第Ⅳ章 注目技術

好ましい色の研究とその結果に基づいたカラー画質調整機能の検討（採用機種：TASKalfa 5550ci シリーズ）
西浦 美都子
京セラ ドキュメントソリューションズ株式会社・技術本部プロセス開発統括部

１．はじめに比較法では 2 つの画像を比較して優劣を判断するため，

近年，複写機やプリンタにおける高画質化が進む中で，多数の評価画像を用いる場合には全組み合わせについデジタルカメラなどの普及とともにユーザーの色に対て比較判断しなければならず，被験者の負担となり，する要求も高まってきている．特に写真画像の場合，結果的に評価の質が落ちる可能性がある．また系列カ「忠実な色再現」よりも記憶色に基づいた「好ましいテゴリー法はランダムに提示される画像について，順

色再現」が非常に重要となってきている．

位付けされたカテゴリーに分類する方法であるが，基1960 年の C. J. Bartleson の論文 1)によると，人の肌準が分からない未熟練者には判断が難しい画像があり，や空の青や草木の緑など，身近に存在し，よく見慣れ容易に評価できない場合がある．これらの欠点を解決たものに対しては，多くの人がイメージとして持ってするため，新たに提案された『系統的配置法』は好まいる色 (記憶色) が存在する．この記憶色と関連して，しい色など，主観的な判断が求められる評価において

これまでに好ましい色の研究がなされているが，例え適しており，未熟練者でも容易に評価でき，多数の画ば肌色は自然な色で再現するよりも記憶色で再現した像評価を効率的に行うことができる提示法である．こほうが好まれる傾向にあるとされている一方，空の青の系統的配置法は，3 次元の L*a*b*を系統的に変化させ，や草木の緑などは，記憶色で再現するよりももとの自2 次元の 1 枚の紙面上に一覧できるように配置するこ然な色で再現したほうが好まれる傾向にあるとされてとを特徴としている．

おり，その関連性は一概には言えない．また好ましい本研究では A2 サイズ 1 枚に評価用プリント 49 枚(7x7)

色は，主観的なものであり，各個人，地域，文化や環を配置し，各画像一枚の大きさは名刺サイズ程度の画境によっても異なるため，具体的な好ましい色の数値像を用いた(Fig. 1)．

化は各社での研究によるところが大きい．
本稿では，千葉大学が開発したサンプル提示法である「系統的配置法」2)を応用して，好ましい色の評価方b*

L*法を確立したので，その内容について報告する．また国内の好ましい色の調査結果および海外の好ましい色の調査の結果について報告すると共に，本調査結果を

a*

もとに，効果的な好ましい色調整機能を TASKalfa
5550ci シリーズに搭載したので，あわせて報告する．

２．系統的配置法
画質の主観評価方法として一対比較法や系列カテゴ
リー法が一般的に用いられている．しかしながら一対-1-

Fig.1 Systematic arrangement method : arranging a*
on horizontal axis, b* on a vertical axis and L* on
oblique axis in regular intervals

第Ⅳ章 注目技術
系統的配置法の基本的な設計は，Fig. 1 に示したよ
うに，a*を横軸方向に，b*を縦軸方向に，L*を斜め方向

3.3. 評価画像の構成決定した対象物で，系統的配置法に基づいて評価画に，それぞれ等間隔に変化させて配置させている．

像を作成し，事前調査を行った．

a*b*の配置方法は，斜め方向に彩度が大きくなるよう

緑色の評価から系統的配置法特有の注意点があること*に配置する．L の配置方法は，事前に調査した好ましが分かった．

い色領域の傾向をもとに決定する．つまり彩度の増大

評価は以下のとおり実施した．

につれて明度の大きい色が好まれるのか，明度の小さ

被験者：日本人(当社スタッフ)20 名

い色が好まれるのかに応じて配置の方向を決定する．

(年齢・性別は極度な偏りがないよう配慮)

