日本色彩学会誌 第 40 巻 第 3 号 SUPPLEMENT（2016）
Journal of the Color Science Association of Japan, Vo.40, No.3 Supplement

日本色彩学会第 47 回全国大会［名古屋］’16

発表論文集

Proceedings of the 47th Annual Meeting

会期：2016 年 6 月 4 日〜 5 日
会場：名城大学（天白キャンパス）*口頭発表：35 件
ポスター発表：35 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]照明による美術作品の色再現の限界～モナリザの色はどこまで美しくなるか～… ……………………………………… 1
The limit of the color reproduction of artworks by illumination
中島由貴（女子美術大学大学院），渕田隆義（元女子美術大学大学院）
Yuki Nakajima and Takayoshi Fuchida
Graduate School of Joshibi University of Art and Design[１A－２]有彩色照明環境における色彩の選好と生理的反応の関係… ………………………………………………………………… 5
Relationship between color preferences and physiological responses under chromatic illumination[１A－３]舞台照明の色光情感偏好研究について… ……………………………………………………………………………………… 9
Study On People’s Emotion Preference Of Colored Lighting In Stage鄭暁紅（中国人民大学）
Zheng Xiaohong
Renmin University of China[１A-４]連続的色度変化に対する知覚特性 －異なる色温度における輝度レベルの影響－… ……………………………………… 11
Perception of continuous chromaticity change -The effect of luminance levels in different color
temperatures髙橋和敏，川島祐貴，永井岳大，山内泰樹（山形大学大学院）
Kazutoshi Takahashi, Yuki Kawashima,Takehiro Nagai and Yasuki Yamauchi
Graduate school of Science and Engineering, Yamagata University[2A-１]瞳孔径と光感受性網膜神経節細胞応答を考慮した明るさ知覚の定式化……………………………………………………… 15
Formulation of perceived brightness in consideration of ipRGCs and pupil size
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[2A-２]２色覚者色弁別能力模擬機能性分光フィルターの各種条件下での模擬特性－バリアントール P,D,U の使用条件の検討－…………………………………………………………………………… 17
Simulation Properties of Spectral Functional-Filters for Optical Simulation of Dichromats in Color
Discrimination under Various Usage Condition —Consideration of Reasonable Conditions in Usage—
篠森敬三（高知工科大学），宮澤佳苗，小田博文（伊藤光学工業㈱），中内茂樹（豊橋技術科学大学）
Keizo Shinomori 1, Kanae Miyazawa 2, Hirofumi Oda 2 and Shigeki Nakauchi 3
1
Kochi University of Technology, 2 Itoh Optical Industrial Co., Ltd., 3 Toyohashi University of Technology[2A-３]低彩度の色刺激が呈示されることによる輝度コントラスト感度の低下… ………………………………………………… 20
Decrease of luminance contrast sensitivity by presentation of low-saturated color stimuli
根岸一平（高知工科大学 / 金沢工業大学），篠森敬三（高知工科大学）
Ippei Negishi 1, 2 and Keizo Shinomori 1
1
Kochi University of Technology, 2 Kanazawa Institute of Technology[2A-４]2 型 3 色覚者の色弁別特性における偏心度と視野サイズの関係… ………………………………………………………… 23
Relation of Eccentricity and Visual Angle Size in the Color Discrimination of Color Defective Observers
佐藤蒼馬，矢口博久，溝上陽子（千葉大学）
Soma Sato, Hirohisa Yaguchi and Yoko Mizokami
Graduate School of Chiba University[2A-５]測定条件の違いによる等色関数の妥当性の検証… …………………………………………………………………………… 26
Examination of Color Matching Functions with Some Conditions of Saturation
畠山邦広，川島祐貴，永井岳大，山内泰樹（山形大学大学院）
Kunihiro Hatakeyama, Yuki Kawashima, Takehiro Nagai and Yasuki Yamauchi
Graduate school of Science and Engineering, Yamagata University[３A-１]地域特性を活かすための景観計画における色彩規制に関する研究…………………………………………………………… 30
Investigation of Color control based on Landscape Plan to make use of the regional characteristic
成田イクコ（センスアップ・プランニング）
Ikuko Narita
Sense Up Planning. Ltd

Supplement iv

[３A-２]積雪寒冷地における道路施設の色彩に関する現状と課題… ………………………………………………………………… 33
Current Situation and Issues Related to the Color of the Road Attachment Facilities in Snowy Cold Regions
小栗ひとみ，吉田 智，佐藤昌哉，松田泰明（国立研究開発法人土木研究所 寒地土木研究所 地域景観ユニット）
Hitomi Oguri, Satoshi Yoshida, Masaya Satou and Yasuaki Matsuda
Civil Engineering Research Institute for Cold Region[３A-３]視点移動に伴う景観色彩のまとまり度の変動周期… ………………………………………………………………………… 37
Fluctuation Periods of Landscape Color Unity Index with Moving Viewpoint
近藤桂司（福山市立大学）
Keishi Kondo
Fukuyama City University[３A-４]路面のカラー化の期待される効果と景観上の課題… ………………………………………………………………………… 39
A prospective effect of the colorization of the pavement marking and problem in the scenery
寺倉嘉宏，池田典弘（㈱キクテック），荻野 弘（豊田工業高等専門学校，㈱キクテック）
Yoshihiro Terakura 1, Norihiro Ikeda 1 and Hiroshi Ogino 1, 2
1
KICTEC INC., 2 National Institute of Technology, Toyota College[4A-１]色とテクスチャーの組合せが及ぼす心地良さへの影響… …………………………………………………………………… 41
The Effects of the Combination of Color and Texture on the Judgment of Comfort
稲葉 隆（日本カラーデザイン研究所）
Takashi Inaba
Nippon Color & Design Research Institute INC.
[4A-２]インテリアファブリックの選択におけるシミュレーションと実空間の印象の差異… …………………………………… 43
The difference between the simulation and the real on the choice of interior fabric
小浜朋子，木下理恵（静岡文化芸術大学）
Tomoko Obama and Eri Kinoshita
Shizuoka University of Art and Culture[4A-３]探索応答時間と一対比較選択率による浴室手摺色選択のための色視認性評価… ………………………………………… 46
Color visibility evaluated by reaction time of search task and selection rate of paired comparison.

[4A-４]給食用トレイの色が喫食者の視覚的おいしさに及ぼす影響～ロービジョン者・健常者共に快適な色彩の検討～… ……… 50
Psychological effects of meal tray color on visual palatability of meals for both low vision and healthy
person
冨田圭子，今井 恵，山本恵利加，安岡美総，稲村真弥（近畿大学）
Keiko Tomita, Megumi Imai, Erika Yamamoto, Misato Yasuoka and Maya Inamura
KINDAI UNIVERSITY[1B-１]色の三属性が自然画像の弁別と許容に与える影響… ………………………………………………………………………… 52
Influence of Three Attributes of Color on Perceptible and Acceptable Color Difference in Natural Images
濱田一輝，溝上陽子，矢口博久（千葉大学）
Kazuki Hamada, Yoko Mizokami and Hirohisa Yaguchi
Chiba University[1B-２]色彩環境における身体運動能力の性差に関する研究… ………………………………………………………………………… 56
The Effects of the Environmental Color Change on the Sexual Specificity in the Ability of the Human
Movement
張禎，邵建雄，湯海鵬（愛知県立大学）
Zhen ZHANG, Jian­xiong SHAO and Hai­peng TANG
Aichi Prefectural University[1B-３]高齢ドライバの視覚刺激に対する反応特性の検討… ………………………………………………………………………… 58
Response attributes to visual stimulus of the older drivers
山岸未沙子，田中貴紘，稲上 誠，高橋一誠，武田夏佳，米川 隆，金森 等，
青木宏文（名古屋大学未来社会創造機構）
Misako Yamagishi, Takahiro Tanaka, Makoto Inagami, Issey Takahashi, Natsuka Takeda, Takashi Yonekawa
Hitoshi Kanamori and Hirofumi Aoki
Institute of Future Innovation, Nagoya University

Supplement ii

[1B-４]虹の内側は何故紫なのか ： 紫の心理物理学……………………………………………………………………………………… 62
The hypothesis that the inner part of the rainbow appears purple: the psychophysics of the purple
鈴木恒男（慶應義塾大学名誉教授），井澤尚子（東京家政学院大学）
Tsuneo Suzuki 1 and Shoko Isawa 2
1
Professor emeritus of Keio University, 2 Tokyo Kasei Gakuin University[2B-１]蛍光感知覚における質感対比効果について… ………………………………………………………………………………… 64
Contrast Effect of Textures in Appearance of Fluorescence Colors
加藤恵治，平井経太，堀内隆彦（千葉大学大学院）
Keiji Kato, Keita Hirai and Takahiko Horiuchi
Chiba University[2B-２]蛍光物体における発光 PSF の分光計測と CG レンダリングへの応用… ………………………………………………… 67
Spectral PSF Measurement of Fluorescence Emission and its Application to CG Rendering
平石拓未（千葉大学），平井経太，堀内隆彦（千葉大学大学院）
Takumi Hiraishi, Keita Hirai and Takahiko Horiuchi
Chiba University[2B-３]太陽光による退色劣化とその逆変化過程の画像シミュレーション… ……………………………………………………… 71
Simulation of Deterioration Caused by Sunlight and its Reversal Process with Image Processing
森脇淳史，岡嶋克典（横浜国立大学大学院）
Atsushi Moriwaki and Katsunori Okajima
Yokohama National University[2B-４]照明光源の色によって特徴づけられた色集合を用いた配色の視覚的印象評価… ………………………………………… 75
Visual impression of color arrangements selected from a set of colors characterized by colored light
杉岡宏輔，石田泰一郎（京都大学）
Kousuke Sugioka and Taiichiro Ishida
Kyoto University[2B-５]インターネット上の大規模データの解析による色彩調和の特徴検出… …………………………………………………… 77
Feature Detection of Color Harmony from Large Scale Data on the Internet
深井英和（岐阜大学工学部電気電子・情報工学科）
Hidekazu Fukai
Gifu University[2B-６]色変換による感情表現作品と ｢原基的な色｣ の検討 —画像解析の手法を用いて—… ………………………………… 81
A study of Color Fundamentally of Representations on Color Conversion —by Image Analysis 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[3B-１]肌の分光測色の特性理解と日本人女性の長期的な肌色変化… ……………………………………………………………… 85
A correction method for skin reflectance obtained with different spectrophotometers and its application:changes in the skin color of Japanese females for 25 years.
菊地久美子，片桐千華（資生堂グローバルイノベーションセンター），吉川拓伸（㈱資生堂），溝上陽子，矢口博久（千葉大学）
Kumiko Kikuchi 1，Chika Katagiri 1，Hironobu Yoshikawa 2，Yoko Mizokami 3 and Hirohisa Yaguchi 3
1
Shiseido Global Innovation Center，2 Shiseido Co., Ltd，3 Chiba University[3B-２]素肌における透明感の定量化に寄与するパラメーターの抽出… …………………………………………………………… 89
Translucency parameter of human skin with quantitative evaluation
渡部敬二郎，桜井哲人（㈱ファンケル）Keijiro Watabe and Tetsuhito Sakurai
Fancl Corporation[3B-３]メタリック・パール色のミクロ光輝感測定方法… …………………………………………………………………………… 91
The Glitter feeling Measurement way of Metallic and Pearlescent Color

大住雅之（㈱オフィス・カラーサイエンス）
Masayuki Osumi
Office Color Science Co., Ltd.
[3B-４]座標変換による散乱異方性の計測 (3)；光路分割「指数則」からの逸脱とダイヤモンドのカットグレード…………… 95
Anisotropy in Optical Scattering Measured with Converted Coordinates. (3); Correlation between cut-gradeand deviation from “exponential rule” in distribution of scattered light spots.
川口昭夫（京都大学原子炉実験所），二宮洋文（二宮宝石㈱）Akio Kawaguchi 1 and Hirofumi Ninomiya 2
1
Kyoto University, 2 Ninomiya Jewelry Co.Ltd.

Supplement viii

[4B-１]甘さを表す言葉の色彩イメージ調査 －日本，中国，韓国の学生を対象として－… ……………………………………… 98
Questionnaire Survey of Color Image for Expression of Sweetness -For Japanese, Chinese and KoreanStudents
清水彩子（金城学院大学），栗木千明（京都府立大学），宋 栄（同志社大学大学院），
康 薔薇（兵庫栄養調理製菓専門学校），In­Sook Lee（Uiduk University），村元由佳利（京都府立大学），
松井元子，大谷貴美子（京都府立大学大学院）
Ayako Shimizu 1, Chiaki Kuriki 2, Rong Song 3, Jangmi Kang 4, In­SookLee 5, Yukari Muramoto 2, Motoko Matsui 6,
and Kimiko Ohtani 6
1
Kinjo Gakuin University, 2 Kyoto Prefectural University, 3 Graduate School of Doshisha University, 4 Hyogo NCC
College, 5 Uiduk University, 6 Graduate School of Kyoto Prefectural University[4B-２]日本における色彩論受容の萌芽… …………………………………………………………………………………………… 100
Beginning of Acceptance of Colour Theory in Japan
國本学史（慶應義塾大学）
Norifumi Kunimoto
Keio University[4B-３]体質顔料がソフトパステルの色に与える影響… …………………………………………………………………………… 102
Effects of Body-pigment on Colors of soft pastel
横田香世（京都工芸繊維大学），山登大輔（王冠化学工業所），西本博之（京都工芸繊維大学）
Kayo Yokota 1, Daisuke Yamato 2 and Hiroyuki Nishimoto 1
1
Kyoto Institute of Technology, 2 Okan Kagaku Kogyosyo[4B-４]陰陽五行説の五色と五徳の関係性－冠位十二階における紫の意味… …………………………………………………… 106
The Relationship of Five Colors and Five Virtues in the Yin-Yang Five Elements Theory: The Meaning of
Purple in the Twelve Level Cap and Rank System
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[P－１]幼児教育者の色覚異常に関する意識調査と色覚特性推定のためのぬり絵図案の作成…………………………………… 110
Awareness Survey about Color Deficiency to Educator of Infants and Creating a Coloring Pictorial for the
Color Vision Characteristics Estimation
桂 重仁（九州大学大学院芸術工学研究院），金田恵梨子（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）
Shigehito Katsura 1, Eriko Kanada 2, Shoji Sunaga1
1Faculty of Design, Kyushu University, 2 School of Design, Kyushu University[P－２]２色覚の視点に立ったカラーユニバーサルデザインのための色見本帖…………………………………………………… 114
Color sample sets based on the viewpoint of dichromats
須長正治，桂 重仁（九州大学大学院芸術工学研究院），
玉野由利子，大井手晴香，金田恵梨子，光安祥代（九州大学芸術工学部）
Shoji Sunaga 1, Shigehito Katsura 1, Yuriko Tamano 2, Haruka Oide 2, Eriko Kanada 2, and Sachiyo Mitsuyasu 2
1
Faculty of Design, Kyushu University, 2 School of Design, Kyushu University[P-３]香りから想起された配色によるパッケージデザイン…………………………………………………………………………… 116
Package design with color combination imaged from aroma
多田真奈美（㈱シック），市場丈規（Color Lab. for full Life）
Manami Tada 1 and Takenori Ichiba 2
1
design office Chic.ltd 2 Color Lab. for full Life[P-４]木曽三川公園 桜堤サブセンター景観デザイン……………………………………………………………………………………………118
Landscape Design for the Kiso-sansen Park
林 英光（ランドアート＆デザイン），松原秀樹（㈱テイコク），森 旬子（名古屋市立大学）
Hideaki Hayashi 1, Hideki Matsubara 2 and Junko Mori 3
1
Land Art ＆ Design, 2 Teikoku International, 3 Nagoya City University[P-５]西尾市民映画「オシニ」のカラーデザイン… ………………………………………………………………………………… 122
Color Design for citizens movie “Oshini” production of Nishio City
石丸みどり（愛知淑徳大学）
Midori Ishimaru
Aichi Shukutoku University[P－６]日本色彩学会 第 47 回全国大会[名古屋 ]’16『自然の光，人工の光』デザイン制作… ……………………………… 124
The Design work for “Natural light, Artificial light” on the 47th CSAJ Annual Meeting in Nagoya
牧野暁世（鹿児島大学 産学官連携推進センター）
Akiyo Makino
Kagoshima University Innovation Center

Supplement iv

[P－７]パソコンを利用した並置混色によるカラーデザイン その 2… ……………………………………………………………………………… 127
Color Design by Juxtaposition Color Mixture Using PCs Part 2
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（木更津工業高等専門学校）
Tomoko Mitsutake 1, Katsuyuki Aihara 2 and Yosuke Yoshizawa 3
1
Design Consultant/Nippon Designers School, 2 Designer/Tokyo Zokei University, 3 National Institute ofTechnology, Kisarazu College[P－８]チョウ目の完全変態による色とパターンの変化を応用したミュージアムグッズの研究………………………………… 131
Study of color and pattern in the metamorphosis of Lepidoptera to be applied on the development ofmuseum goods.
山下明美（岡山県立大学），武田直子（モンテレイ工科大学）
Akemi Yamashita 1 and Naoko Takeda 2
1
Okayama Prefectural University, 2 Tecnológico de Monterrey[P－９]自然画像と単色刺激における色覚異常者の色弁別能………………………………………………………………………… 133
Color Discrimination Ability of Color Vision Deficiencies in Natural Image and Monochromatic Stimuli
三原優輝，溝上陽子，矢口博久（千葉大学）
Yuki Mihara, Yoko Mizokami and Hirohisa Yaguchi
Chiba University[P－１０]混同色線理論に基づく白色光による色覚バリアフリー照明の検討… …………………………………………………… 136
Color universal white illumination based on Confusion color line theory
後河内 鉄，石井通友（同志社大学大学院理工学研究科），坂東敏博（同志社大学理工学部）
Tetsu Ushirogouchi 1, Michitomo Ishii 1 and Toshihiro Bando 2
1
Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University, 2 Department of Intelligent Information
Engineering and Sciences, Doshisha University[P－１１]急峻な多峰性分光分布を持つ色材が一般的な白色照明下で示す色変化… ……………………………………………… 140
Color change of materials with a multimodal spectral reflectance under general white illumination
石井通友（同志社大学大学院理工学研究科），坂東敏博（同志社大学理工学部インテリジェント情報工学科）
Michitomo Ishii 1 and Toshihiro Bando 2
1
Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University, 2 Faculty of Science and engineering,
Doshisha University[P－１２]2 色配色における印象語と連想語の想起について… ……………………………………………………………………… 144
Study of frequency in use of impression-words and association-words for two-color combinations
冨田沙希（中央大学大学院），坂本 隆（産業技術総合研究所），加藤俊一（中央大学理工学部）
Saki Tomita 1, Takashi Sakamoto 2 and Toshikazu Kato 3
1
Graduate School of Chuo University, 2 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology,
3
Chuo University[P－１３] ドーム型照明とデジタルカメラを用いた食品色情報の解析… …………………………………………………………… 146
Analyzing Food Color Using Digital Camera and Photo-dome Imaging System
高山正宏，伊與田浩志，酒井英樹，仲森裕司（大阪市立大学大学院）
Masahiro Takayama, Hiroyuki Iyota, Hideki Sakai and Yuji Nakamori
Osaka City University[P－１４]スイレンのイメージ評価の構造分析… ……………………………………………………………………………………… 150
Image structure analysis on flower products
森山なな，秋田昌也，川澄未来子（名城大学）
Nana Moriyama, Masaya Akita and Mikiko Kawasumi
Meijo University[P－１５]リアルな車室内空間の見えを再現する D-up viewer の開発と色の見えの変化の測定―内装部品の明度による影響―………………………………………………………………………………………… 152
Development of D-up viewer for correct color perception ―Effect of lightness on car interior parts―
尾山真一，上原佑太，川澄未来子（名城大学），チャンプラパ　 ポワンスワン（ラジャマンガラ工科大学タニヤブリ校）
Shinichi Oyama 1, Yuta Uehara 1, Mikiko Kawasumi 1 and Chanprapha Phuangsuwan 2
1
Meijo University, 2 Rajamangala University of Technology Thanyaburi, Thailand[P-１６]Indoor illuminance level proper for elderly people to see signs from outdoor.…………………… 154
Chakkapan Pamano 1, Mitsuo Ikeda 2 and Chanprapha Phuangsuwan 2
1
Faculty of Mass Communication Tech., Rajamagala Univ. of Tech. Thanyaburi, Thailand
2
Color Research Center, Rajamagala Univ. of Tech. Thanyaburi, Thailand

Supplement v

[P-１７]Whiteness (W) and lightness (L*) relationship … ……………………………………………………………… 157
Chanprapha Phuangsuwan 1, Sayumporn Saingsamphun 2 and Mitsuo Ikeda 1
1
Color Research Center, Rajamagala Univ. of Tech. Thanyaburi, Thailand
2
Faculty of Mass Communication Tech., Rajamagala Univ. of Tech. Thanyaburi, Thailand[P-１８]アゲハチョウの翅における色彩の調和効果の検討…………………………………………………………………………… 160
Consideration of color harmony 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[P-１９]PCCS 表色系の iPad ディスプレイ上における RGB 値の視感測色 2………………………………………………… 163
A study of visual measurement of PCCS’s RGB value on iPad display 2
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-２０]「服の色」と「好きな色」とパーソナリティ特性との関係 －情動性（情緒安定性）について－… ………………… 167
Relationship of “the color of clothes” and “favorite color” and personality characteristics -About theemotionality (emotional stability) 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, 2 Japan Color Research Institute, 3 Ritsumeikan University[P-２1]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 (2) 中学生データ… …………………………… 170
Relationship between Color and Form Features of Waterscape Drawings and Drawer’s Personality: (2) Data
from Junior High School Students[P-２2]FUMIE テストを用いた潜在的色嗜好の測定……………………………………………………………………………… 174
Measurement of Implicit Color Preference Using FUMIE 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-２3]リアルタイム緑視率調査システム… ………………………………………………………………………………………… 177
Real-time green visibility ratio measurement system
土居元紀，細見勇太（大阪電気通信大学）
Motonori Doi and Yuta Hosomi
Osaka Electro­communication University[P-２4]綿，羊毛および絹織物の色柄の色彩およびテクスチャ特徴量による素材判別… ………………………………………… 179
Material discrimination of colored patterns for cotton, wool and silk woven fabrics by color and texturalfeatures[P-２5]多階調濃淡画像を用いた OKQT による最適階調推定法の提案… ……………………………………………………… 181
A method for optimizing gray levels based on 18bits-image by Using Oteru-Koshimizu’s Quantization
Theory武藤功樹，菊池大悟，舟橋琢磨（中京大学），川澄未来子（名城大学），輿水大和（中京大学）
Koki Muto 1, Daigo Kikuti 1, Takuma Funahashi 1, Mikiko Kawasumi 2 and Koshimizu Hiroyasu 1
1
Chukyo University, 2 Meijo University[P-２6]自然・加工画像への CG 化・模式表現化物体配置による画像注視状態変化に対する画像無彩色化の影響… ……… 183
Influence of achromatizing to gaze-state change by CG objects and schematic objects placed in natural andprocessed images.
中西 冴（高知工科大学大学院基盤工学専攻），根岸一平（高知工科大学／金沢工業大学メディア情報学科），
篠森 敬三（高知工科大学情報学群／総合研究所）
Sae Nakanishi 1, Ippei Negishi 2 and Keizo Shinomori 3
1
Graduate School of Engineering, Kochi University of Technology, 2 Kochi University of Technology / Dept.
Media Informatics, Kanazawa Institute of Technology, 3 School of Information / Research Institute, Kochi
University of Technology

Supplement vi

[P-２7]UI 設計のための人と人型エージェントの顔色に対する嗜好の比較……………………………………………………… 187
Comparison of Face Color Preference of Human and Agent for User Interface Design
村松慶一（埼玉大学大学院理工学研究科），田和辻可昌（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, Yoshimasa Tawatsuji 2, Eiichirou Tanaka 1, Keiichi Watanuki 1 and Tatsunori Matsui 2
1
Saitama University, 2 Waseda University[P-２8]好ましい化粧肌の色に関する研究～ 20 代日本人女性を対象として～… ……………………………………………… 189
Preferred Cosmetic Skin Color of Japanese Women in their 20’s

[P-２９]解像度の異なる画像間の明暗差分量を用いた肌質感解析…………………………………………………………………… 191
Analysis on Skin Appearance Using Positive and Negative Residual Features between Skin Images withDifferent Level of Spatial Resolutions
五十嵐崇訓（花王㈱ スキンケア研究所）
Takanori Igarashi
Skincare Products Research Laboratory, Kao Corporation[P-30]背景色が肌の色の見えに及ぼす影響… ……………………………………………………………………………………… 195
Effect of Background Color on the Appearance of Skin Color
乾 宏子（アトリエエクリュ），早川照美，市場丈規（Color Lab. for full Life）
Hiroko Inui 1, Terumi Hayakawa and Takenori Ichiba 2
1
ATELIER ECRU, 2 Color Lab. for full Life
[P-3１]NCS 色空間極低彩度領域のパーソナルカラーフォーシーズン分類と配色調和の評価………………………………… 198
Classification of lowest chromatic colors in NCS color space into four-season colors and examination how
those colors are compatible with other four-season colors[P-32]指で描くパステル画を使った色彩教育例… ………………………………………………………………………………… 202
Examples of Color Education Using Finger-drawn Pastel Materials
矢田部倫子，乾 宏子，市場丈規（日本カラーコーディネーター協会）
Rinko Yatabe, Hiroko Inui and Takenori Ichiba
Japan Color Coordinator Association[P-33]グラデーションカラースケール ®を用いた好印象色の見つけ方… ………………………………………………………… 206
How to find suitable colors with Gradation-color-scale ®
中川保子，菊地 希，畠山里枝，伊藤美代子，中川絵里香（日本パーソナルファッションカラーリスト協会）
Yasuko Nakagawa, Nozomi Kikuchi, Rie Hatakeyama, Miyoko Ito and Erika Nakagawa
Japan Personal Fashion Colorist Association[P-34]髪質とパーソナルカラー診断結果との関係の検証とそのヘアカラー提案への適用に対する妥当性検証… …………… 210
Verification of the relationship with the hair type and the personal color diagnosis result and the verificationof the validity for the application to that hair color proposal
中根かつみ（カラータクト・ブランディング㈱／カラーキャリア研究所），水野安浩（㈱デンソー）
Katsumi Nakane 1 and Yasuhiro Mizuno 2
1
Color Tact Branding Corp/ Color Career Institute, 2 DENSO Corporation[P-35]パーソナルカラー診断に基づくヘアカラー提案（パーソナルヘアカラー）の印象評価による妥当性検証… …………… 212
Impression evaluation of the validity of choosing one’s most suitable hair color based on the personal color
analysis result

Supplement vvii

a a
a a

a

a a
a
a a
a

a

Keywords: 照明，色再現，美術

b
b

，演色

画，
画のみな
くの美術
は，絵
具，
体（
ン ス ），に する光化 的，大による化 的， 的など
による変 色 用によりと に色彩が変化する。変 色 用は に彩度の変化をさせるため，絵画，をした美術
は の色とは く異なる色になる場合もしくない。美術のにおいてはな色再現 を大に える とが いが，変 色
した美術
をできる
の色 に い色に
再現して
できれ ，
の価
も変わるで
あ う。たとえ ，では，光源の分光分布を化する とによ て，美術の彩度を1)
， 色した美術の色をさせる
2)などが われている。
色 の色に すでは， 色した美術の色の見えが，照明光源の分光分布によ てどのように変化す
るのかを明 かにする とを 的とし，
（1） 絵
具の
分光反射率データ，（2）色再現評価用標
準物体色分光データベース（SOCS）3)の水彩絵の具，油彩絵の具の分光反射率データ，（3）
ス
画の分光反射率データ 4)を用いて，美術館・博
物館用蛍光ランプ照明 の色を基準としたときの の光源 の色の変化を色の見え デ
CIECAM02 5)によ て めた。
に ー
美術館
の
・ ・
ン
は，照明光源によ て色の見
えがどのように変化するのかを
した。
さ
れている
の
分光反射率データ 6)
を用いて，
な分光分布
をもつ光源で照明された色の見えを CIECAM02 によ てし，の色が照明によ てどで の色にできるのかをした

Viénotは 色した美術 の色を光源の分光分布を変える とによ て，ど
で色を
で
2)
きるのかを
した 。図 (B)は， 色した(b)の色が光源の分光分布（図 1(A)）を変化させるとで， 色 の(a)の色にどでく か を 示し た も の であ る 。 の，光源(d)RCB で照明したとき もの色にできるとした。

図

(A)

色美術

の色

のための分光分布 2)

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

2)
図 1(B) 色美術 の照明による色(a)
美術 ，(b) 色した美術(c)光源 RGB 照明 ，(d)光源 RCB 照明(e)光源 AGB 照明 ，(f)光源 ACB 照明

Supplement 1

の

の

100.0

100.0

0.0

0.0

80.0

80.0

70.0

70.0

60.0

60.0

50.0

50.0

40.0

40.0

30.0

30.0

20.0

20.0

10.0

10.0

0.0

0.0

380 3 5 410 425 440 455 470 485 500 515 530 545 560 575 5 0 605 620 635 650 665 680 6 5 710 725

380 3 5 410 425 440 455 470 485 500 515 530 545 560 575 5 0 605 620 635 650 665 680 6 5 710 725

図２ 水彩絵の具および油彩絵の具の分光反射率 3)

80
70
60
50
40
30
20
10

755
780

730

705

680

655

605
630

580

555

530

505

455
480

430

405

380

0

蛍光ランプ(CIE F1～F12)照明による絵の具の色の見えの変化

120
100
80
60
40
20

380
400
420
440
460
480
500
520
540
560
580
600
620
640
660
680
700
720
740
760
780

0

単色 LED 組み合わせランプ照明による絵の具の色の見えの変化
図３

蛍光ランプ，３原色 LED ランプ照明による絵の具の色の見えの変化
基準：美術館・博物館用蛍光ランプ(電球色)照明
両光源とも 1000 lx で計算

絵画の顔料である水彩絵の具，油彩絵の具について，照明光源の分光分布で見えの色がどのように変化するかを CIECAM02 で計算した。水彩絵の具，油彩絵の具の分光反射率データは色再現評
価用標準物体色分光データベース SOCS を用いた（図２，水彩絵の具 60 種類，油彩絵の具 91 種類）。図 3 は水彩絵の具，油彩絵の具を CIE が定めた代表的な 12 種類の蛍光ランプ F1～F12，および単色 LED を組み合わせた高彩度演色の LEDランプで照明した場合の見えの色を CIECAM02の aMbM 座標に示したものである。図３の矢印は美術館用蛍光ランプ(電球色)との比較を示している。図３に示されるように蛍光ランプと LED
ランプでは見えの色の変化の傾向が大きく異なり，特に赤色，緑色領域で彩度方向の変化は逆で

Supplement 2

ある。すなわ 蛍光ランプ照明
では水彩絵の具も油彩絵の具ともに見えの色は 彩度にな ているが，単色 LED を組み合わせた LED ランプ照明では水彩，油彩絵の具ともに高彩度に大きく れている。 方， 色，
色領域は光源を変えても色の変化は赤色，緑色領域と比較して さい とが分かる。
ののによれ 色の変化（色 ，）に する評価の いは，赤色が の色 の色よりも明 かに大きく，絵画の で赤色がわ かに変化しても，絵画の見えは大きく異なる とが示 される。 のため図３のは，光源が変化すると水彩画でも油彩画でも見えの色が大きく変化する とをする。
図4の分光反射率 6)

はな 体（美術館，b
図 ，web 画 など）で見る と6ができるが，に え色
4のは くないのではない
うか。
7
2
で
されている
1
8
の分光反射率
データを用いて，の 種照明 の見えの色を CIECAM02 によ て 色計算
した。図 はのを53a定した分光反射率であり，図は 定を示している。
図 は美術館用蛍光ランプ(電球図
8の a*b*
図
定8色)照明 のの a*b* である。
(美術館用蛍光ランプ 1000lx)
図 に示されるように顔の 色，分 して， ・
ン がを いた
， の水の 色など てのの7)にのの色を再現した 。図 は色は 色的には， 明度の 色，
ン 色にされた P.Cotte の現 のと再現画でしており，すなわての色は 色である。
ある。再現画は ・ン が いたの色がのような分光反射率をもつを照明の緑，
光源の分光分布を変える とで， の色は 色に， み とに表されており， の 色，
かみのある
色など
は
のようであ
たか
顔は のかに赤みをもつ 色に見せる とがでとする とができる。 た現 のときるであ うか。
して示される図はした分光反射率を示す図と類 している。さ に ー
美術館の
に
された
も 色化し
に する
は 大にあるが，，たもので，２ と めて類 している。
P.Cotte がをス
Supplement 3

40b*P.Cotte氏による現在のモナリザ

30

5

1

5

4
6
20

8

8

2
7

と再現画 7)
‐10

0

0

5

10

2

a*

15

‐10

7
6

‐20
P.Cotte氏による再現画‐30

図

P.Cotte による現 の（図 ）の a*b*
の8

bM

と再現画
CIE F1～F12
80
70
60
50
40
30
20
10

780

0

380

P.Cotteによる現 のと再現画がされたのの色（図 の）を
分光反射率 定し，CIE D65 照明 の a*b* を計算した。図 は，現 の
（
）と再
現
（
）の a*b*座標であり，現 のの色のは，図 で示した
データと類 している とが分かる。図に示す矢印は 定との再現画と現 の色をものである。矢印の方向は，
が かれ
た
か 現
での 色の方向を示しており，スなどが変 色により 変化したとが明 に 明できる。
れでは現 のの色は，照明光源の分光分布を化する とで P.Cotte の再現画の色のように演色する とがなのであ うか。
図 は，図 に示した分光反射率データを用いて，CIE の F1～F12 ランプおよび単色 LED を組み合わせた LED ランプ照明 の aMbM 座標の変化を示したものである。矢印のは美術館用蛍光ランプ(電球色)であり，蛍光ランプ(F1～F12)照明 ，の色は 体的に 緑色方向に変化する。
た単色 LED を組み合わせた LED ランプ照明
では 体的に赤色方向に変化する。
の 色的によれ ，現 のの色を光源の分光分布の変化
で，P.Cotteの再現画のような色に演色する とは
であ
る。

‐5

680
705
730
755

の

1

580
605
630
655

による現

10

505
530
555

P.Cotte

3

405
430
455
480

図

3

4

aM

bM

120
100
80
60
40
20

380
400
420
440
460
480
500
520
540
560
580
600
620
640
660
680
700
720
740
760
780

0

1)
2 11
2)
12 2 11) 色再現評価用標準物体色分光データベース
12 1
)
2 1
1 2
)
2 2
)
2 2
)
を りたい
2 1

aM
図

Supplement 4

現 の8の 種照明による色の見えの変化（基準：美術館用蛍光ランプ，1000 lx）

!
Relationship!between!color!preferences!and!physiological!
responses!under!chromatic!illumination!
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37.0
36.0
35.0
34.0
33.0
32.0
31.0
30.0

0

2

4

6

8

10

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37.0
36.0
35.0
34.0
33.0
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31.0
30.0

0

2

4

6

8

10

12345678

4. ²)ř+¦+ƓŞƏĖÉ¨ƞ

38.0
37.0
36.0
35.0
34.0
33.0
32.0
31.0
30.0

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3 5 ,Ɯ>>°)ř² )řòƘ+ùpa&+Ɯşƕŕ 1 8 + 2 
'+ƓŞƏĖÉ+¨AŞƞĄŴ,ðƇŋżƚƛƜŒŴ,ŞƏĖÉƚƛ& =ƚã>ő+ř,şƕŕA9 :*$ 8+&Ɯğîř',ĭ)=ƛƞŞ 1 3 ,Ɯşƕŕ*$ %+Ɯ°)ř² )řòƘ+ùpa&+Ɯė¶Ɔ±ð' 10 Ò+ƓŞƏĖÉ'`íƁƜ>*Ɯşƕŕ°)ř²)ř'%Ū¶ ř+ CIELUV {ƚ3 ¤+ğî+Ç¢{ƛ& =ƞŞ+ł*Ĺ ř,Ɯ

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4

6

8

10

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1&

35.5& &

37.0& &

1.5&

7.543& &0.396& &0.534& &  &2&

35.6& &

36.4& &

0.8&

26.747& &0.225& &0.479& &  &3&

31.7& &

35.8& &

4.1&

4.237& &0.370& &0.317& &  &4&

34.7& &

35.3& &

0.6&

22.660& &0.196& &0.555& &  &5&

31.4& &

35.1& &

3.7&

15.943& &0.281& &0.548& &  &6&

33.9& &

35.2& &

1.3&

1.453& &0.226& &0.128& &  &7&

36.8& &

36.8& &

0.0&

16.153& &0.215& &0.565& &  &8&36.3& &

36.8& &

0.5&

1.427& &0.225& &0.137& &  &Supplement 6

Ş 2. ²��

Ş 4. °)ř'²ĖÉ`íƁ+Àƞ)ř+¦+ė¶{ƞ��)ř+řĳ'

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1&

36.2&

37.1&

0.9&

6.103& &0.496& &0.525& &  &

1&

 &

 &

0.6&

2&

35.8&

36.3&

0.5&

6.263& &0.521& &0.521& &  &

2&

 &

 &

0.3&

3&

35.8&

36.2&

0.4&

15.003& &0.307& &0.532& &  &

3&

 &

 &

3.7&

4&

34.4&

34.8&

0.4&

5.513& &0.522& &0.522& &  &

4&

 &

 &

0.2&

5&

31.8&

33.4&

1.6&

5.767& &0.499& &0.525& &  &

5&

 &

 &

2.1&

6&

34.0&

35.1&

1.1&

4.337& &0.390& &0.326& &  &

6&

 &

 &

0.2&

7&

35.8&

35.7&

K0.1&

6.277& &0.515& &0.522& &  &

7&

 &

 &

0.1&

8&

35.7&

35.9&

0.2&

5.840& &0.401& &0.383& &  &

8&

 &

 &

0.3&

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1&

36.5&

37.6&

1.1&

2&

36.1&

36.9&

0.8&

3&

35.7&

37.9&

2.2&

4&

36.4&

37.1&

0.7&

5&

35.7&

36.0&

0.3&

6&

35.7&

35.8&

0.1&

7&

36.6&

36.4&

K0.2&

8&

36.1&

36.9&

0.8&

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² )ř +dùpa&ƜĖÉ`íƁ*À,) ' ÃĞoŭAƜ½×+ =Ġ|t Ā¶AĨ %Ā¶ '?ƜôÛĸĤ,0.0397 ')<ƜôÛĉę 5%& °)ř &+ĖÉ`í+2ôÛ*¬ ' ŌŰAÓ ƞ4 Ɯ°)řƝòƘ&,Ɯô
ÛĸĤ, 0.0523 ')<Ɯ °)ř &+ĖÉ`í+2ôÛ*¬ ',ƜôÛĉę 5%&,ŌŰ&)# ƞ(2)& �����������& Ş 4 ,ƜŞ 2 'Ş 3 AŊ5@%Ɯşƕŕ*$ %°)ř\² )ř+řĳ'Ɯd
ùpa&+ĖÉ`íƁ+ÀAŞ 8+& =;@=:*Ɯşƕŕ² )ř'
%Ū¶ řĳ,Ɯ23Ųŉō-<& # ^ëƜ°)ř+ð+ĖÉ`íƁ²)ř+ð+>*ć1%ıŀ#%¬)şƕŕ
ƚ3,5 Ĭƛ9 /B¬)şƕŕƚ1 ĬƛƜ°)ř*8Ųŉō+řĳAŪ¶% =+*½
%Ɯ°)ř*»ř\eƇřAžB!şƕ
ŕƚ4,6,7,8 Ĭƛ&,`íƁ+À¾ ' }Ť;>=ƞéģ 5)&,ƜŲř*,Ř®Ɯƍř*,ČƎ+ü ='ź1;>% =ƞ÷ķľ&+`ũ+Ōü,Ɯ°)ř»ř\eƇř& =¦Ɯ°)ř+ð+ĖÉ`í»ř\eƇř+ü*:<â>=+&,)
'8Ŕ;>=ƞ !Ɯ2 Ĭ+şƕŕ+:*(";'8 ) v8 <Ɯ;)=ķľÕţ& =ƞ���������
� ÷ķľ&,Ɯşƕŕ°6\°4) řÐ+~AĒ. 'Ɯ°5+ř(*:#%Ɠ+ŞƏĖÉ9á+ĘÉ*Ž ħ=+Aů1 ƞ
+ŌüƜ°6ř+ğîa&,Ɯ°4) ř+ğîa:<8ƜƓ+ŞƏĖÉôÛ*`í% ='AĹ ƞ÷ķľ¥, õİ)Ōü& <ƜmÒƜħĥİ×+:<ąĸ\ňº)ė¶áčA
ĸŀ='ƜřÐ+ž°+ü'ž-> řÐ*:=ü+ƈxAŤ'Ɯ:<«è+şƕŕ*:=·ƕAŜ'Ɯ*:#%Ɯ:<ąĸ)ĶŤÓ;>='Ø@>=ƞ���
÷ķľ+^ſ,Ɯì÷´ŝäŘsļ´ķľű
15K00706 :.Çß 28 ÈÉƈŢ¬´ķzķľű+ß*:#%Ŝ# ƞ

Supplement 7���1) û£Ú³,þöĴñ³,Ɩfĩî: iÜ'ś¡+ƈx(III) ťŦ0+ě(řÐ+ÑƐ), ŀŚļ¬´ķľÈ¥ 43 (1998) 29-35
2) qÁĴĥ³,£ƃĲ: ¸Ė'ŞƏř+šùpūw*ƈ=·ƕİķľ : + 1 ©õ*
=°5+ŞƏř+ūw(kƇ-ħĐĦ§ŉJ[
TKEU¥Ɗ 27 (2003) 153-156
3) ¬Ńĺ³,ĕŸl,ƄĚ©³: ¸ĿƇ*
=LPYLAŵĔ=řÐĦ§*ƈ=ķľ,ì÷Ëņ´sƈúçſķľ¥Ɗ II (2007)
21-24
4) K. W. Jacobs and J. F. Suess: Effect of four
psychological primary colors on anxiety
state, Perceptual and Motor Skills 41 (1975)
207-2105) fy³,j`¹³: ôÐř~ğî+ħĥİ\ÔĥİÑƐ, ğî´sŬ 92 (2008) 645-649
6) ÊµĶg,ĩŸŁh,_ö~Ņ,ĄfĢ,ŤĴŖ: ¸Ė'ğî+řĖÉŗ*c=ÑƐ+ĀŨ,ÖĻ¬´ĥ¿´ķľ¥ 51 (2011)
24-32

Supplement 8⯙ྎ↷᫂ࡢⰍග᝟ឤ೫ዲ◊✲࡟ࡘ࠸࡚
Study On People’s Emotion Preference Of ColoredLighting In Stage鄭 暁紅

Zheng Xiaohong

Renmin University of China

中国人民大学

Keywords:
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㸱. 主要な研究内容と結果分析について
色光の合理的な運用は舞台照明デザインにおける全体定位、雰囲気の造営、スタイルの確定などの方面に欠けない地位を持っている。本課題は現在な
お経験性的な舞台照明の色光応用の現状に対して、
色光情感及び偏好の定量化研究によって、光源色の直観的な表現ルールを見つけ、またそれらをもって舞台照明デザインを指導する。つまり、実験室に模擬された色光から生ずる心理感覚傾向性に対する基礎的な研究を行い、色光情感の定量化を完成する。
舞台照明中の色光情感偏好についての定量化の研
究は舞台照明にかなり高い芸術表現を実現し、人々に心を揺さぶるような感動的な視覚芸術効果をもらえ、

Supplement 9

な舞台色光、雰囲気を造営する となどに 要な指導を持っている。
色光の
と色
及び視覚
の 性
を
、色光
の定量化
を完成する。
的な色光指
を び、色
の
として、色光の 現色に の色光を 現する。
色光情感の主観的 性から
、本研究に
用する主観
の情感
、
及び
実験
方 を
、確定する。
実験室
、
色光
による
さ
れた色 情感及び偏好に対する定量的に
量する。
、
、
などの方
を運用し、
果に
を行い、色
光
に 用する色 情感
を て、色
光情感と色光 性の の定量化を 表などの方直観的に 化し、色、 、 の色光情感と偏好に基、的に量化模 をする。
実験 果をて、い つかのられる
実験データを ン ル性 、、地 というけてし、 果的に、性 、
色光情感
果に
な
なか
った。しかし、地
は現 的
的、
、
的
的 などの情感にを えている。
用された
ルの情感
に
を
行い、
い
しい 、 明つの情
感 量を いて、 つの色光情感
色
光 動性情感、色光
性
情感、及び色光 応性情感
、また
の色光
の つ
の情感
中の
状 を
直観的に
現れた。
色光 性 明 、、色 の色光情感に対するをした。 果によって、本研究中に色光の明 は色光情感に対するい、 は色光の、色 の対的に さい と見した。
、
ン 、 、 、 、 、色 の色
光をそれ れに対 られ、色光明 、
の情
感
に対する
を行い、本研究の実験 果を 合的し、の色光の情感を導 光
を えた。

色光

性と色光情感の のに対するさらにし、直観的な
色光情感
と色光
性の の
を見つけ、
方
に つの情感
及び つの
の中に
的情感
の、心理 量に基量化
模 を られた。それらは実 色光情感の
に
的
な方 を
している。

㸲．まとめ
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参考文献
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3+7KHPHDVXUHPHQWRIPHDQLQJ
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Supplement 10㐃⥆ⓗⰍᗘኚ໬࡟ᑐࡍࡿ▱ぬ≉ᛶ-␗࡞ࡿⰍ ᗘ࡟࠾ࡅࡿ㍤ᗘࣞ࣋ࣝࡢᙳ㡪-

Perception of continuous chromaticity change-The effect of luminance levels in different color temperatures 㧘ᶫ࿴ᩄ

Kazutoshi Takahashiᕝᓥ♸㈗

Yuki KawashimaỌ஭ᓅ኱Takehiro NagaiᒣෆὈᶞ

Yasuki Yamauchiᒣᙧ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉
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ᒣᙧ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉
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Keywords: ᭷ᶵ EL(OLED)↷᫂㸪ゅᗘ౫Ꮡᛶ㸪㐃⥆ⓗⰍᗘኚ໬㸬㸯㸬ࡣࡌࡵ࡟
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Light Emitting Diode : OLED)↷᫂ࠖࡀḟୡ௦ࡢ↷᫂࡜ࡋ࡚ὀ┠ࢆ㞟ࡵ㸪◊✲ࡉࢀ࡚࠸ࡿ㸬
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ࡎ࡟୍ᐃࡢⓑⰍගࢆᥦ౪ࡍࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀ࡚࠸ࡿ
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Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University
Graduate school of Science
Engineering, Yamagata University
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Engineering, Yamagata University
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Engineering, Yamagata University

and
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Supplement 12ᩘࢆᛂ⟅ࡍࡿࡼ࠺࡟ᣦ♧ࡋࡓ㸬ᐇ㦂ࡣ㸪㍤ᗘࣞ࣋ࣝẖ࡟⾜࠸㸪4 ⓑⰍⅬ 8 Ⰽ┦᪉ྥࡢ 32 ่⃭ࢆ㸪ࡑࢀࡒࢀ 6 ᅇ⧞ࡾ㏉ࡋⅬᩘ௜ࡅࡋࡓ㸬Ⅼᩘ௜ࡅࡢୖ㝈ࡣᐃࡵࡎ㸪ࡣࡌࡵࡢ 32 ヨ⾜ࢆ⿕㦂⪅ෆࡢᇶ‽ࢆỴࡵࡿ⦎⩦ヨ⾜࡜ࡋࡓ㸬่⃭ࡢ࿊♧㡰␒ࡣࣛࣥࢲ࣒࡛࠶ࡾ㸪326 ヨ⾜ᚋ㸪ఇ᠁ࢆᣳࡳ㍤ᗘࣞ
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Supplement 13㸱㸬㸰㸬㍤ᗘࣞ࣋ࣝ㛫ẚ㍑
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267 no. 5202, 1332 (1995)
2)

Yamauchi, Y. ,Itayama, T. , and Hirasawa, M.:

Perception of the color change of temporally modulated
stimuli , CIC20, 226 (2012)3) 㧘ᶫ࿴ᩄ㸪ᕝᓥ♸㈗㸪Ọ஭ᓅ኱㸪ᒣෆὈᶞ㸸↷᫂Ꮫ఍᭷ᶵEL↷᫂ࣃࢿࣝⰍᗘࡢゅᗘ౫Ꮡᛶ࡟ᑐࡍࡿ▱ぬ≉ᛶ ̿᫬㛫ⓗⰍᗘኚ໬࡟࠾ࡅࡿ▱ぬ≉ᛶࡢ㍤ᗘ౫Ꮡᛶ̿㸬↷᫂Ꮫ఍ᖹᡂ27ᖺᗘ඲ᅜ኱
఍㸪ᖹᡂ2㸵ᖺᗘ↷᫂Ꮫ఍඲ᅜ኱఍ㅮ₇ㄽᩥ㞟 0620, (2015)4) ᯈᒣ༟ஓ㸪ᕝᓥ♸㈗㸪Ọ஭ᓅ኱㸪ᖹ⃝ṇ຾㸪ᒣෆὈᶞ㸸᫬㛫ⓗⰍᗘኚ໬࡟ᑐࡍࡿⰍᘚู㜈್ࡢ ᐃ㸬᪥ᮏどぬᏛ఍2013ᖺኟᏘ኱఍㸪 VISION, 25(3), 143 (2013)

Supplement 14

瞳孔径と光感受性網膜神経節細胞応答を考慮した
明るさ知覚の定式化
Formulation of perceived brightness
in consideration of ipRGCs and pupil size
山川 昌彦
岡嶋 克典

Masahiko Yamakawa
Katsunori Okajima

Yokohama National University
Yokohama National University

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
昨年，我々は光感受性網膜神経節細胞(ipRGC)が関与する光刺激の輝度に対する明るさ知覚の定式化について報告した 1)．Silent substitution
法を用いて杆体，錐体への刺激を一定にしたまま
ipRGC への刺激量が異なる光刺激を周辺視で呈示し，magnitude estimation 法で知覚した明るさを数値化した結果，呈示した光刺激の輝度値が同一の場合においても ipRGC 作用度が異なると知覚される明るさが異なり，ipRGC は明るさのゲ
インを変えている可能性を示した．しかしながら，前研究では瞳孔サイズの影響を考慮していなかったため，本研究では ipRGC の明るさ知覚に対する寄与機構を解明することを目的とし，各刺激下での瞳孔径の測定も行い，入出力（光量―明るさ）関係をさらに精度よく解析した．

図 1 呈示した光刺激の分光分布
縦軸は放射輝度(W/sr/m2/nm)，横軸は波長(nm)３．結果
図２に瞳孔径実験結果のグラフを示す．横軸は刺激の輝度値，縦軸は瞳孔径比率を、エラーバー
は標準誤差を示す．また、シンボルの色は分光分
布の違いを示しており，図１の色と対応している．

２．方法―瞳孔径測定―
刺激は前回の明るさ知覚実験で使用したものと同一で，6 色プロジェクターで生成した 7 種の異なる分光分布（図１）の光（xy 色度はそれぞれ
0.328, 0.326)を，輝度範囲 20～120cd/m2 であった．刺激サイズ 5°の光を右眼に鼻側 7°の位置に呈示 し た ． 瞳 孔 径 の 測 定 に は View Point
EyeTracker (Arrington Research 社) を使用し，両眼の瞳孔径を測定した．被験者は前回の明るさ
知覚実験と同一な 9 名で全員色覚正常であった．
実験前に「国立大学法人横浜国立大学ライフサイ
エンス研究等の実施に関する規則」に則り，被験者から実験参加の同意を得た．実験は，5 分間の
暗所安静後，10 秒暗所，5 秒刺激呈示，45 秒暗所を 1 回の測定トライアルとし，それを繰り返すことで全刺激での測定を実施した．測定開始時 10秒間の平均瞳孔径に対する，各光刺激下での瞳孔径の測定結果を「瞳孔径比率」として％で示す．

図２ 各光刺激下での瞳孔径比率

どのシンボルの結果も，輝度が増大するにつれて瞳孔径比率は小さくなっているが，同一輝度でも分光分布（シンボル）によって瞳孔径比率が異なることがわかる．これは，ipRGC 作用度によっても瞳孔径が変化することを示しており，
ipRGC が瞳孔反応を制御しているという報告と一致している 2)．

Supplement 15

ipRGC 作用度比と数 β との関係において，輝度に対する場合において R2=0.82 であったが，輝度 xD 2 では 0.95 となり， 測精度がした．

．
解析を行うにあたり， 下の 標を用いた．

3) 明るさ応vs. ipRGC 作用度

ipRGC の明るさに対する寄与機構を解明する
ため，ipRGC 作用度に対する明るさ応 を図 5にプロ トした．

1) 瞳孔径比率 vs. ipRGC 作用度
ipRGC 作用度に対する瞳孔径比率をプロ ト
した(図 3)．瞳孔径は輝度
ルに ら ，ipRGC
作用度で 定されることを示 している．

図 5 網膜での ipRGC
ipRGC

度に D2 をじた度とので

図 5 は，明るさ応 が瞳孔径 正した ipRGC
作用度の で精度 く定式化で ることを示
している．
． とめ

図 3 ipRGC

2) 明るさ応度にる瞳孔径比率のvs. 輝度

前回の報告 1)で明るさ応 は輝度に対する則でフングで ，ipRGC 作用度と数が関係であることを示した． 回，網膜での光 度に対する明るさ応 の関係をるた
め，横軸を網膜
光 度を考慮して輝度(cd/m2)
から輝度 xD2 に置
え，フ
ングを行っ
た．図 4(a)に明るさ応 を，図 4(b)に ipRGC 作
用度比と数の関係を示す．

図 4 光刺激(a)

度と明るさ応答との

光刺激輝度に D2 を明るさ応答(b) : ipRGC

じた2(輝度 xD )
度比と

で

．

での
との

(R2 = 0.95)は

図 4(a)と図 5 は，い れも視細胞への光刺激の大 さに対する明るさ応 を す結果であるが，それぞれ錐体，後者は ipRGC の影響を示している. しかし，図 4(a)で輝度が増大すると には
ipRGC 作用度も増大し，一 で図 5 から ipRGCの作用度の の関数でで ることから，合的にすると，明るさ知覚は ipRGC 作用
度の で 明で る可能性が い．

横浜国立大学報研究
同研究
プ
ロジェクトの 成を受 た
大学の生には実験について 意 をいた，
大学の生には 6 色プロジェクターをいた
ました．ここに感 の意を します．
考
1)
，
本色 学
，Vol.39, No.5,
Suppl., pp.30-31 (2015)2) Enezi et al., A "melanopic" spectral efficiency
function predicts the sensitivity of melanopsin
photoreceptors to polychromatic lights, J Biol
Rhythms, Vol.26, No.4, pp.314-323 (2011)

