[2]．これまではデジタルアーカイブされた情報は，平面的なディスプレイで鑑賞することが多かったが，実際の建造物の臨場感を体験するためには没入空間
内で立体的な鑑賞ができることが有効である．
以上を踏まえて，本稿では，大きく３つの提案を行う．一つ目は小諸城の古文書の情報から小諸城を CG で復元することを目指す．まず古文書の情報から建造物の３次元データを構築する．二つ目は，古文書と現存する部分から建造物の材質面の情報も獲得する．ここでは照明環境と建造物の分光モデルを構築してレンダリングを行う手法
を提案する．三つ目は，３D ヘッドマウントディ
スプレイを表示デバイスとして採用し，再現された CG を没入空間で立体的に鑑賞できるシステムを提案する．
２．小諸城の CG データの作成法
2.1. ３次元データの復元
小諸城は既に建造物の大部分が消失している
ため，実際の建造物を対象に，その寸法を計測することはできない．しかし，現存する大量の古文書には建造物の見取り図や立面図に寸法などが詳細に記録されていたり，使われている材質などの情報が細かく記されていたりする．それらの記されているデータから三次元形状データを作成することで，小諸城を CG で復元することが可能となる．小諸城の古文書は大小あわせて 110 枚ほどが現存しており，保存状態も良い．これらの絵図録は現在のように規格化された用紙ではなく，様々な大きさ，形状の紙に記されている．たとえば本丸の平面図は本丸の地形に合わせた形状の紙に描かれており(図１(a))，また，単に１枚の紙に描かれた絵図面ではなく，複数の紙が重ねて貼られていて，その紙をめくることで建造物の外観と内部を切り替えて表現するなど立体的な表現がなされているものもある(図１(b))．
さらに古文書の中には，城の見取り図のみではなく建築を担当する大工への技術指導書に相当するような文献（図１(c)）も残されており，どのような工法で城が作られているのかといった情報も残されている．図２(左)は絵図録から，３次元形状を取得している様子であり，図２（右）は，その形状情報に色をつけて形状情報を確認している様子である．ただし，形状が元の図面とずれているのは，形状情報は別途寸法情報から３次元座標を獲得しているためである．本研究ではこのように複数の絵図録からの情報を統合し，一つのSupplement 89

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日本色彩学会誌

建造物を復元する．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

は近年復元されたものであるが，復元された大手門を構成する材料の 95%が再利用されたものであるため，当時の材質の調査に用いることができる．実際に存在する部分の建造物の色や質感の計
測はカメラ記録し，再現する．しかし撮影するための物体が既に存在していないので，再現した物
体を直接撮影することができない．そこでは当時の材質を調べ，それと同じ材質を適用する．
カメラ画像からの材質の推定は，対象物の分光
反射率の推定することにより行う．本稿の段階では対象の詳細な反射モデルは構築せずに分光反射率のみで表現する．分光情報は波長400nm-700nm までを 5nm 間隔でサンプリングして 61 個の値で表現し，分光情報をベクトル表現
する．そして RGB 値は 3×1 の行列 ρ ，分光反射率は 61×1 の行列 s，そして RGB 値から分光反射率に変換する行列は 61×3 の行列 M で示すと， ρと s の関係は次式のように書ける．
s  Mρ
(1)(a) 小諸城本丸（小諸城郭絵図）(b) 立体的な作りとなっている絵図録(c)工法を示した絵図録（技術指導書に相当）
図１．小諸城古文書の例（小諸市教育委員会からの資料提供）

このとき M が求まれば ρ から s を計算できるが，ここでは対象の分光反射率の統計的な偏りから求める[3]．
３．レンダリングシステム
3.1. 3D ヘッドマウントディスプレイと没入空間
本研究のレンダリングシステムは，図３で示す
ような 3D ヘッドマウントディスプレイ(Oculusrift)を用いる．このシステムは鑑賞者の頭部に装着し，外光が入らない状態で片目 960×1080 画素（両眼で 1920×1080 画素）で映像を表示する．
左右ずれた画像を表示することで立体視が可能となる．また，ヘッドトラッキング機能が付いているため，鑑賞者の頭部の向きに応じて表示する
画面が動くため鑑賞者は仮想空間内に没入した感覚で CG を鑑賞することができる．

図２．絵図録から３次元データを獲得している様子（左：ワイヤーフレーム，右：色づけ）
2.2.色や質感の計測
小諸城の建造物の質感表現は，古文書に記された材質情報に加えて，現存する建造物からの質感計測を行う．たとえば，現存する小諸城の大手門図３．3D ヘッドマウントディスプレイで CG を鑑賞している様子

Supplement 90

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日本色彩学会誌

3.2. 分光ベースのレンダリングアルゴリズム
記録した小諸城の３次元データを 3DCG としてレンダリングをする．図４は本手法で提案する
レンダリングシステムの概略図である．建造物のCG 生成は分光的な光反射モデルに基づいて計算する．本稿では，物体の光反射を単純な Lambert
モデルで計算する．また 3D ヘッドマウントディ
スプレイを用いることにより画面で映像を見るだけではなく，小諸城の CG 空間内に自分が入り込むような感覚を体験するシステムを開発した．
S    は物体表面の分光反射率 E    は光源の分光分布である．人間が受ける色刺激は，等色関数x( ), y ( ), z ( ) を用いて三刺激値 CIE-XYZ を次式で求める．
 x ( ) 
X 
700


Y  
(2)cos  i E ( ) S ( )  y ( )  d 
 


400
 Z 
 z ( ) 

さらに各ディスプレイの色特性に応じて表示するデバイスのRGB空間へ変換する．ただし，本研
究では，sRGBを仮定しており，図４のうちディスプレイのキャリブレーションは未実装である．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

る．図７はかつて中仕切り門があった現在の場所と中仕切り門の CG 再現結果を比較したものである．図７左の赤枠で囲んだ場所はかつて中仕切り門があった場所である．図 8 は，黒門橋から本丸を眺めるシーンを CG で再現したものであり，図9 は，逆に黒門橋から中仕切り門を眺めるシーン
を CG で再現したものとなる．図 10 は，大手門
を 3D ヘッドマウントディスプレイ用に立体視用に左右ずらした視点で大手門を CG 再現した結果であり，同じく図 11 は三之門，図 12 は中仕切り
門を CG 再現した結果である．
５．まとめ
本研究では小諸城の 3DCG による復元に関する一手法を提案し，小諸城の建造物のいくつかを古文書から情報を読み取り CG で再現した．本稿
では特に分光ベースの没入空間を実現するために３D ヘッドマウントディスプレイを用いた分光
ベースレンダリングシステムを開発した．しかしながら，本稿では，レンダリングシステムの試作にとどまっており，まだ CG 再現の精度について
は実写画像との比較表示を行っていることにとどまっている．しかしながら，既に失われた歴史
建造物の CG 再現精度を検証することは，実物が残っていないため難しい．精度検証の方法を検討する必要がある．
謝辞
本研究を遂行するにあたって，小諸フィルムコ
ミッションセンター会長の牧野和人氏をはじめ
小諸市の方々から全面的な協力をいただいた．ここに深謝する．

図 4．分光ベースのレンダリングシステム
４．実験
これまで述べた手法を用いて小諸城の 3DCG
再現を行った．また，構築した仮想空間内を自由に歩き回れるシステムを開発した．提案手法と計測データは Unity 3D Game Engine と呼ばれるゲームエンジンに実装した．CG 復元した対象は小諸城の敷地内にある大手門，三之御門，中仕切
り門，黒門橋，本丸の一部である．まず，図 5 は現存する小諸城大手門の実物と再現 CG であり，
図 6 は，現存する三之門とそれを CG 再現した結果である．次に，中仕切り門は現在では消失しており，実際の小諸城跡地では通路のみとなってい参考文献[1] C. Sakurai, N. Tanaka and K. Mochizuki:
Real-Time Multi-spectral CG Rendering Method for
Building with Scene Illumination, Proc. of AIC,
pp.639-644, 2015.
[2] 池内克史，倉爪亮，西野恒，佐川立昌，大石岳史，高瀬裕，The Great Buddha Project -大規模文化遺産のデジタルコンテンツ化-，日本バーチ
ャ ル リ ア リ テ ィ 学 会 論 文 誌 , Vol.7, No.1,
pp.103-113, 2002.
[3] N. Tanaka and K. Mochizuki: A digital archive
method based on multispectral imaging withgoniometric multiband camera, The Bulletin ofJapanese Society for the Science of Design. Vol. 61,
No. 3, pp. 35-44, 2014.

Supplement 91

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図５．大手門の実物と再現 CG との比較画像

図 10．立体視用に左右ずらした視点で大手門をCG 再現した結果

図６．三之門の実物と再現 CG との比較画像

図７．中仕切り門の CG 再現画像（左は現在の場
所）

図８．黒門橋から本丸を眺める CG 再現シーン

図 11．立体視用に左右ずらした視点で三之門をCG 再現した結果

図 12．立体視用に左右ずらした視点で中仕切り門を CG 再現した結果

図９．黒門橋から中仕切り門を眺める CG 再現シーン

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

オフィス空間の印象に対する有機 EL 照明の影響
Influence of the OLED lighting on impression of the office space
坂野要輔 Yosuke Sakano

川島祐貴 Yuki Kawashima
永井岳大 Takehiro Nagai
山内泰樹 Yasuki Yamauchi

山形大学大学院理工学研究科
山形大学大学院理工学研究科
山形大学大学院理工学研究科
山形大学大学院理工学研究科



Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University
Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University
Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University
Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University

and
and
and
and

かれているオブジェクト等などが大きく異なる．

キーワード: 印象評価，有機 EL 照明，因子分析．
．はじめに 昨今，有機 EL を用いた照明が開発されている．
白熱電球，蛍光灯，LED に続く次世代照明として注目され，有機 EL 照明（OLED）と称される．
OLED は，従来の照明と異なり非常に薄くコンパクトであり，水銀を用いないことから環境負荷も小さい．また，発熱が少ないことから周囲の環境に影響しにくい，などの利点もある．
さらに OLED の光は太陽光に近く色の見え方が自然で，紫外線や赤外線を含まないため絵画など美術品の退色を防ぐ効果が期待される．そのため実際に美術館や博物館等で活躍が見込まれている．この赤外線や紫外線を含まないという利点
は人に対しても同様で，目や肌にやさしく，色の見え方が太陽光下に近いことからも OLED は人にやさしい照明と謳われている．しかしながら，
その「やさしい」という項目について，なかなか実験的に証明されることはなかった．横山ら 1)は，
リビングルームを模擬した模型空間を用いて，OLED と LED による空間印象に与える影響を調査した．因子分析の結果，”活動性”， ”快適性”，”
作業性”の三つの因子が得られた．中でも OLED
は”快適性”に秀でることが示唆された．これはOLED 照明の分光分布との関係から，模型内に置かれた家具の色の影響に起因すると考えられた．

そのため，実際に OLED で照らされた空間を呈示し，その印象を心理物理的応答として得る実験はまだあまり行われていない．
 以上を踏まえ，本研究ではオフィス空間の模型を作成し，以下の 2 つを目的として実験を行った．
(1)有機 EL 照明と LED 照明を用いて，それぞれの照明がオフィス空間印象に与える影響を調べ
ること(2)オフィス空間内に含まれる色みを変化させたことによる印象に与える影響を調べることである．
 実験 1 2.1 実験環境・方法
 2.1.1 実験環境
実験は暗室内に設置した 2 つの小さなボックス(以下，模型ボックス)を用いて行われた．模型ボックスの寸法は 380mm × 280mm × 185mm であった．一方の模型ボックスの天井に OLED パネ
ル，他方には LED パネルを設置した．照明パネ
ルは模型ボックスの天井部に 4 枚設置した．模型
ボックスの外観を図 1 に示す．

主たる照明空間としては，リビングなどの空間とならび，オフィス空間は長時間の滞在が想定される．快適性が高く，疲労度がオフィス空間においても少ないのであれば，OLED はオフィス空間にも適していると言えるが，両空間では内装や置Supplement 93

図 1 模型ボックス外観(実験 1)

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

 模型ボックス内には，被験者視点から見て左奥にロッカーを 5 基，中央に机 5 台と椅子 5 脚，右壁にブラインドが配置された．それぞれの模型のスケールは 1/12 であった．床に木目調の壁紙，
壁面にモルタル調の壁紙を貼りつけた．天井にもモルタル調の壁紙を貼り付け，4 ヶ所に 90mm×50mm の穴をあけた．この穴が照明として作用す
る．
2.1.2 照明パネル
異なる光源でも，色度を統一して実験を行うた
め RGB の LED の強度を自在にコントロールできるカスタム LED 照明パネル（RGBLED）を作成した．
OLED 照明パネルは Lumiotec 株式会社製のOLED 照明パネル（P07B0507W-A14A，4000K，145mm×145mm）であった．各照明パネルを図2 に示す

図 3 分光分布(a)OLED，(b)RGBLED
表 1 実験で用いた形容詞

落ち着いた
くつろぎやすい
自然な
暖かい
安心な

やわらかい
潤いがある
軽快な
明るい
活気のある

広々とした
集中できる
作業しやすい
開放的な
やさしい

整った
静かな
鮮やかな
派手な
まぶしい

図 2 照明パネル(左:OLED，右:RGBLED)
2.1.3 実験条件
 光源として前述した OLED および RGBLED の2 種類を用いた．また，実験時の模型ボックス内の照度は，各光源で模型中央の机上照度が 750lxになるよう色度は照度と同じく模型中央の机上において一致させ，(x, y)=(0.377,0.399 )であった．
分光分布を図 3 に示す．
2.1.4 評価項目
実験に使用した評価項目を表 1 に示す．
 これらの形容詞は先行研究 1)を参考にオフィス向けに作成した．
2.1.5 視覚的評価スケール VAS
 本研究では評価値の記入に視覚的評価スケー
ル：VAS を用いている．VAS(visual analog scale)は主に数値化しにくい痛みの程度を視覚的に測る指標として使用される．形容詞の印象がどれほど感じたかを記入し，右端からの距離を測定し 0から 100 の 101 段階で読み取り評価値とする．記入例を図 4 に示す．図 4 での評価値は 40 となる．

図 4 視覚的評価スケール：VAS
2.1.4 実験手順
実験の手順は以下の通りである．
(1) 暗室内にて，いずれかの光源で照らされた模型空間を見ながら 3 分間順応(2) 模型空間の印象を形容詞対 20 項目について VAS で用紙に記入(3) 他方の照明ブースに移動 各被験者は各光源を 3 回繰り返して観察し，印象評価を行った．2 種類の順番は被験者に選択させ，観察している光源についての教示は与えなかった．

Supplement 94

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2.1.5 被験者
 被験者は 10 名の日本人（20 代男性 5 名，20
代女性 5 名）で，いずれも色覚正常であった．また実験に関してナイーブであった．
2.2 実験結果
図 5 に，全項目についての，全被験者の評価値の平均を示す．OLED と LED との間に有意差は確認できなかった．

図 5 実験 1 全被験者の評価値平均
3. 実験 2
 3.1 実験環境・方法
 実験 2 では模型ボックスの床にグレーのフェル
ト生地を貼り，ブラインドを白色にすることで色味を極力排除し実験を行った．照明は実験 1 と同じだった中央の机上における色度は(x, y)=(0.377,
0.399)であり，ほぼ実験 1 と同等であった．
 被験者や手順，その他の条件は実験 1 と同様であった．

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

4. 分析
 4.1 因子分析
得られた 20 項目の評価値から本照明条件による共通因子を抽出するために，最尤法によって因子分析した．
 また，因子パターン行列を単純構造に近づけ，各因子の特徴を明確化するためバリマックス回転を施し，因子負荷量と照明別の因子得点を求めた．実験の因子負荷行列を表 2 に示す．
因子負荷量の絶対値が 1 に近いほど因子と項目の結びつきが強い．明瞭化のため各形容詞で因子
負荷量の絶対値が最大である箇所を赤線で囲った．その結果実験 1 では 3 つの因子が抽出された第１因子の主な要素は，”落ち着いた” “安心な”等，リラックスさせるような形容詞を含むことから，”快適性”と名付ける．
第 2 因子の主な要素は，”派手な” “活気のある”
等，活動的な形容詞を含むことから，”活動性”と名付ける．
第 3 因子の主な要素は，”集中できる” “作業しやすい”等，作業効率を向上させるような形容詞を含むことから”作業性”と名付ける．
 また，各因子の因子得点の平均を図 7 に示す．
表 2 因子負荷行列
安心な
やさしい
やわらかい
くつろぎやすい
落ち着いた
暖かい
自然な
派手な
鮮やかな
まぶしい
活気のある
明るい
潤いがある
軽快な
広々とした
開放的な
集中できる
作業しやすい
整った
静かな
因子寄与率
累積因子寄与率 3.2 実験結果
 図 6 に，全項目についての，全被験者の評価値の平均を示す．OLED と LED との間に有意差は確認できなかった．

図 6 実験 2 全被験者の評価値平均

第 39 巻

㻝
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4.2 分散分析
 因子分析で求めた因子得点を用いて分散分析を行った．その結果どの因子でも LED と OLEDとの間に有意差は確認できなかった(p<0.05)が，被験者間で有意差が確認された(p<0.001)．そのたSupplement 95

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日本色彩学会誌

め，本実験では被験者の個人差が非常に大きいものであることがわかる．
 また，快適性因子と活動性因子で実験 1 と実験
2 との間に有意差が確認された(p<0.05)．図 7 より，快適性因子と活動性因子のどちらでも実験 1の方が実験 2 より高い値であることがわかる．

図 7 各因子の因子得点の平均値
5. 考察
 分散分析の結果，本研究では照明条件による有意差は確認できなかった．
 しかし，快適性因子と活動性因子で実験 2 より
実験 1 の方が高い値を示した．これにより，色みのない空間より色みのある空間の方が快適性と活動性に優れると示唆された．
 平手ら 2)の研究によると淡い黄色は快適性が高く,精神性疲労を低減する傾向が見られるとある．
この結果は本研究の色みのある空間の方が色みのない空間より快適性と活動性に優れるという結果と一致する．
その要因として実験 1 と実験 2 で机上の色度はほぼ同等であったものの，実験 2 床面がグレーであったのに対し，実験 1 では色の淡い木目調のシートであったため，実験 1 の方が淡い黄色の空間として知覚された可能性があげられる．
また，本研究では，横山ら 1)の研究のように照明間での差が確認できなかった．その要因として，
横山ら 1)の研究ではリビング空間を模擬したのに対し，本研究ではオフィス空間を模擬したため，相対的に色みが小さかったことが考えられる．そのため，照明間の差を明確にするためには空間内に含まれる色みを大きくすることが必要であると考えられる．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

6. まとめ 照明のオフィス空間印象に対する影響を調査するために，オフィス模型空間を用いて印象評価実験を行った．因子分析の結果，”快適性”，“活動性”，“作業性”の 3 因子が抽出された．
 分散分析の結果より，照明条件間での差は確認できなかったが，快適性と活動性において色みの無い空間よりも色みのある空間の方が優れることが確認された．
 また，今後の課題として，照明間の差を確認するために，より多くの色みを含む空間を用いる必要がある．
今回は模型空間を用い，被験者は模型空間を外から観察したが，実空間であれば被験者は照明光の下にいる状態にいる．その照明光との関係が異なるため，実空間では本実験で獲得された結果がそのまま当てはまらない可能性がある．そのため，実空間での印象を評価することも必要であると考えられる．
参考文献
1) R. Yokoyama, Y. Kawashima, T. Nagai, T.
Ishida, and Y. Yamauchi,“IMPRESSION
OF THE SPACE UNDER THE FLAT TYPE
LIGHTING － COMPARISON BETWEENOLED AND LED－”ACA2013 Asia Color
Association Conference, Thai, 2013.
2) 平手 小太郎，宗方 淳，吉澤 望，江 欣宸，
李 東起，“LED 照明環境における光色のあり方に閲する基礎的研究”，住宅総合研究財団研
究論文集，36，pp.305-316(2009)

Supplement 96

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

イラストキャラクターの髪色印象の回帰分析とその応用
Regression analysis of hair color of character with impression
and its application
土居元紀
井上 拓
折立純平
酒井英樹
小森政嗣

Motonori Doi
Taku Inoue
Junpei Oritate
Hideki Sakai
Masashi Komori

大阪電気通信大学
大阪電気通信大学
大阪電気通信大学
大阪市立大学 大学院
大阪電気通信大学

Keywords: イラスト，髪色，印象，回帰分析，画像合成．
１．はじめにイラストやアニメーションでは人物キャラク
ターの髪色に現実では見かけることのない独特で多様な色を用いることがある．髪色は，キャラクターの個性に大きく影響すると考えられる．写真の人物の髪色を変化させて特徴的かどうかを調査して解析した研究例はある[1]が，イラストやアニメーションで表現される多様な髪色がどのような性格印象を与えるか調査することは重要である．また，近年イラスト作成はインターネッ
トでアマチュアも参加できる環境が進んだこともあり，多くの人が行っている．人物の性格設定
から髪の色を提案できれば，イラスト作成に役立つと考えられる．
筆者らは以前髪の色とキャラクターの性格印
象の関連についてアンケートに基づき調査した[2]．この調査において髪色が与える性格印象の傾向が明らかになった．しかし，画像群から性格印
象に合う画像を抽出し，順位付けしてもらうという調査方法だったため，調査結果の解析が難しかった．また，髪色だけでなく髪型や目つきも考慮したため解析が複雑となった．よって今回，解析の容易さを考慮して，提示画像の種類を減らし，それぞれの提示画像について性格印象に関する 5
段階評価をするよう調査方法を変更した．そして，調査結果に対して髪色を目的変数，印象を説明変数として回帰分析を行った．さらに，回帰分析で得られた回帰直線を用いることにより，各性格印
象の度合いから，適した髪色を提示する方法を提案する．

Osaka Electro-communication University
Osaka Electro-communication University
Osaka Electro-communication University
Osaka City University, Graduate School
Osaka Electro-communication University

２．髪色と印象の調査
髪色と印象の調査はパーソナルコンピュータのモニタ上にイラストを提示して，25 名（男性15 名，女性 10 名）の実験参加者にその髪色に対する性格印象 4 項目の一致度を最高「5」で最低「1」の 5 段階で評価してもらった．イラストは
男女それぞれ、髪型 2 種類（ショート，ロング）、
色 10 色（白、黒、赤、茶、黄、緑、水、青、紫、桃）の各要素を変化させた組み合わせ 40 種類である．図 1 に画像の一部を示す．性格印象については，性格を 5 類型に分類した YG（矢田部ギルフォード）性格検査[3,4]を参考に「熱血」「クール」「優しい」「ユニーク（個性的）」の 4 種類とした．YG 性格検査における平均型は考慮しなかった．
調査の結果，髪色毎に性格印象との関連がわかった．熱血度数が最も高かったのは性別や髪の長さに左右されることなく赤色の髪だった．クール
度数は黒や白，あるいは青や水色の寒色系において高い傾向があった，優しい度数は黒や茶および緑で高かった．ユニーク度数は桃色が高かった．
これらの結果は，キャラクターの性別や髪型によりやや傾向が異なる場合があった．また，前回の調査同様，実験参加者の性別により傾向が異なる場合があった．

Supplement 97

図 1 キャラクター画像の一部

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日本色彩学会誌

３．髪色と性格印象の重回帰分析
調査の結果を分析するために，キャラクターの
性別，髪型ごとに，髪色を目的変数，印象を説明
変数として回帰分析を行った．髪色を目的変数とするにあたり，どのように数値化するかを検討した．いくつかの表色系での回帰分析試行の結果及びキャラクター作成における色選択の便宜を考慮して Adobe Photoshop での Lab の各値を用いることを決定した．
重回帰分析の結果得られた各 Lab 値に対する性格印象の係数および切片を表 1 に示す．なお，
重相関係数は最大で 0.53，最小で 0.21 だった．
同じ性別でも髪型によって大きく係数の傾向が異なることがわかった．
４．性格印象の度合いによる髪色の提示
回帰直線の式に各性格印象の度数を代入する
ことにより，適した髪色の Lab 値を提示することができる．男性ショートの場合の式を以下に示す．
なお，式中 x1, x2, x3, x4 はそれぞれ熱血，クール，
優しい，ユニークの度数を示す．
L=-0.82x1+0.55x2-138x3+6.42x4+44.14
a=9.31x1-5.16x2-7.82x3+3.43x4+17.55(1)b=10.19x1-6.76x2-6.02x3+3.24x4+18.95
各度数の組み合わせを{熱血，クール，優しい，ユ ニ ー ク } と し た と き ， {5,1,1,1} ， {1,5,1,1} ，{1,1,5,1}，{1,1,1,5}として推定した髪色のイラス
トを図 2(a)に示す．アンケートの傾向をほぼ反映した髪色となった．
また，女性ロングについて各度数の組み合わせ
を，{5,1,1,1}，{5,1,3,1}，{5,1,1,3}として推定した
髪色のイラストを図 2(b)に示す．熱血に他の性格印象を加えることで異なる髪色を推定できた．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

頂き，また評価実験にもご協力頂きました，森美咲さんに深く感謝いたします．
参考文献
1) 小松 佐穂子，箱田 裕司：髪の色が人物印象に与える効果 : 平凡な顔と個性的な顔における違い，電子情報通信学会技術報告HIP2001-68(2001) 7-122) 土居 元紀，森 美咲，酒井 英樹：アニメーションキャラクターの髪色の与える性格印象，日本
色彩学会第45回全国大会発表論文集 (2014) 252-253
3) 矢田部 達郎：性格自己診断検査の作製，京都大学文学部研究紀要 3 (1954) 71-167
4) 中井 節雄：人事検査法 : Y-G性格検査・キャッテル知能検査・クレペリン作業検査応用実務手引，竹井機器工業 (1978) 92-93
表 1 重回帰分析による回帰直線の係数と切片
性別 色
髪型

熱血

男性 L
ショ a
ート b
男性 L
ロン a
グ b

-0.82

女性 L
ショ a
ート b
女性 L
ロン a
グ b

クール 優しい ユニー
ク

切片

9.31

0.55

-5.16

-1.38

6.42

44.14

10.19

-6.76

-6.02

3.24

18.95

11.00

-3.80

-8.37

5.07

9.20

-5.38

-1.16

-2.49

6.75

15.73

-1.78

-4.67

3.20 -11.79
2.70

58.98

-3.47

-0.34

-1.09

8.35

46.84

7.85

-6.86 -12.87

1.91

60.67

-2.78

-0.84

5.30 -13.00

5.58

13.13

-7.82
0.09

-4.70

-9.02 -10.66
-3.57

-5.98

3.43
7.12
2.80

1.52

17.55
47.74
53.65
63.40

11.62

５．まとめ
イラストのキャラクターの髪色と性格印象について調査し，
「熱血」
，
「クール」
，
「優しい」，「ユニーク」それぞれの性格印象と髪色の関係を回帰分析により解析した．また，回帰分析で得られた回帰直線を用いて，性格印象の度合いに対応した髪色を提示する方法を提案し，実際にいくつかの度数の組み合わせに対する髪色を生成した．
謝辞
アンケート調査用のキャラクター画像を作成

Supplement 98{5,1,1,1}{1,5,1,1} {1,1,5,1}(a) 男性ショート{1,1,1,5}{5,1,1,1} {5,1,3,1} {5,1,1,3}(b)女性ロング
図2 推定した髪色のキャラクター画像{熱血，クール，優しい，ユニーク}

P-1

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

室内空間における色の見えを再現する D-up viewer の作成と評価
Development of D-up viewer
for correct color perception in an interior space
Shinichi Oyama
尾山 真一Yuta Uehara
上原 佑太
川澄 未来子 Mikiko Kawasumi
Chanprapha Phuangsuwan
Kamron Yongsue


Meijo University
名城大学
Meijo University
名城大学
Meijo University
名城大学
Rajamangala Univ．of Tech． Thanyaburi， Thailand
Rajamangala Univ．of Tech． Thanyaburi， Thailand

Keywords： 色恒常性，D-up viewer，室内空間
１はじめに
雑誌やカタログの中で見た商品の色彩を実空間の中で見た時に異なる色彩に感じることがある．この現象は，ヒトの目がもつ色の恒常性という仕組みによるもので，照明条件や周辺刺激に応じて対象物の色の見えが自動的に補正されて知覚されるために起こると考えられている．
先行研究 1）では，被験者がのぞき穴を通じて片目で正面に置かれた室内画像（印刷物）を見ると，あたかも三次元の実空間の中に居ながら眺めているよ
うに知覚できる D-up viewer を作成し，その使用有無によって印刷物の色の見えが変化することを確認した．今回は図 1 のような車室内画像を印刷物ではなくディスプレイ上に表示させ， D-up viewer の使用有無による明るさの見えの差を比較し D-up
viewer の利活用性を検討した．

る．今回は，図 1 の車室内空間の見えを再現できる
ように視距離や視野角を計算し，ディスプレイ
（EIZO，FlexScan2100，21．3 インチ）の大きさに合わせて装置を設計した（図 3）．輝度計（コニカ
ミノルタ製，LS-110）で画面上 5 点の輝度を測定し均一性を確認した上で，実際の車室内空間の輝度値に近づけるように調節した．完成した D-up viewer
を通して片眼で車室内画像を観察したところ，実際に後部座席に乗車して眺めているように知覚されることが確認できた．D-up viewer を使わずにディスプレイを観察した場合より，立体的な空間を感じることができる．

図 2 作成した D-up viewer

図 1 車室内空間の写真画像
２.D-up viewer の作成ディスプレイに表示した室内画像を 3 次元的にリアルに知覚でき，実際にその空間の中にいるように感じられる D-up viewer を作成した（図 2）．D-upviewer はのぞき穴を通じて正面に置かれた写真画
像を観察する箱型の装置である．内側は光沢のない
黒い壁で覆われており，ディスプレイのフレームを含めて，画像以外のものは見えない設計になっていSupplement 99

車室内空間        D-up viewer

図 3 視距離と視野角P-1

日本色彩学会誌

３． 色の見えの測定実験
３．１．実験方法
D-up viewer の有無による色の見えの違いを比較するにあたり，今回はまず明るさの見えに注目することにした．対象とする室内画像としては図 1 の車室内空間の画像を用い，明るさの見えを比較する観察ポイントとして，異なる材質や色を持つ 7 点を選定した（図 4）
．被験者はまず D-up viewer を通して観察した時に各点において感じられる白味量と黒味量を合計 100%になるように回答した．次に D-up
viewer を通して観察される明るさを基準とし D-up
viewer を使用せずに観察される明るさを 5 段階（暗い，やや暗い，同じ，やや明るい，明るい）で判断した．試行回数は 5 回，各点の回答順はランダムとし，被験者は色覚異常のない 3 人で実施した．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図 5 D-up viewer 使用時の白味量の測定結果

図 6 D-up viewer 有無による明暗差の測定結果
図 4 観察ポイント
３．２． 実験結果
以降では被験者 3 人の結果の平均を示す．図 5 は観察ポイント A~G に対して D-up viewer 使用時に感じられた白味量をまとめた結果である．黒味量も同時に回答してもらったが，合計 100%で両者連動しているためここでは白味量の結果のみを示す．図から A と D は暗い素材，E~G は明るい素材として見えていることがわかる．
また，
図 6 は D-up viewer
使用時の見えを基準にした時の未使用時の明るさの見え（相対差）を示している．D-up viewer 使用時の明るさの見えを 0 とした時，ほとんどの観測ポイントにおいて未使用時はほぼ同じか暗くなる方へ感じている様子が読み取れる．
図 5~6 の結果を合わせると，白味が低い素材（A，
D：暗い色の樹脂部品）では，D-up viewer の有無
によりほとんど見えの差がないのに対し，白味の高い素材（E：明るい色の樹脂部品，F，G：明るい色の布部品，B：メタリック塗装された樹脂部品）では D-up viewer を通した方がより明るく感じる傾向があることがわかる．なお，C はハザードランプのボタンで鮮やかな赤色であるが，D-up viewer の有無により明暗差が最も大きく感じられることもわかった．

４． まとめ
ディスプレイに表示した室内空間の写真画像を観察することができる D-up viewer を作成し，3 次元空間としてリアルに感じられることを確認できた．
また，車室内空間の画像を対象に D-up viewer の使用有無による明るさの見えの差を測定した結果，白味が高い素材に対して D-up viewer 使用時の方がより明るく感じられ，特に色味の高い鮮やかな素材において最も差がひらくことがわかった．これは，製品を実空間で見る時とオンラインカタログで見る時とで明るさの見えに差が出るケースに相当する．例
えば，車のショールームで内装のバリエーションを
すべて現物で確認することは難しいため，ディスプ
レイ表示された画像と D-up viewer とを使ってリアルな見えを確認できるようになれば便利で顧客満足度の向上にも繋がる．今後は，見えの差が生じる条
件をさらに詳しく検証していくとともに，D-up
viewer の小型化・簡易化についても取り組む予定で
ある．
参考文献
1） Chanprapha PHUANGSUWAN，et al．
： ColorConstancy Demonstrated in a Photographic
Picture by Means of a D-up Viewer， OPTICALREVIEW， Vol． 20， No． 1， pp．74-81， 2013．

Supplement 100

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

PCCS 表色系の iPad ディスプレイ上における RGB 値の視感測色
A study of visual measurement of PCCS’s RGB value on iPad display
若田忠之

Tadayuki Wakata

齋藤美穂

Miho Saito

早稲田大学人間科学学術院
早稲田大学人間科学
学術院

Keywords: PCCS、RGB 値、測色１．はじめに色彩をテーマとして科学的な研究を行う上では、色の再現性は非常に重要な点である。しかし、多数の色を調色し、作成するにはかなりのコストが必要となる。近年はディスプレイの技術発展なども進み、電子媒体上での色再現も可能となったが、その一方でディスプレイの性能差などもあり、画一的な測色値などがないのが現状である。そこで本研究ではデバイスを限定した上で、カラーカー
ドの視感測色を試みることを目的とした。
２．方法
色 刺 激 ： Practical Color Co-ordinate System(PCCS)における 12 トーン(vivid:v, bright:b, strong:s,
deep:dp,

light:lt,

soft:sf,

dull:d,dark:dk,

pale:p,light

grayish:ltg, grayish:g, dark grayish:dkg)×12 色相(2R, 4rO,

6yO, 8Y, 10YG, 12G, 14BG, 16gB, 18B, 20V, 22P, 24RP)の有彩色 144 色および無彩色 9 色(Bk, 2.5Gy, 3.5Gy, 4.5Gy,

5.5Gy, 6.5Gy, 7.5Gy, 8.5Gy, W)の全 153 色を用いた。

上記の 153 色のカラーカード(PCCS ハーモニッ
クカード 201: 日本色彩研究所株式会社)を 3 ㎝×
3 ㎝の大きさで 9 ㎝×9 ㎝の白色の色上質紙を台紙の中央に貼り付けた(図 1)。
ディスプレイ：iPad Air(apple)を使用した。性能については 2,048 × 1,536 ピクセル解像度、264
ppi であった。実験時には画面の輝度設定は最大値で固定とした。
照明環境：暗室内に設置した光源装置（Macbeth
Judge 2）における D65 光源を用いた。
測色方法：iPad air については sRGB 値で色管理を行っているため、スライドの操作によって
sRGB 値を変化させることができるアプリケーシ
ョンを作成した。画面上の色の大きさについてはカラーカードと同様に 3 ㎝×3 ㎝とした(図 2)。
提示方法：iPad は台座を設置し、床面からの角度
は 70 度とした。画面上部の色提示位置と並行とFaculty of Human Sciences, Waseda
University
Faculty of Human Sciences, Waseda
University

なる左側にカラーカードを設置した。
観察者は椅子に座り、画面から約 50 ㎝の位置から画面およびカラーカードを観察した。
確信度評価：測色結果についてどの程度自身をもって色を再現できたかを、「全くできない」から「完全にできた」
までの 10 段階で評価を行った。
色彩に対する能力：観察者ごとの色彩能力を測定する為、色彩能力テスター（日本色彩研究所株式会社)によって測定を行った。HVC 識別テスト、3
点識別テスト、目測補完テストを用いた。複数段
階あるテストについては初級のみを使用した。
観察者：6 名の大学生（平均 20.7±0.8 歳、男女比2:4）が参加した。
実験手続き：5 分間の暗順応を行った後、色彩能力
テスターを行った。全ての観察者で共通して目測
補完テストは最後に行い、HVC 識別テスト、3 点識別テストは観察者ごとに順序が異なった。各テス
ト内の色順等は全てランダムとした。その後、アプリケーションによって測色を行った。色刺激の提示順はカウンターバランスに考慮した。必要な場合には適宜休憩を設け、休憩間に実験条件以外の照明条件に晒された場合は再度暗順応を行った。
３．結果
実験結果は sRGB 値であるため、RGB 値に置き換えた上で XYZ 表色系に変換し、その後 L*a*b*
表色系に変換を行った(表 1)。それぞれの変換については次式(式 1～式 3)を用いた。sRGB 値から L*a*b*表色系は各被験者ごとに行った後に
L*a*b*値のそれぞれの値の平均値を求めた(表 1)。

図 1．カラーカード刺激例

図 2.測色 iPad アプリケーション画面

Supplement 101

P-2

日本色彩学会誌

また、表 1 には L*a*b*の平均から再度ｓRGB 値に逆変換を行った値を示す。
既存の値との比較の為、「デジタル色彩マニュア
ル(2004), 財団法人日本色彩研究所, pp.229 (以sRGB から RGB への置き換え(式 1)※sR を例として示す。sG および sB も同様の計算を用いた/> 0.0392156≦ 0.0392156

式(1.1)

式(1.2)

RGB から XYZ への変換 (式 2)式(2)XYZ から L*a*b*への変換 (式 3)/> 0.008856≦ 0.008856

式(3.1.1)

式(3.1.2)式(3.2)

式(3.3)
D65 White: Xn = 95.0450 / Yn = 100 / Zn = 108.8917

metric Chroma(C*ab)および色相角(hab) (式 4)式(4.1)
式(4.2)

色差ΔE*ab および明度差:ΔL*、彩度差ΔC*ab、
色相差ΔH*ab (式 5)式(5.1)
式(5.2)
式(5.3)
式(5.3)

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

下 DCM と表記)」に掲載されている sRGB 値を用いた。DCM の値も同様の式を用いて L*a*b*
値に置き換えた(表 2)。それぞれの色差を検討す
るため、式 4 を用いて metric Chroma である[C*ab]、色相角として[hab]を求めた後、式 5 を用
い て [ΔL*( 明 度 差 )] 、 [ΔC*ab( 彩 度 差 )] 、
[ ΔH*ab(色相差)]、[ΔE*94(色差)]を求めた(表 3)。
確信度評価についても、平均値および標準偏差を算出し、表 1 に示した。
４．考察
L*値 a*値 b*値のバラつき：実験結果におけるL*a*b*値の標準偏差に着目すると、L*値のバラつきは小さく、a*値、b*値のバラつきは色によって大きいものと小さいもが見られた。特に、v トーンでは a*値、b*値ともに 20V が最も大きな値を示し、その他のトーンでも a*値については dp、dk などでバラつきが大きかった。各色相に着目す
ると、a*値においては 20V、22P、18P などと青系、紫系の色のバラつきが大きく、b*値では 2R、8Y、6yO などの赤系、黄色系の色のバラつきが大きい傾向が示された(表 1)。
確信度評価：確信度は高彩度系（v、s、dp）の14BG、16gB が低い傾向が示された。しかし、これらの色は実験結果における L*a*b*値の標準偏差や実験結果と DCM との色差で著しく大きな値を示しているわけではないことから、心理的な影響であると考えられる(表 1)。
色差：クロマを表す C*ab の差に着目すると、全体的に正の値を示した。色差の計算過程では[実験結果‐DCM]としているため、DCM と比較して彩度は上がっていると考えられる。また、全体的な傾向としては 14BG～22P で彩度がマイナスになるトーンが多いことから、暖色系の色はよりあ
ざやかに感じていると考えられる。色差である
ΔE*94 では、全体的な傾向として 2R、4rO、6yOなどの暖色系の色の値が大きい傾向がみられた。
また、無彩色では、黒を除いては白に近づくほど色差が大きくなる傾向がみられた。ただ、無彩色の中では黒が最も色が大きいことが示された。
参考文献

式(5.4)

1) 財団法人日本色彩研究所編(2004)、デジタル色彩マニュアル、
日本色彩研究所
2)藤野真(2009), プリンタでの色変換処理とカラーマネージメ

式
式(5.5)
SL= 1 / SC= 1+ 0.045C*ab/

SH= 1+ 0.0145C*abkL = kC = kH = 1

ントワークフロー, 日本写真学会誌, 72(2), pp.72-77
4) 篠田博之

藤枝一郎(2007)、色彩工学入門 定量的な色の理解と活用、森北出版株式会社

Supplement 102

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

表 1. 実験結果における L*a*b*値の平均値、L*a*b*値の平均値から sRGB 値への逆変換値および確信度評価平均値
色名
v2
v4
v6
v8
v10
v12
v14
v16
v18
v20
v22
v24
b2
b4
b6
b8
b10
b12
b14
b16
b18
b20
b22
b24
s2
s4
s6
s8
s10
s12
s14
s16
s18
s20
s22
s24
dp2
dp4
dp6
dp8
dp10
dp12
dp14
dp16
dp18
dp20
dp22
dp24
lt2
lt4
lt6
lt8
lt10
lt12
lt14
lt16
lt18
lt20
lt22
lt24
sf2
sf4
sf6
sf8
sf10
sf12
sf14
sf16
sf18
sf20
sf22
sf24

L*
48.56 (2.30)
57.83 (3.43)
70.97 (2.16)
80.69 (2.49)
74.83 (3.98)
58.47 (2.56)
48.09 (4.78)
49.38 (3.13)
39.45 (3.14)
33.53 (3.31)
31.55 (4.37)
39.81 (3.56)
63.15 (3.36)
64.86 (2.63)
73.81 (1.81)
83.54 (3.76)
77.33 (3.72)
67.44 (4.44)
62.55 (2.82)
60.81 (5.51)
48.49 (3.69)
48.80 (2.96)
49.33 (3.42)
59.05 (3.89)
48.46 (5.02)
52.71 (2.01)
68.56 (1.95)
77.57 (2.47)
67.91 (3.84)
51.26 (3.13)
50.11 (3.68)
46.17 (1.87)
37.47 (1.76)
32.95 (4.88)
35.56 (3.76)
40.33 (4.68)
38.11 (5.45)
41.33 (4.91)
53.99 (4.88)
62.35 (4.00)
53.86 (3.84)
42.34 (3.22)
40.14 (3.26)
36.95 (1.51)
29.90 (2.89)
23.82 (5.90)
26.66 (1.80)
31.13 (2.65)
77.35 (2.21)
79.54 (3.49)
84.33 (1.96)
88.17 (2.89)
88.37 (3.88)
83.52 (2.96)
80.42 (4.61)
74.30 (2.75)
63.79 (4.87)
67.01 (3.13)
65.79 (5.93)
71.95 (1.74)
63.74 (2.27)
68.38 (4.06)
71.86 (3.58)
74.78 (4.03)
69.73 (5.38)
68.46 (0.80)
61.76 (2.73)
55.04 (5.93)
50.89 (4.05)
51.01 (4.61)
52.68 (2.43)
57.23 (2.89)

a*
b*
sR
sG
sB
68.28 (4.87)
33.89 (13.52) 221.82 37.97 62.69
58.25 (3.97)
65.17 (5.28) 243.72 85.47 14.28
28.91 (3.09)
68.22 (6.77) 247.83 150.80 39.17
6.81 (2.36)
80.11 (3.19) 247.96 192.47 20.95-26.65 (6.61)
71.41 (5.72) 172.80 195.07 27.99-50.47 (3.58)
24.94 (3.59)
17.79 161.06 94.71-35.11 (2.91)
2.36 (1.78)
1.29 129.18 109.19-20.14 (3.07) -21.93 (3.30)
1.76 128.48 153.82
3.86 (5.28) -42.99 (4.19)
13.98 94.97 163.11
34.29 (17.46) -51.79 (14.11) 79.86 62.24 162.13
48.22 (9.99) -34.17 (8.48) 119.95 36.98 128.65
59.73 (5.12)-4.35 (5.05) 174.69 32.94 102.82
57.94 (6.97)
26.63 (2.20) 253.68 102.78 108.95
47.93 (3.26)
47.08 (5.92) 250.63 117.85 75.10
27.82 (3.29)
67.85 (9.50) 255.26 159.25 48.64
0.72 (2.33)
79.95 (7.49) 247.26 204.13 33.43-22.22 (3.84)
65.78 (9.80) 186.46 199.96 56.96-48.85 (3.72)
25.68 (2.38)
66.73 185.20 115.90-40.10 (4.78)
2.13 (3.85)
35.38 169.61 146.30-25.58 (5.34) -21.83 (4.79)
20.26 160.78 184.30-3.90 (3.45) -36.08 (3.89)
45.10 120.26 175.83
23.93 (5.98) -40.47 (7.25) 117.60 105.06 184.69
38.72 (5.99) -24.95 (6.51) 161.41 92.26 160.13
53.92 (2.92)
2.88 (3.49) 227.34 98.47 139.17
62.04 (8.98)
30.94 (7.53) 213.48 52.93 66.83
50.91 (1.69)
53.79 (6.34) 216.81 81.51 31.72
31.44 (4.15)
66.14 (4.55) 243.40 142.43 38.67
3.06 (3.32)
71.49 (8.69) 230.81 186.52 44.44-21.12 (3.66)
58.63 (6.20) 159.30 173.86 49.36-45.76 (3.76)
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0.73 (3.69)
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23.22 (7.12)
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1.71 (9.96)
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1.47 95.70 112.85
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19.31 72.11 122.04
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29.10 (4.11)
4.99 (2.51) 187.81 117.68 129.82

確信度評価

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色名
d2
d4
d6
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d10
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dk4
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dk14
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dk18
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W
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Bk

L*
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a*
b*
sR
sG
sB
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0.49 (1.77)
0.40 (1.18)
57.10 55.80 55.48
0.26 (3.08)-0.69 (3.61)
18.00 17.99 19.18※括弧内の値は標準偏差を示す※L*a*b*値の平均値から sRGB 値への逆変換には以下の式を用いた。本文中の式の逆計算であるが、ここに示す。

※式(2)の逆行列※sG および sB も同様

Supplement 103

確信度評価

6.67
7.33
7.83
7.67
7.17
6.67
8.33
7.67
7.50
7.00
7.67
7.17
7.00
8.00
7.50
7.50
7.67
7.83
7.50
7.50
6.83
7.33
7.83
7.50
7.83
7.17
7.50
6.67
6.67
6.67
7.67
6.83
7.00
6.83
7.33
6.33
6.67
6.00
7.00
7.50
7.67
6.67
8.33
7.33
7.67
7.83
7.00
6.17
7.00
7.67
6.33
7.50
7.17
7.33
7.33
7.17
7.00
7.50
7.00
6.50
7.33
8.33
7.50
6.67
7.33
7.17
7.33
6.50
6.50
7.17
7.33
7.33
8.00
7.17
7.17
7.17
7.17
6.83
7.83
7.33
7.67

(1.97)(1.37)(0.75)(1.37)(1.83)(1.21)(1.21)(1.63)(1.05)(1.79)(0.82)(0.98)(1.79)(1.10)(1.52)(1.05)(1.63)(1.47)(1.05)(1.52)(2.04)(1.21)(1.17)(1.38)(1.47)(2.23)(1.64)(2.42)(1.37)(2.42)(1.03)(1.83)(1.55)(1.72)(1.03)(1.63)(1.75)(1.79)(1.90)(1.64)(1.97)(2.07)(1.37)(1.97)(0.82)(1.47)(1.67)(2.40)(2.19)(2.07)(2.42)(1.76)(1.47)(0.52)(1.03)(1.72)(2.45)(1.22)(2.68)(1.76)(1.97)(0.82)(1.22)(1.21)(1.03)(1.94)(1.63)(2.07)(2.17)(1.83)(1.63)(2.16)(1.26)(2.40)(1.47)(1.17)(1.83)(1.60)(1.72)(1.97)(1.86)

P-2

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

表 2. DCM における L*a*b*値の平均値、L*a*b*値の平均値から sRGB 値への逆変換値および確信度評価平均値
v2
v4
v6
v8
v10
v12
v14
v16
v18
v20
v22
v24
b2
b4
b6
b8
b10
b12
b14
b16
b18
b20
b22
b24
s2
s4
s6
s8
s10
s12
s14
s16
s18
s20
s22
s24
dp2
dp4
dp6
dp8
dp10
dp12
dp14
dp16
dp18
dp20
dp22
dp24

L*
a*
b*
46.06 62.22 25.09
56.17 52.33 56.65
70.52 23.08 73.76
79.81 -1.14 81.16
71.21 -24.22 72.37
55.76 -48.02 22.28
49.77 -32.64 -3.29
44.64 -16.50 -22.87
38.87
5.21 -43.85
36.12 25.67 -45.11
35.88 43.02 -31.80
40.35 55.09 -5.65
60.69 50.68 22.23
66.00 43.02 44.16
75.66 21.53 67.82
85.55 -3.00 77.72
76.10 -23.25 69.00
66.48 -47.10 22.73
61.34 -35.63 -4.53
56.61 -21.68 -22.43
51.27 -4.62 -39.31
51.08 17.03 -37.06
50.80 34.32 -25.56
56.10 44.93 -1.74
46.06 53.65 22.26
50.63 44.45 44.82
66.05 22.25 67.93
76.02 -1.55 77.28
66.35 -22.08 64.88
51.31 -44.42 19.65
46.01 -29.02 -4.11
43.25 -15.78 -20.22
37.24
1.95 -37.45
36.13 21.86 -40.27
35.81 37.77 -28.26
40.41 46.67 -4.50
35.80 54.16 19.63
40.48 43.34 40.95
51.82 22.08 58.63
61.13 -0.22 63.23
56.34 -20.62 58.52
40.84 -38.77 17.60
38.56 -25.54 -5.52
31.79 -13.60 -17.66
24.17
5.41 -34.78
25.89 23.90 -38.86
25.78 37.16 -27.25
30.11 47.38 -6.97

v2
v4
v6
v8
v10
v12
v14
v16
v18
v20
v22
v24
b2
b4
b6
b8
b10
b12
b14
b16
b18
b20
b22
b24
s2
s4
s6
s8
s10
s12
s14
s16
s18
s20
s22
s24
dp2
dp4
dp6
dp8
dp10
dp12
dp14
dp16
dp18
dp20
dp22
dp24

Δ E* 94
8.6322
7.34407.65387.25444.4111
4.19365.91885.9342
1.71458.29266.32624.13236.66434.7822
6.07524.5446
4.1702
3.27077.25085.59454.76796.84824.31128.24878.86647.78078.64879.02308.85137.20867.60663.40341.04496.07702.24885.76285.90273.8402
3.54535.190943.53365.42557.0997
6.27716.64084.77694.7011
3.7837

sR
205
230
239
233
167
15
3
6
16
80
126
170
235
247
252
247
182
66
35
31
37
114
158
204
194
201
223
220
155
14
17
25
26
80
121
160
163
168
178
175
128
0
0
0
0
60
95
131

sG
45
89
154
195
184
153
133
115
93
74
55
45
105
126
169
212
197
182
165
148
128
115
100
101
61
84
143
185
170
140
122
111
90
76
60
58
28
59
107
145
143
111
102
82
58
51
36
28

sB
71
34
11
0
0
93
123
143
163
158
136
106
110
83
53
49
43
119
155
174
189
185
165
139
75
45
21
6
23
87
115
135
148
150
130
104
56
29
3
14
9
66
99
102
110
121
103
83

lt2
lt4
lt6
lt8
lt10
lt12
lt14
lt16
lt18
lt20
lt22
lt24
sf2
sf4
sf6
sf8
sf10
sf12
sf14
sf16
sf18
sf20
sf22
sf24
d2
d4
d6
d8
d10
d12
d14
d16
d18
d20
d22
d24
dk2
dk4
dk6
dk8
dk10
dk12
dk14
dk16
dk18
dk20
dk22
dk24

L*
a*
b*
75.82 26.88 12.56
80.34 22.50 21.74
85.50 10.49 32.93
90.24 -4.27 44.51
85.53 -14.97 38.91
80.65 -27.97 14.60
76.29 -26.32 -2.02
71.13 -16.57 -14.62
66.28 -4.16 -20.25
66.18
7.61 -20.24
66.11 17.26 -13.45
70.71 24.46 -0.10
60.88 27.35 12.00
66.10 24.66 23.41
70.74 12.80 37.56
75.80 -2.65 43.16
70.81 -14.24 36.78
66.36 -26.91 13.09
61.33 -26.04 -3.27
56.65 -15.97 -15.39
51.11 -3.08 -21.49
50.89
8.59 -21.08
50.91 18.70 -14.39
56.20 25.90 -0.83
46.26 29.62 12.54
50.91 25.88 23.82
56.28 14.74 37.80
61.15 -0.99 43.25
56.47 -14.41 36.95
51.10 -25.73 12.27
46.57 -25.12 -4.41
38.12 -10.09 -20.86
36.15 -2.25 -23.87
36.15 10.77 -23.10
35.94 21.22 -16.38
40.71 27.78 -1.95
25.68 29.41
7.32
30.06 26.78 20.05
36.06 14.25 34.48
40.70
0.57 38.08
36.29 -12.89 31.98
30.69 -22.52
9.36
25.92 -18.24 -4.70
26.17 -12.06 -14.14
20.33 -0.66 -21.91
20.32 10.87 -20.44
20.25 18.79 -14.31
25.76 26.51 -4.86

lt2
lt4
lt6
lt8
lt10
lt12
lt14
lt16
lt18
lt20
lt22
lt24
sf2
sf4
sf6
sf8
sf10
sf12
sf14
sf16
sf18
sf20
sf22
sf24
d2
d4
d6
d8
d10
d12
d14
d16
d18
d20
d22
d24
dk2
dk4
dk6
dk8
dk10
dk12
dk14
dk16
dk18
dk20
dk22
dk24