この 49 枚の評価画像の中に，被験者が好ましいと選択

評価画像：緑色「緑色野菜」(Fig. 2)

する範囲の色を必ず含み，好ましい色の範囲が網羅で評価内容：Fig. 2 の 49 枚の評価画像の中で最も好まし

きるように，その範囲を中心にして系統的に色を変化いと思う画像を一つ選択

させた．

A

B

C

D

E

F

G

①

３．評価の対象画像の選定②

評価の対象画像を選定するにあたり，以下の事項に③ついて検討を行った．

④

・対象となる色の選択⑤⑥

・対象となる物の選択⑦

・評価画像の構成
・評価画像の妥当性

Fig.2 Evaluation green color “green vegetables”
according to systematic arrangement method

3.1. 対象となる色の選択
多くの人に共通した記憶色を持つとされる「肌色」

評価終了後の被験者から次のような意見があった．

および減法混色の三原色であるマゼンタ，シアン，黄・それぞれの野菜の色相角が若干異なっており，どの色，加法混色の三原色である赤，緑，青の 6 色を候補として選んだ．

対象物を評価したらいいのか分からない．
・面積の大きいレタスに注目してしまう．
・評価対象色の緑色だけでなく，レタスの白い部分も3.2. 対象となる物の選択

色が変わっており，評価の基準が分からない．

肌色は「日本人」と「白人」を対象とした．また基・黒の背景と対象物との明度差が違いすぎて評価しづ本となる 6 色相の中で，”地域性がなく，よく見慣れたらい．

もの”の対象物を探し，黄色で「レモン」，赤色で「リ以上のように，対象物が複数ある場合，誘目性からンゴ」，緑色で「緑色野菜」，青色で「空」を対象の候

面積の大きいものに目を引かれることや，背景と対象

補として選択した．マゼンタおよびシアンは，多くの物との明度差が大きいと視認性が強くなり，評価の妨人が見慣れているものがなかったため，候補から除外

げとなることなどいくつかの問題点があることが分か

した．

った．
そこで評価画像の構成については以下の点に注意して，作成することとした．
1.対象物は一つにする．

-2-

第Ⅳ章 注目技術

2.対象となる色以外は色を変えない．

前者 1.の場合には，好ましい色の分布はある程度集

3.背景色は対象物との明度差を感じない色にする．

中するが，2.の場合にはなだからな分布になる．

これに従い，緑色の評価画像は「緑色野菜」から「芝生」の画像(Fig. 5)に変更した．

今回の調査では後者の 2.に近く，被験者間でバラツキがあった．結果を下図(Fig. 4)に示す．この図は「最もふさわしい」の 5 点，「ふさわしくない」の 1 点をつけた人の度数分布を取り，a*b*平面上にプロットした

3.4. 評価画像の妥当性
上記 3.3.に従い，修正した評価画像を用いて日本，ものである．

アメリカ，ドイツで評価画像が評価対象として妥当か

1
5

USA

b*

Japan

b*

1
5

40

どうか確認するため調査を行った．結果，リンゴにお40いては適切でないと判断した．以下にその詳細を示す．

30

30

20

20

c

被験者：日本，アメリカ，ドイツ当社のスタッフ

a*

10
25

各 20 名

35

55

65

25

35

45

55

65

Germanyb*(年齢・性別は極度な偏りがないよう配慮)