Supplement 16

P,D,U	 Simulation Properties of Spectral Functional-Filters
for Optical Simulation of Dichromats in Color Discrimination
under Various Usage Condition
Consideration of Reasonable Conditions in Usage
	
 
	
 
	
 
文	
 
	
 

Keizo Shinomori
Kanae Miyazawa
Hirofumi Oda
Shigeki Nakauchi

Kochi University of Technology
Itoh Optical Industrial Co., Ltd.
Itoh Optical Industrial Co., Ltd.
Toyohashi University of Technology

	
 
	
 
	
 
	
 

	
 

Keywords: ２色覚，色 模擬，色弁別，分光フ
ィルター，液晶ディスプレイ．
．

め

	
 

	
  ２色覚者にした色 計を行う
ーユニ
バーサルデザイン(CUD)ののた ，２色覚者の色弁別能力を模擬した機能性分光フィルター（バリアントール）を に 計，した[1]．
はで (P)型と２(D)型２色覚の模擬を標としたユニバーサル(U)型をしたが，より正確な模擬のた に， 型と２型の２色覚特性
を個別 に模擬した P 型と D 型を き いてしている．その 計とフィルターの模擬特性については， に 行研究[2]や 回(第46 回)大会[3]で 表である．
	  本フィルターは，一般的な照明下（ 計上はD65）で，（ 計上は分光反を 成分
モデル した ン ル色
）上での使用をして 計．
されているた ，計 上は，このでの模擬特性が最良となる．また 計において，最 な模擬特性をする 程で，可能性のあるなフィルター分光特性の優 をするた のがであった．このた ，計によってフィルター装着時の色弁別能力を色差の値をもとに計 した．最計 のにおける計 機能力のから，その の色差値
は，標準白色x,y=0.3127,0.3290（D65 光 の
白色を CIE２度
色
から
）からの色
差値だけからている．
	
 の模擬特性検証においても，それらで，あるいはそれらに十分 合するで，行われている． え ，白色 光（D65）照明下
ではなく，D65 色の白色 光 下で，
色覚
検 表や標準色覚検 表（SPP）をフィルター装
着した３色覚者での スト結果から，これら
フィルターには十分な模擬特性があることが示されている[2,3]．
	  しかし，のと に，の 計に っていない使用環境での模擬特性についても問われる場 が てきている．そこで，本研
究では，ま CUD の場 で状 がされる，
白色以外からの色差模擬の場合における模擬特性について，計 された色差から検証する．また
D65 以外の照明下の場合や液晶モニター上に表示される色をする場合な ， 計時 でされていない環境におけるフィルター着用
による色弁別 の模擬の 果について，L あるいは Mを持たない 全（的）２色覚者[4]の色弁別との計 を行い，模擬特性維持のから本機能性分光フィルターの 正な使用について検討する．
．

と
	
 

	
  図 ，２に白色（の標準白色 ）および青・黄色からの色差計 の結果を示す．図 の色差はの にした．D65 照明下で，同 （標準の）度を持つ 色度 にあわ てたモデル
された ン ル色 分光反を する
色について，フィルターを してしたときのSupplement 17

模擬された 度と色度 を計 し，フィルターをしてされたときの 擬された標準白色(この場合の基準色)の 度と色度 との間で，CIELAB 色差をた値である．色度 として
5,745 を用いた．フィルターの分光
特性と明分光（ここでは 色に合わ ているた Judd 正は行っていない）の性で 度が まるた ，モデル色 の標準の度 対値を こに くかで色差の値はを受けるけれ も，本検証では，CIELAB の計 における 全反（照明色）の色度をりに同標準白色 とし，またその 度をモデル
ン
ル色 の 度値の 10 にしている．
	  図 は，計 上の２色覚者[4]の色差値（ 図）と 1 型２色覚者色弁別能力模擬の機能性分光フィ
ルター（バリアントール P 型[1]）を用いたときの色差値（ 図）とのであり，色差の基準色はの り標準白色 である．良好な色弁別（色差）の模擬となっていることがわかる．
	  図２はこの時の基準色を青（x,y=0.22,0.22）にした場合のフィルターの色差（ 図）と黄色（x,y =0.45,0.45）にした場合の色差（ 図）である．これら基準の青，黄色は，CUD の ー
0.9

0.9

0 5
510
1020
2030
30

0.8
0.7

0.7
0.6

0.5

0.5

0.4

0.4

0.3

0.3

0.2

0.2

0.1
0
0

0.1

0.1

0.2

0.3

0.4
x

0.5

0.6

0
0

0.7

0.1

0.2

0.3

0.4
x

0.5

0.6

0.7

図 	
  2 色覚者( )と模擬フィルター（P 型）
装着３色覚者（ ）の基準色白との色差
	
 
0.9

0.9

0 5
510
1020
2030
30

0.8
0.7

0.7

0.5
y

0.6

0.5
y

0 5
510
1020
2030
30

0.8

0.6

0.4

0.4

0.3

0.3

0.2

0.2

0.1
0
0

0.1
0.1

0.2

0.3

0.4
x

0.5

0.6

0.7

0
0

．

	
 

	
 

	
  照明光の分光分 がした場合のについて えると，対の分光反との性が問題となる．本模擬フィルターの計 上のはモデル された ン ル色
である．対が
ン ル色 の に分光的にい反をもつである場合には，照明光が D65 ではなく一般的な白色照明の場合においても，模擬の良好性が維持される．このことから，一般的な色彩デザインを行う環境においては，照明光についてになるは いと えられる．ただし，CUDを行ったを使用する場合において， 色性のい LED 照明下で見る場合もされるた ，
これに する検証も行っている．ただ，対の分光反との わりがることもあり 表
において
する．
	
 
．

y

0.6

y

0 5
510
1020
2030
30

0.8

ス色としてのであり，色 や彩度，そして（特
にインク反
特性の
から）明度ののを すた に，な高彩度（クロ ）にはしていない．図２が示すように，基準色がな青や黄色になった場合でも，模擬特性は良好なままであり．実用上十分な色弁別特性の模擬が られているといえる．

0.1

0.2

0.3

0.4
x

0.5

0.6

0.7

図２	
  模擬フィルター（P 型）装着３色覚者の基準色青（ ）と基準色黄（ ）の色差	 	  液晶ディスプレイに表示された色を模擬フィ
ルターで見る場合について えると，もし対がとして えるのであれ
U-Ding（イン）な の フトウ ア・ ールの使用もされる．ただし， デで場をした場合の検証な ，
である
場合や，
に
した場合の対の が大になる場合には，あまり実用的ではない．
	  そこで，の サンプル色の色度 と 度を，
液晶ディスプレイあるいは液晶プロジェクターに（ 光値的に）正確に同 に表示した時に，そのを模擬フィルターでした場合にる標準白色 との色差について計 した．図３はそれぞれ色 示を，３
分 光学フィルター
装着型の液晶プロジェクター（上図），一般的な（な）液晶モニター（中図），高級液晶モニター（下図）で行うとした場合の色差値を示しており，図 の 図とするべき結果である．
この場合は，バリアントール P 型[1]を用いており，
個別のモニター機は 表時に 明する．

Supplement 18

れており，混同色方向が反時計回りに回転していることが分かる．ただし，バリアントール U 型の特性がもともと 1 型や２型の 2 色覚者の混同色線
方向の間に，その混同色方向（最大の色差方向あるいは色弁別閾値最大の色方向）が来ることをふ
まえると，特に高級ディスプレイを用いたときには実用上 CUD には十分であるといえる．またモ
ニター特性が明らかである場合には，ノウハウ的なフィルター使用により，一部でより正確な利用も可能であることを示す結果である．
５．まとめ	
 図３	  模擬フィルター（P 型）装着３色覚者の液晶プロジェクター表示（上），汎用型液晶
プロジェクター表示（中），および高級液晶プ
ロジェクター表示（下）の場合の色差	  図から分かるようにそれぞれの場合について，
おおむね良好な模擬であるとはいえるものの，個別型バリアントール（P 型や D 型）を用いたときのユニバーサル型（U 型）に対する優越性は失わ

	
  ２ 色 覚 者 色 弁 別 能 力 模 擬 機 能 性 分 光 フ ィ ル	
 ター（バリアントール P 型，D 型，U 型）を，
D65 以外の証明で使用した場合や液晶ディスプ
レイに表示された色に対して使用した場合について，その分光特性から検討を行った．
	
  その結果，基準色が標準白色ではなく，青や黄色の場合でも全く問題はないこと，一般的な色デ
ザイン環境で用いられている照明の場合には，模擬特性に問題がないことが明らかとなった．液晶
プロジェクターや液晶モニター上の色に用いた
場合には，混同色方向の回転が見られ，個別型バ
リアントールを用いる意味は失われるものの，ユニバーサル型の持つ模擬特性の程度では，依然として模擬状態が維持されており，今回特性を調べたモニターの範囲内においては，実用上，CUDに利用可能であるといえる．	
 	
 
	
 
	
 
謝辞
	
  本研究は科研費(24300085)の助成を受けた．	
 
	
 
参考文献	
 
1) バリアントール・ホームページ
	  http://www.variantor.com/
2) K. Shinomori, K. Miyazawa and S.Nakauchi:
Spectral functional filters for optical simulationof dichromats in color discrimination, Proc.
AIC2015 Tokyo 1 (2015) 285-290.
3) 篠森敬三，宮澤佳苗，中内茂樹：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‐，日本色彩学会
誌第 39 巻第５号 SUPPLEMENT（2015）55-58.
4) H. Brettel, F. Viénot and J.D. Mollon:
Computerized simulation of color appearance
for dichromats, J. Opt. Soc. Am. A 14 (1997)
2647-2655.

Supplement 19

低彩度の色刺激が呈示されることによる輝度コントラスト感度の低下

	
 
根岸一平	
 

Decrease of luminance contrast sensitivity
by presentation of low-saturated color stimuli
Ippei Negishi

篠森敬三	
  Keizo Shinomori	 Keywords: 色覚，脳情報処理

Kochi University of Technology/ Kanazawa Institute of Technology
Kochi University of Technology

高知工科大学	 /	
 金沢工業大学	
 高知工科大学	 １．はじめに	 	  過去の心理物理実験によって，色刺激による輝度情報が抑制されることが示唆されている[1,2]．また我々の過去の fMRI を用いた研究[3-5]においては，特に彩度の低い色刺激が呈示されたときに輝度刺激による視覚野の活動が抑制されているという結果が得られた(図１)．
	  そこで我々は，輝度刺激による視覚野の活動が抑制されている際に輝度コントラストの弁別感度が低下しているのではないかと考え，本研究ではガボール刺激の輝度弁別実験を行い，周辺に配置した色パッチの彩度による弁別感度の違いを測定した．

(Cambridge Research Systems)を用いて，色彩輝度計(CS-200, コニカミノルタ)によって校正済みの CRT モニタ(FlexScan E57T, EIZO)に呈示した．視野角は 31.5°× 23.6°，視距離は 54.4cm
であった．
(3) 視覚刺激	  グレー背景(輝度 19.8cd/m2)の中心に，縦縞のガボール刺激を配置し，その上から黒色のふちの付いた１０個の色パッチを円周上に等間隔に配置した(図２)．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，彩度（マンセル表色系における Chroma）は６，４，２，０の４条件を用いた．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．視覚刺激は参照刺激とテスト刺激の２種類があり，ガボール
刺激の最大輝度と最小輝度のコントラストは参照刺激においては常に 50%，テスト刺激では 4%
刻みで 34%から 66%まで９条件のいずれかであ
った．

	
 
図１	
  色刺激による脳活動の抑制(先行研究[５]より引用)
２．実験方法	 (1) 被験者
	  男性５名，女性６名の計１１名の被験者が実験に参加した(平均年齢 24.1 歳)．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
	  実験は暗室内で行った．視覚刺激は VisSaGe

	
  	
  	
  	
  	
  	
  図２	
  視覚刺激(4) 実験手順 (図３)	  １回のトライアルにおいて，参照刺激とテスト
刺激が継時呈示された．刺激の呈示時間はそれぞれ 500ms で，その後にマスク刺激が 300ms 呈示

Supplement 20

された．グレー背景の中 に い が呈示されたから被験者がのボタンをと１の刺激の呈示がされた．２ の刺激の ISI は1000ms から 2000ms の間でランタ にされた．
トライアル内では色パッチの彩度は参照
刺激とテスト刺激でであった．また，それらの呈示はトライアル とにランで，被験者には らされなかった．被験者は，１と２の刺激において ちらのガボールのコント
ラストが かったかをボタンした．色パッチの彩度４条件に してテスト刺激のコントラス
ト９条件の計 ６トライアルと１
ックとし，被験者１０トライアルの実験を行った．被験者１名あたりの実験時間はおよそ１時間であった．

図４	
  １名の被験者の実験結果

図５	
  正

の

による

の結果，彩度２の条件において のいずれの条件としてに 2 の が大きかった．彩度
２の条件間ではな はみられなかった．

図	  トライアルの

れ

３．実験
	
 
(1)
方法
	
  図４に１ の被験者に いての テスト刺激の
コントラストを いと えたを示 ．
はテスト刺激のコントラストを表し， ンボルの違いは色パッチの彩度条件を表 ．この結果に して，正のをッテ ングした のが図５である．このときの被験者の正が低い， な ちコントラスト弁別感度が低い
グラ の きは小さ なるた ，正の 2 の が大き なることになる．そこで本研
究ではッテ ングしたの 2 の を輝度
コントラストの弁別感度のとした．
(2) 実験

	
  図６に，10 名の被験者の結果を示 ．１名の被して験者に いては 2 の が の被験者と５ 10大きかったたした．

図６	
  全被験者の

2

	
 
． とめと
	
 
	
  本研究の結果は，彩度が低い色刺激が 時に呈示されていたはコントラストの弁別感度が低下 るという，我々がした通りの のであった．これは，これまで我々がしてきた色刺激による輝度の脳活動の抑制のをる．我々は， い色刺激が呈示されている際には輝度のを抑制 ることによって色にる感度を上 さ る カニがるのではないかと考える．

	  本研究はSupplement 21

研

の

を

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 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 	
 
平 	
 
: 色刺激による輝度刺激の脳活動の抑制,本色彩
Vol.39No.5 Supplement (2015) 27-30

Supplement 22

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Relation Of eccentricity and visual angle size in the color
discrimination of color defective observers

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Soma Sato
Hirohisa Yaguchi
Yoko Mizokami

Chiba University
Chiba University
Chiba University

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Supplement 24ࡿࡇ࡜ࢆ♧၀ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡓࡔࡋ㸪඲࡚ࡢ೫ᚰᗘ࡛
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Supplement 25

2A-5

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Engineering, Yamagata University
Graduate school of Science
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Graduate school of Science
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Supplement 26

2A-5

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variability in metameric color matches using
color reproduction media,” COLOR research
and application, 22 (3), pp.174-188, 1997

Supplement 28

2A-52) 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 (5), 2008.
3) Asano Y, Fairchild MD, Blonde L, Morvan P,“Color Matching Experiment for Highlighting
Interobserver Variability,” COLOR research
and application, article in press, 20154) Suzuki M, Yamauchi Y, Suzuki T and
Okajima K, “A Novel method to Measure
Color-Matching Functions,” AIC2012, Taipei,
2012.
5) Hatakeyama K, Kamei T, Kawashima Y,
Nagai T, Yamauchi Y, “Examination of theColor Matching Functions with Narrow-band
LED System,” FVM2015, San José, 2015
6) Crawford BH, “Color Matching and
Adaptation,” Vision Res, 5, pp.71-78, 1965
7) Zaidi Q, “Adaptation and Color Matching,”
Vision Res, 26 (12), pp.1925-1938, 1986
8) Pokorny J, Smith VC, Xu J, “Quantal andnon-quantal
color matches: failureofGrassmann’s laws at short wavelength,” JOSA.
A, 29 (2), pp.324-336, 2012

Supplement 29

	
 
	
 
	
 
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ĉ  ňŧųűňÔ ēď ŽŹžŉü ŖřĽŧųűSupplement 30

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30
20
10
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 ＜３＞	
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Supplement 31

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Ŝw % ĹŘĴńŜ ńķĽ¢  ¸ ņÚ O įņ Ľ Œ ēď P ý Ň E G ¬ q Ŝ t Ŀ " Ĺ +  Ŝv } Ĺ Ř Ĵ ń ŉ Ń İ ņ Ī ĕď Ĵ Ĵ Ń ŉ O ÷ ¸ ņÚ O ŜķłĪŘġĤŇŁĪł ë  Þ ĹŘĴ ń ń Ĺ Ř ĕď 5 Ú %  Ň â d Ĺ Ř ô \ ń Ļňö ¨ E .  Ŝ× ŸŇ¿ ķĽĕď
ď
ď
重点
規制方法
都市名
ď
地区数
ď
Ⅰ
堺市
0
ď
横浜市
3 ď
川崎市
8 ď
ď
静岡市
3
ď
京都市
23 ď
Ⅱ
神戸市
11 ď
ď
岡山市
4
ď
広島市
17 ď
北九州市
53 ď
ď
福岡市
27
ď
札幌市
4 ď
相模原市
0 ď
Ⅲ
ď
浜松市
1
ď
名古屋市
7 ď
仙台市
4 ď
ď
さいたま市
1
Ⅳ
ď
千葉市
1 ď
新潟市
1 ď
ď
大阪市
0
Ⅴ
ď
熊本市
7 ď
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100
80
60
40
20
0
	
  	
  	
 

２

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Í x 2 ŋ| ñ ĹŘĽŒŇÔ g H ¤ Ŝ0 ķıķēďÂ  ¸ ņÔ g Ú % ŜÕ ŀłĪŘńŉo ĺķœÜ Ĭ ņ Ī ĕď ķ Į ķ ēď 5 Ħ ň Ò   ň Ú % Į Ŗ ŉ ēď L ô \ ľ Į Ŗ ń Ī ŀ ł E G ň ¬ Ô
ŜīĿ ľ ķŇ ıĪ ńŉ Ī ĬņĪ Ĵńį ś Į Řĕď 5Ò   ň Û ö ¨ E . Ŝà ĲĽÒ   ň Ňēď - Z \ į ěę E . ēď À Y \ į Ęĝ E
. ēď ô \ į Ęę E . Ä ēď É ŔĮŇE . ň¬ q Ŝ à Ĳ ł Ī Ř Ĵ ń į ¾ ã Ķ ř Ľ ĕď  Û Ý´ ŉ ± D ñ Õ e Ń ~  Ŝ Õ ŀ ł Ī Ř Ĵ ń Į Ŗ ēď±  ¨ Ńö ¨ E . Ŝà ĲłĪņĪÒ   ŇŁĪłœ Ø E ŜO ŒłĪŘĴńŜ| T ĹŘńēď
k ĶŖŇ ö ¨ E . Ŝ* Ĭ ł Ī ŘÒ   œĩŘľŚīĕď
ď E G ň¬ Ô Ŝ¡ ĮĹŇŉÔ g ňŐŇć ŘĴń ŉ Ń İ ņ Ī į ēď Ô g Ú % Ň ŕ ŀ ł ēď  Û ň
Ó 8 Ň h Ă Ŝ 2 Ŏ Ĺ 3 Ñ q į ĩ Ř ĕď<ňä  ň Ő Ń ŉ ēď E G ň ¬ Ô Ŝ ¡ Į Ĺ Ù = ŇÂ  ¸ ņÔ g Ú % įú  ķłĪŘńŉ ÜŃİņĪįēď Ļň3 Ñ q ŉ| T ŃİĽĕď k ēďä  Æ ? Ŝ _ ĳ ēď Ò   Ō ň ũ ŝ ů ű Š ņ ŅŜ Õ ī Ĵ ń Ń ēď 5 E G ň ¬ q ń Ô g Ú % ň ú ŜÉ ŔĮŇã æ ĹŘĴńįo Ù ńÏ ĬŘĕď ď
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Supplement 32

とCurrent Situation and Issues Related to the Color of the Road Attachment Facilities in
Snowy Cold RegionsとHitomi Oguri

Civil Engineering Research Institute for Cold Region

Satoshi Yoshida
Masaya Satou
Yasuaki Matsuda

Civil Engineering Research Institute for Cold Region
Civil Engineering Research Institute for Cold Region
Civil Engineering Research Institute for Cold Region

地

道

色彩

和

．
め
平成 年 月に国が公表した「国成（全国）」 において 「美しい 観
力ある 間の保全 創出と 用」が 本的なとして示され また平成 年 月の「
社会
の
ージ
資本
重点
」 では
に「地域の 性に さわしいな 観 成 の推 」がられるな
な 観 成はますます重 となっているや 造物の 観インにおいて 色彩はさま まなやを及 す重 なの一つである 本来には その役 やされるの観点から ましい色彩がすると考えられるが体の発
けではな
く
する 間全体の 観にも配 する
が
ある
しかし
の色彩
に関しては 一に現者が参照できる
的指 がないため
切な色彩の 用による 観 の メージ
けでなくの下に がっている 例も少なくない観 イ ライン における色彩の記 も 定的であり さらに地といったは考 されていない
そこで 本研究では
の
発 と
観 上に
する
的な色彩
方法の
に け まず地における道
の色彩
の現 と
を
色の
化との関 から
分 ・ 理した

（

：

、

イ
：

分

のイメージ
分
イ

．
(1)
地である北 道の 道 性の なる地点において
（紅 ・黄
）およ
に現地
を
し 道
の視
色およ 対象
を含む
観
の
を行った
対象の道
は 照
明
の高
類（
用
）およ
道とした
対象
は 地 が 化に み間な 多 かつ 力的な 道 観がされ観光の多い 道 地域のシーバイ
イ北 道ルートから選定した また域
イ は 「北 道の道
インブ
（ ）」
を参考に
徴的な 観 性を有し的と一体となった 力的な 道 観の創出が
できる
間 域
域
田
域
域の
イ を対象とした
視色は 「色 」を用い 対象のマン ル を記 した(2)の色彩分 は 現地でしたのにより行った は めに 道観の 造や 成観の 徴をもとにを観シーン
イ の ルー に分け
分 対象としてイ の代表的なを選定したに社を用いて それ
らの
から
分 の
イ
を 成
し（
）
イ の色相・明度・彩度を

色の分類）

Supplement 33

した
なお 分
については
の
を行い
精度と
の観点
から 最も合理的にの色彩を分 できる
分
として
を 用した
分
は 道
の
を大きく
道
に分け（
） それぞれのエリアにおける色彩の分布として 理した
(3)
と
道
の 色
およ
色の分
について
ーン ス ン ーの色彩 和理論をもとに 和・和の関 を 理し 道の色彩の現 と
を 理した
．
(1)
現地
における道
の 色
は表 のとおりである 色のとしては いずれの 域においてもと レー がの 合で分布する 成となっていた
レー ではメ理が多くみられ 一 の
高
では
色や
的 やかな
の
が され
ているものもあった なお
地では
が
を含む を
飛ばすため
が研 してしまう 合が多く、 に 間 域の
表

道

において
れた
(2)

の

がれが目立つ

が

認さ

間

域では
道の
が 近しており 「色」が主たる色となっていた（
）「 道
色」は
の
化に い
（ ）から
（紅
）
（
）
中心となる色彩が 化した 明度・彩度の平 的な は 明度が（ ） （紅）（） 彩度は（ ） （紅） （）
であり いずれも中明度・ 彩度の分布となって
いた 一方
の
は
と
の が
色の中心となるためのとはがなり 主な色相は
道ともで全体的に明度がと高くなっていた（）
道

域では 道 の 道はの けた地や地となっており色は「色」と「 道色」が 配的であった これらはや 本で 成される色彩であり
間域とにから にかけては（紅）（）の中明度・ 彩度の分布
ったものがにはの高明度・ 彩度の分
布に 化したのSupplement 34

色

間

域における

の

色の分
(

例（

：

、中

：色相・彩度分布、

度)

( 度)

(

間

域における

の

色の分

：明度・彩度分布）

例（

：

、中

：色相・彩度分布、
10 2/2
10 3/2

田域では、 大な をとした的な観が がっておりの色彩が大きなとなっていたや 道は 本が主体であり
色彩の
化は 間
と
の
であっ
た
域では
に視 が け 反対 はとなっており色は 道のやが主となっていたから紅までのは域と わらないがのが少ない地点であったためにおいても「 道色」はの の色であるが中心であったの色
彩はの中明度・中彩度の分布であったがにおいては明度の度と高い を示した(3)ととーン ス ン ーの色彩 和論を用いて 道の色彩と色との 和・
和を分した（） その和と 定されたのは 一 にに配 した色彩とされる ー
ブラ ン（ここではの い 色を含む）が
とん であった（表 ） またー ブラ ンは
和 定でも対和となる 合が多く域やによっては和となる可 性がある
またに 染む 象が強いの色についても 対和や和の 定となっており目的に応 て明度・彩度のがになるものと考えられた一方
メ
理を中心とする 彩色は色に対し 一・類似 和または対
和の

( 度)

)

(

：明度・彩度分布）
10 2/1 10 2/0.5
10 4/3)5 4/10
(

)10

3/1

5 9/2

5 5/3

対比

色相

和分 （

間

域・ 道

色

の例）

定となっていた(4)と対象の道では、 い 色や レーのが多く用いられていた。
ののが 配的となるの中にあっては、これら色彩のはそれ高くなかったが地
では色の化が著しいことから的に用いられている ー ブラ ンは色に対し 和的でない可 性が 認されたー ブラ ン（こ）は 「 をバにそのものを見るという 定つきで 発した色」であり 強い色であることから こでも って いー ブラ ン
ものではないとの指摘もあるの 用には十分な配 が
といえるが
に
は
に用いられるがあることから その用性について 度 理を行うがある

Supplement 35

表10 2/1

和定となった道（）の色彩

10 2/1.5（

10 2.5/1
10 3/1
10 3/2
5

4/6

10

2/1.5

10

3/1

5 5/4

（

（

）

（

）

）
（

（

）

）

（
（

）

（

）

（

）

）

（

）

（

）

）

また
メ
理を された道については彩色で陰 がつきにくく 明るい や濃い ななの中であってもにそのを強く主 する 象はなかった
メ
は、 年 化により明度が くなっていくことでに着いた 象になるため的にな みやすい
といえる
一方
は少ないが
色が 用されているもあった そのう
一 の大小
な道
を
的 やかな
で
した 例では こ
れらが としてまとまるために度にを主してしまっている 象があった（） このような 合にはの高さに応 て色彩の切りえを行い分 化するな
を
するた
めの 夫が
と考えられる
おわりに
の
で られた
を まえ
色の
化を考 した ましい色彩についてを行うため カラーシ
レーシ ン
を
用いた
者
を
しているところである
も
地における
の
発
と 観の 上にする色彩
方法のに けて 研究に り組んでいく 定である

道

国
成
ージ

の色彩の現

（

（全国

）：国

社会資本
ージ

重点

北 道の道
インブ
発法人
研究所 地

：国

）

ー

ー

（ ）：国立研究研究所

集観からの道 くり
学 道
観の理論と
：
道
所 大成出版社

Supplement 36

談

やかな

から
研究

に

り

Fluctuation Periods of Landscape Color Unity Index
with Moving Viewpoint
Keishi Kondo

Fukuyama City University

Keywords: 景観色彩，まとまり，シークエンス，
周期性，
移動．
に
たちは「 つうのまちの は，としており，あまり しくない．その一方で，明 化された計画ももなくても，のや いはとる（注１）」． たちは景観計画を立てる際，景観の 成 素（建物やスト ートフーなど）を分 し，さらに小さな 素（外壁や屋 など）に分 してそれぞれのをけている．色彩についても同様のを っている．一方で たちは「 素 とにを示しても，それらが まったときにしも 地のよいものとならないことを 験 に っている（注２）」．すなわち， 行のでは 素間の関係性や性をすることは 難なのである．
者のは景観 成 素の物 色をっているのではなく，カ ラが えた めの 像
中の色彩を っている．それ え常に景観が分析対象となっている．また，の移動に伴って 成 素の見え れや見かけの大きさも変化するため，性や関係性をせ に景観の特をする方 の一つであると考えている．
者は街路を移動しながら景観の動画を撮影
し，動画像を 成している色彩の「まとまり」をしてきた．これまでので，景観のに めている地 の街路では「まとまり度」が高いことが明らかになっている．また，移動に伴う「まとまり度」の時系列変化を分析することによって，屋外広告物が街路景観色彩のまとまりに影 を与えていることも明らかになった．
しかし一方で，な大 屋外広告物のある 外
道路がな
調に
，
とした小さな商店街に活気をるのかという実 験の いを説明するには っていない．
では，移動に伴う「まとまり度」の変動周期にして分析を行った．「まとまり度」の変動に周期性があるのか，またあるとするならばその周期性が街路の特 を説明する ントになるのではないだろうか．

．

．
実験対象とした街路は次の 12 の街路である．
白壁：
屋
白壁 白壁
久屋：
屋 中
の
久屋大通
伏見：
屋 中
伏見通
有松：
屋
有松
半田：
半田
：
一
鵜沼：
各
鵜沼
鵜沼
：
各
久松：広
広
久松通商店街
国道：広
広
国道２
春日：広
春日
春日通
照葉：
照葉
このうち有松，半田，，鵜沼は地 であり，
は「景観地 」である．
撮影には Sのデル デ カ ラ720 を用い， れの日の 11 時〜14 時の間に行った．時速約 6km で移動しながら 行方 を
値はデ イ
撮影した．カ ラから出 される
スにした数値であることや撮影日時が異なると照明も異なる．また「まとまり度」の分
析は 次 色空間 の画素間距離を用いるため，ーク ッ 距離を える
色空間に変換しておくがある．そこで撮影の 度色 を撮影し，撮影後に色補正
I
色空間 の変換を行った．
．
撮影した街路景観 像から１秒 とに画
像を り出し，白壁 233 ，久屋 89 ，伏見 115，有松 124 ，半田 106 ，
54 ，鵜沼184 ，
67 ，久松 90 ，国道 194 ，春
日 210 ，照葉 125 のシークエンス画像を た．

Supplement 37

図１

各街路のまとまり度の推移

図２ 各街路のまとまり度の周期とスペクトル密度

なお，色補正・色空間変換の際の残差は，有松が9.05，伏見が 7.14，その他の街路は 5.25〜6.66
であった．
次に各シークエンス画像の画素の L*a*b* 値に対してそれぞれ共分散行列を出発行列とした主成分分析を行い，第一主成分寄与率を求めた．この値が「まとまり度」の指標となる．「まとまり度」が移動に伴ってどのように変化したかをグラフにしたものが図１である．
さらに各街路の「まとまり度」の変動周期とスペクトル密度との関係を調べた．分析には SAS
Institute Inc.の統計ソフトウェア JMP を用いた．
図２は縦軸に変動スペクトル密度の対数，横軸に周期（秒）をとってグラフ化したものである．
４．考察
図１からは白壁や鵜沼，半田など，常に高い「まとまり度」を維持して推移している街路がある一方，国道や春日，照葉のように「まとまり度」が若干低い値で推移し，時折急激な変化を見せる街路がある．後者には彩度の高い屋外広告物や幟旗などが眼前に迫った際の変化が表れている．

図１に示したそれぞれの街路の「まとまり度」の時系列変動に何らかの周期性が潜んでいるという仮説を立て，Fourier 解析を行った．
「Fisherのカッパ」検定で帰無仮説が真であることを確認した．
図２は周期の関数としてスペクトル密度をグラフにしたものである．撮影した街路によって街路長が異なるため，撮影時間も異なり変動周期の幅も街路によってまちまちであるが，グラフ形状にピークのある街路とない街路に大別できることがわかる．久松，半田，国道，照葉の４街路が前者に含まれる．特に久松はピークが明瞭であり，他の３つはさほどではない．明瞭なピークがあるということは，「まとまり度」の変動に特定の周期性があるということになろう．
久松のスペクトル密度のピークは 30 秒の周期である．動画撮影時，時速約 6km で移動しているから，ピークとなった周期を距離に換算すると約50m となる．久松の街路に面して立地している建物の間口を地図上で計測したところ，約 7m であった．よって建物の繰り返しが周期性に関与しているとは言い難い．また，街路樹は 15m の間隔で植えられており，その関与も低いと考えられる．
５．おわりに今回の対象とした街路の中で，久松が他の街路と異なるのは，商店街だということである．そこ
そこの人通りがあり（撮影実験では人通りを避けている），空き店舗がない．他の街路に比べると格段に「活気」があるように思える．「活気」の定義は難しい課題であるが，同様の周期性を持つ街路を数多く発見できれば，「活気」の解明につながるのではないかと思われる．
注１：小浦久子著『まとまりの景観デザイン』学
芸出版社，2008，p.3
注２：小浦久子著『まとまりの景観デザイン』学
芸出版社，2008，p.6

Supplement 38

3A-4

と
A prospective effect of the colorization of the pavement
marking and problem in the scenery
Yoshihiro Terakura
Norihiro Ikeda
Hiroshi Ogino

KICTEC INC.
KICTEC INC.
National Institute of Technology, Toyota College

KICTEC INC.
カラー

，交通事

，視

性，景観

．
に

．
め
交通事 の
は 単 部に交 点部でしている 事の方法として背景 との明
を 用し
誘導
意
な
の視 性を
た カラー
の 置が
でいる 全国的にも 全を 的としたカラーが 置 れているが 用 や景観に合わて 置しているものが統一 れていないの
が
である 本
では
の事
で
した交 点部の カラーを中 にれているカラー を体 的に整 し
の
と景観上の
に いて
を った
．
カラー

に

に
いて

単

カーブ

交

点

内で
れているカラー
を った
カラー
の用
的
置
入

の誘導

入部
交

の誘導
点

の誘導

導入

の誘導

通

交

点

の誘導

用
中

の

通

等

の誘導
の
の

ゾーン
の

とは 交通事 のを 的としとのな連 に りれる カラーには にに スファ トと
料を 合
た
と
を
し
たカラー 示がある
ンプや
に
に
で る
の一 でもあるスファ
トのな に い背景 との明を用した視 的に り ライ ー
誘導 や意のがカラー にはあ
る
の 法
示等の 置
通
では ゾーン エリにお るカラー
の
は
部は
または
とし
示
の視 性が
で る とすること
部
部とも単一 を基本としとして体 とに統一 れること
と
れており
画 や
示となる
や
と
した を使用することは
の
れがあるた
い
が
れても 置はしい また
体 とでの統一のたのカラーが 用 れているのがである

内のカーブ 入部では
意
を示す
ン ラ
が用い れ 交 点部でも意
して交 点に 入 や
ス ー に交 点に入 を使用しているの使い方は 事 に国土交通省
国 事務所との 合 に り統一れたものであるにない視 的に
の
い
であるが
の 意
を 的
としており交通事 の
の い
で
は
れている
用レーンに いては
全国的なカラー に合わを使用している 通に いては ス ー ゾーンのイメー カラーである が
使用 れ
用
方に
を
る
を た ている ゾー
ン
では
に り
れた
の 活
において
の 全通 ののを 的としたカラーがれ視 の 置に基 いた配 となっている
上 の
り
内のカラー
の
に合わ た全国的
は 国や
との
や通
な
が
であるが 一部のカラー
中の等 は地 の景観に合わにれやすい を使用して 全を図っている

Supplement 39

3A-4

．
カラー
の 置
に
る
の
か
にカラー
の
所の 入
の
の 入
は全体的に
での 入が
割か

いて 交 点部におを った
図 にを示す 通 する
しており
割まで
した

台数比率（％）

カラー
環

美

の
交

点

70

80

カラー
の あ
が
れたが
は
と
に い水 を
してい
る カラー
の
に り
が
れ
たが 視 的にの いのカラー に り
視環境がれのに がり 全にしていることがで た．
交 点のカラーをの性と景観上のに いてを った 図 に
カラー
の
性と景観の
に いて
土 地 の地にした ンケー
景観に合いに いのカラー
ト結 を示すであるが 交通事のとしてであるとの意 もあり
割の
か 景観上
の
なしとの結 が
れた

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

75

85

90

95 100

進入速度(km/h)
対策前
対策前累積

直後
直後累積

1ヵ月後
1ヵ月後累積

図
に

入

図

3ヵ月後
3ヵ月後累積6ヵ月後6ヵ月後累積

1年後
1年後累積

図

の
に るカラー
の あ
に
の
を示した

調

カ
カラー

の あ
平均速度

65

62.9

60

カラー

の

性と景観の

．まとめ
のカラー
は
の
ライ ー
でな
に しても交通事
として
的な
を上 る
である 地
の景観に合わ た を
して 全
を図
ることは
であるが 本 の 的である 交通
事 の
のた には
の い
を使用す
ることも
である また全国的に統一 れたを用いることに って 置したカラーの意味をりの い交通事 のにることがで ると考え れるは地の景観 にも配 したカラー
を
し 使用
する
の
や
に る視 性に いて
も
を
ことで
り
して通 で るのカラー の整備が
である

55
52.4

50

53.1

52.0

法

53.0

に

50.0
45
対策前

0M

1M

2M

3M

4M

図

通

する
と

の
に

5M

6M

7M

8M

の
は
した
置

9M

10M

11M

12M

では
カ
で

いて 通
一 全国

交通事
交通
体の取組

Supplement 40

示等の
示

に
事

置
示

た
に

の取組
た

Ⰽ࡜ࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡢ⤌ྜࡏࡀཬࡰࡍᚰᆅⰋࡉ࡬ࡢᙳ㡪The Effects of the Combination of Color and Texture on the
Judgment of Comfort✄ⴥ 㝯

Takashi Inaba

Nippon Color & Design ResearchInstitute INC.

᪥ᮏ࣮࢝ࣛࢹࢨ࢖ࣥ
◊✲ᡤ

Keywords: ↓ᙬⰍ㸪ࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ㸪⢒ࡉ㸪ゐឤ㸪ᚰᆅⰋࡉ㸯㸬◊✲ࡢ┠ⓗ Ⰽᙬ࡜ࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡀ⤌ྜࢃࡉࢀ࡚≀య⾲㠃ࡣᵓᡂࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋࢃࢀࢃࢀࡣࠊ๓⪅ࢆどぬ࡟ࡼࡾࠊᚋ⪅ࢆどぬ࡜ゐぬ࡟ࡼࡾ▱ぬࡋࡓୖ࡛ࠊ⾲㠃ࡢ≧ែࢆㄆ▱ࡋࠊࡉࡽ࡟ࡑࡢ౯್㸦ዲᝏࡸᚰᆅⰋ
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࣮࠿ࡽ࡞ࡿ่⃭࠿ࡽឤࡌࡽࢀࡿᚰᆅⰋࡉ࡟ࡘ࠸
࡚ࠊⰍᙬࡢぢࡓ┠࡜ࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡢゐࡾᚰᆅࡀ࡝
ࡢࡼ࠺࡟ᙳ㡪ࡍࡿ࠿ࢆ᳨ウࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࡓࠋᑐ㇟࡜ࡋࡓⰍᙬࡣ᫂ᗘࢆኚᩘ࡜ࡋࡓ↓ᙬⰍ࡛࠶ࡾࠊࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡣࢩ࣎῝ࡉࢆኚᩘ࡜ࡋࡓ⢒ࡉᗘྜ࠸࡛࠶ࡗࡓࠋ࡞࠾ࠊᮏ✏࡛ࡣᚓࡽࢀࡓ⤖ᯝࡢ࠺ࡕᚰᆅⰋࡉホᐃ࡟㛵ࡋ࡚ศᯒࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋ㸰㸬᪉ἲ ᐇ㦂ཧຍ⪅ 29 ṓ࠿ࡽ 37 ṓࡲ࡛ࡢ♫఍ே 10ྡ㸦⏨ᛶ 5 ྡ࣭ዪᛶ 5 ྡ㸧ࠋᖹᆒᖺ㱋ࡣ 32.1 ṓ㸦SD
2.3㸧࡛࠶ࡗࡓࠋ ่⃭ ࣮࢝ࣛࢩ࣮ࢺ࡜ࢩ࣎ຍᕤࡉࢀࡓᶞ⬡∧࡜ࢆ⾲⿬࡟⤌ྜࡏࡓࣉ࣮ࣞࢺ㸦40mm170mm㸧ࢆ่⃭࡜ࡋࡓࠋ࣮࢝ࣛࢩ࣮ࢺࡣࠊⓑࠊ⅊Ⰽࠊ㯮ࡢ↓ᙬⰍ 3 Ⰽ㸦Table1㸧ࠊᶞ⬡∧ࡣࢩ࣎῝ࡉࡀẁ㝵ⓗ࡟␗࡞ࡿᖹ⁥㠃ࠊ⣽ࢩ࣎ࠊ⢒ࢩ࣎ࡢ 3 ✀㢮㸦Table2㸧࡜ࡋࠊ୧⪅ࡢ⤌ྜࡏࣃࢱ࣮ࣥィ 9 ㏻ࡾࡢࣉ࣮ࣞࢺࢆ่⃭࡜ࡋ࡚⏝࠸ࡓࠋ ᐇ㦂᪉ἲ ᐇ㦂ཧຍ⪅ࡣࠊ่⃭࠿ࡽឤࡌࡽࢀࡓ
⢒ࡉࡢ⛬ᗘࢆࠊ1.࠿࡞ࡾ࡞ࡵࡽ࠿࡞ࠊ2.ࡸࡸ࡞ࡵ
ࡽ࠿࡞ࠊ3.࡝ࡕࡽ࡛ࡶ࡞࠸ࠊ4.ࡸࡸࡊࡽࡊࡽࡋࡓࠊ
5.࠿࡞ࡾࡊࡽࡊࡽࡋࡓࠊࡢ 5 ẁ㝵࡛ホᐃࡋࡓࠋࡉ
ࡽ࡟ࠊ่⃭࠿ࡽឤࡌࡽࢀࡓᚰᆅⰋࡉࡢ⛬ᗘࢆࠊ1.
࠿࡞ࡾᚰᆅᝏ࠸ࠊ2.ࡸࡸᚰᆅᝏ࠸ࠊ3.࡝ࡕࡽ࡛ࡶ
࡞࠸ࠊ4.ࡸࡸᚰᆅⰋ࠸ࠊ5.࠿࡞ࡾᚰᆅⰋ࠸ࠊࡢ 5ẁ㝵࡛ホᐃࡋࡓࠋࡲࡎࠊ่⃭ࡢⰍ㠃ࡀୖࠊࢸࢡࢫ
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⃭࡟ᑐࡍࡿホᐃࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋࡉࡽ࡟ࠊⰍᙬ㸦どぬ㸧༢⊂࡛ࡢホᐃ࡜ࡋ࡚ࠊ่⃭ࡢⰍ㠃ࡔࡅࢆぢ࡚୧ホᐃࢆ࠾ࡇ࡞࠸ࠊࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ㸦ゐぬ㸧༢⊂࡛ࡢホᐃ࡜ࡋ࡚ࠊ┠ࢆ㛢ࡌࡓ≧ែ่࡛⃭ࡢࢸࢡࢫࢳ
࣮ࣕ㠃ࢆᣦඛ࡛ゐࡾ୧ホᐃࢆ࠾ࡇ࡞࠸ࠊ᭱ᚋ࡟ෆほࢆ࡜ࡗࡓࠋᐇ㦂ࡣ 2015 ᖺ 11㹼12 ᭶࡟࠾ࡇ࡞ࡗ
ࡓࠋ
Table1 ่⃭࡟⏝࠸ࡓⰍᙬ
HUE

Value

Chroma

9.4
5.0
1.8

0.3
0.2
0.1

6.7Y
6.1B
10.0Y

白
灰色
黒
1

Hue&Tone
1
N9.5
N5.0
N1.5

MMC

Table2 ่⃭࡟⏝࠸ࡓࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ
粗シボ
細シボ
平滑面

シボ
（
76.54
36.96
0.00

）

JIDA No. 2
JTX-010
JTX-004
Flat2

ᐇ㦂ィ⏬ ᐇ㦂ࡣࠊⰍᙬ㸦どぬ㸧せᅉ㸦3 Ỉ‽㸧࡜ࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ㸦ゐぬ㸧せᅉ㸦3 Ỉ‽㸧ࡢ 2 せᅉ࡛ࠊ࡜ࡶ࡟⿕㦂⪅ෆせᅉ࡛࠶ࡗࡓࠋ㸱㸬⤖ᯝ(1) Ⰽᙬ༢⊂ࠊࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ༢⊂࡛ࡢホᐃ್Ⰽᙬཬࡧࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࢆࡑࢀࡒࢀ༢⊂ᥦ♧ࡋࡓሙྜࡢᚰᆅⰋࡉホᐃ್ࢆࢢࣛࣇ໬ࡋࡓ㸦Figure1㸧ࠋࡑࡋ࡚ࠊⰍᙬ㛫ࠊཬࡧࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ㛫࡛ᚰᆅⰋࡉホᐃࡢᖹᆒ್࡟㐪࠸ࡀ࠶ࡿ࠿࡟ࡘ࠸࡚ t ᳨ᐃ

Supplement 41

ࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓ⤖ᯝࠊⰍᙬ࡛ࡣࠊⓑ࡜⅊Ⰽࠊⓑ࡜㯮࡛ࡑࢀࡒࢀ 5㸣Ỉ‽࡛᭷ព࡞ᕪࡀㄆࡵࡽࢀࠊⓑࡢ᪉ࡀࡼࡾᚰᆅⰋ࠸ホᐃࡀ࡞ࡉࢀ࡚࠸ࡓ㸦t = 2.954,
df = 9, p < .05 ; t = 2.449, df = 9, p < .05 㸧ࠋࡲࡓࠊࢸࢡࢫࢳ࣮࡛ࣕࡣࠊᖹ⁥㠃࡜⢒ࢩ࣎㠃࡜࡛ 5%Ỉ
‽࡛᭷ព࡞ᕪࡀㄆࡵࡽࢀࠊᖹ⁥㠃ࡢ᪉ࡀࡼࡾᚰᆅ
ࡼ࠸ุᐃࡀ࡞ࡉࢀ࡚࠸ࡓ㸦t = 2.492, df = 9, p
< .05㸧
ࠋ࡞࠾ࠊࡑࡢ௚ࡢ⤌ྜࡏ࡟࠾࠸࡚ࡣ᭷ព࡛
ࡣ࡞࠿ࡗࡓࠋ

࡞࠿ࡗࡓࡇ࡜࠿ࡽࠊࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡢ⢒ࡉࡀᑡ࡞࠸
⛬ᚰᆅⰋࡃឤࡌࠊ࠿ࡘࠊ୰᫂ᗘࡢ⅊Ⰽࡼࡾ᫂ᗘࡀ
㧗ࡃ࡞ࡿ࡜ᚰᆅⰋࡃឤࡌࡽࢀࡓ࡜࠸࠼ࡿࠋ
5.かなり心地良い5

3.70

細シボ面

*

*

3.どちらでもない3*

5.かなり心地良い54.やや心地良い4
3.どちらでもない3

4

2.30

2.やや心地悪い22.70 3

3.90
3.00

3.40

3.10

3.00

粗シボ面

2.90

2.40

5

3.90

4.10

4.やや心地良い4 平滑面

3.20

2.30

2.やや心地悪い2
2.50

2

1.かなり心地悪い1

1

0

0

白

灰色

黒

1.かなり心地悪い1

平滑面 細シボ面粗シボ面* p < .05, ** p < .01

Figure 1. Ⰽᙬ༢⊂ࠊࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ༢⊂࡛ᥦ♧ࡋࡓሙྜࡢᚰᆅⰋࡉホᐃࡢᖹᆒ್ࠋ࢚࣮ࣛࣂ࣮ࡣ
SD ࢆ♧ࡍࠋ
(2) Ⰽᙬࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ」ྜ่⃭ࡢᚰᆅⰋࡉホᐃⰍᙬࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡢ」ྜ่⃭࡟ᑐࡋ࡚ࠊⰍᙬࢆぢ࡞ࡀࡽࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࢆゐࡾࠊ⥲ྜⓗ࡞ᚰᆅⰋࡉࢆホᐃࡋࡓ⤖ᯝࢆඖ࡟ࠊᚰᆅⰋࡉホᐃ್ࢆᚑᒓ
ኚᩘࠊⰍᙬ㸦ⓑ࣭⅊Ⰽ࣭㯮㸧ࡢ᫂ᗘ࡜ࢸࢡࢫࢳࣕ
࣮㸦ᖹ⁥㠃࣭⣽ࢩ࣎㠃࣭⢒ࢩ࣎㠃㸧ࡢࢩ࣎῝ࡉ㸦ੇ㸧࡜ࢆ⊂❧ኚᩘ࡜ࡍࡿ 2 せᅉࡢศᩓศᯒࢆ࠾ࡇ࡞ࡗ
ࡓ㸦Figure 2.㸧ࠋࡑࡢ⤖ᯝࠊࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡢࢩ࣎῝ࡉࡢ୺ຠᯝࡣ
1 㸣 Ỉ ‽ ࡛ ᭷ ព ࡛ ࠶ ࡾ ( F (2, 81) = 6.087, p< .01,η2 = .12 ) ࠊ᫂ᗘࡢ୺ຠᯝࡣ 5㸣Ỉ‽࡛᭷ព࡛࠶ࡗࡓ( F (2, 81) = 4.582, p < .05, η2 = .09 )ࠋ
ࡋ࠿ࡋࠊࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡢࢩ࣎῝ࡉ࡜᫂ᗘ࡜ࡢ஺஫
స⏝ࡣ᭷ព࡛ࡣ࡞࠿ࡗࡓ( F (4, 81) = .386, n.s. )ࠋ
ࡑࡋ࡚ࠊࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡢࢩ࣎῝ࡉࡢ୺ຠᯝ࡟ࡘ࠸
࡚ Scheffe ࡢ᪉ἲ࡛ከ㔜ẚ㍑ࢆ࠾ࡇ࡞࠺࡜ࠊᖹ⁥㠃ࡣ⢒ࢩ࣎㠃ࡼࡾᚰᆅⰋࡃホᐃࡉࢀࡓࡇ࡜ࡀ 1㸣Ỉ‽࡛᭷ព࡛࠶ࡗࡓࠋྠᵝ࡟↓ᙬⰍࡢ᫂ᗘࡢ୺ຠ
ᯝ࡟ࡘ࠸࡚ከ㔜ẚ㍑ࢆ࠾ࡇ࡞࠺࡜ࠊⓑࡣ⅊ⰍࡼࡾᚰᆅⰋࡃホᐃࡉࢀࡓࡇ࡜ࡀ 5㸣Ỉ‽࡛᭷ព࡛࠶ࡗ
ࡓࠋ௨ୖ࠿ࡽࠊⰍᙬ࡜ࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࢆ」ྜࡋࡓ่⃭ࡀႏ㉳ࡍࡿᚰᆅⰋࡉ࡟ࡣࠊⰍᙬ㸦↓ᙬⰍࡢ᫂ᗘ㸧࡜ࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ㸦ࢩ࣎῝ࡉ㸧ࡢ୧᪉ࡢຠᯝࡀ࠶ࡿ
ࡇ࡜ࡀ᫂ࡽ࠿࡟࡞ࡗࡓࠋ᭷ព࡞஺஫స⏝ࡀࡳࡽࢀ

1.5
黒

5.0
灰色

9.4 （明度）
白Figure 2. ↓ᙬⰍࡢ᫂ᗘ⣔ิ࡟࠾ࡅࡿࢸࢡࢫࢳࣕ
ู࣮࡛ࡢᚰᆅⰋࡉホᐃࡢኚ໬ࠋ
(3) Ⰽᙬࡢぢࡓ┠࡟ࡼࡿᚰᆅⰋࡉホᐃ࡬ࡢᙳ㡪」ྜ่⃭࡜༢⊂่⃭࡜࡛ᚰᆅⰋࡉホᐃ࡟㐪࠸ࡀ࠶ࡿ࠿࡟ࡘ࠸࡚ t ᳨ᐃࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋࡑࡢ⤖ᯝࠊⓑ/⢒ࢩ࣎㠃ࡢ」ྜ่⃭࡜⢒ࢩ࣎㠃༢⊂ࡢ่⃭࡜࡟࠾࠸࡚ᚰᆅⰋࡉホᐃ࡟᭷ពഴྥࡀࡳࡽࢀ㸦 t=-1.909, df = 9, p < .1㸧ࠊ⅊Ⰽ/ᖹ⁥㠃ࡢ」ྜ่⃭࡜ᖹ⁥㠃༢⊂ࡢ่⃭࡛ࡶᚰᆅⰋࡉホᐃ࡟᭷ពഴ
ྥ㸦t =1.868, df = 9, p < .1㸧ࡀࡳࡽࢀࡓࠋ๓⪅ࡢሙྜࠊⓑࡢぢࡓ┠࡟ࡼࡗ࡚ࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕࡢゐឤ༳㇟௨ୖࡢᚰᆅⰋࡉࡀࡶࡓࡽࡉࢀࠊᚋ⪅࡛ࡣ⅊Ⰽࡢぢࡓ┠࡟ࡼࡗ࡚ᚰᆅⰋࡉࡀῶࡌࡽࢀࡿྍ⬟ᛶࡀ࠶ࡿࡇ࡜ࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡿࠋ㸲㸬⪃ᐹ Ⰽᙬ㸦↓ᙬⰍ㸧ࡢどぬⓗ༳㇟࡜ࢸࢡࢫࢳ࣮ࣕ㸦⢒ࡉࢆ᭷ࡍࡿ⾲㠃㸧ࡢゐぬⓗ༳㇟࡜ࢆྠ᫬࡟▱ぬࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚⥲ྜⓗ࡟ႏ㉳ࡉࢀࡿᚰᆅⰋࡉឤ
࡟ࡣࠊ୧⪅ࡢຠᯝࡀ࠶ࡿࡇ࡜ࡀᐇ㦂࡟ࡼࡾ♧ࡉࢀࡓࠋᚰᆅⰋࡉホᐃ್ࡣࠊⰍᙬ࡛ࡣ୰᫂ᗘࡢ↓ᙬⰍࢆ᭱ప್࡜ࡍࡿ V Ꮠᆺࢢࣛࣇ࡛࠶ࡽࢃࡉࢀࠊࢸࢡ
ࢫࢳ࣮࡛ࣕࡣ⢒ࡉࡀᑡ࡞࠸⛬ホᐃ್ࡀ㧗࠸┤⥺ᆺࢢࣛࣇ࡛࠶ࡽࢃࡉࢀࡓࠋࡼࡗ࡚ࠊ≀య⾲㠃ࡢᚰᆅⰋࡉឤࡣࠊ᫂ᗘ࡜⢒ࡉ࡜ࢆ᧯సࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊຠ
ᯝࢆ᭱኱໬࡛ࡁࡿࡇ࡜ࡀ♧၀ࡉࢀࡓࠋ

Supplement 42

とThe difference between the simulation and the realon the choice of interior fabricTomoko Obama
Eri Kinoshita