Δ E* 94
6.50682.36172.24134.87303.23885.9663
6.13746.32592.87612.46843.85895.60707.5611
5.66795.10095.40152.27294.51635.29293.8582
4.97691.92403.0871
6.11473.73953.41943.79351.8132
1.82902.7931
3.83309.3963
4.9446
4.57755.65603.9732
5.57777.46484.1645
4.5772
1.59412.66664.77485.46116.91173.76685.75625.9626

sR
242
253
254
248
212
153
125
119
130
156
181
216
199
215
216
208
171
116
83
80
91
117
142
177
161
173
177
169
132
79
42
35
50
82
106
137
103
115
119
114
81
34
7
7
16
48
66
95

sG
168
183
205
227
220
214
202
184
165
158
151
157
128
143
163
186
179
174
161
145
125
118
111
118
89
103
124
146
141
133
122
96
88
81
73
78
40
52
75
94
90
81
69
68
51
45
39
44

sB
165
160
152
141
139
172
191
200
197
197
185
174
127
120
105
106
105
137
153
162
158
157
146
137
90
82
69
69
69
100
117
123
123
122
111
100
51
41
28
30
31
57
68
83
81
79
70
69

p2
p4
p6
p8
p10
p12
p14
p16
p18
p20
p22
p24
ltg2
ltg4
ltg6
ltg8
ltg10
ltg12
ltg14
ltg16
ltg18
ltg20
ltg22
ltg24
g2
g4
g6
g8
g10
g12
g14
g16
g18
g20
g22
g24
dkg2
dkg4
dkg6
dkg8
dkg10
dkg12
dkg14
dkg16
dkg18
dkg20
dkg22
dkg24

L*
a*
85.52
5.71
85.64
5.94
90.17
3.16
90.21 -1.95
90.26 -6.85
85.71 -12.71
85.70 -11.88
85.61 -6.31
80.46 -1.65
80.46
1.74
80.39
4.42
85.48
5.87
70.89
7.06
70.91
6.81
75.90
3.83
75.93 -1.46
76.03 -6.24
71.02 -12.13
71.02 -11.21
71.03 -6.82
66.16 -1.26
66.21
2.37
66.25
5.70
70.76
6.84
40.62
9.83
40.59
9.42
46.29
5.30
46.26 -0.46
46.31 -5.89
40.91 -10.07
40.81 -9.71
40.86 -6.68
36.08 -1.07
35.97
4.32
35.91
9.07
40.61 10.25
20.17
8.86
20.34
7.47
25.94
3.91
25.97 -0.06
26.00 -4.02
20.24 -5.32
20.12 -5.40
20.30 -3.97
16.25 -0.55
15.93
4.61
15.94
8.14
20.05
8.75

b*
2.61
5.48
12.63
16.25
16.74
6.80
-0.11
-4.95
-5.66
-5.60
-3.50
-0.11
3.15
6.52
11.60
15.34
14.82
6.31
-0.87
-5.22
-6.91
-6.21
-4.41
0.17
3.74
6.79
11.94
14.15
12.30
5.00
-1.91
-6.10
-8.94
-9.67
-7.15
-0.61
1.32
4.33
8.33
9.59
7.57
2.53
-1.79
-4.93
-7.63
-8.76
-6.55
-1.64

sR
227
230
243
236
227
194
189
196
191
198
205
225
189
191
203
196
187
155
150
155
152
160
168
186
114
115
126
118
108
82
76
78
75
84
94
112
62
62
72
67
60
42
38
38
33
40
47
60

sG
210
210
224
227
230
221
221
218
201
199
197
210
169
169
184
187
190
180
180
178
162
160
158
169
90
90
106
109
112
101
101
100
86
83
80
90
44
45
59
61
63
51
51
51
41
38
36
44

sB
209
204
203
196
195
201
214
223
210
210
206
214
168
162
166
159
160
162
175
183
173
172
169
173
90
85
90
86
89
88
99
106
99
100
96
97
47
43
49
47
50
45
51
56
51
52
49
51

W
Gy8.5
Gy7.5
Gy6.5
Gy5.5
Gy4.5
Gy3.5
Gy2.5
Bk

L*
95.15
85.27
75.88
65.87
55.93
46.03
35.72
25.32
15.16

a*
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.00
0.00
0.00
0.00

b*
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00

sR
241
213
187
160
134
109
84
60
38

sG
241
213
187
160
134
109
84
60
38

sB
241
213
187
160
134
109
84
60
38

※括弧内の値は標準偏差を示す

表 3. 実験結果と DCM 間の色差
Δ L*
2.50491.66270.45440.87443.61852.7089-1.67794.7406
0.5781-2.5935-4.3313-0.53782.4662-1.1361-1.8436-2.0095
1.22920.9663
1.21384.2032-2.7820-2.2891-1.4758
2.95102.40012.08842.51601.54211.5543-0.0520
4.10382.92340.2276-3.1783-0.2444-0.0801
2.31710.8515
2.1663
1.2180-2.47971.50041.5806
5.15525.7357-2.0732
0.87481.0198Δ C * ab9.138910.2823-3.1916-0.7731-0.0925
3.35672.38391.5778-0.9940
10.20405.60404.51008.42245.53502.18472.1760-3.37882.88484.23992.4344-3.28626.22993.26919.0326
11.2452
10.9425
1.7448-5.7373-6.2206
4.93825.26091.54010.18332.04980.05715.76764.47703.6345-1.6565-3.2107-14.7036
3.5855
1.97161.5258-1.9064-2.2668
1.1492-1.9246

Δ H * ab5.54101.35027.38377.98552.61671.34645.68473.4123
1.25653.82591.12781.6932
1.0292
1.42255.90143.75600.0514
1.84966.81073.1031
0.34814.51843.00404.53264.39891.59089.19714.6815
1.15946.53535.14500.9952
1.01835.19102.30963.68484.18802.12912.2314
3.54650.65954.4741
7.39693.44882.72103.67104.8002
3.1065Δ L*
1.5259-0.8050-1.1770-2.0695
2.84372.8637
4.1241
3.1703-2.49420.8372-0.3178
1.23652.85912.2856
1.1156-1.0194-1.0829
2.09790.4232-1.6072-0.22020.12491.77031.02930.44100.0088-2.1586
1.4059-1.5430
0.9421-0.4687
3.9053-1.7026-0.6958-2.9393-2.2488-1.0297-1.1692-0.8199
3.9179-1.17850.2555
3.12492.16450.08690.6134-2.0524-4.0007

Δ C * ab
5.81872.44051.88662.1275
1.09446.54751.54210.89930.1196
1.64170.62603.7422
9.04745.56842.35520.76012.04444.60511.7946-2.2573-3.76140.06000.5222
3.6116
3.21332.51491.73340.7970-0.3468
2.3977-0.3680-3.7898-2.7486-3.3832-0.6571
2.97962.69157.9341-3.2870
2.55180.61231.24110.5849-0.7067
0.4679-1.72625.31575.5165

Δ H * ab4.61970.3076
0.79284.20291.16631.3751
4.59785.8652
1.4573
1.79344.01854.73762.88252.76664.81285.68650.70601.22325.39992.5375
2.1175
1.97402.56945.58322.51942.66592.78100.85860.92901.52644.00578.06733.60102.19945.14142.01335.30744.8042
1.36440.60630.90462.46493.75935.34497.6621
3.36763.40360.1255

p2
p4
p6
p8
p10
p12
p14
p16
p18
p20
p22
p24
ltg2
ltg4
ltg6
ltg8
ltg10
ltg12
ltg14
ltg16
ltg18
ltg20
ltg22
ltg24
g2
g4
g6
g8
g10
g12
g14
g16
g18
g20
g22
g24
dkg2
dkg4
dkg6
dkg8
dkg10
dkg12
dkg14
dkg16
dkg18
dkg20
dkg22
dkg24

Δ E* 94
7.10687.77344.71193.80024.54646.39054.53616.03275.06015.47434.92975.22838.6482
5.82785.74345.33404.68746.13884.51086.14812.23342.47604.1976
3.7892
3.6625
2.1954
1.19872.5275
1.96184.52024.97122.31755.19183.79024.37045.35386.40855.6983
5.94964.44826.41006.00058.51365.93842.64748.00789.7771
6.4896

Supplement 104

Δ L*
5.28106.4099-0.51850.7141
3.1142
6.14383.20584.6203
4.52734.25172.8512
3.71786.87153.0654
0.58672.14282.64735.82081.0986
1.1893-0.2499
1.4026-2.5108
1.7793
1.52370.20131.0019-2.4786-0.3286-0.4450-1.4680
0.1953-0.2773-0.0749-1.1992-0.5157-3.9295-1.2699-3.4245-2.4272-5.1296-0.1767-3.0555-2.2978-0.0596
1.3291-2.8939-3.7546

Δ C * ab5.47874.57425.47793.53933.2422
1.13801.4522
1.2462-1.0121-2.55420.0414
1.84194.6431
6.15977.68985.8911
4.5781
1.76163.87143.3574-1.4851-1.8558
0.23783.03781.14142.30840.48090.44972.01734.49962.46340.2512-3.8890-3.1657-2.0059
0.26644.77435.32655.7491
4.34173.70086.76506.9841-0.5519-1.8934-1.28292.2411-3.6199

Δ H * ab1.86572.29871.6575
2.2162
1.7664
1.41413.03303.90442.05531.94054.27043.42043.7772
1.16210.07251.50750.75211.08403.00095.7176
1.58240.2521
3.52732.07293.29930.64350.46300.22490.57072.59014.47242.37492.22750.86653.77365.76763.34583.7104
1.71770.84932.24113.15056.46175.91351.69008.767310.5025
3.1939

W
Gy8.5
Gy7.5
Gy6.5
Gy5.5
Gy4.5
Gy3.5
Gy2.5
Bk

Δ E* 94
4.33066.67644.71824.3892
1.51480.97030.66231.87359.6886Δ L*
3.11366.27214.21944.34581.3463-0.8257
0.2823-1.7702-9.6626

Δ C * ab3.45862.52912.31530.62480.70900.51000.6066
0.62830.7321

Δ H * ab
0.32220.28100.24870.10010.10010.10570.1011
0.05440.0302※括弧内の値は標準偏差を示す

P-3

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

カラー高分子有機ＥＬ照明パネルの発光特性
Luminescence properties of color polymer organic lightemitting diodes lighting
赤津 光俊
土田 良彦
中野 由子

Mitsutoshi Akatsu
Yoshihiko Tsuchida
Yuko Nakano

住友化学株式会社
住友化学株式会社
住友化学株式会社

Keywords: 高分子有機 EL，インクジェット法，
デュアルカラー,発光スペクトル１．はじめに有機エレクトロルミネッセンス(EL)は、①面発光光源で目に優しい ②薄くて軽い ③フレ
キシブル化可能といった特徴が挙げられ、次世代照明として各社で開発が進んでいる。また、
近年、有機ＥＬはスマートフォンへの搭載や有機ＥＬテレビの登場によって身近な存在となっている。
有機 EL デバイスは、大きく分けて薄膜を真空蒸着で形成する蒸着型と、溶液からの塗布で形成する塗布型とに大別される。低分子を用いた
蒸 着 型 は 、 1987 年 に Eastman Kodak 社 のC.W.Tang らによって高効率で発光する有機 EL素子が報告された。1) 高分子を用いた塗布型は、1989 年に Cambridge 大学の Burroughs らによって報告され、2)住友化学においてもほぼ同時期に共役系高分子を用いた材料開発に着手した。
３）
高分子有機ＥＬは、低分子有機ＥＬと比べ、設計時に発光性、電子輸送性、正孔輸送性など
複数の機能を持たせることにより構造をシンプルにすることができる。また、適切な側鎖を選択することで有機溶媒に対する可溶性を付与することができ、印刷技術を用いて安価に製造することが可能となる。
今回、上記の高分子有機 EL 照明パネルの多彩な色表現性・面発光性・塗布プロセス適応性などの従来照明とは異なった特徴を生かしたデザイン照明を開発した。印刷技術としてインクジェット法を採用することにより、複数のイン
クを同一パネル内に自由な形状に塗布することを可能にした。また、複数の色のインクを任意の比率で混ぜ合わせることによって、多様な発光色が再現可能となる。さらに、有機ＥＬデバイスは、自発光の面光源で且つ、発光スペク

Sumitomo Chemical Co.,Ltd.
Sumitomo Chemical Co.,Ltd.
Sumitomo Chemical Co.,Ltd.

トルが無機 LED に比べブロードであることから、目に優しい発光・発色といわれている。
本研究では、当社で新規に開発した高分子有機 EL 照明パネルの発光に関する技術検討と特性を評価した。
２．インクジェット法によるデザイン照明パネ
ルの製造技術開発
高分子発光材料がインク化塗布可能である
特徴を活かし、インクジェットを用いた技術開発を進め、単一電源を用いて、電極分離なしに、塗り分けのみで 2 色の同時発光を行う、
デュアルカラー （2 色塗分け）有機 EL 照明パ
ネルを開発した。この特長を実現するために以下の技術検討をおこなった。
（１）輝度／色バランスの調整方法の確立
図 1 に異なった電気特性を持つ 2 種類の発光材料の膜厚によるＩ-V 特性、輝度バランスを示す。異なった電気特性を持つ 2 種の発光材料の抵抗値が同一となるように相対膜厚を調整し、その後、絶対膜厚を調整することで、輝度／色のバランスをコントロールすることを可能にした。
（２）シャープな輪郭形成技術の確立
図 2 に 2 種の発光材料の粘度の違いによる境界の視認性の差を示す。◎は、境界での輝線、暗線が小さく、○は、境界での輝線、暗線が十分ではなく、△は、境界での輝線、暗線が大きい結果となった。これより、2 色の境界部をよりシャープに出すため、双方のインク粘度を調整し、インクの流動を抑え、境界部での膜厚変動を抑制することにより実現した。
これらの技術を確立することで、膜厚制御により同一輝度での 2 色発光が可能となり、境界部の非発光領域を抑制し、シャープな発光を得ることが可能となった。

Supplement 105

P-3

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

３．高分子有機ＥＬパネルの発光特性
図３にパネルの発光スペクトルを示す。インク化の過程で色調整が可能なため、白色(5000K/3000K)、橙色、黄色、紫色など多彩な発光色を容易に製作することが可能である。
また面発光光源の特長に加えて、有機物からの発光スペクトルは広い波長領域を示していることから、柔らかい目にやさしい光である
ことがわかる。

図１ デュアルカラーの膜厚による輝度制御

４．纏め
今回、高分子有機ＥＬ照明パネルの特長を活かしたシンプルな構造で多彩な色表現が可
能な、従来照明とは異なったデザイン照明を開発した。
今後、高分子有機 EL 照明パネルの面光源で且つ、発光スペクトルがブロードである目に優しい発光・発色を活かしたサイネージ等の新規用途について開発を検討する。
参考文献
1) C.W.Tang and S.A.VanSlyke, Appl. Phys.

図２ 2 色のインク粘度調整することによる境界の視認性

Lett., 51, 913, (1987)
2) J.H.Burroughes, D.D.C.Bradley, A.R.Brown,
R.N.Marks, K.Mackay, R.H.Friend, P.L.Burns,
and A.B.Holmes, Nature, 347,539 (1990)
3) 大西敏博、中野強、土居秀二、野口公信：
特開平 3-244630

図３ 高分子有機ＥＬパネルの各色の発光スペ
クトル分布

Supplement 106

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

有機 EL 照明パネル色度の角度依存性に対する知覚特性-連続的色度変化知覚に影響するパラメータの調査-

Perception of angle dependent color change for OLED lighting panels- Parameters that affect the perception on a continuous change of chromaticity-髙橋和敏

Kazutoshi Takahashi

川島祐貴

Yuki Kawashima

永井岳大

Takehiro Nagai

山内泰樹

Yasuki Yamauchi

山形大学大学院理工学研究科
山形大学大学院理工学研究科
山形大学大学院理工学研究科
山形大学大学院理工学研究科


Keywords: 有機 EL(OLED)照明，角度依存性，
連続的色度変化．
１．はじめに
近年，有機 EL 技術を用いた「有機 EL(Organic
Light Emitting Diode : OLED)照明」が次世代の照明として注目を集め，研究されている．
OLED 照明は従来の照明と異なる「面発光」「薄型」「フレキシブル」「低発熱」「環境に優しい」といった利点となる特性を多く持つ．しかし，一般的な照明として好ましくない特性を併せ持っており，その一つが「角度依存性」である 1)．これは薄膜の干渉性を有することに起因し，観察角度によって色度が連続的に変化する特性である．
一般的に，照明は観察角度に依存せずに一定の白色光を提供すると考えられているため，このような色度変化は照明利用において好ましくない．そのため照明の実用化に際する性能評価において，本性能は重要な項目の一つとして考慮されるべきである．またその性能評価は「人間の知覚特性」
を反映して指標化することが望ましいと考えられるが，明確な指標への反映に至っていない．
OLED 照明の角度依存性の定量化にあたり，実際のパネルを用いて主観評価実験を行うのが望ましいと考えられるが，特性の異なる多数のパネルが必要であり，現実的ではない．そこで先行研
究では，角度変化に起因する連続的色度変化を「時間的色度変化」に置き換え，色度のみが変化する動画刺激をディスプレイ上に模擬刺激として提示し，主観評価実験を行った 2)．しかし実際のパネルでは，角度変化と共に輝度及び可視面積が変化し，また任意の方向から観察しながら評価することも考えられる．これらの条件が連続的色

Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University
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Engineering, Yamagata University
Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University
Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University

and
and
and
and

度変化の知覚に影響する場合，これらの条件を含
んだ色度変化刺激を用いて知覚特性を調査する必要がある．
このことから本研究では，角度依存性による「連続的色度変化」に対する知覚特性の研究を進め，角度変化に起因する色度変化の，どのようなパラメータが知覚に影響するのかを明らかにすることを目的とした．
２．実験
 角度依存性による連続的色度変化のパラメー
タの影響を調査するため，「時間的色度変化」と「コントローラ操作による色度変化」の 2 つの色度変化手法，「角度変化に伴う輝度変化」の有無，「パネルの可視面積変化」の有無を組み合わせ，
5 つの条件を用意した．それぞれの条件で，色度変化方向の異なる 8 刺激の色度変化知覚量を，ディスプレイ上で主観評価実験を行うことで比較し，条件の違いによる知覚変化を調査した．
２．１ 刺激 作成した OLED 模擬刺激及び各角度における輝度情報を図 1，2 に示す．使用色空間は CIELABを採用し，基準白色(観察角度 0 度)は OLED 照明
パネル(Lumiotec 社製 OLED P-07 基準：L = 170,x = 0.377, y = 0.373, Xw = 171.8, Yw = 170, Zw= 113.9)とした．各刺激はパネル観察角度 0 度(パネルを正面から見た時)の色度が原点となっており，そこから 90 度(-90 度)までの色度変化軌跡を示している．輝度値は，輝度変化無しの条件において 164cd/m2 固定，輝度変化有りの条件では，実際のパネルの各観察角度における輝度値を，最大輝度 170 cd/m2 になるようスケーリングした．

Supplement 107

P-4

日本色彩学会誌

呈示刺激の形状は，面積変化無しのとき視野角
4.5 度の正方形刺激，面積変化有りのとき実際のパネル観察時の可視面積変化を模擬し，各角度に対しパースを与えた．これを図 3 に示す．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）a)時間的色度変化－色度のみ変化．
b)コントローラによる変化－色度のみ変化．
c)コントローラによる変化－色度,面積変化．
d)コントローラによる変化－色度,輝度変化．
e)コントローラによる変化－色度,輝度,面積変化．
の 5 条件を用意した．
２．２ 実験環境
 実験は暗幕で覆われたブース内で行われた．ブース内は D65 蛍光灯で照らされており，キャリブ
レーション済みの液晶ディスプレイ(EIZO
ColorEdge CX240)，及びキーボードが設置されている．ブース内照度はキーボード付近で約150lx，視距離は約 1m に設定した．
２．３ コントローラ
 ディスプレイに呈示される刺激の色度を変化させるためのコントローラとして，照明パネルに形 状 の 近 い タ ブ レ ッ ト 端 末 (Google
Nexus7(2012))を使用した．端末に備わっている
方位センサの値を利用し，Bluetooth によるシリアル通信にて PC に現在の観察角度の値を送信した．使用方法は，端末を両手で持ち液晶が自身に向くよう，体の正面に垂直に構えた状態を 0 度とし，左右-90 度から 90 度まで回転させ操作する．
Bluetooth のリアルタイム通信により端末の回転角度に連動してディスプレイ上の刺激が回転し，所望の連続的な刺激色度変化を観察できる．

図 1 刺激色度２．４ 被験者
被験者は正常色覚の 20 代男性 4 名であった．

図 2 各角度における輝度値

図 3 可視面積変化「時間的色度変化」の刺激は，0 度(原点)から 90度(端点)までを約 5 秒間かけて変化する動画刺激である．「コントローラ操作による色度変化」では，コントローラによって観察角度を操作し，任意に変化させることができた．また刺激観察時間に制限は設けなかった．

２．５ 実験方法
 実験の流れを図 4 に示す．実験手法は「一対比較法」を用いた．被験者はブース内で照明に 5 分
間順応後，キーボードの任意のキーを押下し実験開始する．被験者はディスプレイに継時比較の形で呈示された，2 つのサンプルの色度変化を観察し，前後の刺激でどちらの連続的色度変化が大きいと知覚されたかを，指定のキー入力で応答する．
呈示される刺激の組み合わせ及び前後の順番はランダムであり，8 つの刺激から 2 つを選択する
組み合わせ 8C2=28 通りを，それぞれ 5 回繰り返し比較し 1 セットとした，5 つの条件で 2 セット
行い一人計 280 応答を得た．

 色度変化手法，パラメータの組み合わせから，Supplement 108

P-4

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

 色度変化手法の影響を調査するため，「時間的色度変化」と「コントローラによる変化」の手法のみが異なる 2 つの条件 a)と b)を比較した．図 6は a), b) 条 件 に お け る z-score と 条 件 間 のz-score(+2.326348)の比率である．(2.326348：
z-score の取り得る最低値)

図 4 実験の流れ
３．結果
 一対比較により得た 8 つの刺激の勝率(色度変化をより大きく知覚した確率)から z-score を算出
し，各条件における各刺激の色度変化の知覚の大きさを数値化した．被験者 K.T の結果を表 1，図5 に示す．これは各刺激の z-score とそれをレー
ダーグラフで表したものであり，値が大きいほど色変化を大きく知覚したことを示す．
表 1 z-score

図 6 条件 a), b)比較
これより，「コントローラによる色度変化」条件
では「時間的色度変化」条件に対し，有意ではな
いが sample1,2,5 の色度変化を大きく知覚し，
sample7,8 の色度変化を，小さく知覚していた．
 次に角度変化に伴う輝度変化の有無の影響を調査するため，このパラメータのみが異なる条件b)と d)，条件 c)と e)を比較した．これを図 7 に示す．

図 7 条件 b), d)，条件 c), e)比較

図 5 z-score 結果から，全ての条件において-a*方向への色度変化の大きい刺激が知覚されやすい傾向が見られた．

これより，条件 b)d)の比較から「輝度変化有り」の条件では，「輝度変化無し」の条件に対し，sample3, 4 の色度変化を大きく知覚し，sample7,8 の色度変化を小さく知覚していた．また，条件c),e)の比較においてもほぼ同様の結果が得られた．
唯一，条件 b), d)間の sample8 においてのみ有意に値が変化していた．

Supplement 109

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

 次に角度変化に伴う可視面積変化の有無の影響を調査するため，このパラメータのみが異なる
条件 b)と c)，条件 d)と e)を比較した．これを図 8に示す．

パラメータによる連続的色度変化の知覚への影
響は，一部を除いて刺激の知覚しやすさに対し有意に表れなかった．しかし，K.T における，「輝度変化」の有無のみが異なる 2 組の条件間比較，「可視面積変化」の有無のみが異なる 2 組の条件
間比較，及び被験者 4 人の「色度変化手法」のみが異なる条件間比較内で，同様の傾向を示していた．これは各パラメータが固有の影響を知覚に与えていることを示しているといえる．つまりは，角度依存性における連続的色度変化の知覚特性を求めるにあたっては，これらのパラメータを考慮する必要性があることが示唆された．

図 8 条件 b), c)，条件 d), e)比較

５．結論および今後の課題
 角度依存性における連続的色度変化を模擬した刺激を用い，色度変化手法と色度変化に伴う輝度変化・可視面積変化の影響を調査するため主観評価実験を行った．その結果，「コントローラによる色度変化」条件における連続的色度変化の知覚は，従来の「時間的色度変化」条件に比べ，a*軸方向に変化量の大きい刺激に対し色度変化を大きく知覚し，b*軸方向に変化量の大きい刺激に対し色度変化量を小さく知覚する傾向が見られた．また輝度変化の有無，及び面積変化の有無のそれぞれの条件間では，知覚への影響に同様の傾向が見られた．よって，有意ではないが，これらのパラメータの影響を確認できた．すなわち，角度依存性の定量化のための主観評価実験において，「色度変化手法」「輝度変化」「可視面積変化」を考慮する必要が示唆された．しかしこれらのパラメータによる影響によって，今回作成した模擬
刺激が，実際のパネルの角度依存性による連続的
色度変化に，より近い評価ができる刺激となったのか明らかになっていない．そこで，いくつかの
実際のパネルと，そのパネルの各パラメータを可
能な限り模擬した刺激，時間的色度変化の刺激の3 つを主観評価・比較する必要がある．それにより，模擬刺激によって，実際のパネル評価に近い評価ができているのかを検証できると考える．
1) Kido, J., Kimura, M and Nagai, K. 1995.
Multilayer: White Light-Emitting Organic
Electroluminescent Device., Science, 267 no.
5202, 1332.
2) Yamauchi, Y. ,Itayama, T. , and Hirasawa,
M. , “ Perception of the color change of
temporally modulated stimuli ”, CIC20, Los
Angeles, 2012, 11.

これより，条件 b), c)の比較から「可視面積変化有り」の条件では，「可視面積変化無し」の条件に対し，有意ではないが sample2, 6 の色度変化を大きく知覚し，sample3, 4 の色度変化を小さく知覚していた．また，条件 d), e)の比較においてもほぼ同様の結果が得られたが，sample7, 8 では
2 組間で逆の傾向を示した．
 最後に，4 人の被験者間の色度変化手法の影響を比較した．4 人の条件 a),b)の比較結果を図 9 に示す．

図 9 条件 a), b)の被験者間比較
こ れより ，a*b* 軸方 向に 色度変 化量 の大き いsample1, 3, 5, 7 に着目すると，条件 b)では条件a)に対し，a*軸方向に変化量の大きい刺激に対し色度変化を大きく知覚し，b*軸方向に変化量の大
きい刺激に対し色度変化量を小さく知覚している傾向が全ての被験者に見られた．
４．考察
 「時間的色度変化」「コントローラによる色度変化」の 2 つの色度変化手法，角度変化に伴う「輝度変化」と「可視面積変化」について，これらのSupplement 110

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

画像の類似性に関する研究
A Study on Image Similarity Based on Color Characteristics


畑田明信

Akinobu Hatada

神奈川大学大学院人 Graduate School of Human Sciences
Kanagawa University
間科学研究科Keywords: 画像，画像検索，画像類似性，減色．
１．研究の背景
 都市部における建造物の外観はしばしば論争の域を超え、訴訟の原因となる。近年の事例では、
漫画家楳図かずお氏の自宅外観を巡って東京地裁で争われた。古くは東京都バスの外観を企業広告のスペースに充てる、所謂ラッピングバスについても都市景観を損なうとして議論の的になったこともある。
 これは法令制度上の問題に帰着するのであれ
ば、大きな問題にはならないのであろうが、実際に繰り返し似たような問題を巡って争いが繰り返されるのを見ていると、如何に人間の感性に依拠する問題とはいえ、何らかの評価を実施できる
手立ての必要性を感じる。

２．実験の機材と方法
 神奈川大学人間科学部の学部生諸君に協力を得て、パソコン上に 2 枚の画像を表示したあと、
それら 2 枚の画像の類似度を１（似ていない）～
５（似ている）の 5 段階評価で答えるという実験を行った。実験に利用した機材は、 一般的な
Windows 搭載パソコンであり、専用のソフトウ
ェアを開発して画像の表示、類似度の回答、デー
タの記録を行った。提示する画像は、世界各国の都市で撮影した都市景観画像約 300 枚であり、どの 2 枚を表示するかはランダムに選択を行った。
 実験の際には、画像の提示条件を揃えるため、実験会場の照明はつけ、必ずカーテンは閉めることとした。また、画像の提示時間は 1 秒程度に統一した。 実験協力参加者は 21 名であった。

 技術論的には、都市景観を撮影したデジタル画
像データを受け取って、何らかの評価値を計算して報告するマシンの開発ということになる。工学的にはこのようなシステムの開発は難しくない
が、計算した評価値の妥当性がどうかということになると、工学的な視点だけで判断することはできない。元より、人間の主観的判断を冷静に理解可能な指標で表現してみせるところにこの試みの価値があると考えられるからである。
 筆者らはこれまで、色彩をベースとしたデータを利用した画像の評価値に基づく画像検索シス
テムを試作しながら(Hatada,2014 など)、画像の特徴量について考察を続けてきた。類似度を表現できる画像の特徴量は、その画像の評価値として利用できるのではないかと考えたからである。
 本報告では、画像の類似度について、異なる 2枚の都市景観画像を提示したときに人間が答えた類似度のデータと、計算機で類似度を計算する際に利用される指標との比較を基に、人間が画像（この場合は都市景観）の類似度をどのように判断しているかを考察するものである。

Supplement 111

図 1 実験ソフトウェアの動作画面

図 2 実験ソフトの回答画面

P-5

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

３．実験結果収集したデータは、3,656 試行分となった。類
似度毎のデータ頻度は表１の通りである。最も多い回答は 2 枚の画像は似ているとも似ていないとも、どちらともいえないを表す「３」となった。

図 5 九分割した領域の色をベースに計算した類似度との比較

図 3 類似度別の回答頻度

４．考察
この実験で収集したデータと、これまでに作成してきた画像特徴量を表すデータとの比較を行った。まず、画像領域（クラスタ）をベースに計算した類似度(Hatada,2015)との比較を行うと、
図 4 のようになる。グラフの横軸は、前節までに報告した実験で利用した画像の類似度であり、グラフは、同じ組の画像を比較した場合の計算上の類似度の平均値である。

何れの場合も、人間の実験参加者による評価値と大まかには相関しているように見える。ただし、計算による評価値は最大値が１になるように正規化したものの、大変微少な値が多数報告される
ので、対数尺度に変換を行ってグラフ作成を行っている。回帰分析などによる相関の確認には向かないものと思われる。
人間の評価による類似度という観点からは、「全く似ていない」と「似ている」まで、最も広く類似度の空間を俯瞰する視点からの実験（評価）となった。
これに対し、クラスタや機械的に分割した領域の色をベースにした類似度の比較とで見てみると、最も似ている指標５は指標４から大きく立ち上がる傾向を見せている。
このことから、人間は画像の類似性を判断する
場合には、よく似た画像同士を比較する場合と、それ以外では異なる類似度指標を用いている可能性が指摘できるものはないだろうか。

図 4 クラスタをベースに計算した類似度との比較

次に画像を縦横 3 分割(全体では九分割)した領域の各色の比較をベースに計算した類似度との比較では図 5 のようになる。

参考文献
1) Hatada A, Image comparing by color
 information, ACA2014 Proceedings(2014), 140-143.
2) Hatada A, Image and Color Space Clustering
for Image Search, AIC2015 Tokyo Book of
Abstract (2015), 109.

Supplement 112

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

アクリルドームとデジタルカメラを用いた色情報記録装置の開発
Development of Color Image Recording System by Digital
Camera with Acrylic Spherical Dome
伊與田浩志
酒井 英樹高山 正宏
仲森 裕司

Hiroyuki Iyota
Hideki Sakai
Masahiro Takayama
Yuji Nakamori

Osaka City University
Osaka City University
Osaka City University
Osaka City University

大阪市立大学
大阪市立大学
大阪市立大学
大阪市立大学Keywords: 食品加工，完全拡散光，高演色 LED．
２．実験装置及び方法
１．はじめに

(1) 実験装置

 食品や農産物の色情報は，鮮度や味のほか，テクスチャ等の物理的な性質とも関わりが深く，加工業者あるいは消費者にとって，品質を判断するための重要な判断材料になる．そのため，例えば
食品加工工場では，食品毎に適した色票を作成し，目視により実物と比較しながら評価・管理する方法が用いられている．あるいは，調理現場においては調理中の食品を目視により確認することにより，火加減や調理時間が決定される．このような目視による人為的な作業では，食品の色やその分布，光沢，質感等から食品の状態を判断できるが，熟練が必要で個人差も生じる．
一方，食品品質の評価・管理において，色情報
をカラー画像として記録し，工場ごとの品質比較，
あるいは画像情報に基づいた品質評価法の確立が現場ニーズとして求められている．そのため，できる限り人の視認状態に近い２次元画像として，かつ，再現性のある記録方法とそのための装置開発が求められている．そこで発表者らは簡便な画像の記録装置としてデジタルカメラを用い，アクリル製の白色ドーム内部で，色票とともに食品等の製品を撮影する方法の提案と装置開発を行ってきた(1)-(4)．ドーム内で撮影することで，撮影時の照明条件を再現性のあるものにすること，
完全拡散光により凹凸を有する材料でも陰影の少ない撮影画像を簡便に得ることができる．
本報告では，従来よりも可搬性の高い装置への改良を目指し，新たに小型の白色アクリルドームとともに高演色 LED ランプを光源として用い，装置試作と精度評価を行った．また，今回新たに２４色の色票により画像色調の補正を行った．また，実際の食品を用いた撮影試験を試みた．

 図１に，実験に使用した装置の一例を示す．白色塗料で内面を塗装したアクリル製ドーム内中心付近のテーブル上に食品等（撮影対象物）を置
き，上部に開けられた孔からデジタルカメラにより撮影を行う．テーブルの下面に光源を設置することで，積分球を模した球状のドーム内の拡散光源下で色調補正用色票と共に撮影を行う．
Digital Camera& Lenses

USB cable tonotebook PC

Color checker card

Acrylic dome
(D = 500mm)
Table

LED

Cameraremoteoperation
software

Aluminum frame

DC Power supply
to LED

Notebook
PC

Fig.1 Photo-dome image recording system(Acrylic spherical dome in diameter of 500 mm
with Digital camera Canon EOS kiss X7 andhigh color rendering type LED)

Supplement 113

P-6

日本色彩学会誌

既報では光源として蛍光灯（色比較・検査用
D65 蛍光ランプ，色温度 6500K, Ra98）を用い
直径 600mm のドームを用いていたが，本報告では従来よりも可搬性の高い装置にするために，新たに直径 500 mm のドームと高演色 LED ランプを用いた装置を試作し撮影実験を行った．

Spectral Power Distribution(2) 光源 省エネルギー型の光源として LED が普及する中で種々の高演色 LED ランプが販売されている．
本研究では，比較的入手が簡単な３種類の高演色
LED を用いて実験を行った．図２にドーム内で分
光放射照度計(Konica Minolta CL-500A)で分光
強度分布を測定した結果と，各 LED ランプの仕様（カタログ値）を示す．
0.04

Fluorescent lamp(D65)
LED1
LED2
LED3

0.03

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

究所製特注品，L*値 94.4 標準偏差 0.25(６か所)）を置き，被写界深度を深くするためにできる限り
Ｆ値が大きくなるように絞った状態にし，更に適切な撮影領域(230 mm × 160 mm)になるようレンズ（EF-S18-55 (F3.5-5.6) IS STM(Φ58)）のズ
ーム及びフォーカスを調整する．次に，PC によりシャッター速度をマニュアル操作により調整する．また，記録形式は Raw モードに設定する．
撮影手順として，まずホワイトバランスシートを撮影し，次に，図３(b)に示すように，色調補正用色票（写真左上，ColorChecker パスポート（X-Rite inc.））とともに，対象物となる食品等（写真右下）を撮影する．本解析では，色の精度を確認するために，紙皿上に２４色の色票を対象物として撮影した．記録された画像データは，PC 上
で非圧縮 TIFF 画像に変換して以降の画像処理を行った．なお，Raw モードでの記録画像の画素数
は 5184 × 3456 pixels であるが，処理時間の短縮のために 800 × 533 pixels に縮小した．

0.02
0.01
0
380

480

580

680

780

Wave Length (nm)Fig.2 The SPDs of the 3 types of LEDs andfluorescent lamp (D65) measured in inside of
the Acrylic spherical dome. The spectral power
distributions are normalized as illuminance isequalized.
仕様（カタログ値）
LED 1 テープ型 (1 m, 30 素子)
色温度 6000K, Ra93，12V 14.4W (汎用電源)
LED 2 テープ型 (1 m, 30 素子)
色温度 5000K, Ra95，12V 14.4W (汎用電源)
LED 3 リング型 (直径約 100 mm, 18 素子)
色温度 5000K, Ra98，24V 5.7W (専用電源)(3) 撮影手順と画像処理方法
LED ランプに直流電源を接続し照度が安定するまで約 15 分程度待機する．デジタルカメラ(Canon EOS Kiss X7)を所定の位置に取り付けた
後，テーブル（300 mm × 225mm）にホワイトバ
ランスシート（つやなし白色塗装紙（日本色彩研

(a)
(b) 
(c)
(d)
Fig.3 Recorded white balance sheet image (a),original object image (b), and corrected images
after shading correction (c) and both shading
and 24 color correction (d).
画像処理方法は，シェーディング補正と色調補正の２段階で行う．ホワイトバランスシート画像(a)を用いてシェーディング補正係数を算出し，試料撮影画像(b)に適用することで，カメラ光学系の周辺減光分を補正した画像(c)を得る．なお，シェーディング補正後の画像(c)に記録された各画素の RGB を以下，RGB 値（記録値）と表記し，
D65 光源下で測色値が正確に定義された sRGB
値と区別する。
次に，RGB 値を sRGB 値に変換する方法（色調補正）であるが，本報告では，カメラ・レンズ
系を，予め校正するのではなく，sRGB 色空間での sRGB 値（真の値）が正確に分かっている色調
補正用色票を，試料に併置して同時撮影しておき，
色調補正用色票の sRGB 値と実際に撮影された
RGB 値の差異を手がかりとして，撮影画像ごと

Supplement 114

P-6

日本色彩学会誌に色調補正を行う方法を採用している．
具体的には，撮影画像の各画素の RGB 値（記録値）に対して，同じ撮影画像内の色調補正用色
票 24 色の RGB 値（記録値）からもっとも RGB
値が近い 3 色を求め，その 3 色の sRGB 値（真の値）を RGB 値の差異に応じて，重み付け平均をとったものを，それぞれの画素の sRGB 値（補正値）とする．
つまり，近隣色３色を用いた内挿線形補間である．ただし，色調補正用色票 24 色の色域（図４の点線で囲まれた領域）は，sRGB 色空間（実線で囲まれた三角形の領域）よりも狭いため，標準色票の色域外では，外挿補間となる．
）

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第 ５ 号　　（２０１５ 年）

LED 1 2030 lx 1/6 s (F25, ISO400)
LED 2 1860 lx 1/5 s (F25, ISO400)
LED 3 413 lx 1/2 s (F20, ISO400)
３．実験結果(1) 色票の用いた測定精度の確認
24 色の色別に，画像から得られた L*a*b*の値，
色 調補 正用色 票の 規格値 との 差の測 定結 果例（LED 1，LED 3）を表 1，表 2 にそれぞれ示す．
Table 1 Color difference of 24 colors (LED 1)
No.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

L*
34.2
62.8
48.3
41.1
53.5
70.3
60.4
39.7
50.2
30.4
71.6
70.9
28.7
55.5
40.3
79.8
50.8
51.0
95.4
80.9
65.9
50.6
35.7
21.0

a*
11.9
12.3
-1.3
-17.4
12.4
-30.9
30.9
18.4
41.2
23.9
-28.9
11.3
21.9
-41.5
48.1
-4.6
48.5
-20.3
-0.1
-0.1
-0.7
-1.0
-1.1
-0.4

b*
13.1
18.1
-20.3
22.9
-25.2
1.1
58.0
-41.0
14.5
-22.1
57.6
65.3
-46.6
32.9
25.2
76.7
-15.1
-22.2
0.5
0.1
0.2
0.6
-0.4
-0.1

ΔL*
3.9
2.8
2.3
1.9
2.2
0.7
0.7
1.4
1.1
0.7
0.3
0.2
1.7
-0.4
1.1
0.9
0.3
0.1
0.4
-0.3
0.0
0.6
0.5
0.7

Δa*
-0.1
1.4
1.7
1.6
0.4
0.3
-2.7
-1.0
0.9
0.5
0.7
1.3
4.6
1.4
1.2
1.0
-0.3
0.5
-0.1
0.2
0.7
0.8
1.1
0.4

Δb*
0.6
-1.3
-1.3
-2.5
0.1
0.4
-1.9
-0.9
0.4
0.0
-0.7
-0.4
-3.1
-0.6
-0.5
0.8
-0.2
-1.1
0.0
-0.1
-0.2
-0.1
0.4
0.1
Average

Δ E* ab
3.9
3.4
3.1
3.5
2.3
0.9
3.4
1.9
1.5
0.8
1.0
1.4
5.8
1.6
1.7
1.6
0.5
1.3
0.4
0.3
0.7
1.0
1.2
0.8
1.8

Table 2 Color difference of 24 colors (LED 3)
No.

Fig 4. sRGB and ColorChecker Color Gamuts in
the CIE 1931 xy Chromaticity Diagram (4)以上の２段階の補正を行うことで，各画素が測色値を有する色補正画像図 3(d)が得られる。これらの画像処理には，Python により独自にプログラミングしたソフトウェアを用いた．PC が一連の画像処理に要する時間は，１画像で約２分間であった．
本報告では，sRGB 値をさらに，より一般的な表色系である L*a*b*値に変換した上で，色差に基づく測定精度の検証を行った．
測定精度の確認の際は，紙皿上（右下）の色票の各色の中心付近 300 画素程度の平均値を求め，色調補正用色票の規格値と比較した．各 LED ラ
ンプの撮影条件を以下に示す．

Supplement 115

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

L*
34.5
62.7
48.3
40.8
53.2
69.8
60.6
39.6
50.1
29.9
71.1
70.3
28.3
55.2
40.2
79.3
50.4
50.9
95.5
80.7
65.5
49.9
35.1
20.1

a*
12.4
12.3
-0.6
-17.2
12.7
-30.3
30.5
17.6
41.0
23.9
-28.7
11.3
23.9
-41.0
48.7
-4.8
48.6
-20.2
0.0
-0.3
-0.8
-1.2
-1.5
-0.5

b*
12.7
18.5
-20.5
23.5
-25.0
0.6
57.7
-41.4
14.2
-22.0
57.5
65.6
-48.5
32.0
25.6
76.1
-15.0
-22.1
0.7
0.2
0.3
0.7
0.0
0.4

ΔL*
3.5
3.0
2.3
2.2
2.5
1.2
0.6
1.5
1.3
1.2
0.8
0.7
2.1
-0.1
1.2
1.4
0.7
0.3
0.3
-0.1
0.3
1.3
1.0
1.6

Δa*
-0.6
1.4
1.0
1.4
0.1
-0.4
-2.4
-0.2
1.1
0.4
0.6
1.3
2.5
0.9
0.6
1.1
-0.5
0.5
-0.1
0.3
0.8
1.0
1.5
0.5

Δb*
0.9
-1.6
-1.1
-3.1
-0.2
0.9
-1.5
-0.5
0.7
-0.1
-0.5
-0.7
-1.2
0.3
-0.9
1.5
-0.2
-1.2
-0.2
-0.2
-0.4
-0.1
0.0
-0.4
Average

Δ E* ab
3.7
3.7
2.8
4.0
2.5
1.6
2.9
1.6
1.8
1.3
1.1
1.6
3.5
0.9
1.6
2.3
0.9
1.4
0.4
0.4
0.9
1.6
1.8
1.7
1.9

P-6

日本色彩学会誌

LED 1 の最大のΔE*ab (= {(ΔL*)2 +(Δa*)2+(Δb*)2}0.5)は 5.8 (No.13, Blue)で，LED 3 は 4.0 (No.4,
foliage)であった．
(2) 食品を対象とした測定実験
食品の例として，４種類の市販の菓子を用いて撮影を行った結果を図５に示す．また，表３には，
三刺激値タイプの色彩計（コニカミノルタ製，CR-13 ，測定径 8 mm）を用いて測定した結果とあわせて L*a*b*値を示す．L*値の色彩計とデジ
タルカメラによる測定値の差は，試料(3)のベーク
ドチョコを除いて良い一致を示した．試料(3)は，大きな穴を複数有しており，裏側からの光が穴を通して手前側に到達（透過）するような状態のものであり，色彩計による測定の際，白い紙の上に置いたことから，L*値が実際よりも大きく測定された可能性がある．また，b*値では色彩計と画像から得られた値に 10 程度の差が見られた．これ
らは，測定時の光源及び受光角度等の投受光条件の差異や，色調補正用色票 24 色の色補正方法な
どの影響が考えられる．なお，色彩計で色調補正用色票 24 色の値を測定したところ，規格値との差ΔE*ab は 24 色平均で約 6 であった．
      

(2)

(1)

Fig.5 Recorded food color image
Table 3 Measured valuesL*
66.8(1)ビスケット62.9(色彩計㻖㻕
(2)チョコクッキー 49.6
49.8
(色彩計㻖㻕
(3)ベークドチョコ 28.5
42.0
(色彩計㻖㻕
48.7(4)ミニパン47.3(色彩計㻖㻕
*３刺激値タイプ

a*
9.8
14.1
12.1
8.4
14.5
6.6
19.9
13.3

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

タルカメラを用いる本方法は原理的に完全な拡散光は実現しにくく，拡散光がドーム内に置かれる物体色により影響を受ける可能性がある等の課題も残る．しかし，調理後の食品等を，実際の目視の色情報に近い条件下で二次元画像として色情報を記録できる．更に対象となる食品色に適した色調補正用色票を導入して色調補正を行う
ことなどの応用ができることから，特に食品用の二次元色情報を簡便に記録できる装置として有用性が高いと考えられる．引き続き，光の透過性や光沢を有する材料の測定試験や誤差要因の検証を進めている．
４．まとめ
高演色 LED ランプを光源とし，白色のアクリル製ドーム内での拡散反射光下において，デジタ
ル一眼レフカメラにより対象物の色情報を２次元で記録するための可搬式装置を製作した．直径500 mm の試作ドーム装置内で色調補正用色票を用いて色の測定精度を調べた結果，色差２以下で色を測定できることを示した．また，凹凸が少な
く光の透過性が小さいクッキーとパンを試料とした場合，画像より得られた L*値と色彩計で測定した値の差は４以下であった．
謝辞
本研究の一部は，2015 年度飯島藤十郎記念食品
科学振興財団の補助を得た．ここに記して謝意を
表す．

(3)

(4)

第 39 巻b* Δ E* ab
34.9
31.3 6.8
31.3
18.4 13.4
14.8
6.1 17.9
38.4
19.2 20.4
平均 14.6

色彩計では，測定対象物に光の透過性あるいは色分布，表面に多くの凹凸を有する加工食品等の色測定には馴染みにくい場合がある．一方，デジ

参考文献
1) 伊與田他:デジタルカメラを用いた食品の焼き
色評価装置の開発, 日本食品工学会誌，11(4)，2010, 203-213
2)H. Iyota. et al.: Color measurement methods
for optimization of oven operation(baking ofsliced bread with superheated steam and hotair),Food Science and Technology Research
19(6), 2013, 939-947
3) A. Kagimoto. et al.: Color Measurement ofMeat in Cooking under LED Lightings withDifferent Spectral Distributions, Proc. of
AIC2015, 2015, 877-880
4) H. Sakai, et al.: Accuracy of color
measurement by using digital cameras and thestandard color chart, Proc. of ACA2013, 2013,248-251

Supplement 116

P-7

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

色彩画像の感性評価によるベンチマーク画像の調査
Investigating of benchmark image for color enhancement
for color deficiency using KANSEI evaluation


Taku Goto
Graduate school, Utsunomiya University
後藤 拓
宇都宮大学大学院
Tomoharu Ishikawa 宇都宮大学大学院
Graduate school, Utsunomiya University
石川 智治
Kazunori Asada浅田 一憲Graduate school, Utsunomiya University
阿山 みよし Miyoshi Ayama
宇都宮大学大学院
0.2，0.4，0.6）で適用したベンチマーク画像候補
Keywords:色度強調，ベンチマーク画像．
を用意した．
１．はじめに
L 及び M 錐体の視物質の分光感度の類似またはどちらかの欠損のために，一般人とは異なる色
覚を持つ色弱者は全国で約 300 万人いると言われ(a)さくらんぼ (b)コスモス (c)空なしコスモス  (d)人物ている[1]．色弱者の好ましさ等の感性に適応した
図 1 ベンチマーク画像の候補
色彩画像を表示できるディスプレイはあまり存在せず，先行研究では色弱者に好ましい色度強調を検討した[2]．また一般色覚者でも携帯電話等のまたこれらの画像以外に 300 枚の自然画像を用
小さい画面サイズなどの場合，彩度強調した方が意した．
２．３ 実験環境
より好ましく見えることが分かっている[3]．しかし，好ましい色度強調は個人によって異なる．そ本実験では外光の影響を受けないよう暗幕でこで本研究では, 多様な色覚者の感性に適応でき囲んだ実験ブース内で実験を行った．視距離はデるカラーカスタマイゼーションを目指し，個人にィスプレイの正面から水平方向に 120cm とし，
照明は D65 蛍光灯を用いて，ディスプレイ中心付
適した色度強調の方向と度合いを決めるのに最適なベンチマーク画像の調査を行う．先行研究[4]近の水平照度を約 50lx とした．ディスプレイはでは，一般的に使用される iPad 上で動作する色
高色域である Samsung 社製 SyncMaster XL24
変換ソフトを開発し，ベンチマーク画像とその調を用い，ディジタル信号で入力した．
２．４ 実験手順
査手法について実験を行ったが，最適な画像を絞
りこめなかった．本研究では高色域ディスプレイ
実験は実験 1 と実験 2 の 2 段階に分けて行った．
を用いて自然画像を色度強調し、ベンチマーク画
実験 1 の流れを図 2 に示す．実験 1 は各ベンチマ像の調査を行う．
ーク画像候補において、それぞれの被験者がどの
色度強調を最も好ましく感じたかを調査するた
２．実験概要めの実験である．実験は 4 種のベンチマーク画像
２．１ 色度強調変換
候補ごとに行った．色度の異なるベンチマーク画
画像の色度強調には陳らの研究[2]で用いた望像候補を 2 枚ずつ被験者に呈示し，すべての画像
月・趙らの色度強調法[5]を用いた．色度強調は P
において，被験者は「色として好ましい方を選択
型変換，D 型変換，及び Mix 型変換の 3 種とし，して下さい．
」の質問に従って画像の選択を行い，これらを色度強調度ω = -0.2，0.0，0.2，0.4，0.6
これを 156 試行した．このとき被験者は画像の注の 5 段階で調整した．色の見えモデルにおいて，目点を指示されるので，これに従って感性評価をω = ω_P + ω_D であり，P 型変換はω_D = 0, D
行った．同様の実験を 4 種のベンチマーク画像候
型変換はω_P = 0, Mix 変換はω_P : ω_D = 1 : 1
補で行い，ここで決定した各被験者及び画像ごととして計算した．ただし，ω = 0.0 は原画像に等の最も好ましい色度強調変換を実験 2 で用いた．
しいため，原画像と同じとする．
２．２ 実験刺激
本実験で用いるベンチマーク画像の候補は図 1に示す 4 種類の画像とした．また P 型変換，D 型
変換，Mix 変換を 5 段階の色度強調度（-0.2，0.0，

Supplement 117

P-7

日本色彩学会誌

５分間順応
156
試行

色度の異なる 2 枚の画像を提示
感性評価

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）と推測できる．
以上の結果から，空なしコスモス画像がより自然な色に近い色で調整しやすく，一般色覚者と D
型色覚者にとって色度の調整に有効な画像であることが明らかとなった．

最も好ましく感じる色度強調を決定
図 2 実験１のフローチャート
 実験 2 は図 3 に示す手順で行う．実験 2 は実験
1 で得られたベンチマーク画像候補ごとの最も好ましい色度強調変換を 300 枚の自然画像に適用し評価する．同じ自然画像について，色度強調画像と原画像を 2 枚同時に呈示し，被験者は「色として好ましい方を選択して下さい．
」の質問に従い，
画像の選択を行った．これを 300 枚の自然画像でそれぞれ試行した．この実験によって，実験１で最も好ましいと回答された色度が様々なシーンの画像において有効かどうかを調査した．なお，
実験 1 及び 2 のすべての試行において，画像の呈示前後に灰色画面を 3 秒間表示した．
５分間順応
300
試行

色度強調画像と原画像を提示
感性評価
色度強調変換を評価
図 3 実験 2 のフローチャート

図 4 自然画像における色度強調の評価
４．おわりに 本研究では一般色覚者と D 型色覚者に対して
色彩画像の感性評価実験を行い，空なしコスモス
画像が最適な色度強調の方向と度合いを決めるためのベンチマーク画像に適していることを明らかにした．今後は P 型色覚者に対しても同様の実験を行い，より多くの色覚者に対して有効なベンチマーク画像を調査することを目指す．
参考文献
1 岡部正隆, 伊藤啓, 橋本知子, “ユニバーサルデザインにおける色覚バリアフリーへの提言”,色覚バリアフリーセミナー,

２．５ 被験者
 本実験における被験者は，一般色覚者 5 名と D
型色覚者 5 名の計 10 名である．
３．実験結果
実験結果を図 4 に示す．図 4 は 300 枚の自然画像において色度強調画像と原画像を比較して，色度強調画像の方が好ましいとした回答をカウントして平均化し，ベンチマーク画像候補ごとに示したものである．
一般色覚者においては，空なしコスモスで色度調整した場合が最も回答数が多く，次点で人物の画像で多い．これは，実験 1 でより自然に近い色で調整されたためであると考えられる．D 型色覚者においては，さくらんぼ，空なしコスモス，人物の画像で色度調整した場合にほぼ同数の回答数を示したが，コスモス画像における回答数だけが少なかった．これは，コスモス画像は色の情報量が最も多く，色の評価が難しかったためである