45

a*

10

1
5

40

評価画像：赤色「リンゴ」 (Fig. 3)30

評価内容：3 段階評価
5点

最もふさわしい3点

合格(受け入れられる)1点

ふさわしくないA

B

20<複数回答可>

a*

10
25

①

C

D

E

F

G

35

45

55

65

Fig.4 Evaluation results of red color “apple” ineach country②③④

アメリカやドイツでは特に，5 点と 1 点が重なって⑤いる箇所が多数見られ，被験者間で好ましいと思う色⑥

がバラバラであることが分かる．また各国の 5 点の分⑦

布の特徴も違っている．リンゴの品種は全世界で約 1

Fig.3 Evaluation red color “apple” according to

万 5 千種あると言われており，市場に出ているだけでsystematic arrangement method

約 40 種類ある．リンゴの外皮の色も品種の種類により様々で，赤色だけでなく黄色，明るい黄緑色などもあ

結果は各国とも許容範囲が広く，また好ましい色の範り，国または地域でも様々であることが懸念された．

囲の分布は集中しておらず，広かった．許容範囲が広そのためリンゴは評価には適さないと考察し，評価画くなる場合，以下の二つが考えられる．

像から外すこととした．

1.最もふさわしい(5 点)…ある範囲に集まる

検討の結果，肌色，黄色，緑色，青色を対象色とし，受け入れられる(3 点)…広い分布評価に用いる画像を以下のように決定した(Fig. 5)．

2.最もふさわしい(5 点)…被験者間でバラバラ⇒平均した結果，打消しあって許容範囲が広く
なる．

-3-

第Ⅳ章 注目技術

Table 1 5-point scale
Caucasian

Green Color

Yellow Color

Lemon

Flesh Color

Flesh Color

Asian

Lawn

1) appropriate：○ (4 points)<Multiple answers allowed>
2) inappropriate：× (2 points)<Multiple answers allowed>
3) borderline：△ (3 points)<Multiple answers allowed>
4) most appropriate of 1)：◎ (5 points)
5) most inappropriate of 2)：■ (1 points)

4.2. 質問方法の検討
Blue ColorSky

3.3.や 3.4.節に記載したようにこれまでの評価では，単純に「ふさわしい」・「ふさわしくない」という質問方法で評価を行った．この質問方法でも，各被験者の結果の平均は，ある範囲に収束するが，特に青色

Fig.5 Evaluation images using each of the preferred「空」の調査では，被験者間で好ましいと思う色がバ

color’s surveys

ラバラであった．評価終了後のインタビューから，シーン(時間帯や季節)によって空の色は変わるので，ど４．評価方法の検討のシーンを想定して評価すればよいか分からないとい決定した評価画像を用いて，実際に評価を行ったとこ

う意見が多数挙げられた．また我々が知りたい好ましろ，被験者の評価のつけ方に対する認識の違いで結果

い青色は，写真やパンフレットによくあるような一般が異なることが分かった．そこで，評価点数の設定や的な青空の青であり，朝の空のような赤みがかった空質問方法について検討を行った．

の色ではないため，調査目標付近の色となるシーンを被験者が想定できるようにシーンを固定させることと4.1. 評価点数の設定

した．

これまで被験者の負担軽減の目的で上記３．４のよう何回かの事前調査を実施し，各評価画像について，な 3 段階の点数評価にしていた．この評価では 3 点の以下に示すようなシーンの特定を促す質問方法に変更

つけ方が人によって異なる可能性，つまり「好ましくした(Table 2)．

ないが許容できる」も含まれる可能性があった．そのため Table 1 に示す 5 段階評価に変更し，1)から 5)のTable 2 Type of questioning used to help to identify

順に従って記号をつけるよう求めた．

the scene of images.

この 5 段階評価で「どちらにもあてはまらない」を加えることで，好ましい色と好ましくない色の境界線を明確にする狙いがある．また「最もふさわしい」
・「最もふさわしくない」の評価から，好ましい色と好まし
くない色のピークを知る狙いがある．

-4-

Color

Objects

Identification of the scenea healthy looking skin tone
Flesh Asianfor the asian model
Caucasianfor the caucasian model
Yellow Lemona flesh looking yellow lemon
Green Lawna healthy looking green lawnBlueSky
an early afternoon clear blue sky