Keywords: インテリア
シン

性

Shizuoka University of Art and Culture
Shizuoka University of Art and Culture

ブリ

シ

まれ

レー
い

心理

われにく
インとしてマ

リメ
．

テ

め

近年

トや
Web

や
トシ
また
れ

イトの
ン

ー

や

少し

なシ

の

のアイテ
の

も

代は

る「上

象に

」に対して
の

な

いカ

バーチャルとリアルのこのようななインテリア
シ

ブリ

レーシ

ンと現物

意

の

を

に

があるのか明らかにしたいと考えた
ア

ブリ

の

性にとって

の色や大きさを

象の

な

染みがあり

えることによって間化を表現しやすいと考えたからである

ブリ
位は

ンテリアに

味があり北

いでない 20 代の
この

性のばらつきをテイストの子学生 20でうえるため「イ

」に

インが
の

ャ

ノン PIXUS MG6230）で高品

（マ

ト

ト

した（

）

ー

ー MP-101A450）に
間は

定した 6
の

ンルー

し制

マンシ

ンや

の個

とし 10 分の 1 の

（

）と

間（

）を用意した

は白

は

の中は

しくない

色が

らない本や

るみ

物な

参加者一人ずつ行い

間を

所として

ア

の

ー

定し
を

つ著者
下

が

ブ

北

の

な

社

の中

100

ー

リ
有

ンを選
加者に

参
レ

行った
す

と

インで

から

．

．

を
に示

より

最も

Supplement 43

．

を

明とし

を配置した

分がくつろ
ブリ

度に

参加者と
の 1 人である

を用意した
ー（

インを

性を

イ

リン

選定するためにのテーブル

定し 1000×を）6 種類の

定した

ブリ

ン

は

は
参加者は

ルな

用のインテリアアイテ

い

．

まず

ー

300×300（

参加
的は2000 550×1300 450×950 350×900 500×500

インテリに着目した理由は者とする 20 代の
アイテ

にお

ン

イン

カバー
シ

ールに

また

テリアアイテ

．

が高まり

ン

インを選

定した

ロ

大してきているレーシ

的に行き来している

いて

化に

のリアリテ

の市

しんでいる若い

間を日

の

社の
の

と

少し

示したインテリい間大切にう6 種類のものとして

由に配置してもらった

ブリのようなインテリアアイテ

をうか いくつ
用いた
に「

の

間で

（以下
「

置するかな

」
（以下

は

定しない 「ブリを間という）を行う
う気

わない

」を

いたい の 5

者はその理由を
のように
のように
間の

それぞれの

で

いらない

多分

たのか

に関わる

間に

ることで

シ

レーシ

メントを

き出した

な

行い 最
色

ブリ

赤

から

青

550

とした

目は

に示す

け選

ル
）から分

と
色

色選

を

は

光色で

けていない

の総

したいと
アイテ

う気

」「

色選

されたアイテにおける」において分の種類については

は

青

わらない

は

青

色よりも 0.55 個多い

置方

を見ると

青

色は

色選

では

よりも

は

の方が

著である

わらないが
合が多く

その

された個

い人の

合が青

平と

の分布をみると間とも 4 個以上が 60 を

はそれ

色選

平の
は

め アイテ

の多

色よりも高い

アイテ 総
の平
をみると
より
も
間の方が くなっている このは 青
色と 色選 でであるが 青 色の方がそのギャは大きい 言い えると
では 色
の方が青

した

に対する

」

平の方が

」「

間で

また

総

置の方

上の

ン

色と

ルを多く配置しが
色選

の

が少なくな

８）

を見ると

青

よりもかなり

色と
く

色選

ともに

この

は

色選

に1

である
の

合では 青

合が増えている（８

Supplement 44

色より

間では青
置の方

を「選

アイテ

の総

るともいえる（
間の

選

とも

立てか

を行った

色選

選

と
と

）と

ストリー

間における平

が

「アイテ

ンな

ンな

ン

の

．

．

シ

テーブル

して行う （以下

間の照度
時間は制

テ

や

シ

選

ブリ

黒の 5 色のきな

色選 という）

ンと

布

のもの（

を
象は

は「青１色」の（以下 青 色という）で 2
ージ

ブリ

に置く

カバー

方

してもらい
の

のもの（

けた

いたいかもしれ

きとり

わったか

は2

を
」

階で

平方

ー

った

らでもない

ない

として

という）を行った
物の

したいと

が

色
）

以

り下がった人はいなかった
メントをまとめるとれてその色合い
ブリ

の

の

ブリ

度が上がったというそのものに関するものとが正にできることによるもの

れた

シ

その

つの

レーシ

に

ンと

間の

つの
間の

に分か

象の

化には

が関わっていると考えられる

．まとめ
の

う

定された

「上

色選

において

と

えなかった人りの 16（80 ）は間で色の組み合わ
中

（20

）で

らかの色の増をしている
色別のアイテ

総の合のが 5 色の中で最も選ージ

間では 75

の人が

ラ

をみると

された

合が高く

かのアイテ

いる（

）

や

な色に

の

ブリ

を選

して

染みやすいので

の

え色として

ー

ートす

る人も

見られた

物の色の

象が

なる人も

多く 総

の2

黒の

ブリ

と少ないが
が

以上の

合は下がっている
した人は 40に関しては選

色のントラストの強さやの布でははっきり見ることな

つ人も

ブリ

があるとの

でも

メントがあった

トのある色のあると現物との間での和をの色に対して

和

小さな

インは
象のギャ

シ

のアイテ

ンと現物とのンを生み出しやすう気が 3.57が 0.5 高い人によってに対する 5間は 4.07 で

となった

なるものの

階

物の方が

象は

く

1) 総
：情
信白書平成27年度版
2) 北 記 とのお店cortina な
http://www.rakuten.ne.jp/gold/cortina/fab/

の平
間の

また
間での

は個
が

」にお

象に

でイン
レーシ

われる

したいと
意

ブリ

の

に

と
は

レーシ

見られた

色の

いと

シ

はあ

意 は高く
のような 徴を 説として ることができた
間で べると アイテ
はそれ
わらないが
間の方が
は がる
選 の色 が多くなると
間とも
アイテ
が多く 総
も くなる
に
平に置くインテリアアイテ （シ ンやテー
ブル ン ーな ）が多く選 される
リントと
の
ブリ
の間で
た色や 合いな のギャ
は 色やアイテ の
アイテ の種類な を えることである 度できる
この研究をさらに深 すれば
トシ
ン にも
的な
につながるのではないかと考えるは もう少し参加者を増やす
と に
インテリア
ブリ
を用いて
間の色や照明を えた 合のを行い説のを深めると に またさが りの
「上 とは言い いインテリア
ブリのアイテ 」についても
の
を行い
したい
るものの

を全く

マリメ
社の
テ とい
インではあるが 少し のはるなインテリア

いては

．

は

よ
Supplement 45

4A-3

と

	
 

め

Color visibility evaluated by reaction time of search task andselection rate of paired comparison	 	 Keizo Shinomori
Taka-aki Suzuki	 Toshihiro Toyota	 Shigeki Nakauchi

	
 

	
 

Kochi University of Technology	  Industrial Research Institute of Shizuoka
Prefecture	  Industrial Research Institute of Shizuoka
Prefecture
Toyohashi University of Technology	 Keywords: 高
応答時間．
．

め

者，色選択，一対比較，探索，

	
 

(1)

	
 

	
  本研究は，浴室で 用する高 者向け浴手摺色の選択という実 のの 用を視に れながら，実用的色視認性評価手法をするとともに，高験者で視認性が高い色 向
を
し実 の
色に
さ たものである．
	 に，手摺色の色をに選択するというを，く認 して手摺をためには，視認性に優れた配色が要 されると 定 した[1]．
の で，な色の視認性を測定するにあたって，間による視認性評価における計測手法 の性をするから，一 的な評価
を的計測手法にて，色の評価 のものをまない的計測手法の 手法を 用しての結果を比較することとした．
	
 

．

的手法として異なる 色を った中で，より色のを選択する一対比較法での選択率 SR(selection rate)を測定した[2]．
また的手法として， 数
内から 色した
手摺 を検索（選択）する 業の 応時間 RT（reaction time）を測定した[1]．
的評価のために，RT の逆数（速度に相 ）と選択率 SR の Z
スコアを れ れ計 して， の相関を める手法[3,4]をし．両者の結果を比較した．計測結果として，両者の間に良好な相関関 がしており，有意に視認性に優れた色と， った色を選択することが 能であった．

	  実 の 用に対する
（浴室
）から浴室における照明はにすることが明らかとなった．
といった異
なる
成 の
下でも有効に視認性が たれる配色が まれるため，本研究では， なくても，， 色 LED と色 LED というの異なる下での視認計測を う必要性がた．しかし，このように照明と対の（能性のある）配色に 数
が
る
，数
くの
を 成して実 に用いる実験で評価することは，実験の験者のが き
く 実的ではないとた．
	 
こで本研究では，
成 が異なる 数
下での視認性を評価する 法として，実測した
（色 の
率と
の
度）に基づきスの法で ンン した CGを 成して， の CGをとして計測を った．
の率は，手摺に用いる色と浴室の ， ，浴のに いて測定した．本研究では，率を，に対する の・受をながら 414 度条件に対して測定を っている．測定は 390-730nm（10nm 間 ）で，
測定
から
の
向
率
関数
（BRDF）を 成し，CG 成に用いた．
	  照明は（FLD 条件），色 度 3,200Kの色 LED（LED_A 条件）と色 度
5,000K の 色 LED （LED_D 条件）のあてを，度として用い，

Supplement 46

の CG

での

として

用した．

	
  手摺色（色）として，本計測では に色相の影響を明らかとするため，
で も
ロ
の高い
の ン
色（5B6/8，5G7/10，
5GY8.5/10，5Y8.5/12，5YR7/12，5R4/14，5RP5/12，
5P5/10）を用いた．
	
  3 次元としてした浴室の中に，手すりの 3 次元を配 し，の表面には対応するの性として測定した BRDF を 定した．照明として，
の
の
度
を用い，
の
は，
浴室の 面の照度の 低 が 200lx になるよう定した．
のような条件下で，手すりの った
ンに対し
法を用い，
400
700nm 間で 10nm 間 のごとに
31 の
2 次元 色度を計 した．
で計された 次元 度に対して，CIE 1931 2 度
視色関数を 用して，3のをを 成した後， 用する（EIZO Color Edge CG222W，）のICC
ロを用いて実験
として表示するのの RGB を 定した.
(2)
	
 験者として 26 の高 者（64 83 ，平均
71.9
）が
した．
色 検 表によって色とされた 験者であり， 験者の明により眼科学的をして，がいとられた 験者の
実験に
した．
(3)
RT
	
 
応時間 RT の計測実験では，４
した 面
の
ン
な
に表示された 標と標から（図図 照）， 験
者が 標
の
を
ン応答する
を
った．
示時間は 1500 ms とし，の り
時に 色を 3500 1000ms 間 示した．
示した 標の RT を 24 回計測し，の平均をで表示した色 に対する RT とした．
(4)

SR
的評価では，
ス ンの一対比較法のを用いた．手摺色が異なるを 面 に示し（図 下図 照）， 検者はよりを選択した．照明ごとにを けて，の内では， ての色のにいて測定し， 手摺色（）の選択率 SR を
めた．

	
 

図 	
 
応時間計測（ ）と一対比較選択率計測（下）の 面 示
	
 
．
	
 
(1)
RT
	
  応答時間 RT 計測の結果は，の予測通り，
験者ごとに 対 が きく異なった．ただし，
26 の 験者平均 によっても，ANOVA
から
色（p=0.0045）および照明条件（p=0.0155）に いて，有意な性が られた．
色ごとの 験者平均 より， 照明条件での RT 平均
を めると FLD 条件では 825.7 63.8（SD）
ms，LED_D 条件では 823.9 44.8ms であった一で，LED_A 条件では，938.4 136.1ms であり，
100ms 度，有意に LED_A 条件での応答時間がいことが かった．
	  本研究では，色の影響をより明 にするため，照明条件ごと，および 験者ごとに， の験者の色平均 RT で化を った．
化
した RT に いての結果を図 に示す．図のは化後の 験者間の標（S.E.M.）である．図からも予 されるように，有意な色の影響が見られた（ANOVA，p 0.001）．
FLD 条件と LED_D 条件で紫の RT が有意に く（Steel-Dwass 法，p 0.05），FLD 条件では赤，
ン ，赤紫の RT が有意に かった（p 0.01）．
一 で，LED_A 条件では，黄 と黄色の RT が有意に く（p 0.01），逆に，赤と赤紫の RT は

Supplement 47

4A-3

有意に かった（p 0.01）．これは図
図にあるような色では，照明色の色の RT がくなるためであると
られる．

図

	
 

化

応時間 RT の結果

(2)
SR
	
  一対比較の選択率 SR は，ス ンの一対比
較法のから，
験者の選択結果から めている．SR 計測結果を図 に示す．図のは， の色 色間の標である． SR の計測結果では， はあるものの 計的な有意性は
明 ではなかった．FLD 条件と LED_A 条件では，紫が一 で有意に選 れ ，LED_D 条件では，
赤がン ，黄色，黄 ，紫に対して有意に高く（Steel-Dwass 法，p 0.05）選択された．

図	
  一対比較法による選択率 SR の結果

．考

	
 

(1) Z

	
  両 の計測結果を的に比較するために，Z
スコアを った． 応時間 RT に いては，の 照明 条件，
験者 に化された
RT に対して逆数を った逆数 RT（RT）に対して， ての 験者， ての照明 条件での逆数 RT の平均と標から れ れの Z スコアを計 した． の Z スコア の 照明条件，
色 の 験者平均 を Z スコアとしている．
	  選択率 SR に いてはス ンの一対比較法
を用いて，ある色と対をなす れ れ の色ごとに， 験者平均となっている SR から Z
スコアを れ れの色 に計 し， れら
色間の平均 を の色の Z スコア とした．
	  これら手 のため，Z スコアは， 照明色条件
でのとなり，照明 の的なはおこら ，照明 の
色の優 ，
の を
することになる．また 応時間に いては化 を用いたこと，一対比較の選択率では，
験者から選択率を計 したことによって， 験者間の相 は，色の優 ，にのされ， 対的な速度の いは
されない．
(2) Z

	
  両者の Z スコア を，照明条件ごとにとったのが図４であり，
は
の
的な平均を
るときの標
である．また照明条件間での Z
スコア の平均を ったのが図５であり，は照明平均での標である．両図とも直 は
回 直 ，
は 95
間を示す．
	
 
結果は，平均をての条件で，両手法の Z スコア間で有意相関を示した．また
率2（r ）は，FLD 条件で 0.755（p = 0.0051），LED_A
条件で 0.645（p = 0.016），LED_D 条件で 0.789（p = 0.0032）であり，平均に いては 0.639（p= 0.0173）であった．
	
 として赤は 色に対し高い色視認性を
，紫は
となった．
いことに，黄色は視認性の高さほどには， 応時間的には優れておら ．本 的での黄色の 用にはがあることが明らかとなった．また黄 もだがな向を示した．これら 色では，両者の スコ
アはおお
一 しており，本手法により必要に高い 度で，視認性をられること，また両測定手法の相関が高いことから，両者を測定することで視認性評価結果の良好な検 となることが示された．

Supplement 48

4A-3

	
 

図５	
  照明条件平均の Z スコア比較結果
	
  	
  	
  	
  	
  	
 
次元）および SR 指標により効率良く定量的評価ができることが示された．今後は色相だけではな
く，彩度の視認性に対する影響も検討する必要があるだろう．
	 謝辞	 	  本研究はアロン化成(株)の受託研究費と科研費(24300085)の支援を受けた．アロン化成(株)の村井直樹氏，尾崎裕司氏の実験協力に謝意を表する．

	
 

参考文献	
 
1)	
 K. Shinomori, T. Suzuki, N. Murai, Y. Ozaki	 図４	  照明条件ごとの Z スコア比較結果

	
 
	
 

	
 
５．まとめ	 	  計測結果において両者の計測結果に良好な相関が認められ，また今回の手法によって，有意に視認性が高い色として赤が，有意に低い色として紫が，見いだされた．また黄色は，直接的な視認性評価ほどには，応答時間の面では，優れた色ではないことも明らかとなった．
	  本手法により異なる照明下での配色視認性という機能指向の色選択において，逆数 RT（速度and S. Nakauchi: Function-oriented color
selection technique using subjective estimation(paired comparison of images) and psychophysicalevaluation (reaction time measurement), Proc.
AIC Colour 2013. 3 (2013) 1165-1168.
2) T. Suzuki, K. Shinomori, N. Murai, Y. Ozaki
and S. Nakauchi: Evaluation of visibility of color
under a range of spectral illumination using
physically based spectral rendering images:
Comparison of reaction times for colored handrailin the bathroom, Proc. AIC Colour 2013. 1(2013)
135-138.
3) T. Toyota, K. Shinomori, T. Suzuki and
S.Nakauchi: Practical color visibility evaluated byresponse time of search and selection rate inpaired comparison, i-Perception 5 (2014) 273.
4) 篠森敬三，鈴木敬明，豊田敏裕，中内茂樹：浴室
手摺色応用のための探索応答時間と一対比較選択率に基づく色視認性評価，第 57 回日本産業・労働・交通眼科学会予稿集(2015)	
 48-49.	
 Supplement 49

給食用トレイの
ー

食

の視

ジ

の

Psychological effects of meal tray color on the visual palatability ofmeals among individuals with low vision
Keiko Tomita
Megumi Imai
Erika Yamamoto
Misato Yasuoka
Maya Inamura

KINKI UNIVERSITYKINKI UNIVERSITYKINKI UNIVERSITYKINKI UNIVERSITYKINKI UNIVERSITY

Keywords: ࣮ࣟࣅࢪࣙࣥࠊ࠾࠸ࡋࡉࠊᚋගຠᯝࠊ
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⪅࡟࡜ࡗ࡚ᚲせ࡞どㄆᛶ࡟ຍ࠼ࠊどぬⓗ࠾࠸ࡋࡉࢆࡶ‶㊊ࡉࡏࡿ⫼ᬒⰍࢆᥦ᱌ࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡟ࠊ⤥㣗᪋タ࡛฼⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿ⤥㣗⏝ࢺࣞ࢖ࢆ⏝࠸࡚ࠊࡑࡢⰍᙬ᳨ウࢆ࠾ࡇ࡞࠺ࡇ࡜࡜ࡋࡓࠋ
． 給食用トレイの（調査 ）࡟ᢞᫎࡋࠊ㣗ჾ௨እࡢ⤥㣗⏝ࢺࣞ࢖ࡢ㒊ศࡢࡳࢆィ 18 Ⰽ㸦ᅗ㸯ཧ↷㸧࡟Ⰽኚ᥮ࡋࡓࠋⰍኚ᥮ࡢ᪉
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1
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Bk
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Gy7.5
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sf8

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6
8
2

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Supplement 50ࡢࣇ࢕ࣝࢱ࣮ࡢ୰ࡢ palette changecolor ࢆ⏝࠸࡚ࢺࣞ࢖㒊ศࡢࡳࢆ㓄Ⰽ࣮࢝ࢻ㸦A ್㸧࡜ྠⰍ࡟Ⰽኚ᥮ࡋࠊᩱ⌮⏬ീࢆసᡂࡋࡓࠋ
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ࡇࢁࠊ᭱ࡶぢࡸࡍ࠸࡜ホ౯ࡉࢀࡓⰍࡣ Bk ࡛࠶ࡾࠊ࣮ࣟࣅࢪࣙࣥ⪅࡜೺ᖖ⪅࡛࡯ࡰྠ➼ࡢⰍ㡰఩࡛࠶ࡗࡓ㸦ᅗ 3㸧ࠋḟ࡟ࠊBk ࡜ࡢ㛫ࡢ᭷ពᕪࢆㄪ࡭
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ࡑࢀࡒࢀᛌάᛶ࡜ᰂ࿴ᛶ࡜ྡ௜ࡅࡓࠋḟ࡟ࠊ2 ࡘ
４．考察ࡢᅉᏊࢆࡑࢀࡒࢀ X ㍈ Y ㍈࡟㓄ࡋࡓᗙᶆୖ࡟ࠊࢺ
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(点)
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15
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健常者
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** **
** **

p8

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Gy5.5

b6

b10

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Gy3.5

dk8

b16

Bk

25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
-20
-25

Bk

調査方法  ⤥㣗⏝ࢺࣞ࢖࡟ぢ❧࡚ࡓ࣮࢝ࣛࢳ࣮ࣕࢺ㸦ㄪ
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３．給食用トレイと食器の視認性（調査 ）

0
-5
-10
-15
-20
-25

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Supplement 51

色のの弁別と許容Influence of Three Attributes of Color on Perceptible and Acceptable
Color Difference in Natural Images
Kazuki Hamada
色のYoko Mizokami Hirohisa Yaguchi Chiba University

色差

.

.
許容色差

8

の色彩
図 1(a) (h)とのCIELAB 色

の

色

の色

の

許容色差

の2

と

al.

2)

CIE1976 L*
の色

許容色差
色相

の

∗ ∗

∗

の

色の

と
の

明度

∗

=
=
∗

と

明度 彩度 色相

∗

∗

)+

(1)
(2)
(3)
の

∗

∗

の明度 彩度 色相

明度 彩度 色相

色差

色差

の

弁

別 許容色差 色の

∗

+ ∆

彩度

の CIE1976 色差
CIEDE2000 色差

( ∗

=

∗

弁別色差と

の関係
色の

6

Katsumata et

の

1)

と

の

許容

色差の

明度 L* 彩度 C* 色と相ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎 の 3

と

色の

の

∗

の明度の

の

と

.

と

1

.

2

明
色の
明

の

の弁別と許容
と
と

の
色差

.
.

弁別

別
許容
の CRT

と

の

と

の
8

1

Supplement 52

の

色差

色

5

許容
6

と
1

80 cm

弁

5

(a) cafe(b) bride(c) musician(d) portrait(e) river(f) basket(g) candle(h) wine

図1

.
.

と
弁別色差と許容色差
図2(b) 許容色差の色差

CIE1976 色差∗

弁別 許容色差 色の

YM の

色差

図 2(a) 弁別

の

色差

の

の

色差

色差

の

と

明度 𝐿𝐿∗と𝐶𝐶

弁別色差と許容色差の相関関係

と

の

∗

と

.

の色差

∆𝐸𝐸 𝑎𝑎𝑎𝑎

色相 ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎

と

容色差の

彩度

図 4(a) (c)

の色の

の弁別色差
図

2

弁別色差と許係 𝑅𝑅 と明度 彩度 色相の

図の色差

明度 彩度 色相の色差の許容

弁別色差と許容色差の相関関係

差

弁別色差

CIEDE2000 色差

の と

の色差

と
5

許容色差
彩度の

4

の
の

の色差

CIEDE2000 色差

彩度の

と

色の

別

彩度の色

差

の
図3
YM の

CIEDE2000 色差

色差の

1.78

明度 𝐿𝐿∗

2.03 色相 ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎

彩度 𝐶𝐶 ∗
1.81 と弁別色差と許容色差の相関関係

CIEDE2000 色差の

図 3(a) 弁別色差の(b) 許容色差の

相関 𝑅𝑅 2 ≥ 0.89の相関
明度 彩度 色相の1.78 2.03 1,81 と図3

CIEDE2000 色差

Supplement 53との弁別 許容色差D  弁別色差
弁別色差

D  弁別色差
弁別色差

E  許容色差
許容色差

E  許容色差

YM の色差 CIE1976 色差 

図2




図 5

と
CIEDE2000 色差

弁別色差と許容色差の
図 5

相関関係
CIEDE2000 色差

色差と弁別色差と許容色差の関係
2015

と
と

6.
弁別色差と許容色差
と
相関関係
と

色の
弁別色差と
弁別色差

許容色差

Supplement 54

9

and

)

,
23

の

acceptability

2)

と

の

on

Proceedings, pp. 334-337 (2012

明度の

許容色差

category

images”, AIC 2012 Interim Meeting, Taipei,
許

と

image

perceptibility of color difference in natural

と

弁別色差

T. Katsumata, H. Yaguchi, Y. Mizokami, “Effect
of

のの

の色差

2)の

1)

CIE1976 色 差 と弁別と許容の関係
容色差

YM の色差 CIEDE2000 

図3

の
色彩
pp. 25-28

3(a) 明度(a) 明度(b) 彩度(b) 彩度(c) 色相(c) 色相図 4 弁別色差と許容色差の相関関係

図 5 弁別色差と許容色差の相関関係

Supplement 55

Zhen Zhang
Jian-xiong Shao
Hai-peng Tang

Aichi Prefectural University
Aichi Prefectural University
Aichi Prefectural University

Keywords: Ⰽᙬ⎔ቃᛶᕪ➽ຊࣂࣛࣥࢫືస
ṇ☜ᛶⰍᙬࡣᡃࠎே㛫ࡢయ࡜⏕ά࡜ࡢ⤖ࡧࡣ⥭ᐦ࡛࠶ࡾࡑࡢ┦஫స⏝ࢆ↓どࡍࡿࡇ࡜ࡣ࡛ࡁ࡞࠸
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

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ࡽࢀࡓ⎔ቃ࡛࠶ࡗࡓⰍᙬ⎔ቃࡢ↷ᗘ ࢹࢪࢱࣝ↷ᗘィబ⸨ၟ஦〇/;35270 ࡣసᴗ⎔ቃ࡛ᆒ➼࡟ศᕸࡋࡓ㧗ࡉ P ࡢ  ಶࡢ ᐃᆅⅬ࡛ᐃࡋࡓ஧ࡘࡢసᴗ⎔ቃࡢᖹᆒ↷ᗘࡣ /8; ๓ᚋᅗ ⏨ዪู⥲㌶㊧㛗ࡲࡓᅗ  ࡢࡼ࠺࡟ືసṇ☜ᛶ࡛ࡣ⏨ᛶࡣ୍⯡ගࡼࡾ㉥ࡢ࡯࠺ࡣ᭷ព࡟ᚓⅬࡀ㧗࠿ࡗࡓࡇ࡜
ࡀࡳࡽࢀࡓᅗ  ࡣ⏨ᛶ࡟࠾ࡅࡿ  ᅇ┠࠿ࡽ  ᅇ
┠ࡢᚓⅬࡢኚ໬ࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡿᅗ  ࡣዪᛶ࡟࠾ࡅࡿ  ᅇ┠࠿ࡽ  ᅇ┠ࡢᚓⅬࡢኚ໬ࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡿ
⏨ᛶ࡛ࡣ ᅇ┠࠿ࡽ  ᅇ┠ࡲ࡛ࡢᚓⅬࡣ୍⯡ග

Supplement 56࡜㉥ࡢ㛫࡟᭷ពᕪࡀࡳࡽࢀ࡞࠿ࡗࡓࡀ ᅇ࠿ࡽ ᅇࡢᚓⅬࡣ㉥ࡢ࡯࠺ࡣ᭷ព࡟ᚓⅬࡀ㧗࠿ࡗࡓࡇ࡜ࡀᅗ  ࡟♧ࡋ࡚࠸ࡿ
ᅗ  ⏨ዪูࢲ࣮ࢶࢤ࣮࣒ࡢᚓⅬᅗ  ⏨ᛶ࡟࠾ࡅࡿࢲ࣮ࢶࢤ࣮࣒ࡢᚓⅬᅗ  ዪᛶ࡟࠾ࡅࡿࢲ࣮ࢶࢤ࣮࣒ࡢᚓⅬᅗ  ⏨ዪู  ᅇ࠿ࡽ  ᅇࡲ࡛ࢲ࣮ࢶࢤ࣮࣒ࡢᚓⅬ考察ࢲ࣮ࢶࢤ࣮࣒ᚓⅬࡢ⤖ᯝ࠿ࡽࡳࡿ࡜⏨ᛶࡣ㉥
Ⰽ࡛ᚓⅬࡀ୍⯡ගࡼࡾ᭷ព࡟㧗ࡃ≉࡟  ᅇ࠿ࡽ ᅇ࡛ࡢᚓⅬࡀ୍⯡ගࡼࡾ᭷ព࡟㧗࠸ࡇ࡜ࡀࢃ
࠿ࡗࡓ'DQLHO ࡽ  ࡢ◊✲࡟ࡼࡿ࡜㉥Ⰽࡣ⏨ᛶ࡟ᑐࡋ࡚ࡣ⏨ᛶ࣍ࣝࣔࣥࡢࢸࢫࢺࢫࢸࣟࣥ
ࡢࣞ࣋ࣝࡀ㧗࠸ࡇ࡜ࡀࢃ࠿ࡗࡓࢸࢫࢺࢫࢸࣟࣥ
ࡢࣞ࣋ࣝࡢୖ᪼ࡣ࠸ࢃࡺࡿẼຊࡢୖ᪼ᛶḧࡢቑ㐍㞟୰ຊࡢୖ᪼⑂ປࡢゎᾘ࡞࡝࡜ࡢ㛵㐃ࡀሗ࿌ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡑࢀࡣ⏨ᛶࡢᚓⅬࡀ㧗ࡃ≉࡟ᚋ༙࡛ࡢᚓⅬࡀ୍⯡ගࡼࡾ㧗ࡃ࡞ࡿྍ⬟ᛶࡀ࠶ࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࡇࢀࡽࡢࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚㉥Ⰽࡣே㛫ࢆ⯆ዧࡋάᛶ໬ࡉࡏࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡼࡾ㧗
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ࡢ᪉ࡀⰍࡢ㐪࠸࡟ᩄឤ࡞ࡇ࡜ࡀุ᫂ࡋࡓዪᛶࡣ
⏨ᛶࡼࡾࡶ㟷⥳㯤Ⰽࡢ㆑ู⬟ຊࡀ㧗ࡃ⥳Ⰽ㯤⥳Ⰽ㟷⥳Ⰽ࡞࡝ࡢᚤጁ࡞Ⰽࡢ㐪࠸ࢆ⏨ᛶࡼࡾࡶ⣽࠿ࡃぢศࡅ࡚࠸ࡿࡑࡢ㐲ᅉ࡜ࡋ࡚ࡣே㛫ࡢㄆ▱ᶵ⬟ࡀ⊁⊟᥇㞟᫬௦࡟㐺ᛂࡋ࡚࠸ࡓ࡜࠸
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
参考引用文献Daniel Farrelly (2013) Competitors Who Choos
e to Be Red Have Higher Testosterone Lev
els.Psychological Science,24:2122-2124.
Israel,abramov (2012) Genetic Engineering &B i o t e c h n o l o g y N e w s . h t t p : / / w w w.
Genengnews.com/keywordsandtools/print/3/2
8 7 5 2 / ( ཧ ↷ 2 0 1 6 - 0 2 - 1 7 )ᑠ㔝୕Ⴙ࣭ᒣୗᐩኈ⏨࣭ᮏ㛫㐩஧  ㌟
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Supplement 57

Response attributes to visual stimulus of the older drivers
Misako Yamagishi
Takahiro Tanaka
Makoto Inagami
Issey Takahashi
Natsuka Takeda
Takashi Yonekawa
Hotoshi Kanamori
Hirofumi Aoki

文

Nagoya University
Nagoya University
Nagoya University
Nagoya University
Nagoya University
Nagoya University
Nagoya University
Nagoya University

Keywords: 高齢ドライバ，反応時間，運転適性．

め本では，高齢者人 の増加に伴う高齢ドライ
バの増加と，高齢ドライバが関わる事 の増加が題となっている．高齢ドライバが安心・安全な運転を けるためには，自身の運転能力をモ タリングするとともに，ドライバの特性を考慮した
支援システムを 用することが必要である．
刺激に対する反応時間は，や信号の検出，その後の 作の迅速性に関わる運転能力であり 1)，加齢や刺激の性 ，ドライバの身 運動機能などの影響を けるドライバの特性である． え ，刺激の性 に関して，長 長 に対する反応は長 より速いなど刺激の色によって反応時間が変わることが明らかにされている 2)．また，単一の刺激に対する単純反応時間よりも，複数の刺激の弁別と反応の選択を含む選択
反応時間の方が長いことや，反応動作が手よりも足の方が 30 ms ど反応時間が長くなることが報告されている 3)．このように反応時間には様な要因が影響するが，運転時には複数の要因が在するため，刺激の色と数，刺激の色と反応動作など各要因を組み合わせた状況での反応特性を検討する必要がある．
本研究では，高齢ドライバを対 に，刺激や反応動作が異なる種 の課題を含む運転適性検査
器を用いて反応時間を計測した．その成績を，刺激の色，数，反応動作の種類のから検討し，
高齢ドライバの刺激‐反応特性を検討した．

(Mini-Mental
State
Examination) の 数
が 24 以下の 4 を
析 か ら 外 し ， 50-64
歳 45
(
年齢
=58.8，SD=4.6)，65-74
歳の前期高齢者 121(
年 齢 =69.2 ，SD=3.1)，75 歳以 の後期高齢者 54(
年齢=78.0，SD=3.4) の220
を 析対 とした．

課題
1 の警
方 CRT 運転適性検査器 (機器工業( )) を 用した．このでは 7 つの検査
で反応速度や 作の正確性が評価される．そのう ，本研究では刺激の色や数，反応動作の種類 (手 タン，足ペダル) を 作して単
純反応時間や選択反応時間を測定した
反応
検査 (
)，連
反応検査 (連 )，信号確認
検査 (信号)，アクセル反応検査 (アクセル)，アク
セルブレーキ反応検査 (ブレーキ) の 5 つの検査を用いた．表 1 に各検査の 要を示す．

連
アクセル
ブレーキ

刺激
色
赤
赤
青
赤
青
黄

刺激
数
1
1

反応の種類
手

2
3

赤

．
加者
た．このう

1 運転適性検査器

的に運転をしている 224 が 加し
，全 的認 機能を評価する MMSE

信号

Supplement 58

青
黄
赤

3

足
アクセルオフアクセルオフ反応
アクセルオフ反応
アクセルオフアクセルオフとブレーキオンを離す
を離す
アクセルオフ

方法 全 加者にインフォームド・ ンセン を行った後，MMSE と Trail-Making Test (TMT)
Part A & B の
心理検査，
力および動
力 の
機能検査，運転適性検査を行った．
運転適性検査器では，反応時間を計測するために，加者はに提示される色 に対応した反応を手あるいは足で行うよう 明を け，数をしてが理解されたことを確認した後，本 行が実 された．このとき，刺激提示から
タンやペダルを離す反応を返すまでの時間を反応時間とした．ただし，ブレーキでは，赤色が提示されたときにはアクセルオフとブレーキオン
が求められたが，反応時間は刺激提示から反応まで，すなわ アクセルオフまでの時間とした．検査は，全 加者同じで行った．なお，本研究は，社会機構 理 査会の 認を得て行われた．
．
() 反応時間の結果

各検査の反応時間について年齢と検査による違いを検討した．その結果，年齢の 効果，
検査の 効果，年齢と検査の作用が示 さ れ た (F(2,211)=17.92, p<.01; F(7,211)=
506.63, p<.01; F(14,211)=2.38, p<.01)． 2 に，
年齢と検査による反応時間の違いを示す．
‐

歳

前期高齢者

反応

後期高齢者

アクセル

信号赤

ブレーキ赤

ブレーキ黄

信号黄

信号青

色

赤

赤

赤

赤

赤

黄

黄

青

足

足

足

足

足

足

手

手

数
反応

と

析の結果，

作用がみられたため，単純効果の検定を行った．その結果，50-64 歳のと連 の反応時間は，他の検査より速かった．
アクセルの赤色とブレーキの赤色とでは，アクセルの方がブレーキよりも反応が速かった．これら
は刺激色と反応動作が同じであり，この結果から刺激数の増加とともに反応時間が長くなることが確認された．アクセル赤色に関しては，信号青色より反応時間が かった．アクセルは足で反応を返し，信号青色は手で反応を返す課題である．
そのため，反応動作が優位であれ ，信号青色の
反応時間の方が速いと考えられるが， の傾向が得られたことから，刺激数が ないことは手での反応時間をる可能性が考えられる．しかし，青色と同様に手で反応する信号黄色との間には差がみられなかった．したがって，青色と黄色とでは異なる刺激‐反応特性を示すことが示唆された．また，ブレーキ黄色よりもアクセル赤色
およびブレーキ赤色の反応が速かった．アクセル
赤色とは刺激の数が異なるが，ブレーキ黄色と赤色は同じ検査，同じ反応動作であるため，黄色に比べて赤色の方が速く反応できるという色の効
果が作用した可能性がある．
前期高齢者では， 行数の い連 の方がより反応が速く， 行をることによるの効果が示された．その に反応が速い検査
はアクセル赤色であり， いで信号各色，ブレーキ
各色の に反応が遅延したことから，刺激数の効
果が 測された．また，信号では黄色の方が青色よりも反応が速く，同じ手で反応する 合でも色は反応時間に異なる影響をすことがわかった．この 2 色の違いは，信号赤色との比 において，黄色に対しては有意に速いが，青色とは変わらないという異なる結果が得られたことからも支持される．さらに，ブレーキ赤色と黄色については，50-64 歳と同様の傾向がみられ，赤色の方が黄色よりも優位であることが示された．赤色と黄色との成績の相違は，信号各色とブレーキ赤色とは差がないにも関わらず，ブレーキ黄色とは有意差がみられたことからもわかる．
後期高齢者については，50-64 歳と同様，と連 の反応が も速く， いでアクセル赤色，
その に信号各色とブレーキ赤色， 後にブレー
キ黄色というであった．
および連 ，アクセル，信号およびブレーキと刺激数が増えるにつれて反応時間が長くなったことから，後期高齢者の反応時間にとって刺激数は 要な要因の一つであることが示された．また，ブレーキについては，赤色の反応時間が黄色よりも いという他の年 と同じ赤色の優位性がみられた．

Supplement 59

年齢の違いについて，，連 ，アクセルでは 50-64 歳と後期高齢者との間に差がみられたが，信号各色とブレーキ各色については 50-64 歳の反応時間が前期高齢者および後期高齢者より速かった．信号とブレーキは刺激数が く，刺激の弁
別と反応の選択に心的が く われるため反応が遅れると予想されるが，この結果から，その程度がより大きくなるのは，前期高齢期以 である可能性が得られた．
() 正答率の結果

正答率にも年齢の 効果，検査
の 効果，
年齢と検査
の
作用が示された
p<.01;
F(14,211)=360.55,(F(2,211)=22.60,
p<.01; F(14,211)=13.52, p<.01)． 3 に，正答率に関する年齢と検査の違いを示す．
歳

前期高齢者

後期高齢者

正答率

‐

黄

(

) 検査成績と赤機能，認機能との関係刺激色や数，反応動作の種類による違いが生じた
要因を探 するために，
機能として
力と動
力，認 機能として TMT 行時
間を用いて，各検査の反応時間および正答率との相関関係を検討した．その結果，機能と各検査成績との相関関係は いことがわかった．
一方，TMT Part B は，各反応時間との間に一程度の相関関係が示された．しかし，正答率との間にはこのような関係性はみられなかった．
これらのことから，反応の正確性よりも反応の速度が TMT に示されるような情報処理能力と対応することが確認された．各検査の反応時間と力，動力，TMT Part B との相関係数を表 2 に示す．

ブレーキ赤

青

ブレーキ黄

赤

ブレーキ青

青

アクセル赤

赤

アクセル青

黄

信号赤

青

信号黄

信号青

色

ーキでも青色の正答率が黄色および赤色よりも低かった．この結果は，前期・後期高齢者において，青色に対する反応の正確性が低下するという色の効果を示唆している．
年齢による違いを検討した結果，信号の各色では，50-64 歳が前期高齢者および後期高齢者の正答率よりも高かったが，アクセル青色，ブレーキ
青色と黄色では，50-64 歳と後期高齢者との間に差がみられた．これらの結果から，信号のような反応動作が混在する課題での成績低下は，前期高齢者のから生じることが示唆された．

と
力

動

と
力

TMT A

TMT B

-0.10

-0.08

0.08

0.34

連

-0.04

-0.07

0.12

0.31

信号青

-0.17

-0.15

0.24

0.41

数

信号赤

-0.15

-0.17

0.23

0.43

反応

信号黄

-0.21

-0.20

0.30

0.51

アクセル赤

-0.08

-0.02

0.13

0.29

ブレーキ赤

-0.09

0.05

0.16

0.16

ブレーキ赤

-0.17

-0.11

0.24

0.42

手

手

足

足

足

足

足

足

と

作用が有意だったため，単純 効果の検定を行ったところ，50-64 歳では信号各色の正答率がアクセル各色，ブレーキ各色よりも低いことが示された．これは，アクセルやブレーキが足のみで反応を返す検査であるのに対して，信号は刺激の色によって反応を手と足とで 別することが求められたため，異なる身位での反応が混在する状況では，そのパフォーマンスの正確性が なわれる可能性を示している．この傾向は，前期高齢者，後期高齢者でもみられた．また，前期高齢者では，アクセル青色の正答率が赤色よりも低く，後期高齢者ではアクセルに加えて，ブレ

機能と各検査成績との間に い相関関係はみられなかったが，本研究では運転下での力を想定し， 正した状 で 力を測定した．
そのため，本研究の結果は，機能 正下において，認 的情報処理能力がドライバの刺激‐反応特性にすると解 される．
．考以 の結果から，複数の要因を組み合わせた課
題状況での高齢ドライバの刺激‐反応特性に，刺Supplement 60

激色と刺激数，反応動作がそれぞれ影響することが示唆された．刺激色については，ブレーキの結果から，どの年齢においても赤色に対する成績が高く，先行研究が支持された．さらに，信号青・
黄色と赤色は，青・黄色が手，赤色が足で反応するため，足での赤色の反応時間が遅くなると予想されるが，50-64 歳と後期高齢者の信号青・黄色と赤色の反応時間や前記高齢者の信号青色と赤色との間に差はみられず，予測とは異なる結果が得られた．これは，赤色への反応が，足による反応遅延を抑制した可能性があり，運転能力評価時の提示色や運転支援機器のデザインにおいて色を考慮する必要性があることを示唆している．
赤色に加えて，青色について，前期高齢者では他の色よりも反応が遅延する傾向が示された．また，前期および後期高齢者の正答率について，青色の正答率が他の色よりも低いという結果が得られた．この青色のパフォーマンスについては，
2 つの可能性が考えられる．一つは，色の効果である．前期高齢者の信号では同じ反応動作の黄色と比べて，青色の反応時間の方が長かった．色以外の刺激数と反応動作の条件は同じであるため，
青色によって前期高齢者の反応成績が阻害されたと考えられる．一方，色以外の原因も考えられる．アクセルやブレーキでは，黄色や赤色には「ペダルを離す」という刺激提示後に反応を返すという行動が求められたのに対して，青色には「ペダルを踏んだままにする・反応しない」という反応
行動を抑制する異なる反応が求められた．つまり，青色に対してのみ行動の切り替えや抑制といった心的過程が介在したため，成績低下が誘引された可能性がある．したがって，青色の応用の可能性を探るためには，更なる検討が必要であろう．
また，刺激の数の効果として，刺激が単一の単純反応時間は，どの年齢でも反応時間が速く，刺激の種類が複数で刺激の弁別と反応の選択過程を含む選択反応時間で反応の遅延が生じることが確認された．この傾向は，全年齢共通であり，
年齢とともに顕著になることが示された．しかし，正答率の結果から，刺激数による正確性の変化はみられなかった．正確性の違いは，反応動作が混在する信号と他の課題との間でみられたことか
ら，反応時間と正確性とでは影響する要因が異なる可能性が示された．つまり，刺激数の増加は反応の遅延に関連し，反応動作のバリエーションの増加は反応の正確性の低下に関連すると考えられる．

本研究では，運転適性検査器を用いて，高齢ド
ライバの刺激-反応特性を検討した．その結果，色や数，反応動作の種類を組み合わせた状況において，赤色の優位性や前期高齢者における青色のパ
フォーマンス低下，刺激数増加に伴う反応時間の延長，反応動作混在による正確性低下といった各要因の優先性と反応速度や正確性への促進，抑制効果が示唆された．これらの結果から，本運転適性検査は，高齢ドライバの刺激-反応特性に影響す
る年齢や刺激様相，反応の仕方といった基礎的な要因を示すことによって自身の運転能力への気づきにつなげることができると考えられる．また，本研究で得られた高齢ドライバの刺激‐反応特性を応用して，計器や警告，注意の色や数，反応の仕方を工夫することで，この各要因を考慮した
迅速かつ正確な反応につながる運転支援機器の設計への応用の可能性も見出された．
運転はさまざまな情報を同時的，継時的に処理することが求められる複雑な課題である．ここで検討した要因やその組み合わせは限定的であり，また今後は実運転下での刺激-反応特性も検討する必要があるが，本研究のように高齢ドライバの反応の特徴を明らかにすることは，安心・安全な
モビリティ社会の実現にとって有意義であろう．
謝辞
本研究は，国立研究開発法人科学技術振興機構(JST) の研究成果展開事業「センター・オブ・イ
ノベーション (COI) プログラム」の支援によって行われました．また，データの収集および解析についてご尽力いただいた関係各位に対しまして，ここに記して感謝の意を表します．
参考文献
1) G. Casutt, M. Martin, M. Keller and L.
Jäncke: The relation between performance inon-road driving, cognitive screening anddriving simulator in older healthy drivers.
Transportation Research Part F. 22 (2014)232-2442) P. D. Jones and H. Wilkinson: Latency
differences to monochromatic stimuli measured
by disjunctive reaction time. Perception &Motor Skills. 41 (1975) 55-59
3) 大山正: 反応時間研究の歴史と現状. 人間工学. 21 (2) (1985) 57-64

５．まとめ
Supplement 61⹿ࡢෆഃࡣఱᨾ⣸࡞ࡢ࠿㸸⣸ࡢᚰ⌮≀⌮ᏛThe hypothesis that the inner part of the rainbow appears
purple: the psychophysics of the purple㕥ᮌ ᜏ⏨

Tsuneo Suzuki៞᠕⩏ሿ኱Ꮫྡ㄃ᩍᤵ Professor emeritus of Keio University஭⃝ ᑦᏊ

Shoko IsawaᮾிᐙᨻᏛ㝔኱ᏛKeywords: Ⰽぬ⌮ㄽ㸪⹿ࡢⰍ㸪⣸㸪Ⰽ┦⎔ࠊἼ㛗࡜Ⰽ㸯㸬ࡣࡌࡵ࡟
Ⰽ࡟㛵ࡍࡿ◊✲࡛᭱ࡶྂࡃ࠿ࡽᢅࢃࢀ࡚࠸ࡿ
ࡢࡀ⹿࡜Ꮝ㞛ࡢ⩚ࡢⰍ࡛࠶ࡿ࡜ゝࢃࢀ࡚࠸ࡿࠋ⹿
ࡢⰍࡣဴᏛ࠿ࡽጞࡲࡾ≀⌮Ꮫࡢᑐ㇟࡜࡞ࡗ࡚ࡁ
ࡓࠋ⹿ࡢⰍ࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊ⹿ࡀఱⰍ࡛࠶ࡿ࠿࡜ࠊ࡝
࠺ࡋ࡚⹿ࡀฟ᮶ࡿࡢ࠿࡜ࡢၥ㢟࡛࠶ࡿࠋ๓⪅࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊ࢔ࣜࢫࢺࢸࣞࢫ࡜ᙼࡢᘵᏊࡣ⣸ࠊ⥳࡞࠸ࡋ㯤ࠊ㉥ࡔ࡜⪃࠼ࡓࠋ࢚ࣆࢡࣟࢫࡣ⣸ࠊ⥳ࠊ㯤ࠊ㉥࡜⪃࠼ࡓࠋࡇࡢ⹿ࡢⰍࡣఱⰍ࠿ࢆᐃㄝ࡜ࡋࡓࡢ
ࡀࠊࢽ࣮ࣗࢺ࡛ࣥ⳸ࠊ⸛ࠊ㟷ࠊ⥳ࠊ㯤ࠊᶳࠊ㉥ࡢ⹿ࡢ୐Ⰽࢆᥦၐࡋࠊࡇࢀࡀ⌧௦ࡢ᪥ᮏ࡛ࡶᐃㄝ࡟
࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ⡿ᅜ࡛ࡣ୐Ⰽ࡛ࡣ࡞ࡃࠊ⳸࡜⸛ࢆ⣸࡜ࡋ࡚භⰍ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋ୍᪉ࠊ⹿ࡀఱᨾ࡛ࡁࡿ࠿
࡟㛵ࡋ࡚✵୰࡟࠶ࡿỈ⁲࡟ධࡗࡓගࡀᒅᢡࡋ࡚ࠊ
⹿ࡢෆഃࡀ▷Ἴ㛗࡟࡞ࡾࠊἼ㛗ࡢ㡰࡟እഃ࡟㓄⨨ࡉࢀࡿࡇ࡜࡛ࠊ␗࡞ࡗࡓⰍࡀ୪ࢇ࡛࠸ࡿࡇ࡜࡟࡞
ࡿࠋࡇࡢࡼ࠺࡟⹿࡟㛵ࡍࡿၥ㢟ࡣゎỴࡋ࡚࠸ࡿࡼ
࠺࡛࠶ࡿࡀࠊࡇࡇ࡛ၥ㢟࡜࡞ࡿࡢࡣࠊ⹿ࡢෆഃࡣ
≀⌮ⓗ࡟ࡣ▷Ἴ㛗ࡢ㸱㸶㸮㹬㹫ࡢග࡛࠶ࡿࡀࠊࡇ
ࡢගࡀ⣸࡟▱ぬࡉࢀࡿࡇ࡜࡛࠶ࡿࠋே㛫ࡢ║ࡢ㗹యࡣ㸱✀㢮࠶ࡾࠊ㹊㸪㹋㸪㹑ࡢ㗹య࡛࠶ࡿࡀࠊ᫇
ࡣ㉥ࠊ⥳ࠊ㟷㗹య࡜ゝࢃࢀࠊ▷Ἴ㛗ࢆฎ⌮ࡍࡿ㹑㗹యࡣ୺࡟㟷ࡢ▱ぬࢆసࡾฟࡍ࡜ゝࢃࢀ࡚࠸ࡓࠋ
⹿ࡢ㸱㸶㸮㹬㹫ࡢගࡣ㹑㗹య࡛ฎ⌮ࡉࢀࡿࡀࠊ⣸࡟ぢ࠼ࡿ࡜࠸࠺ࡇ࡜ࡣࠊ㟷ࡳ࡜ྠ᫬࡟㉥ࡳࢆឤࡌ࡚࠸ࡿࡇ࡜࡛࠶ࡿࠋ࡞ࡐ㹑㗹యࡢ⯆ዧ࡞ࡢ࡟ࠊ㉥ࡳࢆឤࡌࡿࡢ࠿࡟㛵ࡋ࡚ࡣ᫂☜࡞㆟ㄽࡀࡉࢀ࡚
࠸࡞࠸ࠋᮏሗ࿌࡛ࡣࡇࡢၥ㢟࡟㛵ࡍࡿ୍ࡘࡢ⪃࠼ࢆᥦ᱌ࡍࡿࠋ ࡑࡢ᪉ἲ࡜ࡋ࡚ࡣࠊ⡆᫆ศගჾࢆ౑⏝ࡋ࡚ࠊศගࡋࡓගࢆほᐹࡋ࡚ࠊ▷Ἴ㛗➃ࡢගࡀఱⰍ࡟ぢ࠼ࡿ࠿ࢆ☜࠿ࡵࠊḟ࡟ࠊⰍぬࡀ␗࡞ࡗࡓሙྜ࡟ࡣࠊ
▷Ἴ㛗➃ࡢⰍࡀఱⰍ࡟ぢ࠼ࡿ࠿ࢆㄪ࡭ࠊࡑࡢ⤖ᯝ࠿ࡽ࠶ࡿ኱⫹࡞௬ㄝࢆᑟࡃࡶࡢ࡛࠶ࡿࠋ

Tokyo Kasei Gakuin University㸰㸬ᐇ㦂᪉ἲ
⹿ࡢⰍࢆ☜࠿ࡵࡿࡓࡵࡢᐇ㦂᪉ἲࡣ⹿ࢆほᐹࡍࡿ௦ࢃࡾ࡟ᦠᖏ⏝⡆᫆ศගჾ(Spectroscope)ࢆほᐹࡋ࡚ࠊศගჾࡢ▷Ἴ㛗➃࡜㛗Ἴ㛗➃ࡀఱⰍ࡟ぢ࠼ࡿࡢ࠿ࢆ⮬⏤࡟ᅇ⟅ࡍࡿ᪉ἲ࡛࠶ࡿࠋࡉࡽ࡟ࠊ
Ⰽぬࡢ㐪࠸࡛ࠊ⹿ࡢⰍࡢぢ࠼࡟㐪࠸ࡀ⏕ࡌࡿ࠿ࡶ᳨ウࡍࡿࠋṇᖖⰍぬࡢᐇ㦂ཧຍ⪅ࡣᮾிᐙᨻᏛ㝔኱ᏛࡢᏛ⏕࡜ᩍဨ࡛࠶ࡿࠋᐇ㦂ཧຍ⪅ࡣ㸰㸮௦࠿ࡽ㸲㸮௦ࡢዪᛶ㸰㸮ྡ࡛ࠊ〄║ࡶࡋࡃࡣ᪥ᖖ౑⏝ࡋ࡚࠸ࡿ࣓࢞ࢿ╔⏝ࡋࡓሙྜࡢほᐹ࡜ࠊ㛗Ἴ㛗ࡢගࢆ྾཰ࡋ࡚ᨃఝⓗ࡟㸰Ⰽᆺࢆయ㦂࡛ࡁࡿ㹎ᆺࣂࣜ࢔ࣥࢺ࣮ࣝࢆ╔⏝ࡋࡓほᐹ࡛࠶ࡿࠋᨃఝ஧Ⰽ
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Projections", The Journal of the Optical Society ofAmerica A, Vol.32, No.6, pp.1063-1067, 2015.
2) K. Hirai, M. Yamaguchi, T. Horiuchi and S.
Tominaga, "Comparison of Fluorescent Color
Perception using Real Objects and LCD Monitor",
Proc. AIC2014, 2014.