2003.8.
2) Yi-Chun Chen，Yunge Guan，Tomoharu Ishikawa，Hiroaki
Eto，Takehiro Nakatsue，Jinhui Chao，Miyoshi Ayama“Preference for Color Enhanced Images Assessed by color
deficiencies”，Color Research & Application, DOI: 10.1002 /col.21795，2013.2.
3) 阿山みよし, 白川俊之, 清水智弘, 小黒久史, 郭素梅, 佐藤美恵, 江田哲也, 石川智治, 春日正男, “色彩画像の感性的評価-画
像サイズ, 明度コントラストおよび彩度の影響-”, 感性工学,
vol.9, No.2, pp.453-463, 2010.2.
4) 後藤拓，石川智治，浅田一憲，阿山みよし，“色覚バリアフ
リーを目指した感性的色変換ソフトの基礎的研究”，第15回感性工学会大会，2013.9
5) Rika Mochizuki, Tatsuya Nakamura, Jinhui Chao, Reiner
Lenz, “Color-weak correction by discrimination thresholdmatching”, Proceedings of CGIV2008, 4th European
Conference on Color in Graphics, Imaging, and Vision,
pp.208-213, 2008.6

Supplement 118

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

水景画の色彩情報・形態情報と描画者のパーソナリティ特性の関係
Relationship between Color and Form Features of WaterscapeDrawings and Drawer’s Personality
三宅理子
髙橋晋也
森 俊夫

Riko Miyake
Shin’ya Takahashi
Toshio Mori

Tokaigakuen University
Tokaigakuen University
Gifu Women’s University

東海学園大学東海学園大学
岐阜女子大学

Keywords: 水景画，パーソナリティ特性，色彩情
報，形態情報１．はじめに水の表現は心理状態の投影として豊かな情報を含むと考えられており、しばしば、水を題材とする制作物（描画や箱庭）が心理アセスメントの手がかりとされる。しかし、これまでは制作者自身が語る水イメージの表現内容について定性的に議論されるに止まることが多かった。
発表者の一人は、以前、「水のある風景を自由に描く」という課題画（以下、水景画）と描画者のパーソナリティ特性との関連について検討を行った 1)。その際、描画後質問紙の回答によって描かれた水をモチーフ（海、川、雨、など）別に分類し、YG 性格検査の結果との関連を分析した
ところ、海描画群に比べ雨描画群において O 尺度
（客観的でないこと）の得点が高いことが明らかになった。また、描画における「流れの有無」と「動きの有無」を取り上げて分析した結果、流れがある群で O 尺度得点が高く、動きのある群でAg 尺度（愛想の悪いこと；攻撃的）と S 尺度（社会的外向）の得点が高い結果となった。
本研究では、さらに詳細な描画情報として水景画の色彩情報・形態情報を計測し、描画者のパー
ソナリティ特性との関係を検討する。本来、無色透明である水をどのように彩色するかということは、描画者のパーソナリティ特性を探る有効な手がかりになると考えられた。

(2) 手続き20～30 名の集団にて、「水のある風景を自由に描いてください」と教示し、フェルトペンで枠づけした A4 サイズのケント紙に描画を求めた。鉛筆、消しゴム、フェルトペンの使用は自由とし、彩色には 16 色のクレヨンを用いた。実施時期は2007 年 5 月であった。2 ヶ月後、集団で YG（矢田部ギルフォード）性格検査を実施した。
(3) 色彩情報・形態情報の計測得られた描画をスキャナ（Epson GT-X830）
で取り込んだ。その際、枠一杯の描画全体（原画像）と、描画中の水が描かれた部分（水画像）の2 種類をデータ化した。水画像については、水以
外の描画内容（例；海中の魚）を避けた上で最大の面積を取り得る矩形領域を範囲指定してスキャンした。取り込み設定は 24bit color, 72dpi とし、スキャナソフトの色補正は無効化した。
つぎに自作の画像解析ソフト 2)により、原画像と水画像を L*画像、C*画像、h 画像に変換し、それぞれの画像濃度領域における濃度ヒストグ
ラムを求め、色彩情報量として平均明度（Ave-L*）、
平均クロマ（Ave-C*）、平均色相角（Ave-h）を算出した注１）。さらに、形態情報量として角二次モーメント（ASM）、コントラスト（CON）、相関（COR）、エントロピー（ENT）を求めた 注２）。
これらは画像解析でテクスチャを視覚的に特徴づける指標としてよく用いられ、
ASM は均一性、

注１）本ソフトでは、色相角 h は a*軸から反時計回りを２．方法

正値（0～180）、時計回りを負値（0～-180）に取る。

(1) 調査対象者
大学生 80 名（男性 31 名、女性 49 名；平均年
齢 20.3 歳、SD 0.62）が参加した。

注２）形態情報量はそれぞれの画素対の相対位置関係（d,θ）の関数として表されるが、ここでは、d=1 に対して、
θ＝0 ﾟ、45 ﾟ、90 ﾟおよび 135°方向の各値を求め、これら
4 方向の平均値を d=1 に対する形態情報量とした。

Supplement 119

P-8

日本色彩学会誌

CON は局所的変化、COR は線状性、ENT はランダム性と深く関わる。
(4) 分析
YG 性格検査の結果は質問紙マニュアルに従って得点化し、抑うつ性（D）、回帰性傾向（気分の変化；C）、劣等感（I）、神経質（N）、客観的でないこと（主観的；O）、協調的でないこと（非協調的；Co）、愛想の悪いこと（攻撃的；Ag）、一
般的活動性（G）、のんきさ（R）、思考的外向（T）、
支配性（A）、社会的外向（S）の 12 の尺度得点を求めた。ついで、対象者ごとの尺度得点と水景画（原画像、水画像）の色彩情報量、形態情報量との相関を算出した。
３．結果(1) 原画像80 名分のデータについて、原画像の色彩情報量、
形態情報量と、描画者の YG 性格検査の 12 尺度
得点との相関を求めたが、いずれの変数間にも有意な相関は認められなかった。「水のある風景」といっても、そのモチーフは海、湖、池、川、滝、雨、生活水（流し、金魚鉢など）と多様であり、それに応じて、水が描かれる面積や水以外の描画
対象物の種類も大きく変わる。描画者のパーソナリティ特性との関係が見出せなかったことの主たる原因は、この変動要因にあると思われる。
(2) 水画像
ついで、水画像について同様の分析を試みた。
ここでは、水描画部がまったく彩色されていない
1 枚と雨をモチーフとする 4 枚を除外した 75 枚を分析対象とした。雨の絵を除いたのは、水描画部の範囲指定ルールが原則と異なる（背景空間を含めている）ためである。
表 1 に変数間の相関を示す。Ave-L*と Ag、Rに負相関、Ave-C*と Ag、R に正相関、Ave-h とC、Ag に負相関、ASM と C に負相関、CON とAg に正相関、ENT と C、Ag に正相関が認められた。C（回帰性傾向；気分の変化）、Ag（愛想の悪いこと；攻撃的）、R（のんきさ）が各種画像指標と関連を示したが、これら 3 尺度は相互に正相関をもつ（C-Ag: r=.418, Ag-R: r=.620, R-C:
r=.291）。画像指標との関連がもっとも明確なのは Ag であり、Ag 尺度得点が高いほど L*が低く、C*が高く、h が低く（負値を取りやすい）、CONと ENT が高い。つまり、「愛想の悪い（攻撃的な）」者ほど、水を青で濃く塗り（そのため明度は低く、第 39 巻

表 1 変数間の相関（

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

p<.01,

p<.05）

L*

C*

h

ASM

CON

COR

ENT

D

-.023

-.091

-.153

-.119

-.053

-.114

-.143

C

-.178

-.154

-.265

-.254

-.176

-.075

-.329

I

-.004

-.010

-.028

-.004

-.047

-.143

-.088

N

-.140

-.097

-.196

-.066

-.101

-.168

-.099

O

-.073

-.042

-.144

-.127

-.017

-.085

-.110

Co

-.042

-.028

-.143

-.105

-.058

-.041

-.051

Ag

-.306

-.285

-.391

-.203

-.235

-.099

-.324

G

-.132

-.136

-.114

-.017

-.034

-.133

-.039

R

-.303

-.235

-.171

-.099

-.178

-.181

-.205

T

-.005

-.018

-.141

-.109

-.108

-.197

-.024

A

-.104

-.145

-.226

-.075

-.041

-.081

-.138

S

-.128

-.193

-.219

-.036

-.131

-.118

-.147

彩度は高くなる）、画像テクスチャの局所的コン
トラストやランダム性が高くなる傾向を示している。
４．考察
YG 性格検査の Ag（愛想の悪いこと；攻撃的）尺度と水画像の色彩情報・形態情報との関連が見出されたが、これをどう解釈したらよいだろうか。
Ag 尺度を構成する質問項目には、一般的な意
味での攻撃性を連想させにくい項目も含まれる。
「愛想の悪いこと」というネガティブな尺度名に反し、「平凡に暮らすより何か変わったことがしたい」、「色々な世間の活動がしてみたい」など、
むしろポジティブな活動性を伺わせる項目もある。したがって、「水を（青で）濃く塗る」こと自体を攻撃的行為と見るのは短絡的であろう。
八木（1989）は、Ag 尺度高得点者の長所として積極的、主体的、意欲的といった特徴を挙げている 3)。また、Ag 尺度と正相関した R 尺度（のんきさ）の高得点者の長所として行動的、決断力を指摘している。これらの尺度得点の高い者は、このような性格特性から課題に意欲的に取り組
み、水の彩色として自分で決めた色（たいがい青）で塗り残しなく塗りきるよう強く動機づけられた結果と解釈できるかもしれない。しかし、もちろんこれは一つの仮説に過ぎず、その検証は今後の課題である。
Ag 尺度・R 尺度の低得点者と高得点者の描いた絵のサンプルを図 1、図 2 に掲載する（ただし、Supplement 120

P-8

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

表 2 サンプル画描画者の Ag・R 得点と画像指標
図1
図2
Ag 尺度得点2
19
R 尺度得点
8
18
Ave-L*
86.4
64.5
Ave-C*
9.6
31.2
Ave-h
58.4
-87.8
ASM
0.003953
0.000823
CON
31.55902
78.79569
COR
0.708418
0.749042
ENT
6.094096
7.308675

図 1 模写画 1

風景構成法をはじめとする描画療法における彩色過程の研究では、これまで塗り残しや色選択（特に不自然な彩色）、重色（重ね塗り）などの情報については分析対象とされてきたが、色の濃淡や塗り方の質については、評価が主観的になるという理由から意図的に分析対象から外されることが多かった 4)。本研究では、客観的な色彩情
報量、形態情報量を求めることでこのハードルをクリアし、描画を対象とした心理アセスメント研
究に新しい切り口を示したといえる。今後は、結果の解釈がやや曖昧になる YG 性格検査に代わる検査を用いるなどして、さらに研究を展開していきたい。

図 2 模写画 2

描画者のプライバシーに配慮し模写画で示す）。
それぞれの描画者の Ag 得点・R 得点注３）ならびに画像指標の値は表 2 の通りである（ただし、画像指標は掲載画全体でなく水画像の測定値）。両
画とも海に沈む夕日を描いたもので構図も似ているが、水の塗り方の違いがよく表れている。

参考文献
1) 三宅理子 (2009) 「水のある風景」の描画とY-G性格検査との関連. 島根大学教育学部紀要, 43, 79-85.
2) 森俊夫・内田裕子・小見山二郎 (2010) 色彩テクスチ
ャの視覚的印象と画像情報量との関係. 日本繊維製品消費科学会誌, 51, 433-440.
3) 八木俊夫 (1989) YGテストの診断マニュアル. 日本心理技術研究所.
4) 松井華子・千秋佳世・古川裕之 (2012) 風景構成法に

５．まとめと今後の課題
水景画の画像情報と描画者のパーソナリティ
特性との関連を検討した結果、水描画部の塗り方と一部特性尺度との間に関連が見出された。具体的に、YG 性格検査の Ag 尺度（愛想の悪いこと；
攻撃的）、R 尺度（のんきさ）の高得点者は、水を青で濃く塗り込む傾向が見られ、一つの可能性
として積極性や決断力の高さが背景にあると考えられた。

おける彩色過程の基礎的研究
庭療法学研究, 25, 103-110.

注３）尺度得点の範囲はいずれも 0～20 である。

Supplement 121

彩色指標作成の試み. 箱P-9

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

白磁の照明光色の違いによる色知覚と印象評価
Evaluation of Appearance of White Porcelains under Different
Colors of Light
徳永留美
田口 肇

Rumi Tokunaga
Hajime Taguchi

立命館大学
京都市産業技術研究所

岡崎友紀

Yuki Okazaki

京都市産業技術研究所

前崎信也
篠田博之

Shinya Maezaki
Hiroyuki Shinoda

京都女子大学
立命館大学

Keywords: 白磁，白色知覚，印象評価，質感．
１．はじめに日本の磁器生産の歴史は 17 世紀に始まり，現代においては食器や花瓶といった日用品から，碍子
やタイルなどの工業品まで我々の生活に欠かせない素材である．磁器は，白く硬い磁土が透明のガラス質の釉薬で覆われているものであるが，表面の色に関しては，素材の色によってその白色にかなりの幅がある．そして，その白色の種類によって製品の評価が変わることは，一般的にはあまり知られていない．国内で製造販売されている磁器の白色は，
長年陶 磁器業界に 携わり歴史 的知識も豊 富な専
門家によって決められている．しかし，その白色が私た ちにとって どのような 白色である のかに
ついては明らかではない．また，私たちの日常生
活の環境光は，蝋燭から LED の光へと変容してきた．この歴史的な変化を経験していることをふまえると，白色と判断される色も時代に応じて常に変化していると考えられる．近年，様々な照明光
色の下で白磁を観察する機会が増えているが，それに伴う表面の白色度合いの知覚や，白色の違いと価値や質感の評価などについての定量的な研究は実施されていない．そこで本研究では，照明光や素材の違いが，白磁の表面の色知覚や印象評価に与える影響について検討した．
２．実験
２．１ 実験刺激と実験条件
実験刺激は，一辺が 3cm の正方形で，中央が上部に向かってやや丸みを帯びた凸型の白磁である．素地は，上石，柿谷上石，特上磁器，木山陶石，SP-4，
ニューボーン酸化土，香田磁器，花岡陶土の 8 種類を用いた．これらに異なる 2 種類の厚みの釉薬を塗

Ritsumeikan University
Kyoto Municipal Institute of Industrial
Technology and Culture
Kyoto Municipal Institute of Industrial
Technology and Culture
Kyoto Women's University
Ritsumeikan University

り，酸化または還元によって焼成した．白磁と見た目が似ている赤土を素地とした陶器を 1 個追加し，全部で 65 個の実験刺激に対して実験を実施した．
実験の照明条件は 2 通りであった．照明 A の色度
は(x,y)=(0.48, 0.43)，照明 D の色度は(x,y)=(0.37,0.39)で，両者ともに水平面照度は 400(lux)であった．図 1 は，照明 A と D により照明された白色板（×）と 65 個の白磁（○）の色度図(CIE1931)である．実験の際，白磁は，天井が白色アクリル板で覆われた
灰色の刺激箱の中に呈示された．刺激箱の大きさは，幅が 90cm，奥行きが 60cm，高さが 60cm であった．

図 1 照明 A と照明 D における白磁の色度
２．２ 被験者のタスクと被験者
被験者のタスクは，実験者から指示される言葉に対して，その見えが該当する上位 3 個の白磁を順位を付けて選択することであった．指示される言葉は，49 の形容詞などの印象についての言葉と 11 色の基
本色名１）であった．
被験者は，白磁について知識や興味を持たない学部生 4 名の初心者と，職業として白磁の製作や管理に携わったことのある 4 名の熟練者の合計 8 名であSupplement 122

P-9

日本色彩学会誌

った．全被験者において，石原色票と D15 テストにおいて色覚テストを実施し，色覚正常であった．
３．結果
照明 A と照明 D において，白磁の見えの色には「白色」とは思えないほどの大きなばらつきがあり，全ての被験者において基本色名の 11 色を選ぶことが可能であった．このことは，実際に白磁がいろいろな色に見えていることを示唆している．
照明 A の下における質感に関する印象についての結果を図 2 に示す．横軸は熟練者の選択した白磁のx 座標で，縦軸は初心者の選択した白磁の x 座標である．中央のひし形(◆)は，白色板の測色値である．
アスタリスク(＊）は，熟練者と初心者の各々の被験者の平均値からなる座標を示しており，番号は，表
1 の質感に関する言葉と対応している．プロット群の中央にある直線は，結果の回帰直線である．結果から，対角線上にプロットされている「潤った」（#2）
や「滑らか」（#3），
「柔らかい」（#14）は，熟練者と初心者において同じ色度の白磁を選択したことを示している．一方，「光沢のある」（#1）や「輝いている」（#11），「透き通った」（#7）は，熟練者が初心者
よりも物理的により赤い色を選択し，
「濁った」
（#12）
や「くすんでいる」（#16）は，初心者が熟練者よりも物理的により赤い色を選択している．このことは，透明感に関して色度が影響しており，初心者と熟練者で印象が異なることを示唆している．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図 3 は，照明 A と照明 D において選択された色度の残差の比較を示す．横軸が図 2 に示される照明 A
条件における結果から得られた残差で，縦軸が図 2と同様に求めた照明 D 条件における残差である．図
中の番号は，表 1 の言葉と対応している．図の中央部分において照明光色や被験者の影響がないことを意味し，第 1 象限のプロットは，照明光色の違いにかかわらず熟練者が初心者よりも物理的に白い色を，初心者がより赤い色を選択したことを意味し，第 3
象限は，熟練者が初心者よりも物理的により赤い色を，初心者がより白い色を選択したことを意味する．
「柔らかい」（#14）が中央にあるが，この質感の印象が照明光色と被験者の違いに影響されないことを示している．第 1 と 3 象限に「透き通った」（#7）
や「にごった」（#12）など透明感に関する対義語があり，選択した色は異なるが，初心者と熟練者において何らかの判断基準があると考えられる．

表 1 質感に関する印象について
図 3 照明 A と照明 D における残差の比較
４．まとめ
白磁は，基本色名で表現できるほど多彩であることが示された．白磁の印象は，照明光色の違いにより変化し，初心者と熟練者が同じ印象を持っていても選択する色度が異なることが示された．特に「柔らかい」という印象に関しては，白磁の熟練者２）などが表面の見えを表現する際に用いている表現であり，照明光色に関係なく熟練者と初心者に共通した印象である事が示された．

図 2 照明 A の条件において熟練者と初心者が選択した白磁の x 色度の比較

参考文献
１ ） B. Berlin and P. Kay: Basic Color Terms,
Their Universality and Evolution, University ofCalifornia Press (1969)14-44
２）臼井一元:白磁: 愛でる・使う・遊ぶ，平凡社(2002)30-43

Supplement 123

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

異なる２色の色パネルの位置関係が刺激全体の	 
誘目性に与える影響	 Influence to visibility of entire patternby position of two differently colored panels
	
 

中矢	
  竜太

Ryota Nakaya

高知工科大学大学院

Graduate School, Kochi University of Technology

根岸	
  一平

Ippei Negishi

高知工科大学

Kochi University of Technology

篠森	
  敬三

Keizo Shinomori

高知工科大学

Kochi University of Technology

Keywords: 全体印象，誘目性，色配置，色組合せ．

２．実験手法	 １．はじめに	 	  何かに注意を向ける際の判断には，対象の持つ「誘目性」が大きく関わっている．誘目性とは，
本研究では「対象が持つ人の注意を引きつける度合いである」と定義する．その性質から誘目性は注意喚起を必要とする現場や集客を狙った商業
広告等の様々な場面において利用されている．	
 

(1)	
 設備	
 
	
  本実験は暗室内(図１)に設置された刺激呈示
用のディスプレイと応答用のテンキーを用いて行い，著者と被験者の間には遮光板を設置した．
実験中はディスプレイの正面に座り，事前に暗順応を待った上で事件を開始した．	
 	
  誘目性は，主に色彩による影響を強く受け，明度や彩度が高いほど強い誘目性を示すといった色の特徴による一定の法則性が存在することが先行研究によって示されている[1-6]．一方で，対象の形状・大きさ・位置関係等の要因も誘目性に影響を与えており，これらの要因の相互関係によって対象における誘目性の度合いが決定されると考えられる．しかし，色彩のみが寄与する場
合の法則性とは異なり，その他の要因に関する機序は，いまだ明確ではなく総合的な先行研究も行われていない．その理由として，複数の刺激を用いて誘目性の機序を求めることが困難であり，複数の要因が影響する刺激についての定義も曖昧で有ることが挙げられる．	
 	  解決への道筋として，刺激要因を限定した上で，個々に誘目性に与える影響を検証し，それぞれの要因毎の定義を定めることが考えられる．我々は現在，物体全体における色刺激とその位置関係に着目して研究を行っており，先行研究[4-6]では正方形状の灰色パネル(７枚)とある１色の色パネル(２枚)から成る正方形図形を刺激とした．色
パネルの配置が異なるそれらの図形を一対比較によって測定して誘目性に与える影響について検討した．	
 
	  本研究では，先行研究で刺激図形内において同色であった２枚の色パネルを．異なる色として「正方形図形パターン全体における色刺激の位
置と色の組み合わせ」が誘目性に与える影響について測定した．	
 図１:実験設備	
 (2)	
 実験刺激	
 	
  本実験では，灰色背景色で着色された７枚のパネルと異なる刺激色で着色された２枚の色パネ
ルから成る３x３の正方形状の図形を刺激図形として黒色背景上に水平配置して呈示した(図２)．	
 	
  刺激色には，誘目性が高いことが先行研究で示された赤色の他に，青，緑を加えた３色を用いて実験を行い，刺激色と灰色背景色は測光によって等輝度になるように RGB 値を調整した．各刺激色の設定値は(表１)に示す．	
 Supplement 124

図２:呈示刺激の例(赤&青)	
 

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第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

３．結果と考察	 表１:刺激色の設定値	
 	
  刺激図形は色パネルの位置および色の配置が異なる 39 種類を作成して，(赤&青)，(青&緑)，(緑&赤)のそれぞれ色の組み合わせの異なる３通りを用意した．先行研究[4-6]と同様に，色パネルの位置関係に基づき刺激図形を４カテゴリに分類して検証に用いた(図３)．各カテゴリは，カテ
ゴリ１：２枚の色パネルが１辺を共有して左右もしくは上下に隣接している配置関係，カテゴリ
２：２枚の色パネルが１つの頂点を共有して斜めに隣接している配置関係，カテゴリ３：２枚の色パネルが隣接せずかつ同一の行または列上に存在する配置関係，カテゴリ４：２枚の色パネルが隣接せずかつ同一の行または列上に存在しない
配置関係，である．	
 	
  本実験では，色パネルの位置関係が同一な刺激図形において刺激色の配置の違いが誘目性に与える影響について検証するために，左右対称の刺激図形に関しては位置関係に限って誘目性に与える影響に大きな差は生じないと仮定した上で，左右対称の刺激図形で色の配置が入れ替わるように設定して両者の選択率を比較した．	
 (3)	
 測定手法	 	  被験者の暗順応を待った上で実験を開始した．
実験では，ランダムに選出された２種類の刺激図
形を被験者に呈示した．被験者は，直感的に目立つと感じた刺激図形を選択して応答を行った．この際，直前に呈示した刺激図形による残像や判断への影響を避けるために，刺激図形の呈示位置は
毎回少しずつ変えて呈示した．	
 	
  一連の試行を同一の刺激図形を除く全ての組
み合わせによる一対比較が終了するまで続けた．
実験は色の組み合わせの異なる３通りの実験刺激を用いて各色３回ずつ行った．呈示する刺激図
形や色の組み合わせの順序は被験者毎にランダムに変更した．	
 	
  本研究では，ある刺激図形が一対比較法によって選択された確率を，その図形の選択率として誘目性の度合いを判断する基準とした．各パターンの選択率を求めた後，パターン全体およびカテゴ
リ間の順位付けを行い，それを基にパターン順位と色パネルの配置的特徴，左右対称の刺激図形における刺激色の位置関係について検討を行った．	
 	
  各刺激色の全ての組み合わせにおいてカテゴ
リ１，２に属する刺激図形が高い選択率を示し(図４,５)，カテゴリ間比較において選択率に有意差が見られた(p	
 <	
 0.05)．カテゴリ１の選択率について，刺激図形内の色パネルを同一色にして行った先行研究[4-5]では，カテゴリ１が最も低い選択率を示していた(図５)．この際，同一色であるために辺で接することによって刺激図形の境界が曖昧になり，長方形単体刺激とみなしたことにより誘目性に抑制方向の影響が生じたと結論付けた．これに対して今回の実験では辺で接していても異なる刺激色によって２つの色パネルを認識することができたため，抑制的影響を避けられたと考えられる．その一方で，(青&緑)の色
組み合わせでは，刺激図形の順位にばらつきが見られた．青と緑の間では赤との間ほどの色合いの違いを感じられず，被験者や刺激図形によっては先行研究と同様に１図形（長方形）とみなす抑制的影響が生じたと考えられる．これら結果は，物体全体における刺激は単体刺激より複数刺激であるほうが誘目性に与える影響が大きいとした
先行研究の結論を支持する．	
 	
  このように今回の実験結果では，選択率順位においてカテゴリ１が選択率上位となったことから，選択率上位のカテゴリ１，２と下位のカテゴ
リ３，４とのパターン特徴の相違点は，２つの色
パネル間の距離（辺や点で接する，あるいは距離がある）である（上位と下位のそれぞれ２カテゴ
リ間の選択率の差は有意	
 (p<0.05)）．つまり，パネルの色差により異なる刺激と認識できる状況
では，パネル同士が近傍にあれば，誘目性が高くなる傾向にある．	
 	
  左右対称となる２つの刺激図形の選択率を比較した結果は，(赤&青)，(緑&赤)の組み合わせでは，刺激図形の中心および中心軸(中心行もしくは中心列)に赤色パネルが位置する場合に選択率で常に優位にあることが示された(表２)．一方，(青&緑)ではどちらかの色に偏るような特徴は見られなかった．これに関して，先ほどの２色の色
	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
  合いに注目した考察を踏まえて，中心および中心軸に位置する色刺激と他の色刺激との色差が左
図３:カテゴリに属する刺激図形の例
右対称図形の選択率に関係していると予想し，３Supplement 125

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

	 図４:各図形の選択率順位

図５:カテゴリの選択率順位（左:本実験,右:先行研究[5]）つ の 刺 激 色 と 灰 色 背 景 色 間 の 色 差 を CIE1976	 L*u*v*色差式を用いて検証した．その結果，灰色
背景色に対して赤色が最も大きい色差を示した(図６)．また３色間においては(赤&青)，(緑&赤)が比較的高い色差を示し，(青&緑)は他と比べて低い色差であった．これらのことから，本実験における赤色のように他の色と比較して色差が大
きい色刺激が，パターン全体のどの位置にあるかということが，誘目性に大きく影響していると考えられる．	
 表２:左右対称における中心および中心軸に位置する色パネルの刺激色（左側:選択率上位）	
 	
  刺激図形全体の選択率順位において，色の組み
合わせ毎の選択率に注目すると，赤色を含む組み
合わせは選択率の上位と下位で選択率に大きな	
 Supplement 126

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日本色彩学会誌差が見られる．一方で，(青&緑)は選択率の上位と下位で選択率にそれほど大きな差は無く，グラ
フ上では選択率の中心(０.５)に比較的寄った選択率になっていることが示された．３色の組み合
わせそれぞれにおいて選択率の標準偏差を求めた結果でも，(赤&青)，(緑&赤)は(青&緑)の倍近くの値を示した	 (図４中の表)．このことから，色差が大きい場合はその刺激色の位置によって誘目性が大きく変化する一方で，本実験における(青&緑)のように刺激色間の色差が小さい場合には，位置関係による誘目性の差が生じにくいことが示唆される．	
 第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

参考文献	
 [1] K.Shinomori, T.Suzuki, N.Murai, Y.Ozaki and S.
Nakauchi:Function-oriented

techniqueusing

comparison

ofsubjective
images)color

selection

estimation(pairedandpsychophysicalevaluation (reaction time measurement), Proc. AICColour. (2013) 1165-1168.
[2] T.Suzuki, K.Shinomori, N.Murai, Y.Ozaki and S.
Nakauchi: Evaluation of visibility of color under arange of spectral illumination using physically based
spectral rendering images: Comparison of reaction
times for colored handrail in the bathroom, Proc. AICColour. (2013) 135-138.
[3] T.Toyota, K.Shinomori, T.Suzuki and S.Nakauchi:
Practical color visibility evaluated by response timeof search and selection rate in paired comparison, iPerception, 5 (2014) 273.
[4] 中 矢 竜 太 ， 根 岸 一 平 ， 篠 森 敬 三 ： 色 パ ネ ル の 位 置
関 係 が パ タ ー ン 全 体 の 誘 目 性 に 与 え る 影 響 , Vision27(1) (2015) 40.
[5] R.Nakaya, I.Negishi and K.Shinomori: Influence of
position of colored panels to entire pattern’s visibility,
Proc. AIC Color and Image (2015) 1164-1169.

図６:各刺激色と灰色背景色間の色差[6] 中 矢 竜 太 ，根 岸 一 平 ，篠 森 敬 三 ：刺 激 中 の 色 パ ネ ル

	
 
	
 
４．結論	
 

の位置と刺激全体の誘目性との関係性におけるパネル
色の影響, Vision 27(3) (2015) 124.

	
  本研究では，同色 2 枚の色刺激の位置関係が誘目性に与える影響に関する先行研究に対して，２色の異なる刺激色の組み合わせによる色刺激の
位置と色の組み合わせが誘目性に与える影響について検証し，先行研究で結論付けた法則性と比
較した．	
 
	
  結果により，異なる色刺激の場合はカテゴリ１,２の選択率が比較的高いことが示された．カテゴ
リ１の高選択率は，先行研究とは大きく異なっており，異なる２色を用いることで，異なるパネル
刺激と認識できるか否かによって位置関係の法則性に変化が生じるという新たな知見が得られた．一方で，カテゴリ２や，中心および中心軸が他の配色と色差の大きい色によって強く印象付
けられる刺激図形の場合に，高い選択率を示す，
といった先行研究で結論付けた位置関係の法則性と共通する結果も見られ，単色か複数色かの違いによらず誘目性に影響を与える特徴が存在す
ることも示された．	
 謝辞	  科学研究費(24300085)の支援を受けた．	
 	
 Supplement 127

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

多色配色に対する潜在的態度としての嗜好に関する実験的検討
Experimental Study on Color Preference as Implicit Attitude
toward Color Combinations

Keiichi MURAMATSU 埼玉大学大学院理工学研究科
Saitama University
村松慶一
方思源
Siyuan FANG
早稲田大学大学院人間科学研究科 Waseda University
田中英一郎 Eiichirou TANAKA
埼玉大学大学院理工学研究科
Saitama University
綿貫啓一
Keiichi WATANUKI
埼玉大学大学院理工学研究科
Saitama University
松居辰則
Tatsunori MATSUI早稲田大学人間科学学術院
Waseda University

Keywords: Color preference，Implicit attitude，
２．実験
Affect misattribution procedure．
(1) 測定方法
AMP では非常に短い時間にプライム刺激とタ
１．はじめにーゲット刺激を連続して呈示し，後続のターゲッ
色彩に対する感情的反応は色彩感情と呼ばれ，ト刺激に対する「好き」が「嫌い」の反応を取得
Semantic Differential(SD)法を用いた主観評価
する．この時，先行するプライム刺激の感情価がによって測定される．色彩感情に関する研究の主ターゲット刺激に誤帰属されることを利用し，意な関心の一つは，その評価構造を明らかにするこ識されない形でプライム刺激に対する評価が測とである．色彩はデザインの重要な要素であるだ
定される．本研究では多色配色の画像をプライム
けでなく，人間の生活において不可欠なものの属
刺激，曖昧図形をターゲット刺激とした．プライ性である．その評価構造を明らかにすることは，
ム刺激の多色配色については，先行研究[1]で用い魅力的なデザインを決定するというような工学られている 16 色配色の画像 20 枚を使用した．タ的な応用のみならず，人間が物に対してどのようーゲット刺激の曖昧図形としてイ音節文字を用な感情を抱くかという心の構造を理解するといいた．イ音節文字 Unicode フォント(Nuosu SIL)
う上で重要である．
から 100 個のグリフを抽出し，実験参加者(大学
多色配色の色彩感情に関しては SD 法を用いた
生 70 名；男性 27 名，女性 43 名)に「好き」ある
印象評価から単色や二色配色と類似した評価構いは「嫌い」の二択で主観評価を行わせた．その造が見出されている[1]だけでなく，単色および二結果から，「好き」の反応率が 50％程度(48.57％
色配色について得られている色彩感情の予測式～52.17％)である 20 個のイ音節文字を選定した．
に基づいて多色画像の色彩感情を推定する方法(2) 手続きが提案されている[2]．その一方で，配色に対する刺激はリフレッシュレートが 120Hz に設定さ色彩感情について，意識されない心的過程におけれた液晶ディスプレイ(BenQ 製 XL2420Z)の画面
る審美的な評価が SD 法などの主観評価と異なっ
中心に 200px (55.2mm)四方の大きさで呈示され，た傾向を示す可能性が示唆されている[3]．
その制御には PsychoPy (Version 1.81.03)が用い心理学において，意識することのできる態度がられた．実験参加者は液晶ディスプレイから約顕在的態度と呼ばれるのに対して，意識すること
60cm 離れて座り，AMP と SD 法による主観評価のできない態度は潜在的態度と呼ばれる．そこで， を行った．まず，AMP としてプライム刺激(75ms)，
本研究では後者の測定法のひとつとして感情誤ブランク(125ms)，ターゲット刺激(100ms)の後に
帰 属 手 続 き (Affect Misattribution Procedure;
ランダムドットパターンによるマスクと共に「好AMP)[4]による主観評価値を意識されない心的過き」「嫌い」の回答が促された．刺激が呈示され程の審美的な評価として位置付けた上で，多色配る順序は実験参加者ごとにランダマイズされ計色に対する意識されない心的過程における評価
20 試行が行われた．次に，SD 法として先のプラ構造について検討を行う．具体的には，AMP を
イム刺激と同じ多色配色が呈示され，「好き-嫌い」用いて先行研究[1]の多色配色に対する主観評価
を 7 段階で回答した．呈示される順序は AMP とを SD 法と AMP によって取得し，AMP の主観評
同じく実験参加者ごとにランダマイズされ計 20価値と刺激を構成する色の特徴について検討す試行が行われた．実験参加者は大学生 30 名(男性る．
22 名，女性 8 名，平均年齢 22.5 歳)であった．
Supplement 128

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第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

表 1 AMP および SD 法による主観評価の平均値と標準偏差
㻵㻰
㻝
㻞
㻟
㻠
㻡
㻢
㻣
㻤
㻥
㻝㻜

㻭㻹㻼
㻹㼑㼍㼚 㻿㻰
㻜㻚㻠㻜 㻜㻚㻠㻥㻜㻚㻠㻣 㻜㻚㻡㻜㻜㻚㻟㻟 㻜㻚㻠㻣㻜㻚㻟㻟 㻜㻚㻠㻣㻜㻚㻟㻟 㻜㻚㻠㻣㻜㻚㻠㻜 㻜㻚㻠㻥㻜㻚㻡㻜 㻜㻚㻡㻜㻜㻚㻡㻜 㻜㻚㻡㻜㻜㻚㻠㻟 㻜㻚㻡㻜㻜㻚㻠㻜 㻜㻚㻠㻥㻿㻰㻌㻹㼑㼠㼔㼛㼐㻹㼑㼍㼚 㻿㻰
㻠㻚㻞㻣
㻝㻚㻣㻡
㻠㻚㻠㻜
㻝㻚㻢㻥
㻟㻚㻡㻟
㻝㻚㻢㻡
㻠㻚㻡㻟
㻝㻚㻠㻡
㻟㻚㻥㻟
㻝㻚㻡㻜
㻠㻚㻥㻣
㻝㻚㻢㻞
㻟㻚㻡㻟
㻝㻚㻡㻢
㻠㻚㻝㻟
㻝㻚㻠㻤
㻠㻚㻥㻟
㻝㻚㻠㻝
㻟㻚㻣㻣
㻝㻚㻡㻜

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㻝㻝
㻝㻞
㻝㻟
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㻝㻡
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㻝㻣
㻝㻤
㻝㻥
㻞㻜

㻭㻹㻼
㻹㼑㼍㼚 㻿㻰
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㻠㻚㻡㻜
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㻝㻚㻞㻝
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㻠㻚㻞㻣
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㻝㻚㻢㻠
㻠㻚㻝㻣
㻝㻚㻡㻝
㻟㻚㻣㻣
㻝㻚㻟㻟
㻠㻚㻥㻜
㻝㻚㻟㻜
㻟㻚㻥㻣
㻝㻚㻟㻡
㻟㻚㻡㻜
㻝㻚㻟㻢

３．結果と考察得られた AMP と SD 法による主観評価の平均
値と標準偏差を表 1 に示す．AMP は「好き」を 1「嫌い」を 0 とし，SD 法では「好き」を 7「嫌い」を 1 としている．これらの主観評価値を比較するため，実験に用いた 20 枚の多色配色画像を「好き-嫌い」の主観評価値に基づいて SD 法高評
価群(10 枚)と SD 法低評価群(10 枚)に分け，平均値に差があるか検討した．Welch の t 検定を行った結果，それらの群間で SD 法の平均値には有意差(p < 0.001)が認められたが，AMP の平均値には差は認められなかった．SD 法による主観評価
値を基準とした群分けにおいて，AMP の主観評
価に差がないことから，「好き」あるいは「嫌い」という反応として測定される潜在的態度と，「好き-嫌い」という尺度を用いて測定される顕在的態
度が異なると考えることができる．
顕在的態度および潜在的態度として高評価あるいは低評価となる刺激の特徴を検討するために，AMP における「好き」あるいは「嫌い」の主観評価値に基づいて多色配色画像を AMP 高評
価群(10 枚)と AMP 低評価群(10 枚)に分け，SD法高評価群(10 枚)と SD 法低評価群(10 枚)と共に，多色配色を構成する単色の CIELAB 色空間座標の度数分布を比較した．測色には x-rite 製 i1 proと HCFR Colormeter (Version 3.2.1)を用いて
CIEXYZ 色空間座標(2 度視野，D65)を取得した．
SD 法高評価群と低評価群(図 1)では a*，b*および C，h において顕著な差異があり，AMP 高評価
群と低評価群(図 2)では主に L*に差異が見られた．
このことから，顕在的態度と潜在的態度では評価に寄与する構成色が異なることが考えられる．
４．おわりに
本研究では AMP および SD 法を用いた実験を通して，潜在的態度と顕在的態度としての多色配色に対する嗜好の違いについて検討した．これら
二つの態度としての反応は明らかに異なり，それ

L*

a*

b*

High group
Low groupCh

図 1 SD 法高評価群および低評価群の度数分布

L*

a*

b*

High group
Low groupCh

図 2 AMP 高評価群および低評価群の度数分布

ぞれで高評価および低評価となる多色配色の構成色の特徴が明らかになった．ただし，SD 法高
評価群と低評価群の差異に比べて，AMP 高評価
群と低評価群の差異は小さいため，より詳細な検討が今後の課題である．
参考文献
[1] Fang, S., Muramatsu, K., Matsui, T.: Experimental
study of aesthetic evaluation to multi-color stimuli
using semantic differential method: Towards theconstruction of an artificial KANSEI system, Trans.
Jpn. Soc. Kansei Eng. 14 (2015) 37-47[2] Solli, M., Lenz, R.: Color emotions for
multi-colored images, Color Res. & Appl. 36 (2011)
210–221[3] 村松慶一, 戸川達男, 小島一晃, 松居辰則: 印象に関する知識記述のための感情誤帰属手続きを用いた特性の抽出, 日本感性工学会論文誌 10(2011) 231–238[4] Payne, B.K., Cheng, S.M., Govorun O., Stewart
B.D.: An Inkblot for Attitudes: Affect Misattribution
as Implicit Measurement, J. Pers. Soc. Psychol. 89(2005) 277–293

Supplement 129

P-１２

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

紙筆版 IAT を用いた色嗜好計測
Measurement of Color Preference Using Paper-and-Pencil
Style Implicit Association Test
中村 信次
野寺 綾

Shinji Nakamura
Aya Nodera

Nihon Fukushi University
Fukuyama University

日本福祉大学
福山大学

Keywords: 色嗜好，潜在的色嗜好，潜在的連合テスト（IAT）．
１．はじめに
色嗜好とは，色に対する好悪の意図的表出であり，各人における「色に対する態度」であると位置づけることができる．近年の態度に関する心理学的研究において，外的に表出された顕在的な態
度と，その背後に存在する内的（もしくは潜在的）な態度とが大きく解離する事態が頻繁に生じることが実証的に示されてきている．我々はこの認識に鑑み，潜在的態度計測の代表的手法である潜在的連合テスト（Implicit Association Test; IAT）
を用い，色に対する潜在的な嗜好の分析を行ってきている．
これまでの検討により，IAT による潜在的色嗜好の計測が安定的に可能であることを示すことに成功し，意図的な表明によらない色嗜好検討の基盤を得ることができた．しかしながら，前述の研究を含む通常の IAT 計測においては，PC を用いて多数回の反応時間計測を反復する個別の心理実験を行うことが必須であることから，多数の実験参加者からデータを得ることは現実問題として困難であり，現状では限定された人数の実験
参加者のデータに基づく検討を余儀なくされている．しかしながら，色嗜好研究においては，ある時代における特定の集団における総体的な好みの傾向の分析を行うことも必要とされることがあり，大規模な対象者から嗜好データを収集することを可能とする研究手法を構築することが望まれる．そこで本研究では，大規模集団での潜在的態度の同時計測が比較的容易に実施可能であるとされる紙筆版 IAT（paper-and-pencil styleIAT）の潜在的色嗜好計測への応用可能性を検討することとする．

２．方法
潜在的色嗜好計測手法としての紙筆版 IAT の信頼性を検討するために，5 週間の間隔を開けて同一手続きに基づく反復計測が行われた（Test1 お
よび Test2）．
紙筆版 IAT の計測において実験参加者が用いた
IAT 用紙は，中央のターゲット語とその左右に配置されたチェックボックスから構成されていた．
実際の IAT 用紙では，20 行 3 列からなる 60 語のターゲット語が 1 枚の用紙（A4 版横向き）に配置
され，実験参加者に提示された．ターゲット語は，
快語（平和，真実など，参加者に良い印象を与える言葉），不快語（戦争，汚染などの参加者に良くない印象を与える言葉），色ターゲット語１および色ターゲット語２のいずれかであった．色ターゲット語は，赤もしくは緑，青もしくは黄，白もしくは黒の色情報を示す単語であった．実験参加者は，ターゲット語が快語，不快語，色ターゲ
ット１，２の何れかでるかを判別し，IAT 用紙の各列の上部に示される手がかり表示に基づき，左もしくは右のチェックボックスにチェックマー
クを記入した．すなわち，実験参加者は，提示されたターゲット語が，快語であるのか不快語であるのか，色ターゲット１に対応する単語であるのか色ターゲット 2 に対応する単語であるのかという 2 種の判別課題を同時に行うこととなる．一枚の IAT 用紙においては，色ターゲット語１，２は固定されていた．また，快語，不快語は全 IAT 計
測セッションにおいて同一のものを用いた．実験
参加者は，一枚の IAT 用紙あたり 20 秒の制限時
間内で，できるだけ早く，かつ正確にターゲット
語の弁別を行い，チェックマークを記入することが求められた．
色ターゲットの提示様式として，色名条件と事物名条件の 2 条件を設定した．
色名条件（色名 IAT）
では，漢字，ひらがな，カタカナを用いた色名表
示により色ターゲットを示した（赤，あか，アカSupplement 130

P-１２

日本色彩学会誌など）．事物名条件（事物名 IAT）では，実験参加
者に色ターゲットを容易に想起させることの可能な事物の名前を表記した．事物名は，本実験には参加しなかった 12 名を対象としたグループディスカッションによる事前の予備調査により，各色から想起される日常環境で観察することのできる具体的事物として頻繁に挙げられるもののうち，極端に好悪の判断が偏らないものを選択した（赤：トマト，ポスト，りんご 緑：きゅうり，
芝生，葉っぱ 等）．Test1，Test2 における２回の IAT 測定において，色名条件の計測を行った後に事物名条件の計測を行った．両 Test における
紙筆版 IAT の実施に先立ち，実験参加者の顕在的色嗜好の計測を視覚的アナログスケール(Visual
Analogue Scale; VAS)を用いて行った．
Test1 および Test2 の双方に参加した大学生
234 名の結果を分析の対象とした．
３．結果と考察
紙筆版 IAT 測定においては,「赤」,「青」もしくは「白」と快語を対にした条件での反応語数から,「緑」,「黄」もしくは「黒」と快語を対にした場合の反応語数を減じた.さらに実験参加者の総 体的 な反応 の速 さの違 いを 平準化 する ために,2 種の反応語数の差をその和で除した.以降,
この値を IAT 得点と呼ぶ.正の IAT 得点は赤,青もしくは白に対する潜在的な嗜好を示し,負の IAT
得点は緑,黄,黒への潜在的嗜好を示す.VAS 測定
においては,実験参加者が記入したスラッシュの位置に基づき 0（嫌い）から 100（好き）の間の値（VAS 値）を得た後,IAT と同様に,赤―緑,青―黄,白―黒間の相対的な嗜好度を示す指標を得る
ために,赤,青もしくは白に対する VAS 値から,緑,
黄,黒に対する VAS 値を減じ,その差分を 2 値の和で除した（VAS 得点）.
表 1 に VAS 得点,色名 IAT 得点，事物名 IAT 得
点の Test1-Test2 間の Pearson の積率相関係数を示す．VAS 得点の相関は，0.69 から 0.75 と非常に高く，5 週間の間隔をあけたは反復に対し，VAS
計測が高い安定性を有していることを示している．IAT 得点においては，相関係数が 0.36 から
0.46 となるなど，VAS 得点に比べると弱くはなる
ものも，依然として有意な相関を示しており，潜在的色嗜好の測度として，紙筆版 IAT が一定程度の信頼性を有しているものと判断することができる．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

表 2 に，色嗜好に関する顕在測度（VAS 得点）と潜在測度（色名および事物名 IAT 得点）の間の相関を示す．有彩反対色対間（赤―緑，青―黄）の相対的嗜好度を示す VAS 得点と IAT 得点との間には 0.28～0.37 と弱いながらも有意な相関が認められた．筆者らのこれまでの検討においても，有彩色の嗜好評価に際しては一貫して有意な顕在―潜在指標間相関が認められており，潜在測度と顕在測度との間に共通する基盤が存在することが示唆される．一方，白―黒という無彩反対色
対間の相対的嗜好に関しては，相関係数が 0.03～
0.15 と非常に低い値となり，潜在的嗜好と顕在的嗜好の間の一貫性が認められなかった．この結果
も，PC を用いた反応時間計測による IAT と同様のものであった．また，
色名 IAT 得点と事物名 IAT
得点の間の相関は，0.28～0.34 と有意であった．
色名および事物名という異なる方式での色情報の提示によって，実験参加者に色に関する同一の心的概念を想起させていたと考えることができる．
今回の検討で用いた紙筆版を含め，IAT は一般には二対の対立概念間の潜在的連合度を計測する手法である．本実験で用いた赤―緑，青―黄，
白―黒はいずれも最も基本的な有彩，無彩反対色
対ではあるが，心的な対立概念と考えてよいか否かに関しては，疑義が残る．今後は，Go-NoGo
Association Test などの，単一概念に対し適用可能な潜在的態度測定手法を用い，色に対する潜在的嗜好の検討を進める．

表１ 各色嗜好測度の Test1-Test2 間の相関
赤－緑 青―黄 白―黒VAS
色名 IAT
事物名 IAT

0.69
0.36
0.45

0.75
0.40
0.42

0.73
0.39
0.46

表２ VAS－IAT 間相関
Test1
赤－緑 青―黄 白―黒VAS-色名 IAT
VAS-事物名 IAT
色名‐事物名

0.37
0.32
0.28

Test2

赤－緑 青―黄 白―黒VAS-色名 IAT
VAS-事物名 IAT
色名‐事物名

0.36
0.29
0.32

Supplement 131

0.32
0.37
0.31
0.28
0.32
0.34

0.15
0.11
0.3
0.06
-0.03
0.29

P-１３

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

色の注目度に対する光源の演色性・照度の影響
Relation of color rendering properties, illuminance and color
attention
中島由貴

Yuki Nakajima

女子美術大学大学院

渕田隆義

Takayoshi Fuchida

女子美術大学大学院

Graduate School of Joshibi University of
Art and Design
Graduate School of Joshibi University of
Art and DesignKeywords: 色の注目度，誘目性，演色性，照度，LED．
１．はじめに
 演色性の評価には観察サンプルの色相の影響が大きく，特に赤色など暖色系の観察サンプルの見えが重要である 1)．また色の目立ちに対する色相の影響も大きく，赤色はその他の色相に比べて目立ち，それは面積の大小の影響を受けないと報告されている
2)．
筆者らは，主観評価に影響する色および目立つ色を「注目度が高い色」ととらえ，照度（700 lx，10 lx）
および演色性（Ra 19～Ra 96）が異なる照明下の多色配色色票の注目度を評価し，赤色は照度の変化や演色性の違いによらず注目度が高いことを明らかにした 3)．
本報告では，色の注目度評価の観察サンプルとして，多色配色色票の他にさまざまな色相を主要構成
色とする絵画サンプルを用いて，照度および演色性が異なる照明下で色の注目度を評価し，前報 3)の結果を検証した．

（室内），紫色（風景）を主要色とした 7 サンプル，および人物画 1 サンプル（8.9×12.7cm）．各サンプル
画は白色厚紙（無光沢）に印刷（エプソン LP-S5000）
し，黒色ボード紙に貼り付けた．

図 1 観察サンプル(2) 照明条件■光色：電球色，温白色■光源：参照光源：色評価用蛍光ランプ（Ra 96）．
テスト光源：Ra の異なる LED ランプおよび蛍光ランプ 8 種類（表 1）．
■照度：参照光源：700 lx 固定，テスト光源：700 lx，
10 lx

２．実験
両眼隔壁方法により，左眼で観察する参照光源下のサンプルを基準に，右眼で観察するテスト光源下のサンプルを評価した．
 被験者は正常色覚の女性 4 人(24～42 歳)．
(1) 観察サンプル
 左右ブースに多色配色色票および絵画サンプルを配置した（図１）．
■多色配色色票：彩度の異なる赤色-黄色-緑色-青色
各 4 色の天然岩絵具および金箔 4 色の計 20 色．それぞれ檜板および和紙（5×5 cm）に塗布または貼り，黒色ボード紙にランダム配置した（30×21cm）．
■絵画サンプル：赤色（風景），橙色（室内），黄色（青果），黄緑色（風景），緑色（風景），青色

表 1 光源の特性
略称
テスト光源（相関色温度）
Ra
FL-EDL
高演色形蛍光ランプ（3060K）
96
LED-ROGB
赤-橙-緑-青4色タイプ（3089K）
86
LED-BY
青色LED＋黄色蛍光体タイプ（3060K）
84
LED-AGB
黄-緑-青3色タイプ（3143K）
84
6色LED
赤-橙-黄-緑-青緑-青6色タイプ（3077K） 82
LED-RAGB
赤-黄-緑-青4色タイプ（3101K）
83
FL-WW
一般形蛍光ランプ（3460K）
55
LED-RGB
赤-緑-青3色タイプ（3050K）
21(3) 評価項目
以下の 5 問を質問した．
①評価する際に注目した色票（赤色，黄色，緑色，
青色，金色の中から 1 色）
②参照側と比べ最も変化して見える色票（赤色，黄色，緑色，青色，金色の中から 1 色）

Supplement 132

P-１３

日本色彩学会誌③評価する際に注目した絵画サンプル（3 位まで）④評価に影響しない絵画サンプル（1 枚）⑤参照側と比べ最も変化して見える絵画サンプル（1 枚）
３．結果(1) 注目した色（図 2）
高照度 700 lx では，注目した色は観察サンプルの違いや光源に関係なく，傾向が極めて類似しており，全ての光源において赤色が最も注目した色として回答された．絵画サンプルについては，赤色を主要色とするサンプルの次に人物画や橙色の回答が多く，暖色系の色相の注目度が高い．
(2) 変化して見える色（図 ）
高照度 700 lx では，変化して見える色に対する被験者の回答は光源によって大きくばらつき，照明光の演色性の影響が認められた．
(3) 評価に影響しない絵画サンプル（図 ）
高照度 700 lx では，評価に影響しない絵画サンプルの傾向は光源によらず類似しており，主に黄緑色，
青色，緑色など寒色系の色相および黄色の回答が多い．
４．考察
高照度 700 lx では，光源の違い，観察サンプルの違いによらず，最も注目された色が赤色や橙色であった．また評価に影響しない色は，黄緑色や青色，緑色であった．
この結果は低照度 10 lx 下でもほぼ同様であり，色彩印象の主観評価に影響する色相は赤色を中心とした暖色系の色相であった．すなわち，色の注目度
は，照度による彩度低下（Hunt 効果）とは無関係であることが明らかになった．
なお今回用いた光源 LED-RGB，LED-RAGB，
LED-ROGB は，赤色を鮮やかに（高カラフルネス）
演色するが，その他の光源は赤色をくすませて（低カラフルネス）演色する．すなわち，赤色が注目されたという結果は赤色の鮮やかさだけでは説明ができない．
詳細は発表時に報告する．
参考文献
1) M. S. Rea et al.：Color rendering：Beyond pride and prejudice，Color Res. Appl.，
35-6，pp.401-409，（2010）
2) 芦澤，池田：色の目立ちの面積効果，色学誌，18-3，pp.200-204，（1994）
3) 中島，渕田：美術館・博物館における最適な照明・色彩環境の研究（２）～低照度下における色彩印象に対する赤色の影響～，照学誌，99-2，pp.74-82，（2015）