第Ⅳ章 注目技術
５．国内外での好ましい色の調査

5.3. 結果・考察＜青色(空)＞

前節 5.2.の手順での回答に対して，◎を 5 点，○を5.1. 調査条件

4 点，△を 3 点，×を 2 点，■を 1 点として分析した．

Fig. 5 に示した 5 種類の評価画像を用いて，日本・

画像の a*b*平面上に 5 点および 1 点をつけた人数で米・南米・北欧・南欧・中欧の 6 カ国で以下の条件で度数分布をとり，その結果から 3 つのタイプに分類し調査を実施した．

た(Fig.6)．

Type A

観察環境：色評価用蛍光灯(D50，演色 AAA)を使用

b*

0-40 -30 -20 -10 0-10

照度 700～750 lx
観察距離は特に指定なし
外光は可能な限り遮断5
1

被験者：各国とも 20 名～50 名程度

Preferable
10

a*
20

vivid blue

-20

Unpreferable-30

reddish blue

-40

【Country】Japan-50

年齢・性別は極度な偏りがないよう配慮
評価画像：肌色(日本人・白人)，黄色(レモン)，

Type Bb*

0-40 -30 -20 -10 0-10

緑色(芝生)，青色(空)の計 5 種類
サンプル提示法：系統的配置法

Preferable
10

a*
20

Unpreferable-20

評価点数：5 段階評価
質問方法：シーンの特定を促す質問方法

51

5.2. 調査方法(手順)-30

reddish blue

-40

【Country】USA，-50

Germany，Sweden，Italy

Type Cb*

0-40 -30 -20 -10 0-10調査は以下に示す 1.～5.の質問手順で行った．
ここでは青色(空)を例に示す．

-20＜被験者に示した回答手順＞
1.青く澄んだ昼の空の画像に○をつける

51(該当する画像が複数あれば複数回答すること)
2.青く澄んでない昼の空の画像に×をつける

natural sky blue

Preferable
10

a*
20

natural sky blue
Unpreferable-30

non-natural blue，-40

especially reddish blue

-50

【Country】Brazil

Fig.6 Preferable blue color results divided into

(1.と同様に複数回答可)

3 segmentations

3.前質問の 1.と 2.のどちらにもあてはまらない
画像に△をつける

日本では旅行パンフレットや写真集などで鮮やかな※3.が終了した時点で 49 枚すべてに○×△のいず

青色の空を目にする機会が多くあり，鮮やかな空の青

れかの記号がついていることを確認する

色に対して良い印象を持っていると考えられる．

4.前質問の 1.でつけた○の中で最も青く澄んだ昼

一方，Type B に示す欧米国では実際の晴れた空の色の空の画像に一つだけ◎をつけるに近い薄い青色が好まれているおり，憧れの色ではな

5.前質問の 2.でつけた×の中で最も青く澄んでい

く，実際の色を選んでいると考えられる．

ない昼の空の画像に一つだけ■をつける

またブラジルでは，鮮やかな青色に対して好き嫌いが別れる結果となっており，他の欧米国と同様に忠実な色が好まれる結果となった．

-5-

第Ⅳ章 注目技術

Fig.6 から分かるように，この 5 段階評価方法では

日本およびその他の国で傾向が異なる結果となった．

好ましい色と同じように，好ましくない色の傾向も知

日本(Type A)では平均的な肌色および色白の肌色を好ることができ，日本では，赤みを帯びた青色が最も嫌

ましいと感じているが，Type B のそれ以外の国では平がられており，次いで彩度の小さい青色が好まれない

均的な肌色を最も好ましいと感じていることが分かる．

結果となっている．Type B に属する国では，多くの人

また赤みや黄緑みを帯びた肌色は両者とも好ましくなが赤みを帯びた青色を嫌う傾向にあることが分かる．

いと感じているが，日焼けした肌色については日本以

一方，ブラジルでも Type A，B と同様に赤みを帯びた外の国では比較的許容する傾向にあった．これらの結青色を嫌う人が最も多いものの，彩度の小さい青色を果に対して，日本の「色白を好み，日焼けした肌色を最も好ましくないと評価する人もいれば，彩度の大き