㻌

Supplement 66

PSF
と CG
Spectral PSF Measurement of Fluorescence Emission and
its Application to CG Rendering
C
C
C
Keywords: 蛍光発光， 拡がり関数，PSF，分光
計測，CG レンダリング．

め

蛍光発光特性を
蛍光物体は
の りに
しており，
境の 20 の物体
は蛍光成分を っているとれている[1]．
の境を，リアルに ン
グラフ
ックス(CG)で表現するた に ，蛍光色の 確
な CG 再現はな課題である．
蛍光色の 確な CG 再現のた には，蛍光物体の色 特性を る
がある．
な物体の
特性は，拡
と
の 2 の成分で表すことができる．
，蛍光物体は通 の物体と可視光のによる特性に
，
可
視光を
することで
し，
光より 長
長 の光を発光する蛍光発光特性を っている．
したがって，蛍光物体の色の 確な再現には，この特性を 確に再現するがある．Wikie[2]らは，蛍光物体の長の BRDF(
分布関数，Bidirectional Reflectance Distribution Function)
を計測し，BRDF と蛍光発光を結合してその指性を した．Hullin ら[3]は，BRDF に長のを，蛍光を考慮した Bispectral BRRDF を定した．飛谷[4]は，蛍光特性を考慮した BTDF(
性
分布関数，Bidirectional TransmittanceDistribution Function)近似モデルである Multi-band
BTDF をし，蛍光特性を織布であるカンのよりリアルな CG 表現を可能にした．
らは， 行研究において，蛍光物体の計
測とその再現応用に関する研究を行なってきた．蛍光物体の計測の研究としては，の可視光源とマルチバンドカメラで られた分光画像を 用し，に蛍光物体の拡成分と蛍光発光成分の分光を推定する手法をした[5-7]． らに，これらの計測デを とに，蛍光物体の成分と 光 の関をし，蛍光物体の拡成分と蛍光発光成分 を Lambertian model で ，成分をTorrance-Sparrow model で表現し，3 の成分を分けて，CG レンダリングするモデルをした[8]．しかしながら，このレンダリング手法には，蛍光物体の空間 な発光特性を表現できないとい 課題があった．蛍光物体には，発光特性があり，空間 な光の広がりをるが，文 [8]の手法では，これらの表現が 可能であった．
本稿では，空間 な蛍光発光特性である 拡がり関数(Point Spread Function，PSF)を分光で計測し，CG レンダリングへ応用する．PSF 計測では，蛍
光物体およに して，ブラックライトを用いたを行い，その光を撮影した． 画像にガウシアンフ ル をかけた画像と蛍光物体
画像との誤差をとするガウシアンフ ルの標準偏差を，このときのガウス関数を蛍光発光 PSF とした． らに， 長 に計測した蛍光発光 PSF を，蛍光物体の CG レンダリングに 用
する．
PSF

．

蛍光発光特性によって
れる光は，
な
長の
ではな ，分子 イ ンによりれた のであるた ，空間 な光の広がりが発 する．光の広がりは， 広がり関数 PSF で表現できる．PSF とは， 光源をした に
信 の広がりを表す関数である(図 1)．

Supplement 67

図1

拡がり関数(PSF)な光源は， 光源の 合と 定できるた， 画 においてに比 する広がりが発 する．したがって，カメラ で観測 れた画
は， 画 の広がりが りの画 にれた画像になる．したがって， (1)に
れる通り，
カメラ の
画 は，物体表 と PSF の畳み込
みで表すことができる．

I  x , y     O  u , v  f PSF  x  u , y  v  dudv (1)ックライトレイン を用いた．この光源は，405nm にクを っており，蛍光物体を発光，広がりを計測するのに している．図 4にレ
イン の分光分布を す．
光源形状のた の計測として，またPSF 画像の物体として，青色， 色，
レン の 色の蛍光ドを用いた．図 に計測とした 蛍光物体，図 に レン の拡蛍光発光特性 Donaldson 行
を す．

ここで，I は
画像値， O は物体表 の値，fPSF
は PSF 関数，(x, y)は PSF 関数の標，(u, v)
は PSF の効果をる 標である．本研究では，
PSF 関数は，ガウス関数によりフ ッングが可能であるとする．したがって， (1)より，PSF
関数で畳み込みが行 れた
値 I と，畳み込みが行 れる の値 O がであれ ，PSF 関数を推定することが可能である．
図2

メトリ

PSF

蛍光発光の PSF を推定するた には，PSF 関数
によって畳み込みが行 れる 後の値がとなる．本研究では，PSF 関数の畳み込みがおこる
後の値として，ブラックライトの光源形状画像とブラックライトによる蛍光発光画像を測定した．光源形状画像は に して，蛍光発光画像は蛍光ドに して，それ れブラックライトをして計測を行った．また蛍光発光の PSF 推定
は蛍光発光成分に して分光で行 た ，蛍光発
光画像の測定は，マルチバンドカメラを用いて400nm~700nm まで 5nm 間 で撮影を行った．図 2に，計測のメトリを す．マルチバンドカメラは，計測に ントが合界のまで近づけて 定した．光源として 用したブラックラ
イトレ
イン は，計測の
にならない
界まで計測
に近づけた上で，マルチバンド
カメラの計測に してかられるよ に 定した．
分光情報のには，12bit モ ク CCD カメラである Retiga1300 と
チ
ブルフ ル
を み合
て 用した．モ ク CCD カメラの 像 は，1280 1024 である．
チブ
ルフ ル は，400nm から 700nm の 間でのク 長 をすることができる．本研究でクは，400nm から 700nm まで 5nm 間 に長をて 用した．図 3 に，このカメラシスの 合分光を す．光源には，ブラ

図 3 マルチバンドカメラの合分光

1.20E+00
1.00E+00

Normalized Value．

PSF の計測

8.00E-01
6.00E-01
4.00E-01
2.00E-01
0.00E+00

Supplement 68

380 400

500

600
Wavelength(nm)

図 4 ブラックライトの分光分布

図 5 計測

(蛍光

ド)

700

．

図6

表

レン

の Donaldson 行

光源形状画像蛍光発光画像

図7

のた

拡がり

レン 蛍光
偏差の推定値

長CG

本研究では，文 [8]でれたモデルに い，
蛍光物体をレンダリングする． 体 には，拡成分には Lambertian model，
成分には Torrance-Sparrow model を 用した．蛍光発光
成分は，Lambertian model を 用する．
本研究では，拡成分と成分をまと てレンダリングし，蛍光発光成分は PSF を推定した 長 とにレンダリングを行った．蛍光発
光成分は，推定した標準偏差を用いたガウスフ
ル により畳み込みを行 ことによって，PSF 関
数を 用した．その後，拡成分
成分画像と蛍光発光成分画像を合成した のを，
レンダリング結果とした．
レンダリングには，レイトレ シング法に づ物
スレンダリングが可能な PBRT[9]を用いた．本研究では，PBRT を 長 とのレンダリ
ングが行 るよ にし，PSF 特性であるガウ
シアンフ ル を実 した．

の撮影画像

ドにおける

PSF

の標準

長
標準偏差
長
標準偏差

と PSF
図
に，光源の
ク 長 405nm における光源形状画像を，図に青色蛍光ドの 450nmにおける蛍光発光画像をそれ れ す．それ れ60pixel×60pixe の画像であり，1 pixel は 0.1mm の大き である．光源形状画像より ，蛍光発光画
像は大き 広がっていることが かる．また，光源形状が 形ではないことが確認できる．
本研究では，蛍光発光をガウス関数で近似できると 定し，光源形状画像にガウス関数を畳み込んだ値と蛍光発光画像との誤差がとなるガウス関数の標準偏差をた．表 に，計測した レン 蛍光
ドの標準偏差を す．本
研究では，この標準偏差が 蛍光物体に するの特性とする．青色蛍光
ド， 色蛍光
ドに して ，に，標準偏差を
し，
特性を
た．

青色蛍光
ドに して， 工太 光の分光分
布を 用し，PSF を考慮
レンダリングした結果，およ ，
手法により推定した分光を考慮してレンダリングした結果を図 にそれれ す．また，効果を かりやす 確認するたに，ブラックライトの分光分布を 用し，の手法でレンダリングした結果を図 に，その拡大
図を図に す．
レンダリング結果 特に図の拡大図 にれるよ に，
考慮 しによるレンダリングに比 ，分光を考慮した結果では，物体と空間の境界付近で蛍光発光色である い青色の広がりが確認できる．また，セルフシャドウ部分が，蛍光発光色の広がりにより，色が蛍光発光色に色づ とい 効果を確認できた．

考慮なし
分光
を考慮
図 8 青色蛍光発光の分光を用いた
レン
ダリング 工太 光Supplement 69

考慮なし
分光
を考慮
図 9 青色蛍光発光の分光を用いた
レン
ダリング ブラックライト

考慮なし
分光
を考慮
図 10 図 における顔部分の拡大図
５．まとめ
本稿では，リアルな蛍光物体の画像再現を目指
し，蛍光発光 PSF 推定とレンダリングへの応用を行った．撮影した光源形状画像と蛍光発光 PSF 画
像から，PSF 特性であるガウス関数の標準偏差を推定した．また，上記計測により推定した PSF 特性を蛍光物体の CG レンダリングへ応用した．その結果，蛍光物体と空間の境界付近における蛍光
色の広がりや，物体のセルフシャドウ部分での蛍光発光の広がりによる効果が確認できた．
本稿の実験では，PSF 特性の推定をガウス関数の近似により行なった．しかしながら，光源形状
画像にガウス関数を畳み込んだ値と蛍光発光画
像との誤差が大きい場合があり，ガウス関数での近似が十分でない可能性があるので，今後検討したい．また，今後の課題として，実物との比較によって，本研究の手法によってレンダリング結果
が実物の蛍光物体に近づいているのかを，主観評
価実験を通して確認することが挙げられる．

Purgathofer “A Reflectance Model for Diffuse
Fluorescent Surfaces,” Proc. ACM GRAPHITE,
pp.321-331, 2006.
3) M. B. Hullin， J. Hanika， B. Ajdin， H. P. Seidel，J. Kautz, and H. P. A. Lensch， “Acquisiton andAnalysis of Bispectral Bidirectional Reflectance andReradiation Distribution Functions”, ACM Trans.
Graphics (SIGGRAPH), Vol.29, No.4, pp.97:1-97:7,
2010.
4) 飛谷謙介，水嶋彬貴，長田典子，“Multi-band
BTDF モデルによる織布の蛍光特性の表現”，精密
工学会誌，
，
，
，
．
5) S. Tominaga, T. Horiuchi, and T. Kamiyama,“Spectral Estimation of Fluorescent Object Using
Visible Light and an Imaging Device,” Proc.
IS&T/SID’s 19th Color Imaging Conf. (CIC19),
pp.352-356, 2011.
6) 上山都士也，平井経太，堀内隆彦，富永昌治，“可視光源とマルチバンドカメラを用いた蛍光
物体の分光成分推定”，電子情報通信学会論文誌
，
，
．
，
，
7) S. Tominaga, K. Hirai, and T. Horiuchi,“Estimation of Bispectral Donaldson Matrices ofFluorescent Objects by using Two Illuminant
Projections,” The Journal of the Optical Society ofAmerica A, Vol.32, No.6, pp.1063-1067, 2015.
8) S. Tominaga, K. Hirai, and T. Horiuchi,“Measurement and Modeling of Bidirectional
Characteristic of Fluorescent Objects,” LNCS (Proc.
16th International Symposium on Multispectral Colour
Science), Vol.8509, pp.35-42, 2014.
9) M. Pharr, and G. Humphreys, Physically Based
Rendering:From Theory to Implementation, Second
Edition, Morgan Kaufmann Publishers Inc, San
Francisico, CA, 2010.

参考文献
1) K. Barnard, “Color Constancy with Fluorescent
Surfaces,” Proc. of IS&T/SID Seventh Color Imaging
Conference, pp.257-261, 1999.
2) A. Wilkie, A. Weidlich, C. Larboulette, and W.
Supplement 70

に

る

の

の画像

Simulation of Deterioration Caused by Sunlight and
its Reversal Process with Image Processing
岡嶋 克典
Atsushi Moriwaki

Katsunori Okajima

立大学大学
Yokohama National University

Keywords: 退色，劣化，画像，古さ感，新化言は， で か物を たときに，その物体がどれ け古いものであるかを定性的ではあるがに推 できる．物体に古さ感を与える要因は，物体のな性質が変化することによる． えば，古い は的に色になり， ンの色があせ，
「foxing」と ばれる
色や 色， 色がかった 点が現れる[1]．
このように，物体の劣化具合は多くのをに与えてくれる．しかし，これら劣化度合い
をヒトがどのように認知しているか，どのような要因が劣化判断に いられているかについては不 な点が多い．
そこで本研究は，物体の た の古さ感に影響を与える要因を，シミュレーションシ
の
を じて
することを
的として実
した．具体的には，の劣化認知に いて特に要であることが分かっている色にし，画像を いて画像中物体の色のみを変化させる[2]．劣化に ける色変化のシミュレーシ
ョンはすでに行 れている[3]が，本研究では，に伴う退色具合を再現することに え，劣化の逆変化（本研究ではこれを「新化」と）をシミュレートすることで，劣化の認知のをす．
本研究の成果は，2 元画像 の物体をに劣化・新化できることから，や劣化した
CG 画像の生成 にも可能である．

変 したとこ ，どの色の退色も(L*, a*, b*)= (95.0, 2.5, 15.0)に収束する 向があることが分かった．そこで，を変数として L*, a*, b*の劣化変化を定 化した．
この作成したが実際の変色にどの度しているかを検証したとこ ，の色に多 の レや， 色は実物体に してと退色が みす ているが， と どの色で実物体の変化にトしたとなっている (Fig.1-3，
は 色の き方向を す)．

に る
物体にで多 の太陽光をすることができる（SXL-500V2）を いて，
色画を劣化・退色させ，その色度の変化推移を 色した．得られた XYZ を L*a*b* に

Supplement 71

画像の本シミュレーションによって作成した画像が，実際に古さ感または新しさ感を感じるかどうか，
よび不自然さを感じない画像になっているかどうかを 認するため， 験 を いた評価実験
を行った．

の
得られた
をもとに，劣化画像を作成する
劣化シミュレーションシを作成した．新化については，劣化 がに 存するな数であることから，劣化のをそのまま逆方向に いることができない．そのため，劣化のを いて新化のとなる色を定めるために，劣化のから数
で め，その色から劣化させることで，元画像から新化させるような新化 を作成した．
Fig.4 に元画像と本シミュレーションで劣化させた画像を，Fig.5 に元画像と新化させた画像の
を示す．

画像

画像

画像

画像

実験は
で，
ターと 験 との視は90cm で 定し， 験 の をで 定して行った．評価は物体の古さ感と不自然さの 2について評価を行ってもらった．評価
は古さ感に しては「古さを感じない」
「
かに古
く感じる」
「 し古く感じる」「やや古く感じる」「古く感じる」「とても古く感じる」「に古く感じる」の 7であり，不自然さに してものをつけた 7である．
となる元画像には，
物，自
，
などの 6
の
物であり，これらに し劣化を8で変化させた画像を作成し，元画像と合 せた 54 の画像をとした．した．画像は 400 400でし， ンに 1 つ つ 示した．
実験は 3
ト行い，1
ト は
とし，
2
ト と3
ト の評価 のを結果のデータとして いた．
験 は立大学の学生 9 （ 性 6 ，
性3 ，
24.6 ）で 成され，色覚であった．
古さ感に する 画像の評価結果ののを Fig.6 に示す． のは，評価 0 が「古さを感じない」，評価 6 が「に古く感じる」である．
が劣化のを してり，0 が変化なしの元画像の結果にあたる．実験から得られた古さ感の 体の結果の分 分 と多を実 したとこ ，劣化が古さ感の評価 とがあり，すべての 2でがあった．これにより，新化が増する ど古さ感が増大することが かめられた．に，不自然さに する 画像の評価結果ののを Fig.7 に示す． のは，評価0 が「不自然でない」，評価 6 が「に不自然」である．
が劣化のを してり，0 が変化なしの元画像の結果にあたる．実験から得られた不自然さの 体の結果の分 分と多を実 したとこ ，劣化と不Supplement 72

自然さの評価 との性はなかった．さらに，
Fig.7 で示されている り，不自然さの評価 のは 大でも 1 の「かに不自然」 度であった．
これらの結果から，本シミュレーション手法によって作成された劣化画像が， かに古く感じられ，現実に存在してもそれ ど不自然に感じない画像になって り，本シミュレーションの性が示された．

さ の 画像の値のの不自然さの 画像の値のの物体の新しさ感と不自然さの 2について評価を行ってもらった．評価
は新しさ感
に しては「新しさを感じない」
「
かに新し
く感じる」
「 し新しく感じる」「やや新しく感じ
る」「新しく感じる」「とても新しく感じる」「に新しく感じる」の 7であり，不自然さにしてものをつけた 7である．
示する
画像は劣化評価実験と じく元
画像 6
に し劣化
8
で画像を作
成し，元画像と合 せた 54 であるが，となる元画像は劣化評価実験と なる
物と
した．
その の
した実験 具及び実験，画像，画像の 示 ，にするデータについては，劣化評価実験との手法で実験を行った．

験 は立大学の学生 14 （ 性 13
性1 ，23.4 ）で 成され，
色覚
であった．

，

新しさ感に する 画像の評価結果ののを Fig.8 に示す． のは，評価 0が「新しさを感じない」，評価 6 の「に新しく感じる」である．
が新化のをして り，0 が変化なしの元画像の結果にあたる．
験から得られた新しさ感の 体の結果の分 分と多を実 したとこ ，新化が新しさ感の評価 とがあり， と どの 2でがあった．これにより，新化が増 する ど新しさ感が増大することが かめられた．
に，実験から得られた不自然さの結果の分分 と多を実 したとこ ，ある新化をるとに不自然さが増大し けていることが分かった．これについて，の元画像 とにさらに しく分 すると，不自然さのがない画像(Fig.9)とどこかの を にしてが存在する（そこで不自然さが増大している）
画像(Fig.10)の 2 つに大きく分 できた．
このとき，不自然さが増大している画像は，元画像に汚れやの れなどの風化が られるものであった．このことから，本シミュレーション
では汚れなど的なの色変化にはうまくできないといえる．しかし，汚れなどの な
い単 な色の変化のみの劣化物体に しては，本シミュレーションはであり，Fig.9 で示されている り，それらの画像の不自然さの評価 のは 大でも 1 の「かに不自然」 度であった．
の結果から，元画像が単 な色の変化のみ
ならば，本シミュレーション手法によって作成された新化画像が， かに新しく感じられる画像になって り，現実に存在してもそれ ど不自然さのない画像になっているといえる．

Supplement 73

しさ の 画像の

値の

の

謝辞
本研究は JSPS 科研費 15H05926（新学術領域
研究「多元質感知」）の助成を受けたものです．

不自然さの有意差がほぼない画像

５

不自然さが
ある値を境に増大している画像考察

本シミュレーションでは，ある 1 点に色を収束させる，あるいはその収束点から逆方向に色を広げることによって，古さ感や新しさ感を感じさせる画像を作成した．このとき変化している要因として，色の彩度と色分布の広がり具合の 2 つがある．単色の色でベタ塗りしたものからは古さ感を推定しにくく，また実際の物体としてそのような物体はあまり存在しないことから，劣化・新化の手がかりとして色分布の収縮及び拡大が考えられる．今後この仮説を検証する実験を行うつもりである．
また，汚れなどのついた画像を新化させると途中から不自然さが増大していることから，汚れは
それら感覚に大きな役割を果たしている可能性がある．これは色分布を広げれば新しさ感を得られるという仮説と矛盾するようにもみえるが，汚れは物体の色とは独立的な変化であるため，太陽光による劣化とは別の要因であり，ヒトはこれら
複数の要因を総合的に判断して劣化や新化をとらえていると予想される．現在のシミュレーショ
ンでは色変化しか再現できていないため，今後は汚れや風化のシミュレーションを行えるようにし，これらの要因による古さ感や新しさ感への影
響も調べていくつもりである．
６

参考文献[1] M. Manso et al.: Characterisation of foxing
stains in eighteenth to nineteenth century
drawings using non-destructive techniques,
Analytical and bioanalytical chemistry 395.7(2009) 2029-2036[2] A. Yoonessi and Q. Zaidi: The role of color inrecognizing material changes, Ophthalmic andPhysiological Optics 30.5 (2010) 626-631[3] 永井達也, 岡嶋克典: 退色劣化画像の生成手法と古さ感の認知特性, 日本色彩学会誌, 38(6),(2014) 406-407

結言本研究では，太陽光による物体の退色に伴う色変化推移のデータを基に，劣化画像や新化画像を作成できるシミュレーションを作成した．作成した画像の評価実験を行った結果，汚れなどのない
色変化のみの物体であれば，視覚的にも自然に古さ感や新しさ感を与えることができる画像を生成できることが示された．

Supplement 74

照明光源の色によって特徴づけられた色集合を用いた配色の視覚的印象評価㻌㼂㼕㼟㼡㼍㼘㻌㼕㼙㼜㼞㼑㼟㼟㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼏㼛㼘㼛㼞㻌㼍㼞㼞㼍㼚㼓㼑㼙㼑㼚㼠㼟㻌㼟㼑㼘㼑㼏㼠㼑㼐㻌㼒㼞㼛㼙㻌㼍㻌㼟㼑㼠㻌㼛㼒㻌㼏㼛㼘㼛㼞㼟㻌㼏㼔㼍㼞㼍㼏㼠㼑㼞㼕㼦㼑㼐㻌㼎㼥㻌㼏㼛㼘㼛㼞㼑㼐㻌㼘㼕㼓㼔㼠㻌㻌
杉岡㻌 宏輔㻌 㻌 㻌 㻷㼛㼡㼟㼡㼗㼑㻌㻿㼡㼓㼕㼛㼗㼍㻌 㻌 㻌㻌 京都大学㻌 㻌 㻷㼥㼛㼠㼛㻌㼁㼚㼕㼢㼑㼞㼟㼕㼠㼥㻌

石田㻌 泰一郎㻌 㼀㼍㼕㼕㼏㼔㼕㼞㼛㻌㻵㼟㼔㼕㼐㼍㻌 㻌 㻌 㻌㻌京都大学㻌 㻌 㻷㼥㼛㼠㼛㻌㼁㼚㼕㼢㼑㼞㼟㼕㼠㼥
特徴付けの光源の色彩調和，光源の色，配色

光， ， ，白に色の光源の㻝㻚㻌 はじめに㻌
 配色は

や様々な

の

において

ー

となる色彩調和である．配色方法のでは，ある特徴(明
を

，彩

，色

する色は調和するという

る 1)．

らは配色が

，

な
)

ーンな

に着目した

れた表

の色を

とする色集合を考えると，そる

する色は光源の色によって与えられらかの視覚的な特徴を例えばすると考えられる．

色5)色の 3
とに

光源

の色

光

光

は，これら

の

光

用いた．配色数は， (3力な考え方があする特徴として

する

を

した．

つの

光

みづけによって作成した．照明される色として，

2) 3)．ある光源によって照明さ

の色集合に

の

を作成するために，まを
3)色，16(4である．これら各
なる 10

2 0 の配色を

して

りの色配

示した．

は

に

4)色，25(5
につき，

を作成し，
示される配色について，調和感，力量性，嗜好性，活動性，温冷感，新規性，
人工性の
それ

れ 11

つの評価項目について，で評価した．

色の光源によって特徴付けられた色は，

の成

が増加し，

することになる．

の成が㻟．実験結果㻌する傾向をらは究において光

源の色によって特徴付けられた色集合を用いた配色によって調和感がられることを示した．本究では，光源の色によって特徴付けられた色をによってめ，それらの色をデ示する方法をイにした．それによって，特徴付

けの光源の色と配色の視覚的印象との関係を的に調し，様々な印象を

つ配色を

う方法を

検討する．

㻞．実験概要㻌 本

究では，色光で照明された色によってめ，それらの色を配色の印象についての評価

ターを特徴づける光源の色は， ’ ’色
に

された

彩色

の色を

色と白色の

を

に



った．色

図から

図 1

結果―調和感(

)

示し，

的

色である．

図 1 に調和感の評価結果
白色(光源

)よりも

を示す．

彩色の光源で特徴付けられた色集合を用いた配色の方が調和感が高くなった．

Supplement 75

また，配色数が増加するにつれて調和感も高くな

参考文献

る傾向が見られた．そこで，各評価項目について，

1)槇究：カラーデザインのための色彩学，オーム

白色との評価の差をバブル図で表現して考察する社(2006)ことにした(図 2)．バブルの大きさは白色での評価

2)森文徳，石田泰一郎：照明光源の色によって特値との差の絶対値を表しており，バブルが着色さ徴づけられた色集合の調和性，日本色彩学会誌，

れているものは正の評価，白抜きのものは負の評

34 (2010) 52-53

価を示す．この結果より，特徴付けの光源の色と

3)森文徳，石田泰一郎：照明光源の色によって特配色の視覚的印象の関係を見てとることができる．

徴づけられた色集合の印象評価と建築空間の配色

例えば，力量性については，光源 BG，光源 B でへの応用，日本色彩学会誌，36 (2012) 32-33

照明された色はかたい印象をもち，光源 YR，光源 Y で照明された色はやわらかい印象をもつことがわかる．
 今後，このような特徴付けの色とそれによる配色の視覚的印象の関係を示すデータを応用することによって，目的に応じた様々な視覚印象を与える配色を作成する方法の検討を進めていきたい．

[調和性]  - 不調和―調和        +[力量性]  - やわらかい―かたい     +[嗜好性]  - 嫌い―好き         +[活動性]  - 静かな―にぎやかな     +[温冷感]  - 冷たい―温かい       +[新規性]  - なじみのある―新規性のある +[人工性]  - 自然な―人工的な      +図 2 光源の色と配色の印象の関係

Supplement 76

の

の

に

検
色彩調和の
Feature Detection of Color Harmony from
Large Scale Data on the Internet
和eHidekazu Fukai

ords Ⰽᙬㄪ࿴ㄽ㸪࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ㸪኱つᶍࢹ࣮ࢱゎᯒ

じに 」ᩘࡢⰍࡢ⤌ࡳྜࢃࡏ࡟ᑐࡋ࡚ឤࡌࡿⰍᙬࡢ
ㄪ࿴ࡣ㸪ே㢮࡟࡜ࡗ࡚ẚ㍑ⓗ㌟㏆࡞ၥ㢟࡛࠶ࡿ࡟ࡶ࠿࠿ࢃࡽࡎ㸪య⣔❧࡚࡚ㄽࡌࡽࢀጞࡵࡓࡢࡣ ୡ⣖ᚋ༙ࡢࢽ࣮ࣗࢺࣥ௨㝆࡛࠶ࡿ  㸬ࡑࡢᚋ㸪ୡ⣖༙ࡤ࠿ࡽ  ୡ⣖༙ࡤ࡟࠿ࡅ࡚ 0(&KHYUHXOࢆࡣࡌࡵ࡜ࡋ࡚㸪215RRG:2VWZDOG30RRQ
DQG'(6SHQFHU-,WWHQ࡞࡝ࡀࡑࢀࡒࢀ⊂⮬ࡢⰍᙬㄪ࿴ࢆㄽࡌࡓ㸬'%-XGGࡣ  ୡ⣖༙ࡤࡲ࡛࡟ᥦ᱌ࡉࢀࡓࡇࢀࡽࡢⰍᙬㄪ࿴ㄽࢆ㸲ࡘࡢཎ⌮࡟㞟⣙ࡋࡓ㸬ࡲࡓ㸪㏆ᖺ࡛ࡣ  ᖺࡢ /&2XDQG05/XR࡟ࡼࡿⰍᙬㄪ࿴࡟㛵ࡍࡿሗ࿌ࡀ࠶ࡿ  㸬Ⰽᙬㄪ࿴ㄽࡢ≉ᚩࡢࡦ࡜ࡘ࡟㸪ࡇࡢࡼ࠺࡟Ṕྐⓗ࡟ከ✀ከᵝ࡞Ⰽᙬㄪ࿴ࡢཎ⌮ࡀᥦ᱌ࡉࢀ࡚ࡁࡓࡇ࡜ࡀ࠶ࡿ㸬ࡇࢀࡽࡢⰍᙬㄪ࿴ࡢཎ⌮ࡢ୰࡟ࡣᚋࡢᐇ㦂࡟ࡼࡾྰᐃࡉࢀࡓࡶࡢࡶ࠶ࡿࡀ㸪ᐇ㝿Ⰽᙬㄪ࿴ࡢཎ⌮ࡣⴭ⪅ࡢᩘࡔࡅࡀ࠶ࡿ࡜࠸
ࢃࢀࡿ࡯࡝ከᵝ࡛࠶ࡾ㸪Ỵᐃⓗ࡞⌮ㄽࡀ࡞࠸≧ែ࡛࠶ࡿ㸬ࡇࡢࡼ࠺࡞㸪Ⰽᙬㄪ࿴ㄽࡢከᵝᛶࡢཎᅉࡢࡦ࡜ࡘ࡜ࡋ࡚ᩥ໬࡟ࡼࡿ㐪࠸ࡸ᫬௦࡟ࡼࡿኚ
໬ࡶᣦ᦬ࡉࢀ࡚࠸ࡿ  㸬୍᪉㸪㏆ᖺࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺᢏ⾡ࡢⓎᒎ࡟ࡼࡾࣅࢵࢢࢹ࣮ࢱ࡜࿧ࡤࢀࡿ㉸኱つᶍ࡞ࢹ࣮ࢱ࡜ࡑ
ࡢゎᯒᡭἲࡢ㛤Ⓨࡀὀ┠ࡉࢀ࡚࠸ࡿ㸬ᮏ◊✲࡛ࡣ㸪ୡ⏺୰ࡢ୙≉ᐃከᩘ⪅ࡀዲࡳࡢⰍࡢ⤌ࡳྜࢃࡏ㸦ࣃࣞࢵࢺ㸧ࢆ⮬⏤࡟ᢞ✏࡛ࡁ㸪࠿ࡘᢞ✏ࡉࢀࡓࣃࣞࢵࢺ࡟ᑐࡋ࡚୙≉ᐃከᩘࡢ➨୕⪅ࡀ⮬⏤࡟ホ౯ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࢧ࢖ࢺ FRORUORYHUVFRP ࡟㞟ࡲࡗࡓᩘⓒ୓࡟ཬࡪࣃࣞࢵࢺࢹ࣮ࢱ࡟ὀ┠ࡋࡓ㸬ᡃࠎࡣ㸪ࢧ࢖ࢺ࡟ᢞ✏ࡉࢀࡓࣃࣞࢵࢺࢆྂ
࠸㡰࡟༑୓ᙉᢳฟࡋ㸪ዲࡲࢀࡿࣃࣞࢵࢺࡢ≉ᚩࢆゎᯒࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ㸪㐣ཤ࡟ᥦ᱌ࡉࢀࡓⰍᙬㄪ࿴
࡟㛵ࡍࡿ௬ㄝࡢ᳨ド㸪࠾ࡼࡧࣃࣞࢵࢺ࡟࠾ࡅࡿ᪂
ࡓ࡞ἲ๎ࡢᑟฟࢆヨࡳࡓ㸬Ⰽᙬㄪ࿴࡟ࡘ࠸࡚ࡣᩥ໬࡟ࡼࡿ㐪࠸ࡶᣦ᦬ࡉ
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色彩調和論
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2B-5

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Supplement 78

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Supplement 79

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おわりにᅗ 5㸸ᙬᗘࡢ೫ࡾ

の色彩調和論の検証（秩序の原理）ࡇࡇ࡛ࡣ㸪୍⯡࡟ࡼࡃㄆ▱ࡉࢀ࡚࠸ࡿ-XGGࡢⰍᙬㄪ࿴ㄽࡢጇᙜᛶࢆ㸪௒ᅇྲྀᚓࡋࡓࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ᳨ドࡍࡿ㸬-XGGࡣ㸪 ୡ⣖༙ࡤࡲ࡛࡟ᥦ᱌ࡉࢀ
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の色彩調和論の検証（共通性の原理）
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の色彩調和論の検証（なじみの原理）࡞ࡌࡳࡢཎ⌮࡜ࡣ㸪ேࡢ⏕ά⎔ቃ࡟౫Ꮡࡋࡓཎ
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参考文献
福田邦夫：色彩調和論，朝倉書店“”

Supplement 80

2B-6

と
画像

原

の

の

A study of Color Fundamentally of Representations on Color Conversion
by Image Analysis Method
	
 
	
 

	
 
	
 

Ritsuko Kanazawa	 Iyuki	
  Takasaki

DCS

Tokai

University	  Mitsubishi Research Institute DCS Co.,Ltd	
 Keywords: 感情表現 色の原基性、SD 法、テクスチ
ャー解析

	
 
	
  「色は、われわれ人間に対して、基 的な作
用をも 、そこには一 のを こさ るような生得的で共通の「原基性」が存在することが考えられる。その基本的な「
み」となる
色を「赤」
「黄」
「緑」
「青」の 彩色と「白」「黒」の 彩色とし、生理的・心理的な相 の作用関を こし、その きの 関 が色の作用のを生 であ う、という人間に与える影響の基点となるという考え方(*1)」が、「色の原基性」である。
	  本研究は、『20の	
  うず（原水 の象徴）』と された作品（｢の人間があっと
いう間に大きなうずの中に巻き込まれてしまうー、 気 な 気｣̶東京藝術大学・ 画 34）を原画として用い、「うず」を 5 色に変換した結果、被検者 の印象はどのように変化したかを画像解析の手法(*2)を用いて分析を行
った。

ト ラーを
しておいた RGB 値に き換
えてから色変換を行った。基 とした ン ル
値は、画像 B（緑）が 5G 5/10 画像 C（赤）が 5R 4/14、画像 G（青）が 5B4/8、画像 F（黄）5Y8/13、画像 E(白)は 調
し、｢色の き換え｣を用いて明るさ 38、コントラスト 50 に変換した。	
 画像 A（原画）	
  	
  画像 B（緑）	
 	
  画像 C（赤）

	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
 

	
 
2- 	
 原画の
画像 と
	
 
	
  画像 A（原画）を ジ ル
影により、ジ ル画像（300dpi, 3,631 5,179pixel）原画（画像 A）を 用した。色変換
ントは、
原画（
510mm
右 368mm）の中心値よりやや上で より 160mm、上より 190mm の「黄」の 分(作品の中で、｢黄｣が目 った 分)を変換のントとした。色変換の手 は、Photoshop の 能にて「ージ 色調
色の き換え度 200」を用いた。色相変換の基 には ン ル値をし、ー

画像 D（青）	
  	  	  画像 E（白）	
  	
  画像 F（黄）

2-2	
 	
 
の
	
 
被験者 2015 度東 大学で「色彩学」を受 している大学生130名（ 性74名、 性56名、平均20.63 ）。	
 実験方法 2-1で示した6画像をランに ロジ
ク ーで提示し、 作品を表１の10項目のSD度（7）で評 さ た。	
 	  さらにSD法評価後に、「印象に残った画像のう、Positiveな印象とNegativeな印象はどれか」という感想文を書か た。	
 Supplement 81

2B-6

	
  画像 A(原画) 画像 F(黄)の2- 	
 画像 A 原画 と画像 F 黄 の画像	 	  SD 法評価の結果と画像の印象
結果をもとに画像 A（原画）と画像 F（黄）の 2 画像について、画像の特徴をテクスチャー解析の手法を
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
 
用いて数値化した。	
 	
 2- - 	 	 	 	
  濃度は 8トで表される画 値であり、0が も暗く、255 が も明るい。
「 度」、
「明度」
という表現を用いることもあるが、以下では「濃度」と表 する。
が１になるように化された濃度 スト ラ P(i)から、 に示すテ
クスチャーの特徴をる方法である。	
 

	
 

	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 
2

	
  	
 	
 	
 	
 	
 	
 

	
  	
 
2

	
  	
 

n −1

∑ iP (i )	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 ( )	
 
i =0

n −1

∑ (i − µ ) P (i ) 	
 	
 	
 (2)	
 
2

i =0

	
 
2- -2	
 	
 
	
 
	
  	
  濃度レ ル 存法は、あらゆる画 の濃度とそこから 方 にだけ れた画 の濃度が K であるP(ｋ)、（ｋ＝0,1,2,….n-1）
を要 とする行 を、その行 から に示すテクスチャーの特徴をる方法である。本
研究では、 θ＝（0°、45°、90°、135°）、d=1 とした。	
 
	
 	
 

C 	
  	
 	
 	
 	
 	
  C	
  	
 

n −1

∑ iP (i )	
 	
 	
 	
 	
 ( )	
 
i =0

	
 

	
 
	
 

	
  画像 A(原画)では、｢陰気な、重々しい｣、画
像 B(緑)では「 たい、陰気な」、画像 C (赤)では「 い、重々しい、な」、画像 D(青)では「 たい、陰気な、 んだ」、画像 E(白)では「 たい、 的な、陰気な」、画像 F(黄)では「動的な、暖かい、陽気な」をした被検者が かった。
- -2	
 
の 	
 	
 
	
  SD 法評価後に書か た「印象に残った画像
のう 、Positive な印象と Negative な印象はどれか」という感想文の結果を数値化し表 2 にまと た。	
 
	
 
	
 	
 	
 

	
 
の

	
 

評価項目
好きな¦嫌いな美しい¦醜い自然な¦不自然な
暖かい¦冷たい興奮した¦沈んだ
陽気な¦陰気な動的な¦静的な
強い¦弱い
堅い¦柔らかい軽快な¦重々しい**:p<0.005,*:p<0.05

黄()
Positive

	
 
画像 F

2 	
 画像の

	
 

- - 	
 	
  画像の
	
 
	
  画像 A（原画）~画像 F（黄）に対する被験者の評 結果を表１に示す。また、表１の平均値から 図の ロール（図１）を作成した。	
 

画像 A(原画)	 	
 Negative

画像A（原画）3

16

画像B（緑）

14

17

画像C（赤）

23

20

画像D（青）2931

画像E（白）

33

27

画像F（黄）

27

9の画像A（原画） 画像B（緑）
AVE
STD
AVE
STD
0.69
1.27
0.90
1.40
0.91
1.17
0.51
1.46
0.85
1.33
0.84
1.62
0.99
1.25
1.28
1.21
1.31
1.35
0.86
1.37
1.95
1.11
1.22
1.32
-0.60
1.65
0.12
1.73
-0.85
1.33 -0.45
1.40
-0.25
1.49
0.08
1.46
1.69
1.19
0.56
1.56

画像C（赤）
AVE
STD
0.60
1.60
0.59
1.50
1.03
1.40
-0.44
1.63
-0.02
1.73
0.47
1.57
-0.92
1.51
-1.39
1.41
-0.07
1.37
1.13
1.37

画像D（青）
AVE
STD
-0.40
1.55
-0.77
1.45
-0.08
1.56
1.88
1.16
0.92
1.38
1.45
1.31
0.73
1.81
0.12
1.51
-0.20
1.58
0.65
1.60

	
 

Supplement 82

画像E（白）
AVE
STD
-0.40
1.48
-0.52
1.44
-0.09
1.58
1.27
1.26
0.61
1.25
0.83
1.14
0.88
1.61
0.64
1.53
0.47
1.51
-0.31
1.49

画像E（黄） 画像A／画像E
AVE
STD T検定（F値）
0.05
1.45
5.058 **
0.09
1.50
6.021 **
0.33
1.56
3.319 **
-0.56
1.24
10.574 **
-0.02
1.42
8.478 **
-0.46
1.49
15.153 **
-0.90
1.28
1.949 *
-0.75
1.30
-0.6190.18
1.39-2.797 **
-0.02
1.51
11.018 **2B-6

被検者の感想文は、感想のみ、または Positiveと Negative をしていないものを んでいた。集計数には 数
も まれている。
画像 B（緑）、画像 C(赤)、画像 D（青）、および画像 E(白)では、Positive と Negative がほぼ同数であったのに対し、画像 A（原画）ではPositive と比 して Negative が 5 倍で、画像 F（黄）では Negative と比 して Positive
が３倍であった。(表２)
画像 F（黄）は Positive の印象を つ被験者が かった。それ以 の画像には がなかった。
このことから、画像 A（原画）と画像 F(黄)のSD 評価結果の ロール（図 2）に 目すると、SD 法評価結果は、「 い／ い」以 の評
価項目は画像 A(原画)と画像 F（黄）はながられた。画像 A（原画）では「陰気な、重々しい、 い」の SD 法による平均値が高く、画像（黄）では「動的、陽気な」の得点が高かった。画像 A（原画）は「 たい」が、画像 F(黄)は「暖かい」の得点が高かった。

のB値の分 は小さく、値に近い値だった。
	 ク

ルの濃度が平均	 	
 画像A（原画）平均

分散

画像F（黄）
平均

64.71

916.0399.54

2595.73G

55.69

660.47

70.97

1937.88B

38.8

184.38

7.89

51.13

濃度平均

0 = R,G,B の濃度 Max 値	
  255 = 白	  画像 A(原画)と画像 F(黄)のテクスチャー解
析結果のう 、濃度レ ル 存法のコントラス
ト（式(3)）を表 4 に示した。画像 F（黄）の R値、G 値共に、画像 A(原画)よりすべての 度でコントラストは高い。一方 B 値のコントラスト
は画像 A(原画)のほうが高かった。画像 A(原画)では R 値、G 値、B 値ともに水平方 （45 、135 ）のコントラストがやや高いが、R 値、G 値、B 値の 度ごとのコントラストの値の が なかっ
た。
4	
 

	
  画像 A(原画)と画像 F	
 (黄)の

	
 

画像A（原画）-2	
 画像 A(原画)と画像 F 黄 の画像
	 	 	 画像A(原画)と画像F(黄)のテクスチャー解析
結果のう 、濃度 スト ラ 法の濃度平均（式(1)）、分 （式(2)）を表3に示した。画像A(原画)のR値、G値の濃度平均は画像F(黄)より小さく、
R値、G値のそれぞれの濃度は画像A（原画）のほうが濃かった。また分 はR値、G値ともに画像F（黄）のほうが大きく、R値、G値のク ルの濃度に らつきが大きいと える。一方、B値の濃度平均は画像A(原画)のほうが大きく、B値の濃度は画像F（黄）のほうが濃かった。また画像F（黄）分散

R

画像F（黄）

0ﾟ

45ﾟ

90ﾟ

135ﾟ

0ﾟ

45ﾟ

90ﾟ

135ﾟ

R

0.574

0.89

0.499

0.85

1.24

2.083

1.064

1.969

G

0.565

0.876

0.489

0.837

1.096

1.802

0.929

1.725

B

0.505

0.766

0.442

0.731

0.272

0.375

0.245

0.371

4 考察	
 
4- 画像A 原画	 	
  本研究に 用した画像A（原画）は,『20の（１~ ）』と された作品である。東京術大学「色彩学」のレ ートとして提 された5作品のう 、「うず」に着目し、本研究を行った。
その理由は、 者が「平和()」に行ったことにある。
には,原の「コ 」が大パ ルと8 の 分的な原のクロが 示されていた。パ ルにあったそのを見た 間に かんできた心像は『20の	  うず』であった。「うず」 画
像A（原画） は彩色されている。下に白や黄がクレパスで塗られ、中 には赤い塊がある。
その上に、右 りの「うず」がく描かれている。画面 下の20mm 後の の は、黄色い下に黒い で まれている。画面上方には、 100
350mmの黒い塊が渦を さえ込 ように描かれ、原子「 トル・ ー 」にも見える。黒Supplement 83

2B-6の塊は右中心の渦の中に巻き込まれていく先に、赤に溶け込んでいく。画像A（原画）は、クレパスで白と黒の濁りのある彩色の上に黄が塗り重ねられただけではなく、何度も削り採られた傷から、黄色いクレパスが見えている。画像A(原画)は｢一番汚く見えた、下水みたい、暗くてNegativeだ｣と学生の感想文にもあり、SD法では｢陰気な、重々しい｣という感情評価につながった理由として、執拗なまでのクレパスを重ねた描き方にも、その結果につながる要因があるようだ。	
 
	
 
4-2	
 画像A(原画)と画像F(黄)との考察	
 	
  色には、われわれ人間に共通する生得的な作用をなす「色の原基性」が存在するという考えに基づき、本研究では、画像A（原画）を用いて、｢色の原基性｣である｢赤｣「緑」「青」「黄」「白（黒）」に色変換を行った結果、それらの画像の印象が被検者にどのように変化するかということを検討した(*3)。	
 	
  SD法での活動性評価項目である「暖かい／寒い」では、暖色系の画像C(赤)、画像F(黄)は「暖かい」の得点が高く、寒色系の画像G(緑)、画像D（青）は「寒い」の得点が高かった。画像A(原画)の画面上方には｢黒｣の形態が描かれ、色変換された色の大きな渦に巻き込まれ絡み合うという構成となっている。画像A~Fは、それぞれの渦の色に被検者の印象は影響を受けた。その結果は、｢色の原基性｣と重なる印象評価が得られた。しかし、色相が同じでありながら画像A(原画)と画像
F(黄)では、評価項目の「陽気な／陰気な」「軽快な／重々しい」について異なった印象が得られた。画像A(原画)は「陰気な」「重々しい」という印象評価が高得点であるのに対して、画像
F(黄)は｢陽気な｣「軽快な」の印象評価が高得点であった。SD法調査後に実施した、印象に残った画像に関する感想文においても、画像A（原画）はNegative、画像F（黄）はPositiveな印象が感じられた結果となった。	
 以上のことから、『黄』の原基性に着目し、画像A(原画)と画像F(黄)の2図について、テクスチ
ャー解析の濃度平均（式(1)）及びコントラスト（式(3)）を画像特徴量として用いた量的分析を試みた。	
 R,G値の濃度平均を比べると画像A(原画)のほうが画像F（黄）より濃かった（表3）。またB値の濃度平均は画像F（黄）の方が濃かった（表3）。
この濃度平均の数値をR,G,B値ごとに加法混色してみると、画像A(原画)の色相は僅かに黄緑みの「黄」でありR,G値の濃度が濃いことで暗い印象なったと考えられる。画像F(黄)は、ややオレン
ジみの「黄」に近似しており、B値が濃いことで「黄」の「うず」は明るい印象となったと考えられる。「コントラスト」では、画像F（黄）のR,G
値のコントラストの値は画像A（原画）より2倍近く高く（表4）、画像F（黄）の「うず」はよりはっきりした「黄」に見え、被験者の「陽気な」「軽快な」という印象評価につながったと考えられる。
R,G値のコントラストが高いということでだけで、「黄」がよりはっきり見えるわけではない。画像を構成する「うず」に巻かれていく画面上方の黒い塊があることによって、被験者には画像F（黄）の「うず」がさらにはっきりとした印象に見えたことも考慮すべき点ではある。しかしながら、
R,G,B値の濃度平均のバランスやコントラストが、同じ『黄』の色相が鑑賞者に与える印象の違いを説明する一つの手法であるとことは推察される。	
 	 	  本研究では、感情表現作品の「黄」の原基性に着目し、PositiveとNegativeの印象評価の違いを、画像解析で数値化した特徴量「濃度平均」「コントラスト」を用いて検討した。その結果、感情表
現作品の印象評価を画像解析の手法を用いて数量的に説明する可能性が示唆された。	
 
	
 
	
 
	
 
[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	 	 ２）高崎いゆき・竹村和久・岩満優美『描画から「心理」
	
 
	
 	
 	
 	
 を解釈するー樹木テストの画像解析と臨床心理学	 	  	  的解釈』感性工学研究論文集	  	  5	
 pp.155-164	
 	
 	
 
	
 	
 	
 	
 2005	 ３）金澤律子・高崎いゆき『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』日本色彩学会誌	
  Volume39	
 	
  	
 
	
 	
 	
 	
 Number5	  2015	
 [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 84

3B-1

A correction method for skin reflectance obtained with different spectrophotometers and its
application: changes in the skin color of Japanese females for 25 years.
Kumiko Kikuchi

Shiseido Global Innovation Center

Chika Katagiri

Shiseido Global Innovation Center

Hironobu Yoshikawa

Shiseido Co., Ltd.

Yoko Mizokami

Chiba University

Hirohisa Yaguchi

Chiba University

Keywords: ⫙Ⰽ㸪ศගⰍ㸪㛗ᮇⓗኚ໬㸪⿵ṇᘧ㸬．
 㢦ࡢ⫙Ⰽࡣ㸪⫙Ⰽ࡟ᑐࡍࡿႴዲࡸࡑࢀ࡟క࠺໬
⢝⾜ື࡞࡝࡟ᙳ㡪ࢆཷࡅ㸪᫬௦࡟ࡼࡗ࡚ኚ໬ࡍࡿ
ࡇ࡜ࡀ▱ࡽࢀ࡚࠸ࡿ 1,2㸬ࡑࡢ㛗ᮇⓗ࡞ኚ㑄ࢆ⌮ゎࡍࡿࡇ࡜ࡣ㔜せ࡛࠶ࡿࡀ㸪㏆ᖺࡢ᪥ᮏேዪᛶࡢ⫙Ⰽࡢศᕸࢆᢕᥱࡋ㸪㐣ཤࡢศᕸ࡜ẚ㍑ࡋࡓ౛ࡣ࡞
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㞟ࡀᅔ㞴࡞ࡇ࡜࡟ຍ࠼㸪ྠ୍ Ⰽィࡢ⥔ᣢࡢ㞴ࡋࡉࡀ࠶ࡿ㸬⓶⭵ࡣ༙㏱࡛᫂࠶ࡿࡀᨾ㸪 ⰍィࡢගᏛ⣔ࡀ␗࡞ࡿሙྜࡣฟຊ್࡟ᕪࡀ⏕ࡌ࡚ࡋࡲ࠺ 3㸬ᮏ◊✲ࡢ┠ⓗࡣ㸪␗࡞ࡿศග Ⰽィ࡟ࡼࡾᚓࡽࢀ
ࡿ⫙Ⰽࢹ࣮ࢱࡢᕪࢆᢕᥱࡋ㸪ࢹ࣮ࢱࢆẚ㍑ྍ⬟࡜ࡍࡿࡓࡵࡢ⿵ṇᘧࢆᑟධࡍࡿࡇ࡜࡛㸪᪥ᮏேዪᛶ
ࡢ⫙Ⰽศᕸࡢ㛗ᮇⓗ࡞ኚ㑄࡟ࡘ࠸࡚⪃ᐹࡍࡿࡇ࡜࡛࠶ࡿ㸬⾲㸯㸬౑⏝ࡋࡓศග
ᐃᶵ✀ᐃᚄ/↷᫂ᚄ

ཷගගᏛ⣔CM-1000RHs

ȭ10 mm/ȭ15 mm

SCE

CM-2600d

ȭ8 mm/ȭ11 mm

SCI/SCE 㑅ᢥྍ⬟CM-700d

ȭ8 mm/ȭ11 mm

SCI/SCE 㑅ᢥྍ⬟ὀ

1990 ᖺ௦࡟࠾ࡅࡿ᪥ᮏே
ዪᛶࡢ⫙Ⰽኚ໬࡟㛵ࡍࡿㄪᰝ 1 ࡛ࡣศග Ⰽィ
CM-1000RH 㸦ࢥࢽ࣑࢝ࣀࣝࢱᰴᘧ఍♫㸪ᮾி㸧ࡢᨵⰋᶵࡀ⏝࠸ࡽࢀ࡚࠸ࡓ㸬CM-1000RH ࡢᶆ‽ရࡣ㸪 ᐃᚄࡀ 8 mm㸪↷᫂ᚄࡀ┤ᚄ 11 mm ࡛࠶ࡗࡓࡀ㸪࢚ࢵࢪࣟࢫࢆ㍍ῶࡍࡿ┠ⓗ࡛㸪ᨵⰋᶵࡣ ᐃᚄࡀ┤ᚄ 10 mm㸪↷᫂ᚄࡀ 15 mm ࡟ኚ᭦ࡉࢀ࡚࠸ࡓ㸬ࡑࡢᚋ㸪CM-2600d㸪CM-700d ࡜࠸ࡗࡓᚋ⥅ᶵࡀᕷ㈍໬ࡉࢀ㸪⫙Ⰽࡢ ᐃ࡟฼⏝ࡉࢀ࡚ࡁࡓ㸬ᮏ◊✲࡛ࡣ㸪CM-1000RH ࡢᨵⰋᶵ㸦௨ୗ CM-1000RHs ࡜♧ࡍ㸧㸪CM-2600d㸪CM-700d㸪
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ࡢẚ㍑ ᐃࢆ⾜࠸㸪ḟ࡟㸪CM-2600d ࡜ CM-700d
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CM-2600d ࡛ ᐃࡉࢀࡓ⫙Ⰽࢹ࣮ࢱ࡜ࡋ࡚ྲྀࡾᢅ
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Supplement 87

3B-1

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1982, vol.6, no.2, p.126-130㸬
4) ᕝ㉺ᐉ࿴㸪✄ⴥᨻோ㸪ᶓ⏣⪽. ศගⰍィCM-1000.

MINOLTA TECHNO REPORT. 1988, no.5, p.97-105㸬5) ࢥࢽ࣑࢝ࣀࣝࢱ〇ရ᝟ሗ࣭http://www.konicaminolta.j
http://www.konicaminolta.jp/instruments/products/color/㸬6) JIS Z 8722:1982. Ⰽࡢᐃ᪉ἲ−཯ᑕཬࡧ㏱㐣≀యⰍ㸬᪥ᮏつ᱁༠఍㸬7) JIS Z 8721:1982. Ⰽࡢ⾲♧᪉ἲ-୕ᒓᛶ࡟ࡼࡿ⾲♧㸬᪥

５．結論

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参考文献
1 ྜྷᕝᣅఙ㸪Ჷ᪉᫂༤㸪㧗⏣ᐃᶞ㸪▮ཱྀ༤ஂ. 1990ᖺ௦
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謝辞ᮏ◊✲࡟㛵ࡋ࡚ࡈពぢࢆୗࡉࡗࡓ㸪ࢥࢽ࣑࢝ࣀࣝࢱᰴᘧ఍♫ ℩ᡞཱྀ▱ᕭ Ặ㸪ᐊ⹒ᕤᴗ኱Ꮫ ┦ὠెỌ ᩍᤵ㸪᪥ᮏⰍᙬᏛ఍⌮஦ Ჷ᪉᫂༤ Ặ࡟ឤㅰ⏦ࡋୖࡆࡲࡍ㸬Supplement 88

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The Glitter feeling Measurement way of Metallic andPearlescent Color
Masayuki Osumi

Keywords: 分光イメージング，メタ ック
ル色，ミクロ光輝感

Office Color Science Co., Ltd.