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）（a）多色配色色票

100
90
80
（700
lx）
70
回 60
答 50
数
％ 40
30
20
10
0

EDL

ROGB

BY

AGB

RAGB

赤
100
90
80
70
回 60
答 50
数
％ 40
30
20
10
0

WW

6色
黄

緑

RGB
青

金

（b）絵画サンプル

EDL

ROGB

BY

AGB
赤

RAGB
黄

緑

青

6色

WW

黄緑

オレンジ

RGB
紫

人物

図 2 色票及び絵に対する注目色（700 lx）

100
90
80
70
回 60
答
数 50
％ 40
30
20
10
0

（a）多色配色色票

EDL

ROGB

BY

AGB

RAGB

WW

6色
赤

黄

緑

RGB
青

金

（b）絵画サンプル

100
90
80
70
回 60
答 50
数
％ 40
30
20
10
0

EDL

ROGB

BY

AGB
赤

RAGB
黄

緑

青

6色

WW

黄緑

オレンジ

RGB
紫

人物

図 3 多色配色色票および絵画サンプルに対する変化色（700 lx）
100
90
80
70
回 60
答 50
数
％ 40
30
20
10
0

EDL

ROGB

BY

AGB
赤

RAGB
黄

緑

青

6色

WW

黄緑

オレンジ

図 4 評価に影響しない絵画サンプル（700 lx）

Supplement 133

RGB
紫

人物

P-１４

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

正対比文字と逆対比文字の可読性－反応時間を用いて－Legibility of words in positive and negative contrast revealed inreaction time
三星宗雄 Muneo Mitsuboshi 神奈川大学人間科学部 Department of Human Sciences
Kanagawa University
野口由梨亜 Yuria Noguchi 神奈川大学大学院人間科学研究科 Graduate School of                  Human Sciences Kanagawa University
Keywords: 正対比文字，逆対比文字，可読性，反応時間，カラーユニバーサルデザイン
1. はじめに 新聞や雑誌，テレビの情報番組，さらにインターネットなど，我々が情報を得る手段は実に様々である。
また表示方法も，文字の色をカラフルにしたり太字にしたりと，伝えたい情報を強調し読みやすくするための工夫，すなわち可読性を高めるための工夫が施される（藤井，2013）。
こうした文字の可読性は視機能が低下した高齢者や色の見え方が他の多くの人と異なる非定型色覚者にとって大変重要である（青木，2000;
野口，2013）。
カラーユニバーサルデザインの 1 つの手だてとして，野口（2013）は文字にハッチング（線状模様）を施すと，非定型色覚者の文字認知に必要な時間（反応時間）が短縮されることを見い出した。
非定型色覚者にとっては文字の色と背景の色との組合せによっては文字が見えにくい状況となる。
可読性を高めるための方法の 1 つに，文字の背景となる色（以下，背景色）を通常とは異なるものにする方法がある。この方法は新聞で使用されることが多く，黒の背景色と白色の文字による見出しは最も見かける例である。いわゆる白黒反転文字である。本論文では「文字の明度よりも，背景の明度が高い組合せパターン」（白背景に黒文字）を正対比文字，その逆の組合せ（例 黒背景に白文字）を逆対比文字として定義する。
本研究では，背景色に黒を使用した場合（逆対比条件）と，通常目にしやすい白を使用した場合（正対比条件）とで可読性に違いがあるかどうかを，より客観的は指標，すなわちターゲットとなる文字を検出するのに要する時間（反応時間）を用いて検討した。

2.方法
2.1 実験装置
 本実験では，PC タキストスコープ（ITEM
T.K.K 2280b 竹井機器工業株式会社）を使用した。
なお PC タキストスコープは，OS に Windows7を搭載したパーソナルコンピュータ（OPTIPLEX
990, Dell Inc.），実験者操作用（以下，メインディスプレイ）の 23 インチ液晶ディスプレイ
（RDT233WLM 三菱電機株式会社），刺激呈示用（以下，サブディスプレイ）の 24 インチ液晶ディスプレイ（XL2420T, BenQ Co.Ltd.），反応取
得用の押しボタンスイッチ 2 つで構成されている。
またサブディスプレイの画面表示面積は 531×299mm，リフレッシュレートは 120Hz であった。
2.2 刺激 本実験では黒または白の背景（299×290mm）
上に 3 種類の文字（高さ：視角 2°），ひらがな（あ，い，う，え，お），カタカナ（ア，イ，ウ，エ，オ）およびアルファベット（A, B, C, D, E）を提示した。
文字の種類ごとに 1 セッションとし，各文字の種類の中の 1 文字をターゲット刺激とした。
 これらの文字の色には赤，黄，緑，青，紫の有彩色と黒と白の無彩色の計 7 色を設定した。ただし背景色が黒の場合は文字色に黒を使用せず，また背景色が白の場合は文字色に白を使用しなかった。したがって刺激の合計は，1 文字（1 セッション）につき 2 種類の背景色と 6 種類の文字色で 216 個となった。また注視点は背景色を黒に設定した画像に，白色の 2 つの十字図形を記したものとした（持続時間 1 秒）
。図 2.1 は文字の種類
がアルファベットの場合の，刺激と注視点の時間-空間関係を示したものである。また表 2.1 はサブ
ディスプレイに表示した際の 7 色の背景と文字の輝度と CIE の x, y 色度座標を示したものである（いずれもミノルタ色彩色差計 CS100 による測Supplement 134

P-１４

日本色彩学会誌定）。
 表 2.1 の下段は下の(1)式によって求められた背景と文字の輝度コントラストである。ただし黒背景の時は黒文字を，黒背景の時は黒文字を除いたので，黒背景／黒文字と白背景／白文字の時のデータはない（計算上はどちらもコントラスト 0 である）。
      Lmax － Lmin  C =               (1)      Lmax ＋ Lmin
（ここで，C：輝度コントラスト，Lmax：文字および背景のうちどちらか高い方の輝度，Lmin：
同じくどちらか低い方の輝度）
 なお刺激の作成には Az Painter 2，GIMP 2，
Microsoft Office Picture Manager ，Microsoft
Word 2010 を使用し，本実験で用いた 7 色はMicrosoft Word 2010 で「標準の色」に登録されたものを基準とした。

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

平均年齢 20.75 歳）が実験に参加した。全実験参加者には謝礼が支払われた。
2.4 手続き
 はじめに実験者は実験参加者に対し，ターゲッ
トとなる刺激を指定した。この時ターゲット刺激
は各文字の種類（ひらがな，カタカナ，アルファ
ベット）の中の 1 つとし，背景色の違いや文字色の違いは考慮しないものとした。
 次に実験参加者はサブディスプレイに表示される注視点に注目し，この注視点が消失した後に表示される刺激が，先に指定されたターゲットであれば右側のボタンを，それ以外であれば左側のボタンをできる限り早く押す作業を行った．ただし刺激が呈示される時間は最大で 1 秒であり，その間に反応があればその時点で，また反応がなけ
れば 1 秒経過した時点で注視点の画像に移行するように設定した．
このような作業をひらがなの刺激のみが表示
されるセット，カタカナの刺激のみが表示される
セット，アルファベットの刺激のみが表示される
セットの合計 3 セットを 1 セッションとして行った．なおターゲットの指定は 1 セット終了するたびに行った．最後に実験に関する感想を，実験参加者からヒアリングして終了した．
なお本実験では本試行を行う前に，文字色が黒，もしくは白の刺激を用いた 10 個程度の練習試行を行った．またターゲットとなる刺激は実験参加者によってランダムに指定し，さらに先に記した3 セットを行う順番も実験参加者ごとに変更した。
 以上のセッションを一人の実験参加者に対し，1 日以上の間隔をあけて 2 回行った。ただし 2 回目の実験では，ターゲットを検出するボタンを左
側にした。

  

2.3 実験参加者
 神奈川大学の学生 16 名（男性 4 名，
女性 12 名，3．結果
表 3.1 に背景の色別の平均反応時間を示す。上
述したように各条件における測定は計 2 回ずつ行ったが，1 秒以内に反応できなかった場合は外れ値としてデータから除外した。そうした外れ値は全体で 38 個であった（全データ数 576 個）。表3.2 は背景色別に，文字の種類ごとの平均反応時間を示したものである。
3 要因の分散分析の結果，すべての要因で 5%以下の危険率で有意な差は見られなかった（背景の色の要因に関しては 10%レベルで有意であった）。

Supplement 135

P-１４

日本色彩学会誌

 表 3.3 実験参加者の内観報告

 表 3.3 は実験参加者の内観報告である。最も多かった報告は「白背景に黄色文字が見えにくい」であった。ついで「黒背景に黄色文字が見えやすい」，「白背景に黒文字は見えやすい」，「黒背景に白文字は見えやすい」と続く。これらはいわゆる色彩心理学の中の「色の明視性（または可読性）の傾向と一致する（塚田，1978）。
 その中で注目すべき点は，互いに相反する報告が見られることである。「赤文字が見やすい」（2人）に対して「赤文字が見にくい」
（2 人）
，
「緑文
字が見やすい」（2 人）に対して「緑文字が見えに
くい」
（3 人）
，
「紫文字が見やすい」に対して「紫文字が見えにくい」（2 人）などである。
４．考察
山根（2010）は液晶テレビに映し出された，白，
青，紺，黒の 4 種類の背景色に明度差と色差の異なる 5 種類の文字色を提示して，その文字の見やすさの許容度を評価させた。その結果，白と青の背景色において明度差と色差が大きいほど文字

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）を読むのに許容できる割合が増加すること，また
紺と黒の背景色では，それらと最も明度差と色差が大きくなる色を文字に使用した時よりも，1，2
段階明度差と色差が小さい色を使用した時の方が，見やすい文字として評価される傾向を示した。
 また原・野口（2004）は，ディスプレイに映し出された輝度が 65cd/㎡の白の背景色に，背景色よりも輝度の低い有彩色を使用した 6 種類の文章の読みやすさを評価させる実験を行った。その結果，背景色と文字色の輝度（明度）の対比が大きくなるほど，色相が可読性に及ぼす影響が小さくなることを示した。
 紙媒体の刺激（文書）においても文字と背景との輝度対比が「読みやすさ」の決定因子とする研究結果は多い（難波・原・野口，2002; 大島・
難波・原・野口，2003）。
 一方秋月・井上（2004）によると，ランドルト
視力を用いて，白背景でランドルト環の色を変えた場合および背景とランドルト環の色を同じにした場合のどちらの場合も，その輝度比が等しい
無彩色の結果と等しくなることから，細部識別閾
はほぼ文字と背景との輝度比によって決定されるとしている。
 しかしこれらの結果は，各文字色の「見やすさ」
が，「許容できる」，「ぎりぎり許容できる」，「許容できない」の 3 段階評価（山根，2010）および「読みやすさ」が「読めない」～「非常に読みやすい」までの 6 段階評価（難波ら，2002; 大島ら，2003; 原・野口，2004）から得られたもの
で，いずれも主観的評価実験である。
 しかし本実験の結果は，そうしたイメージ，「見やすさ」（山根，2010; 本実験），「読みやすさ」（原・野口，2004）は，実際の可読性と相関していない可能性があることを示した。
 また本実験の結果は，そもそも刺激のコントラスト（文字と背景との間のコントラスト）は反応
時間にあまり効果を及ぼさない可能性を示している。最近畑野（2015）は，同じ PC タキストス
コープを用いて，無彩色の背景上にさまざまな空
間的な密度（空間周波数）の黒の縞パターンを施した白のアルファベット文字（W）および無地のW 字を提示し，その認知に要する反応時間を測定した。その際背景の無彩色の輝度を 4 段階に変え，
そのアルファベット文字との間のコントラストの影響を検討した。コントラストは 35.7%，73.7%，
86.3%，99.1%の 4 段階であった。
 その結果，文字に縞があるかないかは平均反応

Supplement 136

P-１４

日本色彩学会誌

時間に影響を及ぼさず，その上背景と文字とのコ
ントラストにもほとんど依存しないことが明らかになった。しかしコントラストが 0 であれば，当然文字を読むことは不可能なので反応時間は+∞になる。したがって反応時間が刺激のコントラ
ストから完全に独立であるわけではない。おそら
くどこかに「閾値」のようなものがあるではないかと推察される。

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

 るハッチングの効果－反応時間を用いた予備
 的実験の報告－，神奈川大学人間科学部研究年
 報 7, 5-17．
大島寛之・難波一郎・原直也・野口太郎（2003）
 有彩色文書の明視性に関する研究（その 2）
 －無彩色背景における明視要素と等価輝度対 比との関係－，日本建築学会近畿支部研究
 報告集，93-96．
塚田敢 （1978 ）『色彩の美学』，紀伊国屋書店，
 pp.115-117.
山根信啓 (2010) 液晶テレビにおける視認性と 可読性，東芝レビュー65，2，11-14.

謝辞 本論文は 2012 年度三星卒研生の藤井紀代美の卒業論文を著者らの独自の視点に立って，あたら
しくまとめ直したものである。本文中一部は本人の卒業論文からそのまま引用した。その部分はできるだけ分かるようにした。この論文の発表に際し，データの使用を快諾してくれた藤井紀代美氏に心から御礼を申し上げる。
引用文献
秋月有紀・井上容子（2004）明視性等の，サイン が備えるべき機能に対する色彩の影響 明視
 性評価法における色彩の取り扱いに関する考 察，日本建築学会近畿支部研究報告集，457-480．
原直也・野口太郎 （2004）無彩色背景有彩色文
 書の文字の明度，彩度，色相が読みやすさすと 等価輝度対比に及ぼす影響，照明学会誌 88，11，
 866-873．
畑野翔太（2015）縞パターンはターゲット刺激の 認知を妨げるか？ 2014 年度神奈川大学大学
 院人間科学研究科修士論文．
藤井紀代美（2013）背景色と文字表記の組み合せ
 による可読性の変化．2012 年度神奈川大学人 間科学部卒業論文．
神作博・福本純一 (1972) 安全色彩の誘目性に ついて 日本色彩学会誌 1.1,4-14．
難波一郎・原 直也・野口太郎（2002）日本建築 学会大会学術講演梗概集，335-336．
三星宗雄（2014）『色彩の快：その心理と倫理』，
 御茶の水書房．
野口由梨亜（2013）色覚障害者の文字認知におけSupplement 137

P-１５

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

無彩色透明視の清澄感に対する輝度コントラスト要因の寄与	
 Contribution	
 of	
 Luminance	 Contrast	 to	
 Perceptual	
 Clarity	
 in	
 Transparency	
 for	
 Achromatic	
 Stimuli	
  	
 
河合幸子	
  京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
	 	 Keywords:	
  透明視,	
 清澄感,	
 白み,	
 黒み	
 
	
 
1. はじめに	 	
  透明視現象は,Metelli 1) に代表されるように光学的要因から研究されてきたが、この要因のみではその見えの質的な特性を充分説明できないことが分かってきた.そこで透明視について光学的要因を操作しながら見えの特性との関係を解析する研究(Anderson2);	
 S ign	 &	 Anderson 3);	 Kingdom 4))がされてきた.しかし,透明視面が「澄んでいる」,あるいは,「濁っている」といった透明視のモードに関する組織的な研究は行われていない.さらに,透明視のタイプについて,最近,Tsirlin	
 et	
 al. 5)	
 は,Glass-transparency,Translucency,	
 Pseudo-transparency の３つの種類に分けているが,多くの研究は Translucency を対象としている.本研究では	
 Glass-trans	
 -parencyを対象として 6),無彩色透明視のモード変化
が刺激輝度条件（透明視図形の重なり部分・
透明視面）,背景条件（白・黒・淡灰背景）によってどのように変わるか検証する.さらに,無彩色透明視面の「色みの量」を測定し,透明視モードの規定要因との関係性を解明する.	
 
	
  	
 
2.	
 実験	
 
(1)第Ⅰ実験：重なり部分 C と背景輝度の効果	
 ①方法：刺激図形を図 1 に示す.テスト刺激は
(A,	
 B,	
 C)と背景(D)で構成される.輝度条件
は,A=30cd/m 2,B=70cd/m 2 で重なり部分の輝度
C は 0.4～130cd/m 2(11～12 段階)の間で変化させた.背景 D は 3 種類(白=130cd/m 2;淡灰=50	
 cd/m 2; 黒 =0.4cd/m 2) を 用 い た . テ ス ト 刺 激 は
画面中央に提示した.被験者(4 名)には,テスト面(A+C)の見えについて刺激図形下方の評
価スケール(非常に澄んでいる(+4)〜非常に濁っている(-4))9 段階を用いて応答ボタン
で答えることを求めた.	
 Graduate	
 School	 of	
 Science	
 and	
 Technology	
 Kyoto	 Institute	 of	
 Technology	
 





VerySlightly Merely
Merely Slightly
Very Null
Cloudy Cloudy Cloudy Cloudy Zero Clear Clear Clear Clear

図 1.	
 実験Ⅰの刺激配置と評価尺度
	 ②結果：図 2 は,被験者 4 名についてテスト面(A+C)の 評 価 結 果 を 重 な り 部 分 (C)の 輝 度 値の関数として,白背景,淡灰背景,黒背景ごとに示したものである.C の輝度値変化範囲の内
で ,デ ー タ が プ ロ ッ ト さ れ て い な い 部 分 は 透明視が成立しなかった,あるいは(B+C)面が手前に知覚された領域である.白背景では,C の輝度値が最も低い条件で評価値が+3 となり高い清澄感が得られている.C の輝度値が高くなるにつれて評価値は下がり清澄感が減少している.C の輝度値がテスト面の A よりわず か に 高 い 値 で は ,評 価 値 は 個 人 差 が あ る が-2~-3.5 となり強い濁り感が生じている.C の輝度値がさらに高くなるにつれて濁り感は減少している.これに対し淡灰・黒背景では評価
値 は ,C の 輝 度 値 の 増 加 と 共 に 単 調 に 上 昇
し,C の輝度値の低い領域では濁り感が,高い
領 域 で は 清 澄 感 が 得 ら れ て い る .特 に 淡 灰 背
景では輝度の増加による評価値の上昇はより急激であり,C の輝度値が A の輝度値近傍か
ら B の輝度値寄りの間で透明視が成立しており,B の輝度値寄りで高い清澄感が得られた.
	  したがって,白背景では,重なり部分 C の輝度が非重なり部分(A=30cd/m 2,B=70cd/m 2)に比Supplement 138

P-１５

日本色彩学会誌"! # $ !"% $ !"% $!"% $!"% $!"% $!"%

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第 ５ 号　　（２０１５ 年）=60cd/m 2)を用いた.その他の刺激と手続きは実験Ⅰと同じである.	
 
	
  	
 
結果：図 3 は,被験者 4 名についてテスト面(A+C)の評価結果を A の輝度値の関数として,
白背景,黒背景,淡灰背景ごとに示したものである. A の輝度値変化範囲の内で,データがプロットされていない部分は透明視が成立しな
かった,あるいは(B+C)面が手前に知覚された領域である.白背景では,A の輝度値が最も低い条件で評価値が-3 となり最も強い濁り感が得られている.A の輝度値が高くなるほど清澄感が増加し最大の評価値+4 まで上昇した.被験者 1 名は透明視成立の輝度幅が狭くなっているが,4 名ともに同じ関数型になっていることが分かる.黒背景では,A の輝度値が低い条件で評価値は最も高く+4 となり高い清澄感が得られている.A の輝度値が高くな	
 るにつれて評価値は下がり清澄感が減少している.また,淡灰背景では,A の輝度値が狭い範

べてより低いときほど澄んで見えており,黒背景では,非重なり部分に比べ C の輝度がより高いほど清澄感が増すと言える.これに対し淡灰背景では,C の輝度が A の近傍値と B の輝度値寄りの領域で(A+C)面の透明視が成立
し,A の輝度値近傍では濁り感があり,B の輝度値寄りになるほど澄んで見えている.そして,3 背景共に重なり部分 C の輝度値が A の輝度値よりわずかに高めで最も強い濁り感が得られている.以上のことから,重なり図形に対する清澄感は,背景の輝度条件によって大きく変化することが明らかになった.	
 	 (2)第Ⅱ実験：テスト面 A と背景輝度の効果	
 ①方法：刺激図形は実験Ⅰと同じである.テス
ト面の非重なり部分(A)を 0.4〜130cd/m 2(11段階)の間で変化させた.	
 C の輝度値は実験Ⅰの被験者ごとに最も高い清澄感が得られた値	
 (白背景:3 名=0.4cd/m 2,1 名=8.6cd/m 2),(黒背景:130cd/m 2),(淡灰背景:2 名=51.8cd/m 2,2 名	 

第 39 巻 $!"% $!"% $!"% $!"%

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図 2.清澄感に対する重なり部分 C と背景輝度の効果 	 ! " "

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図 3.清澄感に対するテスト面の A と背景輝度の効果 	
 Supplement 139

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P-１５

日本色彩学会誌

囲(30〜44.5cd/m 2)のみで透明視が成立し,被験者によって重なり部分 C の輝度値が異なる
ため結果の関数型は必ずしも一致していない.
全体の特徴としては,A の輝度値が B と C より低く B と C の輝度差が小さい条件のとき評価
値はやや高くなる.A の輝度値がさらに低くなり A と C の輝度差がより大きいとき,また逆に A と C の輝度差が小さいとき評価値は低く
清澄感が減少している.
	  したがって,白背景では,テスト面の A が高輝度で背景輝度に近く,そして,重なり部分 Cとの輝度差が大きいほど澄んで見えている.
その逆に,A が低輝度で C との輝度差が小さい
ほど濁り感が得られている.黒背景では,A が低輝度で背景輝度に近く,そして,C との輝度差が大きいほど澄んで見えている.その逆に,A が高輝度で C との輝度差が小さいほど強い 濁 り 感 が 得 ら れ て い る .ま た ,淡 灰 背 景 では,A の輝度は B と C の輝度より低輝度で A とC の輝度差がやや大きいとき澄んで見えている.さらに A と C の輝度差が大きく,あるいは,小さくなると濁り感が得られている.以上のことから,重なり図形の見えのモードは,テス
ト面の A の輝度条件によっても大きく変化することが示された.さらに,A の輝度の効果は,背景の輝度条件によって強く規定されることが明らかになった.	
 
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
 
(3)第Ⅲ実験：テスト面の色の量「白み・黒み」	
 ①方法:刺激図形は実験Ⅰと同じである.輝度条件は実験Ⅱと同一とした.被験者(2 名)に	
 

%



第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

は,テスト面(A+C)の見えについて,刺激図形
下方の「色み」の評価スケール（どれくらい「白みがあるか」また,「黒みがあるか」）0〜100%を用いて応答ボタンで答えることを求めた.	
 黒背景では「白み」量,白背景では「黒み」量,淡灰背景では「白み」量,「黒み」量を測定した.	
 ②結果：図 4 は,被験者 2 名についてテスト面(A+C)の色みの評価結果を A の輝度値の関数として示したものである.白背景では,テスト
面の A の輝度値が低い条件で黒み量が多くなっている.ただし,黒み量 100%は A と C の輝度値が等しく不透明面を知覚されていることを示している.A の輝度値が高くなるほど黒み量が少なくなっている.黒背景では,A の輝度値が低い条件では白み量が少なく,A の輝度値が高くなるほど白み量が多くなっている.
ただし,白み量 100%は A と C の輝度値が等しく不透明面が知覚されていることを示している.淡灰背景では,A の輝度値が低い条件で黒み量が多く白み量が少なくなっている.A の輝度値が高い条件(A と C の輝度値が等しい
51.8cd/m2,60cd/m 2)で 白 み 量 が 多 く 黒 み 量 が少なくなっている.
	
  したがって,A と C の輝度値の関係を考慮
すると,白背景では A の輝度値が C の低輝度度 (0.4cd/m 2)方 向 に 低 下 す る ほ ど 黒 み 量 が 増
え,高輝度になるほど黒み量は減少する.黒背景では A の輝度値が C の高輝度(130cd/m 2)方
向 に 上 昇 す る ほ ど 白 み 量 が 増 え ,低 輝 度 に なるほど白み量は減少する.淡灰背景では A と% 

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  図 4.	
 透明視面の「色みの量」	
 Supplement 140

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P-１５

日本色彩学会誌

C の輝度値(51.8cd/m 2,60cd/m 2)が等しいと白み量が多く黒み量が少なく,A が低輝度では黒みが多く白みが少なくなるといえる.
	
 
3.	
 考察	
 
	
  本研究では,まず第Ⅰ実験において,無彩色の重なり図形刺激に対する透明視の見えのモード(清澄感・濁り感)が,背景条件によってどの よ う に 変 わ る か を 測 定 し,モ ー ド を 規 定 する要因の解析を試みた.その結果,重なり図形
を 同 一 の 条 件 と し た 場 合 で も ,見 え の モ ー ド
は 背 景 の 輝 度 条 件 に よ っ て 大 き く 変 化 し ,重な り 部 分 の 輝 度 変 化 に 対 し て ,各 背 景 条 件 で得られる清澄感・濁り感の評価関数は異なる形状を示すことが明らかになった.
	  白背景条件では,重なり部分(C)の輝度が非重なり部分(A)の輝度よりも低いほど高い清澄感が得られ,黒背景条件では,重なり部分の輝度が非重なりの輝度よりも高いほど高い清澄 感 が 得 ら れ た . 淡 灰 背 景 で は ,重 な り 部 分の輝度が背景輝度より高いほど高い清澄感が得られた.そして,白・黒・淡灰背景ともに,最大 の 濁 り 感 は ,重 な り 部 分 の 輝 度 値 が 透 明 視
面よりわずかに高い条件で最大の濁り感が得られた.これらの結果は,重なり部分と背景との輝度コントラストが清澄感の規定要因の一
つ で あ り ,コ ン ト ラ ス ト が 増 す ほ ど 清 澄 感 が増 す と 言 え る . し か し ,淡 灰 背 景 の 重 な り 部
分 の 輝 度 は ,白 背 景 と 黒 背 景 で 共 通 す る 輝 度
領 域 の み で 透 明 視 が 成 立 し ,そ の 輝 度 は 背 景
よ り や や 高 い 条 件 で 清 澄 感 が 得 ら れ ,白 背
景・黒背景条件での輝度コントラスト条件とは異なる要因の寄与が示唆される.
第 Ⅱ 実 験 で は ,非 重 な り 部 分 の 透 明 視 面 の輝 度 変 化 に 対 し て ,各 背 景 条 件 で 得 ら れ る 清
澄感・濁り感の評価関数が異なる形状を示すことが明らかになった.
	  白 背 景 で は ,透 明 視 面 の 非 重 な り 部 分 の 輝
度 が 高 く ,低 輝 度 の 重 な り 部 分 と 差 分 が 大 き
いほど,また,白背景輝度と差分が小さいほど
清 澄 度 が 高 く ,そ の 逆 の 場 合 に は 濁 り 感 が 得ら れ た .黒 背 景 で は , テ ス ト 刺 激 の 非 重 な り
部分の輝度値が低く高輝度の重なり部分との差分が大きいほど,また,黒背景輝度との差分
が 小 さ い ほ ど 清 澄 度 が 高 く ,そ の 逆 の 場 合 には低い濁り感が得られた.淡灰背景では,透明視 面 の 非 重 な り 部 分 の 輝 度 が,重 な り 部 分 と後方の非重なり部分の輝度差より低輝度の場

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

合 に 清 澄 感 が 得 ら れ ,重 な り 部 分 の 輝 度 よ り
低くあるいは高くなると濁り感が得られた.
こ れ ら の 結 果 か ら ,透 明 視 面 と 重 な り 部 分 の輝 度 コ ン ト ラ ス ト が 大 き い こ と ,同 時 に 白 背景や黒背景と輝度コントラストが小さいことが清澄感を規定する第２要因といえる.
	
  第 Ⅲ 実 験 で は ,透 明 視 面 の 色 み の 量 を 測 定
し ,第 Ⅱ 実 験 の 結 果 と の 関 係 に つ い て 検 討 した .白 背 景 で は , 透 明 視 面 の 非 重 な り 部 分 が高輝度で黒み量が最少(第Ⅲ実験)のとき最大の 清 澄 度 (第 Ⅱ 実 験 )が 得 ら れ ,また,最低輝度
では黒み量が最大(第Ⅲ実験)で最小の清澄度(第Ⅱ実験)となった.黒背景では, 透明視面の非重なり部分が低輝度で白み量が最少(第Ⅲ実験)で高い清澄度(第Ⅱ実験)が得られた.また,高輝度では白み量が最大(第Ⅲ実験)で最小の清澄度(第Ⅱ実験)となった.淡灰背景では透明視面の非重なり部分の輝度値は他の部分より低い,また,重なり部分に近似条件では黒み,
白み量が増え(第Ⅲ実験)濁り感(第Ⅱ実験)をもたらし,両方の色みの量が少ない(第Ⅲ実験)と清澄感(第Ⅱ実験)が得られる.これらの結果
から,白背景での黒み評価,黒背景での白み評
価,淡灰背景での白み・黒み評価は,透明視面に お い て 少 な い ほ ど 清 澄 度 が 高 く ,そ の 逆 に多いときには清澄度が低く濁り感が高くなる
こ と が 示 さ れ た .無 彩 色 の 色 み の 量 と 清 澄 感の関係は有彩色の場合と同じである 6)
	  参考文献1) Fabio	
 M etelli.	
 T he	
 P erception	
 o f	
 T ransparency.	
 Scientific	
  American.	
  1974,	  vol.230,	
  no.4,	
 p.91-98	
 2) Barton	  L.	
  Anderson.	
  A	  theory	  of	  illusory	 lightness	
 and	
 transparency	
 in	
 monocular	
 and	
 binocular	  images:	  the	
  role	  of	  junction.	
 Perception.	
 1997,	
 vol.26,	
 p.419-453	
 3) Manish	  Sign;	
  Barton	  L.	
  Anderson.	
  Toward	  a	
 Perceptual	  Theory	  of	  Transparency.	
  Psycho-	
 logical	
 Review,	
 2002,	
 vol.	
 109,	
 p.492-519	
 4) Frederick	
  A.	
  A.	
  Kingdom.	
  Lightness,	 brightness	  and	
  transparency:	  A	  quarter	 century	  of	  new	
  ideas,	  captivating	 demonstrations	 and	
 unrelenting	 controversy.	
 Vision	 Research.	
 2011,	
 vol.51,	
 p.652-673	
 5) Inna	  Tsirlin	  et	
  al.	
  Perceptual	  asymmetry	 reveals	  neural	  substrates	  underlying	 stereoscopic	  transparency.	
  Vison	  Research.	
 2012	
 vol.54,	
 p1-11	 	 6) 河合幸子,大谷芳夫,透明視の清澄感に対する色情 報 と 輝 度 情 報 の 寄 与 , 日 本 色 彩 学 会 誌 ,2014	 vol.38,no.1	
 p.13-20	
 	
 Supplement 141

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

製品に望まれる感性品質の日タイ比較
A comparison on the desired image for products between
Japanese and Thai people
Nana Moriyama
森山 なな
Masaya Akita
秋田 昌也
Kamron Yongsue
川澄 未来子 Mikiko Kawasumi

Meijo University
名城大学
Meijo University
名城大学
Rajamangala University of Technology Thanyaburi, Thailand
Meijo University
名城大学

Keywords: 感性品質，製品，色彩，国際比較
１. はじめに
視覚的な嗜好，とりわけ色彩嗜好は，より魅力的な製品を生み出すための重要な要素の一つであり，その違いを分析・理解することは，顧客に応じた製品設計・展開に役立つ 1)．本研究では，感性品質をより高める色彩条件を見出すための事前調査として，製品に求められる感性品質について調査し，日本人とタイ人の違いを比較した．
なお，対象は，花，メタリック，織物の 3 製品とした(図 1)．

が変わらないよう留意し，どちらの言語を用いた調査にも英語を併記した．今回は Web 上に調査
サイトを立ち上げ，3 製品それぞれについて，製品を選ぶ際に重視する形容詞を複数選択してもらうように設問を用意し(図 2)，オンライン調査を行った．被験者として，日本人とタイ人の大学生それぞれ 100 人の協力を得た(表 1)．

図 2

オンライン調査の一部
表 1

日本人
タイ人

図 1

調査対象の 3 製品

２. 方法
調査に使う感性品質として，
「上質な」
「清潔な」
などの形容詞を日本語とタイ語で 71 選定した．
また，英語を介して日本語とタイ語でニュアンス

被験者

男性（人） 女性（人）
50
50
41
59

３. 結果
日本人に対する調査結果と，タイ人に対する調査結果を製品別に比較した．40%以上の得票率が得られた形容詞をそれぞれ表 2 と表 3 に示す．製品それぞれにおいて，日本人とタイ人で共通点と相違点が見られた．花製品については，上位 3 語が日本人とタイ人で共通で「自然な」「美しい」「清らかな」であった．メタリック製品については，
日本人は「シンプルな」「清潔な」，タイ人は「便利な」「革新的な」が上位に入った．織物製品については，1 位は共に「美しい」であったが，日本人は次いで「古典的な」「上質な」，対してタイ人は「洗練された」「ハンドメイドの」であった．

Supplement 142

P-１６

表 2

日本色彩学会誌

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

得票率 40%以上の形容詞(日本人)

花製品
形容詞
美しい
自然な
清らかな
優雅な
かわいい
清潔な
繊細な
エレガントな
落ち着いた

表 3

第 39 巻

%
81
59
53
49
46
45
44
43
40

メタリック製品
形容詞
%
シンプルな
80
メタリックな63
清潔な57
スタイリッシュな 54
クールな
53
高品質な
52
洗練された
49
便利な
44
現代的な
41
40
スマートな

織物製品
形容詞
美しい
古典的な
上質な
装飾的な
ハンドメイドの繊細なオリジナルの

%
58
50
49
46
45
45
44

得票率 40%以上の形容詞(タイ人)

花製品
形容詞
自然な
美しい
清らかな
マイルドな
陽気な
楽しい
落ち着いた
平和な
花盛りの

%
83
73
57
53
49
46
43
42
42

メタリック製品
形容詞%
メタリックな
84
便利な
55
革新的な
54
派手な
44
上質な
42
高品質な
41

織物製品
形容詞
美しい
洗練された
ハンドメイドの女らしい
ゴージャスな保守的な繊細なオリジナルの
高級な
柔らかい

%
86
69
58
52
47
46
43
42
41
41

また，得票率の高い形容詞の位置づけを 2 次元空間上で比較するため，調査に使った形容詞を日
本カラーデザイン研究所による言語イメージス
ケール 2)3)上に重ね合わせて考察した．図 3 中の“elegant”“dynamic”などの語はイメージスケ
ー ル 内 の グ ル ー プ の 名 称 で ，“ 1.beautiful ”“10.refined”などの語は今回の調査に使った形容詞である。今回使った形容詞の中で言語イメー
ジスケールにのっていなかったものは，どのグループに属するかわからないため，図 3 からは外してある．なお，形容詞の前についている番号については，調査用紙上での番号であり，言語イメー
ジケールとの関連性はない．
表 2 と表 3 の形容詞が複数含まれるグループに網掛けを施して比較したところ(図 4)，日本人もタイ人も，それぞれの製品に対して似た方向性の形容詞群を重視していることがわかった．花製品について，日本人は“elegant”，タイ人は“casual”
が加わっているものの，“natural”近辺のエリアが重視されているのは共通している．また，メタリック製品については，“modern”に加え，日本
人は“chic”“cool/casual”を重視している傾向が明らかになった．織物製品については日本人もタイ人も共に“elegant”を重視していることがわかった．
以上をまとめると，花製品と織物製品に求められるイメージは，イメージスケール上で SOFT 寄りに位置し，日本人は両者が重なっているのに対

図 3

言語イメージスケールと使用した形容詞

図 4

言語イメージスケール上での比較結果

し，タイ人は両者を区別し，花製品に対してより
WARM を求めている．メタリック製品について
は，COOL－HARD が中心となりつつも，日本人が求めるイメージは SOFT 方向も含む広いエリ
アにまたがっている．
４. まとめ・今後製品に求められる感性品質について，日本人とタイ人の間では一部が異なることが明らかとなった．今後は，上位の形容詞のいくつかに注目し，そのイメージを最大に引き出す色彩条件について調べていく予定である．
参考文献
1)Mikiko Kawasumi, et al：A study on silver
metallic color preference, AIC 2015 TOKYO,
pp.735-739, 20152)小林重順：カラーイメージスケール，日本カラーデザイン研究所，1990
3)小林重順：カラーシステム，日本カラーデザイン研究所，1999

Supplement 143

P-１７

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

質感嗜好と色彩嗜好の関連に関する研究
Study of the relationship between texture preference andcolor preference稲葉 隆

Takashi Inaba

日本カラーデザイン研究所 Nippon Color & Design ResearchInstitute INC.

Keywords: 質感, テクスチャー, 色彩嗜好．
１．研究の目的

を複数選択させた（表 1）。設問は「あなたが好き
な質感（見た目と触り心地）にあてはまるものをお答え下さい。（いくつでも）」であった。

 工学・心理物理学・脳科学の研究者が連携した取り組みである新学術領域「質感脳情報学」にみられるように、現在、質感の科学的な解明が進んでいる。物体表面に関して言えば、質感知覚には
視覚と触覚を中心とした複数のモダリティが関係している。本研究は、嗜好性という視点に立って質感の触覚的側面と色彩の視覚面側面との関係を探ろうとするものである。そのために質感嗜好の違いが色彩嗜好に影響するかどうかを検討することを目的とした。
２．方法
(1) 調査方法
 調査は、首都圏及び京阪地区在住の 18 歳以上の学生、20 代・30 代・40 代・50 代・60 代の社
会人男女、計 880 名を対象とした Web アンケー
トにより、2014 年 11、12 月におこなった。なお、
この調査はカラー・デザイン嗜好、生活意識等を調べることが主目的のものであり、今回の分析対
象設問はそれらの一部として設定したものであった。
(2) 刺激と手続き
 提示した色彩刺激は色相と色調で整理した有彩色 42 色、無彩色 4 色、メタリック色 2 色の計
48 色の単色である（図 1）。設問は「以下の 48 色のカラーの中から、お好きな色をお答えください。
（いくつでも）」とし、嗜好色を複数選択させた。
 質感の評価因子は光沢感・平滑感、凹凸感、柔
軟感、温冷感、乾湿感などが先行研究により認められている（吉田,1976、永野・岡本・山田,2011)。
そこで、それらを代表する質感評価語として「つやのある」「つやのない」「さらさらした」「しっとりした」「ふわふわした」「ごわごわした」などの 22 語を提示し、好きな質感にあてはまる言葉

図 1.提示色一覧
表 1.質感評価語一覧
つやのある
つやのない
きらきらした
透明な
不透明な
つるっとした

なめらかな
ざらざらした
凸凹した
乾いた
さらさらした
しっとりしたやわらかい
かたい
ふわふわした
ごわごわした
あたたかい
つめたい

すべすべした
きめ細かい
荒い
ラフな


３．結果
(1) 色彩と質感の嗜好度
 色彩嗜好設問に関しては全調査対象者からの回答を得た。全体結果として嗜好色上位 10 色を
図 2 に示す。色彩嗜好傾向としては、黒、白という無彩色及び、比較的彩度の高い有彩色が上位を占めており、若干寒色系に片寄りがみられる。次に、質感嗜好設問に関しては 839 名から回答を得た。嗜好質感の上位を図 3 に示す。特に「やわらかい」「なめらかな」は全体の 5 割弱にあたる高い嗜好率を示している。好まれやすい質感はソフ

Supplement 144

P-１７

日本色彩学会誌

トでクリアな感覚をもつものが中心になっていると言えよう。
40%
34.2%
30.6%

30%

26.5%

26.0%

24.4%

23.7%

22.3%

22.1%

20.9%

20%

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）とがわかった（図 4）。
 さらに、青磁(χ2 (1,N=359) = 6.378, p<.05）とペールオリーブ(χ2 (1,N=359) = 6.718 p<.01）の嗜好率にも有意な差が認められ、これらの場合は「つやのない」質感を好む群の方が「つやのある」
質感を好む群よりも好んでいた（図 5）。

20.3%

ゴールド
10%

シルバー

30%

黒

青

マ
リ
ン
ブ
ル
ー

赤

ス
カ
イ
ブ
ル
ー

白

タ
ー
コ
イ
ズ

紺

オ
レ
ン
ジ

ラ
ベ
ン
ダ
ー

30%

24.3%
21.2%
20%

20%

12.0%
9.0%

10%

図 2.嗜好色上位 10 色

0%

50%

48.9%

36.6%

40%

0%

つやのある

47.4%
34.3%

10%

つやのない

つやのある
ピンク

スカイブルー
31.8%

30%

31.2%

30%

28.6%

30%

23.9%

20%

つやのない

22.8%

14.2%

12.0%

10%

20%

17.0%

9.6%

20%

11.0%
10%

10%

0%

や
わ
ら
か
い

な
め
ら
か
な

ふ
わ
ふ
わ
し
た

し
っ
と
り
し
た

さ
ら
さ
ら
し
た

つ
や
の
あ
る

透
明
な

き
ら
き
ら
し
た

つ
や
の
な
い

つ
る
っ
と
し
た

0%

0%

つやのある

つやのある

つやのない

つやのない

青

図 3.嗜好質感上位 10 語

40%

35.9%

30%

(2) 質感嗜好による色彩嗜好の違い 「つやのある」質感を好む群と「つやのない」
質感を好む群とで、48 色の嗜好性に違いがあるかどうかの検定をおこなうと、両群の間で有意な差が認められた（χ2 (47,N=2746)= 81.616, p<.01）。
しかし、他の対照的な質感嗜好群間（きめ細かい/ラフな、透明な/不透明な、さらさらした/しっと
りした、すべすべした/ざらざらした、あたたかい/つめたい）では有意な差はみられなかった。
 さらに、48 色それぞれについて「つやのある」
質感を好む群と「つやのない」質感を好む群とで選択率に有意な差があるかについて 2×2 のχ2 検定をおこなった。その結果、両群間でシルバー(χ2 (1,N=359) = 4.054, p<.05)とゴールド(χ2(1,N=359) = 10.567, p<.01）の嗜好率に有意な差が認められた。すなわち、メタリックカラーの嗜好率は「つやのある」質感を好む群の方が「つやのない」を好む群よりも高い。そして、非メタリッ
ク系カラーの中でも、スカイブルー(χ2 (1, N =359) = 81.616, p<.01）、ピンク(χ2 (1,N=359) =6.378, p<.05）、青(χ2 (1,N=359) = 3.890, p<.05）についても嗜好率に有意な差が認められ、それらも「つやのある」質感を好む群の嗜好率が高いこ

25.0%

20%

10%

0%

つやのある

つやのない

図 4.「つやのある」を好む群が「つやのない」を好む群より有意に嗜好率が高い色彩（数字は嗜好率）青磁

ペールオリーブ

30%

30%

19.0%

20%

20%

17.0%

10.8%
10%

10%

0%

7.7%

0%

つやのある

つやのない

つやのある

つやのない

図 5.「つやのない」を好む群が「つやのある」を好む群より有意に嗜好率が高い色彩（数字は嗜好率） 両群で嗜好率に差がみられた青、ピンク、スカ
イブルー、青磁、ペールオリーブの RGB 値とL*a*b*値を表 2 に、それぞれの彩度(C*)のグラフ
を図 5 に示す。

Supplement 145

P-１７

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

0.8

表 2.嗜好率に差の見られた色彩の
RGB 値・L*a*b*値の一覧
㻾青ピンク
スカイブルー青磁
ペールオリーブ

㻳
㻜
㻞㻡㻡
㻝㻞㻡
㻥㻠
㻝㻡㻥

㻮
㻝㻟㻟
㻝㻣㻞
㻞㻜㻥
㻝㻡㻢
㻝㻢㻡

㻸㻖
㻞㻞㻤
㻞㻜㻞
㻞㻟㻟
㻝㻟㻝
㻝㻞㻣

㼍㻖
㻡㻟
㻣㻥
㻣㻥
㻢㻜
㻢㻣

㼎㻖
㻙㻟
㻟㻠
㻙㻞㻞
㻙㻞㻡
㻙㻣

㻙㻡㻤
㻙㻞
㻙㻞㻜
㻣
㻝㻥

ライラック 0.6
パウダーブルー
0.4

㻯㻖
㻡㻤㻚㻝
㻟㻠㻚㻝
㻞㻥㻚㻣
㻞㻢㻚㻜
㻞㻜㻚㻞

コーラル
-0.6

C*
70

サックス
0.313
ベビーブルー
黄0.2

ラベンダー
ベビーピンク

-0.4

-0.2

ピンク

青

0.0

0.2

オレンジ

マゼンタ

ペールオリーブ

0.4
0.6
0.8
鉄紺
グレイッシュブラウン
こげ茶
カーキ -マスタード
オリーブ
-緑

1.0

-0.4

-赤
-シルバー

「つやのない」質感を好む群が有意な嗜好色

50

0.0

-0.2

「つやのある」質感を好む群が有意な嗜好色

60

ペパーミント
スカイブルー

ダークグレー
青磁
ライトベージュ
サンド
ダルブルー
深緑
ベージュ
グレイッシュブルー

-0.6

40

ゴールド

30

-0.8

20

図 7.コレスポンデンス分析結果（色彩）

10
0
青

ピ
ン
ク

ス
カ
イ
ブ
ル
ー

青
磁

ペ
ー
ル
オ
リ
ー
ブ

Ⅱ軸

0.5

すべすべした
つるっとした

Ⅰ軸
-1.0

-0.5

きめこまかいしっとりしたさらさらした0.0なめらかな
0.5

つやのある

図 6.嗜好率に差の見られた色彩の彩度（C*）
 以上のように「つやのある」質感を好む群の嗜
好色は彩度が高く、「つやのない」質感を好む群の嗜好色は彩度が低い傾向がみられる。言い換え
ると前者は澄んだ“清色”を好みやすく、後者はくすみのある”濁色”系を好みやすいと考えられる。
(3) 質感嗜好と色彩嗜好の関係
 色彩嗜好度を行に、質感嗜好度を列としたマトリクス表（度数）を作成し、この度数データを元にコレスポンデンス分析をおこなった。なお、解析にはエクセル統計 2012 を使用した。その結果、抽出された第Ⅰ軸の寄与率は 37.4％、第Ⅱ軸の寄与率は 16.1％となり、両軸での累積寄与率は53.4％となった。
 第Ⅰ軸と第Ⅱ軸を直交させた座標上に色彩をプロットしたものを図 7 に、質感をプロットしたものを図 8 に示す。紙面の都合上、それぞれ原点
近くにプロットされるものの名称は省略した。
 Ⅰ軸についてみると、色彩では－方向が澄んだ
清色調、＋方向がくすんだ濁色調のものがプロットされている。それに対して質感では－方向が光
沢が高く平滑な印象、＋方向が光沢が低く凹凸のある印象がプロットされている。Ⅱ軸をみると、－方向にメタリックカラーとはっきりとした印
象の色彩、＋方向にはソリッドカラーで比較的彩度が抑えめの色彩がプロットされている。質感では－方向がラフな触感、＋方向がスムースな触感といえよう。

0.0

きらきらした

-0.5

-1.0

つやのない

不透明な

1.0

1.5

ラフな
つめたい

ざらざらした
凸凹した

-1.5

かたい
荒い
-2.0

-2.5

ごわごわした-3.0

図 8.コレスポンデンス分析結果（質感）４．考察 テクスチャーと色彩で構成される物の表面の質感は触覚だけでなく視覚によっても判断されるものである。触覚的な質感はテクスチャーが主として判断材料となるが、“視覚的触感”の評価
対象にはテクスチャーの他に色彩も含まれる。たとえば同じテクスチャー表面でもそれを覆う色
彩によって異なって見えることがある。これは色彩自体に質感的な効果があるからであると考えられる。このことを質感と色彩の嗜好性という視点から考察することが本研究の目指したところである。
 対照的な質感評価語を好む 2 群間で嗜好色に有意な差があるかどうかを検討したところ、光沢感（つやの有無）に関して違いがみられた。光沢感
は触感的な質感ではなく視覚的な質感であるので、同じく視覚的にとらえられる色彩との関連が強いことは予測できる。また、メタリック・カラ

Supplement 146

P-１７

日本色彩学会誌

ーは色彩であるともに強い光の反射により輝く
質感をもつため、光沢感の印象がもたれるのは当然とも言える。しかし今回は、つやのある質感を好む群が比較的彩度の高い色調を選択し、つやのない質感を好む群が彩度の低い色調を好むことが明らかになった。つまり、つや（質感）と彩度（色彩）の関係の強さが嗜好性の面から示唆されたわけである。さらに、彩度の概念をともなわない無彩色についてもつやを好む群とそうではな
い群とで選択に有意な差があった。灰色は白と黒の混合であり、そのためくすんだ印象を与える。
この”濁色“の感覚は低彩度色にも同様に感じられると言えよう。
 また、質感嗜好と色彩嗜好相互の関連の一端がコレスポンデンス分析で明らかになった。そこで抽出されたⅠ軸×Ⅱ軸による座標平面の 4 象限について色彩嗜好と質感嗜好の傾向をまとめると
図 9 のようになる。第 1 象限と第 3 象限の関係は光沢感（質感）とメタリック感及び彩度が関与しており、第 2 象限と第 4 象限の関係は平滑感（質感）と彩度（色彩）が関与していることがわかる。
これらの点は色彩自体がもつ視覚的触感の性質のひとつであると考えられる。

無光沢（すべすべした、つるっとした）（つやのない、不透明な）---------------------------------------高彩度 / 高明度 / 清色---------------------------------------低彩度/寒色系/濁色（ライラック、サックス、ベビーピンク、
ラベンダー、ベビーブルー、黄）（パウダーブルー、ダークグレー、ダルブルー、深緑、青磁、サンド、
ペールオリーブ）

光沢

凹凸・粗さ

（きらきらした、つやのある）（ごわごわした、荒い、かたい、凸凹した、ざらざらした）---------------------------------------メタリック / 高彩度色---------------------------------------低彩度 / 暖色系 / 濁色

（ゴールド、シルバー、マゼンタ、赤、ピンク）

第 ５ 号　　（２０１５ 年）とが示唆された。
 なお、本調査は Web アンケートであるため色彩はモニターを通じて提示し、質感はワードを提示しておこなった。今後、リアルなカラーサンプ
ルを提示し、テクスチャーを実際に触って評価する手法により色彩と質感の嗜好性の関係、印象形
成に対する相互作用について研究を進めることが必要である。

参考文献
1）永野光・岡本正吾・山田陽滋：触覚的テクス
チャの材質感次元構成に関する研究動向 日
本バーチャルリアリティ学会論文誌 16(2011)343-353
2）吉田 正昭：心理学的にみた表面触覚の意味 精
密機械 42(1976), 1096-1101

Ⅱ軸

平滑

第 39 巻Ⅰ軸（マスタード、オリーブ、カーキ、グレイッシュブラウン、こげ茶、緑）

図 9.Ⅰ軸×Ⅱ軸による 4 象限の色彩嗜好・質感
嗜好の特徴
 高い彩度をもつ有彩色や白・黒は澄んだ印象を与えやすい“清色”であり、低い彩度をもつ有彩色と白と黒を混合することで得られる灰色は濁りみのある印象を与えやすい“濁色”と言える。
今回の調査結果から“清色”は高い光沢感や平らで滑らかなテクスチャーを想起させやすく、”濁色“は低い光沢感や凹凸があるざらざらしたテク
スチャーを想起させやすいという関係があるこ

Supplement 147

P-１８



日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

周囲環境が金色の知覚に与える影響について
An Influence of Surrounding Environment on Perception of“GOLD”Qi Zheng
Chiba University鄭琦
千葉大学大学院
Chiba University
平井経太 Keita Hirai
千葉大学大学院
Chiba University
星野 勝義 Katsuyoshi Hoshino 千葉大学大学院
Chiba University
堀内 隆彦 Takahiko Horiuchi
千葉大学大学院激 12 種の物体表面および照明光の xy 色度を示す．
Keywords: 金色知覚，実物体，拡散反射，周囲環
赤い枠は Okazawa らによって調べられた金色領
境，心理物理評価
域(光沢がある画像，鏡面反射率 1.0)[1]を示す．
同じサンプルに対しても，異なる照明光および映
１．はじめにりこむ周囲物体の組み合わせによって，色度が金
 金の材質からなる物体表面に対して，我々は拡色領域の内外に存在していることがわかる．
散反射特性を有する物体色とは異なる独特の金図 3(a)に，実験環境を示す．暗室に準備された
らしさを知覚する．金色の知覚には光沢の影響がビューイングブース(Machbeth Judge II)の中に，強く関係していることが知られており，主に CG
観察者に対して約 45 度の角度で刺激サンプルをを用いて知覚メカニズムの解析が進められてい設置した．また，サンプルに移りこむ周囲物体を，る[1][2]．しかし，人間がどのように実物体の金色を知覚しているかは，十分に調べられていない． 右壁面に設置した．このとき，観察者に対して，
鏡面反射は生じないように設置した．
著者らは先行研究[3]において，異なる金らしさを有する塗料サンプルを用いて，実物体刺激の物
理計測と心理物理実験を行い，拡散反射領域の情報が，金色知覚に強い影響を与えることを示した．
本稿では，観察時の物体周囲の照明環境に着目し，心理物理実験を通じて，周囲環境が金色知覚に与える影響を考察する．
２．実験方法 実験刺激を図 1 に示す．実験には，金メッキ物
体に加えて，文献[4]の方法によって生成された金
属光沢を有する 2 種類の非金属塗料をガラスに塗布して用いた．

図 2 実験に用いた刺激の xy 色度
実験は，2 種類の環境で，以下に示す実験 1，
実験 2 の順番に行った．被験者は 20 代から 40 代までの男女 8 名である．
実験１：観察窓を通した評価実験

図 1 実験刺激サンプル
実験では，刺激サンプル 3 種に対して，照明 2
種(A 光および D65 光) および刺激サンプルに移りこむ周囲物体 2 種(黒紙および白紙)を組み合わせた 12 刺激を用いた．図 2 に，実験に用いた刺 図 3(b)に実験環境を示す．被験者は，ビューイ
ングブースを覆った黒い壁面に開けた観察窓を通して，提示された刺激の色を評価した．したがって，被験者は，照明光を知覚することができな
い．被験者と観察窓の距離は 60cm であり，観察窓は 2cm × 2cm (視野角 2°)とした．被験者は，各刺激に対する適切な色名を，Berlin & Kay の基本
11 色名に金色，銀色，銅色を加えた 14 色に対しSupplement 148

P-１８

日本色彩学会誌て，総和が 100 となるように点数化して評価した．
実験では，再現性を検証するために，12 刺激を各
2 回ランダムに提示し，計 24 刺激を評価した．

(a) 観察窓なし

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

均が高い結果となったことは興味深い．
 表 1 に，被験者内の評価値偏差と被験者間の評
価値偏差を示す．被験者内偏差は，それぞれ 1 回
目と 2 回目の評価値の標準偏差に関して，12 刺激の平均値を求め，さらに 8 人の平均を求めたものである．被験者間偏差は，各刺激に対する個人の2 回の評価値の平均値を求め，それらの 8 人の標
準偏差を求めて，12 刺激の平均を求めたものである．表に示されるように，被験者間偏差と比較して，被験者内の色名評価は安定していることが確認できる．また，基本色名では，観察窓を通さない場合より，観察窓を通した場合に，双方の偏差は高い結果となったが，金属色の場合には結果が逆転した．これらの結果は，照明光を知覚できる環境では，安定して金属色を知覚していることを示唆している．
表 1 左：被験者内偏差 右：被験者間偏差(b) 観察窓あり

図 3 実験環境
実験２：観察窓を通さない評価実験

図 3(a)の実験環境を用いた．照明，実験刺激，被験者，評価方法ともに，実験 1 と同様である．
観察窓がないため，被験者は照明光を知覚することができ，照明光を含めて刺激を観察することとなる．提示刺激と被験者の距離と視野角も，実験１と等しく設定した．
３．実験結果 図 4 に，各刺激に対して，金色の色名に与えられた評価点の被験者平均と標準偏差を示す．図に示されるように，鏡面反射を含まない刺激に対しても，金色は知覚される結果となった．容易に想像できるように，金メッキが高い評価値を得た．
しかしながら，塗料サンプルでも金色の色名は回答され，条件によっては金メッキよりも評価点平 図 4 に示されるように，総じて，D65 光源よりA 光源の場合に，金色色名の回答が高かった．これは，D65 光に比べて，A 光の下での刺激の彩度が高いことが影響していると考えられる．図 2 の
金色領域の中の刺激に対して，A 光の下での刺激(g_A_B，g_A_W，1_A_B)の金色評価点平均が高いが，D65 光の場合(1_D_W，2_D_B，2_D_W)には評価点が低い．また，金色領域外の刺激の金色の色名の評価点平均は総じて低くくなったが，金メッキの刺激が，条件によっては金色領域外でも評価点が高い結果となった(g_D_B)．これらの結果は，金色知覚には，表面の色度以外の要素も影響していることを示唆している．

Supplement 149

P-１８

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

る環境では，人間は金属色を強く安定して知覚す
ることがわかった．以上により，刺激の表面色度が一定であっても，照明光の認識の有無によって，金色知覚および金属色知覚に影響を及ぼすことが示された．

図 4 金色色名の評価結果(上：D65，下：A) また，D65 光の場合には，照明光を含めて刺激を観察した方が金色の色名の評価点が高くなり，
A 光の場合には逆の結果が得られた．これは，照明光源の知覚が，金色の知覚に影響していることを示唆している．金色に加えて，銀色および銅色を含む金属色名の評価結果を図 5 に示す．図に示されるように，観察窓を通した場合より，観察窓を通さない場合に，相対的に金属色名が選択される結果となった．金属色以外の基本色名においては，逆の結果が得られ，その中でも特に茶色の色
名が観察窓を通した方が有意に選択された．このことから，本実験の環境下においては，照明光を含めて観察することによって，人間は金属色を強く知覚することが明らかとなった．
４．まとめ
 本稿では，本物の金メッキと非金属塗料を用いた心理物理実験によって，鏡面反射がなくても金属色を知覚されることを示した．さらに，周囲環境が金色の知覚に与える影響を解析した．その結果，照明光を知覚できる環境では，D65 光の場合には金色がより知覚され，A 光の場合にはその逆となる結果が得られた．また，照明光を知覚でき

図 5 金属色名の評価結果(上：D65，下：A)
謝辞
本研究は，文部科学省科学研究費新領域研究「質感脳情報学」公募研究 25135706 の助成を受けたものである．
参考文献
1) Okazawa, G., Koida, K., Komatsu, H. (2011).
Categorical properties of the color term
“GOLD”. Journal of Vision, 11(8), 1-19.
2) Komatsu, H., Nishio, A., Okazawa, G., Goda,
N. (2013). „Yellow‟ or „Gold‟?: Neural Processingof Gloss Information. Lecture Notes in
Computer Science Volume 7786, 1-12.
3) Zheng, Q., Hirai, K., Hoshino, K. andHoriuchi, T. (2015). Analysis of the material
perception of gold using real objects. Abstract
Book of ICVS, 84.
4) Tagawa, R., Masu, H., Itoh, T., Hoshino, K.
(2014). Solution-cast self-assembled films ofperchloratedoped oligo (3-methoxythiophene)
showing a gold-like luster. RSC Adv., 4,24053-24058.