好ましくない」と感じる傾向は最近の美白ブームの影い青色を最も好ましくないと評価する人もおり，忠実響が考えられる．一方，海外では日焼けした肌色を健な青色以外の再現は，好まない人がいる可能性が高い

康的であるとポジティブな印象に捉える傾向にあり，ことが分かった．特に，彩度の大きい青色に関しては，

このような結果になったと考えられる．

最も好ましい色と評価する人と最も好ましくない色と評価する人がおり，このブラジルの結果は地域性というよりも個人間での好みの違いによる差が大きいと考えられる．

5.5. 結果・考察＜肌色(白人)＞肌色(白人)では『白人としてふさわしい』という質問方法で評価を行った．結果は以下に示す 2 つのタイプに分類できた(Fig.8)．

5.4. 結果・考察＜肌色(日本人)＞

肌色(日本人)では『日本人としてふさわしい』とい40

う質問方法で評価を行った．結果は以下の 2 つのタイ

30プに分類できた(Fig.7)．

20Type Ab*

Preferable
5
1

fair complexion
Unpreferable
reddish skin，

10
40

Type Ab*

Preferable
5
1

30

0
-10
0
-10

fair complexion

20

30

40

【Country】Japan

reddish skin，

10
0
-10
0
-10

a
10

20

30

*

40

40

yellow-greenish skin，then tan skinType B

30

0
-10
0
-10

-10
0
-10

Unpreferable

10
a
10

20

30

40

*

30

natural fresh color
Unpreferable
yellow-greenish skin ，a0natural fresh color

20

5
1

10

Preferable
5
1

Preferable

Type Bb*

20【Country】Japanb*yellow-greenish skin，then tan skin

Unpreferable

20

40

a
10

*

10

20

30

40

*

reddish fresh color【Country】USA, Germany，Sweden, Italy，Brazil

yellow-greenish skin ，

Fig.8 Preferable flesh color of Caucasian model

reddish skinresults divided into 2 segmentations【Country】USA，Germany，Sweden, Italy，Brazil

肌色(白人)についても好ましい色・好ましくない色

Fig.7 Preferable flesh color of Asian modelの傾向は日本およびその他の国で異なり，肌色(日本

results divided into 2 segmentations人)と同様の傾向を示した．

-6-

第Ⅳ章 注目技術

5.6. 結果・考察

5.7. 結果・考察＜緑色(芝生)＞＜黄色(レモン)＞

緑色(芝生)では『生き生きとした緑』という質問方

黄色(レモン)では『フレッシュなレモン』という質法で評価を行った．結果は以下の 3 つのタイプに分類

問方法で評価を行った．結果は以下の 3 つのタイプにできた(Fig.9)．

分類できた(Fig.10)．

Type A の日本，アメリカ，ブラジルでは自然な緑おType A の日本，アメリカ，ドイツ，イタリアでは自よび鮮やかな緑の色を好む傾向にあったが，Type B の然な黄色を好ましいと感じており，また緑みを帯びた

ドイツやイタリアでは自然な緑の色を好み，黄色みが黄色，次いで赤みを帯びた黄色の順に好ましくないとかった緑の色も許容する傾向にあった．Type C のスウ感じていることが分かった．