ー

．
め
メタ ック
ール色は，塗に光輝
材や干渉性光輝材を含 ， ラ ラと輝く多くの
微小な光輝性反射がられる．この反射は上の特 として 変 要な外観上の要 であるが， 観的なが確 されて ら ，
や
現場では
による
が な手
段となる．特に干渉性光輝材は，色として高彩 な色彩を多く含 ，多 な光学幾何条件で広色 を正確に計測する必要がある．また，光輝性
反射は極微小なスポットであるが えに，画 シ
フトに うレジストレーションエラーのを強く受 る．本研究では，変角測定が 能な分光イメージング装置を 用した．分光手段には，光を 10nm に計測 能な
チ ー
ルフィルター(LCTF)を用いた．変角測定には，画像 の光学幾何条件の変 を 用し，LCTF 特の波長 の画 の位置変動は， 波長で計測したのターン像により補正した．画像のレジストレーションエラーを 減した上で，の光輝材や干渉性光輝材を含 する塗を計測し，その分光画像からミクロ光輝感に関する ラメータを，画像を 用することで 出した．
．
(1) 計測装置
本として，照明には 色 LED を，受光には ルチと ンチ ルーミングをえた
CCD ンサー(Bitran ，16bit 出 ，
772 580 画 )を，分光には
チ ー
ルフ
ィルター(
CRi，現 ー ンエルマー
VeriColor Spectoro，バンド幅 10nm，以 LCTF)
を合わ ，サンプル面
方向に対し 20 ，
45 ，70 の 方向から照射する．照明と受光の幾何条件を図 に した．
画像は，中の 720 520 画 を用い，分の収差のを り くようにした．また，中やといった計測 位による特性の変 を引き起こさないよう， 点25mm の C
マ ントレンズを F4 に り，に した．
像条件は， ー ング ィスタンスが 150mm，
像範囲は長 方向で 50であり，380dpi の分解能となる．照射光 は 10 の 色 LED チッ
プを 上に 置し，それ れのチップにはレンズがして り，スポット状の光を照射する．これを測定の方向に対し， 行な位置にラ
イン照明を 置し，長 方向が変角方向となるよ
うに装置を
した．

図

．測定システムの光学幾何条件

装置の 正には， 色の
反射面を
し塗
装で
し，
分光光 計(
カミ ルタ ンシング CM3600d)で値して き 常用 色
正 として用いた． ，LCTF，CCD ンサー，
色 LED の分光特性は
光
でではく，これを補う為，測定波長 に 出 間をすることで，波長間の イ ミックレンジの性 を行うを施した． 出 間のは正中に自動的に行われる．本装置に用いた CCD
ンサーには ルチ
が えられていSupplement 91

3B-3

る．CCD
の 面
が 0 以 の条件で，長間の 出でも イズのを極えるようにしている． 像 の測定波長 は 420 700nm
で 10nm である．LCTF の特性上， 波長 は外フィルターのでが極 てい．
実用として 420nm から計測を行った．
，図 2 に すように長 方向を 8 の ロックに分 し，それ れの ロック に画 の分光反射をし，変角での分光反射をられるようにした．3 照明で合計 24 角 の変角測定が 能となる．
(2)
対 の光輝材として， ルミフレーク(
ルミ ，Alpate 7670NS)と，干渉マイカ光輝材(Merck，Pylsma 6，Xirallic1，ColorStream1)を 定し，ク
ベースに 定を分，(LENETA
Metopic T-12)
上にスプレー塗装を施してした．
は よ
そ 20 m で， に 30 40 m のトップ ート用
塗料を上
している．
は 3 段 用 し，に 0.3%のカー ン ラック(FW200)を 合した
もの 2 をそれ れ用 した．また ， ， ，の 料 体の ータを 料や光輝材を 合してした塗色もサンプルとして した．

図

．
(1)
物体色を分光イメージングで計測する方法にいて，画像 ンサーが わる受光 で分光する方法である場合，その分光手段の特性によって，
波長 の画像位置が 定となら ，シフトする現がする． えば干渉を 用した狭バン
ド スフィルターを受光 に用いる場合には，の なるフィルターを用 して，これをでし， 波長光のイメージを画像 ンサーで受光する方法では，波長 のフィ
ルターの
や
物による
の い，フィ
ルターの 行 ，光 のズレ が 因となり，波長間で画像がシフトする．画像がシフトすると，に 1 画 以 のシフト であったとしても，分光反射 が なる画像のであれば，はする画 に分 されることになり，波長によって値の 減がし，その結果，レジストレーションエラーと ばれる 色のが起こる．
特に分光イメージングで られたを用いて，した画像の出現色の分布や範囲を正確にる には， きな 差要因となる．また，照明やレンズ も含 た光学的な特性により，画像にわたり，XY 方向に対するシフトの はでは い．この為，レジストレーションエラー

． ク ルシフトの計測方法
Supplement 92

3B-3(a) 補正(b) 補正図． ク ルシフトの補正結果を解 し，正確な分光画像を る為には，波長に，できる
正確に ク ルシフトの を，画像に り計測し，補正する必要がある．図に ク ルシフトの計測方法を した．対 となる像は，ファイン ー ーにインクジ ット
プ ンターで ラックインクの でしたものを用いた． 点
25mm のレンズを用い解像は よそ 200dpi である．この場合，のの さは 2 3 ク ルとなり，確実にレジストレーションエラーを観察できる．

(3)

(2)
計測した
画像から 波長にるシフトをた．計 手 は以 の通りである．
①画像を反 する.
R (x,y)=1 R(x,y)② 波長の反 画像に対して， 正 動を施す．
の実施 の場合は，11 11 ク ルの
範囲で 2
の 正 動
を施した．
③ 正 動
画像に対して 微分を施し， 点
位置を特定する． 点はの 点となる．
④ 波長の画像に対して 点の
を
， 点
画 の
位置の画 位置をる．
位置を中 に 7 7 ク ルの範囲で反画像の位置を計 する．
波長 の位置の変動が ク ルシフトの
に
する．

．
測定結果の
を図４に した．測定 料は性光輝材と干渉性光輝材の比較の為に，(a)カーン ラック FW200 を 0.3%にルミ
Alpate 7670NS を 0.5% 合したもの，(b) カー
ン ラック FW200 を 0.3%に Merck Xirallic
Crystal Silver を 1.0% 合したもののの計測を した．図のには画像の X 方向の クル位置を，上段は，に L*を， 段には C*の出現を した．
の ク ル位置は，図に した照明と受光の光学幾何条件に対応してり， ク ル位置の X=0 は，Aspecula 角(正反射方向を 0 とした角 )で3.5 ，X=720 は37.5 にする．ミクロ光輝感は鱗片状の光輝
材が，の 向によって 分的に照明と観察方
向が正反射の位置にあるものが，強い尖頭性の反とた XY 方向の波長 の ク ルシフト
から，分光反射 の補正をた． 画 の分光
反射
を画 の中 位置の値と 定して， ク ルシフトの を らした位置の値を補間してた値に置き えた．図 にはの像との分光反射 ，CIELAB
空間上での出現分布に いて，補正のの状を した．
本方法のシフト 補正により，レ
ジストレーションエラーは， 幅に減少した．

Supplement 93

3B-3(a) Alpate7670NS(b) Xirallic Crystal Silver
図４．変角分光イメージングでの計測結果
射を引き起こすことに起因していることから，ベースラインからの出現分布に関連する．ベースラ
インから広範囲に分布するほど，ミクロ光輝感に関連した反射が多くなり，逆に狭い範囲に分布していれば，ミクロ光輝感は減少する．特に干渉性光輝材のカラフルな光輝性の反射は，C*の分布に
関連する．
５．まとめ
①ミクロ光輝感は，微小な鱗片状の光輝材反射面が照明と受光の幾何条件で観察方向が正反射の位置にあるとき，尖頭性の強い反射が起こる
ことによって引き起こされる．
②自動車外装塗色に用いられる塗色材料には干
渉性光輝材も含まれ，干渉色の場合は，通常の物体色と比較して波長に対する半値幅の狭い
プロファイルとなる為に，色空間の中では非常に広い範囲にわたり分布している．この為，正確な測定を行う為には，広い Gamut を実現できる波長分解能の高い変角分光イメージングが必要となる．
③分光イメージング装置には，レンズ収差や分光手段の極僅かな光学的な変動による画像シフトに起因するレジストレーションエラーがある．特に尖頭性の反射はそのスポットサイズが小さい為に，厳密な補正が必要となる．
④以上の点を踏まえ，本研究で述べた提案手法により，ミクロ光輝感に関する計測を実施した．
以上
参考文献
1) Tsai Du-Yih, Lee Yongbum, Matsuyama,“Information-Entropy Measure for Evaluationof Image
Quality”, Journal of Digital Imaging, Springer
New York､2007
2) 西 省吾，富永 昌治 “干渉フィルタによるマルチバンドカメラシステムとその応用”
日本色彩学会誌 33(supplement), 16-17,
2009-05-01
3) 西 省吾，富永 昌治 “マルチバンドカメラシ
ステムの較正とその応用” 日本色彩学会誌
35(Supplement), 26-27, 2011-05-01
4) B. Hensley, D. Wyble, “Spectral Imaging
Using a Liquid Crystal Tunable Filter”,
Munsell Color Science Laboratory, Technical
Report November 2012

Supplement 94

(3);Anisotropy in Optical Scattering Measured with Converted
Coordinates. (3); Correlation between cut-grade and deviation fromexponential rule in distribution of scattered light spots.
文

Akio Kawaguchi
Hirofumi Ninomiya

Kyoto University
Ninomiya Jewelry Co.Ltd.

Keywords: ᗙᶆኚ᥮ࠊᩓ஘ගࠊ㞳ᩓⓗᙉᗘศᕸࠊ
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(1) ࡲࡓࡣ
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Supplement 95

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(a)
(a)

(b)

(d)
(d)

(e)
(e)

(b)

(c)

(c)

(f)
f
f)
(f)

ᅗ㸯 ᢞᙳࡉࢀࡓࠕ㍤Ⅼࠖ࠿ࡽồࡵࡓᩓ஘ග᮰ࡢ❧యゅࡢᗘᩘศᕸ㸦ᑐᩘ໬ ln{N()} vs. 㸧;
grade (a) "poor", (b) "fair",(c) "good",(b) "very good",(b) "excellent",(b) "triple excellent".
Supplement 96

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ุูࠊࡲࡓࡣྛࣞ࣋ࣝෆ࡛ࡢᩘ್໬࡟ࡼࡿᐈほⓗ࡞ᓧูࡣྍ⬟࡛࠶ࡿࡶࡢ࡜ᛮࢃࢀࡿࠋࡲࡓࠕ㧗ࢢ࣮ࣞࢻ⩌࡟ぢࡽࢀࡿ㞳ᩓⓗ࡞ศᕸࠖࡣᙧ≧ຍᕤࡢᑐ⛠ᛶ࡟⏤᮶ࡍࡿࡶࡢ࡜ண᝿ࡋ࡚࠸ࡿࡀࠊᑐ⛠ᛶࡢⰋྰࡀ᭱⤊ⓗ࡞ホ౯࡟ࡘ࡞ࡀࡿ࠿࡝࠺࠿ࠊ᭦࡟
どぬ༳㇟࡟ᑐࡍࡿᙳ㡪ࡶ௒ᚋࡢ᳨ドㄢ㢟࡜⪃࠼ࡿࠋ࡞࠾௒ᅇࡣᣦᶆ࡜ࡋ࡚ࠕ࢝ࢵࢺࢢ࣮ࣞࢻࠖ࡜ࡢ
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ᙧ≧ࡶ኱ࡁࡉࡶධᑕගࡢ᪉ྥ࡟ࡼࡗ࡚␗࡞ࡿࠋ


参考文献：[1] Schumann, W., GEMSTONES of the World:
London: N.A.G. Press. (1977)[2] ᕝཱྀࠊ௚ ᪥ᮏⰍᙬᏛ఍ㄅ ➨ 45 ᅇ඲ᅜ኱఍Ⓨ⾲ㄽᩥ㞟ࠊ 3C-1, 38, 206-207. (2014)[3] ᕝཱྀࠊ௚ ➨ 63 ᅇ ᛂ⏝≀⌮Ꮫ఍᫓ᏘᏛ⾡
ㅮ₇఍ࠊ 01-021 (20a-S322-6) (2016)[4] ᕝཱྀࠊ௚ ➨ 61 ᅇ ᛂ⏝≀⌮Ꮫ఍᫓ᏘᏛ⾡
ㅮ₇఍ࠊ 03-022 (17p-F6-10) (2014)[5] ྜྷᕝࠊ௚ ⥲ྜ㒔ᕷ◊✲ࠊ 43, 99. (1991)

Supplement 97⏑ࡉࢆ⾲ࡍゝⴥࡢⰍᙬ࢖࣓࣮ࢪㄪᰝ
-᪥ᮏࠊ୰ᅜࠊ㡑ᅜࡢᏛ⏕ࢆᑐ㇟࡜ࡋ࡚
Questionnaire Survey of Color Image for Expression of Sweetness-For Japanese, Chinese and Korean StudentsAyako Shimizu
Kinjo Gakuin University㔠ᇛᏛ㝔኱Ꮫ
ΎỈ ᙬᏊ
Chiaki Kuriki
Kyoto Prefectural Universityி㒔ᗓ❧኱Ꮫᰩᮌ ༓᫂
Guraduate School of Doshisha University
Rong Songྠᚿ♫኱Ꮫ኱Ꮫ㝔Ᏽ  ᰤ
රᗜᰤ㣴ㄪ⌮〇Ⳬᑓ㛛Ꮫᰯ Hyogo NCC College
Jangmi Kangᗣ  ⷴⷪ

Uiduc University,QVRRN /HHKyoto Prefectural Universityᮧඖ ⏤ె฼ Yukari Muramoto ி㒔ᗓ❧኱Ꮫ
Guraduate School of Kyoto Prefectural University
Motoko Matsuiᯇ஭ ඖᏊ
ி㒔ᗓ❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔
Guraduate School of Kyoto Prefectural University
኱㇂ ㈗⨾Ꮚ Kimiko Ohtaniி㒔ᗓ❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔
ン ート調査は，で特 が認められた 色
色彩イメージ，甘さ，日中韓
色と 色
色のカラー ップ 日本色
色カー）を 示し，表 に示した甘さを表す 語からイメージした色を 色選択してもらい，㸯㸬ࡣࡌࡵ࡟
て の色から連想した食品を挙げてもらった．
特定の色や形と，味覚との 連は生活
，文化
さらに の食品に対するイメージについて， の形的に影響をうけるため，異なる文化 では，特容詞対を用いたにより回 を た． 示
定の味覚に対する色彩イメージや色彩が異なる
したカラー ップをに， の ン ル を表とされている．
の本大会で，
は甘さを表に示す．
現する味覚用語に対し，日本，中国，韓国で共通し
表
甘さを表現する言葉たイメージ色が る一方，
「甘ったるい」などの特定
日本語
中国語
韓国語
の言葉に対しては，食文化の違いから各国間で異な
腻
甘ったるい
단맛
(매우 단맛)る色がイメージされることを
した ．
浓 的
な甘さ
달콤한 맛
本
では， の中でも特に日本，中国，韓国の
ほんのり甘い달달한 맛
間で違いが られた味覚用語 語と， 色色，(약간 단맛
色
色に 目し， れ れの味覚用語に対して
甘酸っぱい酸달콤새콤한 맛各国の学生がもつ色彩感 を明らかにするため，
ン ート調査を行った．
さ やかな甘さ상큼한 단맛
やさしい甘さ的달짝 지근한 단맛㸰㸬᪉ἲ
からにかけて日本，中国，韓国の大学生を対 に ン ート調査を行った．
用した言語は表 に示すように日本語，
中国語，
韓国語の
類で り，日本語で ン ート調査を 成した後，各国の言語にした．
は，各言語を 国語とし，かつ日本語が 分に
できる
に
した．
ン ート用 のおよ 回 は，
各国の
，
学生に
した．
回
は，日本
）
，中国
）
，韓国
）で る．

表

カラー ップの ン ル
ン ル

１
２

カラー ップSupplement 98㸱㸬⤖ᯝ

％60

１）甘さを表現する言葉からイメージする色と連想する食品「甘ったるい」の結果を図 に示す．日本ではいちご味の食品が連想され，が多く選択されたのに対し，中国，韓国では特定の食品が連想されることはなく，イメージする色が分散した．
「ほんのり甘い」に対する結果を図 に示す．日
本では約 ％，
中国では約 ％の学生がを選択したが，イメージされる食品は日本では桃が多かったのに対し，中国では特定の食品は連想されなかった．韓国においてはイメージ色も分散した．
「甘酸っぱい」では，日本，韓国で同じ が ％以上の学生によって選択され，連想する食品もレモ
ンなど柑橘類が挙げられるなど，共通したイメージを持っていることが示された．しかし，日本においては 以上に が多く選択されており，中国、韓国とは異なる傾向を示した． から連想する食品は日本ではいちご，ラズベリーをはじめとするベリー類が ％以上を占めた一方で，中国では酢豚やサンザシ，韓国ではトッポキや冷麺など，独特の食文化を反映した食品が連想された． ２）各色から連想された食品に対するイメージ「甘酸っぱい」からイメージされた ， から連想する食品について，特に各国間で違いが認められた形容詞対のイメージプロフィールを図 ， に示す．
中国，韓国の学生は， から連想された食品を日本の学生よりも，より身近で日常的なものと感じており，先に述べた各国の日常的な食文化を反映していると考えられる．
今回の調査では，甘さを表す言葉からイメージする色や連想する食品は，日本では一つの色，食品に偏る傾向が認められ，中国，韓国の学生よりも，より固定されたイメージをもっていることが示された．
各色から連想される食品に対するイメージは，「身
近な 身近でない」「日常的な 非日常的な」「カロリ
ーの低い カロリーの高い」「体に良い 体に悪い」な
どの項目において各国間で違いが認められ，各国での生活習慣や食習慣，食知識などが影響することが示唆された．
今後は，さらに因子分析を行うことでこれらのイメージを構成する因子を明らかにし，味覚用語に対するイメージ色の位置づけを明らかにしていきたいと考えている．
参考文献
１ 大谷貴美子ら，日本色彩学会誌，

Supplement 99

いちご味系 54％
小豆、あん 11％

50
40
30
20
10
0
日本

sf2

中国

v2

d2

v8

韓国

sf8

d8

その他

図１「甘ったるい」に対する色彩イメージ

％
60

50

桃 52％
いちご味系 19％
さくら 10％

40
30
20

10
0

日本

sf2

中国

v2

d2

v8

韓国

sf8

d8

その他

図２「ほんのり甘い」に対する色彩イメージ％

いちご 57％
ラズベリー 28％
その他ベリー 6％

レモン 61％
その他柑橘 13％60

レモン 58％グレープフルーツ 15％
その他柑橘 20％

50

40
30
20

10
0
日本

sf2

中国

v2

d2

v8

韓国

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その他

図３「甘酸っぱい」に対する色彩イメージ᪥ᮏ࡟࠾ࡅࡿⰍᙬㄽཷᐜࡢⴌⱆ
Beginning of Acceptance of Colour Theory in JapanᅧᮏᏛྐ Norifumi KunimotoKeio University៞᠕⩏ሿ኱Ꮫ

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(James Clerk Maxwell,1831-1879)ࡢ࣮࢝ࣛ෗┿(1861 ᖺ)ࡸ◊✲࡟ࡼࡾ, Ⰽගࡢ୕ཎⰍㄝ➼ࡢ⌮ㄽࡀᵓ⠏ࡉࢀࡓ. ࡉࡽ࡟, ࡬ࣜࣥࢢ(Karl Ewald
Konstantin Hering,1834-1918,⊂)ࡢ཯ᑐⰍㄝࡀ
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Munsell,1858-1918, ⡿ ) ࡟ ࡼ ࡗ ࡚ ,”A Colour
Notation”(1905 ᖺ)ࡀห⾜ࡉࢀ, Ḣ⡿ᅪࡢⰍᙬㄽ
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Newton,1642-1727,ⱥ)࡟ࡼࡿࡶࡢࡀ㢧ⴭ࡛࠶ࡿ.
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1786-1889,௖)࡟ࡼࡿ, ࠗⰍᙬࡢྠ᫬ᑐẚࡢἲ๎࠘(1839 ᖺ)➼ࡀⴭࡉࢀ, ࣇ࢕࣮ࣝࢻ(George Field,
1777–1854, ⱥ)࡟ࡼࡿࠗⰍᙬㄽ࠘(1817 ᖺ)ࡸࠗⰍ
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1781-1868,ⱥ)ࡢ୕ཎⰍ࡟ࡘ࠸࡚ࡢ◊✲➼ࡀ࠶ࡾ,
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Young,1773-1829,ⱥ)࡟ࡼࡿㅮ₇(1802 ᖺ)ࡸ, ࣒࣊ࣝ࣍ࣝࢶ(Hermann Ludwig Ferdinand vonHelmholtz,1821-1894,⊂)ࡢ⪃ᐹ, ࣐ࢡࢫ࢙࢘ࣝ

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1) ୕ᓥ฼ṇࠕⰍᅗࡢ◊✲ࠖࠗᮾிᩍ⫱኱Ꮫᩍ⫱Ꮫ㒊⣖せ࠘➨ 15 ᕳู෉, 1969-03
2) ᕝୖඖ㑻ࠕࢃࡀᅜ࡟࠾ࡅࡿ࣐ࣥࢭࣝ⾲Ⰽ⣔࡟㛵ࡍ ࡿ ◊ ✲ ᑠ ྐ ࠖ  ࠗ ↷ ᫂ Ꮫ ఍ 㞧 ㄅ ࠘ 56(3),125-130, 1972-03
3) ⥴᪉ᗣ஧ࠕ᪥ᮏ㏆௦ⰍᙬᏛྐࣀ࣮ࢺ ᫂἞௨㝆ᡓ๓ࡲ࡛ࡢⰍᙬᩥ⊩᭩ㄅࠖࠗኧᕝᏛ㝔▷ᮇ኱Ꮫ◊✲⣖せ࠘ 9, 31-54, 1984-12
4) ᅧᮏᏛྐࠕ᪥ᮏ࡟࠾ࡅࡿⰍᮦ࣭Ⰽྡࡢኚᐜ࡜Ⰽ
ᙬᏛࡢᒎ㛤ࠖ 㮵ᓥ⨾⾡㈈ᅋᖺሗ (30), 82-93,
2012-11 ௚              ᮏ◊✲ࡣ,ࠕᖹᡂ 27 ᖺᗘ⛉Ꮫ◊✲㈝ຓᡂ஦ᴗ㸦⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠㸧㸦ዡບ◊✲㸧ࠖࡢຓᡂࢆཷࡅࡓᡂ
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Supplement 101

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Effects of Body-pigment on Colors of soft pastel

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Supplement 102

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陶石9.7RP
炭酸カルシウム6RP

陶石6.4Y：KONICA MINOLTA
http://www.konicaminolta.jp/instruments/knowledge/color/index.html

体質顔料：炭酸カルシウム 97%
4.7GY

炭酸カルシウム7.4Y

炭酸カルシウム8.2B
陶石3.6Bᅗ-1 య㉁㢦ᩱྵ᭷⋡ 97%㸪ᅛ╔๣ྵ᭷⋡ 3%ࡢヨ㦂∦：KONICA MINOLTA
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Supplement 104

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炭酸カルシウムの体質顔料でつくりやすいトーン

陶石の体質顔料でつくりやすいトーン

トーン分類：MAU造形ファイル アートとデザインの素材・道具・技法
http://zokeifile.musabi.ac.jp/

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とThe Relationship of Five Colors and Five Virtues in the
Yin-Yang Five Elements Theory: The Meaning of Purple in the
Twelve Level Cap and Rank System
Kohji Yoshimura
Yuko Yamada

Kansai Gaidai University
Color Instructor, Illustrator

Keywords: 陰陽五行説、五色と五徳の関 性、冠位十二階、紫の多義性、正色．

めま

紫は、赤とともに、古代より「色の中の色」「
い色」「 ましい色」とられていた。そして、古代の中国より紫は、「青と赤の間色である」という考えが見られた。これは、（ かん）時代（25-220 年）の 書『 文』（ つもんかい ）に、紫は「 の青赤色なるものなり」という説明があるいう指摘が 拠になっている。
古代中国の陰陽五行説では、「青、赤、黄、白、黒」の五色が正色（ いし く）と考えられている。
正色は、 合色の意の中間色（間色）の反対語として用いられている。赤は正色に っているが、紫は っていない。陰陽五行説では、青と白の間色として 色、白と赤（ ）の間色として紅色、赤（ ）と黒の間色として紫色、黒と黄の間色として （り う）黄色、黄と青の間色として 色が考えられていた。そこで、 子（552479年）は『論語』陽17（452）で「紫の をうを （にく）む」と べている。この文の意味については、宮崎市定（2000: 299）は、正色を合してできる色の紫が、正色の「と われて っていることがあるからよ」、金谷 治（1999: 355）は、紫が「赤をするのが い」、加地伸行（2009: 404）は、紫が 行して「赤より増えているのをとがめる」としている。紫が500 年 ろに んに用いられていたことを示す 言になっている。 子は、「赤」ではな
く、「 」と表現している。日本語では赤、中国語では が一 的に用いられている。
冠位十二階は、中国の陰陽五行説の五色と五徳を利用して、官 の位を 一的に 列化した制度である。本 は、その冠位十二階における紫と五色の つ意味を考 することにより、「紫」にめられている意味を ることを目 にしている。
陰陽五行説は、古代中国の 国時代（
403221 年）に生 た陰陽説と五行説が の時代（
202-220 年）につき、一体化して生まれたである。陰陽五行説の「五徳」のは、で説く「五 」と一致しているが、五つの徳を配置する順 が、五 と五徳では なっている。
．

と日本が 600 年に 一をした時、（581 年 国、619 年）の文帝に礼的がされていないことをされたことが、冠位十二階の制定の切っ けになっている（cf. 平田耿
二 2010: 48）。つまり、冠位十二階は、 国を意して、のから られたという説が最有力である。制定の 一の目的は、「のを えるため」と考えられている。 二の目的として、にこ わることなく、「有 な人間を 保する人 登用のため」という理 的主 も見られる。しかし、この 二の目的は、現 的には とんされなかったとされている。
大和朝 の 権下でもの官 化は んでおり、 令制度のもとにおいても、官人になれるは、定まっており、的であったと指摘されている（cf. 平田耿二 2010: 46）。
大和朝 はの 合 権の時代で、
制度
による 配
が5
から 6
ろには成
立している。その制度の （かば ： をん 称で、臣〔おみ〕、 〔むら 〕、造〔みやつこ〕、
君〔きみ〕、 〔あたえ〕な ）と冠位制とをす
ると、 が に対して与えられたのに対し、冠位は個人に 与されていたことが言及されている。
はされたが、冠位は一身 りであった。
制度は官 の制と 有地・ 有 制の上に成立していたのに対し、 令制は官 制と公地公制の上に成立している（cf. 平田耿二 2010: 46）。
来の は、それぞれ個別的にのをSupplement 106

っており、対 な に する人を組み合わ て上と 下という上の上下関 を ば ることはではなかったと言及されている。ところが、冠位をにすると、官 的上下関 をさいという利点があった。冠位十二階は、来のの貴 を 定する制度ではなく、 来のを官人にさ る上で大きな役 を たしたというのが 説である。冠位十二階はの身分を 編成し、を中 集権的官 制度の中に り む になっている。
冠位十二階は、推古11 年（603 年）に日本で めて制定された冠位で、 12 年（604 年）にが冠位を めて 臣に けたと考えられている。 法十七 の制定と、の権力を強化することによって、中 集権的 治体制の（官 制国 の）が意 されていたという説が有力である（cf. 平田耿二 2010: 38）。つまり、冠位十二階は 令制度に がる官 制のと考えられている。 は、についての 定、令は、 治やな の一 行 についての 定を意味する。日本では 7から 8にかけて、中国で中 集権国 を 立した や （618年 国、907 年
）を
して、飛鳥
原
令（あすかきよみはらりつり う：689 年 行）や、
大令（701 年編集・制定 位階と官 を対応
さ る官位相当制が 立
6 巻・令 11 巻）
、
令（大
令を一
修し 718 年編 、757
年 行・令 10 巻）な が制定されている。
その官 制のが冠位十二階とされている。
人に 級（位）を付けて 一的に 列化する制
度は、高
や、新 、
にも見られ、官位（位）制がしていた（cf. 若月義小 1998: 63-72）。
さらに、時代の中国の や の官品制度には似ていないが、それよりも の時代の （ 202
年 国、220 年）や南北朝（420-580 年）の時
代の制度のが言及されている（cf. 大倉
精神文化研究所 1988: 238-42 平田耿二 2010:47-48）。つまり、日本の「冠位」は、に冠（かんむり）を用いていることを 拠に「冠位」と表現されているが、明らかに「官位」と、官や位階（官 の 級・位）を表している。
『 書』
国 でも冠位十二階の「冠」を「官」と認 している（cf. 若月義小 1998: 111）
。冠位十二階の「冠」には官位の「官」の意味が められている。
官位」と言わないで、「冠位」と表現したところに、日本らしさ（日本の 創性・性）を出そうとする い精神が反映されている。最 的に、「官位」という的・明示的な表現を けて、「冠位」という多義性を つ間 的・ 示的表現を用いるになった。ここには日本人の性を む言語 用の 徴が反映されている。
冠位」の冠は、『日本書 』の説明によると、織物の一種である （あし： しき の意
太い で織ったな 布）でできており、上の分を合わ て のようにし、そのに が付けられていた。
黛 弘道（1973: 224）が「聖徳太子の定めた冠
位十二階」と語るように、冠位十二階はで太子の聖徳太子（ 戸 子）が制定したと考えられてきた。しかし、21に るころより、大臣である子も冠位十二階の制定に大いに関与していたことが認 されるように 化している。冠位の上の 与者はであるが、冠位が 与される人を 定する人 権者は、制定時には聖徳太子と子の二人であったとされている。聖徳太子の主 権の 度を、 の 度認めるかは、学者によって意見が分かれるが、二人ののとする説が有力になっている（cf. 上田正昭・千田 稔 2008: 94-96）。
冠位十二階が定され、七色十三階冠（ななしうさんかいかん）が大化 3（647）年に制定さ

きれ、 年 648 年に 行されている。冠位十二階という 称にあわ て冠位十三階や、「制」を語に付けて七色十三階冠制、冠位十三階制な ともばれている。七色十三階冠が制定されたため、冠位十二階は、 年の大化 4（648）年にされているが、その も 度かのが加えられ、
令制の位階制度に 化している。そして、現代でも 制としてな の制度に っている。

．

と

と

中国の陰陽五行説における五徳は、「仁・礼・信・義・智」で、この最 に「仁」、二 目に「礼」、ん中に「信」が配置されている。この五つの徳
目のは、で説く「五 」と一致しているが、配置の順 が なっている。五 とは、人がに らなければならない五つの正しい道（道徳）を表し、「仁・義・礼・智・信」を意味する。
最 に「仁」を配置することは、
している。
の として
される 子（552 or551- 479 年）が、 国を 歴して った時、に説いたのは「仁」の道とされている。仁とは「人を いやること、 者を する気」を意味し、
子は『論語』で仁を最高の道徳としている。

Supplement 107

しかし、二 目が五 では義、五徳では礼となっている。礼とは、礼 を表し、「仁」の精神をの行 に表したものである。つまり、仁と礼は、 なる意味を表しながら、お いが表 のようについている。
三 目が五 では礼、五徳では信である。信とは、信 や、信用、さを表し、 情に く、をること、を ること、うそのないことを意味する。
義とは、正義を表し、利 にとらわれず、行うべきことをすることを意味する。義は、 に「利」と対 して考えられている。
智とは、や りを表し、道理を り、を豊かにすることを意味する。
には人が るべき五つの道として、五 も見られる。五 とは、 は義（為すべきことを行
うこと）、 は （情けをかけること）、 は （
しく わること）、 は （で み深くすること）、子は （ 行）を行うことを意味する。
さらに、君主と臣下や、 子、夫 の間の道徳である「三 」と合わ 、「三 五 」という 語も見られる。このような徳目は、古代 けではな
く、現代社会においても有 である。人間が生きる上での指 として 用することができる。
日本の神 やな には、「中を る」（ ん中を重視する）が見られる。これは、中 の精神や「間」を
精神と
に関 して
いる。この精神は、日本 けではなく、中国や国な にも見られ、東洋にの精神文化と考えられる。中国の陰陽五行説の五徳では「信」がん中に配置されていることから、陰陽五行説ではの五 よりも「信」を重視していることが理できる。これは、五徳の一つの 徴である。
．
紫は、（ 206-8 年）の 7 代 帝、武帝
（ 156- 87 年
位は 141- 87 年）が にん 色であったため、 帝の色として、 の者は えない「 色」とされていた。 の武帝は、帝の住まいを「紫 （紫極）」と表現していたため、それ以 、中国では紫が最高位の色とされている。この紫 の「紫」は、 帝の る所という意の紫微 （し えん）との がりが含意されている。つまり、紫微 （紫宮）のから紫 とばれている。紫は、道 の 理学において最も「 貴な色」であり、の冠位制に う 冠においても、紫が最も「 貴な色」であったと指摘されている（cf. 若月義小 1998: 106, 149）
。 は、

子の住 、

を意味する。

日本の平 京では、朝 のや、なが行われる正 が、「紫」と ばれている。
これは、正 が平 京
の中心的な
である
ところからのである。 位のや、朝 （日にが大 の臣下のを けた大礼）や会(
え：が臣下に や 物を る
)な
の重 な
や
が行われた 物である。
の 所を中心とするがと ばれ、17の主 な宮 がある。その正 のに「紫」が用いられている。これも、紫が「最高位の色」として利用されていたことを示す用例である。
なお、平 京の紫の北にある 物は、仁（うでん、 んでん、にんてん）とばれ、五徳の最高の徳の「仁」が用いられている。
国が 一をした 本目的は、礼制の総合的にあったと考えられている（cf. 若
月義小 1998: 68）。そして、冠位十二階の位冠は「に着用する礼冠」と考えられている（cf.
若月義小 1998: 101-102）。これらの表現には、
古代の日本人が仁や礼という徳目を大切にする性をていたことが反映している。

．

と紫色の紫は、 は「 ラ」という 物の和 に由来している。この 物は 生しているため、「 （むら）」「 き」と ばれるようになったと考えられている。この 物の は、紫 と ばれ、古くから紫色の染料として用いられている。
そこで、紫 で染色した色も「 ラ」とようになったと推考されている。紫 に含まれる
シン（shikonin）という色 によって染色さ
れる。シ
ン（紫色の
）は、 には けに
くいが、アル ールには け、エーテルな の有にも けるという性 がある。
紫色は、古代から「気品のある神秘的な色」「貴重な色」と見なされている。その理由は、「紫
の
が当時の
では
ったために 重」されたこと、そして、紫色の染色には非 に 間がかかったこと けではない。紫 は に いため、美しい紫色に染めるためには、染液の 度を60 度以下にして染めるがあった。 かに、古代中国では の武帝の時代以 、紫は「高位を表す色」「高貴な色」と見なされ、主にや貴 、それに続く人た にしか 用が されなかったことが、大きな理由になっている。

Supplement 108

しかし、紫が「気品のある神秘的な色」と見なされる理由を、冠位十二階における紫の意味に認めることができる。これは、南北朝時代に紫の地位が上昇し、五色の上に立つ「高貴な色」とされた理由でもある。
．

とと冠位十二階は、大徳・小徳・大仁・小仁・大礼・小礼・大信・小信・大義・小義・大智・小智の 12階の冠位に分かれている。徳目に関しては、「徳・仁・礼・信・義・智」の順に配列され、それぞれが「大」と「小」に分けられている。「徳」に続く徳目には、陰陽五行説の五徳が利用されている。
そして、冠の色については、「紫・青・赤・黄・白・黒」の順になっており、それぞれの色が「深」と「浅」に分類されて、12 階の冠位に分かれている。最上位に配置された紫に続く「青・赤・黄・白・黒」が陰陽五行説の五徳に一致している。
是非は別にして言及すると、色彩を用いることによって、冠位十二階では階級が可視的・物象的に表示されており、君主と臣下が一体化する象徴的行為としての意義が冠位に付与されている（cf.
若月義小 1998: 97）。例えば、王と大臣は、深紫の冠に深紫の服を、大夫は浅紫の冠に浅紫の服を着用していたと推考されている（cf. 若月義小
1998: 106, 117, 176）。
つまり、大徳が深紫、小徳が浅紫に対応している。徳とは、仁・礼・信・義・智のすべてを含むものであり、総称の役目をしている。冠位十二階では、最高の位である「徳」を表すために、「紫」が用いられている。これは、紫が「青・赤・黄・白・黒」という五色のすべてを含む総称の色として用いられていたことを意味する。紫が「気品のある神秘的な色」と見なされる理由は、まさに、
この「紫の多義性」にあると指摘することができる。この考え方は、青と赤の間色が紫であるということと、古代のギリシャ以来、「すべての色は
光と闇、あるいは白と黒の間から生ずる」とする
アリストテレスの色彩論に似ていることに拠る。
そして、大化 3（647）年の七色十三冠位においては、一位と二位に相当する公服の色に深紫（または黒紫）、三位相当の公服の色に浅紫（または赤紫）が用いられている（cf. 若月義小 1998:
149）。この深紫と浅紫のように、色を「深」と「浅」のように細かく区別しているところに、日本人の微妙な色彩の区別を大切にする心情が反映していると考えることができる。

補足の項目として言及しておくと、英語の redと blue の中間色の「紫色」に相当する表現は、
purple で、すみれ色（青紫）の意の violet よりも濃い紫色（紅みがかった紫）を表し、巻貝の一種のギリシャ語の porphyra やラテン語の purpuraの古代の語に由来する。西洋では、この甲殻類の出す分泌液が紫の染料になっており、この染色法を発明したのは「現代のイスラエルやレバノンの地域に住んでいた古代のカナーン人」であると指摘されている。1 個の巻貝から抽出できる分泌液は極めて少量であったため、この染色法で染めた布は貴重なもので、ローマ帝国の頃より身分の高
貴な者しか身に着けることができなかった。この染色法によって彩られた紫は、日本語では「貝紫色」と表現されており、日本語の紫色よりも赤に近い色（赤味の強い紫、京紫、magenta）を表すことが多い。violet は青味の強い紫を表し、日本語の「江戸紫」に近い色を表す。増田美子（1971）「古代中国の紫」（『服飾美学』1 号）も参照。

1) 上田正昭・千田 稔（編）（2008）『聖徳太子の歴史を読む』東京：文英堂。
2) 大倉精神文化研究所（編）（1988）『総合研究：
飛鳥文化』東京：国書刊行会。
3) 加地伸行（全訳注）（2009）『論語』（増補版）
東京：講談社。
4) 金谷 治（訳注）（1999）『論語』東京：岩波書店。
5) 新川登喜男（2007）『聖徳太子の歴史学 記憶と創造の1400年』（講談社選書メチエ382）東
京：講談社。
6) 叢小榕（監修）、ハイブロー武蔵（著）（2006）『生きる力が身につく論語』東京：総合法令出版。
7) 平田耿二（2010）「聖徳太子と冠位十二階」新
人物往来社（編）『日本史に出てくる組織と制度のことがわかる本』東京：新人物往来社、pp.
38-49。
8) 黛 弘道（1973）「冠位十二階考」論集日本歴史刊行会、原島礼二（編）『大和王権』（豊田武・児玉幸多・大久保利謙〔監修〕論集日本歴史１）東京：有精堂、pp. 224-65。
9) 宮崎市定（2000）『現代語訳 論語』東京：岩波書店。
10) 歴史学研究会（編）（2005）『日本史資料［1］古代』（全5巻）東京：岩波書店。
11) 若月義小（1998）『冠位制の成立と官人組織
東アジア史の観点から』東京：吉川弘文館。

Supplement 109

にりAwareness survey about color deficiency to educator of infants and creatinga coloring pictorial for the color vision characteristics estimation
Shigehito Katsura
Eriko Kanada
Shoji Sunaga

Keywords: 色覚異常， 同色，クレヨン，ぬり
絵，幼児 育．

Faculty of Design, Kyushu University
School of Design, Kyushu University
Faculty of Design, Kyushu University

九州学大学芸術工学部に色覚異常をもつ は， 性で5%， 性で0.2%の頻度でいると われている．色覚異常をもつ は，一 的な色覚をもつ より見分 られる色の数が少なく，色の知覚およ 色への 識が異なる場合がある．そのため，色 が関わるにする は，色覚異常をもつ はをてきた．現 でも，の色が の生 に関わるような情報として使われているでは，色覚特性によるが存 している．しかし，は，なまでのがあり，色覚異常に対する正しいの えからがにされてきた．それと まって，2003に学
での色覚検査のがされている．
色覚検査の
の
から 10
上
し，
検査を
ていない
が
を えたこの数， 分の色覚特性を知らないことによる問題がしてきている．すなわち，したよ
うに色覚特性によるのあるが存 しているため，そのようなをした に，が色覚異常であることを めて知り，を られたというが報 されている．これは色覚検査のののであると われる．この問題を 決するには，色覚検査のをする らかのみが必要となる．色覚はの知覚のひとつであり，知覚は行 に現れる．もし，その行 にくことができれ ，
色覚検査のみとして，十分になりうる．
色覚特性が現れる行 として，絵を く の色使いがあ られる． 本では，幼児期において絵を くが い．しかし，色覚異常をもつ が絵を くとき，塗る色を 同することにより，一的な色覚を つ から見ると感のある色使いをすることもある．この感に，保育士や

保 者のようなの がよい．そこで，本研究では，色覚特性の早期発見を実現するために， の 2 つを 的とした．1 つ は，保育士が色覚異常を発見するだ の知識や意識があるかを明らかにし，現状の色覚異常についての幼児期の環境実 を把握すること，2 つ は，色覚異常発見の がかりとして，ぬり絵の色使いに色覚特性の特 がどのような色に現れるかを明らかにすることであった．その方 として，保育士へのン ー 調査の実 と，色覚異常をもつ大学生に対しぬり絵の実験を行った．
色覚特性の早期の把握は，の の問題にも利 がある．色覚特性による感のある色使いは， として色覚異常をもつ に対するやいじめの原因となりうる．このような状 をし，色を用いたーンのやに対しな対 をするためには，より早いで保 者や保育士といったの大 が， どもが色覚異常である可能性にくことが必要可 である．
．

に

2.1 調査内容と対
ン ー は実的を 明した上で，調査に同意した場合にのみで行った． ン ー
内容は，保育士のール，色覚異常についての 強 ，保育にお る色の使用方 ，幼児のクレヨン に対する意識 の，全 21
の
を含
問
とした．
調査対 は，
内の
幼2 ，保育 7 ，の幼
1 にし，3 5 児を保育する保育士 112 とした．
2.2 ン ー 結果と考察
112 の
を，各
について
に集
した．図 1 に ン ー の 問 4にお るを示す．「色覚異常について，から意Supplement 110    

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30 40 50(a) 意識しているか．

20

30 40 5020(b) いじめにつながるか．(c) 学
図1
ン ー
問4
にお

識していますか 」の 問では，30 ，40 の7%，14%が意識しているとした．「 の幼児と色使いが異なることが，やいじめに がると考えられますか 」の 問には，19 33% 度がいじめに がると考えていた．「色覚異常について学んだことはありますか 」の 問には，823%の い 合であった．しかし，「色覚異常について学 ことは意 があると いますか 」の 問では，全で 90%と高い 合であった．
上の結果から，色覚異常についてから意識しているとは え ，知識も少ないことが浮き彫りとなった．このような状
では，いじめにがるような感のある色使いを見か たとしても，間 いをするような場 たり的な対しか取れ ， 本的な 決に ることまでは期待できない．それどころか，間 いをされたことにより，色について幼児が みを えるきっか となってしまう可能性も考えられる．このような状 をするためにも，保育士に対し色覚異常についての情報を提供していくことは要である．保育士の学 意 は高いことから，な情報を提供することにより，保育士の色覚異常への対を期待することができる．

30 40 50

20

験はあるか．(d) 意る30 40 50

はあるか．

．
に
り
3.1 実験環境と実験
実験は，D65
TOSHIBA FL20S・
D-EDL-D65 を用いて， 度 280 lx で を らし環境で行われた． は， 色
ン ル 5ので われていた．
図 2 にぬり絵の図案を示す．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」， 上の 11 の図 を使用した．これらは，色を塗る に，正常者では色の らつきが さく，色覚異常では 同する可能性がある色の図案として 用された．図案は，1 の に 1つの図案のみが かれていた．
クレヨンは，色数の いによる影響を調 るため， ク クレヨン 巻 12，16，20，24 色の 4を使用した．実 に使用する は，クレヨンの ベルを がし，被験者に色 がわからないよ
うにした．
3.2 実験方
被験者に，ぬり絵の図案が かれた を 1
つ し，クレヨンで色を塗ってもらった．この ，被験者には，「おに」は，その 体として最もな色合いになるように色を塗るように示した．「おに」は，被験者の きな色でに図 2 実験に使用したぬり絵の図案

Supplement 111

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図 3 ぬり絵で使用されたクレヨンの色の塗ってもらった．各被験者は つの図案に対し，
ン
なで 3 行のぬり絵を行った．また，
1 色を塗る とに，クレヨンが っている ー内のクレヨンのを れ えることで，被験者がによって色を推 できないようにした．
被験者として，色覚正常者 5 ，1 型異常 色覚5
強度 4 ，弱度 1，2 型異常 色覚 7
強度 4 ，弱度 3
の大学生が
した．
また，クレヨン 12，16，24 色については，1 型
強度 1 ，2 型強度 1 のみがした．色覚特性は， 原 色覚検査 ，ー ，FM-100Hue
によって分 した．
3.3 実験結果
図 3 にぬり絵に使われたクレヨンの色の 合をとして示す．
「おんなのこ」の ，
「かに」
の体部分，
「さくら」のら，「もも」の実の部
分，「ひまわり」のらは，全ての被験者でな差は見られなかった．「さつまいも」の皮の部分は，色覚正常者では紫や茶で塗ることが かった．色覚異常をもつ被験者は，茶， で塗る頻合

度が高かった．特に 1 型の被験者は，群青を使う場合もあり，色覚正常者で最も かった紫を使う
頻度が 常に かった．色覚正常者が一 的に紫と緑で塗る「すみれ」や「なす」の場合，色覚異常をもつ被験者は，「なす」の実や「すみれ」のらを青系色で塗ることが かった．また強度の場合は，「すみれ」の葉や「なす」のへた部分を緑系の色で塗ることがあった．
「ひまわり」の中 の の部分は，色覚正常者と色覚異常をもつ被験者で使用する色に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，赤，緑を使用し，2 型色覚異常をもつ被験者は明るめの茶色，みかん色，黄 色，だいだい色を使用するという特 が見られた．またと同様に，一
的に緑で塗られる茎，葉の部分に茶色系統の色を使用するという特 が，2 型色覚異常の被験者に く見られた．「おんなのこ」の ークや「みかん」の皮では，色覚異常をもつ被験者は，より赤みの強い色で塗る傾向が見られた．特に「みかん」の皮には，色覚正常者はみかん色を使用する

Supplement 112

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図 4 ぬり絵で使用されたクレヨンの色頻度が高いが，色覚異常の場合，だいだい色の使用頻度が高かった．この傾向は，弱度より強度のほうがより強く現れていた．「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．
図 4 に，クレヨンの色数が異なる場合の結果，
図 5 に各クレヨンに含まれる色を示す．どちらの被験者の場合も，色数は少ないほうが安定した色使いができていることがわかる．
「なす」の実は，
16 色のときに紫を使用していることから，群青や藍色のような青と紫の中間色がない場合は，色覚正常者との差は生じにくいことがわかる．また，「みかん」の皮や「ひまわり」のたねも同様に，
20 色に含まれているような赤系統の色数がない
場合は，差がつかない可能性がある．
3.4 考察
実験結果から，色覚正常者が茶色に塗る部分に対し，1 型の被験者は暗い茶色系，2 型の被験者
は明るい茶色系を使用することがわかった．また，2 型の被験者は，茎や葉に対し暗い茶系を使用する頻度が高かった．これは，異常のある錐体の感度が影響することで，正常者よりも 1 型の場合は赤系を暗く，2 型の場合は緑系を暗く知覚していると考えられる
最後に，実験結果を踏まえた上で色覚特性を推定するためのぬり絵図案を提案する．この絵には，
紫，赤，ピンク，オレンジ，茶が含まれ，幼児でも親しみやすい内容としている．この図案を利用

図 5 各色数のクレヨンに含まれる色した色覚特性の推定には，さらなる検証が必要となるが，色覚異常の早期発見のための 1 つのツールとしての効果は十分に期待できるであろう．

図 6 色覚特性推定のためのぬり絵図案
４．おわりに
本研究では,保育士に対し色覚異常に関する知
識・意識調査と，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．そして，最後に，ぬり絵の実験結果を踏まえ，色覚特性推定のためのぬり絵図案を提案した．保育士の知識は，色覚異常を取り巻く環境としては決して満足できるレベルではないこと
が浮き彫りとなった．また，実験では，大学生の被験者ではあるが，色覚特性に依存したクレヨンの色使いがぬり絵に現れることが明らかになった．現状では，保育士がこの色使いの原因の一つとして，色覚異常を考えることができるかどうかには疑問が残る．色覚特性を早期に把握するためには，保育士への色覚に関する情報提供のあり方の検討が今後の課題であるといえる．

Supplement 113

２色覚の視点に立ったカラーユニバーサルデザインのための色見本帖
	
 
須長正治
桂 重仁
玉野由利子
大井手晴香
金田恵梨子
光安祥代
	
 

Color sample sets based on the viewpoint of dichromats
Shoji Sunaga
Shigehito Katsura
Yuriko Tamano
Haruka Oide
Eriko Kanada
Sachiyo Mitsuyasu

九州大学大学院芸術工学研究院
九州大学大学院芸術工学研究院
九州大学芸術工学部
九州大学芸術工学部
九州大学芸術工学部
九州大学芸術工学部

Keywords:
ーユ バー ル
本帖 配色 2 色覚, マンセル色

ン 色見

1.
めに
í DĎ½È[Ġeĉ ąćďę½ďĚĝ\Aø×þĞĝĚôďÇÈÁ£ĠıĪĤłāĝČóôĥ
ľńļĳĴńĩŀıĪĤłđSėĜĉĉòĝïÿ÷ÿî
ĥľńļĳĴńĩŀıĪĤłďđîėĆ;èęĈĊóĝïE aěđî?ĐĥľńļĳĴńĩŀıĪĤłċđî3 ½ÈďLÿĊđ½Đ©ćĎčø¹_þĞĊóĊęî2 ½ÈďLÿĊđ/ďÆ&ûěĞĝĆû
Čóô(kċ`þĞĊóĝÇÈÁ£øDúF?
ÿĊóĝýČĠ£ÿî2 ½ÈĐÇ÷ěĐÚ½aĐÛÅ[ĠfhÿĊóĝ 1)ï2 ½ÈÇĐÚ½ađ¾ďĚĈĊg}þĞĊöĜ 2,3)îĄĐaæđî
(1) ãì-nTRåďĊî2 ½ÈºĐÇĐÚ½ĠĘĝï(2) 2 ½ÈºĐÚ½ďóą½Ġ6½¶ċC-þăî3 ½È8ûĐÚ½ĠHāĝïČóôęĐċòĝ(> 1)ï3 ½º8ûĕĐ½ĐCsđî
6½¶ċĐCsċòĝąĘît'ďÀĈą 2 ½ÈÇĐÚ½øeþĞĝï

図1

2 色覚の視点に立った配色

í ÿ÷ÿî¾øg}āĝÚ½ađIþĞĊöěĂîIď¼ĝďđîď 2 ĉĐÑèĠÉāĝYÅøòĝït'ĐÑèđî3 ½È8ûĐÚ½ď½
ĠCõĝáĐ6½đ 1 @î2 @î3 @ċđĎĝą

Faculty of Design, Kyushu University
Faculty of Design, Kyushu University
School of Design, Kyushu University
School of Design, Kyushu University
School of Design, Kyushu University
School of Design, Kyushu UniversityĘîýĞěĐ 3 ĉĐ6½¶ĠčĐĚôďbô÷ċò
ĝïĥľńļĳĴńĩŀıĪĤłČÿĊđîäQď¦Ď 3 @½ÈĠßúýČđċùĊęî1 @Č 2 @ĐčćěďęLZÿĎûĞĒĎěĎóï2 đîãì-nTRåďĊîčĐ§TĐ½OÞàďĊî½ÆuĠ]āĞĒĚó÷ČóôÑèċòĝïu¡¨ċđî2 ½È
8ûÚ½÷ěŉ½Èº8ûÚ½ĕĐ½ĐCsĐáî
2 ½ÈºĐÚ½ďĊîòĝ§TĐ½ĐC-ĠÌJāĝýČČî1 @Č 2 @½Èďòĝ§TLZ2»ĎÞĐ6½ĠHāĝýČċîýĞěĐÑèďL%ÿî
ň½ÈÇĐÚ½
るた 色見本帖のった 色見本帖は 混同色あるいは混同色と類似した色から構成される複数の冊からなる
2.
í 2 ½ÈĐ6½Đ"Ġĝďđî½Ġ 2 ½Èºďî6½îòĝóđîĄĞďÔó½÷ěĎĝ½ħŀń
Ķď&éÿĊęěôýČøYÅČĎĝïÿ÷ÿî)¬ċÕĖąĚôďîu¡¨ċđî1 @Č 2 @ĐÞĐ6½ĠHÿąąĘî2 ½ÈºďĚĝ&éĠÀõĎóï
ĄýċîIáď 2 ½Èºď½¥Ġ&éÿĊęěôĐċ
đĎúî1 @Č 2 @ĠÄ5ÿą@Đ 2 ½ÈīĺĻŁńī
ĽłĠIāĝ½Wiĵģŀį(¾ GN ĴĿ
ĢłĲńŀ PŃD Ä5@)Ġŉ½Èºď ÿĊęě
óî1 @Č 2 @ĠÄ5ÿą@Đ6½òĝóđ6½
ďÔó½ħŀńĶď&éĠÀĈąï
2.1 l
í ½ÆuPĐČĎĝ½(î½¥Č:Ĕ)ďđî
1553 ½÷ě`þĞĝĹłĮŀ½¥(mu½¡«½¥)ĠÿąïĹłĮŀ½¥đ 5.5 cmî· 7 cm ĐĩĤĭĐ¯ÃċîÁåđ üċò
ĈąïD65 Ô¿ ċýĞěĠnÿąï½¥ø¸÷ĞąvåĐTđ 550 lx ċòĈąïÂëºČÿĊ 4 7Đ 3 ½ÈºøIëď0,ÿî.+ÿ5óĎøě½&éĠÀĈąïÂëºĐÑèđît'ďî½

Supplement 114¥Ġ½ĥİĨĿċEâcď&ûîĄĐXîÚ½ÿąČ
ùďĊóĝ½ċòĝČ(kþĞĝ½Đ­=ČĎĝĚôď½¥Ġ&éāĝýČċòĈąïþěďî&é±
Xî½ħŀńĶďLÿî½7Ġĉûąï½7đî^
½7î®´½7îĄĞěĠ5ğăą½7øÌþĞąï
ėąîÓĐąĘďî½Wiĵģŀį ĎÿîP@Ņ1 @ņ½Wiĵģŀį îD @Ņ2 @ņ½Wiĵģŀį ċęIëĠÀĈąï
2.2 ³zöĚē¹K
í PŃD Ä5@½Wiĵģŀį wċđ 32 ħŀńĶď½&éþĞąï Ďÿwċđ 47îP @wċđ 23îD @ wċđ 27 ČĎĈąï
½Wiĵģŀį qċđî ĎÿďĖîöĚĄ 5 *÷ě 7 *ĐħŀńĶjČĎĈąï> 2 ďî³zĐČÿĊŇ167 yĐĹłĮŀĴĿĻń8 Đ½¥Đ&é³zĠ CIE1931xy ½T>ďĊ£āïīłĸŀ
Đ½ĐØóđ½ħŀńĶĠÁāïĹłĮŀĴĿĻń8ċđîðìñîðķńĬĻñîðñîð°ø÷ĈąñĐ 4
ĉĐħŀńĶď&éþĞąïýĞěĐħŀńĶĐBđ 1 @òĝóđ 2 @Đ6½¶ďĈĊöĜî½
WiĵģŀįďĚĝ6½Đ[ø1pþĞĊó
ĝýČø¢ÏċùĝïĐĹłĮŀĴĿĻńRåċę
µĀĊ6Đ8øÏĘěĞąï

OĎčďĚĜî½ħŀńĶĐBÔċđî Đ½ħŀńĶĐ½¥ø!Ĝ²ġċóąĜÿĊóĝïĄý
ċîýĞěĐ½¥Ġ½TUďZĀĊÚ¸ÿî½ħŀńĶBÔĐ½ďĉóĊ PŃD Ä5@½WiĵģŀįĠ ÿĊ½ħŀńĶĠ#~ÊÿîòěąĘ
ĊBĠËHÿąï> 2 ĐI¶ø#~ÊďĚĝ½Bċòĝïėąî> 2 ď`ÿą½ÆuPĐ"Đ$Ġ£āï
í > 3 ď½ÆuPĠ£āï½ÆuPĐ4"ĐÁ¯ďđî4"ď9ėĞĝãì-nTRåĐ½Ġóąïã
ì-nTRåĐ½ČÿĊîÜ 475 nm ČÜ575 nm Đ½ďtęÔóĹłĮŀ½¥ĠĘąï32
ħŀńĶ 28 ħŀńĶďĊîýĞěĐ½ø9ėĞĊóąïýĞěĐ½ĠÁ¯ďóĝýČďĚĜîãì-nTRåċĐÚ½Ġ~ÊāĝýČøJoďĎĝï
4. おわりにí u¡¨ċđî¾ďĚĈĊg}þĞąÚ½aĠIÒāĝąĘĐ½ÆuPĠÎÿąïąĆÿî<î`ÿą½ÆuPċđ 1 @Č 2 @ĐÞĐ6½Ġ
HÿąąĘîXĐÑèČÿĊîýĐ½ÆuPøč
Đ§T 1 @öĚē 2 @½ÈďLZċùĝĐ÷~ÍāĝYÅøòĝï

図3

図2

マンセルバユー８での色分類と色見本帖の冊

3. 2 色覚者視点に立ったカラーユニバーサルデザイ
ンのための色見本帖の試作
í Ië³zĠďî混同色あるいは配色した際の混同色と類似した色から構成される複数の冊からなる½ÆuPĠ`ÿąïIë³zďđîIëÐ

2 色覚の視点に立った色見本帖

参考文献
1) E arê, | Û , çÜ , “ ½ÈºĐÇď©Ĉą©ĉÚ½aĐg},” VISION,28, 53-54, 2016.
2) ¾M,xĤłĦÃÖ{V¤, ½¥, 
Ý 2005-246830, 2005-09-15.
3) ¾M,xĤłĦÃÖ{V¤, ½ĠÙdāĝl, Ìª 4507641 3, 2010-07-21.