Supplement 150

P-１９

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

化粧における色の濃さの許容範囲に関する検討
Study of permissible range at make-up’s color density
好川亜希子 Akiko Yoshikawa
若田忠之

Tadayuki Wakata

齋藤美穂

Miho Saito

Graduate School of Human Sciences,
Waseda University
Faculty of Human Sciences,
Waseda University
Faculty of Human Sciences,
Waseda University

早稲田大学大学院
人間科学研究科
早稲田大学
人間科学学術院
早稲田大学
人間科学学術院

Keywords: 化粧、濃度、濃度の許容１．はじめに 口紅やアイシャドウなど、現在販売されている
化粧品には、様々なカラーバリエーションが存在している。それらの中から選択され、身につけられた色やその濃度が、人が持つ外見の印象を左右する重要な要因となることは明らかであろう。
化粧についての研究は数多くされてきているが、どのような化粧の色や化粧の濃さが一般的に許容されうるのかということが論文のテーマとして扱われていることはあまりない。そのため本研究では、一般的に許容される化粧の濃さを検討することを目的とする。また、アイシャドウに関しては化粧品として展開されている色が非常に多いため、本研究では化粧品の中でも比較的色の展開が少ないファンデーション、チーク、口紅の3 種類を扱うものとする。
２．方法
2-1. 画像刺激
女性の 平均顔を作成 し、 その 画像 に Adobe
Photoshop CC(Adobe)を使用してファンデーシ
ョン、チーク、口紅の化粧を施した。3 種類の化
粧の濃さは、色の不透明度を調整して「濃度：0（化粧なし）」「濃度：低」「濃度：中」「濃度：高」の 4 パターンとし、それぞれの化粧の濃さを 1 つずつ組み合わせて計 64 枚の刺激画像を作成した。
不透明度の設定は、ファンデーションは低:6%、
中:13%、
高:20%、
チークと口紅は低:10%、
中:20%、
高:30%を用いた。
 ファンデーション、チーク、口紅の各色については、化粧品の口コミサイトである@COSME を参照し、それぞれの化粧品の人気ランキングで 1
位（2015 年 7 月 20 日付）となっていた化粧品の色サンプルから RGB 値を計測したものを使用した（ファンデーション：R240・G199・B182、チーク：R235・G85・B184、口紅：R227・G57・
B125）。用いた刺激の一覧を巻末資料 1 に示す。
2-2. 被験者
20 名の男女（平均 21.7 歳、男女比 1:1）が参加した。
2-3. 手続き
iPad air(apple)を使用して、作成した 64 枚の画像をランダムに被験者に提示し、それぞれについて化粧の濃さ( 7 段階：1.とても薄い、2.薄い、
  
3.少し薄い、4.普通、5.少し濃い、6.濃い、7.とても濃い)および化粧としての許容の可否（許容できる／許容できない）について回答を求めた。
３．結果
3-1. クラスター分析 64 枚の刺激画像の化粧の濃さの評価における平均値を用いたクラスター分析（平方ユークリッ
表 1.クラスター分析結果(括弧内は許容度の平均値を示す)
クラスター1(平均許容:7%)㻡㻤㻦㻲㼔 㻯㼙 㻾㼘㻡㻑㻢㻜㻦㻲㼔 㻯㼙 㻾㼔㻞㻜㻑㻡㻣㻦㻲㼔 㻯㼙 㻾㼚㻜㻑㻡㻥㻦㻲㼔 㻯㼙 㻾㼙㻡㻑㻡㻢㻦㻲㼔 㻯㼘㻾㼔㻞㻡㻑㻢㻠㻦㻲㼔 㻯㼔 㻾㼔㻡㻑㻢㻞㻦㻲㼔 㻯㼔 㻾㼘㻜㻑㻢㻟㻦㻲㼔 㻯㼔 㻾㼙㻜㻑㻢㻝㻦㻲㼔 㻯㼔 㻾㼚㻜㻑クラスター4(平均許容:93%)㻟㻡㻦㻲㼙 㻯㼚 㻾㼙㻝㻜㻜㻑㻟㻣㻦㻲㼙 㻯㼘㻾㼚㻝㻜㻜㻑㻠㻟㻦㻲㼙 㻯㼙 㻾㼙㻝㻜㻜㻑㻟㻤㻦㻲㼙 㻯㼘㻾㼘㻥㻡㻑㻟㻥㻦㻲㼙 㻯㼘㻾㼙㻥㻡㻑㻞㻤㻦㻲㼘 㻯㼙 㻾㼔㻝㻜㻜㻑㻞㻣㻦㻲㼘 㻯㼙 㻾㼙㻝㻜㻜㻑㻟㻠㻦㻲㼙 㻯㼚 㻾㼘㻝㻜㻜㻑㻟㻢㻦㻲㼙 㻯㼚 㻾㼔㻝㻜㻜㻑㻠㻜㻦㻲㼙 㻯㼘㻾㼔㻝㻜㻜㻑㻝㻡㻦㻲㼚 㻯㼔 㻾㼙㻣㻡㻑㻠㻞㻦㻲㼙 㻯㼙 㻾㼘㻝㻜㻜㻑㻠㻠㻦㻲㼙 㻯㼙 㻾㼔㻝㻜㻜㻑㻟㻜㻦㻲㼘 㻯㼔 㻾㼘㻠㻜㻑クラスター2(平均許容:26%)
㻠㻡㻦㻲㼙 㻯㼔 㻾㼚㻠㻜㻑㻠㻢㻦㻲㼙 㻯㼔 㻾㼘㻟㻡㻑㻡㻞㻦㻲㼔 㻯㼚 㻾㼔㻠㻜㻑㻠㻣㻦㻲㼙 㻯㼔 㻾㼙㻠㻜㻑㻡㻜㻦㻲㼔 㻯㼚 㻾㼘㻞㻜㻑㻠㻤㻦㻲㼙 㻯㼔 㻾㼔㻟㻡㻑㻡㻝㻦㻲㼔 㻯㼚 㻾㼙㻟㻡㻑㻡㻡㻦㻲㼔 㻯㼘㻾㼙㻝㻜㻑㻡㻟㻦㻲㼔 㻯㼘㻾㼚㻜㻑㻠㻥㻦㻲㼔 㻯㼚 㻾㼚㻡㻑㻡㻠㻦㻲㼔 㻯㼘㻾㼘㻟㻜㻑クラスター5(平均許容:100%)㻝㻜㻦㻲㼚 㻯㼙 㻾㼘㻝㻜㻜㻑㻞㻟㻦㻲㼘 㻯㼘㻾㼙㻝㻜㻜㻑㻜㻥㻦㻲㼚 㻯㼙 㻾㼚㻝㻜㻜㻑㻞㻠㻦㻲㼘 㻯㼘㻾㼔㻝㻜㻜㻑㻝㻞㻦㻲㼚 㻯㼙 㻾㼔㻝㻜㻜㻑㻞㻜㻦㻲㼘 㻯㼚 㻾㼔㻝㻜㻜㻑㻞㻡㻦㻲㼘 㻯㼙 㻾㼚㻝㻜㻜㻑㻞㻢㻦㻲㼘 㻯㼙 㻾㼘㻝㻜㻜㻑㻝㻝㻦㻲㼚 㻯㼙 㻾㼙㻝㻜㻜㻑

クラスター3(平均許容:51%)㻞㻥㻦㻲㼘 㻯㼔 㻾㼚㻡㻜㻑㻠㻝㻦㻲㼙 㻯㼙 㻾㼚㻤㻜㻑㻝㻠㻦㻲㼚 㻯㼔 㻾㼘㻟㻜㻑㻝㻢㻦㻲㼚 㻯㼔 㻾㼔㻢㻜㻑㻟㻝㻦㻲㼘 㻯㼔 㻾㼙㻟㻜㻑㻝㻟㻦㻲㼚 㻯㼔 㻾㼚㻡㻜㻑㻟㻟㻦㻲㼙 㻯㼚 㻾㼚㻣㻜㻑㻟㻞㻦㻲㼘 㻯㼔 㻾㼔㻟㻡㻑クラスター6(平均許容90%)㻜㻞㻦㻲㼚 㻯㼚 㻾㼘㻣㻡㻑㻜㻡㻦㻲㼚 㻯㼘㻾㼚㻤㻡㻑㻜㻝㻦㻲㼚 㻯㼚 㻾㼚㻣㻜㻑㻜㻣㻦㻲㼚 㻯㼘㻾㼙㻤㻡㻑㻝㻣㻦㻲㼘 㻯㼚 㻾㼚㻝㻜㻜㻑㻜㻢㻦㻲㼚 㻯㼘㻾㼘㻤㻜㻑㻞㻝㻦㻲㼘 㻯㼘㻾㼚㻝㻜㻜㻑㻞㻞㻦㻲㼘 㻯㼘㻾㼘㻝㻜㻜㻑㻜㻠㻦㻲㼚 㻯㼚 㻾㼔㻥㻡㻑㻜㻤㻦㻲㼚 㻯㼘㻾㼔㻥㻜㻑㻜㻟㻦㻲㼚 㻯㼚 㻾㼙㻤㻡㻑㻝㻥㻦㻲㼘 㻯㼚 㻾㼙㻝㻜㻜㻑㻝㻤㻦㻲㼘 㻯㼚 㻾㼘㻝㻜㻜㻑

数字は刺激番号
大文字は F:ファンデーション、C:チーク、R:口紅
小文字は h:高い、m:中程度、l:低い、n:なし   Supplement 151

P-１９

日本色彩学会誌

ド距離、グループ内平均連結法)を行った結果、6つのクラスターが得られた(表 1)。また、クラス
ターごとの許容の可否については男女別に平均の選択率を集計したものを表 2 に示す。
表 2.クラスター別、許容の可否(男女ごと集計)
クラスター1クラスター2クラスター3クラスター4クラスター5クラスター6

女性 男性
㻝㻟㻑
㻜㻑
㻞㻜㻑 㻟㻟㻑㻣㻝㻑 㻟㻜㻑㻥㻠㻑 㻥㻟㻑
㻝㻜㻜㻑 㻝㻜㻜㻑㻤㻣㻑 㻥㻞㻑

3-2. 分散分析
 各刺激の平均値を男女別に集計したものを図Ⅰに示す。化粧の種類および性別間の差異を検討する為、2 要因(64×2)の分散分析を行った。その結果、性別の主効果は見られなかった。化粧の主効果（F(63,1134) = 166.900, p < .000）および交互作用（F(63,1134) = 7.377, p < .000）において有意差が認められた為、それぞれ多重比較を行った。
3-3. 重回帰分析
 ファンデーション、チーク、口紅という 3 種類の化粧自体が、化粧の濃さ認識に与える影響を調べるために重回帰分析を行った。従属変数として濃さの評価を設定し、独立変数としては刺激の化
粧の濃さを「なし:0, 低い:1、中程度:2、高い:3」と間隔尺度に置き換えて設定した。その結果以下のような回帰式が得られた。
ൌͳǤͳ͸ʹͳ൅Ǥͷ͹Ͳʹ൅ǤͲʹͷ͵൅ͳǤͳʹ͹ሺR2 = .732)※X1:ファンデーション、X2:チーク、X3:口紅

下線は係数の t 検定結果が有意であることを示す

４．考察
4-1.クラスターごとの濃さの評価および化粧方法の傾向
各クラスターの濃さおよび化粧の傾向に着目すると、クラスター1 は「とても濃い」と評価された。構成する刺激については、ファンデーショ
ンは高のみ、チークは高および中、口紅は全種類が含まれていた。クラスター2 は「少し濃い～濃い」と評価された。構成する刺激については、ファンデーションは高、中で構成され、チークは高が中心となり一部で低、なしも見られた。口紅は全種類が含まれていた。クラスター3 は「普通」と評価された。ファンデーションは中を中心として、低、なしであった。チークは高が中心であり、第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

1 つだけ中が見られた。口紅は全種類が含まれていた。クラスター4 は「やや薄い」評価であった。
構成する刺激は、ファンデーションは中、低、な
しであり、チーク、口紅は全種類が含まれていた。
クラスター5 については「薄い」という評価であった。構成する刺激は、ファンデーションは低もしくはなし、チークは中が中心となり低、なし、
口紅は全種類が含まれていた。クラスター6 は「とても薄い」と評価され、構成する刺激はファンデーションはなしが中心となり、低で構成されチー
クは低およびなし、口紅は全種類が含まれていた。
クラスター1 については、化粧方法の 3 種類全ての濃度が高である刺激番号 64 も含まれていることから、「濃い」と評価されている群であった。
分散分析の結果では、刺激番号 64 に着目すると、
刺激番号 61 以外の全ての刺激との間で有意差は見られなかった。刺激番号 61 についてはファン
デーション、チークが高、口紅はなしの条件であり、もっとも「濃い」と評価される結果となった。
また、クラスター6 は化粧をしていない刺激（刺激番号 01）を含んでおり、濃さの評価についての分散分析の結果クラスターを構成する刺激内には有意差は見られなかった。構成する刺激の内容に着目するとファンデーションはなしもしくは低であり、チークは低いから部分的には中まで、口紅についてはなしから高まで偏りなく含まれていた(図１)。
4-2.クラスターごとの化粧の濃さの推移
クラスターごとの化粧の濃さの推移について
は、クラスター1 からクラスター6 に従って「とても濃い」評価から「とても薄い」評価へと変化する傾向が見られた。また、許容の可否についても、同様にクラスター1 からクラスター6 に従って変化する傾向が示された(図１)。両者の関係性を表す為に濃さの評価の平均値と、許容の可否の回答率の間の相関係数を算出したところ、高い相関関係が認められた(r= -0.866)。このことから、化粧が濃くなるにつれて「許容できない」と回答されることが示された。各クラスターの個別の刺激に着目すると、濃さの評価が薄い方向に 2 番目のクラスター5 が 100％と、全ての被験者に許容されたが、化粧をしていない刺激を含み、最も薄い評価であるクラスター6 については許容の可否が 90％となっている。また、中程度より薄めであるクラスター4 は 93％であり、普通と評価されるクラスター3 は 51％と大きく値が落ちることから、

Supplement 152

P-１９

日本色彩学会誌

化粧の許容については薄ければ薄いほど良いわ
けではなく、ある程度の濃さも必要であることが示された(表 1)。
ここで特徴的なのは「普通」と評価されているクラスター3 は許容の可否が約半数である点である。しかし、「普通」の評価について全体では約50％であったが、男女での違いに着目すると、男女別の平均選択率では、女性は 71％、男性は 30％であった。また、濃さの評価についても分散分析
における交互作用の多重比較の結果から、9 刺激
中 5 刺激で男女差が見られた(表 2、図 1)。
濃さの評価における男女差については、クラス
ター6 の「とても濃い」刺激においては差は少な
いが、全体的な傾向として、「とても濃い」から「普通」にかけては男性のほうがより“濃く”評
価し、「普通」から「とても薄い」刺激まででは、
女性のほうが“濃く”評価する傾向が見られた。
この点から、男性は濃い刺激はより濃く、薄い刺激はより薄く評価する傾向があると考えられる。
4-3．各化粧方法が濃さの印象に与える影響
化粧の濃さに影響を与える要素としては、回帰分析の結果および平均値の傾向から、ファンデー
ションが最も影響が強く、濃さのレベルが上がる
ほど、化粧の濃さの印象に関与し、口紅の濃さについては影響がみられないと考えられる。この点については、各クラスターを構成する刺激を見ても、ファンデーションの濃度は段階的に変化して第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

いて、全ての濃度が含まれていたことからも裏付けられる。
4-4．本研究の課題
本研究には複雑であることを理由に目元の化
粧を除外した。目元は化粧のバリエーションも多く、多くの女性が化粧に力を入れる部位であり、つけまつげやマスカラなどはより長く見せる技
術が進んでいることから、今後の検討課題として挙げられる。また、今回用いたファンデーション、
チーク、口紅についても、カラーバリエーションなどを増やしより詳細に検討する予定である。
５．結論
 ファンデーション、チーク、口紅の組み合わせによる化粧の濃さについては、6 つのグループに分けられることが示され、その濃さの印象にはファンデーションの濃さが大きく関連していることが示された。また、口紅の濃さは、相対的には印象との関連が少ないことが示された。化粧の許容については、濃いものは許容されず、適度に薄く化粧をしている場合に最も許容される傾向が見られた。
 また、濃さや許容の判断には男女差が存在し、男性は濃い刺激はより濃く、薄い刺激はより薄く評価する傾向が見られた。さらに、普通の評価である化粧については、女性は許容できるが男性は許容できない傾向が見られた。

図 1.クラスター別濃さの評価平均値(男女ごとに集計)
数字は刺激番号
大文字は F:ファンデーション、C:チーク、R:口紅
小文字は h:高い、m:中程度、l:低い、n:なし   
また、*は分散分析の交互作用における、化粧の種類ごとの男女の単純主効果の多重比較結果を示す*:p<.05,:**:p<.01,:***:p<.005,:****:p<.001

いるのに対し、特に口紅は全てのクラスターにおSupplement 153

P-１９

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

巻末資料:刺激一覧

01:Fn、Cn、Rn

02:Fn、Cn、Rl

03:Fn、Cn、Rm

04:Fn、Cn、Rh

05:Fn、Cl、Rn

06:Fn、Cl、Rl

07:Fn、Cl、Rm

08:Fn、Cl、Rh

09:Fn、Cm、Rn

10:Fn、Cm、Rl

11:Fn、Cm、Rm

12:Fn、Cm、Rh

13:Fn、Ch、Rn

14:Fn、Ch、Rl

15:Fn、Ch、Rm

16:Fn、Ch、Rh

17:Fl、Cn、Rn

18:Fl、Cn、Rl

19:Fl、Cn、Rm

20:Fl、Cn、Rh

21:Fh、Cl、Rn

22:Fl、Cl、Rl

23:Fl、Cl、Rm

24:Fl、Cl、Rh

25:Fl、Cm、Rn

26:Fl、Cm、Rl

27:Fl、Cm、Rm

28:Fn、Cn、Rh

29:Fl、Ch、Rn

30:Fl、Ch、Rl

31:Fl、Ch、Rm

32:Fl、Ch、Rh

33:Fm、Cn、Rn

34:Fm、Cn、Rl

35:Fm、Cn、Rm

36:Fm、Cn、Rh

37:Fm、Cl、Rn

38:Fm、Cl、Rl

39:Fm、Cl、Rm

40:Fm、Cl、Rh

41:Fm、Cm、Rn

42:Fm、Cm、Rl

43:Fm、Cm、Rm

44:Fm、Cm、Rh

45:Fm、Ch、Rn

46:Fm、Ch、Rl

47:Fm、Ch、Rm

48:Fm、Ch、Rh

49:Fh、Cn、Rn

50:Fh、Cn、Rl

51:Fh、Cn、Rm

52:Fh、Cn、Rh

53:Fh、Cl、Rn

54:Fh、Cl、Rl

55:Fh、Cl、Rm

56:Fh、Cl、Rh

57:Fh、Cm、Rn

58:Fh、Cm、Rl

59:Fh、Cm、Rm

60:Fh、Cm、Rh

61:Fh、Ch、Rn

62:Fh、Ch、Rl

63:Fh、Ch、Rm

64:Fh、Ch、Rh

数字は刺激番号
大文字は F:ファンデーション、C:チーク、R:口紅
小文字は h:高い、m:中程度、l:低い、n:なし

Supplement 154

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

照明・観察条件に着目した「化粧感」に関する特徴評価：
自然さ演出ファンデーションの設計・開発
Skin Appearance with Heavily Makeup Impression: Evaluationon the Effect of Illumination and Observation Condition for
Designing Foundation Providing Natural Skin Impression
五十嵐 崇訓黒谷 成幸度会 悦子
矢後 祐子

Takanori Igarashi
Nariyuki Kurotani
Etsuko Watarai
Yuko Yago

Kao Corporation
Kao Corporation
Kao Corporation
Kao Corporation

花王株式会社
花王株式会社
花王株式会社
花王株式会社Keywords:
ファンデーション，環境，照明・観察角，るファンデーション製剤を選定し効果を評価．
本発表では，上記 3 つの結果を通して，環境と肌のア

化粧塗布膜，表面形状

ピアランスの関係性を考察する．
２．0XOWLDQJOH,PDJH&DSWXULQJ6\VWHP を用いた素１．はじめに
代表的なメイクアップ製品であるファンデーション

顔と化粧顔の評価

では，これを肌に塗布した際にその化粧の質感が素肌

独自開発した顔画像撮影装置（Multi-angle Imageのように自然であることが望まれている．しかし，フCapturing System：MICS）を用いて，100 名の日本ァンデーションの処方設計や使用方法上の課題に由来

人女性を対象に，様々な角度での照明下のファンデー

して，その化粧肌に強い化粧感が生じることがしばし

ション塗布前後の顔を異なる角度から撮影し，化粧前ば生じる．典型的な事例として不自然に顔が白く見え後でのアピアランスの違いを評価した．MICS（図 1）

る現象（「白浮き」）が挙げられる．

は 40 台のハロゲンライトと 20 台の CCD カメラを 15

実空間では肌を含む物体のアピアランスは照明・観度おきに球面座標系に沿って配置した撮影装置であり，察環境によって変化する．そのため，アピアランスのこれを用いて多照明下の多視点顔画像が取得できる[4]．

研究において環境の効果は重要な要素である [1]．例えば，照明色や照明方位は照明場を決定する基本パラメータであり[2]，同じ化粧肌でもこれらのパラメータが異なる環境では化粧感の度合いも変化することが予想される．照明・観察環境は実世界では様々なパターンがあるため，これらを全て再現してアピアランスを評
価は困難である．よって，アピアランス評価の現実的なアプローチの一つとして，光源・観察環境を決定す
るパラメータごとに，これらが化粧感を誘起する原因
としてどのような寄与があるかを把握することが有効である[3]．

図 1 Multi-angle Image Capturing System

以上の背景に基づいて，本研究では特に照明・観察環境を規定する重要なパラメータである方位の効果を取り上げ，白浮きを対象として 3 つの検討を行った：（1）様々な方位から照明した化粧前後の顔画像を複数方位から撮影し，取得顔画像の定性的な比較から白浮きする顔の方位に関わる特徴を把握；（2）上記結果に基づいて，白浮きに伴う課題を抑制する化粧膜の状態を光学的視点に立って設計；（3）上記設計に基づいて，目的となる膜を具現化す

図 2a, b に素顔と，白浮きが生じた典型的な化粧顔の多視点多照明画像（角度抜粋）をそれぞれ示す．この例にも見られるように，白浮きが強くかつ比較的マットな質感の化粧顔では，多くの場合次の 2 つの傾向が確認された：
・ 顔正面から照明した顔は，顔正面方位からの観察
では素顔より化粧顔の方が白くなる傾向がある；
・ 照明と観察方位がともに大きい高角度条件では化

Supplement 155

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第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図 2 素顔と化粧顔の多視点多照明顔画像．(a) 素顔 (b)不自然さな化粧顔 (c)ナチュラルな印象(c)ナチュラルな印象の化粧顔
化粧顔

粧顔の方が反射強度の低下が生じ暗くなる．

しやすいファンデーションの探索を行った．その結果，以上の結果は，白浮きする化粧は正面方位での反射率

例えば固形形態をしたファンデーションとしては，「パが高いため「白く」感じられるが，側面光の多い場合ウダージェル」と名付けた高含油固形ファンデーショ

は観察方位によっては暗く沈んで感じられる（白いがン[6]や，弱い圧力で容易に肌上に平滑膜を作る有機粉

明るく感じられない）可能性を示す．

体[7]を配合したファンデーションは，塗布法の依存度

３．反射の角度特性と化粧塗布膜の表面形状の関係性
 図 2b に見られた高角域における化粧肌の反射強度の急速な低下は，肌上に形成される化粧膜の表面状態と関連していると予想される．そこで，この予想を検証するため，表面形状をマイクロファセットとしてモ
デル化し表面反射の角度特性を記述する
Torrance-Sparrow モデル[5]を用いて，反射の角度特性と表面ラフネスの関連性を考察した．その結果，ラフネスが大きい表面では，光の入射角と受光角がともに大きくなるにつれ反射強度が急速に低下する傾向にあることがわかった．また，この傾向は程度の差はあるが，表面の屈折率によらず確認された．
シミュレーションで予想された以上の結果を確認するため，ファンデーションに頻繁に利用される板状のが小さく平滑な化粧膜を形成しやすい傾向にあった（なお，従来タイプの製剤系のファンデーションは，形成する塗布膜の平滑さ度合いには処方による差があり，好ましい状態の化粧膜を形成できるものも存在す
ることも確認した）．
 最後にこれらの比較的平滑な塗布膜を形成する製剤を塗布した化粧顔を MICS により撮影し，反射の角度特性に改善が見られたか検証した．図 2c はこのような製剤を塗布した化粧肌の一例であるが，正面照明・観察条件における顔の白浮きが抑制され，一方，高角域
での反射強度が増大することで従来タイプよりも素肌の場合に近づき，期待した効果が得られていることがわかった．
６．まとめ

粉体（マイカ）をラフネスを変えて塗布した膜を作製

照明・観察環境により肌のアピアランスは変化する

し，その塗布膜の反射強度の角度特性を計測した．そことを想定して，これらの環境を決めるパラメータのの結果，入射角と受光角がともに大きくなるほど，ラ一つである照明・観察の「方位」の観点から，白浮き

フネスが高い塗布膜では反射強度の低下が生じることを感じる化粧肌の特徴を評価した．その結果，白浮きが確認された．この結果は，シミュレーションで得らする化粧肌は正面からの照明・観察方位では素肌よりれた傾向と一致しており，化粧塗布膜の平滑性が図 2b

白く見えるが，側面からの照明下では暗く沈んで見えにある化粧肌の方位に関わる反射特性と関連すると考ることが示された．また，光学シミュレーションや検えられた．

証実験を通して，この反射角度特性の原因が化粧膜の平滑性と関連していることを示した．これらの評価結４．適切な製剤の選定と評価 以上の検討結果は，塗布の仕方によらず平滑な化粧膜を肌上に形成するファンデーションが，方位に関わる化粧肌のアピアランス上の不具合を抑制することに有効であることを示す．そこで，平滑な化粧膜を形成

果は自然さを演出するファンデーションの設計開発を行う上で有用な知見と考えている．Supplement 156

P-２０

日本色彩学会誌

参考文献
[1] J.J. Gibson: The Perception of the Visual World,
Houghton Mifflin, Boston, (1950)[2] E.H. Adelson, J.R. Bergen: The Plenoptic Function
and the Elements of the Early Vision, Computational
Models of Visual Processing, Eds M. Landy and J.A.
Movshon, MIT Press, Cambridge (1991) 3-20
[3] T. Igarashi, K. Nishino, and S.K. Nayar: The
Appearance of Human Skin, Fonudations and Trends
in Computer Graphics and Vision, 3 (2007) 1-95
[4] 五十嵐崇訓他: 主成分分析をベースとした統計的顔画像解析による透明感の定量化手法,日本化粧品技術者
会誌49 (2015) 95-106
[5]

K.E.

Torrance,

E.M.

Sparrow:

Theoryfor

Off-Specular Reflection from Roughened Surfaces, J.
Opt. Soc. Am., 57 (1967) 1105-1112[6] 五十嵐崇訓 他: 化粧塗布膜の表面形状制御による化粧仕上がり設計, 色材協会創立 85 周年記念会議予稿集，
2A08，2013[7] 五十嵐崇訓: 化粧塗布膜の表面形状制御による化粧仕上がり設計, 色材研究発表会予稿集, 24A18, 2014

Supplement 157

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

P-２１

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

言葉の選択に見る男女の肌の心的イメージ
Differences on Mental Imagery of Skin Color between Genders:Patterns of Word Choice in Expression of the Shade
山田雅子

Masako YAMADA

埼玉女子短期大学

Keywords: 肌，イメージ，性差，ジェンダー．
1. はじめに
実際の肌の色には性差がある．この事実は種々の実測研究によっても示されている[1, 2]．だが，色票選択により若年の日本人に抱かれる男女の肌の心的イ
メージ（心の中に抱く像）を捉えた研究では，明度・彩度の方向こそ現実と一致するものの，色相については男性の方が女性よりも黄み寄り，女性の方が男
性よりも赤み寄りとなる傾向が見られ，実際の性差とは真逆となることが報告された [3]．本研究においては言葉の面から男女の肌の心的イメージを探り，両者の比較を図った．

Saitama Women’s Junior Collegeに，その選択の偏りは 0.1％水準で有意であった．
当該偏りは，現在の肌の心的イメージに比して理想の方が色白で赤み寄りであったことを示す．
また，先の集計結果を基づきコレスポンデンス分析を行った結果，5 軸が抽出された．第 1 軸を縦軸，第 2 軸を横軸に配し，各要素のスコアを Figure 2として図示した．尚，第 1 軸と第 2 軸の累積寄与率
は 84.6％である．

2. 方法
2.1 対象者
関東在住の日本人女子短期大学生 82 名
（平均年齢 18.96 歳、標準偏差 0.90）

Figure 1-1 各設定に対する肌の明るさの選択結果

2.2 調査項目
以下の 6 種の肌について，自分の考えに最も近い
明るさと色みを選択肢の中から回答させた．
（1）（2）自分自身の現在／理想の肌の色（3）（4）平均的な男性／女性の肌の色（5）（6）理想的な男性／女性の肌の色
尚，明るさの選択肢は「非常に色黒／色黒／やや色黒／中庸／やや色白／色白／非常に色白」，色みの
選択肢は「非常に赤み／赤み／やや赤み／中庸／やや黄み／黄み／非常に黄み」とした（各 7 段階）．

Figure 1-2

各設定に対する肌の色みの選択結果

3 結果および考察
3.1 全体の傾向
各肌について選択された度数を集計した結果，次の Figure1-1 および 1-2 が得られた．明るさについては，いずれの項目についても色黒や色白等，方向性が比較的明瞭に捉えられたが，一方の色みについては，調査対象の肌の設定を問わず過半数が「中庸」を選択したことが特徴と言える．
自身の肌の色について，現在の心的イメージと理想との間でχ2 検定を行ったところ，明るさ，色み共

Figure 2

Supplement 158

コレスポンデンス分析による各要素の布置P-２１

日本色彩学会誌

自身の理想の肌と理想的な女性の肌は同じ象限にあり，自他の区別なく似通った心的イメージが抱かれていることが窺われる．また，男性の肌の平均と理想は非常に近く，異性である男性に対して心的イ
メージの細分化は進んでいないことが推測される．

3.2 男女の心的イメージの比較
男女の肌の心的イメージに注目し，平均的な男性の肌と女性の肌，理想的な男性の肌と女性の肌との間でχ2 検定を行った結果，明るさについては，いずれの組み合わせについても有意な偏りが見られ（全て 0.1％水準），男性に対して女性よりも色黒寄りとの心的イメージが抱かれていることが判明した．当
該結果は，色票が用いられた先行研究 [3]の結果および実際の性差[1, 2]と同様の傾向である．しかしながら，他方の色みにおいては，平均的，理想的共，有意な偏りは認められず，先行研究のように男性が黄み寄りで女性が赤み寄りといった明瞭な傾向は捉えられなかった．この結果を受け，対象の違い（男性か女性か）と肌の心的イメージの変化に着目し，該当するデータを抽出した上でマクネマー検定を行った．
抽出結果は Table 1 に示す通りである．尚，本集計にあたっては，「非常に色黒」から「やや色黒」までを色黒寄りの選択として解釈し，他の色白，赤み，
黄みについても同様にまとめ，集計し直した．
Table 1 対象（男女）の変化と肌の心的イメージの変化
平 均 肌
男性＝色黒寄り／女性＝色白寄り
男性＝色白寄り／女性＝色黒寄り
男性＝赤み寄り／女性＝黄み寄り
男性＝黄み寄り／女性＝赤み寄り

理 想 肌

40
0
5
4

36
0
3
2

肌の色の明るさの偏りについては，平均的，理想的を問わず 0.1％水準で有意であり，男性には色黒，
女性には色白の心的イメージが持たれていることが改めて明瞭になった．しかし色みについては，いずれも有意ではなく，明るさのようなはっきりした方向性は持たれていないという結果を再確認した．言語ラベルによる概念固定の効果を考えれば，色票選択よりも言葉のカテゴリ選択の方が，より厳密さを求められると想像される．本研究の結果から推測される限りでは，男女の肌の色みについては言語化して意識されることが少なく，色黒・色白といった明るさ程には絶対的な方向性を持たないと考えられる．

3.3 自己の肌の色に対する認識による分析
自己の肌に対する認識によって，自身の肌の記憶
色や一般的に好ましい肌の色の認識に違いがあるとの研究結果がある[4]．男女の心的イメージの持ち方の規則性を更に探るため，自己の肌に対する認識によって対象者を群分けし，群間比較を行った．第一第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）に，自己の肌の色に対して色黒寄りとの認識を持つ群（24 名／以降，色黒群）と色白寄りとの認識を持
つ群（40 名／以降，色白群），第二に，自己の肌に対して赤み寄りとの認識を持つ群（19 名／以降，赤み群）と黄み寄りとの認識を持つ群（31 名／以降，
黄み群）とで傾向を比べた．各群が持つ方向性について特に確認するため，本分析では，「中庸」を境に，「色黒寄り（非常に色黒～やや色黒）」，「色白寄り（非常に色白～やや色白）」もしくは「赤み寄り（非常に赤み～やや赤み）」，「黄み寄り（非常に黄み～やや黄み）」の 3 カテゴリに集計し直し，得られた度数に対してχ2 検定を行った（2 群×3 カテゴリ）． 各偏りの分析結果は Table 2 の通りである．
現在の自身の肌を色黒寄りと捉える色黒群は，平均的な女性の肌の色を色白寄りに回答する傾向が捉えられた（5％水準）．色黒群は，女性全般に比べて自分自身は肌の色が黒いとの認識が強いことが窺われる．また同群では，理想的な女性の肌の色みとして赤み寄りを選択する傾向が比較的強く，色白群による同選択が「中庸」に集中することとは異なる傾向が見られた（5％水準）．更に，自身の肌の色を黄み寄りと捉える黄み群は，理想的な男性の肌の色として色黒寄りの肌を選択する一方，赤み群では，色白寄りにも選択が広がる傾向にあることが分かった（10％水準）．また，平均的な女性の肌の色みとして，黄み群はより黄み寄りを選択する傾向が捉えられた（10％水準）．本調査の対象者は全て女性であるため，平均的な女性の肌の代表として自分自身の肌の色を据えていることも推測される．
本研究では，男女の肌の色みに関して色票を用いた先行研究の結果をそのまま再確認することはできなかったが，自己の肌が一つの基準となり，相対的に同性や異性の他者の肌が捉えられている可能性が示唆された．色票と言語的カテゴリとの間の直接的な比較も今後取り組んでいくべき課題と言える．
Table 2 各群におけるχ2 検定結果
平 均 肌
理 想 肌
男性
女性
男性
女性
明るさ
n.s.
*
n.s.
n.s.
色黒群・色白群間比較
色み
n.s.
n.s.
n.s.
*
明るさ
n.s.
n.s.
✝
n.s.
赤み群・黄み群間比較
色み
n.s.
✝
n.s.
n.s.
※✝p<.10, *p<.05

引用文献[1] 山田雅子: 膚色における性差─自己の肌の概念色と実際の色─. 埼玉女子短期大学研究紀要, 19 (2008) 249-261.
[2] 道江砂江子ら: 日本人男女における加齢に伴う皮膚色の変化.
実践女子大学生活科学部紀要, 37 (2000) 101-105.
[3] 山田雅子: 肌色の記憶色における特徴抽出.埼玉女子短期大学研究紀要, 22 (2010) 41-53.
[4] 鈴木恒男: 好ましい肌色を規定する要因の解析─記憶構造か
らのアプローチ. 日本色彩学会誌, 21(1) (1997) 25-33.

Supplement 159

P-２2

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

既存の色票集を応用した色彩資料の制作
Making of Color Materials by Application of Existing Color Charts

	
 
永田泰弘	
 
Yasuhiro Nagata
野坂瑛子	 Eiko Nosaka
吉澤陽介	
 Yosuke Yoshizawa
長谷川博士	
  	  Hiroshi Hasegawa
	 日本カラートップ研究所	
 日本カラートップ研究所	
 
千葉大学	
 
ウッフィーチョ	 コローレ	
 Keywords: 既存色票集、マンセル表記、色名、
色彩基準、色の感情効果
１．はじめに	 	  本発表の趣旨は,容易に入手できる既製品の色票集を応用して,特定のテーマをもつ少部数の色彩資料を制作する方法を提案するものである.主に使用した既存の色票集は「日本塗料工業会塗料用標準色ポケット版」であり,採用の理由は,マン
セル値既知の正確な色度の塗装色票集であり,使用頻度を重視した 600 色以上の色数も適当で,耐光性に優れ,低価格で入手が簡単であり,発刊以来60 年以上の実績と,２年毎に 30 万部以上発行されている安定性を評価して選定した.
２．制作したテーマ	 	
  制作例は,試作中のものを含み「東京都景観計画
色彩基準色票集」,「カラーイメージナビ色票集」,「系統色名・慣用色名色票集」,「中国語色名色票集」,「イタリア語色名色票集」,「日中伊色名色票集」などである.景観色彩基準は自治体毎に定めているために色彩基準の見える化を実現するた
め,少部数だが有用であるといえる.色彩の心理作
用と色票を対応させることはカラーデザインを客観化するための道具を提供することに繋がる.
各国語別に色名を共通の色票と対応させること
により,各国語の色票集の数が増えていけば,相互比較が出来て国際的な広がりが期待出来る.

３．景観計画色彩基準のための色票集	 	
  多くの自治体が,個々に景観計画を策定しており,その中にマンセル値を用いた建築物等の外装の色彩を制限した色彩基準をもっており「色彩表」の形で公表している.東京都の場合は６分類の景観基本軸に対し合計 20 区分の色彩範囲,２分類の景観形成徒区別地区に対し 22 区分の色彩範囲,

Nihon Color Top Laboratory
Nihon Color Top Laboratory
Chiba University
Ufficio Colore

一般地域に対し９区分の色彩範囲,４分類の大規模建築物等に対し合計 19 区分の色彩範囲を規定している.この複雑な色彩基準をビジュアルに表現出来る色票集を制作することが出来た.
４．カラーイメージのための色票集	 	  評価が難しい個々の色に対して人が感じるカ
ラーイメージを,ビジュアルに伝えることができ
れば,カラーデザイン等の作業に役立つと考え,長い経験を基礎にして,624 色の色を対象に記号化した色票集を制作した.
５．色名のための色票集	
 	
  各色名には,その色名の領域があり,広がりはま
ちまちである.一方,同じ色を複数の名前で表現できることも事実である.色名の対し色を表現する
方法ではなく,逆に色票に対し色名を表現する方法により色票集を制作した.色票に共通性をもたせ各国語別に色名を共通の色票と対応させることにより,各国語の色票集の数が増えていけば,相互比較が出来て国際的な広がりが期待出来る.二カ国の色名を併記すれば日中色名辞典のようなものができ,三カ国,四カ国と増やすことも可能である.
６．制作の方法	 	  既存の色票集として主に使用したのは,「2015年 H 版 塗 料 標 準 色 （ ポ ケ ッ ト 版 ）」 で あ るが ,Colormony 発 行 の 「 CHROMARHYTHM
Thousand Color Collection」等もマンセル値の再現精度や頁の形等から応用が可能であった.制作
方法は予め印刷しておいた台紙に既存色票集の頁を外して糊で貼付けるだけであり,少部数の制作に適している。既存色票集の頁をそのまま貼るために台紙は A4 の縦使いとし,１頁に色票集の１頁を貼るか,２頁を貼るかは,組合せる文字量により選択するとよい.

Supplement 160

P-２2

日本色彩学会誌

７．制作例の紹介

図１	
  東京都景観計画色彩基準色票集（39 頁中の１頁）	
 Supplement 161

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

P-２２

日本色彩学会誌図２	
  系統色名・慣用色名色票集（部分：上半頁）
	
 図３	
  カラーイメージナビ色票集（部分：上半頁）	
 Supplement 162

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

P-２２

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図５	  日中伊色名色票集（部分）	
 
	
 
参考文献	
 
1)東京都景観計画（平成 19 年 3 月 29 日策定）	
 2)色譜	
  中國科学院編譯委員会	
  科學出版社	
  1957	 3)中国色名綜覧	  カラープランニングセンター	  1979	 4)国際版色の手帖	
  小学館	
  1988	 5)新版色の手帖	  小学館	
  1986	 6)日本の色・世界の色	  永田泰弘	  ナツメ社	
  2010	 7)	
 I	
 COLORI	 PER	 LA	 CASA	 ・Stephanie	
 Hoppen、LOGOS	
 8)	
 ENCICLOPEDIA	 degli	 SCHEMI	 di	
 COLORE・Anna	 Starmer,	 IL	
 CASTELLO	
 
9)	
 il	
 DIZIONARIO	
 DEI	
 COLORI・Simona	
 Fantetti	
 e	 Claudia	 Petracchi,	
 ZANICHELLI	
 
10)	
 IL	
 COLORE	 NELL'ARRENDAMENTO・Kevin	
 McCloud,	
 

	
 
図４	
  イタリア色名色票集（部分）	
 

LOGOS

Supplement 163

P-２３

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

NCS色空間全体のパーソナルカラーフォーシーズン分類とその特徴	
 Classifications	
 and	
 characteristics	
 of	 four-season	
 colors	
 in	
 NCS	
 color	 space	
 
高松 操
石上桂子
乾 宏子
丸山眞澄
市場丈規
髙橋晋也

Misao	 Takamatsu	
 Keiko	 Ishigami
Hiroko	
 Inui
Masumi	 Maruyama
Takenori	
 Ichiba
Shin’ya	
 Takahashi

昭和女子大学	 アトリエエクリュ
ルミエールカラーインスティチュート
Color	
 Lab.for	
 full	
 Life
東海学園大学（くらしの色彩研究会）

Keyword：パーソナルカラー，4シーズン分類，
ＮＣＳ色空間,	  Blue-view,	  Yellow-view,	
  清色感,	
 濁色感,	
 明濁色	
 １．はじめに	 	  パーソナルカラー診断では，似合う色の判別に主眼が置かれ，４シーズンカラーにて似合う色をクライアントに提案するというスタイルが主流である．しかしながら，その４シーズンの色は，団体やカラリストによって異なっているのが現状である．そこで，各シーズンに分類される色の特徴に規則性を見出せないかと考え，４シーズンカラーの色空間全体の中でのポジショ
ニングの把握を試みた．
これまでドレープの特徴を色空間上で検討する
研究発表はいくつかみられるが，色空間全体を分類把握する検討は見られない．本研究では，
NCS色空間上で各色をパーソナルカラー4シーズ
ンにより分類し，Hueごとの特徴やNuanceによる傾向の把握を目指した．

類判別後，判別に加える必要があると思われた色相を追加して分類を行った(表2)．	
 	 	  紫系の色相では，塗料色では再現が難しい高彩度の色票がないため，全体を捉えるため必要と思われた箇所については，染料色による色票「JCBB	 Color	 Nav.」によって補填した．	
 表	
 1．調査・分類作業の詳細

カラリスト

Ａ

Ｂ

判別時間

約10時間(1日)約7時間(1日)	
 

検証時間

約3時間

約5時間

照明条件

昼白色蛍光灯	 1000lx以上

昼白色蛍光灯	 1000lx以上

マスクの有無判断に迷った際に使用表	
 2．分類に用いた色相

1回目判別

２．調査・分類方法	 	
  実務経験15年以上の熟練カラリスト２名が個別に単独で分類を行った．カラーカードには，市場ら1)によるパーソナルカラーの色表示にNCS表
色系が適しているという研究報告に基づき，「NCS	  INDEX	
  1950	  Orginal」(1頁10色づつからなる短冊型色票)を用いた．各色票を観て，どのシーズンの色であるか判別した．作業詳細を表１に示す．
使用したカラーカードは、モノトーン19色に，40色相，全部で1950の色票からなる．各色相の色票数は色相によって異なり，少ない色相
で約20色，多い色相では約60色である．少ない
色相では，低彩度かつ低明度の領域が広く省略されているため，両隣の色相の同Nuanceの色票から推測した．今回分類を行ったのは，Y・R・B・Gを含む一つおきの20色相である．1回目の分（記入者は別）G,	
 G20Y,	
 G40Y,	
 G60Y,	
 G80Y	 Y,	 Y20R,	
 Y40R,	
 Y60R,	
 Y80R	 R,	 R20B,	
 R40B,	
 R60B,	
 R80B	 B,	 B20G,	
 B40G,	
 B60G,	
 B80G

追加判別･検証 G90Y,	
 Y90R,	
 B90G,	
 G10Y
３．結果
	
  結果を見ると，2人のカラリストは独立に分類作業を行ったにもかかわらず，各シーズンの出
現領域の傾向が(境界付近の違いはあるが)よく似ていることが分かった（図1）．	
 1) Nuanceの傾向

色相によって差はあるものの，各シーズンが出現する同一色相面にはNuanceによる傾向が観て取れる．s＝5の明清色領域を中心に現れるのがスプリング．s＝10の領域(この領域を「明濁色」と名付けた)はサマー．中間色はオータムが優勢となる．暗清色は優勢なのはオータムであるが，ウィンターに分類される色は主にこの領

Supplement 164

P-23

日本色彩学会誌

明濁色	
 
s=10

中間色	
 

w/s≒1,c≦6

第 5 号 （2０15 年）

暗清色	
 5≦w≦10

カラリストB

カラリストA

NCSカラーカード

明清色	
 
s＝５

第 39 巻

スプリング
サマー
分類不可

各色の淡色は隣接の色票によって補填した箇所	
 左のカラーの混色は２つのシーズンのどちらにも分類
できる色

オータム
ウィンター
JCBB	
 Color	 Nav.色各図はHue−Chromaticness図で円の一番外側がc=80,	
 一番内側がc=5の色表
図1.	
 フォーシーズン分類結果(4領域ごとに色相環状に表示)域である(図2)．特徴が見やすいように，分類結果を明清色(s＝5)，明濁色(s＝10)，中間色(w/s≒1,c≦6)，暗清色(w≦10)ごとに色相環状に表示した(図1)．また，色相によって変遷していく
等色相面図での分布傾向を図3に示した．c=5以
下のoff	
  Whiteからoff	  Neutralの領域について
は，興味深い分布傾向が見られるが，今回の報
告では割愛する． 	
 2) Hueの傾向

R，B，G付近を境にシーズンの分布が大きく変わる．Rでは図2に類似した分布となるが，これよりB方向になると，低彩度の明濁色領域のサマーが明清色領域と中間色領域に迫り出していく．明清色領域のスプリングはなくなり，オー
タムは中彩度の暗清色領域を中心とする濃色方向に後退し，クールグループが優勢になる．BにSummerSpringAutumnWinter

図2.	
 等色相面図上のフォーシーズンの分布傾向

なると，スプリングが比較的彩度の高い中間色の領域に出現する．B20G-B80Gは,	
  スプリングの分布状況について,	  2人のカラリストによる差が最も出た領域である．カラリストBは明清色領域
を中心に，カラリストAは比較的彩度の高い中間色を中心にスプリングが出現する．オータムは
サマーを低彩度の明濁色領域に押し戻すように領域を広げていく．Gになるとウィンターがなく

Supplement 165

P-23

日本色彩学会誌

境界色

境界色
R

R80B

第 5 号 （2０15 年）

Yellow-view	
 colorBleu-view	
 color
R20B-R60B

第 39 巻

境界色B

B20G-B80GG

G10Y-G60Y

G80Y,	 G90Y

Y-Y80R

例外色相域

図3.	
 等色相面図におけるフォーシーズンの分布の変遷

なり，暗清色は全てオータムとなる．またオー
タムは上方向にも領域を広げる．G20Y-Y60Rになると，明清色領域をスプリングが占領する．サ
マーは低彩度の明濁色領域のみになり，
Y20R,Y40Rではなくなる．その分オータムの領域が広くなり，ウォームグループが優勢となっていく．Y80Rではサマーが再度，低彩度の明濁色
領域を中心に出現し，Rでウィンターが高彩度と低彩度の暗清色領域に出現する(図3)．
3) ２つの例外な色

G80Y/G90Yの高彩度の明清色の領域にウィンターが出現する．また，R80Bの中彩度の暗清色の領域にスプリングが出現する． 	
 
４．考察	
 
	
  2人のカラリストが色を4シーズンに分類した際の判断基準を表3に示す．この「黄み」/「青み」と清濁という2つの軸について考察する．	
 表3．フォーシーズン分類の判断基準
黄み