ェーデンでは黄色みや青みのない 135 度の色相角付近の緑色を好ましいと感じていることが分かった．

70

5
1
Type A
5
1

80

b*

70

40

yellowish green，

30

then pale green，

20

bluish greena*10-60 -50 -40 -30 -20 -10 0

5
1

80

b

70

40

-20

-10

50

70

5
1

【Country】Japan，

20

Type Bb*

Preferable
natural yellow

Preferable

Unpreferable
50

Unpreferablea*bluish green-20

reddish yellow，
greenish yellow

40
-10

0

20
a*

10
-60 -50 -40 -30 -20 -10 0

10

60

40
30

0

USA，Germany，Italy

natural green

60

greenish yellow，
then reddish yellowa*USA，Brazil
Type B

Unpreferable

50【Country】Japan*

Preferable
natural yellow

natural green，
Unpreferable

50

b*

60

Preferable
vivid green

60

Type A70

5
1【Country】Germany，Italy

10

Type C20b【Country】Sweden*

Preferable
greenish yellow，

60
Type C
5
1

80

b*

70
60
50
40
30
20

a*

10
-60 -50 -40 -30 -20 -10 0

Preferable

natural yellow

natural green，

Unpreferable

50

a little vivid greena*Unpreferable

reddish yellow

40

-20

-10

0

10

20

【Country】Brazil

yellowish green，
bluish green

Fig.10 Preferable yellow color of lemon results【Country】Sweden

divided into 3 segmentations

Fig.9 Preferable green color of lawn results
divided into 3 segmentations

Type B のスウェーデンも同様に，自然な黄色を好ましいと感じており，緑みを帯びた黄色と赤みを帯びた
黄色を好ましくないと感じていた．しかしながら Type
B と比較して Type A では赤みを帯びた黄色に対して比較的許容する傾向にあることが分かった．これらの結果に対してスウェーデンでは赤みや緑みのない自然な-7-

第Ⅳ章 注目技術

黄色を好ましいと感じており，緑色(芝生)の評価結果に再現することが望まれるが，今回調査した色は記憶と同様にその他の色みがない色を好ましいと感じてお色に関係する色であり，特に写真においては原稿の色り，また Type A に該当する国では，緑み以外であればに忠実に再現するよりも記憶色で再現した方が好まれ許容する結果となった．

る場合もある．

一方，Type C のブラジルでは赤みを帯びた黄色を最しかしながら今回の調査で，各国の好ましい色の条も好ましくないと感じ，自然な黄色から緑みの黄色ま件を満足するような色再現を実現するには，各国共通

での範囲を好ましいと感じていた．緑みの黄色を許容のカラーマッチングでは網羅できないことが分かった．

する傾向は，他の二つの Type とは傾向が異なる．このまた地域別で設定した場合でも，各個人で見ると必ず結果に対してヒアリング調査を行ったところ，ブラジ

しも好ましい色再現ができているとは言えないことか

ルの食文化としてレモンは一般的でなく，代わりにラら，ユーザー自身が好ましい色を操作パネル上から選イムが一般的に使用されていることが分かった．その択できるようにする機能を設けることを検討した．

ため，レモンの平均的な色として思い浮かべる色が，各個人で好ましいと感じる色は様々だが，傾向的にライムの黄緑色方向にシフトした結果，このような結は何色かに絞れるため，操作パネル上からそれらの色果になったと考えられる．

を選択できれば，容易にユーザー個人の好ましい色を

前節 3.4.で対象物の妥当性確認のために日本，アメ再現できるようになると考えられる．また多くの人がリカ，ドイツで行った事前調査では問題なかったが，好ましくないと感じる色は各国で共通する部分が多く，最終的に調査する国で，対象物が一般的かどうか確認

その色は避けるようにしておくことが必要であると考しなければならない．そして評価結果の違いが単純なえられる．

好みの違いであるのか，対象物の平均的な色の認識の

自社では色調整機能として，色相角を調整する機能違いであるのかを最終的には確認する必要がある．

や，コントラストを調整する機能などを搭載しているが，特に肌色などのようにある特定の色だけを目的の

６．好ましい色再現の実現

色に調整する機能は搭載していない．そこで，今回初『系統的配置法』を応用した，自社独自の好ましい色の評価方法で，日本を含む 6 カ国で調査を行った．

めて TASKalfa シリーズにおいてその調整機能を設ける検討を行った．

今回調査した色それぞれで，好ましい色と好ましくない色の傾向を分類すると大きく 2～3 タイプに分類

７．好ましい色調整機能の検討できるが，詳細に見ると各国で違いが見られ，地域性があることが分かった．また特にブラジルでは地域性

7.1. ワンタッチ画質調整機能による実現

以外に個人間でも好みが分かれる結果となるものもあ

好ましい色再現調整機能の実現に当たって，従来かった．これに対して年齢や性別で特徴的な違いは見ららあるワンタッチ画質調整機能にその機能を追加するれなかったが，同じ国の中でもさまざまな人種がいることにした．また好ましい色の調整機能は写真モード