Supplement 115

りた配色にー デザイン
Package design with color combination imaged from aroma

	
 

真

	
 
	
 

Manami Tada
Takenori Ichiba

design office Chic.ltd
Color Lab. for full Life

し

色

	
 
Keywords: 配色,香り,イメージ,,パッケージ

デザイン,

香り( )
	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 

(

配色

	
 

	
 
１．

	
 
は、配色が
な感覚である香りを表現できるかが主 ー であり、配色 ー に り
み配色表現の がりをしている。2014には「香りからイメージする配色表現 」のー 表を行い、配色をした者が香りから受けるイメージと、その配色を見た第三者が視覚的に受けるイメージに のの性があるかの調査を行なった。
、配色を 用することに りな香りを視覚で伝えられることがされため、は、配色の表現 をに 用する として「香りからイメージする配色表現」に るデザイン ー を行 ことになった。

ー

色

	
 

	
 

デザインに於いて、色の「
を伝える」
は
である。
パッケージでの色の具体的なは、 のなコン プ のなのかを伝えること、をさ ること、のな香 を使用しているか伝えることであるが、 のな香りかをに伝えるものは見 たらない。
表するーデザインは、視覚で香りを伝えるデザインの試みである。	
 

．

(

) 	
 

)	
 

	
  4

に	
 

．

)
(

	
 	
 

	
  ま 、
の香りの
ル を用 した。
使用された
の
と は
であり、それ
れ
の
ン ル に
た。	
 
	
 
香り( )
(
)
(
) 	
 
	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 
(
)	
 
香り( )
(
)
(
) 	
 
	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 
(
)	
 
香り( )
(
)
(
) 	
 
	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 
(
)	
 

の
ル の 香りのイメージから、ー
5 が配色 ード 199a に りそれれバーコード の配色をした。(写真 1)
上がった配色からデザイ ーがパッケージ
デザイン用の配色をする。そのーがした配色から受けるイメージに え、デザイン上の配色の しさと
ル に使わ
れている
の
のイメージを 慮した。
また、印 のために色をシ ン
ン
イ
ーに
した。

５ 	
 

ー

した配色を

デザイン

	
 

にデザインをデザイン案１(写真

した。	
 

3)	
 

バーコード の配色を かしたシンプルなデザインである。
には配色のメインーを使用した。
のパッケージを
ることで
「
	
 
」の
が見える。	
 デザイン案 (写真 )	
 
香りの
である
のイ
を き、
ーンでまとめたデザインである。
ン にバーコード 配色を使用した。	
 ののパッケージはあえて色を使用しないーンのものが く見られ、特にンのな香りに いである。デザイン案 も同様にーンが主であるが、ン の配色が香りをさ る仕 みである。	
 デザイン案 (写真 )	
 デザインは色 けではなく形もである。しかしバーコード配色はイプで表現されているため、 ジルでシ ープな印象を える。	
 そこで香りの特性を表現するため、
デーシ

Supplement 116

ンを使用した。デザイン案１と同様にシンプルであるが、やわらかな印象に仕上がった。	
 デザイン案 4(写真 6)	
 	
 デザイン案 3 と同じく、香りの特性を表現するた
めにぼかした円形でデザインを試みた。他のパッ
ケージデザイン案と比較し、可愛らしく楽しい印
象である。	
 ５．おわりに	  視覚で香りを伝えるパッケージデザインを試
み感じたことは、デザインに於いての「形」の影
響の大きさである。配色段階であまり気にならなかったバーコードの形が、具体的なデザイン段階になると強く主張し、香りの表現に苦慮した。
それでも香りそのものをパッケージデザインの色で表現する試みは、デザイン手法のひとつとして興味深いものであった。
次の機会には、パッケージを見た第三者が視覚的に受けるイメージについての調査を行いたい。

Supplement 117

写真１	
  バーコード配色と決定した色	
 Landscape Design for the Kiso-sansen Park
Hideaki Hayashi
Hideki Matsubara
Junko Mori

景観計画，
．

Land Art Design
Teikoku International
Nagoya City University

計画，サイン計画，め

本のは国土交通省 中部地方整備局
木曽川上流河川事務所の事 であり，国 木曽
川 園
地 の計画であるが，ここでは景観計
画にお る
計画とサイン計画に いてる
地は国 木曽 川 園全 の中 点にあたり， 園全体を視 に入れたな結 点とし
て位置
れる 図
基本
は，1
環境 の
2
の
3
の
川や流 のも，環境やを活かし，木曽 長良背割堤が る かな水 環境と，ケレップ水制な のを体 で る場とすることである
また
地 には，木曽 川の 水
であるケレップ水制が っている ，水制
や ン
には
な
が
し かな
を し
ている これ の河川 のを かし，中部地方整備局の景観整備の基本である ある
ものが，あるとこ に，ある
で に
って取り組

．

と

上位計画と既基本計画をもとに，本計画を総合的にした
地 の堤 地は 水と 水 でれており， 木 のが景観
的にセントを えているが， の は地形のに し ，全体的には
な
となってい
る
水 の 流 は 水 とにでのがなっている 上流 は 水のれる河が所あり，内 部の水を形 する ，
20mにカメの木 が点 しており， れた景観を
ている

図

全体計画

図

．
木曽川にお る 水
的な
地 と
水
水と の
の場所の 性を考 し，のイン方 とする図

桜堤サブセンター全景

この場所に
しい
性のある整備とする既 のするとの関 で配置計画を地 のの 性をる場所とする
景観的視点か も，この場所 し が明 で
り い景観
イン
とする
ゾーンニン ，配置計画な 全体と れをえる
等も サイン，案内，誘導，トイ
レ ニット， 明，遊具 ンチなの考え方に じる
インとする

Supplement 118

堤 か
した全体の
景観は，
景観を
活かすた
的
インを
，
に明
で 性的な
をあたえる
インとする
水
的
と 水
的
の
的関 性お
景観に配 する水 は 水 の 地と堤 とに まれた的的なであるので，
やかで的な風景を し るとすることに って用 のリ ートを す
川に し， ン と まりのある 水 は，水
と の
環境 河川
体
観
景観を し
，スケッチ，な に した的的環境としての配 をするとした いであり，案内サインは木曽
川の風土
水な の環境的の説明の ，
性を考 し誘導サインもにインする
ケレップ水制を チーフにした ラン
イ
ンを
園 をケレップ水制場をにて，木曽川の整備のを
ケレップ水制が 置 れることに る上流か
の河川の
の流水 を
する
ニ ーサ
インを取り入れた取り組みサス
ブ な 園とするた ，地,供 に るの 入れ等をすす る

．
わが国の
環境の
は，伝統的にを活かす，
レー
素材 が基本である
計画地は河川と堤 に まれ視 的に
と
れた
な
であり，
の
の
と に わいと し を誘 するた
ゾーニン のカラーを えてイントのいとした. 図のを景観の基本カラーとし，遊具計画，
サイン計画 の ストリーチファニチャー 全
体に 用した または スファ トの ，
， 地であり，サイン 体は ン リート素地
の
とした

図

サインのゾーン 基本．
場全体の景観 のゾーニン
配置
方法は，
か
の景観的 え方をとの ラ ー
ン として， の連 性をにするの駐 場 の誘導に いて，の計画をし，示とサイン 示にり ライ ーにとって かりやす し，ス ー
な誘導を す全性に いては，との交の 水の誘導は， ー
トを る また，との にはやを 置し， 全する．
本 園にお る遊具の基本的方 は， 水 の
水 に える河川整備に使用 れるエレメント
土木製
図を 用した このエレメントのサイ ，，形 は組み合わ を
するこ
とで，
な 供の
と遊 を誘 し，河川整備のと体にも ながると
した
な
にお る
形に る
の
は，景観のランー の 割をも たし
供 をリ ーター と誘

図
図

全体ゾーン

Supplement 119

遊具の基本エレメント例

図

ニット形

法と組み合わ

例

図1

図

図

遊具エレメント組み合わ遊を誘する組み合わ例と遊具と水景の調和

図11

ニットが

図1

交する

する

わいの

やかな配置

．

図

の視

か

のエレメントのえ方

サインの 割はの位置とを かり
示し伝 をすることである 本計画では，
国 木曽 川 園の
と河川
に
し，
水 の
メート
内の制 を活かした河川 園 しい景観にすることである サイン 示のは 場ゾーニン のカラーと連 し，サインの 体は河川整備で使用 れるエレメン
トを ースに水流をで し，遊具との調和を図った
体は ニ ーサ フ ントを使用

Supplement 120

図 13 ゾーンのサイン基本カラーと園内案内
図17 単体と連結サインの配置例

図14 桜堤サブセンターと木曽長良背割堤全体図
図18 駐輪場と駐輪方法を示すサイン

図 19 サインと遊具の配置例
図15 誘導サインと位置サイン基本形例

８．まとめ
景観は，視界に入る全てを総合的な視点で関連性をもって取り組み，風土と伝統を活かし美しい
環境の調和を図ることが基本である.
また本計画において河川整備等に使われる既製のエレメントを景観素材として, 遊具やサイン，ストリートファニチャー等に活用したことは環境整備のあり方に一石を投じた意味があると考えている.
図16 ケレップ水制説明サイン

資料提供：国土交通省中部地方整備局木曽川上流河川事務所

Supplement 121

カラーデザイン
Color Design for citizens movie”Oshini”
production of Nishio City
Midori Ishimaru

Keywords: 市民映画
ランディング 映．

Aichi Shukutoku University

ストーリーデザインブめ2015 年、著者は、 知 西尾市民映画「オシニ」の 合プロデ ースおよと 本を めた。本研究は、地域のオリジナリティの 見と地域につな ストーリーデザインを目的としており、2 年 のリサーチ後、本の ンセプ
ト、シナリオに え、イメージカラーを設定した。

用することにした。 来人が持ちだ異国の産物が三河地方のこの地の風土の中で進化しつつ、地域の 産 として 成し、 地域へもしていく過 そのものが、西尾 化のオリジナ
リティのひとつと考えた。
(2)

また、合 前後の町の変化や人の 様をの中で の 用によってが 成されてい
く様子にな らえることで、群としての ー
スを った。
、、などが空気中ののにし、いわ る いを りすことで、ま やかな
が出来上がる様子は、合 後の 乱期を経て、西尾市としての しい色を生み出す姿を示 するものとした。
(3)

図1「オシニ」クライマックスシーン

．

ジ

(1)

文

西尾市は、 知 の、三河 に面したにあり、2011 年に 西尾市、一色町、吉良町、町の 1 市 3 町が合 した 1)。主な産業は、
日本 国生産 の20%を めるて西尾、 国一の生産 を る ランやバラ、カーーシ ンなどの、また自動車産業や綿織物などになるが、一方では 来より中国かられ着く 来人により、
・
・ などの
や
りも
であった。なかでも、日本後にも 述がある、799 年に漂着した崑崙人により綿の種子が持ち まれ栽培方 を えたとの伝 は、この地の漂着 化を物語り、オリジナリ
ティのあるストーリーをする 入 としてととメ

さらに 4 つの市町を共 するシン ルとして、市民に共 体としての意識をもたらすメタファを「石」とした。その
は、白
に る。こ
の地域には中 構
が り、 時の 山でれ出した花をとする地 で出来た変成 が、この地域の地 となり 成されている。 きな一つので えられる地であることを各地から集めた「石」で円を くことで、撮影の者をはじめ、観 者に感じとってもらう
ことを った。
．
ー ー「オシニ」という国のお話。4 つの町の では、常に騒動が起き、平和とはだった。
の者、うえのすけは、ヒーローになることだけを見て、 ばかりつき人々から われていた。そなある日、に一 の が漂着する。モナリザと言う一人の が っていた。モナリザは、「この国をに平和にするようお げがあり、カナタという国からやって来た」のだと言う。しかし、国を う力を持った石・キララを くしてしまっ

Supplement 122

たことに気付く。うえのすけはヒーローになるチャンスだと、モナリザと一緒にキララを探すことにする。
一方、キララはオシニの国内を転がって行き、各地で不思議な出来事を起す。やがてキララの力に気付いた人々は、キララを取り合い、騒動はますます激しくなる。幼なじみの友人・倉蔵やその恋人ローザにより、モナリザまでも見失い、国じゅうを探し回るうえのすけは、吉良上野介の亡霊から聞かされた話からあることに気づく。うえのすけは「誠」の心を取り戻し、戻ったモナリザと共に「オシニ」を平和な国にしようと、人々に訴えかける。そして、円状に石を並べ、4 つの町の人々が輪になって心から平和を祈った結果、モナ
リザとキララの姿は消えていたが、人々の心はい
つのまにか一つに繋がり、笑顔で溢れていたのだった。
ストーリーテラーのおばあが、電車の中で孫に語る絵本の物語として映画は進行する。

(2) 色調補正

現実の町を背景にした撮影で、ファンタジーテ
イストを演出するために、編集段階で色調補正を行った。ノスタルジーを演出するためにセピアカ
ラーやモノトーン、彩度を下げる補正はよく行われるが、この映画の時代設定は、過去でもなく未来でもない。時代という概念は超えた、架空の世界という設定を考えている。そのため、ToyBox
やプラスティックな質感などを連想させる鮮やかなでクリアな空気感のある色彩を創りたいと考えた。幸い、真夏の撮影であったため、晴れの日が多く、空や海の青、山や芝生、田畑の緑が色鮮やかではあった。さらにその彩度を強調し、衣装の白が映えるよう、髪や目、影の黒も深みのある強い黒として再現するように色調補正をかけた。

４．カラーデザイン(1) イメージカラー
前述のように、崑崙人による綿の種子の栽培が伝わった歴史から、一時は途絶えたにせよ、この三河地方では、ガラ紡船がひしめく時代を経て、手動織り機から自動織機が誕生する時代へと続き、現在、綿織物産業として西尾市の主要産業のひとつとなっている。著者は、この綿の花の「白」
を映画のイメージカラーとし、糸を紡ぎ、織り機から生まれた木綿生地を「オシニ」という架空の国の人々が身にまとう布として使用することにした。
「白」をまとったこの国の人々が、「モナリ
ザ」と「キララ」の出現によってかき乱される様
子や、「うえのすけ」の問題解決力を持って人々が受け入れていく変化を描く上でも、白い衣装は西尾の風土を表現する最適な色だと考えた。
撮影には、白い木綿の反物を 3m〜5m ほどにカットした物を人数分用意し、キャストやエキスト
ラに頭や体に巻きつけてもらった。主要なキャス
トはそのキャラクターに合わせた巻き方を指示し、キャラクター性を固定するためにも活用した。
また、上半身は「白」の衣類のみ着用とし、群衆が集まるシーンでは、統一された白い塊が動く
オブジェクトとして、スクリーンの中で規律性を持ちながら画面を構成し、「オシニ」の世界観を
演出した。

図2

白い布と衣装を身につけた市民キャスト

５．まとめ
著者の研究テーマである、映画による地域のブ
ランディングデザインは、地域のオリジナリティから活性化を具現化するストーリーを創出するものである。その中で、色彩が演出する心理的効
果や世界観は、ノンバーバルなブランド力を持ち、ストーリーを長期に印象づけることが出来ることを本研究にて再確認した。初上映後、1 年以上経過した現在でも、クライマックスシーンの白い衣装の集団の画のイメージが強く残り、この映画によって初めて綿の種子の漂着の話を知ったという声を多く聞く。また、色鮮やかなわが町の風景を観て、改めて町の魅力を再認識した人も多い。
創りあげられた非日常の世界を観た後に日常の世界に戻った時、市民にはこれまでとは異なる第三の目とも言うべき視点が生まれ、今後の市民活
動がより活性する契機となることを願いたい。
参考文献
1) 西尾市Webサイト
http://www.city.nishio.aichi.jp/index.cfm/10,24
20,102,478,html 2016.03.30

Supplement 123

47

[

]’16

の
の
イン制作
The Design work for “Natural light, Artificial light”
on the 47th CSAJ Annual Meeting in Nagoya
Akiyo Makino

ン

ビジュアルアイデンティティ，デザイ
ン制作，ロゴマーク，ポスター
１．
日本色彩学会第回全国大会を開 するにたり， くの の参加や協力
かせない．そで，関 者 に し，視覚的にもわかりやすく発
信し，参加や協力への動機づけを高めるため，ビジュアルアイデンティティとしてのデザイン制作を行った．
．
イン ン
テーマ
の ，
の
のイメージを，色彩，形 などでする ととした．色彩は，色彩学の を いた Newton によるス ク
ルを す７色を 本としつつ，本大会にまつわると関 づけて 色彩をし，本大会らしさを した．
．制作物
日本色彩学会第 47 回全国大会[名古屋]’16 にけるロゴマーク及びポスターを制作した．

Kagoshima University Innovation Center．
イン
１）
本大会第 回
回実行委員会(2015 ７ ５日，
19 日，10 31 日)に参加し，実行委員
からテーマや内に関わるりを行った．
り 果やから， な ー ー () をし．それらを統合し，するようなロゴマーク４案(図 )を作成した．第４回実行委
員会(2015
12 ５日)にて４案をしたと，ロゴマーク案 及び案 についてられたため，それらについて色彩や形のを行った．その ，４日のメール会 にてを り，案 に づいたロゴマークをした(図 ) ．ロゴマークに用いた７色は，をま ，本大会にまつわると関
けた色彩とし，CMYK とともに色名をした()．色彩の配 は，PCCS による色にする．形 は，７つの三角形のパーツで構成されるでな 角形とし，のにも み れるような的を用いる ととした．

．ロゴマークの色彩のSupplement 124．本大会を す な ー ーLED．ポスター４案に する
ン

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．
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図

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．ロゴマーク４案

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他の

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の

の

図

．

．ロゴマーク（ン）
ロゴマークに づ ，ポスター制作を行った．
本大会第５回実行委員会(201628 日)にて
４案を
したと
，様々な
を た(
)．

）．
の

の

イン

の

．
（
そ

の
計

イン

の

の

ン

の

）

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．
．
の

の

の
の

．

れらを参 にし，全 の構成，視に配しな ら，もっとも 成
く，かつ的されたポスター案 の
を行った．
その ４
日のメール会 にて
を り，ポ
スターを
した(図４)．
図．ポスター４案
Supplement 125

その他の展開として，参加者全員に配布するためのノベルティ（うちわ）制作を検討中である．
本研究では，視覚的にもわかりやすく発信し，参加や協力への動機づけを高めるため，ビジュア
ルアイデンティティとしてのデザイン制作を行った．ロゴマーク，ポスター及びその他様々な制作物から本大会について関心を持っていただけ
れば幸いである．

図４．ポスター５．展開（その他の制作物）
本大会のテーマをより一層効果的に発信するため，その他の制作物についてもイメージを統一
させ，制作する計画である．
１）サイン計画
ロゴマークを構成している７つの三角形のパーツの組み合わせを用い，会場への経路図や会場内の案内板などを制作する．

謝辞
本研究を進めるにあたり，ご指導を頂いた日本
色彩学会第 47 回全国大会[名古屋]’16 実行委員の先生方及び名城大学大学院 森山なな様に感謝致します．
図５．サイン計画案(部分)Supplement 126

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Color Design by Juxtaposition Color Mixture Using PCs Part 2ගṊᬛᏊ Tomoko
MITSUTAKEྜཎ຾அ Katsuyuki
AIHARAྜྷ⃝㝧௓ Yosuke
YOSHIZAWAࢹࢨ࢖ࣥࢥࣥࢧࣝࢱࣥࢺ
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Design Consultant / Nippon Designers
SchoolDesigner / Tokyo Zokei University
National Institute of Technology, Kisarazu
CollegeAcademic Affairsᅗ㸰㸸ᇶᮏࣘࢽࢵࢺࡢᒎ㛤౛㸰㸬࢔ࣥࢣ࣮ࢺ⤖ᯝ ᐇ⩦䛾ᑐ㇟⪅䛿䠈᪥ᮏ䝕䝄䜲䝘䞊Ꮫ㝔䠄㻺㼕㼜㼜㼛㼚㻌㻰㼑㼟㼕㼓㼚㼑㼞㼟㻌 㻿㼏㼔㼛㼛㼘䠅ኪ㛫䜾䝷䝣䜱䝑䜽䝕䝄䜲䞁⛉䛾Ꮫ⏕䠄⏨Ꮚ 㻢 ྡ䚸ዪᏊ 㻝㻠 ྡ䚸ᖹᆒᖺ㱋 㻞㻞 ṓ䠅䠈ᤵᴗ⛉┠ྡ䛿䛂䞂䜱䝆䝳䜰䝹䝕䝄䜲䞁䛃䛷䛒䜛䠊䛭䜜䛮䜜䛾䜰䞁䜿䞊䝖㡯┠䛻䛴䛔䛶䛿 㻡 ẁ㝵ホ౯䛷ᅇ⟅䛧䠈㻡 䛿䇾㼅㻱㻿䇿䛷䠐䛛䜙ᩘᏐ䛜ୗ䛜䜛䛤䛸䛻ホ౯䛜ⴠ䛱䠈㻝 䛿䇾㻺㻻䇿䛸䛺䜛䠊㻌ᑦ䠈ᙜ᪥䛾᭷ຠᅇ⟅ᩘ䛿 㻝㻠 ྡ䛷䛒䛳䛯䠊㻌㻌㻞㻙㻝䠖┠ᶆ⌮ゎ㻌ᮏ㡯┠䛿䠈ᑐ㇟⪅䛜₇⩦䛾┠ⓗ䜢⌮ゎ䛷䛝䛯䛛ྰ䛛䜢ホ౯䛩䜛㡯┠䛷䠈㻡 䛸 㻠 䛾ホ౯䛾ྜィ䛿 㻥㻟㻑䛸䛺䛳䛯䠊㻌⾲ 㻝䠖┠ᶆ⌮ゎ㻌㻌㼅㻱㻿㻌 䊹㻌 ホ㻌 ౯㻌 䊻㻌 㻺㻻㻌㻡㻌㻠㻌㻟㻌 㻞㻌 㻝㻌㻢㻠㻑㻌 㻞㻥㻑㻌 㻣㻑㻌 㻜㻑㻌 㻜㻑㻌㻌㻞㻙㻞䠖᏶ᡂ䜲䝯䞊䝆㻌ᮏ㡯┠䛿䠈ᑐ㇟⪅䛜₇⩦䛻䛚䛡䜛ΰⰍ⤖ᯝ䜢䜲䝯䞊䝆䛷䛝䛯䛛ྰ䛛䜢ホ౯䛩䜛㡯┠䛷䠈㻟 䛸 㻞 䛾ホ౯䛾ྜィ䛜 㻟㻢㻑䛸䛺䛳䛯䠊㻌ᅗ 㻝䠖ᇶᮏ䝴䝙䝑䝖䛾స⏬ᡭ㡰㻌

Supplement 127⾲䠒䠖᪤⩦ෆᐜ䛾཯ᫎ㻌㼅㻱㻿㻌 䊹㻌 ホ㻌 ౯㻌 䊻㻌 㻺㻻㻌
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項目 7：自由回答（

2-3：工程設定ᮏ㡯┠䛿䠈ᑐ㇟⪅䛜₇⩦䛻䛚䛡䜛సရไస䛾ᡭ㡰䜢タィ䛷䛝䜛䛛ྰ䛛䜢ホ౯䛩䜛㡯┠䛷䠈㻡 䛸 㻠 䛾ホ౯䛾ྜィ䛜 㻥㻟㻑䛸䛺䛳䛯䠊䛂䝺䜲䝲䞊䛤䛸䛻ศ䛡䛶䛔䛶Ⰽ䜢ኚ䛘䜔䛩䛛䛳䛯䛃䛸䛾䝁䝯䞁䝖䛜䛒䛳䛯䠊㻌⾲ 㻟䠖ᕤ⛬タᐃ㻌㼅㻱㻿㻌 䊹㻌 ホ㻌 ౯㻌 䊻㻌 㻺㻻㻌㻡㻌㻠㻌㻟㻌 㻞㻌 㻝㻌㻡㻜㻑㻌 㻠㻟㻑㻌 㻣㻑㻌 㻜㻑㻌 㻜㻑㻌

以）に，学生 れ れの作品と回答を示す．

学生作品 1：自 で作った図がブックカバーになって，とても しくなりました．とてもしかったです．（女性）（図 3）㻌
2-4： 作品の評価
本項目は，対が演習においてイメージ通りに作品が完成したか かを評価する項目で，5 と4 の評価の合計が 93%となった．
「 度も色をえ すことで効果を かめました」とのコメントもあった．

ᅗ 㻟䠖Ꮫ⏕సရ 㻝㻌

学生作品 2：こういうデザインもあるんだと，とてもになりました．もっとデザインのをしていきたいです．（男性）（図 4）⾲ 㻠䠖సရ䛾ホ౯㻌㼅㻱㻿㻌 䊹㻌 ホ㻌 ౯㻌 䊻㻌 㻺㻻㻌㻡㻌㻠㻌㻟㻌 㻞㻌 㻝㻌㻡㻣㻑㻌 㻟㻢㻑㻌 㻣㻑㻌 㻜㻑㻌 㻜㻑㻌

2-5：最終理解
本項目は，対が演習において並置混色を（どの程度）理解したか かを評価する項目で，5 と 4 の評価の合計は 79%となった．
⾲ 㻡䠖᭱⤊⌮ゎ㻌㼅㻱㻿㻌 䊹㻌 ホ㻌 ౯㻌 䊻㻌 㻺㻻㻌
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2-6：既習内容の反映
本項目は，対が演習においてこれまでの色
鉛筆学習（減法混色）が活かされたか かを評価する項目で，5 と 4 の評価の合計は 71%となった．

学生作品 3：PC 上でな混色を しめた事が良いになりました．また，実 にしてみる事で， った気になり，とてもかったです．混色することで られる色がとても しかったし，デザインの も がるとました．（女性）（図 5）

Supplement 128ᅗ 㻡䠖Ꮫ⏕సရ 㻟㻌ᅗ 㻤䠖Ꮫ⏕సရ 㻢㻌㻌㻌

学生作品 4：の色との色を使うという，の自 なら 対に らない配色にしてみて，最 はしかなかったですが，してみると， っていたものより良い色になっていてよかったです．
（女性）
（図 6）

学生作品 7：もう し色を良かった．けれ
ど，自 で作ったものをブックカバーとして使用できるのはうれしいこと．
（女性）
（図 9）

ᅗ 㻥䠖Ꮫ⏕సရ 㻣㻌ᅗ 㻢䠖Ꮫ⏕సရ 㻠㻌

学生作品 5：実 をして本に きつけた時に，良いものができたのではと えた．
目的 手順をある程度は理解した結果だった
ん
ないのかなと いました．（男性）（図7）

学生作品 8：並置混色には，
の
法とし
て， しは
に
ていましたが，デジでると，どこまでも かく設定できるので，おもし いなと いました．
法の ットも並置混色のようなもので，人 の目のというはザックリとしているのだなあと います． れによって， 度な
，手 で
い
が 日
していると うと しいです．
（女性）（図 10）ᅗ 㻣䠖Ꮫ⏕సရ 㻡㻌ᅗ 㻝㻜䠖Ꮫ⏕సရ 㻤㻌

学生作品 6：混色があの のと み合 さった時のが良かった．
（男性）（図 8）

学生作品 9：ックを作ったのは めてだったので しかった．1 年生の時に っても良か

Supplement 129

ったかもしれない（色鉛筆による混色実習の後
に）
．
（女性）
（図 11）

ᅗ 㻝㻝䠖Ꮫ⏕సရ䠕㻌

学生作品 10：イメージした通りに完成できたので良かった．単純なデザインでも混色効果を有効に使えるといいデザインになるのだと学んだ．（女性）（図 12）

項目 2：演習における混色結果をイメージできたか．[完成イメージ]については，混色結果の[完成イメージ]がしにくかった学生が３割以上いた．
項目 3：演習における作品制作の手順を設計できるか．[工程設定]については概ね理解されたことが示唆される．
項目 4：イメージ通りに作品が完成したか. [作品の評価]については概ね理解されたことが示唆される．
項目 5：並置混色を（どの程度）理解したか．[最終理解]については概ね理解された事が示唆される．評価 1 を選択した学生は，後述の(2)の学生であるが，本人の課題への理解とは別に，出来上がった作品に対して新鮮な驚きがあったことが示
唆される．
項目 6：これまでの色鉛筆学習（減法混色）が活かされたか．[既習内容の反映]については多くの学生にとって，1 年時の学習内容とリンクできたことが示唆される．尚，1 の評価を選択した学生は転入生につき，1 年時の授業を受けていない
ため，このような評価を選んだ．
項目 7：自由回答からは，パソコンを利用する
メリット等の本実習の目的達成が読み取れる．さらに，デザイン表現についてのコメントが見られ，新たな気付きをもたらす可能性が示唆された．

ᅗ 㻝㻞䠖Ꮫ⏕సရ 㻝㻜㻌

学生作品 11：３色の並置混色をつくる時（ブックカバー）自由な配置の他に，必ず３色を使用するという事も指示するべき．
（男性）（図 13）ᅗ 㻝㻟䠖Ꮫ⏕సရ 㻝㻝㻌䠏䠊⪃ᐹ䇷䜰䞁䜿䞊䝖⤖ᯝ䛛䜙㻌
項目 1：演習の目的を理解できたか．[目標理解]については概ね達成されたことが示唆される．

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Mixture Learning using Personal Computerfor Basic Design” Proceedings AIC(International Colour Association) 2015
TOKYO, paper 284
2) 光武，合原，吉澤「パソコンを利用した並置
混色によるカラーデザイン」日本色彩学会誌
39(5_SUPPLEMENT), 219-220, 2015-09-26
3) 光武，合原，吉澤「パソコンを活用した混色実習の提案」基礎造形 024 日本基礎造形学会
論文集，2016，55-60

Supplement 130

とStudy of color and pattern in the metamorphosis of Lepidoptera to be applied on
the development of museum goods.
	
 
	
 
	
 

Akemi Yamashita
Naoko Takeda

	
 
	
 

Okayama Prefectural University
Tecnológico de Monterrey

Keywords: カラーデザイン, バイオミミクリー,	 チョウ目, ミュージアムグッズ
.

め 	
 
	
  チョウ目は 虫の分ではチョウや などの 翅目を し、特徴として成虫はをもつ翅をも 、美しい配色や模 のもの、やに態したような色や模 のものなど 々な色やパターンがある。成長プロセスにおいて
変態
によって体色や模 が きく変化する。（図１）■■ ■■■ ■■ □■■■
図１ ナミアゲハの成長プロセスと体色の変化
	  幼虫（イモムシ）の体表のス ットの発生メカ ズムなどチョウ目の体色形成メカ ズム
は、 年の研究でに解明されつつあるが、その配色のなどにはまだ解明されていないこ
とも多い。
や
者との
、 態、翅の構造など、チョウ目に限らず、生物にみられる 生
きの るためのデザイン から ぶことは多く、その新たな応用も検討されている。
	
  成虫の美しいフォルムや翅の色やパターンは
テ スタイルパターンなどで、すでに くから広く 用されてきた。ビジュアルデザインへの展開
でも、やブランークなど成虫となったの色や形をモチーフとしたものは多い。
	  そこで本研究では、成虫だけでなく、はあ
まり 目されることのない、チョウ目の成長プロ
セスにおける
変態によって生 る 色とパターン（模 ）の変化 に着目した。	
 
．
	
 	
 
	
  チョウ目の成長プロセスにおける変態によって生 る 色とパターン（模 ）の変化 を観察し、それらを視覚的に体 することができる
プロダクトを提案する。 体的にはこれらをミュージアムグッズとして展開することで、チョウ目の色とパターンの変化を し ことで、れが んでいるとい れている 代に、自然にを つきっかけの一 となることを目 す。
．
	 	
 3.1 カラー・デザインの 画 要	  日 生活でも使用する 折りたたみ日傘 をの成長プロセスにおける幼虫から成虫にててデザインする。（図２）（図３）
3.2 モデルとするチョウ目の種	
  3.1 の 画 要を まえ、数多くのチョウ目のう から 品化するタイプを 定するために、日本に生息するチョウ目で、幼虫 蛹 成虫の成長プロセスで変化する体色やパターンにきな変化があることが められていること、 その配色やパターンの変化に 外性や造形的ながあること、
的に傘以外のグッズへの展開も可能であること、をとして 定し、数種のタイプに り込んだ。
3.4
定すると対象 ーザー	 に 物 、 虫 などのミュージアムショッ
プでのを 定している。
を限定することで、 品 ンセプトが明 にる。対象 ーザ
ーは 虫やチョウ
アだけではなく、それらにがない、あるいは 段はその た目に嫌悪感を つ人にも感なく手にとって、 着を って使ってもらえるプロダクトを目 す。
3.3 配色	  それ れのタイプによる 別は可能であるが、にはの別や生息するやによって 体 があり、また幼虫のによる変態の回

Supplement 131

数なども違うため、成長プロセスごとの配色を厳密に提示することは難しい。そのため、代表的な
配色を観察や複数の画像を参考に検討した。
3.5	
  パターンデザイン
チョウといえばすぐに美しい配色やパターンが思い浮かぶが、虫嫌いな人にとってはそれが恐怖や嫌悪の対象ともなる。そのため、傘へのデザイン展開では、購入者だけでなく、周囲の不特定多数の人々からも眺められることも考慮して配色
やパターンをデザインする必要がある。成虫のイメージは配色よりパターンのイメージが優位に働いていることから、ラフ案では同配色でリアルな表現から単純化した表現まで 3 段階のパターンの単純化を試みてデザインを検討した。

■

■

■■	
 

	
 

	
  	
  	
 

図２ 傘袋の試作：ナミアゲハ（幼虫）（蛹）4．考察と課題	  本物のチョウの翅の配色やフォルム、パターンの美しさに勝るものはないが、その美しい配色やパターンを日用品のデザインに活かすことはバイ
オミミクリーの 3 段階(Benyus, 1997)でいえば、第１段階の自然の形態の模倣にあたる。本研究のチョウ目の成長プロセスにおける配色とパターンの変化の視覚化の試みも、まだ第一段階の入り口に辿り着いたところといえる。
	  今回の試みからカラーデザインやビジュアルデザ
インの面では、よりミュージアムグッズとしてのクオリティを上げるために、種別ごとの配色の特徴や傾向についてさらなる分析やパターンデザインのブラッシュアップが必要であることが示唆された。また、プロダクトデザインの面では蛹の中で畳み込んでいた翅を羽化後に徐々に美しく広げるしくみが解
明できれば、新たな構造をもった折りたたみ傘が生まれる可能性も期待される試みとなり、今後も研究を深めていきたい。
	 5.まとめ	 	  今回のカラーデザイン作品は、昨年 5 月のAIC2015 で武田直子と共に発表した Exploring
combinations of color patterns in Nature の中で応用例としてデザインしたパラソルを元に新たにパターンデザインを起こして、ミュージアムグ
ッズとして提案する試作モデルである。
	  今回は日本に生息するチョウ目に限定してモデルとしたが、諸外国のよりカラフルなチョウ目の生態と日本に生息するチョウ目との配色やパターンの比較も新たな課題となった。また、今回の傘のみならず、これらのカラー・デザイン手法を活かしたミュージアムグッズのアイテム展開を模索していきたい。

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図３ 傘本体の試作：ナミアゲハ（成虫）	
 
	
 
参考文献	
 
1) Akemi Yamashita and Naoko Takeda:
Exploring combinations of color patterns in
Nature, AIC Book of Abstracts(2015) 89-90
2) Futahashi, R and Fujiwara, H: Juvenile
Hormone, Regulates Butterfly Larval
Pattern Switches, Science 22, Vol. 319 no.
5866 (2008) 1061
謝辞	
 執筆者撮影以外の画像は、下記サイトより許可を得て使用しました。感謝申し上げます。
Ueyama, S. : “Osaka-shi to sono shuhen no
Cho” (2014)
http://butterflyandsky.fan.coocan.jp/index.html

Supplement 132⮬↛⏬ീ࡜༢Ⰽ่⃭࡟࠾ࡅࡿⰍぬ␗ᖖ⪅ࡢⰍᘚู⬟Color Discrimination Ability of Color Vision Deficiencies in
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༓ⴥ኱ᏛChiba University▮ཱྀ༤ஂ Hirohisa Yaguchi༓ⴥ኱ᏛChiba University

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寿松木
本研究

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-20

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Color universal white illumination based on
Confusion color line theory


ᚋἙෆ㕲

TetsuUshirogouchiྠᚿ♫኱Ꮫ⌮ᕤᏛ◊✲⛉ Graduate School of Science and Engineering,
Doshisha University

▼஭㏻཭
ᆏᮾᩄ༤

Michitomo Ishii
Toshihiro Bandoࠌྠᚿ♫኱Ꮫ⌮ᕤᏛ㒊ࠌ
Department

ofIntelligent

Information

Engineering and Sciences, Doshisha University

Keywords: Ⰽぬ␗ᖖ㸪ⓑⰍ↷᫂㸪ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ㸪Ⰽぬࣂࣜ࢔ࣇ࣮ࣜ㸪ΰྠⰍ⥺1㸬ࡣࡌࡵ࡟ Ⰽぬ␗ᖖ⪅ྥࡅࡢⰍኚ᥮ᢏ⾡ࡢ㸯ࡘ࡜ࡋ࡚㸪↷
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᪤ᏑࡢⰍග࡟ࡼࡿࣂࣜ࢔ࣇ࣮ࣜ↷᫂ࡣⰍぬࢆᨵၿࡉࡏࡿࡇ࡜ࡣྍ⬟࡛࠶ࡿࡀ㸪Ⰽගෆࡢ඲࡚ࡢ
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0.445
0.445
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10 0.437 0.003-0.002
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16 0.428 0.000-0.011
13 0.428 0.006
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ᅗ 5 L1 ග※ୗ࡟࠾ࡅࡿ A ⩌㸦࢟ࣕࢵࣉ␒ྕ 8 ␒㹼27 ␒㸧ࡢΰྠⰍ⥺

Supplement 138ᅗ 6 D65 ග※ୗ࡟࠾ࡅࡿ B ⩌㸦50 ␒㹼64 ␒㸧ࡢΰྠⰍ⥺

ᅗ 7 L2 ග※ୗ࡟࠾ࡅࡿ B ⩌㸦50 ␒㹼64 ␒㸧ࡢΰྠⰍ⥺ᩥ⊩[1]Shinoda H, Kanamori A. Lighting systemfor colorblind 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]᪥ᮏどぬᏛ఍(⦅) 㸸どぬ᝟ሗฎ⌮ࣁࣥࢻࣈࢵࢡ㸪ᮅ಴᭩ᗑ㸪2000.
[4] Colorblind Colors of Confusion :http://www.color-blindness.com/2009/01/19/colo
rblind-colors-of-confusion/,20160403[5] ᒸ㒊ṇ㝯㸪ఀ⸨ၨ㸸Ⰽぬࡢከᵝᛶ࡜Ⰽぬࣂࣜ࢔ࣇ࣮ࣜ࡞ࣉࣞࢮࣥࢸ࣮ࢩࣙࣥ➨2ᅇ㸪⣽⬊ᕤᏛ
vol.21㸪2002.

Supplement 139

多峰性分光特性を持つ色材

白色照明下で色変化

Color change of materials with a multimodal spectral reflectanceunder general white illumination
Michitomo Ishii

Graduate School of Science and Engineering,
Doshisha University

Toshihiro Bando

Department of Intelligent Information Engineeringand Sciences, Doshisha University

Keywords: ᛴᓧ࡞ศග≉ᛶ㸪ⓑⰍ↷᫂㸪Ⰽኚ໬㸬．

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700nm ࡢ⠊ᅖ࡟タᐃࡋ㸪5nm ẖ㸪ᓠࡢᙉᗘࡣ 5
㹼100%ࢆ 5%้ࡳ㸪୰ᚰἼ㛗ࡣ 400nm㹼700nm

Supplement 140ࢆ 10nm ้ࡳ࡛ኚ໬ࡉࡏ㸪ࢹ࣮ࢱࢆ⥲ᙜࡓࡾ࡛⏕ᡂࡋࡓ㸬⏕ᡂࡋࡓ඲ࢹ࣮ࢱ࡜ D65 ග※ୗ࡛ Red(255,0,0)㸪Green (0,255,0)㸪Blue (0,0,255)㸪Cyan(0,255,255) 㸪 Magenta (255,0,255) 㸪 Yellow(255,255,0)㸪
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Ⰽᕪᘧࢆ⏝࠸࡚ィ⟬ࡋ㸪ࡑࡢ⤖ᯝ࡟ᇶ࡙ࡁ඲ࢹ࣮
ࢱࢆ RGBCMY ࡢࡑࢀࡒࢀ࢝ࢸࢦࣜ࡟ศ㢮ࡋࡓ㸬ศ㢮࡟㝿ࡋ࡚㸪᭱ᑠⰍᕪࡀǼE00 ӌ 2.0 ࡟཰ࡲࡾ㸪࠿ࡘ┠ど࡛Ⰽࢆุ᩿࡛ࡁࡿࢹ࣮ࢱࢆ௬᝿ⓗ࡞ⰍᮦࡢⰍ࡜ࡋ࡚᥇⏝ࡋࡓ㸬ǼE00 ӌ 2.0 ࢆ‶ࡓࡉ࡞࠸ࢹ࣮ࢱ࡟㛵ࡋ࡚ࡣǼE00 ࡀྍ⬟࡞㝈ࡾᑠࡉ࠸್ࡢࢹ࣮ࢱࢆ᥇⏝ࡋࡓ㸬㑅ูࡋࡓⰍᮦࡢཎⰍ
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表 1.
と色

色
Green
Blue
Cyan
Magenta(2)の RGBCMY の

色材

色
7.4
0.5
1.3
0.6

ࡢぢ࠼ࡢィ⟬ࢆ⾜࠺ࡓࡵ㸪ࡑࢀࡒࢀࡢ↷᫂ୗ࡛ࡢⰍᮦࡢⰍࡢぢ࠼ࢆ୍ぴ࡜ࡋ࡚☜ㄆ࡛ࡁࡿⰍᮦࢩ࣑ ࣗࣞ ࣮ࢱࢆ సᡂ ࡋࡓ㸬 Ⰽᮦ ࢩ࣑ࣗ ࣮ࣞ ࢱࡣ
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ࢪࢆᅗ㸯࡟♧ࡍ㸬

1. 色材

色

色
7.6
0.8
2.0
2.0

白色照明

 ᮏ◊✲࡛ࡣ୍⯡ⓗ࡞ⓑⰍ↷᫂࡜ࡋ࡚ࡑࢀࡒࢀ
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表 2.

ᅗ 1 ࡟ࡘ࠸࡚㸪⏬㠃ࡢᵓᡂࢆㄝ᫂ࡍࡿ㸬ᕥୖẁࡢࢢࣛࣇࡣⰍᮦࡢศග཯ᑕ⋡ࢹ࣮ࢱࢆ♧ࡋ࡚࠾ࡾ㸪ࡑࡢୗࡢࢢࣛࣇࡣ D65 ග※ࡢศගศᕸࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡑࡢ௚ࡢࢢࣛࣇࡣྛග※ࡢศගศᕸࢹ࣮ࢱ
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ࢆࡑࢀࡒࢀ♧ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ྛศගศᕸࡢࢢࣛࣇࡢୗ
࡟࠶ࡿࣃࢿࣝࡣࡑࡢග※ୗ࡛ࡢ௬᝿ⰍᮦࡢⰍࡢ
ぢ࠼ࢆ♧ࡋ㸪ࢸ࢟ࢫࢺ࣎ࢵࢡࢫ࡟ࡣ D65 ග※ୗ࡛ㄞࡳ㎸ࡳࢆ⾜࠸㸪ධຊࡉࢀࡓศග཯ᑕ⋡ࡀᕥୖẁࡢࢢࣛࣇ࡟ฟຊࡉࢀࡿ࡜ྠ᫬࡟ࡑࢀࡒࢀࡢග※ୗ࡛ࡢⰍࡢ⾲♧࡜Ⰽᕪࡢィ⟬⤖ᯝࡀ⾲♧ࡉࢀࡿ㸬࡞࠾ศග཯ᑕ⋡㸪ศගศᕸ㸪୕್่⃭➼ࡢィ⟬ࡣ㸪Ⰽᙬ⛉Ꮫࣁࣥࢻࣈࢵࢡ 2)࡛㏙࡭ࡽࢀ࡚࠸ࡿྛ⌮ㄽ࡟ᇶ࡙࠸࡚⾜ࡗࡓ㸬

白色照明の

照明

と

型番
TOSHIBA RF100V95WMA

Panasonic RF100V54W/D

色 LED

色

Panasonic LDA10L-G/Z60/W

HITACHI LDA8L-G/60A

色 LED

色

TOSHIBA E-CIRE LDA9N-D-G

色 LED

色

NICHIA NSSW063A

NICHIA NSSW064A

National FHF32EX-N-H
色

OSRAM FL20SNEDLNU

Supplement 141

OSRAM JD100V45W/P/LW
Yadent ES-1000WE26-AO

色材

色材

色材

色材

色材
．
 ᅗ 2 ࠿ࡽᅗ 6 ࡣ㸪௬᝿Ⰽᮦࡢࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ
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⋡ࡢࣆ࣮ࢡࡀἼ㛗㍈ୖ࡛㊥㞳ࡢ㏆࠸ᡂศࡢⰍ࡛
ࡣ↷᫂࡟ࡼࡗ࡚Ⰽࡢኚ໬ࡀ㉳ࡇࡾ࡟ࡃ࠿ࡗࡓ㸬 ඛ⾜◊✲ࡼࡾ㸪Ⰽ┦ࡢኚ໬ࡀ㉳ࡇࡿࡢࡣศගศ
ᕸࡢᙉ࠸ᙉᗘࢆᣢࡘἼ㛗ᖏ࡜ศග཯ᑕ⋡ࡢᙉ࠸Ἴ㛗ᖏࡀ୍⮴ࡋ࡞࠸ሙྜ࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡀศ࠿ࡗ࡚
࠸ࡿ㸬ࡇࡢⅬ࠿ࡽࡶ୍ḟⰍ࡛࠶ࡿ Blue㸪Greenࡀᮏᐇ㦂࡛ࡣኚ໬ࡋ࡟ࡃ࠸Ⰽᮦࡔ࡜᥎ ࡛ࡁ࡚࠸ࡓ㸬ࡲࡓ↷᫂࡟ࡼࡗ࡚ࡣ↓ᙬⰍ࡟࡞ࡾࡸࡍ࠸Ⰽ
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ࡿ M 㗹య࡜ L 㗹యࡣ཯ᛂࡍࡿἼ㛗ᖏࡀ኱ࡁࡃ㔜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࡓࡵ㸪Green ࡢⰍᮦࡣᬮⰍ⣔ࡢⰍ࡟ኚ໬ࡋࡸࡍ࠸ࡇ࡜ࡀศ࠿ࡗࡓ㸬ࡑࢀ࡟ᑐࡋ࡚ẚ㍑ⓗᗈ࠸Ἴ㛗ᖏࡢᡂศࡀᚲせ࡞஧ḟⰍ࡛࠶ࡿ Cyan㸪
Magenta㸪Yellow ࡟㛵ࡋ࡚ࡣ኱ࡁ࡞Ⰽࡢኚ໬ࡀぢࡽࢀࡓ㸬Blue ࡜ Green ࡢගࡢᡂศ࠿ࡽᡂࡿ Cyan
ࡣ Blue ࠿ࡽ࢜ࣞࣥࢪࡲ࡛ࡢᖜᗈ࠸Ⰽࡢኚ໬ࢆぢࡏࡓ㸬Blue ࡜ Red ࡢගࡢᡂศ࠿ࡽᡂࡿ Magentaࡣ▷Ἴ㛗ᖏ࡜㛗Ἴ㛗ᖏࡑࢀࡒࢀ࡟ᓠࡢ࠶ࡿศග
཯ᑕ⋡ࢆᣢࡘࡓࡵ㸪Blue㸪Red㸪Magenta ࡢ 3✀㢮࡟㏆࠸Ⰽ࡟࡞ࡿ⤖ᯝ࡜࡞ࡗࡓ㸬Green ࡜ Red
ࡢගࡢᡂศ࠿ࡽᡂࡿ Yellow ࡣ Yellow ࡜ Orange
࡜ Red ࡢⰍ࡟ኚ໬ࡋࡓ㸬Green ࡟ኚ໬ࡋ࡞࠸⌮⏤࡜ࡋ࡚ࡣ㸪
Red ࡢගࡢᡂศ࡜࡞ࡿ 640nm㹼670nm
௜㏆ࡢᙉᗘࡀⴭࡋࡃపࡃ࡞ࡿࡼ࠺࡞ศගศᕸࢆ
ᣢࡘ↷᫂ࡀᮏᐇ㦂࡛ࡣ↓࠿ࡗࡓ࠿ࡽ࡛࠶ࡿ㸬 Red㸪Green㸪Blue㸪Cyan㸪Magenta㸪Yellowࡢ࠺ࡕ㸬2 ࡘࡢࣆ࣮ࢡࢆᣢࡘ Red ࡢⰍᮦࡢࢹ࣮ࢱ
ࡢ⏕ᡂࡀ࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓ㸬ࡑࡢ⌮⏤࡜ࡋ࡚㸪Ἴ㛗⠊
ᅖࢆ 400nm ࠿ࡽ 700nm ࡟㝈ᐃࡋࡓࡇ࡜ࡀ࠶ࡆࡽ
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Supplement 142

表

市販白色照明下での仮想色材の色変化

照明型番

Green 色材

Blue 色材

Cyan 色材

Magenta 色材

Yellow 色材

RF100V95WMA

Green，Yellow，Orange

Blue，Black

Yellow Green，Brown

Red

Yellow，Red Orange

RF100V54W/D

Green，Yellow，Orange

Blue，Black

Yellow Green，Brown

Red

Yellow，Red Orange

JD100V45W/P/LW

Green，Yellow

Blue

Blue Green，Gray

Red

Yellow，Red Orange

LDA10L-G/Z60/W

Green，Yellow，Orange

Blue

Blue Green，Orange

Red

Yellow，Red Orange

LDA8L-G/60A

Green，Yellow，Orange

Blue

Blue Green，Orange

Red

Yellow，Red Orange

ES-1000WE26-AO

Green，Yellow，Orange

Blue

Blue Green，Orange

Red

Yellow，Red Orange

E-CIRE LDA9N-D-G

Green，Yellow GreenBlue

Cyan，Gray

Magenta

Yellow，Orange

NSSW063A

Green

Blue

Blue，Deep Brown

Purple，Blue

Yellow，Orange

NSSW064A

Green

Blue

Blue，Gray

Purple，Blue

Yellow，Orange

FHF32EX-N-H

Green，Brown，Red

Blue

Yellow Green，Navy Blue

Red，Magenta

Yellow，Orange

FL20SNEDLNUGreen，Yellow GreenBlue

Blue Green，Cyan

Magenta

Yellow，Orange

ྜ㸪700nm ௨㝆ࡢ㉥ࢆ⏝࠸ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࢀࡤ㸪⏕ᡂྍ⬟࡞ Red ࡢ✀㢮ࢆቑࡸࡏࡿࡣࡎ࡛࠶ࡿ㸬．まとめ ᮏ◊✲࡛ࡣ௬᝿ⓗ࡞Ⰽᮦ࡜ࡋ࡚ศග཯ᑕ⋡࡟
ᛴᓧ࡞ 2 ࡘࡢᓠࢆᣢࡘⰍᮦࢹ࣮ࢱࢆసᡂࡋࡓ㸬ࡲࡓ↷᫂ࡣᕷ㈍ࡢ 11 ✀㢮ࡢ↷᫂ࡢศගศᕸࢹ࣮ࢱ
ࢆ⏝࠸࡚㸪Ⰽᮦ࡟࡝ࡢࡼ࠺࡞Ⰽࡢኚ໬ࡀ⌧ࢀࡿ࠿ࢆィ⟬ᶵࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡟ࡼࡗ࡚☜ㄆࡋࡓ㸬୍ḟⰍ࡛࠶ࡿ Green㸪Blue ࡣⰍࡢኚ໬ࡀ㉳ࡇࡾ࡟ࡃࡃ㸪஧ḟⰍ࡛࠶ࡿ Cyan㸪Magenta㸪Yellow ࡣከᙬ࡞ኚ໬ࢆぢࡏࡓ㸬ࡇࡢ⤖ᯝ࠿ࡽศ࠿ࡿࡼ࠺࡟
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参考文献
1 M. Ishii, and T. Bando, “Unique Illumination
to Bring Out the Attractiveness of Plant Color
with White Light Sources of Various Spectral
Distributions”, Proceedings of the 1st Asia Color
Association Conference (2013) 293-296
2) The Color Science Association of Japan,“Handbook of Color Science, third-edition”, Tokyo
University Press (2011)