青み

清色

スプリング

ウィンター

濁色

オータム

サマー

1) ビレンのウォームシェード/クールシェードとは異なるYellow-viewとBlue-view	  ビレンは「朱色と緑みの青を寒暖の極点としてどの色相も朱色寄りの色は暖かい色，緑みの青
寄りの色は冷たい色とする」と説き，それぞれをウォームシェード・クールシェードと称し，色彩調和を提案した2)．一般にパーソナルカラー
ではこの考え方が支持されていると言われ，ス
プリングとオータムがウォームシェード，サマーとウィンターがクールシェードに相当する．
ウォームシェード/クールシェード＝「黄み」/「青み」と仮定するなら，今回の結果は必ずしもこれを支持しない．寒暖の極点はともかく，全ての色相の左右でウォームシェード/クール
シェード＝「黄み」/「青み」が出現するわけではない．むしろ等色相面図上の分布状況を色相環上に並べると，ある傾向が見て取れる．G-Y-Rの領域では「黄み」を感じるグループが優勢で，R-Bの領域では「青み」を感じるグループが優勢になる．B-Gの領域では，「黄み」グループと「青み」グループが共存し，カラリストによってス
プリングの分類に差異が見られるなど，他の色相とは異なる様子が見て取れる．
	  黄色と橙・黄緑・そして青に黄を混ぜて作る緑の色味がある色は「黄」を感じる色相(Yellowview	
 colorと命名)であり，逆に，青と青みの緑，
赤に青を混ぜてつくる紫の色味がある色は「青」
を感じる色相(Blue-view	  colorと命名)である．
つまりR,G,Bを境界とした時のR-Y-G-Bの領域の色相をYellow-view	  color，R-B-Gの領域の色をBlue-view	  colorと定義する(図4)．両方が重なるB20G-B80Gの領域は等色相面上での分布が複雑になり，カラリストによってYellow-view/Blueviewの判断が分かれる色が存在する領域でもある．	
 2) Yellow-viewとBleu-viewに分ける色相以外のもう一つの要素	  Yellow-view	  colorの色相でもNuanceによってはBleu-viewに感じる色が存在する．これはあた
かもその色に青を少し混ぜたように見える色で，濁って感じるため，サマーと分類される．逆にBlue-view	  colorでもYellow-viewに感じる色が存在し，同じようにあたかも少量の黄を混ぜたように見える色でBlue-view	  colorの色相の中彩度の暗清色を中心とした濃色領域で起きる．この領域は暗清色であっても濁色に感じ，オータ
ムに分類される(表4)．

Supplement 166

P-23

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

3) 色彩学の清濁とは異なる「清濁」感図4.	
 Yellow-view	
 colorとBlue-view	
 colorの色相
表4.	
 Yellow-viewとBlue-viewの色• 黄と黄を混ぜて作る色(橙・黄緑・緑・緑みの青)：B-G-Y-Rの色相• Blue-view	
 colorの色相でも黄を混ぜたように見える色：R-Bの中彩度の暗清色と濃色寄りの中間色• 青と青を混ぜて作る色(紫、青みの緑)：RB-Gの色相• Yellow-view	
 colorの色相でも青を混ぜたよ
うに見える色：Y20R,Y40Rを除くG-Y-Rの低
彩度の明濁色付近の色• G80Y,G90Yの高彩度明清色

4) 2つの例外の色群

1) 市場 丈規 他: パーソナルカラー診断用ドレープに適した色表示空間，日本色彩学会誌， V o l 3 6
Supplement, (2010) p. 108-109

2) 福田 邦夫: 色彩科学選書 3 色彩調和論, 朝倉書店,(1996) P. 113-114

「清色」感

参考文献	
 

表5.	
 「清色」感，「濁色」感の色「濁色」感

G80Y/G90Yの高彩度の明清色の領域にはウィンターが出現する．この色は黄色に少量の青を混ぜたようにも感じるのでBlue-viewである．黄色に補色の青を混ぜたように見えるにもかかわらず、濁りを感じられない．また，R80Bの中彩度の暗清色の領域にスプリングが出現する．この色は黄が混ざったように見えるわけではないが，Yellow-viewグループのスプリングに分類される．
これら例外色の「見え」は今後の検討課題とす
る．

例外色相域

Yellow-view

従って，今回の調査によって判明した4シーズ
ンの分類基準として，表3は表6のように書き換える事ができる．

YV:Yellow-view	
 color	 BV:Blue-view	
 color

Blue-view

もう一つの軸，清濁について考察する．確かに，スプリングは明清色，ウィンターは暗清色を中心に出現する．またサマーは淡い濁色に，オータムは濃い濁色を中心に出現する．しかし，
G-Y-Rの色相では暗清色がオータム，R-Bの色相
では明清色がサマーに分類される．カラーカー
ドを観察すると，Yellow-view	  colorの色相は黒が混ざると濁って見え，Blue-view	  colorの色相
は白が混ざると濁って見える．そのことから先述のような分類になるのではないかと考えられる．
今回のこの分類作業により，濁色であっても清色に見える，あるいは，清色であっても濁色に見える色の存在を認識した．そこでここでは，色彩学での清色/濁色とは別に，感覚として澄んで見えることを「清色」感，濁って見えることを「濁色」感と表記する(表5)．	
 
B-Gの色相では，スプリングが比較的高彩度の濁色(中間色)領域に出現するが，これらの色も濁色であるにも関わらず，「清色」感の色である．	
 Yellow-view	
 color

Blue-view	
 color• 明清色(高彩度中心)• B-Gの高彩度の明濁色と中間色• 暗清色(低彩度・高彩度中心)• 中間色(濃色中心)• 暗清色※黒が混ざると濁って見える• 中間色(淡色中心)• 明清色(低彩度中心)※白が混ざると濁って見える• 暗清色の一部(中彩度中心)

表6．調査によって判明したフォーシーズン分類の基準

Yellow-view

Blue-view	
 

「清色」感

スプリング

ウィンター

「濁色」感

オータム

サマー

Supplement 167

P-24

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

画像視／実物視／接触による和服素材の印象の違い
Impressions on kimono textiles by digital image view, actual
view, and tactile feel
	
 
浅野	
  晃	
 
Akira Asano
廣田里紗	
 Risa Hirota
浅野（村木）千恵	
 Chie Muraki Asano岡嶋克典	
 Katsunori Okajima	 Keywords: 複合感覚，接触感，電子商取引	
 １．はじめに	 	  ウェブサービスを用いた電子商取引が，繊維製品に関しても大きく発展してきている．繊維製品の質感は，接触感に大きく依存しており 1)，ウェ
ブサイトを通じて質感を表現し，インターネット
で伝達することは，重要な問題である．本研究は，和服素材についての人の印象が，液晶ディスプレ
イで画像を見た場合・実物をテーブルに置いて見た場合・手で素材に触れた場合で，どのように異なるかを調べたものである．官能実験の結果，液晶ディスプレイで見た場合には，他の場合よりも「重い」「厚い」という印象を受けやすいことがわかった．このことは，ウェブサイトの画像では繊維製品の質感は十分には伝わらず，電子商取引においては何らかの方法で補う必要があることを示唆している．

関西大学	
 
関西大学	
 
名古屋女子大学	
 横浜国立大学	 Kansai University
Kansai University
Nagoya Women’s University
Yokohama National University(2) 官能検査の構成
	  本研究では，画像視・実物視・接触の各々の場
合で，各布の「重量感」「厚み」「高級感」「きめ細かさ」を SD 法で測定した．回答は，各項目において「軽い−重い」「薄い−厚い」「普段使い−高級そう」「粗い−きめ細かい」の評価軸を提示し，5 段階で回答を求めた．被験者は男性 7 人・女性
9 人で，いずれも 20 歳前後の学生であった．

２．実験の方法	 (1) 材料の作成
	  本研究では，和服素材の端切を寒色系 3 種・暖色系 3 種の計 6 枚用意した．図 1 に，6 種類の布を示す．各布の大部分を占める色はそれぞれ「濃紺」「黒」「紫「赤」「オレンジ」「白」である．
これらの各々について，3 種類の見方に対応する試料を作成した．液晶ディスプレイで表示する画
像は，図 2 のように，LED 照明 2 基を用いて撮影した．これらの画像は，周囲の影響を受けない
よう，布地部分を切り抜いてディスプレイに表示
した．使用したディスプレイは，EIZO ColorEdge
CG276 である．一方，実物視や接触のためには，これらの布地を白い厚紙に貼り付け，実験の際にテーブルの色の影響を受けにくいよう配慮した．

図 1．実験に用いた布の画像

図 2．撮影装置．壁際のパネルに布を固定

Supplement 168

P-24

日本色彩学会誌(3) 実験の手順
1. 布の画像を液晶ディスプレイ上に 1 枚ずつ呈示し，被験者は，「重量感」「厚み」「高級感」「きめ細かさ」を 5 段階評価で回答する．布の画像は，図 1 の”1”から順に提示していく．
2. 被験者は，ディスプレイの前からテーブルに移動する．布の実物を，先ほど画像を呈示した順
番とは逆順に 1 枚ずつ呈示し，被験者はそれを目視で確認して，同じ設問に回答する．
3. 布の実物を，手順 2 と同じ順番で再び 1 枚ずつ呈示し，今度は布に触れてから，同じ設問に対して回答する．提示順は手順 2 と同じである．

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

４．おわりに	 	  和服素材を画像で見た場合・実物を見た場合・実物に触れた場合での印象の違いを調べた結果，画像で見た場合には実物よりも「厚く・重く」感
じられる傾向があることがわかった．今回は小規
模な実験であったが，今後様々な属性の被験者に対して傾向を調べる予定である．また，ディスプレイの特性との関係についても検討する必要がある．今回の結果は，電子商取引において質感を伝達するには，厚みや重量感の情報を伝えなければならないことを示唆している．現在，これを実現する方法を検討中である．

	  手順 2，3 では，被験者が 1 枚の布についての回答を終えるまではその布を机に置いておき，回答が確認できた段階でその布を回収して，次の布を呈示した．この際，回答の制限時間は設定せず，被験者各自のペースにまかせた．なお，回答紙には，評価軸に当てはまらない率直な印象を答えてもらうための自由記述欄も設けた．
図 3	
  「重量感」の評価結果

３．実験結果と考察	 	
  図 3 に，「重量感」について，回答の平均を各布・各見方について示す．回答の数字が大きいほど「重い」，小さいほど「軽い」評価を示す．画
像の場合のほうが「重い」と評価される傾向にあることがわかる．
	  図 4 は「厚み」の結果である．回答の数字が大きいほど「厚い」，小さいほど「薄い」評価を示
す．
「厚み」に関しても，「重量感」と同様に，画像で見たときのほうが「厚い」と感じられる傾向があることがわかる．
	  図 5 は，「高級感」の結果である．回答の数字が大きいほど「高級そう」，小さいほど「普段使い」評価を示す．4 番の布は，画像視→実物視→接触の順に評価が低下している．この布について
は「重量感」「厚み」も同様の傾向を示している
ことから，それらが「高級感」の評価に影響していると考えられる．実際，自由記述欄には「触ってみると，意外と薄い」というコメントがあった．
	  また，「厚み」の結果と「高級感」の結果を比較すると，1 番と 6 番の布の評価がちょうど逆で，
1 番は厚いと評価されて高級感は低く，逆に 6 番は薄いと評価されて高級感は高い．6 番は白い布であり，薄いことがむしろ高級感につながっていると考えられる．

図 4	
  「厚み」の評価結果

図 5	
  「高級感」の評価結果
参考文献	
 
1)	
 浅野千恵，画像処理における布地の質感評価
への新しいアプローチ，繊維機械学会誌，Vol. 56,
No. 6, pp. 254-262 (2003).

Supplement 169

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

風景画像から取り出したグラデーションと色座標連続性
Landscape images make Gradation and continuous curve of
Trichromatic value.
若井宏平

Kohei Wakai

Cre-Inno.inc(株)クリイノ創研

Keywords: 色彩応用，景観，調和，数式表示
１．はじめに
自然の風景を見るとほっとする、都市にいると疲れる、くらくらする、逆に元気が出るなど、人が置かれた環境下でいくつかの感じ方をするが、今回は色座標の連続性を着目点に、画像を構成する色の評価を試みた。
２．複数の色を発するもの
メタリックなどの自動車塗装色は、受光角度によ っ て 異 な る 色 が 得 ら れ る 。（ 図 １ ）[図２：蓼科の田園風景（写真提供：林英光）][図１：マルチアングル測色による角度-反射量]
同彩度の明度変化と単純に決めつけがちだが、複数観測される色座標は明暗や影を含め一つの連続した反射光量の変化によるものである。
一つの反射特性を持つ物体として認識しているのではないかと考えた。

[図３：新宿南口にて（筆者撮影）]

３．田園と都市の画像
青空と山と水の青、そして樹と田んぼの草の緑だけで構成されている田園風景の色をピックア
ップしてみると、それぞれを並べてみても自然なグラデーションを感じる。（図２）
新宿南口もは青・黄・赤・緑・オレンジと様々な看板が雑居ビルにかかっている。
（図３）
複数の色相の異なる色を同時に見ると刺激が強いのは周知の事実である。人によっては疲れを感じる方もいらっしゃるかもしれない。
鎌倉には落ち着いた雰囲気の邸宅が残っていて、壁と門と瓦で落ち着いた色を感じる。
（図４）[図４：北鎌倉邸宅のお正月（筆者撮影）]

Supplement 170

P-２５

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

４．三刺激値変換と田園画像の連続性
画像の色情報を得るには様々な手法が考えられるが、今回は便宜的に PhotoShop の Lab を
L*a*b* とみなし D50 相当で XYZ に変換したもので試行することにし、横軸に L*、縦軸に XYZ をプロットしそれぞれの関係を確認した。（図５）

図４の邸宅の風景も同様に XYZ 変換し、曲線に乗るか確認をしてみた。赤味をおびた茶色と緑の部分が乖離してはいるが、ほぼ線に乗っているとみなせる。

[図 5：田園風景の色座標の並びと適合曲線][図６：田園風景の色座標の並びと適合曲線]

明度 L*定義式 [L*=116＊(Y/Y0)1/3-16]にあるよ
うに、Y は L*に対し 3 乗の曲線を描く。
図２の田園風景では、ＸはＹのやや下に若干曲りの大きな曲線１本に沿って並び、Ｚは空と草で分ければ 2 本の曲線に沿って色を表す各座標が並んでいることがわかる。
近似式の作製は L*定義式に倣い、べき乗数を含
む４つのパラメーターで定める近似式を使った。
線との乖離平均は、Y は 0、X は 0.6、Z(空成分)は 3.3 とやや大きいが、Z(草成分)は 0.5 と小さい。
（表１）[表１：田園風景の曲線係数と乖離量]
空の青と山影や水の青を同一傾向とみなすにはべき乗曲線は適さないのかもしれない。

[表 2：北鎌倉邸宅の曲線係数と乖離量]
５．都市画像の不連続性
図３の新宿南口の画像の色は青・黄・赤・緑・
オレンジと様々な看板があり、少ないチャンネルでは曲線と座標との乖離が大きく「ガタガタ」な線となる。（図７）
乖離平均は X で 2.5、Z(青以外)で 4.7 となっている。青系は 2 点しか色をピックアップしていなかったので直線で結んだ形になり 0 になってしまっている。（表３）
６．チャンネル増加による連続性改善
新宿南口の看板の色は、元々違う人工物であり、田や草や山影とは異なり一体に認識できるものとするのは無理があった。
ガタガタの線になるのを防ぐため、さらに分けて多くの線を定義した。

Supplement 171

P-２５

日本色彩学会誌[図７：新宿南口の色座標のガタガタな並び]

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）[図８：新宿南口の色座標の並びと６つの曲線][表４：多チャンネル化し乖離を減らした例][表３：新宿南口の曲線係数と乖離量]
X を 1 本→2 本、Z を 2 本→3 本と増やすこと
でスムーズな線を引くことができた。（図８）。
線に対する乖離量も小さくなった。
（表４）
７．錐体分光感度 LMS への変換
XYZ から Smith and Pokorny の変換式を使って、新宿西口の色情報を錐体分光感度 LMS に変換した。
三刺激値ではＸの乖離が大きく曲線を二本規定したのに対し、ＬとＭでそれぞれ 1 本づつの線に適合しているように見える。
また線の並びは直線に近くなっている。（図９）
付け加えると、線との乖離量も小さくなっている。
（表５）
８．今後の予定
チャンネルを増やせば増やすほど線は増え、雑多になっていくのは、画像の印象を表す要因の一つになっているのだろうか。
今後は、チャンネルの多さもしくは乖離の少なさを心理評価と関連付けて、客観的な指標となるか検証してみたいと考えている。

[図９：LMS 変換での色座標と５つの曲線]
L
ave(ABS)
最少２乗
K1
K2
K3
K4

M
0.5
2.38
37.70
0.00
56.36
0.97

S1(黄)
0.5
2.38
43.99
0.01
125.64
1.07

0.5
1.63
34.20
0.00
201.56
0.84

S2(灰)
0.1
0.36
100.6635.06
115.152.91

S3(青)[表５：LMS 変換での曲線係数と乖離量]

0.0
0.00
127.49
15.14
71.57
1.96

[参考文献]
1) 若井：日本の色彩環境の基本－美しい日本の色彩環境を創る研究会 色材と色彩環 測色値と色彩.日本色彩学会誌,2015,vol39.no3,pp.134

Supplement 172

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

女性の若年時と高齢時の適合服装色の差異
Differences in Suitable Colors of Clothes for both Young andElderly Women
Hisayo Ishihara
Nagoya University of Arts and Sciences
石原久代
名古屋学芸大学
Yuri Ito
Nagoya University of Arts and Sciences伊東優里
名古屋学芸大学Keywords: 適合服装色，年齢差，ＳＤ法，数量化をアプリケーションソフト「oldify」によって図１に示したように老けさせる加工を施し，3 名の
１．はじめに
加工前（若年）と加工後（高齢）の顔面イメージ
日本の高齢化は進む一方であるが，そのようなを先の実験と同様の SD 法を用いて官能検査を行中で経済的にも余裕があり健康な高齢者も多い．
った．
高齢者にとって装いに関心を持つことは良い心
理効果をもたらすことは多くの研究 1)で報告されている．しかし，アパレル市場では高齢者の衣服
は若者用の商品に比べ，デザインや色数も少なく，さらに自他ともに高齢女性には派手な服装は似合わず，地味な色の服装が似合うという暗黙裡の意識が存在している．
加齢により適合服装色にどのような差異がある
かは興味深いところであるが，これまでは同一人物の加齢状態を同時に再現することは難しい状
況 であ った． しか し，顔 面の 加齢再 現ソ フト「oldify」が開発され，人物を固定して加齢状態を提示できるようになった．そこで，本研究では女性の適合服装色が若年時と高齢時でどのよう
図１㻌 若年顔面と高齢顔面の試料㻌
に異なるかについて「oldify」を用いて試作し，研究することにした．
さらに，加工前（若年）と加工後（高齢）の顔
面写真について服装コーディネートを ' によっ２．方法
てシュミレーションすることができる L')LW（㈱2－1 若年女性の顔面イメージ評価テクノア），とそれに連動して顔面の写真を読み
高齢時を検討するモデルを選出するために，ま込み，ボディや洋服と合成することができる L'ずイメージが異なる 24 名の若年女性の顔面写真)DFH を用いて 8 色（黒，白，高彩度赤・青，高明を試料とし，これらの女性と面識のない 40 名の度赤・青，低明度赤・青）の服装と合成させ，計被験者（～ 歳）に提示し，既報 2)の研究を参48 試料を作成した．
考にやさしい－きつい，積極的な－消極的な，陽実験は先の 10 形容詞対に着装イメージ評価に気な－陰気な，男性的な－女性的な，上品な－下関連する「顔と服装色が合う－顔と服装色が合わ
品な，大人っぽい－子供っぽい，奇抜な－平凡な，ない」を加えた 11 形容詞対を用いて SD 法によ
派手な－地味な，荒々しい－おとなしい，好感がる５段階評定の官能検査を行った．実験試料は，持てる－好感が持てない，の 10 形容詞対を用い
液晶プロジェクターにより 1 試料ずつランダムにて SD 法による 5 段階評定の官能検査を行った．
提示した．被験者は女子大学生 70 名である．ま
その結果をもとにクラスター分析を行い，イメー
た，各試料の見た目の年齢を問うアンケート調査
ジの異なる代表的な 3 名を選出した．
を同時に行い，各試料の推定年齢平均値調べ，数2－2 年齢による服装色の適合性
量化Ⅰ類を用いて視覚的な年齢評価に関する要 2－1 の実験により選出された 3 名の顔面写真
因を検討した．

Supplement 173

P-２６

日本色彩学会誌

３．結果および考察
3－1 若年女性の顔面イメージ評価
 若年女性の顔面イメージ評価について主因子解法による因子分析を行った結果を表１に示した．固有値 1.0 以上で，活動性，やさしさ，品格の 3 因子が抽出され，その累積寄与率は 83.9％であった．活動性の因子には化粧の濃さが，やさしさの因子には肌の白さが，品格の因子には清楚でしっかりとした顔面が挙げられた．さらに，クラスター分析を行った結果，非類似度 10％で大きく3 クラスターに分類されたことから，各クラスタ
ー内のイメージ平均に近い 3 名を高齢女性実験のモデルとした．
表１㻌 若年女性顔面の因子分析結果㻌
形容詞対
陽 気 な － 陰 気 な
派 手 な － 地 味 な
積 極 的 な － 消 極 的 な荒々しい―おとなしい
奇 抜 な ― 平 凡 なや さ し い ― き つ い
男 性 的 な ― 女 性 的 な
好感が持てる―好感が持てない

大 人 っ ぽい ―子 供っ ぽい
上 品 な ― 下 品 な寄与率(%)
累積寄与率(%)















因子




























第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

さらに，各試料の視覚的な年齢を問うアンケー
トを行った結果，顔のみの試料よりも服装を合成した試料の方が若く評価された．各試料の平均値を算出した結果，表 2 に示したように，若年女性
では高明度の赤，白，高彩度の赤などの明るい色が若く評価され，高齢女性では高彩度青が最も若く評価された．また高明度色と白は高齢女性でも若く評価される結果が得られた．逆に，黒や低明度色などの暗い色は若年女性も高齢女性も高齢に評価された．
表 3 に数量化Ⅰ類により視覚的年齢評価に関する要因の分析を行った結果を示した．着装者そのものの影響はいうまでもないが，服装色に着目す
ると，若く評価される色は高彩度青，白，高明度
赤，高彩度赤で，高齢に評価される色は黒，低明
度赤，低明度青，高明度青であった．

共通性











3－2 年齢による服装色の適合性
 服装色の適合実験の結果，高彩度赤の服装色の試料では若年時と高齢加工後の印象の差が大き
い傾向が見られた．高齢加工によってくすんだ肌の色に鮮やかな赤が服装色として合成されたことによって，彩度対比が表出し，肌の色がさらにくすんで見えたために高彩度赤の試料が高齢加
工後にきつい印象や，下品な，好感が持てない，などの印象に繋がったと考えられる．また，若年において評価が高い人物ほど高齢になった時との差が大きい傾向が見られた．
また，着装イメージについて因子分析を行った
結果，若年女性も高齢女性も活動性と評価性の 2因子が抽出され，因子構造に両者の違いはなかった．活動性の因子には赤色の服装色が，評価性の因子には，顔面のみの印象の評価性の高い人物 Cの高明度色と白の服装色が影響していると考えられる．因子構造が顔面のみのイメージより単純化した理由として，服装色のイメージの関与が大きく，顔面の細部から受ける印象が薄れたのではないかと考えられる．

表 㻞㻌 服装色別年齢評価（歳）㻌

若年平均
高明度赤 
白

高彩度赤 
高彩度青 
低明度青 
高明度青 
黒
低明度赤 

若

老

高齢平均
高彩度青 
白

高明度赤 
高明度青 
高彩度赤 
低明度青 
低明度赤 
黒表 㻟㻌 数量化Ⅰ類分析結果㻌
アイテム カテゴリ
人物A
人物B
人物C
黒
低明度赤
低明度青
高明度赤
服装色
高明度青
高彩度赤
高彩度青
白
定数項
重相関係数
重相関係数の2乗
着装者

加工前（若年）

加工後（高齢）

カテゴリ数量 偏相関 カテゴリ数量 偏相関㻣㻚㻢㻝㻞㻙㻟㻚㻞㻣㻝 㻜㻚㻥㻥㻞㻙㻠㻚㻟㻠㻝
㻜㻚㻢㻥㻜
㻜㻚㻣㻥㻡
㻜㻚㻟㻟㻤
㻙㻜㻚㻣㻞㻜㻜㻚㻢㻠㻡㻜㻚㻟㻥㻜㻙㻜㻚㻡㻤㻞
㻙㻜㻚㻟㻝㻜
㻙㻜㻚㻢㻜㻝
㻞㻤㻚㻠㻜㻡
㻜㻚㻥㻥㻞
㻜㻚㻥㻤㻠

㻞㻚㻤㻢㻝
㻙㻞㻚㻢㻝㻠 㻜㻚㻥㻟㻢
㻜㻚㻝㻝㻝
㻝㻚㻝㻠㻤
㻜㻚㻡㻝㻡
㻜㻚㻠㻞㻡
㻙㻜㻚㻠㻜㻠
㻜㻚㻢㻟㻜
㻜㻚㻝㻥㻝
㻜㻚㻟㻞㻡
㻙㻝㻚㻞㻟㻣
㻙㻜㻚㻡㻤㻜
㻡㻜㻚㻢㻣㻡
㻜㻚㻥㻟㻤㻜㻚㻤㻤㻜

４．参考文献㻝㻕㻌 吉野鈴子他；高齢者・障碍者の日常生活動作対
応衣服第 㻞 報ファッションショー向き高齢者衣服の企
画，大阪ソーシャルサービス研究㻌 㻟（㻞㻜㻜㻟）㻌
㻞㻕㻌 石原久代他；被服が対人認知に及ぼす影響，名古屋女子大学紀要㻘㻌 家政・自然編㻌 㻠㻝（㻝㻥㻥㻡）㻌

Supplement 174

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日本色彩学会誌

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第 ５ 号　　（２０１５ 年）

洋裁教育にみる服装と色彩の表現－洋裁指導書『子供服の時代化』を中心に－Expression of the Costume and Color in Dressmaking Education-Focusing on the Dressmaking Text Book for Teachers “Kodomofuku
no Jidai ka”-

井澤尚子 Shoko Isawa


東京家政学院大学


Keywords：洋裁教育，色彩，配色，対比，
色彩感情
１．はじめに
衣生活において、家庭裁縫が主流であった明治・大正期の高等女学校裁縫教科書は、和裁の内容が大部分を占め、洋裁内容はほんの一部にしかみられない。大正末期になると裁縫教科書に子ども服を教材とした洋裁内容が増え、洋裁教育の体系化がみられるようになった 1）。また、大正期までの高等女学校裁縫教科書の洋裁内容に関して
は、色彩の記述はみうけられない。
本研究はこれらの背景を踏まえ、昭和初期の洋裁指導書にみる服装と色彩の表現に着目し、文献の考察を目的とした。資料として、一般社会の女
性、初等・中等教育裁縫科教師を対象に著された
洋裁指導書『子供服の時代化』（成田順著、昭和 年）をとり上げた。

２．洋裁指導書『子供服の時代化』2）について
(1) 著者「成田順」について 著者の成田順は、明治 20（1887）年京都に生まれ、京都府師範学校女子部を経て、明治 43（1910）年 3 月東京女子高等師範学校を卒業している。以後、東京女子高等師範学校附属小学校、高等女学校、女子高等師範学校、お茶の水女子大学に奉職し、昭和 29（1954）年 3 月に定年退職。
その後は文化女子大学に勤務し、その間 13 年間は学長としての重責を担った。
成田は、文部省から家事裁縫研究のためイギリ
ス留学を命ぜられ、大正 15（1926）年から 2 年間渡英した。さらに昭和 4（1929）年 7 月 1 日付
で、東京女子師範学校教授兼任督学官となり、裁縫科教授要目の改正にも携わっている 3）。
(2) 『子供服の時代化』について
『子供服の時代化』は、昭和 7（1932）年 2 月
11 日に大成書院より発行された、B5 判、洋綴、Tokyo Kasei Gakuin University

488 頁（ほかに附録 33 頁）の著書である。
当時、時代化され洋装となった子供服を学校教
育、家庭教育にとり入れる心がまえと方法、また、文部省の中等教員の検定受験にも役立つことを考えて、内容の選び方、記述の方法、図解表現の方法などにも意を用いている 4）。
『子供服の時代化』の「第二章」に色彩の内容が記載されている。目次を次に記す。
第二章 参考資料
 第二 服装と色彩の配合    1. 色彩の配合    2. 色彩の対比    3. 色彩と感情    4. 衣服の色の選択
頁数は 10 頁である。
３．服装と色彩の配合
 成田はこの時代（昭和初期）に、和装に於いても洋装に於いても、色彩の配合（配色）について
は、今後益々研究を要すべき問題であると考えている。「質素な服装でも配色上に注意すれば清楚優美なものとなりますが、美衣美服も配色上没常識のものは、ただ憎悪の念を増すばかりであります。」と著している。さらに、多くの人の研究の結果として、色彩の配合を参考として『子供服の時代化』に記載している。
(1) 色彩の配合
 図 1 に「二色の配合の良否」を示す。これは、二色を同大に並べた配合の良否である。
 「最良」であるのは、赤と青、橙と青、黄と紫、
青と赤、青と橙、紫と黄。「良」であるのは、橙と緑、橙と紫、黄と青、緑と橙、青と黄、紫と橙。
「不良」であるのは、赤と紫、橙と黄、橙と赤、黄と緑、黄と赤、黄と橙、緑と青、緑と黄、青と紫、青と緑、紫と青、紫と赤、があげられている。
これについて、色彩感覚の差（色相差）の大なる
ものは快感、差の小なるものは一般に不良に感じ

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るといっている。
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図 1 二色の配合の良否 三色の配合では、紅・青・黄緑の三色、赤・青・黄の三色、赤紫・青緑・黄橙の三色、紫・青緑・黄の三色は良好である。
 黄と白、紫と黒、中色と鼠のように、光度（明度）の接近した組み合わせはよくない。白・黒・鼠などがそれぞれ光度の差の大なる色彩と取り組めば、大概は良い配合となる。また不良の場合も、その状態に応じて白・黒・鼠のいずれかを中間に入れると、全体の配色は格段に良くなるといってる。
 同色の配合も光度により（すなわち明暗により）、色度により（色の強弱により）色に対する感じが変わってくる。これは一般に上品な点が特徴であり、類の少ない配色であるといっている。
(2) 色彩の対比 成田は、色彩に生命を与えるものは、色彩の対比現象にあると述べている。
①光度上の対比 白と黒の対比は、光度上の両極端にある。婦人の礼装である白衿、紋付の黒は、白によってますます黒く、白は黒によってますま
す白く見える。また同じ光度の鼠色でも、白地の第 39 巻

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上と黒地の上とを比較すると、前者は著しく光度を増して白く、後者は光度を減じて黒く見える。
白は単独に見た場合より、黒と比較した場合の方がはっきりと白く最大光度に見え、黒も同様に真の黒に見える。
②同時対比 二色を隣接しておくと、互いに相互の補色が加わって鮮やかに見える。たとえば赤と青緑、橙と青、紫と緑も同様である。
③継続対比 甲の色をしばらく見たあと乙の色を見ると、乙の色は甲の色の補色を帯びて、元の色とはちがって見える。

実にこの対比現象は色彩の精華ともいうべきで、これにより色彩の美はいっそう発揮される。
それゆえ日々色彩を取扱う人はもちろん、日常生
活においても、これら諸種の対比関係の基礎的知識を勉強し、色彩の選択に際しては正否を誤ることのないように注意すべきと述べている。
４．色彩と感情 成田は、色は美を表すばかりでなく、感情も表すものであるといい、色彩感情にもふれている。
たとえば、子供は主として赤から緑に至る積極的色彩を好み、年長者は緑から青を経て紫に至る消極的色彩を好むといっている。また男性は一般的に積極色を愛し、女性は消極色を愛する傾向がある。さらに、人によって感じ方はちがうが、一般的な色彩に対する感情の大体の傾向を、次のように挙げている。
 赤 － 誠心、熱心、活気、愉快、焦燥、野蛮、
幼稚な感、卑俗な感
 橙 – 明るい華やかな感、少しの熱、嫉妬、
嫌忌、疑惑、我儘 黄 － 明るい晴れやかな感、快活、猜疑、優柔、発展、希望 緑 － 明るいおちついた感、平和、親愛、公平、着実、成長 青 － おちついた静かな冷たい感、沈着、冷淡、神秘、陰鬱 紫 － おちついた静かな感、高貴、謹厳、優雅、
温厚 白 － 活動、歓喜 黒 － 沈静、不安、悲哀
５．衣服の色の選択
 成田は、衣服の色の選択について次のように著している。

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西洋人は髪の色と眼の色を基調として配色するが、日本人は顔の色を基にして選択するとよい。
子供服としては、一般的にうすいやわらかな感
じと、明るい感じのする色、すなわち桃色、水色、クリームなどがよい。老年の婦人には、落ち着いた静かな、そして威厳を保つことのできる色、す
なわち茶・鼠・青に近い緑など濃い色がよい。また、ふとった人にはほっそりと見せ得る黒味を帯
びた色、黒味がかった青・紫・緑などがよい。色が白く血色のよい晴れやかな顔の持ち主ならば白はよく似合う。
一般的に色の白い人にはどんな色でも大抵は似合うものであるが、われわれ黄色人種はこの点で苦心を要するのである｡それゆえ私たちは、身だしなみとして薄化粧をして顔全体を引き立たせると、すなわち衣服と光度の対比効果から、好結果をもたらすことになるのである。
 以上、ごく簡単に単純な色について述べたが、実際にはなかなか複雑である。わが国において一般に使用している衣料織物や染色術は非常に発達しており、色彩は複雑になっている。これを活かして用いることは、使用者が常に注意し心掛け
なければならないことである。私どもは色合いや柄合いに注意して、常に高尚な趣味を養うと同時に、色の科学的な面も怠らず学ぶことが必要である なお常に自己の立場を考え、自己を忘れず、自己を基本として自分に似合う色の選択をすることが、衣服使用の目的・場所・時に合致する選択であるよう考えたいと結んでいる。
６．まとめ
 『子供服の時代化』の“第二章 参考資料 第二 服装と色彩の配合”について、成田は「多くの人の研究の結果として」とのみ記し、色彩の配合を参考として著している。
 後年、『続被服教育六十年の回顧』（成田順著、
昭和 50 年）の中で、服装と色合いについて「この題目についての講演は、昭和のはじめ、今から五十年近くも前のものであるが、服装の研究には、
色合いについての基礎がなければならないことを痛切に感じて一応まとめたものである。
・・」5）と記している。なお、この著には“服装と色合い
（一）
（二）
（三）
”の口絵として図 1 二色の配合の良否（色彩表）、パリー発行のスタイルブックの写真、米国の印刷物の写真が掲載されており、第 39 巻

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いずれも今から約五十年ほども前の資料であると記されている。
 このように、昭和初期に外国の資料を著書に使用しているのは、成田がイギリス留学時に諸外国を見聞したことも一因であろうと考える。
 二色配合（配色）では、色彩感覚の差（色相差）の大なるものは快感、差の小なるものは一般に不良に感じるといっている。これについて「最良」「良」であるとされるのは、中差色相、対照色相、補色色相の調和であることがわかる。
 さらに、成田は「色彩に生命を与えるものは、色彩の対比現象にある。」と述べているように、色彩の対比や色彩と感情にもふれ、肌の色に合わせ顔全体を引き立たせる服装色の選択、服種の特性を考慮した色彩の選択を勧めている。
これらのことから、当時、洋装化が進む中で、成田順が目指した洋裁知識・技術の普及には、服装と色彩の表現も大切な要因になり得ていたと考える。
 今後は『子供服の時代化』には記載のない、これら資料の裏付けとなる色彩理論について、さらに研究を進めていきたい。
【参考文献・引用文献】
1)井澤尚子：子ども服の洋装化と女学校被服教育，
日本女子大学大学院家政学研究科通信教育課
程家政学専攻修士論文（2015年3月）
2)成田順：子供服の時代化,大成書院,（1932）
3)成田順：被服教育六十年の回顧,（1974）,61-86
4)成田順：被服教育六十年の回顧,（1974）,169-170
5)成田順：続被服教育六十年の回顧,（1975），23
6)日本色彩学会 編：新編 色彩科学ハンドブック（第2版），東京大学出版会，（1998）
7)東京商工会議所 編：カラーコーディネーションの基礎 第3版 カラーコーディネーター検定試
験 3級公式テキスト，東京商工会議所，（2009）

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人工共感覚（数字に対する色イメージ）の記憶力に対する影響の定量的分析Quantitative Analysis of Effects of “Artificial Synesthesia” on Memory Performance

吉川花里 Hanari Yoshikawa
早稲田大学人間科学部
方思源
Siyuan Fang
早稲田大学大学院人間科学研究科
松居辰則 Tatsunori Matsui
早稲田大学人間科学学術院
Keywords: 共感覚、記憶、人工共感覚、色イメージ

1. はじめに1.1 背景 世間には文字や数字、音などに、自然と色や匂いを感じる人々が存在する。この現象を心理学用語で共感覚（synesthesia）という。共感覚とは、ある一つの物理的刺激が感覚受容器に与えられたときに、本来起こる感覚だけでなく、それ以外の感覚も引き起こす現象である 1)2)。共感覚には文字に色を感じる
色字共感覚、音に色を感じる色聴共感覚に関する研究は多く行われているが、匂いに色を感じる共感覚、
文字に味を感じる共感覚、物に触ると味を感じる共感覚など、様々な共感覚が存在する。
 文献 3)によれば、共感覚についての研究は約 200年前から行われてきたが、感覚部位の間に共感覚特有の神経結合が存在するという仮説や、共感覚保持
者は諸感覚を統合する TPj（側頭頭頂接合部）の抑制が少ないという仮説など諸説あるものの、未だに共感覚の発生メカニズムは明確になっていない。
1.2 目的 近来、共感覚に関する研究は多く為されてきた。
しかし、その多くは「共感覚とはなにか」を追求する研究であり、共感覚という現象を「利用する」という研究は行われてこなかった。そこで、本研究では、文字や数字に色を知覚する色字共感覚の中でも、数字に色を知覚する共感覚に焦点を当てる。色字共感覚保持者は非共感覚保持者と比べ、記憶力が良いという研究 4)がある。特に、本研究ではこの共感覚と記憶力のメカニズムを非共感覚保持者への応用を検討した。つまり、共感覚非保持者に共感覚そのものをもたせることは不可能だとしても、人工的に文字に色のイメージをもたせ、“共感覚のようなもの”
を身につけさせることの可能性を検討した（以下、
この“共感覚のようなもの”を「人工共感覚」と呼ぶ）。
そして、この人工共感覚を身につけさせることにより、非共感覚保持者の記憶力の促進の可能性を実験的に検討した。ただし、本研究における記憶力とは、日常的な”記憶する”という行為と同一のストラテジ
ーに人工共感覚を加え、再生課題における成績が上がるということを意図している。以上をまとめると、本研究の目的は、共感覚が記憶力を促進するという仮説を検証し、その成果を応用し、非共感覚保持者に人工共感覚を身につけさせ、記憶力を促進させる
可能性を検討することにある。

WASEDA university
WASEDA university
WASEDA university

1.3 先行研究 共感覚と記憶力の関係についての研究として、文献 4)は共感覚保持者の記憶力の良さについて脳科学の分野から研究している。この研究によると、共感覚保持者は短期記憶を得意とするという説と長期記憶を得意とするという説が存在するとしている。さらに、共感覚と記憶力に関して大規模な実験を行った文献 5)によると、共感覚保持者は短期記憶と長期記憶のどちらを得意とするかに違いはあまり見られないが、有意に非共感覚保持者よりも記憶力が良い
ことが明らかとなったとしている。
 他にも、本研究に関連している研究としてストループ効果の研究がある。ストループ効果とは、文字の意味と文字色など、同時に目に入る二種類の情報が干渉し合う現象である。例えば、色名を答えさせる質問を行った場合、赤色で書かれた「あか」の色名を答えるより、黄色で書かれた「あか」を答える
方が難しくなるという現象である。文献 6)によると、
色字共感覚保持者はストループ効果による影響が非
共感覚保持者よりも大きいという知見を報告している。具体的には、共感覚保持者と非共感覚保持者に黒字の文字、共感覚で感じる色をつけた文字、共感
覚で感じる色とは一致しない色をつけた文字の 3 つの刺激を用意し暗記させる実験を行ったところ、非共感覚保持者には違いが見られなかったが、共感覚保持者は共感覚で感じる色とは一致しない色で覚えた際に大幅に覚えられなくなったという結果を報告
している。

2. 実験
 ここでは、非共感覚保持者の記憶力促進に人工共感覚が有効か否かを検証するための実験について述べる。
2.1 実験の手続き
 今回は、数字に色のイメージをつける実験群と何も処理を施さない統制群に被験者を分け、数字列を暗記させ、得られたデータを統計解析し実験群と統制群を比較する実験をおこなった。本実験のフローを図 2.1 に示す。自作した実験群・統制群それぞれのソフトウェアを用い、その流れに沿って実験を実施した。この実験から得られたデータに統計処理を施し、非共感覚保持者の記憶力促進に人工共感覚がSupplement 178

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第 ５ 号　　（２０１５ 年）【色イメージを暗記するフロー】、【色のついた数字列を暗記するフロー】を行うソフトウェアを、統制
群には【数字列を暗記するフロー】を行うソフトウ
ェアを使い、その流れに沿って実験を実施した。

有効であるかの検証をおこなった。

● 実験群ソフトウェア

図 2.1 本実験のフロー

2.2 被験者
 被験者は正常な色覚を持つ 19〜25 歳の非共感覚保持者 28 名とした。本研究での非共感覚保持者の定義は、非共感覚保持者と共感覚保持者の記憶力の差を検証する実験を行った文献 6)を参考にし、「『あ
なたは数字を見たときに色を感じますか？』という問いかけに対し「いいえ」と回答した人」とした。
実験群と統制群については男女を均等に配分し、実験群 18 名（男 7 名、女 11 名）、統制群 17 名（男 6
名、女 11 名）とした。

【数字に色イメージをつけるフロー】（図 2.3 参照）
数字に色イメージをつけるフローは 0〜9 までの数字に被験者オリジナルの色をつけるフローになっている。最初の画面では数字に色イメージをつけるフロー全体の説明がされている。次へボタンを押すとカラーピッカーの使い方と実験上の注意点を説明する画面に移り変わる。実験上の注意点は、数字ごとに異なる色をつけてもらうこと、どうしても色が浮かばない場合のみイメージなしボタンを押してもらうことの 2 点である。スタートボタンを押すとメニュー画面に切り替わる。なお、上記 2 画面では実験者が被験者に口頭で説明を加える。
メニュー画面には 0〜9 までの数字ボタンがあり、数字ボ
タンを押すと、各数字に対する色選択画面が表示される。
被験者が適切だと思う色をカラーピッカーで選択し、数字に色をつける。数字に対して色イメージが思い浮かばない
場合はイメージなしボタンを押すとランダムに色がつく仕様になっている。適切な色を選択し決定ボタンを押すと、メニュー画面が表示され数字ボタンに色がつく。同様に 0〜9 までの数字に色イメージをつけ、すべて色を決め終わったらメニュー画面の決定ボタンを押す。すると確認画面が表示されるので、色を付け直す場合はやりなおすボタン、
この色で良い場合は決定ボタンを押す。

2.3 実験刺激 文献 6)を参考とし、0〜9 の数字をランダムに並べた 30 桁、40 桁、50 桁の数字列を実験刺激として用いた。今回は実験群、統制群ともに、下記の数字列を用いた（図 2.2 を参照）
。この数字列を黒い背景のディスプレイにそれぞれ 5 行で表示させ、被験者に暗記させた。

図 2.3【実験群】数字に色イメージをつけるフロー【色イメージを暗記するフロー】（図 2.4 参照）

図 2.2 本実験で用いた数字列

2.4 実験設備
 以上のような実験を行うにあたり、プログラミン
グ言語の Python と Python のマルチタッチアプリ
ケーション開発のための Kivy で実験ソフトウェアを構築した。
 実験群には【数字に色イメージをつけるフロー】、

色イメージを暗記するフローは、数字に対してつけた色を暗記させるためのゲーム形式になっている。数字に色イメージをつけるフローの確認画面の決定ボタンを押すと、色暗記ゲームのスタート画面が表示される。色暗記ゲームについての説明文を読みゲームスタートボタンを押すと、数字に対しての自分がつけた色がどれであったか選ぶ問題画面に移行する。問題の対象となる数字はランダムに表示され、問題ごとにボタンの並びもランダムに入れ替えられる。問題の数字に対して被験者がつけた正しい色ボタンを押すと正解画面が表示され、正しくない色
ボタンを押すとはずれ画面が表示される。数字に対する色がわ
からない場合はわからないボタンを押すとはずれ画面に移行す

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る。はずれ画面には正解の色が提示されるようになっている。0た数字列を入力してもらう。また 3 分経つと自動的に 40〜9 の数字一つに対し 3 回正解するとゲームクリアとなる。 桁の数字列の暗記画面に移り変わり、その後 3 分経つと入力画面が表示される。また 3 分経つと自動的に 50 桁の数
字列の暗記画面に移り変わり、その後 3 分経つと入力画面が表示される。その後 3 分経つと自動的に実験終了画面に移り変わる仕様になっている。

図 2.6【統制群】数字列を暗記するフロー
図 2.4【実験群】色イメージを暗記するフロー【色のついた数字列を暗記するフロー】（図 2.5 参照）
色のついた数字列を暗記するフローは 30 桁、40 桁、50
桁の数字列をそれぞれ 3 分間で暗記してもらうフローである。色イメージを暗記するフローのクリア画面の次へボタンを押すと、本実験のスタート画面が表示される。実験者に説明を受けながら教示を読みスタートボタンを押すと、まずは被験者の数字に対する色のついた数字列 50 桁
が 5 行 10 列で表示されるので、数字列を暗記してもらう。
3 分経つと自動的に入力フォームが表示されるので、フォームに暗記した数字列を入力してもらう。また 3 分経つと自動的に 40 桁の数字列の暗記画面に移り変わり、その後
3 分経つと入力画面が表示される。また 3 分経つと自動的に 50 桁の数字列の暗記画面に移り変わり、その後 3 分経
つと入力画面が表示される。その後 3 分経つと自動的に実験終了画面に移り変わる仕様になっている。

図 2.5【実験群】色のついた数字列を暗記するフロー● 統制群ソフトウェア

図 2.6【統制群】数字列を暗記するフロー

2.5 測定するデータ
 被験者が実験中に、実験ソフトウェアによって自動的に以下のデータを取得し、csv ファイルに書き込むようにした。
● 被験者の個人情報
 実験前に氏名、年齢、性別、そろばんの経験、好きな色（実験群のみ）を聞き、実験後にどのように数字列を暗記したか口頭で聞くこととした。
● 被験者がつけた 0〜9 に対する色 実験群における 0〜9 それぞれの数字に対する色を RGBA で表記した。
● 数字に対する色イメージにおける不正解回数
 実験群における色イメージを暗記するフローの 0〜9 それぞれの数字に対する不正解回数を記録した。
● 被験者の解答
数字を暗記するフローにおける被験者の解答を記録した。
2.6 データ解析方法
 実験群と統制群それぞれの解答の正答数を出し、「帰無仮説：実験群・統制群の条件と正答数は独立である」「対立仮説：実験群・統制群の条件と正答数
は独立でない」とし、30 桁、40 桁、50 桁それぞれの数字列において一元配置の分散分析を行った。

実験結果

【数字列を暗記するフロー】（図 2.6 参照）
ソフトウェアを起動すると本実験のスタート画面が表示される。説明文を読みスタートボタンを押すと色のついていない数字列 50 桁が 5 行 10 列で表示される。3 分経つと自動的に入力フォームが表示され、入力フォームに暗記し ここでは、実験群・統制群の正答数の結果と実験群の数字に対する色イメージについて述べる。
3.1 実験群・統制群の正答数
 30 桁、40 桁、50 桁ごとに、統制群と実験群の正Supplement 180

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答数を、一元配置の分散分析を用いて検定した結果、30 桁では有意差は見られなかったが（F（1,33）=3.1034 ,p=0.08739>0.05）、40 桁及び 50 桁では有意 差 が 認 め ら れ た （ 40 桁 は F （ 1,33 ）=4.3936 ,p=0.04382<0.05 、 50 桁 は F （ 1,33 ）=11.273 ,p=0.001994>0.05）。
3.2 数字に対する色イメージ
 実験群の【数字に色イメージをつけるフロー】でつけさせた被験者ごとの数字に対する色イメージを
図 3.1 に示した。全体的にばらつきはあるが、0 は白、1 は赤など色の傾向が見られる数字もあった。

図 3.1 実験群の数字に対する色イメージ

4. おわりに

4.1 本実験の成果
 実験群・統制群の正答数について、30 桁の数字列では有意差が出なかったものの、40 桁・50 桁の数
字列の関しては、「実験群・統制群の条件と正答数は独立である」という帰無仮説を棄却でき、人工共感
覚が非共感覚保持者に影響を与える可能性が統計学的に認められた。更に細かく見て行くと、40 桁の数
字列に関する実験群・統制群の正答率の差（p=0.04382<0.05）よりも、50 桁の数字列に関する実験群・統制群の正答率の差（p=0.001994>0.01）の方がより明確な差があるという事が解析結果より判明した。以上より、数字桁が増加すればする程、
人工共感覚による記憶力への影響がより顕著に見られるということが考えられる。
 また、実験群の数字に対する色イメージにおいては、図 3.1 からもわかるように、「0」に白 (RGBA =1.0, 1.0, 1.0, 1.0)、「1」に赤(RGBA = 1.0, 0.1, 0.1,
1.0) という色イメージが比較的多くみられる。文献
7)は共感覚保持者の数字に対する色の傾向を調べているが、この研究において、0 と 1 に対してほとん
どの被験者が無彩色を選択したため研究の対象から除外している。本実験では 1 には有色の色イメージが多く選択されたが、0 と 1 については非共感覚保
持者においても色のイメージに傾向があるのではな
いかと考えられる。

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4.2 今後の計画
 今後は更に被験者を増やし全体で 60 人のデータを集めた上で、再度解析を行う予定である。また、
今回は実験群と統制群の正答数についてのみの定量的分析であったが、今後は被験者の数字に対する色イメージ、数字に対する色イメージにおける不正解
回数、性別、年齢、好きな色など、測定したデータと併せて分析し、人工共感覚の記憶力への影響を考察していきたい。最終的には、本実験の結果を用いて、人工共感覚による記憶力への影響についての認知モデルを作成する予定である。
4.3 期待される成果
 本研究は非共感覚者を対象とした人工共感覚の研究であるため、従来の共感覚者を対象とした研究とは異なる視点で共感覚にアプローチし、新たな発見に寄与できるのではないかと考えられる。
もし本研究の結果により、非共感覚保持者が人工共感覚で記憶力を促進できることが支持されれば、色字共感覚を利用した新しい記憶法・暗記法を提案できるものと考えられる。普通では暗記の難しい単調な数字の列も、人工共感覚を利用して暗記しやすくなる。より具体的には、日本史や世界史などの年号を、人工共感覚を使って暗記することが可能となる。
また、日常生活においても、電話番号や友人の誕生日など、数字に関する情報も人工共感覚によって容易に記憶できるようになることが考えられる。

5. 参考文献

1)``共感覚'', 日本大百科全書(ニッポニカ), ジャパンナレ
ッ ジ , 入 手 先 ＜ http://www.jkn21.com ＞ ( 参 照2015-03-29)
2)``共感覚'', 日本国語大辞典,ジャパンナレッジ, 入手先＜http://www.jkn21.com＞(参照 2015-03-29)
3) Nunn, J.A., Gregory, L.J., Brammer, M., Williams,
S.C., Parslow, D.M., Morgan, M.J., Morris, R.G.,
Bullmore, E.T., Baron-Cohen, S., and Gray, J.A:
Functional magnetic resonance imaging of synesthesia:
activation of V4/V8 by spoken words, Nature
Neuroscience, Vol.5, No.4, pp.371--375, (2002)
4) Rothen, N., Meier, B., and, Ward, J.: Enhanced
memoryability:
Insights
fromsynaesthesia,
Neuroscience & Biobehavioral Reviews, Vol.36, No.8,
pp.1952--1963, (2012)
5) Rothen, N., Meier, B., and, Ward, J.:
Grapheme–colour synaesthesia yields an ordinary
rather than extraordinary memory advantage:
Evidence from a group study, Memory, Vol.18, No.3,
pp.258--264, (2010)
6) Smilek, D., Dixon, M.J., Cudahy, C., and Merikle,
P.M.: Synesthetic Color Experiences Influence Memory,
Psychological Science, Vol.13, No.6, pp.548--552, (2012)
7) Beeli, G., Esslen, M., and Jancke, L.: Frequency
CorrelatesinGrapheme-Color
Synaesthesia,
Psychological Science, Vol.18, No.9, pp.788--792, (2007)

Supplement 181

P-３０

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

眼球内迷光の波長依存性
Wavelength Dependence of Intraocular Stray light
石井貴大
田代知範
石川智治
大沼一彦
阿山みよし

Takahiro Ishii
Tomonori Tashiro
Tomoharu Ishikawa
Kazuhiko Onuma
Miyoshi Ayama

Utsunomiya University
Utsunomiya University
Utsunomiya University
Chiba University
Utsunomiya University

宇都宮大学
宇都宮大学
宇都宮大学
千葉大学
宇都宮大学

Keywords: 眼球内迷光，Stralylight parameters，
等価光幕輝度.