可能性があり，それが影響しているかもしれないが，のみの適用とし，調整できる色は，今回調査した色の詳細は確認できなかった．

中でも，記憶色としてよく知られており，かつ写真の以上の各国の好ましい色の調査結果を考慮して，各被写体となりやすい人物の肌色，空・海の青色，草木

国の好ましい色再現をコピーで実現する方法についての緑色とした．ユーザーは操作パネル上から，ワンタ検討を行った．コピーでは，その出力物が原稿の色とッチ画質調整を選択し，『人物写真』，『風景写真(海同じ色に忠実に再現できるようにカラーマッチングを/空)』，『風景写真(森/芝生)』のいずれかを選択する行っている．一般的にコピーの色再現では原稿に忠実と，色調整なしの画像(Fig. 11, 12, 13 の“Before”
画像)および各色 3 種類の色を調整した画像(Fig. 11,-8-

第Ⅳ章 注目技術

12, 13 の“1”,“2”,“3”画像)が表示され，その中

b*

35

5
1

からユーザー自身の好ましい色を選択することで調整
25できるようにした(Fig. 11, 12, 13)．

tan skin15

Before12

faircomplexion

3

reddish skin5a*Fig. 11 Image adjustment panel for Portrait Photo
-5
-5

5

15

25

35

Fig. 14 Preferable flesh color results (in 6
countries)
Before123Fig. 12 Image adjustment panel for Landscape『風景写真 (海/空) 』の調整目標色の選定
空の評価結果を示す(Fig. 15)．図中の☆印は各評価画

Photo (Blue)

像の中心の画像の青色であり，平均的な空の色を表している．
aBefore

1

2

3

*

-30

-20

10

-10 -5 0

51

Fig. 13 Image adjustment panel for Landscape-15

Photo (Green)greenish blue
-25

ここでそれぞれの色について，調整目標色(“1”，
“2”
，
-35

“3”の 3 種類)の選定を行った．6 カ国すべての調査

vivid blue

結果について 5 点と 1 点の評価をつけた人の合計で度数分布を取った．合計する際には，被験者数の差が影響しないように，それぞれの国ごとの被験者数で割っ-45

pure blueb*

Fig. 15 Preferable blue color results (in 6
countries)

た人数を一つの国の結果とした．
この平均的な空の色以外で，好ましいと感じる青色『人物写真』の調整目標色の選定の印象として，「鮮やかな青色」
・「他の色みのない純粋

日本人/白人モデルの評価結果を示す(Fig. 14)．

な青色」
・
「緑がかった青色」がある．そこで『風景写図中の☆印は各評価画像の中心の画像の肌色であり，平均的な肌色を表している．この平均的な肌色以外の真 (海/空) 』の 1 は彩度を強くした鮮やかな青色，2は色相角 270°付近の青色，3 は緑がかった青色とした．

色で，好ましいと感じる肌色の印象として，
「赤みの
肌」
・
「日焼けした肌」
・「色白の肌」がある．そこで『人『風景写真 (森/芝生) 』の調整目標色の選定

物写真』では，1 をやや赤みがかった血色の良い肌色，

芝生の評価結果を示す(Fig. 16)．

2 を日焼けした肌色，3 を色白の肌色とした．ただし，図中の☆印は各評価画像の中心の画像の緑色であり，赤みや日焼けした肌色については，調整量を大きくし平均的な芝生の色を表している．この平均的な芝生のすぎると，好ましくない色になってしまうため，注意