Supplement 143

と
の
の	
 
Study of frequency in use of impression-words andassociation-words for two-color combinations

	
 
	
 

	
 

Saki Tomita	 Takashi Sakamoto	 Toshikazu Kato

Graduate School of Chuo University	 National Institute of Advanced Industrial
Science and Technology
Chuo University

	
 

	
 
ー

ー

色彩感情,連想,印象．
	 	  デザインにおいて，イ ー と配色は ってもれない 要なにある．しかし，デザイン
験やが しい場合，色彩の 大な組み合
わせの から自分のイ ー にあう配色を める事は容 ではない．	
 	
 
	
  	
 また，配色に意 を ませる 品も なくな
い． え ，橙と黄の2色配色のイ ー はな
かい などである．一方でち葉
まわり などを想起する場合も考えられる．
よって，デザイナーがな イ ー を えるデザインをしたにも わら ，色彩の影響
よりち葉 を想起してしまうなど，デザイナ
ーと け の考えるイ ー が なってしまう
可能性が
する．	
 
	
 
者のような形容詞やオノマトペは主に 印象
語 とれ，	
 後者のようなイ ント， 体な
ど， 体的な や事 などは 連想語 とれる．感性の研究では，感性 （イ ール）印象というステレオタイプが影響しているためか，被験者実験の回答には，主に印象語を用いる事が多く,
連想語 の配慮は数 ない．
．
	 	  大山らは， 法を用いて，マンセル表色 と色
彩感情の 数的を分類し，単色感情式と2色
配色の感情式を提案した 1 ．	
 また 牧野らは，３色配色を行い，オノマトペによる印象の違いを配色イ ー から検討した 2 ．	
 	
  配色に対する被験者からの回答には，印象語
けでなく，連想語も まれると考えられるが，大山らのように 法を用いる実験では，連想語 の配慮ができない．	
 	  連想語の研究については， 田らが連想プロセ
スに 目し，
的 日を つ明のデザ

インプロセスを検討し，人間の印象を起 するデザインのを試みた 3 ． 田らの研究方
法を 考に本実験を行った．	
 
．
の
	
 
	
  本研究では，配色に 目し，印象語と連想語の想起について被験者実験を実施し，データ分析をする．印象語と連想語の性 は以下表 1 に示す．	
 	
 表1．連想語と印象語の性 	
 
語	
 

印象語	
 

連想語	
 

品詞	
 

形容詞,	
 
オノマトペ	
 

名詞	
 

表現対象	
  配色の印象	
 
	
 

可

い	
  	
 

配色の印象以外	
 （た し色その	 ものは除く）	
 
	
  	
  リ

ン	
 

	
 
	
  本研究は配色の でも 2 色配色に 目し，印象
語と連想語のどちらが先に想起されるかについて明 にする事を目的とする． 体的には 2 色配色を提示し，印象語と連想語のどちらを先に想起したかを自由するアンケートを実施する．	
 	
 ．実験方法	
 (1) 被験者	 	 な
およ 色 を有する大学 11 名	
 
（
7 名	
 
:4 名）	
  	
 
(2) 2
と
	
  配色素材は，	
 
表色 のッ トーン	 にづく 色（赤 2，黄 5，橙 8，緑 12，青 17，
紫 20）と黒と白，の合計8色を 用した．これらを用いた2色配色の組み合わせは，8 2(8色(上)7色(下) 1 2) 2(上下反 ) 5 パターンとした．
さらに， 色の組み合わせ(8パターン)と合計した 4パターンを用意した．それぞれの色設定のSupplement 144

sRGB値を以下表2に示す．	
 	
 表2．配色素材とsRGB値	
 
	
  	
  赤	
 

橙	
 

黄	
 

R	
  211	
  233	
  247	
 

緑	
 

青	
 

紫	
 

白	
 

黒	
 

0	
 

0	
 

92	
  255	
 

0	
 

G	
 

30	
  112	
  193	
  157	
 

92	
 

70	
  255	
 

0	
 

B	
 

48	
 

94	
  152	
  144	
  255	
 

0	
 

20	
 

0	
 

(3) 実験刺激の提示，回答方法

	  背景は無彩色（マンセル明度 N5.0）とし，その上にパターンを示した．2 色配色のパターンは枠なしの正方形を上下に配置し，配色間に空白は設けなかった．	
 	
 	
  本実験の回答方法は自由回答とし，それぞれ 2
色配色を提示する 8 秒間のうちに，思いついた言
葉を口頭にて回答をしてもらった．また，8 秒提示後のレスト時間は 8 秒に設定した．（予備実験では 5 秒で行ったが，回答の空欄が目立った．しかし，10 秒の場合は全体時間が長くなるので被験者の疲労を考慮し，本実験では 8 秒に設定した．）
提示順序は，順序効果に配慮し，ランダム提示と
した．	
 	
 
	
 

	
 8秒提示→8秒レスト→8秒提示→・・・	
 図1．回答方法	 	 (3) 分類方法	  自由回答にて得られた言葉を，品詞や表現対象に応じて印象語と連想語に分類した．分類は，形
容詞とオノマトペを印象語とし，名詞を連想語としたが，名詞であっても色そのものを回答したケースについては集計から除外した．これらの判別と集計は，実験者本人が実施した．	
 によって，実験結果の信頼性を向上させることが必要であろう．また，回答の個人差（パーソナリ
ティによる差）が大きかったことは集計に反映されていないので，印象語を回答しやすい，あるいは連想を回答しやすいなどの個人差の影響についても，今後考慮すべきかもしれない．	
 ６．今後の展望	 	
  本研究では，	
 2色配色において印象語と連想語
どちらが多く，あるいは先に想起されるのか分析
にした．	
 	
 
従来の配色支援システムは1つ色彩を選択すると，選択した色の補色と隣接色を計算して，色を推薦するようにプログラムされており，色彩調和に配慮したシステムとなっていたが，本研究を配色支援システムに反映させることで，連想も配慮した配色支援システムの提案が可能であると考えられる．	
 今後の展望として，以下のようなアプローチが考えられる．	
 (1)	
 ファッションについての配色は主に 3 色以上とされていることから，2 色配色のみでなく 3 色
配色などさまざまな組み合わせを考えより実践
的な配色環境に近づける．	
 	 (2)今回の実験では2色配色の提示方法が上下であったが，左右や斜めなど他の配置が印象語や連想語の想起に及ぼす影響を調べる．	
 
	
 
参考文献	
 
1)	
 大山,宮田:	
 単色の感情効果の予測式の提案,
第44回全国大会発表論文集,日本色彩学会誌
37(3),	
 298-299,	
 2013-05-01	
 2)牧野,高橋:オノマトペによる色彩印象３色配
色における連想色の検討,日本色彩学会
誌,50-51,2012-0501	
 3)欅田,永井,田浦:連想プロセスとしてデザイン
創造の試行	
 ５．結果と考察	 	  分散分析を用いた解析の結果，配色ごとに回答された連想語の合計数は，印象語の合計数よりも有意に多い事が明らかになった（p<.05）．	
 	
  また，連想語を先に回答したケースと印象語を先に回答したケースの比較においても，連想語を先に回答するケースの方が有意に多い事が明らかになった（p<.05）．	
 	
  一方，配色の違いによる回答数には，有意差が得られなかった．	
 今後，被験者サンプルや色彩の数を増やすこと
Supplement 145ࢻ࣮࣒ᆺ↷᫂࡜ࢹࢪࢱ࣓ࣝ࢝ࣛࢆ⏝࠸ࡓ㣗ရⰍ᝟ሗࡢゎᯒ
Analyzing Food Color Using Digital Camera and Photo-dome
Imaging System㧗ᒣ ṇᏹ
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Masahiro Takayama
Hiroyuki Iyota
Hideki Sakai
Yuji Nakamori኱㜰ᕷ❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔 Osaka City University኱㜰ᕷ❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔 Osaka City University኱㜰ᕷ❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔 Osaka City University኱㜰ᕷ❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔 Osaka City University

Keywords: ࣇ࢛ࢺࢻ࣮࣒㸪Ⰽᙬィ㸪ศග Ⰽィ㸪⵨ࡋㄪ⌮㸪Ⰽศᕸ
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Supplement 146ᙳ⠊ᅖࡢᕥୖ࡟Ⰽ⿵ṇ⏝ࡢ 24 ⰍⰍ⚊(X-Rite ♫㸪⦪ 63ᶓ 107 mm)ࢆ㸪ᑐ㇟≀ࢆྑୗ࡟⨨࠸࡚᧜ᙳࡋ㸪ᑐ㇟≀࡜Ⰽ⚊ࡢ⏬ീࢆྠ᫬࡟グ㘓ࡍࡿ㸬3)⏬ീฎ⌮ グ㘓ࡉࢀࡓᑐ㇟≀ࡢ⏬ീࢹ࣮ࢱ࡟ᑐࡋ࡚㸪ࡲࡎ㸪࣍࣡࢖ࢺࣂࣛࣥࢫࢩ࣮ࢺࢆ᧜ᙳࡋࡓ⏬ീࢆ౑ࡗ࡚ࢩ࢙࣮ࢹ࢕ࣥࢢ⿵ṇࢆ⾜࠺㸬ࢩ࢙࣮ࢹ࢕ࣥࢢ⿵
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3
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5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

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1.4
0.8
1.6
0.3
0.2
0.1
0.8
0.3
0.1
0.3
1.2
0.8
1.9
1.6
0.4
0.1
0.2
0.3
0.4
0.0
0.1
0.4
1.4
0.5

Δa *
2.8
0.8
1.1
0.6
1.4
0.9
1.4
0.9
0.8
0.2
1.5
2.1
3.3
2.3
0.7
0.4
2.0
0.1
0.2
0.2
0.1
0.2
0.1
0.3

Δb *
0.2
0.6
1.6
2.7
0.2
0.3
0.6
0.3
1.6
2.7
0.8
1.5
2.6
1.2
0.1
0.5
1.8
0.1
0.3
0.1
0.5
0.4
1.3
0.6

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1.3
2.5
2.8
1.4
0.9
1.7
1.0
1.8
2.7
2.0
2.7
4.6
3.0
0.8
0.6
2.7
0.3
0.5
0.2
0.6
0.6
1.9
0.8
1.7

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Supplement 148

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CH : High Humidity

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4000
2000
0

0

10

20

30

40

L*

50

60

70

80

60

70

80

60

70

80

Number of Pixcels N(a) CH㸦㧗‵ᗘ㸧
8000

CN : Normal Humidity

6000
4000

2000
0

0

10

20

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40

L*

50

Number of Pixcels N(b) CN㸦㏻ᖖ‵ᗘ㸧8000ⰍᖹᆒⰍᕪ 1.7 ࡜ᕷ㈍ࡢ Ⰽᶵჾ࡜ẚ㍑ࡋ࡚ࡶ㐯Ⰽࡢ࡞࠸⤖ᯝࡀ☜ㄆ࡛ࡁ㸪ရ㉁⟶⌮ࡢୖ࡛ࡣ༑ศ࡞ ᐃ⢭ᗘ࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡀ☜ㄆ࡛ࡁࡓ㸬ࡲࡓ㸪3 ✀㢮ࡢ᮲௳࡛ຍ⇕ࡋࡓࡼࡶࡂ㤝㢌⾲㠃ࡢⰍศᕸࡢ
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454-461(1999)2) ఀ⯅⏣௚: ࢔ࢡࣜࣝࢻ࣮࣒࡜ࢹࢪࢱ࣓ࣝ࢝ࣛ
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఍ㄅ㸪Vol. 39㸪No. 5㸪113-116(2015)3) x-rite ♫࣮࣒࣮࣍࣌ࢪ㸪
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5) ㈈ᅋἲே᪥ᮏⰍᙬ◊✲ᡤ⦅㸪ࠕⰍᙬ⟶⌮ࡢᇶ♏ࠖ㸪᪥ᮏつ᱁༠఍ฟ∧ (1993)6) ᒣ⏣Ặ௚: ࢫࢳ࣮࣒ࢥࣥ࣋ࢡࢩ࣮ࣙࣥ࢜ࣈࣥ
ࡢຍ⇕≉ᛶ㸪᪥ᮏᐙᨻᏛ఍ㄅ㸪Vol. 53㸪No. 4㸪
331-337(2002)
7) Iyota, H. et al.: Color measurement
methodsforoptimizationofoven
operation(baking of sliced bread withsuperheated steam and hot air), Food
Science and Technology Research, 19(6),939-947(2013)

CL : Low Humidity

6000
4000
2000

0

0

10

20

30

40

L*

50

(c) CL㸦ప‵ᗘ㸧
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Supplement 149

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Nana Moriyama
Masaya Akita
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Meijo University
Meijo University㸰㸬ホ౯᪉ἲ
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color preference, Association Internationale de laCouleur 2015 TOKYO, pp.735-739 (2015)㸬
2) ᳃ᒣ࡞࡞, ௚㸸〇ရ࡟ᮃࡲࢀࡿឤᛶရ㉁ࡢ᪥ࢱ
࢖ ẚ ㍑ , ᪥ ᮏ Ⰽ ᙬ Ꮫ ఍ ㄅ 39(5) supplement,
pp.142-143 (2015).
3) ㉥἟ᩄ᫓, ᐑᕝᾈ୍㸸᪂∧ࢫ࢖ࣞࣥ࡜ࣁࢫࡢୡ
⏺㹼Ỉ㎶ࡢࣇ࣮࣮ࣛ࣡࢞ࢹࢽࣥࢢ㹼, ࢚࣒ࣆ࣮ࢪ
࢙࣮ (2010)ᅗ 4 beautiful ࢆ୰ᚰ࡜ࡋࡓ࢖࣓࣮ࢪᵓ㐀Supplement 151ᅗ 5 ᅉᏊ㈇Ⲵ㔞ᩓᕸᅗࣜ࢔ࣝ࡞㌴ᐊෆ✵㛫ࡢぢ࠼ࢆ෌⌧ࡍࡿ D-up viewer ࡢ㛤Ⓨ࡜ᐃ̿ෆ⿦㒊ရࡢ᫂ᗘ࡟ࡼࡿᙳ㡪̿Ⰽࡢぢ࠼ࡢኚ໬ࡢ

Development of D-up viewer for correct color perception―Effect of lightness on car interior parts―ᑿᒣ┿୍
Shinichi Oyamaୖཎభኴ
Yuta Ueharaᕝ⃈ᮍ᮶Ꮚ Mikiko Kawasumi
Chanprapha Phuangsuwan
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Rajamangala University of Technology Thanyaburi, Thailand

Keywords: Ⰽᜏᖖᛶ㸪D-up viewer㸪ᐊෆ✵㛫㸪⮬ື㌴ෆ⿦㸪࣮࣐࢝ࣛࢵࢳࣥࢢ㸬 ࡣࡌࡵ࡟
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Supplement 152㸫40%㸱㸬ᐇ㦂⤖ᯝᅗ 4㹼6 ࡟ ᐃ⤖ᯝࢆ♧ࡍ㸬ᶓ㍈ࡣ Photoshop࡛ኚ໬ࡉࡏࡓࢲࢵࢩ࣮ࣗ࣎ࢻࡢ᫂ᗘ㸪⦪㍈ࡣ࣮࣐࢝ࣛࢵࢳࣥࢢἲ࡛ ᐃࡋࡓ Hue㸪Value㸪Chroma࡛㸪࠸ࡎࢀࡶ⿕㦂⪅ 3 ྡࡢᖹᆒࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡲࡓ D-up viewer ↓ࡋࡢ⤖ᯝࢆ‫ۑ‬㸪᭷ࡾࡢ⤖ᯝࢆ‫ە‬࡛♧ࡍ㸬ࡲࡎ㸪Hue ࡣ 7.5YR㹼2.5Y ࡢ㛫ࡢ್ࢆ࡜ࡾ㸦ᅗ
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pp.134-142(2005)
2)Chanprapha Phuangsuwan㸪et al: Color Constancy
Demonstrated in a Photographic Picture by Means of a
D-up Viewer, OPTICAL REVIEW 㸪 Vol.20 㸪 No.1 㸪
pp.74-81 (2013).
3) ᑿᒣ┿୍㸪௚: ᐊෆ✵㛫࡟࠾ࡅࡿⰍࡢぢ࠼ࢆ෌⌧ࡍࡿ
D-up viewer ࡢసᡂ࡜ホ౯, ᪥ᮏⰍᙬᏛ఍ㄅ㸪➨39ᕳ㸪➨
5ྕ㸪pp.99-100 (2015)ᅗ 4 Hue ࡢᐃ⤖ᯝᅗ 5 Value ࡢᐃ⤖ᯝᅗ 6 Chroma ࡢSupplement 153ᐃ⤖ᯝ

INDOOR ILLINAN E LE EL PROPER OR ELDERLPEOPLE TO SEE SIGNS RO O TDOOR
Chakkapan Pamano
Mitsuo Ikeda
Chanprapha Phuangsuwan

Faculty of Mass Communication Tech., Ra amagala Univ.
of Tech. Thanyaburi, Thailand
Color Research Center, Ra amagala Univ. of Tech.
Thanyaburi, Thailand
Color Research Center, Ra amagala Univ. of Tech.
Thanyaburi, Thailand

Keywords:

lderly people, Cataract eyes, Cataract
experiencing goggles, uality of lifeL, uilding
lighting, Recognition of signs.

Introduction
People get cataract in their eyes when aged.
The most serious impediment from the cataract isthe light entering the eyes from environment
scatters into the eyes and covers all over the
retina causing scene foggy. It also desaturates
colors1), and blurs the retinal image2). Whenelderlies look at a dimly illuminated indoor from avery bright outdoor the indoor appears only a dark
space and they cannot recogni e ob ects in thespace, while young people have no suchinconvenience because of no scattering light intheir eyes. ne way to solve this problem is toincrease the illuminance in the indoor space. The
present paper investigates how much illuminanceshould be increased for elderlies compared toyoung people by simulating the cataract withcataract experiencing goggles3).

lamps of 20 W and the daylight type. Two of them,Ft were ad ustable for their intensity by a knob
operated by the sub ect. A test stimulus T wasplaced against the back wall of the sub ect roomand the sub ect observed it through an openingof which width was 50 cm. The vertical plane
illuminance was measured at the test stimulus
every time when the sub ect set. Figure 2 is aphotograph to show the environment lighting at
1054 lx and a test stimulus in the test room
through the window.

Fig. 1 xperimental room.

MethodTwo-rooms
techni ue
wasemployedcomposing of a sub ect and test room as shownin Fig. 1. The sub ect room was 4 m long, 3 mwide, and 2 m high, and the test room 1.8 m long.
At the separating wall 17 fluorescent lamps FL of
40 W each and the daylight type were attachedfacing a sub ect to simulate the environment light.
The vertical plane illuminance at the sub ect eyes
were variable from 0 to a little over 1,000 lx when
the sub ect sat at the distance 3.3 m from theseparating wall. Five illuminance levels were
investigated, 0, 259, 528, 789, and 1054 lx. The
inside of a building was simulated by the testroom, which was illuminated by 12 fluorescentFig. 2 The environment light in the front wall of
the sub ect room.

Supplement 154

Five sub ects participated in the experiment, fouryoung Thai and one elderly Japanese whose eyes
were installed with intraocular lenses after
operation for the cataract.
Results and Discussion
Results of the sub ect CP and MI are shownin Fig. 4 for the test stimuli of six dishes. The
illuminance of the sub ect room is taken along theabscissa in lx and that of the test room along the
3

1600

CP

1400
Illuminance in test room (lx)The sub ect task was to ad ust the illuminanceof the test room by a knob at the level when he she
could understand the contents of the stimulus
easily for the decision whether he she visits thebuilding when he she happened to pass by thebuilding. This was not a threshold for readability ofthe stimulus and rather a vague criterion. We
wanted to simulate real situation of elderly people
on streets in town. The ad ustment was done withnaked eyes and with cataract experiencing
goggles for five times at different experimental
sessions.
Ten test stimuli were prepared composing of
two types of pattern 4 posters and 6 dishes.
xamples of a poster and a dish are shown in Fig.
3. The poster was to invite people to a seminar
held in the building and the dish was a Thai foodsomtum that was available in a restaurant in thebuilding. The goggles had ha e value of 18% thatshows the degree of scattering light and thephotopic luminous transmittance 63%. The
goggles simulate the cataract eyes that ust startto cause inconvenience in daily life.

1200
1000
800
600
400
200
0

0

1600

P5N
P6N
P7N
P8N

1400
Illuminance in test room (lx)

200

1200

400

600
P5
P6
P7
P8

800

1000

MI

1000
800
600
400
200
0

0

200
400
600
800 1000
Illuminance in sub ect room (lx)Fig. 4 Results of sub ect CP and MI.

Fig. 3 Stimuli, a poster (top) and a dishsomtum (bellow).

ordinate. Six curves at low position were obtainedwith naked eyes and those at high with goggles.
The curves of both groups increased forhigher illuminance of the sub ect room showing
more illuminance was needed to recogni e test

Supplement 155

Illuminance in test room (lx)

1000
800
600

N)

goggles to the illuminance with naked eyes wascalculated for each test stimulus and the averageof the ratio was calculated for all the five sub ects.
The result is shown in Fig. 6. Short vertical bars at
each data point indicate the standard deviation
among five sub ects. Although the individual
variance is not small the ratios remained relatively
constant for the illuminance level of the sub ect
room by having the average 6.5.

Ratio of illuminance (stimuli in the test room. It is clear that more
illuminance was needed with goggles. We noticein the MI s results that there are two curves thatlocate low in both naked and goggles. The twodishes were somtum and spaghetti , which theJapanese sub ect knew uite well and was easy
for him to identify. ther 4 dishes were not familiar
to him and higher illuminance was needed to
identify the dishes. The Thai sub ect CP did notshow such peculiarity about the dishes. Threeother Thai sub ects showed similar results with the
sub ect CP though showing different illuminance inthe test room. Average was taken for four Thai
sub ects and is shown in Fig. 5. otted curves

10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

200

400

600

800

1000

Illuminance in sub ect room (lx)400Fig. 6 The ratio of illuminance (5 sub ects.

200
0

0

0

200 400 600 800 1000 1200
Illuminance in sub ect room (lx)were from eyes without goggles. Four solid curves

Fig. 5 Average of four Thai sub ects.
locating in the middle were for posters withgoggles and it was easier to recogni e them thandishes. Four dotted curves without goggles also
showed low illuminance in the test room. For theuppermost curve the standard deviations amongfour sub ects are shown by short vertical bars.
Large S s indicate large variance of individuals in
ad usting the illuminance of the test room. The
vague criterion given to sub ects for thead ustment might have caused the variance.
In order to know how much illuminanceshould be increased with goggles compared withnaked eyes the ratio of the illuminance withN) from

We can conclude that the illuminance in thebuilding should be elevated about 6.5 times fromthe level designed for young people in order thatelderly people also can recogni e posters or
pictures similarly to young people to assure their
L
References
1) M. Ikeda and T. bama: esaturation of color
by environment light in cataract eyes, Col. Res.
Appl. 33 (2008)142-147.
2) . Waleetorncheepsawat, P. Pungrassame, T.
bama, and M. Ikeda, Jr. Col. Sci. Assoc. Jpn
38 (2014) 182-183.
3) T. bama, H. Uo ato, H. Terauchi, and M.
Matsuoka: A ualitative determination of senile
cataract experience filters, Jr. Col. Sci. Assoc.
Jpn 28 (2004) 245-252. in Japanese .

Supplement 156

WHITENESS (W) AND LIGHTNESS (L*) RELATIONSHIP
Chanprapha Phuangsuwan
Syomporn Saingsamphun
Mitsuo Ikeda

Color Research Center, Ra amagala Univ. of Tech.
Thanyaburi, Thailand
Faculty of Mass Communication Tech., Ra amagala Univ.
of Tech. Thanyaburi, Thailand
Color Research Center, Ra amagala Univ. of Tech.
Thanyaburi, Thailand

Keywords:

lementary Color Naming, Whiteness,
Lightness constancy, Photograph, Printsauantified relation in the natural color system

NCS developed in Sweden but the data were

Introduction
It is useful if we can print photographs thatbased on uropean sub ects. Phuangsuwan et alshow the same color appearance as for the realThai sub ects but only 5 sub ects3). In this reportscene under the normal observing situation. The

the relation was again obtained by 15 Thai

modification for a photograph was carried out for

sub ects and under a controlled lighting.

the lightness constancy and the result was
satisfactory to some extent1, 2). Figure 1 shows theflow chart for the modification. The right-hand flow
shows the determination of the amount ofwhiteness and blackness for a real space by thereported an e uation to relate W to L* based on

MethodSixteen achromatic patches covering themetric lightness L* from 21 to 93 with steps ofabout 5 were prepared. A sub ect was presented
with one of them at a time through a s uare maskof 3 x 3 cm2 at distance of about 65 cm giving
2.6 x 2.6 arc of visual angle under fluorescentlamps of the daylight type of which chromaticity
point on the CI xy diagram is shown by an open
triangle in Fig. 2. The open s uare is for 65
which was used by Swedish group in developing
NCS. An open circle shows the CI A light source.
The solid curve shows the
0.5

Fig. 1 Flow chart for lightness modification

0.4
yin photograph.
elementary color naming method. The left-handside flow shows a photograph modification

0.3
0.2

process. Pp is a photograph of a real scene andthis will be modified to reproduce the whiteness W
in a photograph Pw. Pp is specified by the

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

x

Fig. 2 Color illumination in the sub ect room.

lightness L* and it is necessary to relate W to L* toblack body locus. The mask for the test patch was

get a photograph that gives the same impression

made of a gray paper of L*=55 and theof lightness appearance for the real scene. It ismeasurement

important to derive the W and L* relation. We haveilluminated at 900 lx at the patches. Fifteen Thai

Supplement 157

was carried

out

in

a

room

100

they were asked toudge the amounts of90

whiteness and blackness for each patch in80

percentage, which were presented in a random
order. Five such sessions were repeated indifferent sessions. Three sub ects were welltrained for this kind of experiment but others wereWhiteness (W%)

and two Japanese participated as sub ect and

70
60
50
40
30
20

na ve and participated to this kind of experiment
for the first time.

SS

10

xcept the three sub ects they0

were all undergraduate students of the university.
Figure 3 shows the atmosphere of experimenting.

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

100

Left person is a sub ect and the right person an

90

CP

80
Whiteness (W%)

experimenter ust changing the test patch.

70
60
50
40
30
20
10
0

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Lightness L*

Fig. 4 Result of sub ect SS and CP.

3

Results and Discussion
Results of two sub ects SS and CP are shownin Fig. 4, where the lightness L* of test patches istaken along the abscissa and the amount ofwhiteness along the ordinate in percentage. Shortvertical bars indicate standard deviation of five
repetitions. The sub ect SS was a na ve sub ect
while the sub ect CP well trained forpsychophysical experiment. The former sub ect
showed smaller standard deviation and theexperience did not reflect to the variance of
udgment. Figure 5 is the mean of 15 Thai sub ects
with standard deviation among sub ects. The
individual variance is not large.
In Fig. 6 other two previous results are plotted
together with the present result the present result
by open circles, the previous results by
Phuangsuwan et al.3) by open s uares, and NCS
by open triangles4). It is seen that the present
result locates upper than other two results
indicating more white udgment for each patch.

The previous results were obtained in a room
illuminated by fluorescent lamps of the daylighttype but the illuminance was not well controlled.
The NSC data were obtained under the CI
65.
The present data were obtained at a constantilluminance.
100
90
80
Whiteness (W%)

Fig. 3 The atmosphere of experimenting.

Supplement 158

70
60
50
40
30
20
10
0

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Lightness (L*)

Fig. 5 Mean of fifteen sub ects.

Whiteness (W%)

100
90

Present

80

CP

70

and they are shown in Fig. 7 by a black solid line
for the present result, a red thin line for theprevious work3), and a green dotted line for NCS.
The NCS showed a shallower slope than other two.

NCS

60
50
40
30
20
10
0

0

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Lightness (L*)

Fig. 6 Present result, Ref 3, and NCS result
plotted together.
These difference of experimental condition might
have caused the difference in the results. In spiteof the difference in detail among three results they
can be all approximated by lines to show a simple

References
1) S. Mooklai, C. Phuangsuwan, and M. Ikeda:
Lightness constancy demonstrated in a real
space having various shadows, Jr. Col. Assoc.
Jpn 38 (2014) 178-179.
2) C. Phuangsuwan, M. Ikeda, and S. Mooklai:
Lightness modification for a photograph togive natural impression as for the real scene,
Jr. Col. Assoc. Jpn 38-3 (2014) 180-181
3) C. Phuangsuwan, M. Ikeda, and: S. Mooklai:
Photograph to demonstrate the lightness
constancy of a real scene, Proc. ACA2014
Taipei (2014) 264-267.
4) We acknowledge Prof. H. Shinoda at
Ritsumeikan University to provide us with the
NCS table to be used for Fig. 6.

100
Present

90

Whiteness (%)

80
NCS

70
60
50
40
30
20
10
0

0

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Lightness (L*)

Fig. 7 The regression line of three results.
relationship between L* and W. The regression
lines arePresent results

W = 1.394L* - 27.6,

Ref 3

W = 1.401L* - 31.9,

NCS

W = 1.278L* - 26.5,

Supplement 159	
 の におけるののConsideration of color harmony in the swallowtail butterfly
wings
	
 
	
 

	
  Erina Kakehashi
	  Keiko Kasamatsu

Tokyo Metropolitan University
Tokyo Metropolitan University

	
 
	
 

	
 
Keywords: アゲハチョウ，自然色彩，色彩調和．
．
に	 	  色彩を中 とした自然の カニの応用に関する研究としては，主に発色構造や色素構成の解明に関するものが く[1,2]，自然の配色自体にはあまり 目されていない．研究は少ないが，
自然の配色に 目した研究としては，足立らの植物に現れる色の調和感 に関する 能評価の報から，調和の傾向が示唆されている[3]．これらのことから，自然における色彩の調和及びその意
匠性に 目した．特に今日，における者
ニー の 様 に対応す く，
ンの表 を構成する要素である CMF（Color，Material，Finish）に 目が まっている．自然にみられる色彩を CMF の Color に応用することで，より感性価値の高いのが 能であると考え，まず自然の色彩から のような傾向がみられるかを調査することとした．
	  これまでの取り組みでは[4]，自然の生き物の中でも特に色彩がで，ンのモチーフとしても 用されているアゲハチョウの色彩に 目
し，51 のアゲハチョウの色彩傾向を調査した．
その結果， 二及び 分散 の 2 つの配色
パターンに分類された．二の配色傾向においてはの色彩調和論との 合が確認されたが，分散の配色傾向においてはの色彩調和論との 合は確認されなかった．分散の配色傾向における色彩調和は未解明の為，本研究では分散の配色パターンにおける色彩調和の傾向の調査を目的とした．

スカラーと対 明度の色との組み合に，中明度のアントカラーがった配色で構成されていることが かっている[4]（図 ）．
	
  本研究では，分散における配色の特徴から，2色のコントラストとそれを 和する中明度色のに 目し， 分散の配色 と コントラストの こらない 2 色と中明度色との組み合の配色 の調和の度合いを比較することとした．
	
  実験に し，分散の各 ルー の 表 として
アゲハ・ ル
タアゲハ・ ニモンアゲハを採用し，各 において，標準刺激・トーン対応刺激・非コントラスト刺激の 9 個を 示刺激として 成した．（図 ）	  標準刺激は，アゲハチョウの配色傾向の調査 [4]において 出した PCCS 値を用いて 成したカラー ーである．また，トーン対応刺激は，標準刺激の PCCS 値に近似したトーンの 表値を用
いて 成し，非コントラスト刺激は，標準刺激のースカラーの明度を，明度対 となっている色の明度と ぼ同一に えて 成したカラー ーである．なお，各刺激とも 横比は 3：1 で 成した．
	  各刺激における PCCS 値の対応表を表 に
載する．


8.5$$
7.5$$

2.5$$

	
 	
 

sf

6.5$$

5.5$$


4.5$$
3.5$$

．

$

lt


9.5$$

Bk

s


1.5$$
0.0$$ 1.0$$ 2.0$$ 3.0$$ 4.0$$ 5.0$$ 6.0$$ 7.0$$ 8.0$$ 9.0$$
!

(1)
刺激
	
  アゲハチョウの色彩傾向をもとに ルー ンを行った結果，分散からは 3 ルー が 出されており，その特徴として，低明度無彩色の ー

Supplement 160

図

	
 

の

	
 

ている の項目について，そうない：1 点
そう う：5 点のによる主観評価を行った．
	
 いで，各 の標準刺激・トーン対応刺激・非コントラスト刺激を同 にモニター に 示し，示したカラー ーについて
色同士が馴染でいる順に 順位をつけて さいという示を え，1 位 3 位までの順位 けを行った．
	
 行研究からは，色彩調和と きいの評価との相関が示唆されている[5,6]．また，色彩調和の評価にあたり，個人の色に対する みのをけたい場合は め 示を えたり，表現を えるがされている[3,7]．本研究では個人の色に対するみのを考 し，調和の度合いの評価に え，各色の関 性を表現する 色同士の馴染みの度合
い に対する配色の順位付けを みた．

 





        

	
 

．
図

	
 

刺激	
 

(1)
刺激の比較
	
 
調和している 項目における各刺激の値
は図 の通りである．この結果，標準刺激とトーン対応刺激 の評価得点においては， アゲハ・ル
タアゲハ・ ニモンアゲハともに 意差はみられなかった．また，トーン対応刺激と非コントラスト刺激 の評価得点においては， アゲ
ハ・ ル
タアゲハ・ ニモンアゲハともに意差がみられた．標準刺激と非コントラスト刺激の評価得点においては アゲハ・ ル
タア
ゲハ・ ニモンアゲハともに標準刺激の得点の方が高い結果となっており，このう
アゲハ・ル
タアゲハからは 意差が確認された．
	  ここから，非コントラスト刺激と比較して標準
刺激・トーン対応刺激の調和の評価得点は 意に高いことが 明した．

	
 
	
 
	
  各刺激の

	
 

	
 


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/;3913

	
 

	
 

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5"

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4"

	
 

3"


(2)
	
 
大学
ス
ン研究 に
する学生 10 （ 性 6 ， 性 4 ，24.8 13.2 ）を対象に，の 続きにより実験を実 した．
	  まず，1 刺激ずつモニター に 示し， 調和し

2"



1"
0"






	 Supplement 161

図	  各刺激の	 	 (2) 順位づけによる刺激の比較
	  色同士の馴染みの度合いの順位付けにおける各刺激の出現頻度は図４の通りである．1 位での出現頻度においては標準刺激が最も高く，非コン
トラスト刺激が最も低い結果となった．また，3位での出現頻度においては非コントラスト刺激が最も高く，標準刺激が最も低い結果となった．
なお，トーン対応刺激においては 1 位，2 位における出現頻度が比較的高い傾向にあった．
	  これらをまとめると，色同士の馴染みの度合いの順位について，標準刺激・トーン対応刺激と比較して非コントラスト刺激は低い傾向にあり，この結果は，前述の調和している項目を用いた主観評価実験の結果と一致する．

1
10"
8"
6"




4"
2"
0"


 

 



2
10"
8"
6"

討するにあたり，アゲハチョウの色彩において調和が未解明であった分散の配色パターンの調和
傾向を調査した．その結果，標準刺激及びトーン
対応刺激は，非コントラスト刺激と比較して調和の得点が高い傾向にあった．なお，各刺激の色同士の馴染みの度合いにおいても，同様の結果が得られた．非コントラスト刺激は分散の特徴である
コントラスト＋中明度の配色から，コントラストの要素を無くした配色で構成されており，本研究で採用したアゲハチョウの色彩を再現・模倣した
標準刺激・トーン対応刺激の調和の度合いが非コントラスト刺激より高いという結果は，分散の配色パターンの調和傾向を示唆していると考えられる．また，標準刺激及びトーン対応刺激の評価については類似性がみられたが，標準刺激の方に若干の優位がみられた．この 2 刺激は相互に近似した PCCS 値の配色で構成されている為，印象に著しい差異が表れなかったものと考えられる．自然の色彩は必ずしも一様ではなく，個体毎にその色には微小な差異がある．これまでの取り組みを通し，本研究で得られた結果は，こうした自然の色彩の誤差も含め，アゲハチョウの色彩における調和の傾向が示唆されたと考えられる．
	
  本研究では刺激を限定し，少人数の被調査者を対象に調査を行った為，今後は刺激数及び被調査者を増やした場合にも同様の傾向が確認出来るかを引き続き調査する必要があると考える．
	
 
参考文献	
 
1)




4"
2"

田畑洋（1998）生物にみる構造性発色 − 光が織りなす夢の繊維 − ：高分子，47（10），738-741．

2)

横浜康継（2008）海藻という植物（3）カラフルな色彩美の謎：海洋と生物，30（1），65-75．

0"


 

 

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：

3

32（2），85-93．

10"

4)

8"

梯絵利奈・笠松慶子（2015）アゲハチョウの翅における色構成に関する調査：日本色彩学会誌，39

6"



（5_SUPPLEMENT），25-26．



4"

5)

細野尚志・霜村美子（1958）カラーハーモニーの研究 − 3色配色の調査について − ：色彩研究，5（4），2"72-76．

0"


 

 

6)



大山正・宮田（伊藤）久美子（2012）2色配色の感情効果に及ぼす色相差・明度差・彩度差の効果：日本

図４	
  1〜3 位の各刺激の出現頻度	
 色彩学会誌，36（4），277-282．
7)

４．おわりに	 	  本研究では，自然の色彩の意匠への応用性を検

徳丸正孝・村中徳明・今西茂（2007）ファジィ推論による色彩調和の定量的評価：知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌），19（1），57-68．

Supplement 162

PCCS

iPad

RGB

2

A study of visual measurement of PCCS’s RGB value on iPad display 2
Tadayuki Wakata

Faculty of Human Sciences, Waseda
University
Faculty of Human Sciences, Waseda
University

Miho Saitos[、RGB 値、測色

表色系のる RGB 値の視感測色

ディスプレイ上におけ若田 齋藤;2015)におsの視感測色 、
上に RGB
値
る
の結果、
の値
る
上 の
の測色の
、本
の
の測色
測色の
に
る

)] 、[
(
)]、[
94(色
ab(彩
)]
の色
)]、[
ab(色
に
、1
2
の 、2
3
の の2
(表 1) 上 の sRGB 値
RGB 値、XYZ 値、L*a*b*値 のお色に
若田 齋藤(2015)
の
の 、
の
の
結果の L*a*b*値の
値お
のデ
の
に
RGB 値
(表 2)
に
、
値お
表2に
考

色
、
、
、
に
若田 齋藤(2015)
の の
7 の 学
21.7±0.95 、
2:5
5
の
、色彩
ス
の
測
ス
に
、HVC
ス 、3
ス
に
ス
の色
の 、
プ
に
測色
色
の
スに
に
け、
に
の
に
測色の
の
3
2015
6
2016
2
の
、
の
の感
け

に
RGB 値

値

sRGB 値る、
XYZ 値にに L*a*b*値にsRGB 値
L*a*b*値 のに、のデに
L*a*b*値に、L*値、a*値、b*値
の
値
の結果
に、色
る
L*a*b*値

色
E に
、
に
る
v,b,s,dpの 彩 色に値る、dk、dkg、 彩色
に
値
色 に
色
、
、彩
に
る 、1
-2
彩 色お
dkg
色
に
に
彩
に
色
に 彩 色おdkg、色 のに
20V、 22P の
る
、彩
に
色
、
値
る色
、 彩 色、p、
ltg
に色
、
る
る色
る
に
、
に
値 7
9
の
、
に
v
の
v14:v16の色にの結果、iPad 上 の PCCS
の
sRGB
、
の色
、 に 彩 色、dkg
iPad 上の色の色
る のるSupplement 163

表 . 色
v2
v4
v6
v8
v10
v12
v
v14
v16
v18
v20
v22
v24
b2
b4
b6
b8
b10
b12
b
b14
b16
b18
b20
b22
b24
s2
s4
s6
s8
s10
s12
s
s14
s16
s18
s20
s22
s24
dp2
dp4
dp6
dp8
dp10
dp12
dp
dp14
dp16
dp18
dp20
dp22
dp24
lt2
lt4
lt6
lt8
lt10
lt12
lt
lt14
lt16
lt18
lt20
lt22
lt24
sf2
sf4
sf6
sf8
sf10
sf12
sf
sf14
sf16
sf18
sf20
sf22
sf24

Δ Eab
1st:2nd 2nd:3rd
6.23
3.08
7.09
3.31
3.67
3.43
5.63
3.58
1.63
1.19
2.09
6.28
0.73
9.09
3.13
1.69
7.56
4.50
1.55
5.00
0.78
3.78
6.83 10.61
4.21
5.14
4.86
7.17
3.41
3.52
2.46
2.75
4.96
2.94
4.69
4.80
2.89
5.51
2.33
4.68
6.69
3.82
2.43
4.89
7.87
7.82
4.57
2.75
7.96
2.73
5.18
3.39
6.11
5.35
4.20
2.68
4.29
0.43
4.17
1.18
1.41
2.09
5.77
3.28
7.65
4.01
9.88
7.08
3.62
2.27
0.70
1.63
6.87
2.62
2.23
4.80
5.05
3.85
3.37
2.42
1.34
3.92
5.16
3.45
2.03
1.39
2.51
3.08
8.94
1.79
1.20 11.50
4.62
2.22
4.79
4.48
3.53
2.30
2.33
2.10
3.54
1.91
2.03
4.82
3.29
2.22
3.06
1.31
3.59
3.49
5.60
5.43
1.69
3.14
2.81
5.44
3.65
2.53
2.51
2.57
5.72
4.11
4.20
3.18
2.48
3.62
4.29
5.03
4.86
3.07
5.82
1.53
1.99
4.29
3.66
3.19
4.03
2.04
1.39
1.85
1.30
2.34
0.97
1.93

[

(色

94
*

)] 、[
*

(
*

Δ C ab
Δ H abΔL
1st:2nd 2nd:3rd 1st:2nd 2nd:3rd 1st:2nd 2nd:3rd
1.13 0.30
3.76
2.32
4.84 2.01
0.05 1.33
3.84
2.91
5.96 0.82
2.97 0.58
2.03
3.36
0.75 0.30
2.13 2.08
0.36
1.62
5.20 2.42
0.13 1.12
0.49
0.18
1.55 0.37
0.12 1.39
2.08
5.61
0.13 2.44
0.17 6.44
0.51
6.08
0.49 2.03
0.53 0.84
1.16
0.59
2.85 1.34
0.73 0.70
5.34
3.43
5.30 2.82
1.06 2.16
0.82
4.44
0.78 0.81
0.17 2.25
0.23
2.80
0.72 1.19
0.14 2.64
5.22
9.90
4.40 2.74
2.20 0.54
3.15
5.00
1.71 1.04
0.93 1.09
4.64
4.86
1.11 5.16
1.29 1.58
1.59
3.14
2.73 0.12
0.72 0.17
2.16
2.58
0.92 0.94
3.31 2.54
2.35
1.46
2.85 0.26
0.73 2.86
4.39
3.86
1.48 0.10
2.86 3.88
0.39
3.63
0.12 1.45
1.90 1.75
0.34
0.12
1.32 4.34
2.90 1.86
3.73
3.24
4.74 0.83
0.14 2.62
1.93
3.69
1.48 1.86
4.70 5.85
6.09
4.89
1.66 1.73
2.01 1.69
2.31
1.34
3.39 1.70
0.33 0.48
7.52
2.25
2.59 1.48
1.11 1.09
2.29
2.75
4.52 1.65
3.47 0.82
1.72
5.23
4.73 0.76
1.40 0.28
3.95
2.61
0.26 0.55
2.25 0.23
3.42
0.05
1.28 0.36
3.07 0.50
0.27
1.06
2.80 0.03
1.20 1.53
0.58
1.25
0.49 0.66
0.89 2.73
1.09
0.53
5.60 1.74
0.72 1.14
5.83
3.46
4.90 1.68
2.60 0.53
9.33
7.02
1.93 0.70
1.94 0.19
2.96
2.16
0.79 0.69
0.28 1.47
0.46
0.69
0.45 0.05
1.80 0.97
5.47
0.03
3.75 2.44
0.30 1.78
2.20
3.01
0.21 3.29
2.54 0.74
4.35
3.52
0.36 1.36
3.31 0.03
0.46
1.07
0.47 2.18
0.52 3.45
1.20
1.54
0.32 1.04
0.16 1.51
3.60
2.27
3.69 2.13
0.78 0.91
0.32
0.73
1.85 0.75
0.67 0.91
0.13
0.68
2.41 2.87
1.16 0.47
6.76
0.38
5.73 1.69
0.94 0.96
0.75 10.88
0.03 3.62
0.29 2.06
4.49
0.44
1.06 0.72
1.92 4.05
3.47
1.01
2.69 1.63
0.38 0.29
1.78
2.14
3.02 0.77
0.98 1.70
2.00
1.22
0.70 0.13
0.88 1.66
2.66
0.94
2.16 0.13
0.66 2.36
1.78
4.20
0.73 0.01
1.96 1.45
1.84
1.36
1.90 0.99
1.62 0.44
1.95
1.15
1.71 0.46
3.19 1.90
0.27
2.92
1.62 0.27
2.53 1.23
4.96
3.52
0.54 3.94
1.29 0.29
0.74
1.75
0.81 2.60
2.51 5.31
0.97
1.13
0.81 0.22
0.30 0.35
3.57
0.83
0.68 2.36
0.59 1.47
1.58
2.07
1.85 0.38
3.42 0.72
3.94
3.86
2.34 1.20
1.51 0.74
3.92
3.09
0.19 0.06
0.47 0.17
1.45
3.62
1.95 0.07
3.07 1.15
0.25
4.78
2.99 1.09
4.32 1.44
1.72
2.17
1.42 1.62
2.71 1.31
4.83
0.56
1.80 0.54
1.09 1.34
1.53
3.92
0.64 1.13
0.49 3.17
1.91
0.00
3.08 0.36
2.04 0.69
2.62
1.76
2.28 0.78
1.06 0.06
0.88
1.75
0.11 0.57
0.56 2.29
0.95
0.38
0.70 0.29
0.34 0.65
0.70
1.78
0.58 0.36

)]、[

ab

(彩

Δ Eab
1st:2nd 2nd:3rd
d2
1.71
3.34
d4
5.21
2.90
d6
2.65
1.27
d8
6.06
0.98
d10
3.46
3.98
d12
3.92
3.57
d
d14
2.86
0.96
d16
3.09
1.60
d18
3.26
4.09
d20
5.92
6.38
d22
2.67
4.14
d24
4.48
4.51
dk2
1.53
3.33
dk4
0.63
2.96
dk6
3.60
3.21
dk8
1.93
3.42
dk10
8.06
6.06
dk12
5.20
5.26
dk
dk14
4.23
4.86
dk16
1.81
1.22
dk18
1.09
4.87
dk20
1.36
3.06
dk22
2.45
3.36
dk24
1.53
1.56
p2
1.85
2.39
p4
2.96
1.68
p6
3.23
1.36
p8
1.49
2.53
p10
2.92
5.09
p12
3.48
2.38
p
p14
2.77
0.74
p16
3.97
1.03
p18
4.81
1.38
p20
2.44
4.36
p22
1.44
1.89
p24
2.60
2.84
ltg2
3.65
1.18
ltg4
3.58
3.28
ltg6
1.56
3.42
ltg8
5.91
0.96
ltg10
2.15
1.87
ltg12
1.60
2.13
ltg
ltg14
1.60
2.18
ltg16
4.59
3.05
ltg18
3.80
2.18
ltg20
3.67
1.74
ltg22
2.16
1.54
ltg24
4.67
3.23
g2
2.22
1.51
g4
3.11
4.42
g6
2.92
3.28
g8
4.20
3.90
g10
4.44
3.11
g12
3.25
1.33
g
g14
5.23
2.12
g16
4.97
4.81
g18
2.68
2.23
g20
1.75
1.27
g22
2.05
1.24
g24
2.49
1.95
dkg2
3.50
8.15
dkg4
2.98
1.85
dkg6
5.97
2.29
dkg8
5.83
2.16
dkg10 2.61
2.40
dkg12 4.76
6.39
dkg
dkg14 1.32
4.20
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5.96
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1.52
dkg20 7.78
7.92
dkg22 4.75
2.16
dkg24 6.39
5.43
1.72
Gy9.5 6.48
Gy8.5 0.54
2.21
1.05
Gy7.5 0.68
3.68
Gy6.5 2.91
1.90
Gy5.5 0.92
Gy4.5 1.93
2.59
1.73
Gy3.5 2.89
5.12
Gy2.5 6.11
1.58
Gy1.5 5.02

Supplement 164

)]、[

(色

ab

*

)]

Δ C ab
Δ H*abΔL
1st:2nd 2nd:3rd 1st:2nd 2nd:3rd 1st:2nd 2nd:3rd
0.66 0.93
0.01
2.54
1.57 1.96
0.91 2.78
5.04
0.68
0.99 0.49
1.64 0.40
1.22
0.32
1.69 1.16
0.99 0.01
5.81
0.51
1.41 0.84
2.88 2.60
1.15
2.78
1.53 1.16
0.87 1.13
3.82
3.33
0.13 0.62
0.09 0.96
1.95
0.02
2.09 0.06
0.68 1.08
1.57
0.42
2.57 1.10
2.38 2.87
2.05
1.85
0.86 2.24
5.91 6.26
0.02
1.16
0.34 0.39
2.07 3.06
1.68
2.53
0.10 1.18
2.78 2.87
3.37
3.38
0.98 0.82
0.29 0.47
1.39
1.75
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2.91
0.03 0.35
1.78 0.80
2.40
2.65
2.01 1.63
1.70 3.23
0.54
0.53
0.75 1.01
6.25 3.21
5.09
5.02
0.23 1.14
5.12 3.51
0.18
3.89
0.89 0.48
3.78 3.07
1.65
3.10
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1.40 0.36
0.02
1.16
1.15 0.02
0.80 2.76
0.62
0.25
0.42 4.01
0.66 0.87
0.40
1.18
1.12 2.69
0.66 3.15
1.01
1.16
2.14 0.13
1.42 0.97
0.07
0.70
0.55 1.01
1.09 1.39
1.39
1.94
0.55 0.17
2.71 1.51
0.27
0.13
1.15 0.71
2.22 0.87
2.27
1.04
0.57 0.08
1.41 2.02
0.23
1.51
0.44 0.14
1.58 0.63
2.09
5.02
1.29 0.57
1.76 1.02
2.99
1.90
0.26 1.00
0.09 0.01
2.57
0.27
1.03 0.69
3.51 0.04
1.64
0.22
0.84 1.00
4.79 1.18
0.33
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1.46
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2.98 0.69
2.08
0.93
0.35 0.25
2.19 2.93
2.83
1.37
0.26 0.56
0.22 2.76
1.53
2.00
0.24 0.22
4.97 0.73
3.21
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1.17
1.76
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0.18
1.11
0.07 0.06
1.30 1.86
0.91
1.10
0.22 0.29
4.47 1.30
0.25
2.10
1.03 1.79
3.50 2.03
1.01
0.69
1.09 0.41
1.78 0.72
3.13
0.81
0.68 1.36
2.12 0.14
0.25
1.47
0.33 0.45
3.58 1.48
2.61
0.26
1.48 2.86
0.55 0.69
1.80
1.25
1.18 0.51
1.70 4.38
2.52
0.04
0.67 0.53
0.51 2.80
2.87
1.66
0.19 0.46
2.55 2.03
2.89
3.07
1.68 1.31
3.22 2.58
3.04
1.74
0.19 0.04
1.44 0.36
2.82
0.09
0.76 1.28
5.14 1.63
0.84
0.43
0.51 1.29
3.14 3.31
3.20
3.22
2.14 1.34
1.91 2.22
1.83
0.22
0.45 0.02
1.11 1.17
1.20
0.50
0.62 0.07
1.19 0.49
1.54
1.13
0.65 0.07
2.39 0.13
0.69
0.08
0.13 1.95
2.36 0.40
1.32
5.05
2.22 6.38
2.76 0.05
0.75
0.63
0.85 1.74
2.47 0.64
5.10
1.61
1.88 1.51
2.42 0.86
5.25
1.29
0.77 1.50
2.35 0.57
0.84
2.33
0.76 0.02
0.95 0.63
2.54
6.11
3.91 1.77
0.17 2.27
1.30
3.22
0.06 1.46
3.28 3.02
4.73
4.28
2.53 2.84
1.86 0.12
3.21
0.56
5.45 1.41
7.20 4.77
2.91
6.19
0.39 1.25
2.29 0.30
2.14
1.85
3.57 1.09
5.15 4.34
3.49
0.48
1.46 3.24
1.12 0.17
6.24
1.51
1.34 0.79
0.17 2.11
0.43
0.11
0.28 0.64
0.65 0.18
0.16
0.94
0.09 0.45
1.67 3.56
2.32
0.63
0.53 0.69
0.78 1.83
0.47
0.35
0.10 0.41
1.39 2.54
1.24
0.48
0.51 0.06
2.22 0.20
1.72
1.51
0.68 0.83
1.91 1.47
0.01
3.01
5.80 3.87
1.39 1.02
0.26
0.78
4.82 0.91*

表 2- . 測色結果、sRGB 値
1st

Gy9.5
Gy8.5
Gy7.5
Gy6.5
Gy5.5
Gy4.5
Gy3.5
Gy2.5
Gy1.5
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
s
s14
s16
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s22
s24
dp2
dp4
dp6
dp8
dp10
dp12
dp
dp14
dp16
dp18
dp20
dp22
dp24
lt2
lt4
lt6
lt8
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lt12
lt
lt14
lt16
lt18
lt20
lt22
lt24
sf2
sf4
sf6
sf8
sf10
sf12
sf
sf14
sf16
sf18
sf20
sf22
sf24

sR

sG

sB

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231
200
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139
106
85
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222
244
248
248
173
18
1
2
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80
120
175
254
251
255
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243
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176
186
183
125
19
23
1
19
64
105
133
254
254
253
250
222
153
139
123
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162
187
228
220
231
228
215
169
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87
82
93
122
151
188

250
231
199
171
137
107
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18
38
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192
195
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129
128
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37
33
103
118
159
204
200
185
170
161
120
105
92
98
53
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142
187
174
140
134
119
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64
58
49
29
56
111
146
135
115
106
96
72
44
33
33
169
179
201
219
228
224
214
194
158
159
148
157
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144
162
180
176
181
163
141
125
117
114
118

243
226
194
171
136
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55
19
63
14
39
21
28
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109
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49
33
57
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146
184
176
185
160
139
67
32
39
44
49
72
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144
149
140
126
99
53
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22
33
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113
122
110
100
80
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155
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194
201
191
201
179
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123
108
102
98
137
145
152
150
156
148
130