3.1 Step1

Step1 では，グレア光源による眼球内迷光が生じた状態で被験者が判別できる最低コントラス
トの刺激を上下法により決定する．実験装置を
1．はじめにFig.1 に示す．ここでは，LED 光源がグレア光源
眼球内迷光とは，眼球への入射光が生成する光である．被験者はあご台で微調整して視点位置を幕のことであり，視認性の低下やグレアの増加な
ど様々な傷害を生じさせる．迷光の主な発生源は， 調整した後，5 分間の暗順応を行う．その後，実験者は刺激の呈示と LED 光源の点灯を 1 秒間行
水晶体による前方散乱，眼底反射,強膜や虹彩からい，被験者は刺激の縞の向きを回答する．実験者の透過光である．これらの総体である眼球内迷光は回答の正誤により刺激のコントラストを調整
を光学的手法で他覚的に測定することは非常にする．これを繰り返し，判別可能な最低コントラ
難しく，まだ研究段階である[1]．もし，眼球内迷ストの刺激を決定する．本実験では LED 光源設
光の正確な測定または推定が可能ならば，眼の疾
置視角 θ は 6°と 8°を採用した．また，LED 光患である白内障等の早期発見に繋がり予防医学的観点から重要である．本研究では，白色および源として白色，赤色（λp = 630 nm），緑色（λp
有色 LED（λp = 630 nm，533 nm，444 nm）= 533 nm），青色（λp = 444 nm）を用いた．
と視標を用いた心理物理学的手法により迷光の3.2 Step2量を示す Straylight parameters を測定し，眼球内迷光の波長依存性を調査する．
Step2 では，Step1 で眼球内に生じた迷光による光幕と等価となるような光幕の輝度（等価光幕
輝度）を測定する．実験装置を Fig.2 に示す．光2. Stray light parameters について
眼 球 内 迷 光 の 度 合 い を 表 す Stray light
源には Step1 の LED 光源を用いて位置と向きを
parameters は，以下の式(1)で表される[2]．
変えて設置する．刺激には Step1 で決定したコン
トラスト値の刺激を用いる．まず，実験者は刺激
2 𝐿𝐿𝑒𝑒𝑒𝑒 (𝜃𝜃𝜃
𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝜃𝜃(1)
𝐸𝐸𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔の呈示と LED 光源の点灯を行う．その後，被験者は，拡散光発生装置のハーフミラー部を覗き，ここで，Eglare は被験者の眼前照度[lx]，Leq はグ
LED 光源による光幕が発生した状態で刺激を観レア光源による眼球内迷光と等価になるような
2
別光源による光幕の輝度(等価光幕輝度) [cd/m ]， 察する．実験者は回転式透過率可変 ND フィルタを回転させ，LED 光源による光幕の輝度を調節すθ はグレア光と視線のなす角[deg]である．本研究
る．被験者が刺激を判別できなくなった時の輝度
では，眼球内迷光推定実験としてこれらの値の測を等価光幕輝度 Leq とした．
定を行い，s(θ)の推定を行った．
3. 実験
本実験は，外部からの光の影響を受けないように暗幕で覆われた環境で行った．本手法では，以下 の Step1 と Step2 に よ り Stray lightparameters を測定した．

3.3 被験者
被験者は，白内障の二大要因である年齢と紫外線の影響を考慮し，日本人若年者 8 名，高齢者 1名およびタイ人若年者 6 名，高齢者 1 名である．
タイ人被験者は，他国での長期生活経験の無いタイ人を採用し，タイのバンコクで測定を行った．

Supplement 182

P-３０

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

ガボール刺激ディスプレイ

LED光源

700[mm]視角θ

左目

Fig.3 Results

Fig.1 Setup of step1

体の白濁の影響を正しく反映した結果だと考えられる．日本人被験者とタイ人被験者の結果に有意な差は見られなかった．

ガボール刺激ディスプレイ

拡散板

ハーフミラー

5. まとめLED光源本研究では，LED 光と視標を用いた心理物理学的 手法によ り 眼球 内迷光 の度合い 表す Stray
light parameters を測定した．3 種類の波長，および白色 LED 光の中で，青色光の結果が最も高い値になった．また，若年者と比べて高齢者の値が高くなった．これらは先行研究における結果と同様の傾向である[3]． 本手法により眼球内迷光の定量的推定が可能と考えられる．

回転式透過率可変
NDフィルタ左目

Fig.2 Setup of step2
なお，10 代，20 代の被験者を若年者，60 代の被験者を高齢者とした．
4. 結果
実験結果を Fig.3 に示す．縦軸は Stralylightparameters の対数値(log(s)，横軸は LED 光のピーク波長（青：444 nm，緑：533 nm，赤：630 nm）
を表している．なお，白色 LED 光の結果は便宜上グラフの左端にプロットしている．エラーバー
は標準偏差を表している．シンボルは各被験者の左目視角 6°，左目視角 8°，右目視角 6°，右目
視角 8°の 4 条件の被験者全員の平均値でプロットしている．Stralylight parameters の波長依存性に関して，日本・タイのどちらの被験者でも年齢に関わらず青色光における結果が他の LED 光（白、緑、赤）と比較して最も高い値となった．
これは，レイリー散乱の影響を反映した結果であると言える．年齢の比較に関して，日本・タイどちらも若年者より高齢者の結果が高い値となることが明らかになった．これは，加齢による水晶謝辞
本研究は，科学研究補助金・基盤研究(C)【課
題番号 25390091】および宇都宮大学オプティク
ス教育研究センターの支援により実施された．また実験にはタイのチュラロンコン大学のPontawee Pungrassamee 准 教 授 お よ び
Pichayada Katemake 准教授に多大なる協力を頂いた．ここに記して謝意を表する．
参考文献[1] H. S. Ginis, G. M. Perez, J. M. Bueno, A.
Pennos,and P. Artal,“Wavelength dependenceof the ocular straylight”,Invest Ophthalmol Vis.
Sci., 54(2013) No.5, 3702-3708.
[2] Johannes J Vos : Reflection on glare,
Lighting Res. Technol. 35,2 (2003) pp.163-176.
[3]J.E.Coppen et al. / Experimental Eye
Research 82 (2006) 688-692.

Supplement 183

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

マルチスペクトルプロジェクタを用いた色覚検査手法の提案
Color Vision Test using Multi-spectral Projector
平井経太
武樋真也
堀内隆彦

Keita Hirai
Shinya Takehi
Takahiko Horiuchi

Chiba University
Chiba University
Chiba University

千葉大学大学院
千葉大学大学院
千葉大学大学院

Keywords: 色覚検査，色覚障がい，色弱模擬フィルタ，アノマロスコープ，マルチスペクトルプロ
ジェクタ．
１．はじめにヒトは，視細胞に存在する LMS 錐体により色を知覚する．この錐体の欠損等により，特定の色の判別が困難になることを「色覚障がい」という．
色覚障がいか否かを調べる方法として，色覚検査が挙げられる．色覚検査の代表的な手法としてとして，石原式検査表とアノマロスコープがあげられる．石原式検査表は，簡易な検査手法であるが，正常色覚者にも関わらず障がいの疑いがあると診断される可能性がある．アノマロスコープを用いた検査は正確であるとされているが，検査を受けられる機関が限られていることに加えて，検査に時間を要することが知られている．
本稿は，マルチスペクトルプロジェクタを用いることによって，アノマロスコープのような正確な診断を可能にするとともに，検査の手間が軽減
される色覚検査手法を検討する．
２．従来手法：アノマロスコープによる色覚検査
従来の代表的な検査手法として，石原式検査表，パネル D-15 テスト，アノマロスコープなどが挙げられる．特に，アノマロスコープは，現存しているいくつかの色覚検査の方法の中で唯一正確な診断を下すことができる検査機器とされている[1][2]．アノマロスコープの検査原理は，等色法検査である．赤色と緑色を混色させると黄色の刺激として知覚するが，この二つの光を混色させたものと黄色の単色光を等色させた際の混色の程度によって診断を下す検査方法である．診断対
象は，1 型 2 色覚，2 型 2 色覚，1 型 3 色覚，2型 3 色覚である．
本研究では，アノマロスコープに基づいた検査手法を提案する．ここでは，アノマロスコープの検査原理について述べる．アノマロスコープで使用されている光は，波長が 546nm の緑色光，589nm の黄色光，671nm の赤色光の 3 種類である．このうち，緑色光と赤色光を混色することで黄色の刺激が生成され，混色刺激と黄色光の単色
刺激を一致させることを目的としている．実際に検査を行う際は，図 1 に示すような円をおよそ 2°
視野で見せている．円の上半分が緑色光と赤色光を混ぜ合わせた混色領域であり，円の下半分が黄色の光のみの単色領域である．この 2 つの領域のうち，上半分に割り当てられている二種類の光源の混色割合を決めるメモリを「混色メモリ」と呼び，下半分の黄色の明るさを変化させるメモリを「単色メモリ」という．
混色メモリは 0～73 の範囲で表現される．このメモリ=0 は緑色光のみ，メモリ=73 は赤色光のみが出力されていることを示す．単色メモリは，黄色光の明るさを定めるものであり，メモリは 0～
87 の範囲で表される．単色メモリが 0 の時に円の下半分は真っ暗となり，メモリが 87 の時に明るさが最大になる．検査の際は，検者が混色メモリ
を少しずつ変更させ，その度，被験者が単色メモ
リを動かすことで，等色と判断した単色メモリを決定する．その際，等色する点がなければそのま
ま混色メモリを変化させて，同様の過程を行う．
このような手順を踏まえて，等色する点を探していき，図 2 のような検査用紙のグラフに，等色した際のメモリをプロットしていく．

Supplement 184

図 1 アノマロスコープの検査刺激P-３１

日本色彩学会誌

図 2 アノマロスコープの検査グラフ
正常色覚者がこの検査を行うと，混色メモリが40 付近の時に単色光の黄色に似た色相となり，単色メモリ 15 付近でその時の混色領域の明るさと似た明るさに知覚される．よって，図 2 の青円の領域に等色点が集まる場合は正常色覚と診断される．一方，赤いラインに沿って点がプロットされる場合は 1 型 2 色覚，緑のラインに添って点がプロットされる場合は 2 型 3 色覚と診断される．
３．色覚検査システム
３．１．色覚検査の概要
従来のアノマロスコープによる検査手法では，
1 つの円刺激のみの提示であった．一方，提案する検査手法では，複数の円刺激を同時に投影する(図 3)．これにより，複数刺激を同時に評価することが可能になり，検査を効率よく行うことが可能となる．混色メモリや単色メモリの変化
は，円を構成する画像の画素値を変更することで可能となる．G 光源と R 光源に対応する画素値(輝度値)を増減することで，混色メモリの制御を可能にする．同様に，Y 光源に対する画素値(輝度値)の増減により，単色メモリを制御する．
３．２．投影システム
本稿では，本研究室で開発したマルチスペク

＋

×
545nm

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

トルプロジェクタ[3]を用いることで，アノマロ
スコープ検査の効率化を目指す．本プロジェク
タ は ， プ ロ グ ラ マ ブ ル 分 光 光 源 (OptomaticLaboratories OL490)と DLP 式プロ ジェクタ
(DLP Lightcrafter)により構成されている．
OL490 はピーク波長，波長幅，強度等を設定可能であり，またそれらを組み合わせた光源を設定できるプログラマブル光源である．波長分解能は380nm～780nm であり，出力光の強度は 0%～100%の範囲で設定可能である．また，複数のス
ペクトル光を合成した波形を作成することや，複数の波形データを設定し，それらを最速 80μ 秒毎に 切 り 替 え る こ と も 可 能 で あ る ． DLPLightcrafter は DMD 搭載型のプロジェクタである．DMD のサイズは 608×684 ピクセルであり，このミラーの ON-OFF によってスクリーンへ投影するか否かを制御している．またこの ON-OFFの切り替え頻度により出力する光の強度を調整することも可能である．
この 2 つの機器を利用することによって，マルチスペクトルプロジェクタは構築されている，
DLP Lightcrafter は，本来，RGB の LED 光源が搭載されているが，それらを除去し，代わりに
OL490 を光源とした．DLP Lightcrafter の DMD
にてグレースケール画像を構成し，そこに OL490の光源を照射することによって，特定光源の単色画像を生成することが可能になる．また，DLP
Lightcrafter と OL490 を同期させ，グレースケ
ールと光源を対応させて高速に切り替えることによって，投影画像を多原色の画像として知覚することが可能となる．なお，プロジェクタ投影によるグレースケール画像は 8bit 深度，608×684
ピクセルの画像を秒間に 120 枚切り替えることが可能である．また，投影バンド数は 1,2,3,4,6 を可能としているが，本研究では 3 バンド投影(R 光，
Y 光，G 光)を使用している．
上記のマルチスペクトルプロジェクタは，投影画像の各画素を分光的に制御することが可能で

＋

×
590nm

第 39 巻×665nm

図 3 提案色覚検査手法における刺激投影

Supplement 185

P-３１

日本色彩学会誌

ある．投影光は入力画像の画素値と光源の分光分布により決定する．入力光源は，アノマロスコー
プに基づいて，545nm の G 光，590nm の Y 光，
665nm の R 光を設定しており，いずれも波長幅は 5nm とした．プロジェクタへの入力画像は，
図 1 と同様に，円上部と下部の画像である．G 光と R 光では円の上部のみ，Y 光では円の下部のみを高速投影することによって，上部は G と R の混色，下部は Y の単色として知覚される．図 3 に示さる通り，画素値をそれぞれ変更した円を複数同時に投影することにより，被験者は複数刺激を同時に評価することができる．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図 5 投影刺激(計 240 刺激)の分布図

４．視覚実験
４．１．実験方法
提案手法の有効性を評価するため，視覚実験を行った. 投影環境は暗室で，スクリーンは白紙を使用した．プロジェクタからスクリーンの距離は15cm，投影画像のサイズは縦 5.5cm，横 9.5cmである(図 4)．観察条件は，暗室，円一つの視野角がおよそ 2°となるように設定した．被験者は，21～22 歳の男女 6 名で,全員正常色覚者である．
検査する刺激は，混色メモリが 0, 3, 6, … , 42 と31, 34, 37, … ,73，単色メモリが 4, 8, 12, 14, 16,
20, 24, 28 とした計 240 刺激である(図 5，図 6)．
被験者は，等色していると知覚した円を，全て回答した．なお，本実験は，検査の有意性を図るために行っており，検査時間の短縮とは直接的には結びついていないものである．
また，色弱模擬フィルタを用いた場合の実験も行った．色弱模擬フィルタは，(株)伊藤光学工業
社のバリアントールパンケーキ P 型(1 型色覚)・D型(2 型色覚)を用いた．

(a) 混色メモリ 0～42，単色メモリ 30 の投影(b) 混色メモリ 31～73，単色メモリ 16 の投影
図 6 実際の投影刺激画像の例．正常色覚者は(b)の上段右側から中段左側(混色メモリが 40 付近で，単色メモリが 16)あたりで等色したと判断する．
４．２．実験結果と考察

図 4 投影実験の環境

実験の結果，被験者 6 名全員が混色メモリ 40
付近，単色メモリ 15 付近の円が同一色に見えると判断した．参考として，正常色覚者 1 名に対する実験の結果を図 7 に示す．これは，従来のアノマロスコープにおける正常色覚者の等色領域と一致しており，提案手法は正常色覚者の診断に利用できる可能性が示唆された．

Supplement 186

P-３１

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

５．まとめ
本研究では，マルチスペクトルプロジェクタを用いた色覚検査手法を検討した．実験結果より，構築したシステムによって，正常色覚者の診断が可能であることが示唆された．また，色弱模擬フィルタを用いた結果，期待された結果は得られな
かった．しかしながら，色弱模擬フィルタの分光
透過特性を考慮した場合，色覚障がいの診断にも利用できる可能性を得た
今後の課題としては，効率的な検査方法の考案が挙げられる．現段階では，検査の簡略化は示唆できたが，時間短縮のための画像提示順は考慮していない．今後は，時間短縮につながる画像提示
順のアルゴリズムを考え，検査時間の短縮をはかりたい．

図 7 被験者 A の実験結果

図 8 被験者 A(2 型色弱模擬フィルタ着用時)の実験結果
また，色弱模擬フィルタを用いて同様の検査を行った結果を図 8 に示す．2 型色覚模擬フィルタを用いた場合，本来ならば，図 8 の緑ライン内で等色したとの結果が望まれるが，全体的に単色メ
モリの値が低い刺激で等色したと回答された．また，1 型色覚模擬フィルタを用いた結果は，ほぼ全ての被験者が等色する刺激がないと回答した．
この結果を考察するため，P 型(1 型)フィルタとD 型(2 型)フィルタの分光透過率を計測した．その結果，P 型フィルタは R 光が全てカットされるため，混色刺激の色度点は G 光源のものと常に一致する．単色領域では正常時の Y 光源と同様の色度点となるため，色度が一致する刺激が存在しな
いために，回答がなかったと考えられる．
D 型フィルタの場合は，
R 光は全てカットされ，G 光の輝度値は大きく低下した．そのため，ほとんど色としては知覚できず，単純に Y 単色との明るさ比較になったと考えられる．

参考文献
1) I. Schmidt: Some Problems Related to
Testing Color Vision with the Nagel
Anomaloscope, J. Opt. Soc. Am., 45, 7 (1955)
514-522.
2) M. Neitz et al.: Variety of genotypes in males
diagnosed as dichromatic on a conventional
clinical anomaloscope, Visual Neuroscience. 21,
3 (2004) 205-216.
3) K. Hirai, D. Irie and T. Horiuchi:
Photometric and Geometric Measurements
based on Multi-primary Image Projector, Proc.
CVCS (2015).

Supplement 187

P-３２

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

条件等色を用いた個人の等色関数の検証
Examination of individual color matching function with metamerism

畠山 邦広 Kunihiro Hatakeyama
川島 祐貴 Yuki Kawashima
永井 岳大 Takehiro Nagai
山内 泰樹 Yasuki Yamauchi

山形大学大学院理工学研究科
山形大学大学院理工学研究科
山形大学大学院理工学研究科
山形大学大学院理工学研究科


Keywords: 条件等色，等色関数，異種メディア間
等色，色再現性
１．研究背景 近年，色再現技術の発展により従来よりも精密な色再現が可能になってきた．特にディスプレイ
やプリンタ，デジタルカメラなどの色再現メディ
アにおいては，扱うことのできる画素数やデータ量の増加により，飛躍的な向上を遂げている．それに伴い，異種メディア間の色再現が重要視されるようになった．
 異なる分光分布を持った色刺激が特定の観察条件で等色することを条件等色という．異種メデ
ィア間の等色は色再現技術の違いに伴い，分光分
布も異なるため，条件等色によって成立しているといえる．しかし，近年，異種メディア間の色再現において，測色値は一致しているが，実際に人が観察したときの色の見えが一致しないという問題が報告されている(1),(2)．この原因の一つとして，測色値算出時に用いられる仮想的な色に対する感度と，実在する観測者の感度が異なるということが挙げられる(3)．測色値の算出には，国際照明委員会（CIE）が定めた人間の仮想的な色の見えを代表する CIE 標準観測者の光に対する感度関数が用いられており，色再現メディアはその測
色値をもとに色を出力する．そのため，異種メデ
ィア間で同じ色を呈示したい場合，測色値を一致させるように色再現が行われる．実際の観測者においては，この感度関数が個人差によってばらつき，結果として標準観測者の感度関数とは異なる
ために色の見えが一致しないと考えられる．
 この感度関数は一般に等色関数と呼ばれている．3 つの原刺激 RGB を用いて可視光範囲の単波長を等色したときの各原刺激の割合の相対値であり，色の見えの特性を表すとされる．CIE 標

Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University
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Engineering, Yamagata University
Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University
Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University

and
and
and
and

準観測者の等色関数は Wright と Guild によって測定された 17 人分の等色関数を平均したものであり，正常色覚者の平均的な色の見えを表しているとされ，色再現を行う様々な工業製品に適用されている．
 しかし CIE 等色関数が必ずしも人間の平均的な色の見えを表しているわけではないという報告がされている(4)．上記の異種メディア間等色の不一致に関して，Alfvin らはディスプレイと印刷物の間で等色実験を行い，異なるメディアの色再
現の不一致について等色関数の個人差が影響を及ぼしていると報告している(1)．また Asano らは
LED のような狭い分光分布を持った刺激に対して，等色関数の個人差の影響が大きくなることを報告している(3)．個人差の原因については，黄斑
色素濃度や水晶体の厚さ，桿体の影響など様々な要因が考えられている(5),(6)．
 測色値を算出する際に，CIE 標準観測者の等色関数の代わりに個人の等色関数を用いれば，個人の色の見えが反映されているため，異種メディア
等色の不一致を改善できる可能性がある．しかし，等色関数の測定には大規模な装置が必要で，時間もかかるため測定が困難とされている．
そこで，我々は任意のスペクトル光を任意の強度で出力できるプログラマブル光源を用いて等色関数を簡易的に測定する環境を構築した(7)．しかし，測定した等色関数が正しいかどうかの妥当性検証実験は行われていない．また，実際に異種メディア間の測色値算出に個人の等色関数を適用した場合に，補正した測色値が異種メディア間で一致するのか，測定した個人の等色関数を用いた色補正の有用性についてはわかっていない．そこで，今回の研究では色票とディスプレイを用いて条件等色を行い，測定した等色関数の妥当性の検証実験を行った．

Supplement 188

P-３２

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

２．実験方法
２．１ 等色関数データ
 今回の実験では，森島ら(7)が開発した等色関数
測定装置によって計測した等色関数を用いた（図2.1，2.2）．CIE のものと比較して，等色関数には個人差があることが確認できる．
被験者K・H䢢

H[SHULPHQWDOGDWD
LQGLYLGXDO



&,(

図 2.3 被験者の刺激の見え

三刺激値




 ２．４ タスク
 被験者は実験環境に慣れるためブース内で 3 分
間蛍光灯照明に順応した．その後，参照刺激とテスト刺激が同時に呈示される．テスト刺激の開始
色度点は参照刺激周辺の色度点からランダムに呈示された．観測者は参照刺激とテスト刺激の色の見えが一致するように，トラックボールを用いて L*u’v’色空間で 3 次元的にテスト刺激を調整した． 7 色について 3 回の試行を 1 セットとし，日を分けて 3 セット行った．
参照色 7 色（Red, Green,
Blue, Cyan, Magenta, Yellow, Gray）の色度座標を図 2.4 に示す．

 䢢








波長(nm)



図 2.1 被験者 K・H の等色関数
被験者Y・I䢢

H[SHULPHQWDOGDWD
LQGLYLGXDO



&,(



䢲䢰䢸



䢲䢰䢷



䢲䢰䢶

䣻

三刺激値




 䢢








波長(nm)G

C Gray

R
M

䢲䢰䢵
B

䢲䢰䢴



Y

䢲䢰䢳

図 2.2 被験者 Y・I の等色関
数

䢲

䢲䢰䢳

䢲䢰䢴

䢲䢰䢵
䣺

䢲䢰䢶

䢲䢰䢷

䢲䢰䢸

図 2.4 参照色の xy 色度座標
 ２．２ 実験環境
 実験は暗幕で覆われたブース内で行われた．ブース内は蛍光灯によって一定照度で照明された．
参照・テスト刺激の視野はそれぞれ 2°視野で，刺激間には 7°の間隔があった．被験者は左目に眼帯を着用し右目単眼で実験を行った．また顎台で頭を固定して実験を行った．
 ２．３ 呈示刺激 参照刺激には色票，テスト刺激にはディスプレイ(Eizo ColorEdge CG223W)を用いた．被験者の視点からの刺激の見えを図 2.3 に示す．

実験終了後，放射輝度計（TOPCON SR-3AR）により参照・テスト刺激の分光分布を測定した．
 ２．５ 被験者
 被験者には，男性の 2 人が参加した．両者とも山形大学の学生(20 代)で，色覚が正常であること
は石原式色覚検査表で確認した．
２．６ 仮説に基づく結果の予測 本実験は，異種メディア間の条件等色において，個人の等色関数を用いた場合，CIE の等色関数を

Supplement 189

P-３２

日本色彩学会誌

被験者 K・H は 7 色中 3 色で個人の等色関数を用

明度差グラフ䢢

LQGLYLGXDO
&,(



ΔL

３．結果
色票とディスプレイの色差を図 3.1,3.2 に示す．
横軸は参照刺激の 7 色と平均色差で，青いバーが個人の等色関数で算出した色差，赤いバーが CIEの等色関数で算出した色差である．縦軸は色差⊿E である．










3.1 被験者 K・H の色差グラフ
図 3.1










図 3.2 被験者 Y・I の色差グラフ

４．考察
色差グラフの結果から個人の等色関数を用いた場合，平均して色差が小さくなる傾向が見られた．すなわち，今回測定した等色関数には妥当性があると考えられる．
Oicherman らは，異なる被験者間の色差は，色度ではなく明度によるものであり，不一致の改善における等色関数の影響は小さいと報告している(2)．この報告を検証するため，本実験の結果を色度差と明度差に分けてグラフにしたものを図4.1，4.2 に示す．
(a)
(b)





䢢

5HG

*UHHQ

%OXH

&\DQ

0DJHQWD<HOORZ*UD\

0HDQ

図 4.1 被験者 K・H の色度差(a)・明度差(b)(a)(b)
色度差グラフ

明度差グラフ䢢

LQGLYLGXDO䢢LQGLYLGXDO

&,(

&,(









ΔL

図 2.5 仮説モデル


第 ５ 号　　（２０１５ 年）

いた色差が小さくなり，平均でも個人の等色関数の色差が小さくなった．被験者 Y・I は 7 色中 5色で色差が小さくなり，平均でも個人の等色関数の色差が小さくなった．

ΔC

用いた場合よりも色の不一致が改善されるという仮説のもとに行った．色の不一致の改善とは，
具体的には参照刺激とテスト刺激の色差が小さくなることを意味する．色差は等色関数と分光分布の計算によって算出される三刺激値のユーク
リッド距離がどれだけあるかというものである．
すなわち，算出された色差⊿E の大小によって等色関数の効果を評価することができるはずである．本実験の仮説モデルを図 2.5 に示す．

第 39 巻





䢢

5HG

*UHHQ

%OXH

&\DQ

0DJHQWD<HOORZ

*UD\

0HDQ

䢢

5HG

*UHHQ

%OXH

&\DQ

0DJHQWD<HOORZ*UD\

0HDQ

図 4.2 被験者 Y・I の色度差(a)・明度差(b)図より，CIE 標準観測者と実際の観測者の間では図より
明度差よりも色度差の方が大きく，Oicherman
明度差よりも色度らの先行知見に反する結果となった．すなわち，等色関数が異種メディア間の等色に及ぼす影響は大きいといえる．
また，等色関数の違いによる色度のばらつきを見るために，a*b*平面に被験者のディスプレイによる等色結果をプロットし，95%信頼楕円を描いた（図 4.3，4.4）．CIE 標準観測者が実際の観測者の色覚特性を代表していれば，2 つの楕円の特性は一致するはずである．しかし，両被験者ともに，7 色のうち，Blue と Yellow の 2 色において信頼楕円の傾きが異なっていることが確認できる．また，図 3.1，3.2，4.1，4.2 の Blue，Yellow
における色差・色度差は両被験者ともに個人の等

Supplement 190

P-３２

日本色彩学会誌

色関数を用いた方が小さい．このことより，異種メディアの等色において個人の等色関数が影響
し，色差が小さくする可能性がある．

䣤䢬

䣤䢬

䢸䢲

䢢

個人

䣅䣋䣇
Y

䣆䣫䣵䣲䣮䣣䣻
 䢶䢲

R
G
 䢴䢲


䢲
Gray

M

C
䢯䢴䢲


䢯䢶䢲

B

䢢
䢯䢸䢲
䢯䢶䢲
䢯䢴䢲
䢲
䢴䢲
䢶䢲
䢸䢲
䣣䢬

図 4.3 被験者 K・H のディスプレイ等色点
と信頼楕円

䢢
䢸䢲

個人
䣅䣋䣇

䣆䣫䣵䣲䣮䣣䣻
 䢶䢲


䢴䢲


 䢲

䢯䢴䢲


䢯䢶䢲

䢯䢸䢲 䢢
䢯䢶䢲
䢯䢴䢲
䢲
䢴䢲
䢶䢲
䢷䢲

䣣䢬
図 4.4 被験者 Y・I のディスプレイ等色点
と信頼楕円

５．結論
 異種メディア間の等色には等色関数の違いが影響し，個人の等色関数を適用すると色差が小さくなる傾向があった．また，個人の等色関数への第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）補正は有用である可能性があることが示唆された．

６．参考文献
1)Alfvin RA, Fairchild MD: Observer
variability in metameric color matches using
color reproduction media, COLOR research andapplication. 22 (1997) 174–188
2)Oicherman B, Luo MR, Rigg B, Robertson
AR: Effect of Observer Metamerism on Colour
Matching of Display and Surface Colours,
COLOR research and application. 33 (2008)
346–3593)Asano Y, Fairchild MD, Blonde L, Morvan P:
Color Matching Experiment for Highlighting
Interobserver Variability, COLOR research
and application. Early view (2015)4)Shaw M, Fairchild MD: Evaluating the 1931
CIE Color Matching Function, COLOR
research and application. 27 (2002) 316-329
5)Sarkar A, Autrrusseau F, Vienot F, Le Callet
P, Blonde L: From CIE 2006 physiologicalmodel to improved age dependent and averagecolorimetric observers, JOSA A. 28 (2011)
2033-2048
6)Welbourne LE, Thompson PG, Wade AR, et
al: The distribution of unique green wavelengthand its relationship to macular pigment density,
JOURNAL OF VISION. 13 (2013)
7)Morishima N, Yamauchi Y: Effects of the
bandwidth of the spectrum on the color
matching function, ACA2014, Taipei, 2014

Supplement 191

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

クレヨンの色使いから色覚特性の推定
Estimation of Colour Vision Type from Painting by Crayons

	 金田	
  恵梨子	 Eriko Kanada

九州大学芸術工学部	
 

桂	
  重仁	
 

Shigehito Katsura

九州大学大学院芸術工学研究院	
 玉野	
  由利子	
 Yuriko Tamano

九州学大学芸術工学部	
 

須長	
  正治	
 

Shoji Sunaga

九州大学大学院芸術工学研究院	
 	
 Keywords: 色覚異常，混同色，クレヨン，塗り絵，幼児教育１ ． は じ め に 	 	  色覚異常をもつ人は，男性が約 5%，女性が約0.2%の頻度であると言われている．色覚異常をもつ人は，一般的な色覚をもつ人より見分けられる色の数が少なく，色への認識が異なる場合がある．
日本では，教育課程上，幼少期において絵を描く機会が多い．しかし，色覚異常をもつ人が絵を描くとき，塗る色を混同することにより，一般的な色覚を持つ人から見ると違和感のある色使いをすることもある．この違和感は，時として色覚異常をもつ人に対する揶揄やいじめの原因となりうる可能性がある．また，色覚異常は，進路や就職の際に障害になる場合があることから 2003 年に色覚検査の義務化が廃止となっている．その弊害として，色覚異常をもつ本人でさえ自分の色覚特性について知らずに生活し、進路選択の際に色覚異常のため進路変更を迫られることもあると報告されている．このような色覚異常をもつ人々が受ける不利益を回避するためには、前以て色覚検査を行えばよいが、前述したように色覚検査の義務化は廃止されている．また，幼児期の一般的な色覚からみたときの違和感のある色使いに対する揶揄などには対応できない．幼児や児童の絵
画における色使いから，色覚特性を推定できれば，色覚異常による不利益に対し早期に対応できると思われる．
	  そこで，本研究では，幼児の色使いから色覚特性を推定するために，クレヨンによる塗り絵を想定した色覚異常の色使いのデータベースを作成することを目的とした．

School of Design,	  Kyushu University
Faculty of Design,	  Kyushu University
School of Design,	  Kyushu University
Faculty of Design,	  Kyushu University

２ ． 実 験 	 (1)	  実験環境と実験刺激	  実験は，D65 近似蛍光灯（TOSHIBA FL20S・
D-EDL-D65）を用いて，照度 280lx で机を照らし環境で行われた．机は，灰色（マンセルＮ5 相当）の紙で覆われていた．
	  図 1 に作成した塗り絵の図案を示す．図案は，「おに」，「おんなのこ」，「かに」，「さくら」，「さつまいも」，「すみれ」，「なす」，「ひまわり」，「みかん」，「もみじ」，「もも」，以上の 11 の図柄を使用した．これらは，色を塗る際に，正常者では色のばらつきが小さく，色覚異常では混同する可能性がある色の図案として採用された．図案は，1枚の紙に 1 つの図案のみが描かれていた．
	  クレヨンは，サクラクレヨンふとまき 20 色を使用した．実際に使用する際は，クレヨンのラベルを剥がし，被験者に色名がわからないようにした．
(2)	
  実験方法	
  被験者に，塗り絵の図案が描かれた紙を 1 枚ず
つ渡し，クレヨンで色を塗ってもらった．そのとき被験者には，その物体として最も自然な色合いになるように色を塗るように指示した．「おに」の図案は，被験者の好きな色で自由に塗ってもらった．各被験者は１つの図案に対し，ランダムな順番で３試行の塗り絵を行った．また，１枚色を塗るごとに，クレヨンが入っているケース内のク
レヨンの配置を入れ替えることで，被験者が位置
によって色を推測できないようにした．
	
  被験者として，色覚正常者 6 名，1 型異常三色
覚 3 名（強度 2 名，弱度 1 名），2 型異常三色覚 4名（強度 2 名，弱度 2 名）の大学生が参加した．
色覚特性は，石原式色覚検査表，アノマロスコー
プ，FM-100Hue テストによって分類した．

Supplement 192

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

図 1．塗り絵の図案(3)	
  実験結果	  図 2 に塗り絵に使われたクレヨンの色の割合を円グラフとして示す．
「おんなのこ」の肌，
「かに」
の体部分，
「さくら」の花びら，「もも」の実の部
分，「ひまわり」の花びらは，全ての被験者で顕著な差は見られなかった．「さつまいも」の皮の部分は，正常者では紫色や茶色で塗ることが多かった．一方，色覚異常をもつ人も紫色や茶色で塗っていたが，2 型強度の被験者が黒色で塗ることがあった．色覚正常者が一般的に紫色と緑色で塗る「すみれ」や「なす」では，色覚異常をもつ被験者の塗る色に変化が見られた．色覚異常をもつ
被験者は，「なす」の実や「すみれ」の花びらを青色で塗ることが多く，特に 2 型強度の色覚異常をもつ被験者は，「すみれ」の葉や「なす」のへた部分を茶色で塗ることが多かった．
「ひまわり」の中心の種の部分は，正常者と色覚異常をもつ被験者で使用する色に変化は見られなかったが，1型色覚異常をもつ被験者は暗めの茶色を多用し，2 型色覚異常をもつ被験者は明るめの茶色，みかんいろ，黄土色，だいだい色を使用するという特徴が見られた．また先述と同様に，一般的に緑色で塗られる茎，葉の部分に茶色系統の色を使用するという特徴が，2 型の異常三色覚の被験者に多く見られた．「もみじ」においては，全ての被験者が赤色や朱色，みかん色などを使用していた．
しかし，この「もみじ」の図案中にある銀杏には，正常者は黄色であるが，色覚異常の場合は黄緑色
やみかん色などを使用していた．

(4)	
  考察
	
  幼児の場合，一般的に使われる色以外の色で塗ったからといって，それが即，色覚異常が原因となるわけではない．そのときの幼児の精神状態も反映されることもある．そのため，使われた色と一般的に使われる色とがどのような関係にあるかを検討しなければならない．そこで，どの色のクレヨンが混同色であるかを知るために，クレヨン各色の分光反射率を分光放射輝度計（KONICAMINOLTA: CS-2000）を用い測定した．その後，Judd の 修 正 等 色 関 数 と Smith と Pokorny(1975) 1)の変換式を使い，観察環境で使用したク
レヨン各色の LMS 錐体刺激値を算出した．図 3に SM 平面と SL 平面におけるクレヨン各色のプ
ロットを示す．SM 平面は 1 型，SL 平面は 2 型の色平面に相当する．これらの図において明度は横軸の値の大小によって表される．そして，この平面上で，重なりあう点が混同色であると言える．
クレヨンの 20 色は，非常に近い距離にある点はあるものの，重なりあう点は存在しない．これらのプロットと実験結果の関係を考察する．
	  「おんなのこ」の肌は，ほぼ全ての被験者がうすだいだい色を塗っていた．理由としては，SM
平面，SL 平面それぞれで，うすだいだい色はどの色のプロットからも遠かったためであると考えられる．つまり，うすだいだい色をどの色からも別の色として認識できていた可能性がある．
	  「すみれ」や「なす」に見られた，正常者が紫色に塗る箇所を，色覚異常をもつ人が青色や群青色で塗る傾向は高い割合で表れていた．この高い

Supplement 193

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 5 号 （2０15 年）

図 2．塗り絵で使用されたクレヨンの色割合で起こる原因として，「すみれ」や「なす」
を青色系統であると認識しているか，クレヨンの色を混同しているかが考えられる．今回用いた実験方法では，両者のどちらであるかを特定することはできない．しかし，色覚異常をもつ人には青色系統と紫色の区別が正常者とは異なり，どちらかというと紫色を青色系統と判断する可能性が高いといえる．
	
  1 型と 2 型の塗り絵の差は，「すみれ」や「ひまわり」の葉と茎，「みかん」のへた部分，「ひまわり」の種部分に見られた．正常者が緑色系統で塗る部分を，1 型では黄緑，黄色，黄土色といった比較的明るい色，2 型では深緑，茶色，こげ茶色といった比較的暗い色を塗っていた．また，正常者が茶色系統で塗る部分では，1 型は茶色，こげ茶色といった比較的暗い色，2 型では黄土色，みかん色といった比較的明るい色で塗っていた． 1型は L 錐体が欠損または感度が短波長にシフトしているため，緑色系統は明るく感じ，赤色系統は暗く感じていると考えられる．同様に，2 型は M
錐体が欠損または感度が長波長にシフトしているため，緑色系統は暗く感じ，赤色系統は明るく感じていると考えられる．

Supplement 194

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日本色彩学会誌

第 39 巻図３．SM 平面と SL 平面におけるクレヨン各色のプロット
３ ． お わ り に 	 	  本研究では,クレヨンの色使いから色覚特性を推定するために必要な基礎的なデータの収集を行った．大学生の被験者に，クレヨンを使った塗り絵をしてもらい，色覚正常者と，1 型，2 型の被験者の色の塗り分けの結果を比較した．結果として，正常者が紫色に塗る部分を，色覚異常をもつ被験者の場合は青色系統で塗る傾向が示唆された．また，1 型と 2 型の区別は，正常者が緑色
または茶色で塗る部分を，明るい色で塗るか暗い色で塗るかにより区別できる可能性が示唆された．
	  今回の結果から，クレヨンの色使いから色覚タ
イプを推定できる可能性はあるが，1 つの描画のみで判断することなく複数の塗り絵により総合的に判断する必要があることが示唆された．
	
  最後に，幼児や児童の絵画における色使いから推定した色覚特性が診断とならないように細心の注意をはらわなければならない．また，この情報の取り扱いに関しても同様であり，どのような対応を行っていくかは，更なる今後の課題であろ
う．
参考文献	
 
1)	
 S V. C. Smith and J. Pokorny : Spectral
sensitivity of the foveal cone photopigments
between 400 nm and 500 nm. Vision Res. 15(1975) 161-171

Supplement 195

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

シミュレーションに基づくバリアフリーパレットの比較評価
A comparative study of barrier-free palettes
using dichromatic simulation
坂本隆

Takashi Sakamoto

産業技術総合研究所

Keywords: 色覚異常，シミュレーション，色分布．
１．はじめに色覚異常を有する者にも容易に識別することができる複数の色を用いて構成されるバリアフ
リー・カラーパレットが，近年，幾つか提案されている．本稿では，カラーパレットの sRGB 値が公開されている Tol (2012), Krzywinski et al.
(2012), Ito et al. (2015) の３つのバリアフリーパ
レットを比較対象とし，バリアフリーパレット構
成色が，1 型 2 色覚と 2 型 2 色覚に対しどのように見えているのか，均等色空間を用いて色分布を比較したので報告する．
２．調査対象（カラーパレット）
2.1 Tol (2012)
Tol (2012)によって報告されたカラーパレット
は，明るい 2 色，暗い 3 色，中間の明るさの 4 色の，計 9 色で構成される．Tol (2012)はオランダ
空間研究所（SRON）の技術文書として公開されており，カラーパレットの sRGB 値も Tol (2012)に明記されている．
2.2 Krzywinski et al. (2012)
Krzywinski et al. (2012)のカラーパレットは，1型 2 色覚や 2 型 2 色覚によって，ブルー寄りに知覚される 5 色，イエロー寄りに知覚される 5 色，
どちらにも属さない 5 色の，計 15 色で構成される．これらの色は， 2 色覚者が，青みおよび黄みという色属性を知覚可能であることを考慮し，選択されている．Krzywinski et al. (2012) のカラーパレットは，生体データの可視化シンポジウム（Biovis 2012）で提案され，彼らのポスターに
sRGB 値 が 記 載 さ れ て い る ． た だ し 幾 つ か の
sRGB 値が間違っていると推測される（例示されたカラーパレットの色と sRGB 値が一致しない）： No.5 の sRGB 値は(255, 182, 119) ではな

National Institute of Advanced Industrial
Science and Technology (AIST)

く (255, 182, 219)に修正すべきである．同様に，
No. 13 は(219, 209, 0) から (219, 109, 0)へ
sRGB 値を修正すべきである．また，Krzywinski
et al. (2012)のカラーパレットは，Biovis 2012 のProceedings の論文には記載がないので注意が必要である．
2.3 Ito et al. (2015)
Ito et al. (2015) のカラーパレットは，9 色のアク
セントカラー，7 色のベースカラー，4 色の無彩
色の，計 20 色から構成される（その他に，ベースカラーのうちの 2 色に対する可換な色も提案されているが，これらを用いた場合も色数は 20 色となる）．Ito et al. (2015) のカラーパレットは当
初，日本語の文献（伊藤ら (2013) ）でのみ報告されていたが，2015 年の AIC2015（東京）において，伊藤自身によって英語で報告がなされた．
３．調査対象（シミュレーション手法）
3.1 Brettel et al. (1997)
Brettel et al. (1997)は， 1 型 2 色覚と 2 型 2
色覚の見え方を，RGB 画像を用いてシミュレーシ
ョンする方法を報告している．彼らは，Graham &Hsia（1958）が報告したユニラテラルな色覚（片目は 3 色覚，もう片目は 2 色覚）を有する被験者
実験の結果に基づき，575 nm を黄色，475 nm を青色と定め，この 2 色および（無彩色として知覚される）等エネルギー線を含む 2 つ折れの平面（縮退面）を RGB 空間内に想定し，その縮退面の RGB値を用いてシミュレーション画像を生成している．
3.2 Viénot at al. (1999)
Viénot at al. (1999)も，RGB 画像を用いて 1 型 2
色覚と 2 型 2 色覚の見え方をシミュレートするが，RGB 空間内に想定する縮退面の設定の仕方がBrettel et al. (1997)とは異なる．Viénot at al.
(1999)は， (255, 255, 0)すなわち RGB 色空間のSupplement 196

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日本色彩学会誌

黄原色と，(0, 0, 255)すなわち青原色含む平面をそのまま縮退面と想定し，この平面上の RGB 値を用いてシミュレーション画像を生成する．
3.3 Maekawa & Ito (2008)
Maekawa & Ito (2008)のシミュレーション手法は，Adobe Photoshop CS4 以降のバージョンに採用されているが，現時点ではシミュレーション
手法について記した文献は存在しない．唯一，ウェブサイトに概要が記されているのみである[6]．
彼らの手法の特徴は，シミュレーション画像を 1型色覚者（強度）と 2 型色覚者（強度）が確認して，シミュレーション前後で色が変化して見える割合を最小限に減らしたことである．逆に言えば，
どのシミュレーション手法も，2 色覚者の見えを再現しているにも関わらず，変換の前後で 2 色覚にも色が異なって見えるということである．
４．従来手法
これまで多くの研究報告が，2 色覚者が知覚する色を評価するために，評価の対象となる色を，３節で紹介したシミュレーション手法などを用いて RGB 値に変換し，さらにこれを CIELAB 色
空間や CIELUV 色空間などの均等色空間に適用して， 2 色覚者が知覚する色を評価してきた．
図１はこうした従来手法に則って，Tol (2012)のカラーパレットを，３節で紹介した３つのシミュレーション手法で 2 色覚の色の見えに変換し，されにこれを CIELAB にプロットしたものである[7]．図中の B が Brettel et al. (1997)を，図中の C が Viénot at al. (1999)を，図中の D がMaekawa & Ito (2008)のシミュレーション手法
によって推定された 1 型 2 色覚と 2 型 2 色覚の色の見え方を示しているが，特に a*b*平面の分布が互いにかなり異なっていることが観察される．
この結果は，シミュレーション手法の選択（優劣）以前に，シミュレーションで算出した RGB
値は，射影面を単平面か 2 つ折り平面と仮定している時点で近似が入っており，これを CIELAB
色空間などの均等色空間にプロットしても，色分布を正しく評価できないことを示している．
また CIELAB 色空間は，標準観測者（つまり 3色覚者）の色覚特性に基づく均等色空間（色差空間）であり，例えばシミュレーションが 2 色覚者の見えを正確に再現しているとしても，3 色覚者の均等色空間（色差空間）が即適用できるのかど
うかについて，慎重な検討が必要であろう．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

５．提案手法
本稿では，既存のシミュレーション手法，および CIELAB 色空間や CIELUV 色空間などの 3 色覚者を対象とする均等色空間を用いずに 1 型 2 色
覚者や 2 型 2 色覚者が知覚する色を評価する手法を用いた[7]．
提案手法は錐体色空間 LMS の中で直接，色を評価する．ただし LMS 色空間は XYZ 色空間と同じように知覚的な均等性が確保されておらず，色差も定義できない（つまり均等色空間ではない）．
そこで LMS の３軸に対して，Y から L*軸を求める際の非線形変換を同じように施して，疑似的な均等色空間 L#M#S#を構築し，その中で 2 色覚者が知覚する色を評価することを試みた．
図２は，疑似的な均等色空間 L#M#S#を用いて，Tol (2012)，Krzywinski et al. (2012)，Ito et al.
(2015)のカラーパレットをプロットしたものである[7]．赤色で囲んだ部分はパレットの色差が小さく，識別し難い色であることを示している．
図２で示した評価の妥当性を確認するためには，視覚実験が必須であり，今後の課題である．
参考文献[1] P. Tol, Colour Schemes, Technical note,
SRON/EPS/TN/09-002, 2012.
[2] M. Krzywinski, et al., “Getting into
visualization of large biological data sets,” in
2nd IEEE Symposium on Biological Data
Visualization (BioVis2012), Seattle, WA, 2012.
[3] Ito, K., et al., Establishment of a Model Colour
Palette for Colour Universal Design,
Proceedings of AIC2015, 298-303 (2015).
[4] H. Brettel, et al., “Computerized simulation ofcolor appearance for dichromats,” The Journalof the Optical Society of America A, vol. 14, no.
10, pp. 2647-2655, 1997.
[5] F. Viénot, et al., “Digital video colourmaps forchecking the legibility of displays bydichromats,” Color Research and Application,
vol. 24, no. 4, pp. 243-252, 1999.
[6] M. Maekawa and K. Ito, (2009, May),
http://jfly.iam.u-tokyo.ac.jp/color/CUD_checker/[7] T. Sakamoto, “A meta-analysis of color palettes
for protans and deutans: The problems withusing dichromatic simulations”, 23rd Color andImaging Conference (CIC23), Darmstadt, 2015
(in press).

Supplement 197

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図１ A: Tol (2012)のカラーパレットの色分布．（左図は a*b*，右図は b*L*）．これらの色に対し，
B: Brettel et al. (1997)を，C: Viénot at al. (1999) を，D: Maekawa & Ito (2008)を適用した[7]．

Supplement 198

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図２ 疑似均等色空間 L#M#S#にカラーパレット［A: Tol (2012)，B: Krzywinski et al. (2012)，C: Ito et al.
(2015)］の各色を分布させた（左図は M#S#，右図は L#S#）．赤丸は色差が小さい色同士を表す[7]．

Supplement 199

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

一般色覚者と色弱者の彩度差知覚に関する研究
COMPARISON OF PERCEIVED SATURATION DIFFERENCE
BETWEEN COLOR ANOMALOUS AND NORMAL OBSERVERS 
佐々木勇太
田代知範
石川智治
阿山みよし


Yuta Sasaki
Tomonori Tashiro
Tomoharu Ishikawa
Miyoshi Ayama

Utsunomiya University
Utsunomiya University
Utsunomiya University
Utsunomiya University

宇都宮大学
宇都宮大学
宇都宮大学
宇都宮大学

Keywords: 彩度知覚特性，一般色覚者色弱者.
1. はじめに 色弱者の色覚メカニズム研究が進み分光感度特性から遺伝子構造まで解明されている[12]．また，その特性に基づいた色の見え方モデルが構築されている[3]．近年の研究では，色覚バリアフリーの考え方に基づいた，色弱者用の色補正表示法の開発が盛んである[4]．
 望月らは，色覚バリアフリー研究の一環として，色の補正表示モデルと，そのモデルを用いた色強調システムを構築した[5]．陳らは望月らの色強調手法により色変換した画像の好ましさ評価実験を 18 名の色覚異常者に対して行った[6]．その結果，赤系画像では色変換の効果があるが，緑系画像では効果が無いことを明らかにした．
 陳らの研究では，色強調度ωとして実験者が設定する 5 種類しか用いていなかった．本来の望月らのモデルに従うのであれば，個人の色覚に合わせてωの値が設定される必要がある．しかし，各個人に最適なωを求める手法は確立されていな
い．
 本研究では，2 色覚者及び異常 3 色覚者の彩度知覚特性を測定し，一般色覚者と比較する事を目的とする．彩度のみが異なる 2 つの有彩色刺激の知覚的彩度差を定量化出来れば，各被験者に最適なωを求められる．彩度差評価の尺度としては，明度差の異なる無彩色刺激対を用いる．先行研究
において数名の色弱者のデータを収集したが，1型色覚者は 1 名であった[7]．そこで本研究では色弱の被験者数を増やして実験を行った．

2. 実験
2.1被験者
本実験の被験者は一般色覚者 9 名1 型色弱者 4名,2 型色弱者 7 名で測定を行った．また,全被験者に対して，石原式色覚検査表，D-15，アノマロス
コープによる色覚検査を行った.

2.2実験環境 実 験 ブ ー ス の 大 き さ は 180cm × 120cm ×
210cm である．側面と上方をマンセル表色系 N5相当の布で覆い，実験時は消灯した．ディスプレ
イは SUMSUNNG 社製 SyncMasterXL24 を用いた．ディスプレイからの視距離は約 120cm である．被験者には，ディスプレイに提示された刺激に対してキーボード操作で回答させた．
2.3 刺激 彩度知覚の検討なので，人間の色知覚を比較的よく表している CIELAB 均等色空間上で刺激を作成する．a*b*平面上で，なるべく赤，緑，青，
黄の 4 色相ごとに，彩度が一定間隔で変化する点を求めた(図 1)．次に，図 1 の各有彩色の点となるべく等彩度で，明度軸 L*方向にのみ変化するよ
うな L*a*b*の値を求めて RGB 値に変換し，Look-Up Table を作製した．これを LUT と呼ぶ．
図 2 に L*a*面でプロットした赤系 LUT を示す．
120

90
80
70
60
50
㻸㻖
40
30
20
10

㼅㻟
80
40

㼎㻖

㼅㻞

㻳㻟

㻾㻜㻘㻌㼅㻜㻘㻌㻳㻜㻘㻌㼛㼞㻌㻮㻜

㻮㻝
㻮㻞

-80
-120
-100

㻾㻟

㻾㻝

㻳㻝

0
-40

㻾㻞

㼅㻝
㻳㻞

-50

0

50

100

㼍㻖

図 1 実験刺激の基準点

R1-LUT
R2-LUT
R3-LUT
R1
R2
R3
10

30

㼍㻖

50

70

図 2 赤の LUT

2.4 彩度差マッチング実験
 各被験者が色相ごとに等明るさに知覚する色刺激群を、明るさマッチング実験により求めた。
これらを用いて実験を行った．図 1 の直線上で隣り合う LUT 上に存在する色刺激を対とし，有彩色刺激対の彩度の差を無彩色刺激対の明度の差とマッチングさせた．

Supplement 200

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2.4.1 実験刺激
 提示画面例を図 3 に示す．無彩色刺激対の一方はレベル値 128 のグレイ(以降，基準グレイ)で固定され，もう一方は可変(以降，可変グレイ)である．被験者の回答により，無彩色刺激の明度差が増減する．
Gray > Color [6]key, Gray < Color [4]key.

㻮㻝㻮㻞

有彩色刺激対
(固定)

基準グレイ
(固定)

図 3 実験刺激提示画面例
2.4.2

図 4 彩度差マッチング実験結果

実験手順

被験者には,5 分の暗順応後に図 3 のような実験画面を提示し,「有彩色刺激対と無彩色刺激対を比較
して,どちらの差が大きいか」を回答させる．被験者への説明には「明度」，「彩度」の単語は用いな
かった．
2.4.3 彩度差マッチング実験結果と考察 実験結果は，基準グレイと可変グレイの明度差を⊿L*として，色相ごとにまとめた(図 4)．図 4の縦軸が⊿L*，横軸は刺激対を表す．一般色覚者,1 型色弱者,2 型色弱者それぞれの結果を平均し，比較する．一般色覚者平均を示す棒グラフ上の線
は標準偏差を表す．色弱者平均を示す棒グラフ上の数字は，色弱者平均の⊿L*を一般色覚者の⊿L*の平均で割ったものである．
 赤，緑系刺激における実験結果は，色弱被験者の彩度差評価は一般色覚者よりも概して小さくなった．また，一般色覚者平均と 2 型色弱者平均
では，検定により赤系刺激対全てと緑系刺激対
G1vsG2 では有意水準 1%で有意差が見られ，緑系刺激対 G0vsG1 では有意水準 5%で有意差が見られた．黄，青系刺激では一般色覚者平均と 2 型
色弱者平均では有意差が見られず，1 型色弱者平均も⊿L*の値が一般色覚者平均の標準偏差内に収まった．これらの結果は前述の色の見え方モデ
ルから考えると色弱者の傾向と一致している．しかし，1 型色弱者平均の結果をみると，R0vsR1，
G0vsG1 において一般色覚者平均とあまり変わらない値となっている．1 型被験者が比較的弱度の色弱であった可能性が考えられる．

3．まとめと今後の展望
 色覚モデルとの一致が見られたことから，無彩
色刺激の明度差で彩度差を定量的に扱う手法の有効性が示唆された．
 現段階では色弱者のデータが少ない．さらに多くの被験者での測定が必要である．

参考文献
1) 池 田 光 男 : 「 色 彩 工 学 の 基 礎 」 , 朝 倉 書 店(1980)187-248
2) Neitz J and Neitz M.: The genetics of normal
and defective color vision. Vision Res. 51-7,
pp.633–651 (2011).
3) Brettel H. et al. : Computerized simulation ofcolor appearance for dichromats. J. Opt. Soc.
Am. A 1997; 14: 2647–2655.
4)小寺宏曄:分光応答モデルによる２色型色覚に対応した視えの改善. 日本色彩学会誌, 36-4,
pp.267-276 (2012).
5)Mochizuki R. et al.: Color-weak correction by
discrimination threshold matching, Proc. of
CGIV, pp.208–213 (2008).
6)Chen Y-C. et al.: Preference for Color
Enhanced
ImagesAssessedby
Color
Deficiencies, Color Res. & Appl., 39-3,
pp.234-251 (2014).
7)Orihara C. et al.: Comparison of perceived
saturation difference between color anomalousand normal observers, Proc. Of ACA2013
Thanyaburi, CD-ROM (2013).