色以外で，好ましいと感じる緑色の印象として，「鮮やが必要である．

かな緑色」
・「黄緑みの緑色」
・「青みの緑色」がある．

-9-

第Ⅳ章 注目技術

そこで『風景写真 (森/芝生) 』の 1 は彩度を強くしたとができた．また 5 段階評価で行うことにより，好ま

鮮やかな緑色，2 は黄色みの緑色，3 は青色みの緑色としくない色についても知ることができた．今回の調査

した．

から，好ましいと思う色，および好ましくないと思うbvivid green

51*

色の傾向に地域による違いが見られた．

80
70

好ましくない色については，各国で同じように好ま60

しくないと評価される色があり，それについては好ま

yellowish
50
green

しくない色を避けるようなカラーマッチングを行った．

40

bluish green

また好ましい色についてはユーザー個人の好みに対応

30できるように，操作パネル上からワンタッチ画質調整

20a機能で，ユーザー個人の好ましい色を選択し，調整す

*

-60

10
-50 -40-30 -20-10る機能を TASKalfa シリーズで初めて搭載した．

0

Fig. 16 Preferable green color results (in 6

本評価方法で用いた『系統的配置法』は，多数の評
価画像について L*a*b*を系統的に変化させて，一覧でcountries)

きるように配置したものであり，色に詳しくない未熟7.2. 好ましい色再現実現方法

練者でも簡単に評価でき，また全世界的な調査にも適

好ましい色に調整する際には，補正方法（特に補正応できることが確認できた．さらにこの評価方法は今量）に注意する必要がある．調整する色(以下，調整対回調査した以外の色に対しても適応できると考えられ，

象色)領域に含まれる色相すべてを，目標とする好まし広く利用できる評価方法であると考えられる．

い色(以下，調整目標色)の色相に調整すると，調整対
象色領域からわずかに外れた色では何も補正されない

尚，本稿は日本画像学会誌第 49 巻第 5 号 P384-390

ため，色飛びを起こす恐れがある．また補正量(調整対（2010）に掲載した内容を転記したものであり，この象色から補正目標色へ補正する量)が十分でない場合

著作権は日本画像学会が有している．

には効果が分かりにくくなる．そこで補正対象色領域に対して，調整目標色との色差を算出し，色差が小さ

参考文献

い（補正目標色に近い）場合には補正量を大きくし，

1) Bartleson，C.J.， “Memory color of familiar-

色差が大きい場合には補正量を小さくしてスムージン

objects”， J. Opt. Soc. Am. 50， pp. 73-77 (1960).

グを行うことで，調整目標色に調整すると同時に，色飛びが起こらないような補正方法を考案した．また調2) 青木直和， 佐藤大輔， 山本真理， 小林裕幸，

整対象色領域の外側にもスムージング領域を設けてス“好ましい色の主観評価のための新しいサンプル提示

ムージングを行うことで，補正する領域と補正しない法-多くのサンプルを一枚のシート上に系統的に配置

領域で色飛びができるだけないようにした．

す る 方 法 の 提 案 -” ， 日 本 写 真 学 会 誌 ， 70 ，pp.354-357 (2007).

８．結論『系統的配置法』を用いた，自社独自の好ましい色の評価方法を確立した．この方法を用いて日本・米・
南米・北欧・南欧・中欧の 6 カ国で，肌色(日本人・白人)，黄色(レモン)，緑色(芝生)，青色(空)の好ましい色の調査を実施し，各国の好ましい色について知るこ- 10 -

第Ⅳ章 注目技術

禁 無 断 転 載2011 年度「ビジネス機器関連技術調査報告書」“Ⅳ―６”部
発行2012 年 4 月
一般社団法人 ビジネス機械･情報システム産業協会（JBMIA）
技術委員会 技術調査小委員会〒105-0003 東京都港区西新橋三丁目 25 番 33 号 NP 御成門ビル
電話 03-5472-1101(代表) ／ FAX 03-5472-2511- 11 -