Supplement 201

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色覚バリアフリー照明下における石原式検査表の見えの分析（Ｄ型）
Analysis of deuteranopic views of Ishihara color plate underbarrier-free illumination
田村 繁治
坂本
隆

Shigeharu Tamura
Takashi Sakamoto

産業技術総合研究所
産業技術総合研究所

AIST
AIST

Keywords: 色覚障がい、LED 照明、石原式検査
色票、色覚バリアフリー
での物体色の値は文献[3, 4]と同じ手法で計算した。

１．はじめに色覚障がい者向けの物体色変換技術の１つとして、照明光源の分光スペクトルを操作し、混同
色を識別可能にする方法がある（色覚バリアフリー照明）[1, 2]。文献[3]では石原式検査色表（国際版 38 表、第 1 版）で、一般色覚者のみ読める
色票（No.11）について、文献[2]で提案したバリ
アフリー照明の効果を調べた。
今回は、D65 光源下では、一般色覚者と色覚障がい者とが、異なって読める 2 枚の色票を選び、D 型（理論的には 2 型 2 色覚）の色覚者には、本来の情報（数字）が、どのように見えているのか、
また、異なって読める場合の情報の様子を
CIELAB 色空間で調べたので報告する。特に、色覚障がい者の場合、色の区別を L* b*平面で行っているので、この観点から解析を行った。

３．結果

色票「57」の正答率はバリアフリー照明光下では 100%であった。昼光色下での正答率は 0%であった。まず、文字色、背景色として 5 点ずつ選び、
L* b*平面における文字色と背景色を図１に示した。「57」の情報についてプロットした場合、色覚障がい者にとっては昼光色の場合には文字色と背景色が類似の配置になっており、明度に差はあるが、数値的に小さく正しく読めていない（分離できない）と思われる。

２．実 験
使 用 し た 色 覚 バ リ ア フリ ー 照 明 は ３ 種 類 のLED から構成される。白色 LED（465 nm と 560 nmとにピークを有する）：350 ルクス、赤色 LED（635
nm にピークを有する）：200 ルクスおよび青色
LED（470 nm にピークを有する）：100 ルクス。
石原式検査色票は 75 cm 離れた場所から観察した。一般色覚者には「57」と色覚障がい者には「35」と異なって読める No.5 を選んだ。被験者には、
予めアロマノスコープでの診断によって 2 型 2 色
覚者と判明している 4 名にお願いした。
石原式検査式表は、基準となる測色値が公開されていないので、代替手段として、sRGB モードを有するスキャナーで、色票を構成する色ドットを構成する色ドットの D65 光源下での CIELAB 値を算出した。そして、色覚バリアフリー照明光下

図１ 一般色覚者には「57」と読める検査色票の、
2 型 2 色覚者が認識している文字色と背景色の L* b*平面における配置。2 型 2 色覚者には「35」と認識されていると推測する。
（D65 標準光源環境でのシミュレーション）
これを、バリアフリー照明光下で今回選んだ 10
点について「57」の軌跡を調べたところ、文字色
5 点、背景色 5 点との、位置関係から、正しく認Supplement 202

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識できているものと推測される（図２）。

図２ 一般色覚者には「57」と読める検査色票の、
2 型 2 色覚者が認識している文字色と背景色の L* b*平面における配置。
（バリアフリー照明環境でのシミュレーシ
ョン）

図４ 2 型 2 色覚者には「35」と読める検査色票
検査色票の文字色と背景色の L* b*平面における配置（バリアフリー照明環境でのＤ型シミュレ
ーション）
４．まとめ

図１、図２で調べたことを、同様の手法を利用して、「35」の軌跡について調べた。図３に示した文字色 5 点、背景色として 5 点との位置関係から、D65 光源下で数字パターンとして認識でき、
図３は「35」であると推測される。一般色覚者には「35」では無く「57」と認識されている。

D65 標準光源下では 2 型 2 色覚者（D 型）には正しく別々のパターンに識別される色票のパターンが、あるバリアフリー照明下では同じに識別できた理由について CIELAB 値を利用して考察した。文字色と背景色の L* b*平面における配置関係から理由を説明することができた。P 型の色覚者につては今後検討する。P 型の色覚者の場合、
赤色光の一層の照度が必要との知見を得ている。
本研究は科研費（日本学術振興会 基盤研究
（Ｃ）23611054）の助成を受けて行われた。
文

図３ 2 型 2 色覚者には「35」と読める検査色票の文字色と背景色の L* b*平面における配置。
（D65 標準光源環境でのシミュレーション）
バリアフリー照明を使用すると、2 型 2 色覚者には図３で示したパターン（「35」であると推測）
は図４のようになり、文字と背景の位置関係から「35」とは読めていないと推測される。被験実験
では全員が「57」と答えた。

献[1] Shinoda H, Kanamori A. Lighting system forcolorblind person. JP2008047465, 2006.
[2] Tamura, S., Okamoto, Y., Nakagawa, S.,
Sakamoto, T and Shigeri,Y : Practical color
barrier-free illumination for deuteranopia using
LEDs : Color Research & Application 40:
218-223 (2015).

[3] 坂本隆、田村繁治：特殊 LED 光源下における石原色覚検査表の見えの分析（2 型 2 色
覚について）、日本色彩学会誌、38、428-429（2014）.
[4] Sakamoto, T and Tamura, S. : Why Special
Illumination
Conditions
Yield
BetterDistinction of Panel D-15 Test for Color
Vision Defects: ACA 2014 Conference
Proceedings, 260-263 (2014).

Supplement 203

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

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長時間両眼に異なる色刺激を呈示した際に得られる順応効果の傾向
Effects of adaptation obtained by presenting a long time different
color stimuli to both eyes
渡邊智章Tomoaki Watanabe

川島祐貴

Yuki Kawashima

永井岳広

Takehiro Nagai

山内泰樹

Yasuki Yamauchi

山形大学大学院
理工学研究科
山形大学大学院
理工学研究科
山形大学大学院
理工学研究科
山形大学大学院
理工学研究科

Graduate School of Science andEngineering， Yamagata University
Graduate School of Science andEngineering， Yamagata University
Graduate School of Science andEngineering， Yamagata University
Graduate School of Science andEngineering， Yamagata University


Keywords: 色順応，眼間転移，色覚メカニズム，
高次メカニズム，ユニークイエロー．

れる結果は減少，変化なし，増加の 3 つである．
この仮説が正しいものかどうか調べるために，予備実験を行った．実験は赤と緑のカラーシート
１．はじめにを用い，両眼に異なる色情報を与えた時の順応効
 私たちの色覚は 3 つのレベルに分けられている． 果を調べた．実験は，赤と緑のカラーシートを貼
1 つ目が錐体のレベル．2 つ目が錐体から送られり付けたゴーグルを用い，左眼：右眼で赤：赤，
た信号を統合する反対色メカニズムのレベル．3
緑：緑，緑：赤，赤：緑となる４つの異なる順応
つ目がその先にある脳の高次部位によるレベル
条件を用いた．
である．
各順応条件の結果を比較すると，両眼同じ色刺色順応はその中でも初期のレベルである錐体激で順応した場合と比べ，減少した被験者，変化によって引き起こされていると言われており，単がなかった被験者，増加した被験者がみられ，予眼性を有するものであるとされてきた．しかし，
想と同じく 3 つの結果が得られ，色順応の生起にNeitz らの研究 1)および 島倉らの研究 2)によっては高次過程が関与しているという報告を支持す
長時間または長期間片眼で色順応を行うことにる結果となったとともに，各眼の見えに影響を与よる色残効の眼間転移性が報告された．これらのえるような高次過程が存在する可能性も示した．
結果は色順応には両眼性を有する効果があるとしかし，予備実験では各被験者が 1 セットしか
ともに，色順応の生起に視覚における高次過程が実験を行っておらず，さらに実験を追加し，その関与していることを示唆する．
傾向を調べる必要があった．
この報告の通り，色順応に高次過程が関与し，そのため，本研究では各被験者に対して 3 セッ
両眼性を有しているならば，左右眼で反対色となトの実験を行い，両眼に異なる色刺激を呈示した
る色刺激を長時間呈示することで左右眼それぞ際にどのような順応効果の傾向が各被験者でみれに色順応による残効が眼間転移し，色順応の効られるかを調べ，色順応と高次メカニズムの関連
果が減少する(打ち消される)結果が予想される．
性について調べることを目的とする．
先行研究では非順応眼は眼帯などで覆われていた．そのため，両眼視レベルの作用だけではな
２．実験
く，左右眼で異なる見えの状態において作用する 今回の実験では両眼に異なる色情報を与え，色ような左右眼それぞれ単独の高次過程の存在を順応することでどのような順応効果が得られる仮定した．また，島倉らの研究では残効が眼間転のかとともに，複数回実験を行うことによって実移した際に残効の色相が反転したという結果も際にどのような傾向がみられるのかを両眼に同報告された．この結果も考慮すると，左右眼で異じ色情報を与えた場合のユニークイエローのシなる色刺激を呈示した場合と左右眼で同じ色刺
フト量と比較することで調べた．
激を呈示した場合の結果を比較した際に予想さSupplement 204

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２．１ 順応装置
被験者には図 1 に示すようなゴーグルに赤(x=0.62,y=0.33)または緑(x=0.28,y=0.56)のカラーシートを貼り付けたものを装着してもらい，色順応を行った．
 左眼：右眼で赤：赤，緑：緑，緑：赤，赤：緑の順番に全 4 パターンのゴーグルを装着した．

図 2．測定用ブースのイメージ
２．４ 被験者
 被験者は山形大学の 20 代男性４名で，うち正常色覚者が 3 名，1 型 3 色覚者が 1 名であった．

図 1．順応用ゴーグルの例(赤：緑)
２．２ 実験方法
 まず被験者は順応を行う前にプログラマブル
光源を用いて，ユニークイエローの測定を右眼で行った．その後，ゴーグルを装着し，机上に照明が設置された空間で 4 時間過ごし（順応状態），
その後再びユニークイエローを右眼で測定した．
各被験者の順応前後のユニークイエローのシ
フト量を各順応条件（赤：赤，緑：赤，緑：緑，
赤：緑のゴーグル）で比較し，両眼に同じ色を呈示した場合と両眼に異なる色を呈示した場合の順応効果の違いを調べた．
また，毎日連続でゴーグルを使って色順応することで Neitz らの研究で報告された長期色順応の効果が結果に影響を及ぼす可能性を考慮し，各眼に反対色が順番に呈示されるように装着するとともに，各順応条件の実験には 1 日以上の間隔を設けた．
２．３ 測定方法
 ユニークイエローの測定は図 2 に示すような暗幕で覆われたブース内で行われた．
被験者は各測定において，3 分間の暗順応を行った後，ブース外に設置されたプログラマブル光源から呈示されるテスト刺激をユニークイエロ
ーになるように 10 回調整した．
 測定時のテスト刺激の網膜照度は約 150td に設定された．また，測定時のテストの刺激の開始波
長は約 550nm と約 620nm を 5 回ずつ交互に呈示
した．

３．結果
 各被験者の 3 セットの結果を図 3 に示す．各グ
ラフは左から順に赤：赤，緑：緑，緑：赤，赤：
緑のゴーグルの結果を示している．グラフの縦軸
は順応前後のユニークイエローのシフトを表しており，上にグラフが伸びていると順応後にユニークイエローが長波長側にシフトしたことを示し，下にグラフが伸びていると短波長側にシフトしたことを示している．各被験者の各セットの比較結果を表 1 にまとめた．
表 1．各被験者の各セットの比較結果

図 3 と表 1 を見ると K.H の緑：緑と赤：緑を比較した際に緑：緑に比べて赤：緑のシフト量が減少する傾向が見られた．また，K.N の緑：緑と赤：緑を比較した際に緑：緑に比べて赤：緑のシ
フト量が増加する傾向がみられた．
 しかし，K.H は 3 セット目，K.N は 2 セット目の緑：緑と赤:緑の比較結果に有意差が見られなかったため，有意な一貫した傾向を持つ被験者はみられなかった．

Supplement 205

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図 3．各被験者の 3 セットの実験結果

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 また，一貫した傾向を示した被験者は見られなかったが，1 セットから 3 セット目までを通して徐々に比較結果が逆転していくような被験者がみられた．K.N の赤：赤と緑：赤について比較す
ると，1 セット目では緑：赤の方がシフト量が多いが，2 セット目では有意差なし，3 セット目では赤：赤の方がシフト量が多くなっており，実験
試行数とともに大小関係が逆転していた．
４．考察
 図 3 および表 1 より各被験者の結果を見ると，全セットにおいて有意な一貫した傾向がみられた被験者はいなかったが，予想していた減少，変化なし，増加という結果のうち減少と増加の傾向を示した被験者がみられた．
今回，一貫した傾向がみられなかった要因として考えられるものは 2 つある．
1 つ目は今回の実験では被験者が 4 時間順応している間のタスクや制限は特に設定しておらず，
机上に照明が設置された空間で過ごしてもらうというものであった．そのため，4 時間の間の過ごし方に差が生じ， 4 時間の間に与えられる順応のための輝度刺激の総量が各条件において，同一被験者内においても均一でなかったため，被験者
内および被験者間での結果にばらつきが生じたことが考えられる．
 2 つ目が残効の眼間転移である．今回の実験では，ユニークイエローの測定は順応の前後に右眼でしか行わなかった．そのため，順応後の各測定において，各被験者の結果に残効の眼間転移が実際にはどのように作用していたのかが明らかではない．
今回の実験結果の一貫性の無さおよび結果のばらつきから，各被験者内の結果において，逆の色相の残効が転移していた場合とそうでない場合があったのではないかと考える．もし，そうであったとすると，シフト量の大小関係が徐々に逆転した被験者の結果も含め，各結果は今回仮定していた両眼視レベルの作用だけではなく，左右眼で異なる見えの状態において作用するような左右眼それぞれ単独の高次過程によって予想されるものであったため，結果にばらつきがあったとも考えられる．
その場合，減少，増加傾向を示した被験者の結果も含めて色順応は単眼性のものではなく，単眼での順応効果が他眼に対しても影響を与えるよ
うな高次のメカニズムを介する両眼性のもので第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）あるという仮説を支持する結果であったと考えられる．
今後，各被験者の残効の眼間転移の特性を調べ，その結果とともに今回の実験の結果を再度考察する必要があると考えられる．
５．結論
 両眼に異なる色情報を与えた際の順応効果について実験を 3 セット行い，その傾向を調べたが，予測していた通りの結果および傾向を示す被験者がみられた．一貫した傾向が見られなかった結果についても，各被験者内で逆の色相の残効が転移していた場合とそうでない場合があったと考えた際に，仮定していた左右眼で異なる見えの状態において作用するような左右眼それぞれ単独の高次過程によって予想される結果であった．そのため，色順応が両眼性のものであるとともに色順応の生起に視覚の高次過程が関与しているという報告を支持する結果であった．
６．今後の課題
 片眼の長時間順応実験を行い，他眼への残効の眼間転移に関する各被験者での残効の特性を調べることで，今回の実験結果との関係を明らかにする必要がある．
 また，今後同様の実験を行うにあたって，被験者に対して刺激として入る輝度がなるべく統一できるような実験パラダイムを設定することが重要であると考える．
参考文献
1) J. Neitz, J. Carroll, Y. Yamauchi, M. Neitz，and D. R．Williams. Neuron, 35, (2002) 783–792
2) 島倉, 坂田. 長時間順応により高次過程で生じる色残効の反対色特性. 日本色彩学会誌, 33(1),(2011) 14－25.

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第 ５ 号　　（２０１５ 年）

デジタルコンテンツにおけるカラーユニバーサルデザインの研究
Study of Color Universal Design in Digital Contents
田中未紗
竹田 翼
竹俣一也
桜井将人

Misa Tanaka
Tsubasa Takeda
Kazuya Takemata
Masato Sakurai

Kanazawa Institute of Technology
Kanazawa Institute of Technology
Kanazawa Technical College
Kanazawa Institute of Technology

金沢工業大学
金沢工業大学
金沢工業高専
金沢工業大学

Keywords: カラーユニバーサルデザイン，色覚特性，ゲームソフト．
１．はじめに小学校で義務付けられていた色覚検査は，2003
年度の学校保健法改正によって定期健康診断から除外された．そのため，就職・進学に臨むまで自らが少数派色覚者であることを知らず，進路変更を余儀なくされる場合もあるという 1)．そこで，本研究はこのような状況を改善するための一助になることを目的に，少数派色覚者（色弱者）も含めて楽しめるゲームソフトを制作する．また，教育現場においてこのゲームを通して少数派色覚者である可能性のある方々に色覚検査をすすめることができないものかについても検討する．

疑似体験し，得ることができる情報に差があるかを調査してみた．調査においては伊藤光学工業製の色
弱模擬フィルタバリアントール（P・D 複合型のメ
ガネタイプ）を活用した 3)．本製品は一般色覚者が色弱者の色判別の不自由さを体験するための支援ツールである．その仕様は P 型強度色覚（１型２色覚）と D 型強度（２型２色覚）の色の見分けにくさを一度に合わせて体験できるとなっている．

(1) 実験１：郊外のショッピングセンター
許可を得て施設内を，バリアントールを装着しながら歩いてみた．避難経路図内に示されている
消火器設置場所において，黒に近い背景色に消火器設置場所を示す赤い点が，バリアントール装着
時は視認しづらかった．

２．少数派色覚者の生活環境の調査
ヒトは分光特性の異なる３つの錐体を持っている．錐体には L 錐体(赤錐体)，M 錐体(緑錐体)， S
錐体(青錐体)の３種類がある．この３種類の錐体を有する３色覚の者を，多数派色覚者（一般色覚者）という．また L 錐体(赤錐体)または M 錐体(緑錐体)のどちらかを持たない２色覚の者を，それぞれ P 型
色覚者，D 型色覚者という．さらに P 型色覚およびD 型色覚にはそれぞれ分光特性の程度に差がある．
少数派色覚者のほとんどは P 型強度色覚（１型２色覚）
・P 型弱度色覚・D 型強度色覚（２型２色覚）・D 型弱度色覚の範疇にあり，日本人男性の場合その割合は全体の 5 %を占める．日本人女性に関しては0.2％である 2)．
色覚の多様性に配慮した「カラーユニバーサルデ
ザイン」の必要性が各方面で叫ばれるようになり，
公共的な場所においては色覚の多数派・少数派でも得ることができる情報にはそれほど差がないように改善されつつある．そこで，本研究では少数派色覚者である方々にも楽しむことができるゲームソフトの開発の必要性を検討するために，少数派色覚者を

図１ バリアントールを装着しながら避難経路図を確認している様子(2) 実験２：駅の乗車券自動発券機
上記と同様に許可を得て鉄道駅構内を歩いてみた．比較的古い自動発券機において，金額を示す赤い文字が，バリアントール装着時は視認しづらかった．図２（a）がオリジナル画像，図２（ｂ）がバリ
アントール装着時の見え方である．
バリアントールを利用して疑似的ではあるが少数派色覚者を経験してみた．身近な生活において正し

Supplement 208

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い情報を得ることができない場合もあることが分かった．上記実験１については社会が少数色覚者への配慮をさらに深めることが必要である．実験２についても同様なことが言えるものの，少数色覚者も特定に色についての識別が難しいことも自覚しておくことで回避できる場合もあるのではないかという感触を得た．それゆえに早期に色覚検査を受ける機会の得ることは重要であるという考えに至った．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）(1) シューティングゲームの制作と試行
一般的な２次元シューティングゲームである．自機を操作しながら全方位に移動・射撃できるようになっている．敵からの攻撃弾を２種類用意した．片方は赤(色の数値表示 RGB 255.0.0)、もう片方は黄(色の数値表示 RGB 255.255.0)である．背景色を茶(色の数値表示 RGB 93.85.36)に設定する．これによりゲームプレイヤーが少数派色弱者の場合，背景色と赤の弾が同化し赤の弾が見えづらくなる．敵からの攻撃弾は赤弾と黄色弾を同時に発射されるように設定する．少数派色覚者はゲーム中，黄の弾ばかりに対処する傾向になり，この動作からゲームプレイ
ヤーが色弱である可能性を見つける．図３がシューティングゲームの画面である．図中に矢印の部分に赤色の弾がある．

（a）オリジナル画像（a）オリジナル画像（ｂ）バリアントール装着時の見え方

３．カラーユニバーサルデザインに基づくゲーム
図２ 入金後の自動発券機の表示状態
ソフト
本研究ではゲームプレイヤーが少数派の色覚者であることに気づいていないならば，その検査を受けるきっかけになることを目論み，ゲームソフトを開発する．ゲームには以下の特徴を持たせるようにす
る．
①

対象者は色覚の多数派・少数派を問わず，誰もが楽しめるものとする．

②

対象年齢は園児から小中学生とする．

③

動作環境はタブレット端末からデスクトップ
パソコンまでにおいて動作する．

（ｂ）２色覚の見え方（Adobe Photoshop CC 2014の色弱シミュレーション機能を使用）
図３

シューティングゲームの画面試作したシューティングゲームを金沢市内の中学校文化祭に出展した．これは色覚の多数派・少数派に関係なく中学生に楽しんでもらえるかを確認するためである．そのため，ゲーム利用者には色覚等に関する説明はしていない．告知によりゲームを楽しむ気持ちを低下させてしまうことを考慮した．しSupplement 209

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日本色彩学会誌

たがって，単純にゲームを楽しみたい中学生が集まるものとなった．ゲームの評判はよく，一人で何度も挑戦する者が多く「楽しかった」など肯定的な感
想をほとんどであった．また、ゲームの難易度に関しても「丁度良い難しさだった」と評価され，適切と判断した．
ゲームに挑戦したのがほとんど男子生徒であり，少なくても少数色覚者が 5％程度含まれている可能性があった．しかし 2 色の弾の判断について違和感を唱える者は見当たらず，本ゲームでは色弱者の可能性を見出すことはできないと思われた．シューティングゲームは他のゲームに比べてゲーム中の瞬時の判断からの操作手順が多く，「単純操作ミス」と「色覚に関係する操作の遅れ」を区別することは難しいものと考えられる．

(2) 迷路探索ゲームの制作と試行
プレイヤーのボールを中央に配置し，迷路を案
内する 2 色のボール（赤と青）をスタートの部分に配置する（図４）．プレイヤーはどちらかのボールを選択し，そのボールを追いながらゴールまでたどり着く．グレー系の背景に赤色と青色のボールがある
場合，多数派色覚者は最初に赤色のボールに気づく．
一方，少数派色弱者は赤色のボールが見えづらく，そのため青色のボールを選択する．この仕組みでゲームプレイヤーが色弱である可能性を見つける．ガ
イドつき迷路ゲームにしたのは対象年齢を広く取ることができるようにしたためである．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

構成して繰り返し楽しんでもらえるように改良する．
繰り返しどちらの色のボールを選択するかの試行履
歴を取ることで，色弱の可能性を見つけることができるという感触を得ることができた．

４．まとめ
公共の場所における案内掲示板に，少数色覚者にとって情報が共有しづらい部分があることが分かった．特に災害関係の情報については早急に対応すべきである．また，駅などにある古い設備（電子案内板、券売機など）については適宜設備が置き換えられていくであろうが，少数派色覚者であることを自覚することで，対応可能な場合もあることが分かった．そのためにも色覚について思い当たることがあれば検査を受けるべきであろうし，児童・園児に対する早期の色覚検査は必要であろう．
色覚検査のアプリケーションは既に市場にあるが，それらは「色弱であることを判定する」という意図が強く娯楽性に欠ける．色弱等について関心がない者にとってその利用を避けたくなる．本研究では、
カラーユニバーサルデザインの観点から誰もがそのアプリケーションを楽しめ，さらに色弱の可能性がある場合は早期の色覚検査へと後押しできるもゲー
ムソフトを開発している． しかし，少数色覚者の方々に本ゲームソフトを検証していただく機会がほ
とんどないのが現状である．本学教員に１名該当される方がおり，その方に本ゲームソフトを体験していただいた．学校在学中に石原式色覚異常検査を集団検診させられたときの思い出から，我々の取り組
みを少数派色覚者の立場から評価してくださっている．さらに本研究で開発したゲームソフトを実践で利用可能なものに仕上げていきたいと思う．

プレイヤーのボール

謝辞

図４

迷路探索ゲームのスタート画面制作した迷路ゲームを金沢市近郊の自治体の科
学系イベント「科学のまち・つばたスペシャルイベ
ント」に出展した．迷路ゲームを体験した全員から
楽しいという評価を得た．特に園児や小学生からは「ボールを追いかけるのがとても楽しかった」という評価を得た．ただし，園児などは 1 回だけゲームを楽しむということはせず，２回目もやりたくなる．
２回目は１回目に選択した色でない方を選択するという傾向にあった．この迷路ゲームを複数ステージ

本研究を遂行するにあたりアプリケーションの開発における先行事例などについて石川県工業試験場の前川満良主任研究員から貴重な情報を頂きました。ここに心より御礼申し上げます。

参考文献
1) 読売新聞：色覚異常「発見」遅れる 眼科医会調査，（読売新聞 2013年9月20日 記事）．
2) NPO法人カラーユニバーサル機構：
http://www.cudo.jp/ (2015年7月24日閲覧)．
3)伊藤光学工業株式会社：
色弱模擬フィルタ「バリアントール」の説明書.

Supplement 210

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

虹色混色キューブの光学解析
Optical Analysis of Rainbow Color Mixing Cube
宮﨑桂一
土屋幸治

Keiichi Miyazaki
Koji Tsuchiya

キュービクスデザイン
OPTIS Japan

Keywords: 色彩科学，学習支援，減法混色，色材，キューブ，虹色
１．概要
前回までの報告[1][2]で、図 1 の①ボックス型の混色キューブは単独として、③コアシェル型の混色キューブは積み上げることで、CMY→RGB→BLACK の混色関係の直感的理解の助けとなることを紹介した。一方、②コア型の混色キューブ（以後、虹色混色キューブと呼ぶ）は、見た目が美しいとの評価が得られたが、混色が美しく見えるメカニズムは解明できていなかった。

を用い、白色フェルトを背景に、未塗布面から撮像した(図２)。図２の 9 領域を測色した xy 色度（C,M,Y,R1,R2,G1,G2,B1,B2）を図３に示した。
全ての色相に渡ってほぼ均等に混色しており、混色した色度のバランスが良いことがわかる。

図３．虹色混色キューブの実測 xy 色度①ボックス型 ②コア型 ③コアシェル型
図 1．３種類の混色キューブ
本報告では、虹色混色キューブを測色解析と光学シミュレーションにより、美しく見える虹色混
色のメカニズムを解析した。
２．測色解析
虹色混色キューブの測色画像を 2 次元色彩輝度計（KonicaMinolta 製 CA-2000)で撮像をした。
照明としてマクベス標準光源（色評価用蛍光灯）

図２．虹色キューブの領域分割(未塗布面観察)

図３の Y+M→R1 の減法混色における L の変化に着目すると、混色後の R1（L=249）の L が、M（L=238）より大きく、むしろ混色後の輝度が高い。この一見矛盾に思える関係は、R１の位置に光源からキューブへの直接スペキュラー光が入射して起きているためであり、見た目には明るく高彩度の混色が美しさに寄与している。
次に、図４左（図２の G1 領域を拡大）の黄色
線の RGB プロファイルを図４右に示した。左方
向に向かって G だけ漸減（M 色材の吸収が増加）
するグラデーション（図３の G1→M 方向の色度変化）が見られ、これも美しさの要因となっている（同様に B1→Y、R１→C のグラデーションも存在する）。
一方、図５左は、虹色混色キューブの CMY 塗
布面（図２の反対面）から見た虹色混色キューブを示している。虹色混色は全く起きていないが、塗布面と未塗布面が混在した方向からの見え（図５右）が、３D 的な立体感のある混色を示していて美しさを感じさせる。

Supplement 211

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

表１．虹色混色キューブの混色モデル
照明
リア照明
塗布面

図４．G1 から G1 暗部領域（B2G1)～
黄色直線部分の RGB プロファイル
フロント照明未塗布面

CMY 塗布面観察
混在面観察
図５．虹色混色キューブの観察角度依存性

透過
Y
M
C
Y
M
C
C
M
Y

反射
M
Y
Y
C
C
M
M,Y
Y,C
M,C
M,Y
Y,C
M,C

混色
R1
R2
G1
G2
B1
B2
R3
G3
B3
R4
G4
B4

関係式
R1=YxMxM
R2=MxYxY
G1=CxYxYG2=YxCxC
B1=MxCxC
B2=CxMxM
R3=CxMxMxYxY
G3=MxCxCxYxY
B3=YxMxMxCxC
R4=MxMxYxY
G4=CxCxYxY
B4=MxMxCxC

４．虹色混色キューブの光学シミュレーション
これまで、測色結果を元に、虹色混色の美しさの要因について述べた。しかし、虹色混色キュー
ブが美しい最大の理由は、照明光の入射角度分布にあると報告者は考えている。図７は、照明条件

３．虹色混色モデル
虹色混色の現象は、ボックス型（図１①）の隣
接面混色(図６左)と異なり、CMY 透過光色とCMY 内部反射色の混色（図６右）で発生する。

a)リア狭角照明b)フロント照明
図７．虹色混色キューブの試写画像

隣接面混色
虹色混色
図６．混色モデルの違い
図２の混色６領域（R1,G1,B1,R2,G2,B2）と図４の暗部３混色領域（R3,G3,B3）を加えた９領域の虹色混色の関係を表１に示した。
ここで、(R1,G1,B1)と(R2,G2,B2)の違いは、図６
右の M と Y のどちらが透過か反射かによって２通りの混色色度が存在するためで、図３中で示した色度の違いとして現れている。

の異なる２つの虹色混色キューブの実写画像を示しているが、いずれも、図２の標準光源下での見えとかなり異なっており、照明光の影響が大き
いことがわかる。しかし、実測での照明解析は測定の精度確保も含めて難しいことから、今後のキューブ内の多重反射や散乱光等の解析にも有効な、光学シミュレーションで行うことにした。
光 学 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に は OPTIS 社(www.optis-japan.jp) の SPEOS を 使 用 し た 。
SPEOS は、物理ベースのスペクトル光線追跡に対応しており、光学製品で実績がある。
１）シミュレーション準備
CMY の色材分光特性の測色は、分光ゴニオフ
ォトメータ(村上色研製 GCMS4)で行った（図８）。

Supplement 212

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

250
Cyan
Magenta
200

Yellow

150
x
・
ｭ
・
ﾟ・
・
ｧ
・
100

50

0
390

440

490

540

波長

590

640

690

740

図８．CMY の分光ゴニオフォトメータ特性[1]標準光源照明相当 0-90°

照明モデルとしては、図９に示した以下の 3 種類、すなわち、図９[1]は図２②に近いマクベス標
準光源のリア照明、[2]は図７a)に近い太陽光のよ
うな強いスペキュラーのリア狭角照明、[3]は図７ｂ）に近い未塗布面からのフロント照明、を用いて、虹色混色キューブの見えを SPEOS でシミュ
レーション画像として可視化した。

照明光源
形状

[2]リア狭角照明 [3]フロント照明
0-10°
120-180°
図１０．光学シミュレーション画像

虹色混色
キューブ

５．まとめ
虹色混色キューブの美しさのメカニズムを測色と光学シミュレーションで解析した。立方体の３表面に CMY 層を塗布したシンプルな構造ではあるが、照明条件の影響を受けながら、様々な混色が生じていていることが、見えの美しさにつながっていることが確認できた。

[1]標準光源照明相当 0-90°

６．今後の課題
３種類の減法混色学習用の混色キューブを開発した。今後は、加法混色の学習用向けに、プリ
ズム分散光を利用したカラーキューブを開発し、最終的には、全ての混色方式に展開する。
[2] リア狭角照明[3] フロント照明
0-10°
120-180°
図９．照明入射角度分布２）シミュレーション結果と実測比較
図９の３種類の照明でシミュレーションした
画像を図１０に示した。いずれも３種類の試写画像（図２、図７）に近い虹色混色が再現できている。今回は、分光ゴニオ散乱特性までは組み込め
ず、ｘｙ色度での測色比較ができなかった。しかし、虹色混色の美しさの主要因が照明角度分布にあることを確認する目的には十分な精度でシミュレーションできたと考えている。

謝辞
本報告の測色に関する指導支援を頂いた、東京工芸大学の東吉彦准教授、（株）村上色研の鈴木
健一技術部次長らに感謝いたします。
参考文献[1] Keiichi Miyazaki: Development of transparent
tri-color cube to support learning color science, (2014),
J. Color Sci. Assoc. Jpn., 38(6)[2] Keiichi Miyazaki: Development of Three
Primary-color Transparent Cubes for learning
Subtractive Color Mixing Visually,(2015), Proc. AICTOKYO ‘15.

Supplement 213

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

配色嗜好を考慮した車いす用高視認性レインウェアの試作
配色嗜好を考慮した車いす用高視認性レインウェアの試作

落合信寿
長屋宏和





労働科学研究所
アトリエロングハウス
 高視認性衣服，車いす利用者，配色嗜好，レインウェア，試作．

１．はじめに
近年，職業場面における交通事故防止策の一環として，高視認性衣服（）の導入が注目されている．高視認性衣服とは，着用者の安全確保を目的に，蛍光色や再帰性反射材
を用いて視認性を高めた衣服である．路上等における危険作業従事者のユニフォームとして国際的に普及が進んでおり， 年には国際標準化機構（）において  )が制定されている．
本報では，車いす利用者向け高視認性衣服に適用する二色配色の嗜好度と目立ち感に関する調査結果 )に基づき試作した車いす用高視認性レインウェアについて報告する．

２．製作の背景


車いす利用者向けの高視認性衣服には，視認性・誘目性等の機能的側面はもとより，嗜好性等の情緒的側面においても，利用者の欲求を満たす
色彩設計が求められる．それを簡便に実現する手段の一つとして，視認性，誘目性が高く，規格に定められた蛍光赤，蛍光オレンジ，蛍光黄を単独で用いずに，他の色と組み合わせた配色を適用することで，一定の視認効果を維持しながら嗜好性を高めることが可能になると考えられる．
そのために，目立ち感が高く，かつ多くの利用者に好まれる配色を明らかにすることを目的として，車いす利用者  名ならびに非利用者  名
を対象に前述の調査 )を実施した．その結果，
高視認性衣服の使用色  色のうちでは，黄を用いた配色の評価が好ましさ，目立ち感の両面で高く，ビビッドトーン・ライトトーンの赤，緑，青と組
み合わせた複数の配色において，利用者，非利用者共に評価が高いことが示された．

３．製作のプロセス

高視認性衣服は，視認性，誘目性が高い赤，オ
レンジ，黄の  色いずれかの蛍光生地を一定面積以上用いることが規格に定められており，事故防止への効果が期待される．車いす利用者は路上等において自力で危険を回避するのが困難である
ため，自動車，二輪車等から瞬時に発見可能であることが安全確保には重要である．また，車いす
利用者は傘がさせないため，視認性が低下する雨
天時にはレインウェアの着用が必須となる．
以前，第一著者らは，高視認性衣服の要件を満たした黄の蛍光生地と再帰性反射材用いた単色の車いす用高視認性レインウェア )を試作した．
黄は薄暮のような低照度環境でも容易に検出可能であるため，黄の蛍光色を全面に用いることで安全性の確保を意図したが，高い視認効果によって障害が強調されることにより，着用に対する車
いす利用者の心理的抵抗感が増大する可能性が危惧される．

車いす用高視認性レインウェアの製作は，車いす利用衣服製作に関する専門性を有する第二著者ら（株式会社アトリエロングハウス），高視認性衣服に関する専門性を有する公益財団法人日本ユニフォームセンターとの協同により実施した．色彩選定は第一著者，レインウェアの縫製は第二著者ら，蛍光生地，再帰性反射材の選定・調達は公益財団法人日本ユニフォームセンターが担当し，デザインについては三者で協議のうえ決定した．
配色は，調査結果に基づき，嗜好度，目立ち感の両方で評価が高かった蛍光黄とライトトーンに近似した赤，緑，青との組み合わせ  配色を選定した．レインウェアの形状については，株式会
社アトリエロングハウスが製作・販売している既存 製 品 （   
）のパターンを適用した．この製品

Supplement 214

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日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図１ 試作した 3 配色の高視認性レインウェア
はポンチョ型のフード付きワンピースのデザインを採用しており，半透明で厚手のビニール生地を用いることで，着脱の容易さや車いすの操作のしやすさ等に配慮している．
高視認性素材は， に適合した黄の蛍
光生地（東レ株式会社  ），幅 ｍｍの再帰性反射材（ユニチカスパークライト株式会社 ）を使用した．半透明ビニール素材を用いた既存製品の特長を活かすために，蛍光黄との配合色（赤，緑，青）の素材は，透過性のあるカラープラスチックフィルム（オカモト株式
会社  カラーシリーズ）のうち，選定色に最も近似した  色を使用した．これら  色のプラス
チックフィルムについては，専門機関（一般財団
法人日本色彩研究所）に依頼し，透過色の視感測色を実施した．結果を表  に示す．
縫製については，レインウェアのフード，胸部，
背部には既存製品の素材・構成パーツを使用した．
下肢部には蛍光生地，側面部にはカラープラスチ
ックフィルムを用いて，これらの生地の接合部分に再帰性反射材を配置し縫製を行った．
図  は，完成した  点の試作品の外観をフォト
表 1 透過色の視感測色結果
マンセル値

PCCS系統色名

PCCSトーン

赤4RP 8.1/5.5

purplish pink

light

緑

8.5G 8.3/5.5

light bluish green

light

青

10BG 8.8/2.5

pale bluish green

pale

スタジオにおいて撮影した写真である．

４．今後の課題
本試作品の製作は種々の制約の中で実施したため，改善の余地は残されていると思われる．今後は，実用化を視野に含め，利用者による評価・意見聴取等の検討を行っていく必要がある．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 23700876 の助成を受けた．
製作にあたり，公益財団法人日本ユニフォームセンターの皆様に多大なご協力を頂いた．ここに記して感謝の意を表します．
参考文献) 

 落合信寿 車いす用レインウェアにおける配色の好ましさと目立ち感の関係，人間工学，
，特別号 
 落合信寿 車いす用高視認性衣服の配色嗜好と目立ち感に影響を及ぼす要因，日本色彩学会
誌，，
 落合信寿，吉井秀雄他 車椅子利用者のための
高視認性レインウェアの試作，日本色彩学会誌，
，

Supplement 215

P-４１


牧野暁世
北島淳也

日本色彩学会誌

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

持続可能な地域に向けた里川ブランディングの検討
A study on Satogawa branding
towards a sustainable community
Akiyo Makino
Junya Kitazima

サトガワキカク //&東海タナゴ研究会

Satogawa Enterprise LLC
Central Japan Bitterling Research Association


Keywords: 持続可能な地域，里川，里川ブランデ
ィング

南西部，揖斐川・牧田川・津屋川に囲まれた輪
中地帯に位置する農業地帯である．メダカ，ハリヨ，トウカイスジシマドジョウなど多数の絶滅
１．はじめに
危惧種が生息し，イタセンパラ，ウシモツゴが近年，自然と人間との共生を目指し，地域自ら
近年まで確認されるなど，この地域は淡水魚のが主体となった，持続可能な地域づくりが注目さ楽園として知られている．しかし，暗渠排水なれている．ため池や水路などの「里川」は，集落
どの影響で水生生物が減少している．また，もや農地の基礎となってきた．同時に，里川の生物ともと出作農家が多いこの地域に大規模農業
多様性は地域の風土として，持続可能な地域づく
経営農家が増えたため，地域づくりに関わる人が減少してしまった．そこで，平成  年からりの土台となってきた．しかし，農業構造の変化
地元農家などを中心とした農地・水環境管理組
や地域の混住化などを背景とした里川管理の低下の影響により，里川の生物多様性は年々劣化し合が立ち上げられ，生物多様性保全活動を通じてきている．従って，その保全をすすめ，持続可
た地域づくりを実施することになった．生きも能な地域づくりを行う為には，これまで農家が行の観察会やシンポジウムなどを定期的に実施なって来た里川管理を，農家を中心としつつも地し，持続可能な地域づくりに向けた合意形成を域住民による新しい枠組みで再構築する必要が行ってきた結果，徐々に里川の生きものをはじある．これまで我々は，外来魚を駆除し，水環境めとした地域の生物多様性や地域づくりに対改善を行う「池干し」といった実践活動，生きもする関心が高まってきている．平成  年には，の観察会といった啓発活動など，様々な主体と連
岐阜県との協働による水田魚道プロジェクト
携した里川の生物多様性保全を通じ，地域の風土を開始し，地域住民主体で水田魚道を設置したを守り，持続可能な地域づくりを目的として各地
り 図  ，定期的に地元農家が生きもの調査をで活動を行ってきた．さらに活動をすすめるため， 行ってきたりした．魚道を設置した先の水田で絶滅危惧種の淡水魚など希少な里川の生きもの
はコシヒカリを収穫した．
を盛り込んだ地域ブランド米のパッケージデザ
インなどを通じ，里川のブランド化(里川ブランディング)を行ってきた．調査の結果から，里川ブランディングに様々に関わった人々は地域について誇りを持ち，地域活動への関心や自主的な参加が促進されることが示唆されたが，ブランド力をさらに向上させるには，生物多様性保全に役立つ
企画内容，特色あるデザイン，適正な価格など，魅力ある商品づくりが必要だと考えた．そこで，
本研究では，岐阜県海津市南濃町下池において，
持続可能な地域に向け，米の商品開発を通じたさ
らなる里川ブランディングの手法を検討した．
図 地域住民主体による水田魚道の設置

２．地域の特性
３．デザインプロセス
岐阜県海津市南濃町下池地域は，濃尾平野の地域ブランドづくりの初期の段階においてSupplement 216

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日本色彩学会誌

は，ブランド化対象，推進組織，優位性，
生産，販売流通，プロモーション，顧
客管理，ブランド管理における戦略のステップが必要とされている．そこで，以下のようにそれぞれ実施した．
３－１．ブランド化対象
水田魚道を設置した先の水田で栽培した米
コシヒカリ とした．
３－２．推進組織
サトガワキカク //&，株式会社 &$) が中心となって商品開発を行い，岐阜県，海津市，地元農家団体，地域内外住民，子どもたちなどの協力を得て実施した．
３－３．優位性
生きものに配慮したとする農作物は全国に多々あるが，実際に農作物の生産現場で生きものを増やしている事が明確な商品はほとんどない．そこで，消費者に，対象商品の生産現場で，実際に淡水魚を増やしていることを明確に伝えるため，魚類調査を継続的に行ない，結果をパッケージに明記することとした．水田魚道にはメダカ，ドジョウ，ヨシノボリなどが遡上し，水田で繁殖したメダカが約  匹 面積
密度法による 生息していた．このことから，
コンセプトを「本当に魚を増やしている田んぼのお米」とし，消費者にわかりやすく伝えるため，コンセプトをそのまま商品名とした．ター
ゲットは，生物多様性保全に関心の高い中高年，
安心・安全な食品に関心の高い大人，本物志向の男女とした．使用シーンは，生物多様性保全
活動の応援，普段の食事，贈答用への対応を想定した．パッケージは，コンセプトに適合する
ように，自然の風合いを感じるような素材を使用した．米袋を紙箱とのし紙で包装し，特別感を表現するとともに贈答用への対応を図った．
ロゴは手書きとデジタルフォントの両方を用
い，生物多様性保全の先進地である下池の田舎の風景や，様々な主体が参加する伝統的な水管理手法「池干し」 図  など伝統的な手法を新しい枠組みで行うといった，これからの里川の在り方を表現した．なお，手書き文字は，実際に水田魚道における遡上調査を行った地元中
学生が心を込めて作成した．販売価格は NJ￥ と設定した．繁殖したメダカの数と，売上金の一部を淡水魚保全団体の活動に寄付することを明記し，食べる 購入する ことで具体的に生物多様性保全がすすむことを強調した．

第 39 巻

第 ５ 号　　（２０１５ 年）

図 様々な主体による伝統的な水管理手法「池干し」

図 カラースキーム図 のし紙

図 米袋

Supplement 217

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日本色彩学会誌

色彩計画は，シリーズ化 ハツシモ，ミルキークイーンなど を想定してカラースキームを作成した 図  ．地域の自然景観やターゲットを踏まえ，伝統的な，和風な，というイメージを持つ 3&&6 における GS トーンを中心に選択し，G トーンを用いて全体の調和を図った．市場調査を踏まえ，米パッケージにあまり使用されておらず，かつ特別感や高級感をイメージする紫&0<.，里紫と命名 と下池の田園風景を彷彿とさせる黄緑（&0<
.，萌苗と命名）を用い，パッケージを作成
した 図 ， ．
３－４．生産
水田 約  ㎡ では，農薬を従来の半分に抑え，有機肥料や稲わらを使用し，約 NJのコシヒカリを収穫した．
３－５．販売流通 インターネットを主な販路に設定するとともに，安心・安全な食品に関心の高い顧客が多い道の駅などから販売を開始した．現在，名古屋市などの都市部から注文が来たり，海津市のふるさと納税のための地域特産品に選定されたりするなど，少しずつ販路を広げている．
３－６．プロモーション
平成  年  月に下池地域で シンポジウム「里 川の生きも のと農業～ 水田魚道か ら地域の未来を考える～」を開催し，地域内外から参加した約  名に本商品のプロモーションを行った 図  ．この様子は新聞などに掲載されるなど，活動は県内外に広く紹介された．また，同月実施の岐阜県主催『「清流」に育まれたふるさとを守り伝えるフォーラム』において，本商品の報告をしたところ，会場で実施されたアンケート 回答数 ，回収率  では，
が水田魚道に大変興味がある，どちらかと言えば興味があると回答した．本商品のプロモーシ
ョンにより生物多様性保全を通じた持続可能な地域づくりを促進する可能性が示唆された．
３－７．顧客管理
道 の駅 で試 験的 に実施し た対 面販 売 に おいて，顧客は本商品の前に立ち止まり，ときには手に取るなど関心を持っていた．生物多様性保全に関する情報をもっと知りたい，無農薬栽培にして欲しい，という要望も得られた．
３－８．ブランド管理 これまでに得られた評価・要望や検討を踏まえ，本年度は，ブランド管理として農薬の使用

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第 ５ 号　　（２０１５ 年）

回数 及び化学肥 料の使用量 を さらに削 減した
特別 栽培米の認 証に向けた 取り組みを 行っている．同時に，別の圃場に水田魚道を新規設置
し，同コンセプトで岐阜県特産のハツシモを栽培するなど，ブランド拡張を行っている． 
４．まとめと今後の展望
本研究では，里川の生物多様性保全を通じ，地域の風土を守り，持続可能な地域づくりをすすめるための里川ブランディング手法の検討を目的とした米の商品開発を行った．エコブランディン
グは様々な場面で注目されているが，実際に環境保全に役立つべきである．そこで，本商品は生産現場で，実際に淡水魚を増やしていることを明確に伝えるため，魚類調査を継続的に行ない，結果をパッケージに明記したり，コンセプトを表現する素材，ロゴ，色彩などデザインを検討した．販売価格を NJ￥ と設定し，売上金の一部を淡水魚保全団体の活動に寄付することを明記するなど，食べることで具体的に生物多様性保全がすすむことを強調した．
里川のブランド価値を向上させるため，今後も，商品の品質管理を行うとともに様々な主体と連携したサービス・商品開発をすすめていきたい．特にデザイン面では，里川のイメージを人々に分かりやすく伝えるための色彩をさらに検討したい．地域の自然景観，生物，文化などから地域の特定色を導き出し，地域づくり，生物多様性保全活動，商品などに活用するための手法を検討するなどして，持続可能な地域を目指した里
川ブランディングの構築をしていきたい．

図 シンポジウム「里川の生きものと農業～
水田魚道から地域の未来を考える～」
参考文献
財団法人 九州地域産業活性化センター：地域ブ
ランドづくり実践行動マニュアル(2006)

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

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パソコンを利用した並置混色によるカラーデザイン
Color Design by Juxtaposition Color Mixture Using PCs

光武智子 Tomoko
MITSUTAKE
合原勝之 Katsuyuki
AIHARA吉澤陽介 Yosuke
YOSHIZAWA

Design Consultant / Nippon Designers
SchoolDesigner / Tokyo Zokei University

デザインコンサルタント／日本デザイナー学院

デザイナー
／東京造形大学
千葉大学
学術研究推進機構 

Chiba University, Organization for
Promotion of Academic Affairs
Academic Affairs

Keywords: 並置混色，カラーデザイン，デジタル

造形，カラーシミュレーション，視覚効果．
１．はじめに
並置混色は，色彩造形手法の１つである．㻌
絵画表現では「点描画」，またデザイン表現では，テキスタイルデザインの「織り」における色彩造形が典型である．㻌
㻌 並置混色による色彩造形の利点は２つある．１つは少ない色数で豊かな色彩を再現できる点であり，もう１つは絵具など物理的な色材の混色による彩度の低下を防ぐことができる点である．㻌
並置混色は，このような利点を持つが，一方で結果を予測することが難しいという難点もある．微細な色面による色彩配列の効果を簡単に予測することは難しい．これは，色彩だけでなく図柄についても同様である．㻌
㻌 パソコンの利用価値は，多様なシミュレーションを容易に行うことができる点である．これは，並置混色による色彩表現についても同様である．パソコンでは，大量の微細な色面による色彩配列も容易に，そして正確に再現できる．本稿では，シンプルな平織生地のカラーデザインを題材に，パソコンによる並置混色のデザイン手法を提案する．㻌
㻌
２．表計算ソフトによる色彩配列
シンプルな平織生地の織柄の模式図を作成するにあたり，まずはマイクロソフト社製のエクセルを使用してみた．表計算ソフトのセルを用いることで，格子の作図の手間が省けるからである．また，セルに着色する際，フィルター機能を使用し，数値ごとに色を当てはめることで，セルの色の塗り分けが簡単にできるこ
とも便利な機能として活用した．
図１は，最初の試作による柄のユニットである．色は，印刷の３原色である 㻯㻘㻹㻘㼅 の 㻟 色とし，それぞれにＣ：㻝，Ｍ：２，Ｙ：０の数字を当てはめた．㻌



図１：エクセルによるチェック柄基本ユニットの試作例㻌

 これを最少単位である基本ユニットとして縮小し，縦横にコピーし貼り付けることで柄送りを付け，リピート柄とした．
この方法は，最初のアイデアを具現化するにあたり，
極めて便利な方法であったが，より正確な作図や彩色を行うには，グラフィック用のソフトウエアの方が適しているため，次のステップとしてアドビ社製イラストレーターによる作図を試みた．㻌

３．イラストレーターによる作図方法
ステップ１：㻌 㻟㼙㼙 角のシアンの正方形を描く．㻌
ステップ２：㻌 上記正方形を水平方向に 㻢㼙㼙 移動さ㻌
せコピーする作業を 㻝㻜 回繰り返し，㻟㼙㼙 角の正方形を３㼙㼙 間隔で 㻝㻝 個並べグループ化する．㻌
ステップ３：㻌 上記のグループ化された図を水平方向に３㼙㼙，垂直方向に３㼙㼙 移動しコピーする作業を 㻝㻜回繰り返しグループ化する．㻌
ステップ４：㻌 上記のグループ化された図形を水平方
向に 㻢㻢㼙㼙 移動しコピーする作業を２回繰り返しグル

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ープ化する．㻌
ステップ５：㻌 上記グループ化された図形を垂直方向に 㻢㻢㼙㼙 移動しコピーし色をマゼンタに変え，さらにグループ化する．㻌
ステップ６：㻌 上記グループ化した図形を 㻥㻜 度回転させて重ねグループ化する．㻌
ステップ７：上記グループ化した図形の下に 㻝㻥㻤㼙㼙
角のイエローの正方形を重ね，基本ユニットが完成する．下記は，基本ユニットの概略作画手順である．㻌

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ブックカバーを作成することができる．以下は，配色や柄を変えた学生によるブックカバーの作品である．
（日本デザイナー学院夜間グラフィックデザイン科２
年生対象のヴィジュアルデザインの授業にて作成）㻌

㻌
図４：学生によるブックカバーの作品例㻌

㻌
図２：基本ユニットの作画手順㻌

４．基本ユニットの展開と作品例㻌
前記 198mm 角の基本ユニットを，変形ツール
を用いて 33mm 角に縮小し，データ量を軽くして作業をしやすくするために EPS 形式のファイルにする．
この基本ユニットを，例えば A４サイズに埋め込み柄送りして，チェック柄を作成する．

図３：基本ユニットの展開例㻌
㻌㻌 㻌 㻭４サイズのこの柄をプリンター用の生地に印刷す
ると，平織の生地のような視覚効果が表れる．
㻌 これを文庫本に合わせて折ることで，オリジナルの５．まとめ㻌
 本研究は，「デジタル環境における並置混色によるカラーデザインの試み」である．
 カラーデザインにパソコンを活用する利点は２つある．１つは，物理的なシミュレーションが簡単にできる点である．例えば，並置混色における，色彩から生じる物理現象の結果は，パソコン
で簡単に確認できる．２つ目は、正確な描画が簡単にできる点である．グラフィックソフトウェア
は，数値によって色彩や図形を管理するため，正確な作図と彩色が容易である．並置混色においては，微細で膨大な数の色面が必要となる．手作業では困難を伴うこれらの色面作成や，煩雑な繰返し作業も素早く行うことができる．また，ここ数
年のパソコンの機能の向上と低価格化により，これらの作業がさらに容易となったことも，本研究の、もう一つの大きな動機である．今後もパソコンによる「並置混色」の新たな可能性を試み，カ
ラーデザインの表現研究を進めたい．
参考文献㻌
1 Mitsutake, Aihara, Yoshizawa 2015, Color
Mixture Learning using Personal Computer for
Basic Design. Proceedings AIC (International
Colour Association) 2015 TOKYO, paper 284

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