2nd
確信度
平均 (SD)8.50 (1.05)
7.83 (1.60)
8.00 (1.26)
7.33 (1.03)
8.17 (1.47)
7.83 (0.75)
9.00 (1.10)
8.17 (1.83)
8.83 (1.17)
8.00 (1.26)
8.83 (0.75)
8.67 (0.82)
8.83 (0.75)
8.00 (1.10)
7.83 (0.98)
6.67 (1.51)
5.83 (1.94)
7.00 (1.10)
7.67 (0.82)
8.50 (1.22)
8.00 (1.90)
8.00 (1.41)
7.83 (0.75)
8.33 (1.03)
8.17 (1.17)
7.83 (0.98)
8.50 (1.05)
7.83 (0.41)
7.83 (1.17)
7.83 (2.04)
6.83 (2.32)
8.17 (0.75)
7.67 (1.03)
7.50 (1.38)
7.83 (0.75)
8.17 (1.33)
9.00 (0.63)
8.17 (0.98)
7.50 (1.05)
6.83 (1.72)
6.67 (2.25)
7.67 (1.51)
8.17 (1.17)
7.83 (1.60)
7.17 (1.72)
8.17 (1.17)
8.33 (1.21)
8.17 (0.98)
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7.33 (1.03)
6.83 (2.48)
8.00 (0.63)
7.83 (1.33)
8.17 (1.33)
8.83 (0.75)
8.33 (1.03)
8.50 (1.05)
8.17 (0.98)
7.00 (1.67)
7.67 (0.82)
7.50 (1.05)
8.67 (0.82)
8.00 (0.89)
8.67 (0.82)
7.67 (1.03)
8.67 (1.03)
8.50 (0.55)
8.00 (1.26)
8.33 (1.03)
8.00 (0.63)
8.50 (0.84)
8.33 (1.03)
7.50 (1.52)
8.17 (0.41)
8.17 (0.75)
7.67 (1.21)
7.83 (0.98)
8.00 (0.89)
8.33 (0.52)
8.67 (0.82)

sR

sG

sB

249
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252
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248
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192
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139
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150
197
192
158
132
125
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156
200
203
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27
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120

232
224
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120
99
60
33
52
44
43
72
95
109
114
104
98
79
153
147
137
135
137
181
192
203
195
196
188
174
120
122
104
110
102
140
153
148
154
158
146
131

3rd
確信度
平均 (SD)7.67 (1.63)
7.67 (0.82)
8.00 (0.63)
8.33 (0.82)
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7.83 (0.75)
9.00 (0.63)
8.17 (0.98)
7.67 (1.03)
8.00 (1.41)
8.33 (1.03)
7.83 (0.98)
8.17 (0.98)
8.17 (0.75)
8.17 (0.75)
6.33 (1.21)
7.17 (1.33)
7.67 (1.03)
8.00 (1.55)
8.50 (0.55)
8.67 (0.52)
8.17 (1.47)
8.67 (1.03)
8.33 (0.82)
7.17 (1.33)
7.33 (0.82)
8.17 (0.75)
8.17 (0.75)
7.83 (1.33)
8.00 (0.89)
8.33 (1.03)
8.00 (0.89)
8.33 (0.52)
7.33 (1.51)
8.33 (1.21)
8.17 (0.75)
8.17 (1.33)
8.33 (0.82)
7.83 (0.75)
7.50 (0.55)
7.83 (1.47)
7.83 (0.75)
8.17 (1.33)
7.50 (1.05)
7.50 (1.52)
7.67 (1.03)
8.17 (0.41)
8.00 (1.79)
8.50 (0.55)
8.17 (0.75)
7.17 (1.47)
8.50 (0.84)
7.50 (1.22)
7.17 (1.17)
8.50 (0.84)
7.83 (0.98)
8.17 (0.98)
7.67 (1.21)
8.00 (1.26)
8.17 (0.98)
7.50 (0.84)
8.17 (1.47)
7.83 (1.47)
8.33 (1.21)
8.17 (1.17)
8.00 (1.26)
8.33 (1.03)
7.83 (1.60)
8.33 (1.51)
7.67 (1.51)
7.67 (1.51)
8.00 (1.26)
7.50 (1.05)
7.83 (0.75)
7.33 (1.21)
8.17 (1.17)
7.83 (0.75)
7.83 (1.33)
7.83 (1.17)
8.00 (1.41)
8.50 (0.84)

Supplement 165

sR

sG

sB

251
226
192
166
135
113
85
57
26
211
251
253
254
176
26
8
29
21
86
124
190
250
251
252
244
190
74
25
40
55
124
169
221
204
218
239
238
166
44
27
36
27
89
120
170
160
174
184
190
129
37
22
14
31
69
106
145
250
255
255
255
221
153
120
117
132
169
194
230
212
226
231
225
177
121
77
83
95
125
156
191

248
224
192
168
134
114
85
55
28
40
90
150
201
195
163
151
127
90
74
51
43
97
114
161
201
210
196
181
159
133
113
101
99
59
84
148
192
180
144
138
128
95
72
58
62
34
63
112
149
138
117
110
103
74
41
31
37
163
176
199
227
230
228
210
190
166
166
148
153
127
138
161
192
188
183
166
150
126
119
118
120

235
218
192
164
132
113
84
56
26
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46
41
42
48
94
129
144
157
161
131
107
107
83
61
65
62
130
160
185
199
195
167
135
75
53
57
61
59
91
119
147
152
146
119
103
54
45
42
47
56
71
96
116
114
111
102
86
156
152
143
132
137
180
186
203
200
209
182
170
126
117
98
103
111
145
151
157
152
161
152
133

全体平均
確信度
平均 (SD)8.50 (0.55)
8.50 (1.38)
7.83 (0.75)
8.00 (0.63)
8.17 (0.75)
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7.50 (0.55)
7.83 (0.75)
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8.17 (1.33)
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8.17 (0.75)
8.17 (1.17)
8.50 (1.05)
7.83 (1.17)
8.33 (0.82)
8.00 (0.63)
8.33 (0.82)
8.17 (0.75)
8.17 (1.47)
8.17 (0.75)
8.00 (0.89)
8.33 (1.21)
8.00 (0.63)
7.83 (1.17)
8.33 (0.82)
8.33 (1.03)
8.17 (1.17)
8.67 (1.51)
7.83 (0.41)
7.83 (1.17)
7.33 (0.52)
7.00 (1.10)
7.83 (0.75)
7.67 (0.52)
7.50 (1.05)
7.83 (0.98)
7.67 (1.03)
7.67 (0.82)
7.83 (0.75)
8.00 (1.41)
7.50 (0.84)
7.50 (1.22)
6.83 (1.17)
8.00 (1.26)
7.00 (1.79)
7.67 (0.82)
7.67 (0.52)
7.83 (0.98)
8.33 (0.82)
8.17 (1.17)
8.33 (1.21)
8.00 (1.41)
7.83 (0.75)
8.33 (1.37)
8.17 (2.04)
8.67 (0.82)
8.33 (0.82)
8.17 (0.75)
7.83 (0.75)
8.33 (0.52)
7.67 (1.51)
7.50 (1.38)
8.33 (0.82)
8.00 (0.63)
8.17 (0.75)
7.67 (1.03)
8.67 (0.82)
8.17 (0.75)
8.33 (0.82)
7.67 (1.03)
7.83 (0.41)
8.17 (0.75)

sR

sG

sB

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229
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26
210
246
248
247
175
36
15
26
25
80
119
179
246
249
249
244
184
72
42
40
56
118
163
226
206
213
240
236
165
44
26
31
35
87
119
167
162
171
184
185
124
34
25
14
28
66
101
137
250
251
251
249
216
155
124
115
130
161
191
231
216
225
228
219
173
120
86
80
94
123
150
188

249
229
191
162
137
111
84
51
28
40
90
147
195
193
160
139
125
91
71
48
48
99
114
156
200
201
190
176
162
127
109
96
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145
191
178
142
134
124
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58
111
148
132
114
109
101
73
48
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172
198
222
225
227
210
191
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149
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183
167
145
126
119
114
120

238
222
190
160
135
110
83
50
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42
41
38
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98
121
142
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103
107
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57
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124
154
182
187
188
158
139
73
45
51
51
54
87
117
144
153
140
118
101
54
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43
46
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95
112
116
107
98
81
153
149
141
132
136
178
188
200
195
202
184
172
125
118
103
105
100
142
152
152
153
158
147
131

表 2-2. 測色結果、sRGB 値
1st

d2
d4
d6
d8
d10
d12
d
d14
d16
d18
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d24
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dk
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p2
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p
p14
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ltg
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ltg24
g2
g4
g6
g8
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g12
g
g14
g16
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g20
g22
g24
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dkg4
dkg6
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dkg10
dkg12
dkg
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dkg18
dkg20
dkg22
dkg24

sR

sG

sB

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175
175
130
80
50
50
43
86
105
136
103
117
116
126
76
38
23
16
39
42
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91
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254
251
244
240
212
199
206
202
214
219
240
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209
213
208
196
170
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151
164
167
198
119
119
129
112
108
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76
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113
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33
54
51
48

88
100
116
149
137
136
121
107
85
79
64
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36
46
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48
29
29
222
227
220
228
238
239
230
232
214
210
204
220
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175
184
192
198
196
185
184
162
164
150
172
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103
111
101
98
101
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83
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33
41
51
56
51
52
46
46
41
38
27
38

85
83
63
71
65
98
109
120
113
114
96
92
40
24
33
34
28
53
70
81
80
80
66
61
216
213
193
191
197
215
217
230
219
216
206
217
176
161
154
154
159
174
172
178
169
173
157
173
88
82
91
79
85
79
88
104
91
95
86
87
32
31
33
35
33
35
34
43
48
44
29
38

2nd
確信度
平均 (SD)
7.83 (0.75)
8.50 (0.55)
8.33 (0.82)
8.33 (1.03)
7.67 (1.03)
8.00 (0.89)
8.33 (1.03)
8.33 (1.21)
7.83 (0.75)
7.67 (0.52)
8.33 (1.21)
7.83 (0.75)
7.00 (1.79)
8.83 (0.75)
8.33 (0.82)
7.83 (1.17)
8.17 (1.83)
8.67 (1.03)
8.33 (1.21)
8.33 (1.51)
8.83 (1.17)
8.33 (0.82)
8.67 (1.51)
8.67 (1.21)
8.00 (1.26)
8.67 (0.82)
8.33 (0.82)
8.83 (0.41)
7.83 (0.75)
8.50 (1.52)
8.33 (0.82)
7.67 (0.52)
7.83 (1.47)
7.67 (0.82)
7.83 (0.75)
7.00 (1.55)
7.83 (0.98)
8.17 (1.17)
7.67 (0.82)
8.67 (0.82)
8.50 (0.84)
8.33 (1.51)
8.83 (0.75)
7.83 (1.33)
8.33 (0.82)
8.17 (1.47)
7.83 (1.33)
7.00 (1.26)
7.50 (0.84)
8.83 (0.98)
8.50 (1.52)
8.00 (0.63)
8.33 (1.03)
8.00 (0.89)
8.00 (1.10)
7.33 (1.63)
8.33 (1.51)
8.00 (0.89)
8.67 (1.03)
6.83 (1.94)
8.17 (0.75)
8.83 (0.75)
8.33 (0.52)
7.83 (1.60)
8.17 (1.17)
7.33 (1.75)
8.00 (1.55)
7.50 (1.87)
7.67 (1.03)
8.33 (1.03)
8.33 (0.82)
8.00 (0.63)

sR

sG

sB

169
180
189
168
131
89
55
49
53
77
105
134
106
121
119
116
97
53
30
22
31
48
70
96
245
245
249
247
238
203
188
201
206
206
223
240
202
209
208
200
190
160
151
156
148
158
170
193
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111
124
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113
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84
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90
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117
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40
33
28
30
28
45
60

92
98
129
144
139
138
125
110
84
70
66
78
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204
209
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188
188
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102
110
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105
108
97
84
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81
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43
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22
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39

86
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93
51
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206
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223
209
211
213
167
168
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164
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35
32
40
35
37
39

3rd
確信度
平均 (SD)8.17 (1.47)
7.67 (1.03)
8.17 (0.75)
7.50 (1.64)
8.17 (0.75)
7.83 (0.75)
7.67 (1.51)
8.17 (1.17)
8.00 (1.10)
8.00 (1.10)
7.33 (2.25)
8.17 (1.72)
8.17 (0.75)
8.17 (0.75)
7.83 (0.75)
8.17 (0.75)
8.33 (0.82)
8.17 (0.75)
8.17 (1.17)
8.33 (1.21)
8.17 (1.47)
8.00 (1.67)
7.67 (1.51)
7.83 (1.60)
9.00 (0.89)
8.33 (0.82)
7.33 (1.03)
7.50 (1.05)
7.67 (0.82)
8.17 (0.75)
7.83 (1.72)
7.83 (1.17)
8.00 (1.26)
8.17 (0.75)
7.83 (1.17)
8.17 (0.75)
8.33 (0.52)
7.83 (1.17)
7.50 (0.55)
8.50 (0.55)
8.17 (0.41)
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8.67 (0.52)
8.00 (0.89)
8.33 (1.37)
8.50 (0.84)
8.00 (0.63)
8.17 (1.60)
8.00 (1.26)
8.00 (0.63)
7.50 (2.07)
8.00 (0.89)
8.00 (1.10)
7.67 (1.03)
8.33 (0.82)
8.00 (0.89)
7.67 (1.03)
8.00 (0.89)
8.17 (1.17)
8.00 (1.79)
8.33 (0.52)
8.67 (0.82)
8.17 (0.75)
8.00 (1.55)
6.83 (0.98)
7.00 (0.63)
7.17 (0.98)
7.67 (1.03)
7.83 (1.17)
7.83 (1.17)
7.67 (1.03)
8.50 (0.84)

sR

sG

sB

168
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26
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251
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189
200
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218
225
248
201
204
213
201
190
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149
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39
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69

96
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127
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127
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92
84
74
82
44
56
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96
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72
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43
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44
216
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224
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237
239
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230
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186
186
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95
109
114
109
105
104
104
89
89
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94
40
43
53
55
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47
53
48
39
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49

93
86
77
67
71
104
115
118
117
124
104
101
56
41
43
44
40
59
60
80
85
77
68
67
210
207
196
198
201
212
212
225
225
223
216
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164
159
161
147
154
161
169
178
159
166
165
165
86
87
93
91
83
89
93
105
95
100
93
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31
34
37
37
44
45
42
39
36
44

全体平均
確信度
平均 (SD)7.67 (1.03)
7.83 (2.04)
8.33 (1.21)
8.00 (1.55)
7.33 (1.63)
8.00 (1.10)
8.33 (1.37)
8.00 (1.10)
8.00 (1.55)
7.50 (1.38)
7.33 (1.03)
8.00 (1.10)
8.00 (0.63)
8.17 (0.75)
8.00 (1.10)
7.83 (1.17)
8.67 (1.51)
7.83 (1.17)
8.17 (2.23)
7.50 (1.52)
8.00 (1.41)
7.83 (2.04)
8.67 (1.03)
7.67 (1.51)
8.67 (0.52)
8.17 (1.47)
7.83 (0.98)
8.33 (0.82)
8.17 (0.98)
7.83 (0.98)
7.83 (2.40)
8.67 (0.82)
8.50 (1.87)
8.00 (0.63)
8.33 (0.82)
8.83 (0.41)
7.67 (1.37)
8.17 (0.75)
7.50 (1.05)
7.50 (0.55)
8.17 (1.17)
7.67 (1.03)
8.17 (0.41)
8.17 (0.75)
7.67 (1.03)
8.00 (0.89)
7.50 (0.84)
7.83 (0.41)
7.67 (0.52)
8.00 (0.63)
7.50 (0.55)
7.67 (0.82)
7.67 (0.52)
7.83 (0.75)
8.33 (1.03)
7.83 (0.75)
7.83 (1.17)
7.50 (0.84)
7.50 (0.84)
7.33 (0.52)
7.83 (0.75)
7.67 (0.52)
8.17 (1.17)
8.00 0.00
8.00 (0.63)
7.83 (0.41)
8.17 (0.41)
8.17 (0.41)
7.50 (0.55)
7.83 (0.41)
7.50 (0.84)
8.00 0.00

sR

sG

sB

168
180
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167
132
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51
58
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137
108
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121
89
44
24
22
29
50
71
96
245
248
249
247
237
204
191
198
202
212
222
243
205
207
210
205
191
160
150
151
149
158
169
193
120
117
126
119
109
86
79
79
79
89
96
116
64
64
70
64
55
38
35
35
33
35
47
66

93
100
127
143
139
140
125
111
89
79
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76
44
57
78
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96
88
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56
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34
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237
235
230
226
216
210
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221
177
174
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189
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159
157
152
167
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109
111
104
103
101
87
86
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39
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55
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47
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46
40
31
29
46

89
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76
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69
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117
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81
76
64
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212
206
192
191
196
207
213
221
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216
212
218
168
162
153
152
153
165
172
175
166
165
162
169
88
80
88
84
84
87
92
102
94
97
90
91
33
28
31
35
38
32
38
41
44
40
37
45

参考文献
1) 若田 忠之, 齋藤 美穂(2015), PCCS 表色系の iPad ディスプ
レ イ 上 に お け る RGB 値 の 視 感 測 色 , 日 本 色 彩 学 会 誌
39(5_SUPPLEMENT), pp.101-104

Supplement 166

「服の色」と「好きな色」とパーソナリティ特性との関係
定性）について－―情動性（情Relationship of "the color of clothes " and "favorite color" and personality
characteristics- About the emotionality (emotional stability) -Hiroko Matsuda
松田 博子
Kazuyuki Natori
名取 和幸
破田野 智美 Tomomi Hatano

カラー ン ル ン
日本色彩研究所
大学

ー ー ：色彩嗜好，性格，服の色，色のイメ
ージ，大学 ，情動性
Keywords: color preference, personality, color of
the clothes, image of colors, university student,
emotionality
1．は めに
好きな色と性格との関係を明らかにするため，11 年間にわたり
2026 名の大学 に，色彩好調査と YG 性格検査とを実 した．調査は，または大 の大学の（度 650 ル）において，6 に実 することによりを統制した．これまで「好きな色」と性格特性の「向性（外向，内向）」，「情動性（情定性）」との関係，「服の色（着たい色・よく着る色）」と「向性」との関係を報告してきた（松田・名取・
破田野，2013・2014・2015）．一連の報告では，
好きな色，着たい色，よく着る色のもつイメージと，性格との関係も検討した． 年度は「服の色」と「情動性」との関係を報告する．
的には色相と ーンにより的に選んだ 75 色のカラー
ー の から，「着たい色」と「よく着る色」
を 3 色ずつ選択させ，各色の選択 の YG 検査情動性因子の平均得点と，色のイメージ得点（日本色彩研究所，2008）との相関を求めた．さらに的嗜好色である「好きな色」とイメージ得点の相関との 同を検討した．
2．方
2.1. 調査対，
大の大学 2,026 名（男性 931 名，
女性 1,095 名 18 から 23 ，平均 19.5 ）．
2.2. 実季節の影響を考 し，調査は 2001 から 2011 年の 6 7 日 20 日に 定して実 した．
2.3. 調査場所
調査は対の 学する大学ので行った．
度は 650 ル
であった．
2.4. カラーー と嗜好色調査

ジ

Color Consultant Studio
Japan Color Research Institute
Ritsumeikan University

10 色相 7 ーンの 彩色 70 色と， 彩色 5色の 75 色（1.4 2.3cm）を A4 の用 に CG
リン した．各色は PCCS 色彩
から選 し，
用 の から に ・ ・ ・
・ ・
・
・
・ ・
の 10 色相を， から に ール，ライレイュ， ル，ライ ，， ィー ， ー の 7 ーンを配し，には 彩色のイ ，ライレイ， レイ，ーレイ， ラの 5 色を配した．
色は明度 N7.8 の レイとした．
からなる色彩好 調査の一 として，カラーー から着たい服の色とよく着る服の色をそれ れ 3 色選 よう求めた．
2.5. 性格テ
YG 性格検査（ 田
ル
ー 性格テ
）
の一 用を強制 度 ，集行 で実 した．
2.6. イメージ得点
各色のもつイメージとして，日本色彩研究所（2008）の 16 の定尺度によるカラーイ
メージ得点を 用した．
3．結果
3.1. 情動性と「着たい色」のイメージとの関係
YG 性格検査の情動性因子について，各色を「着たい色」として選択した男女の粗点の平均値を求
め，選択色のイメージ得点との相関を求めた．
では 5%
で相関が
であったものについてる（表 ）．
ⅰ）男性の T 尺度（思考的外向）と，「明るい」
「陽気」
「派手」
「動的」イメージとの間に正の弱い相関（ に r = 0.31, 0.31, 0.28, 0.27）
，
「大人っ
ぽい」
「男性的」イメージとの間に弱い負の相関が認められた（r = −0.35， −0.28）．つまり思考的外向の男性は,明るい，陽気，派手，動的，子どもっぽい，女性的な色を着たい傾向がみられた．
ⅱ）男性の I 尺度（劣等感）と，
「澄んだ」
「浅い」
「軽い」との間に正の弱い相関（r = 0.30, 0.27,
0.25）
，
「くどい」
「暖かい」との間に弱い負の相関

Supplement 167

ＹＧ尺度

男性

女性

Ｄ
C
I
N
O
Co
T
Ｄ
C
I
N
O
Co
T

ＹＧ尺度

男性

女性

Ｄ
C
I
N
O
Co
T
Ｄ
C
I
N
O
Co
T

表１．色のイメージ得点（日本色彩研究所 2008）と「着たい」服の色のＹＧ性格検査の得点の相関係数 ｒ
色のイメージ
明るい

陽気

浅い

軽い

澄んだ

派手

きれい

かたい

情熱的

くどい

強い

動的

暖かい

好き

0.03
-0.02
0.17
0.05
0.04
-0.04
0.31
-0.20
0.19
0.01
-0.01
-0.05
-0.27
0.22

0.02
-0.08
0.16
0.05
0.02
-0.02
0.31
-0.25
0.18
-0.03
-0.04
-0.08
-0.34
0.24

0.07
0.12
0.27
0.04
0.18
-0.18
0.23
-0.01
0.12
0.12
0.08
0.00
-0.14
0.16

0.06
0.10
0.25
0.03
0.17
-0.16
0.24
-0.04
0.11
0.11
0.07
0.00
-0.16
0.16

0.09
-0.17
0.30
0.15
0.10
0.14
0.22
-0.33
0.02
-0.07
-0.08
-0.10
-0.24
0.12

0.11
-0.15
0.15
0.03
-0.07
0.17
0.28
-0.33
0.16
-0.15
-0.08
-0.07
-0.27
0.08

0.11
-0.17
0.24
0.13
0.12
0.16
0.20
-0.32
0.05
-0.09
-0.02
-0.03
-0.32
0.06

-0.09
-0.23
-0.13
-0.01
-0.17
0.24
-0.17
-0.11
-0.20
-0.14
-0.21
-0.09
0.14
-0.06

-0.01
-0.04
-0.12
-0.09
-0.18
0.01
0.25
-0.02
0.35
-0.05
0.08
0.10
-0.15
0.01

-0.02
-0.06
-0.28
-0.05
-0.20
0.13
-0.14
0.06
0.03
-0.10
-0.02
0.04
0.12
-0.17

-0.06
-0.26
-0.20
-0.02
-0.24
0.25
-0.06
-0.19
-0.04
-0.19
-0.19
-0.06
-0.01
-0.02

-0.02
-0.09
-0.12
-0.06
-0.19
0.02
0.27
-0.14
0.25
-0.11
-0.03
0.01
-0.25
0.11

-0.05
0.06
-0.26
-0.10
-0.11
-0.17
0.22
0.07
0.35
0.00
0.09
0.12
-0.18
0.06

-0.14
-0.25
-0.02
0.03
-0.05
0.12
0.03
-0.29
-0.15
-0.14
-0.13
-0.06
-0.24
0.02

0.07
0.04
-0.12
0.00
-0.03
0.09
-0.35
0.17
-0.13
-0.01
0.06
0.09
0.35
-0.26

-0.20
-0.17
-0.14
-0.07
-0.13
0.09
-0.28
-0.13
-0.36
-0.06
-0.28
-0.18
0.14
0.17

表2．色のイメージ得点（日本色彩研究所 2008）と「よく着る」服の色のＹＧ性格検査の得点の相関係数 ｒ
色のイメージ
明るい

陽気

浅い

軽い

澄んだ

派手

きれい

かたい

情熱的

くどい

強い

動的

暖かい

好き

-0.21
0.06
-0.04
-0.22
0.06
-0.16
0.22
-0.22
0.08
-0.27
-0.28
-0.04
-0.23
0.30

-0.17
0.11
-0.03
-0.19
0.08
-0.15
0.22
-0.23
0.07
-0.28
-0.28
-0.06
-0.24
0.31

-0.19
-0.07
0.05
-0.11
0.14
-0.12
0.29
-0.16
0.07
-0.22
-0.27
-0.09
-0.29
0.30

-0.19
-0.05
0.04
-0.14
0.13
-0.13
0.29
-0.15
0.09
-0.21
-0.26
-0.08
-0.27
0.29

-0.19
0.07
-0.14
-0.23
0.04
-0.09
0.22
-0.13
0.25
-0.09
-0.16
0.05
-0.14
0.22

-0.09
0.19
-0.08
-0.16
-0.01
-0.07
0.14
-0.13
0.12
-0.21
-0.12
0.12
-0.16
0.16

-0.13
0.10
-0.13
-0.20
0.05
-0.15
0.18
-0.06
0.28
-0.08
-0.10
0.14
-0.14
0.17

0.13
0.06
-0.09
0.05
-0.14
0.17
-0.22
0.13
0.01
0.25
0.23
0.10
0.23
-0.22

0.02
0.10
0.03
-0.04
0.01
-0.11
-0.02
-0.05
-0.10
-0.24
-0.06
0.05
-0.09
0.03

0.16
0.08
-0.05
0.12
-0.11
0.08
-0.23
0.07
-0.16
0.08
0.18
0.08
0.18
-0.26

0.08
0.12
-0.13
-0.02
-0.15
0.08
-0.19
0.05
-0.01
0.10
0.16
0.11
0.17
-0.15

-0.08
0.11
-0.03
-0.09
-0.04
-0.12
0.03
-0.14
-0.10
-0.27
-0.13
-0.01
-0.14
0.14

-0.05
0.03
0.00
-0.06
0.00
-0.20
-0.02
-0.06
-0.16
-0.23
-0.13
-0.04
-0.06
0.10

-0.06
0.02
-0.18
-0.15
-0.11
-0.04
-0.15
0.11
0.17
0.14
0.04
0.07
0.08
-0.01

0.19
-0.05
-0.08
0.10
-0.16
0.16
-0.24
0.26
-0.01
0.28
0.32
0.16
0.26
-0.32

0.06
-0.01
-0.04
0.00
-0.11
0.13
-0.13
-0.04
-0.04
0.19
0.06
-0.13
0.14
-0.06

O
-0.23
-0.23
-0.12
-0.13
-0.23
-0.29
-0.22
0.13
-0.03
0.07
0.01
-0.14
-0.01
-0.03
0.19
0.08

Co
-0.15
-0.15
-0.14
-0.15
-0.19
-0.12
-0.22
0.09
0.03
0.19
0.09
-0.01
0.06
-0.10
0.17
0.08

T
0.26
0.31
0.11
0.16
0.27
0.28
0.29
-0.08
0.09
-0.12
0.05
0.18
0.10
0.24
-0.30
0.04

性別
YG得点

色
の
イ
メ
ー
ジ
得
点

大人ぽい 男性的

明るい－暗い陽気な－陰気な
浅い－深い
軽い－重い
澄んだ－にごった
派手な－地味な
きれい－きたない
かたいーやわらかい
情熱的な－理知的な
くどい－あっさりした
強い－弱い
動的な－静的な
暖かい－冷たい好きな－嫌いな
大人っぽい－子供っぽい
男性的な－女性的な表３．パーソナリティ特性と好まれる色のイメージとの相関係数ｒ Ｎ ＝２０２６ 男性９３１女性１０９５
男性
女性
Ｄ
C
I
N
O
Co
T
Ｄ
C
I
N
-0.14
-0.16
-0.01
-0.09
-0.23
-0.30
0.21
-0.29
0.16
0.08
-0.05
-0.15
-0.16
-0.01
-0.09
-0.22
-0.28
0.21
-0.30
0.19
0.09
-0.05
-0.15
-0.19
0.00
-0.12
-0.24
-0.40
0.10
-0.13
-0.02
0.08
-0.06
-0.14
-0.21
-0.02
-0.15
-0.24
-0.42
0.12
-0.15
0.02
0.10
-0.04
-0.05
-0.17
0.08
0.02
-0.01
-0.13
0.20
-0.24
0.19
0.02
-0.09
-0.08
-0.06
0.03
0.04
-0.03
0.00
0.24
-0.36
0.24
-0.01
-0.10
-0.06
-0.18
0.10
0.02
0.00
-0.18
0.24
-0.25
0.27
0.05
-0.07
0.22
0.22
0.14
0.26
0.40
0.58
-0.16
0.09
-0.03
-0.16
-0.04
-0.16
0.01
-0.05
-0.02
-0.16
-0.09
0.18
-0.11
0.26
0.11
0.04
0.07
0.24
-0.01
0.14
0.16
0.35
-0.04
0.07
0.03
-0.05
0.07
0.13
0.21
0.06
0.19
0.27
0.49
-0.02
-0.03
0.14
-0.06
0.01
-0.14
0.02
-0.06
-0.02
-0.16
-0.09
0.18
-0.23
0.21
0.07
-0.01
-0.24
-0.06
-0.20
-0.20
-0.35
-0.31
0.20
-0.04
0.20
0.18
0.11
0.07
-0.09
0.10
0.05
0.16
0.07
0.12
-0.04
0.23
0.09
0.00
0.19
0.18
0.05
0.12
0.27
0.39
-0.19
0.25
-0.11
-0.12
0.06
0.30
0.19
0.06
0.14
0.36
0.50
-0.32
0.08
-0.21
-0.13
-0.04

D：抑うつ性

C：気分の変化

I：劣等感

N：神経質

（r = −0.28, −0.26）が認められた．劣等感の強い
男性は，澄んだ，浅い，軽い，あっさりした，冷たい色を着たい傾向がみられた．
ⅲ）女性の D 尺度（抑うつ性）と「澄んだ」「派手」「きれいな」「陽気」との間に弱い負の相関がみられた（r = −0.33, −0.33, −0.32）．抑うつ傾向の い女性は った，な，きたない，陰気な色を着たい傾向がみられる．
ⅳ）女性の C 尺度（気分の変化）と，「情 的」「暖かい」との間に弱い正の相関（r = 0.35, 0.35），「男性的」との間に弱い負の相関が認められた．気分の変化の しい女性は，情（r = −0.36）
的で暖かく，女性的な色を着たい傾向がある．

O：客観性欠如

Ｃo：協調性欠如

大人ぽい 男性的

T：思考的外向ⅴ）女性の Co 尺度（協調性欠如）と，「陽気」「きれい」との間に弱い負の相関（r = −0.34, −0.32），「大人っぽい」との間に弱い正の相関（r = 0.35）が認められた．協調性の低い女性は陰気で，きたない，子どもっぽい色を着たい傾向がみられた．
3.2.情動性と「よく着る色」のイメージとの関係
各色の「よく着る色」として選択した男女の情動性因子の粗点の平均値と，イメージ得点との相関が 5%でであったものについて
る
（表 2）
．
ⅰ）男性の T 尺度（思考的外向）と「浅い」「軽い」との間に正の弱い相関が認められた（ に r= 0.29）．思考的外向的な男性は，浅い，軽いイメ

Supplement 168

ージの色を着る傾向がある．
ⅱ）女性の N 尺度（神経質）と「大人っぽい」との間に弱い正の相関（r = 0.32）
，
「明るい」
「陽気」
「浅い」
「軽い」との間に負の弱い相関が認められた．神経質な女性は大人っぽい，暗い，陰気な，深い色を着る傾向がみられる．
ⅲ）女性の T 尺度（思考的外向）と，
「明るい」
「陽気」
「浅い」
「軽い」との間に弱い正の相関（r= 0.30, 0.31, 0.30，0.29），「大人っぽい」との間に弱い負の相関（r = −0.32）が認められた．思考的外向的な女性は，明るい，陽気な，浅い，軽い，
子どもっぽい色を着る傾向がある．
ⅳ）女性の I 尺度（劣等感）と，
「陽気」
「明るい
「動的」との間に弱い負の相関（r = −0.28, −0.27,−0.27,），「大人っぽい」「かたい」との間に弱い正の相関（r = 0.28，0.25）が認められ，劣等感の強い女性は陰気な，暗い，静的，大人っぽい,かたい
色を着る傾向がある．
ⅴ）女性の C 尺度（気分の変化）や Co 尺度（協調性欠如）にも弱い相関がみられた．気分の変化の多い女性は，「綺麗・澄んだ」イメージの色，協調性の少ない女性は「深い・重い・陰気な・暗い・
大人っぽい」イメージの色を着ている傾向がみら
れた．
3.3 .情動性と「好きな色」のイメージとの関係
各色の「好きな色」として選択した男女の情動性因子の粗点の平均値と，イメージ得点との相関を求めた松田ら（2014）が得た結果のうち，本報告に関わる箇所を抜粋する（表 3）．
ⅰ）男性・Co 尺度（協調性欠如）：かたい，男性的な，強い，大人っぽい，くどい色を好む男性は協調的でなく，軽い，浅い，暖かい，明るい，陽
気な色を好む男性は協調的であると考えられる．
ⅱ）男性・O 得点（客観性欠如）：主観的な男性は硬い，男性的な，大人っぽい，くどい，冷たい色を好む傾向がある．
ⅲ）男性・D 得点（抑うつ性）：抑うつ傾向のある
男性は，男性的な色を好む傾向がある．
ⅳ）男性・T 得点（思考的外向）：思考的外向の男
性は，女性的な色を好む傾向がある．
ⅴ）女性・O 得点（客観性欠如）：主観的な女性は派手な色を好む傾向がみられた．
ⅵ）女性・D 得点（抑うつ性）：派手で，陽気な，明るい色を好む女性は抑うつ傾向が低い．
ⅶ）女性・T 得点（思考的外向）：陽気，きれい，
派手な色を好む女性は思考的外向，大人っぽい色を好む女性は思考的内向の傾向が示唆された．

4.考察
男性の場合，「好きな色」のイメージが情動性因子と大きく関わっていたが，「服の色」すなわち「着たい色」や「よく着る色」のイメージと情動性因子の関わりは相対的に小さく，「よく着る色」には情動性が反映されにくいと考えられる．また松田ら（2015）が検討した向性（内向・外向）と，情動性とを比較すれば，「よく着る服の色」には向性が相対的に強く反映されることが示唆された．
一方女性は「好きな色」と色イメージとの関係
では，「抑うつ性・気分の変化・思考的内向」などの相関がみられたが，男性ほどの強い相関は見られず，「着たい色」では「抑うつ性・気分の変化・協調性」といった情動性因子との関係が男性と同程度みられ，「よく着る色」でも「劣等感・思考的外向」などといった情動性との弱い相関を示した．
女性の場合，「攻撃性や衝動性」といった向性因子
よりも，実際に「着ている服の色」には情動性因子が反映しているといえよう．
これら一連の我々の調査は流行や季節，年齢などによって嗜好色や好みの服の色に影響を与える要因をできるだけ一定にし，性格特性との関係のみに特化させるために 11 年にわたり統制を加えて調査を行ってきた．その結果，嗜好色と性格
特性との関係がその色を好む色のイメージとの相関から明らかにされたこと，さらに男性は「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傾向がみられたこと，女性は「思考的外向性・劣等感・神経質」といった性格特性（情動性）において「よく着る色」に自分の性格を反映するようなイメージの色を選択する傾向がみられたなど，貴重な結果を得たと思われる．
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.
松田博子・名取和幸・破田野智美(2015)．
「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－日本色彩学会第 46 回全国大会要旨集，4041.
日本色彩研究所 (2008). 新編カラーレンジマニュアル 100.

Supplement 169

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
中学生 ーRelationship between Color and Form Features of WaterscapeDrawings and Drawer’s Personality(2) Data from Junior High School Students
Riko Miyake
Shin’ya Takahashi
Toshio Mori

Tokaigakuen University
Tokaigakuen University
Gifu Women’s University

Keywords: 水景画 パーソナリティ特性 色彩情
報 形態情報 中学生．
め
水の表 は心理状態の投影として豊かな情報
を むと考えられて り、し し 、水をとする（描画や箱庭）が心理ア スメントのがかりとされる。しかし、の研究では者自 が る水イメージの表 内が定性的にされるに まることが多く、の色彩情報や形態情報が定量的に分析されることはな
かった。
前報（第 46 回全 大会）では、大学生を対象に、「水のある 景を自 に描く」という画（、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との関係を検討した。その結果、水描画部の塗り方と一部特性尺度との間に関連を見出した。具体的に、YG（ 田部 ルー ）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、そのような特性
者の性や 断 の高さが 景要 にあるのではないかと推 した。
本研究では、同様の検討を中学生を対象としてう。思春期は子どもから大人 とする 期であるが、急激な 体の変化に心が追いつかず、
この 期特有の葛藤や不 定さを えやすい（加藤, 2004） ）。また、Lowenfeld (1947) は美術のから、思春期の子どもた はの）に りやすいと指 している 。自己に対する的な意 が生じ、無自覚的な表 から自覚的な表とする 期にあって、新しい表方法を合ていないためにをやめてしまう子どもが多いという。このような指 から、思春期の子どもた の描画表 の特 性が 想され、前報で検討した大学生とは異なる傾向が見られることも推測された。

．
(1) 調査対象者
中学 3 年生 48
加した。

（ 性 26

、

性 22

）が

(2)

続き
にて、まず YG 性格検査をした。その後、「水のある 景を自 に描いてください」と
示し、
ルト ンで
けした A4 サイ のント に描画を めた。
、消し、
ルト ンの使用は自 とし、彩色には 24 色のクンを用いた。描画後に、多田（2007） ）が成した水イメージを問う質問 （SD 尺度、30
項目、7 法）と、並川ら（2012） ）が 成した
Big Five 尺度短縮版（29 項目、7 法） の回答を めた。
期は 2015 年 10 であった。
(3) 色彩情報・形態情報の 測得られた描画をス ャナ（Epson GT-X830）
で取り込んだ。その 、 一 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
を ー 化した。水画像については、水外の描画内 （ ； 中の ）を けた で 大の面 を取り得る 形を範囲指定してスャンした。取り込み 定は 24bit color, 72dpi とし、ス ャナソ トの色 正は無 化した。
つ に自 の画像解析ソ ト ）により、原画像と水画像を L*画像、C*画像、h 画像に変 し、それ れの画像濃度に ける濃度 スト
を め、色彩情報量として明度（Ave-L*）、
明度標（SD-L*）、ク マ（Ave-C*）、
ク マ標（SD-C*）、
色相 （Ave-h）、
色相 標（SD-h）を 出した注 ）。さらに、
形態情報量として 二ーメント（ASM）、
ント スト（CON）、相関（COR）、 ント ピ――――――――――――――――――――――――――――――――――
注 ）本ソ トでは、色相 h は a* から反回りを正値（0～180）、
回りを負値（0～-180）に取る。

Supplement 170

ー（ENT）を めた注 ）。これらは画像解析でテクスチャを視覚的に特徴 ける指標としてよく用いられ、ASM は 一性、CON は 所的変化、
COR は線状性、ENT は ン
性と く関 る。
(4) 分析
YG 性格検査の結果は質問 マニュアルに って得点化し、 うつ性（D）、回 性傾向（ 分の変化；C）、
（I）、
質（N）、
的で
ないこと（
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）、
性（A）、 会的外向（S）の 12 の尺度得点
を めた。
Big Five 尺度短縮版の結果は、並川ら（2012）に い、外向性、性、情 不 定性、開 性、調和性の 5 つの尺度得点を めた注 ）。
水イメージ尺度については、後述の方法で 子分析にかけ、尺度を 成した。
．
(1) 水イメージ尺度の 子分析
水イメージ尺度 30 項目を 子分析（法、プ マックス回 ）にかけた。 子負 量の低い
項目を 外しつつ分析を、的に表 1 に示す 3 子を得た。 子 の負 の高い項目から、第子を「 性」、第子を「豊かさ」、第子を「」とけた。 加者 とに、表 1に分けて示す 7 項目、6 項目、4 項目の 定値のを め、3 子それ れの得点とした。
尺度の信頼性係数は表 1 に示す通りで、いずれも 分な内的 合性をもつと 断した。
(2) 原画像との関連
48 分の ー 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、Big Five の 5 尺度得点、水イメージの 3
子得点との相関を めところ、水イメージの「豊かさ」と Ave-h との間の負相関（r=-.438, p<.01）
注 ）はじめ多くの関係が示された。これは、前報で報 した大学生の結果（原画像の分析では相関が見られなかった）と異なり
いが、今回は、前報との比 の 点から、大学生に いても関係が示された水画像の検討に的を る。原画像 ーの 報については の 会に る。
(3) 水画像との関連
ついで、水画像について同様の分析を試みた。

表 1 水イメージ尺度の 子分析結果
子
美しい
な
生 的な
な
みのある
生きている
のある

1.020
.829
.671
.665
.653
.563
.518

.154
.091
-.055
-.021
-.075
-.219
-.102

.056
.085
-.148
.282
.135
-.206
-.149

豊かな
開 的な
調和した
くつろいだ
明るい
や らかい

-.163
.147
-.163
-.021
.073
-.289

.798
.710
.565
.536
.507
.493

.073
.022
-.095
.079
-.366
.086

な

-.097
.030
.081
.024

-.194
.274
.275
-.130

1.008
.591
.450
.427

.874

.787

.703

い
い
不

定な

ここでは、雨を チー とする 2 を く 46
を分析対象とした注 ）。
その結果、YG 性格検査については、Co（非協調的）と Ave-C*（r=-.315, p<.05）、G（一般的活、T（思考的外向）動性）と SD-h（r=-.343, p<.05）と Ave-h（r=-.343, p<.05）の間に、それ れ有意
な負の相関が見られた注 ）。Ave-h と SD-h の間――――――――――――――――――――――――――――――――――
注 ）形態情報量はそれ れの画 対の相対関係（d,）の関数として表されるが、ここでは、d=1 に対して、
0 、45 、90
よび 135°方向の 値を め、これら4 方向の値を d=1 に対する形態情報量とした。
注 ）ただし、性と調和性については、並川ら（2012）の Table 2（p.96）に示される項目をした 、得点化した。
注 ）すな、水に「豊か」なイメージをもつ者 ど絵
全体を青で塗る（水を く描く 合が多い）ことを示す。
注 ）雨の絵を いたのは、前報同様、水描画部の範囲指定ルールが原 と異なる（ 景 間を めている）ためである。
注）YG 性格検査を用いた分析は、回答に不く 45 分の ー で った。

をSupplement 171のある 1

には正相関があり（ r=.332, p<.05）、それ れ
Ave-C*と負相関をもつ（r=-.412, p<.01; r=-.698,
p<.001）。これらの関係をまとめれ 、水を青色で濃く塗る（Ave-h が負値を取り、SD-h が低くなり、Ave-C*は高くなる）者 ど、Co が低く（協調性が高く）、G と T が高い（活動性、思考的外向性が高い）傾向にあることがれる。
な 、大学生を対象とした前報でもっとも明な関連を示した Ag（愛想の悪いこと；攻撃的）については、有意な相関は得られなかった。
つ に、Big Five については、 一、外向性とSD-h の間に有意な負相関が見られた（r=-.357,
p<.05）。Big Five の外向性と YG 性格検査の G（一
般 的活 動性） の間 には正 相関 が見ら れる ため（r=.594, p<.001）、この結果も に述べた 水を青で濃く塗る者 の傾向として解釈されよう。
後に、水イメージについては、「豊かさ」が、形 態 情 報 の COR と 有 意 な 正 相 関 を 示 し た（r=.315, p<.05）。
．考
本研究では、中学生を対象として水景画の色彩
情報・形態情報と描画者のパーソナリティ特性との関係を分析し、前報で検討した大学生の結果との比 を試みた。さらに、新たな り口として、描画者の水イメージを SD 法で測定し、描画特性との関連性を った。
その結果、水を青で濃く塗る者は、YG 性格検査の 12 尺度のう Co（非協調性）が低く、G（一般的活動性）と T（思考的外向）が高い傾向が見出された。これは、同様の描画特徴をもつ大学生
で Ag（愛想の悪いこと；攻撃的）と R（のんきさ）が高いことを示した前報と一 しない。しかし、八木（1989） ）によれ 、G 高得点者の所として活動的や敏 性、T 高得点者の 所として果断がられて り、これらの性質は Ag 高
得点者の的や意 的、R 高得点者の 動的や断 とも 通性が見られる。したがって、前報で推定した、「に意 的に取り み、水の彩
色として自分で めた色（たいがい青）で塗りしなく塗りきるよう く動けられた」という
景心理と大きく矛盾しないと考えられる。
さらに、Co 低得点者の 所としてられる
状肯定的という性質を考 すると、「水は青で塗る」という幼少期からの描画習慣を受 したま
まの、の前の心理状態もれる。
中学生に ける Co の低さ（協調性の高さ）の一

1

画1

2

画2

表 2 サンプル画描画者の YG 尺度得点と画像指標
Co 尺度得点
G 尺度得点
T 尺度得点
Ave-L*SD-L*
Ave-C*
SD-C*
Ave-h
SD-h
ASM
CON
COR
ENT

1
17
11
1
97.2
2.3
2.5
0.3
106.4
13.6
0.097589
2.794532
0.738933
3.078737

2

5
7
13
38.4
16.8
43.5
15.1
-81.4
13.9
0.001246126.6878
0.776060
7.528138

面として、そのような葛藤体験前の 直な性質があるのかもしれない。
Co 尺度の高得点者と低得点者の描いた絵のサンプルを 1、 2 にする（ただし、描画者
のプ イ
ーに
し
画で示す）。それ

Supplement 172

れの描画者の Co 得点・G 得点・T 得点注７）、ならびに画像指標の値は表 2 の通りである（ただし、画像指標は原画像でなく水画像の測定値）。水の塗り方の違いが顕著に表れている。

参考文献
1) 加藤道代 (2004) 第1章 1 急激なからだの変化, 追い
つかないこころ. 菊池武剋（監修）・沼山博（編著）トピックス

思春期・青年期と向き合う人のための心理学. 中央法規出版, p.2-4.

５．まとめと今後の課題
2) Lowenfeld, V. (1947) Creative and Mental Growth.
中学生を対象として水景画の画像情報と描画
London: Macmillan.
者のパーソナリティ特性との関連を検討した結竹内清・堀ノ内敏・武井勝雄（訳） (1995) 美術による人果、水描画部の塗り方と一部特性尺度との間に関間形成. 黎明書房.
連が見出された。具体的に、YG 性格検査の Co
3) 多田和外 (2007) 水のイメージに関する一研究 ―九尺度（協調的でないこと；非協調的）の得点が低分割統合絵画法とSD法を用いて―. 箱庭療法学研究, 20,
く、G 尺度（一般的活動性）、T 尺度（思考的外
3-18.
向）の得点が高い者は、水を青で濃く塗り込む傾向が見られ、幼少期からの描画習慣を受け入れた、
4) 並川努・谷伊織・脇田貴文・熊谷龍一・中根愛・野口
葛藤体験前の自己肯定的な性質が推測された。前裕之 (2012) Big Five尺度短縮版の開発と信頼性と妥当性
報で、同様の描画傾向をもつ大学生では Ag 尺度の検討. 心理学研究, 83, 91-99.
（愛想の悪いこと；攻撃的）と R 尺度（のんきさ）
5) 森俊夫・内田裕子・小見山二郎 (2010) 色彩テクスチの得点が高いことが示されたが、これらの尺度のャの視覚的印象と画像情報量との関係. 日本繊維製品消振る舞いには大きく矛盾しない解釈可能性が示
費科学会誌, 51, 433-440.
唆された。
また、新たな試みとして、本研究では描画者が6) 八木俊夫 (1989) YGテストの診断マニュアル. 日本心もつ水イメージを測定し、水景画の画像特徴との理技術研究所.
関連性を検討した。その結果、水イメージの「豊かさ」と形態情報の線状性を反映する相関（COR）との間に有意な正相関が認められ、色彩情報のみ
ならず形態情報にも描画者の内面が投影される可能性が示唆された。ただし、COR は分析対象外とした雨画像（水画像の大部分が無地になる）
でも高い値を取るなど、一義的な解釈が難しい面もあるため、今後、サンプル数を増やして検討を続ける必要がある。
さらに、本研究では、パーソナリティ測定検査として前報と同じ YG 性格検査に加え、近年頻繁に用いられる Big Five 尺度短縮版を使用した。その結果、外向性と SD-h との間に有意な負相関が得られたが、全般的に描画情報との対応関係は不明瞭であった。YG 性格検査と比べると質問項目の記述が単刀直入であるため、中学生には回答しにくかった一面も考えられる。この点も、大学生など異なる年齢層を対象に、引き続き検討していきたい。

――――――――――――――――――――――――――――――――――
注７）尺度得点の範囲はいずれも 0～20 である。

Supplement 173

FUMIE
Measurement of Implicit Color Preference Using FUMIE Test
Shinji Nakamura
Aya Nodera

色嗜好，潜在的色嗜好，

Nihon Fukushi University
Fukuyama University

テスト

これまでの色彩 研究において，色嗜好，すな
わちの 定の色に対する好 の度合いは，本的には，「私はこの色がこの程度好きいである」という，参加者の意図的な表
出にいて計測されてきた．しかしながら，者らは， 的に表出された顕在的な 度と，その背後に存在する 的（もしくは潜在的）な 度とが きく解離するという，の 度に関する
理 的研究においてに指 されるようになったにき，色嗜好（すなわち色に対する度）を潜在的に計測する試みをしてきた．
これらの り みにおいて，顕在的な（的連 ス ーse s e VAS）と潜在的な
（潜在的連合テストtsst
test IAT）とで 立に測定した色嗜好を比較し，反対有彩色対（ ― ， ― ）の相対的色嗜好に関しては，顕在的色嗜好と潜在的色嗜好の間に有意な の相関が認められるものの，反対無彩色対（白―黒）では顕在―潜在指標間の相関が得られないこと，色色 ， 定の色を 起させる
およびその
といっ
た色
の 示 ー によらず潜在的色嗜好が安定的に計測可能であること を明らかにした．
また，
IAT（ ee
st e IAT）
を用い，において 数の参加者から安定して潜在的色嗜好 ータが 得可能であることも確認されている．
の り，これまでの潜在的色嗜好計測研究において，有彩色対に対しては有意な顕在―潜在
指標間相関が得られるものの，無彩色対に関してはそのような関連性が確認できないという結果
が り し得られてきた．無彩色における顕在的色嗜好と潜在的色嗜好との差異は， に起 するのであろうか これまで用いてきた潜在的 度

計測（IAT）は， 本的には 2 対の対 概念
間の相対的な潜在的連合 度を測るであり，色嗜好計測においては 2 色の間の相対的な好 の度合いしか計測することはできない．このことが，無彩色に対する潜在的色嗜好の性のな検討をにしていた．そこで本研究においては，単一概念に対する潜在的 度を比較的にに お い て 計 測 可 能 な FUMIE テ ス ト
（F te
U
s
s M t
I
t
E t s ）を用いて無彩色に対する潜在的嗜好をすることとした．
２を対 に，白，黒，灰のの無彩色を測定対 とした，VAS による顕在的色嗜好計測と
FUMIE テストによる潜在的色嗜好計測を間の間 をおいて反 した（Test1 および Test2）．
FUMIE テストにおいては，ターゲット語として，
ターゲット色のいずれかの色 （「白」
「黒」
「灰」），
快語（
「 」
「 」
「 」
「 」
「 」な ），もしく
は不快語（
「 」
「 」「 」「 」「 」な ）が
された
の ートが
され，
参加者は， 数 （1， ，）においてはター
ゲット色および快語に を， 数 （2， ，）においてはターゲット色および不快語に をすることで，一 2の間 で可能なりを く
ッ することが められた．ター
ゲット語は，いずれも一 で 示された．
数 のッ 数から 数 のそれを ずることにより，ターゲット色に対する潜在的嗜好を示す潜在連 ス
I
t Ass
t
S e
IAS を得た．IAT と同 く，FUMIE テストにおいても，ターゲットに対し潜在的嗜好を有している
参加者は，ターゲットと快語とを同一様 で反した 合に反 がされ，ターゲットと不快語が同一 テになった 合に反 がされると 定している．したがって，ターゲット色とSupplement 174

快語とが対になった試 における反 語数と，不快語が対になった 合の反 語数の差 を用いることにより，
参加者の単一ターゲット色に対する 対的な潜在的嗜好を計測することが可能となる．
Test1，Test2 の 方において，FUMIE テストのに 立ち，VAS による顕在的色嗜好の計測がわれた．それ れのターゲット色に対する嗜好の示された（有意）．この結果は，白および黒が好まれる色としてあ られる 度が高いのに対し，灰色が 忌色となり すいとしているの色嗜好に関する研究結果と一 するものである．

度合いを，1のにス ッをすることで回 を め，ス ッを計測することにより （に い）から 1 （に好き）までの VAS 値を得た．
FUMIE テストのに際しては，のターゲッ
ト色に対する計測のが参加者間でになるように 定された．Test1 および Test2 の方に参加し，か す ての VAS および FUMIE テスト
試 に
を たない
の結果を
の対 と
した．

表 1 に VAS 値 び IAS の Test1 Test2 間の相関係数を示す．VAS に関してはから2のに高い の相関が得られており，の間 をあけた反 計測に対しきわめてであることが示された．IAS に関しては，からと，
VAS 値と比較すると低いものの，有意な の相関を示しており，FUMIE テストが潜在的色嗜好計測において一定程度の安定性を有していると考えることができる．

表

VAS

IAS

白
0.
0.

VAS

図 2 に，同様に Test1 および Test2 におけるターゲット色に対する FUMIE テストによる潜在的
色嗜好計測の結果を示す．Test1 および Test2 の方において，色ターゲット間に有意な IAS の差異が認められた Test1 F 2 1
Test2 F 2 1
2 1
1 ． 重比較により，黒に対する潜在的嗜好が，白および灰に対す るそ れより 有意 に低い こと が示さ れ， またeを用いた 1t 検定により，
黒に対する IAS のみが有意に と異なることが示
された．

相関

黒
0. 2
0.4

灰
0. 1
0.4

図 1 に，Test1 および Test2 における ターゲ
ット色に対する VAS による顕在的色嗜好計測の結果を示す．白，黒に対する VAS 値が高く，灰に対する評価が低くなっている． り しのある一要の結果，Test ，Test2 の 方において ，色 ターゲ ット の有意 な 果が認 めら れた
Test1 F 2 12
1 Test2
F 2
1
2
1 ．
e
を用いた
重比較の結果，灰に対する VAS 評価が，白，黒に対するそれよりも有意に低くなっていることがSupplement 175

２

IAS表 2 に，Test1 および Test2 における VAS 値と
IAS との間の相関係数を示す．いずれのターゲッ
ト色に対しても有意な顕在―潜在指標間相関が得られることはなかった．

表２ VASVAS-IAS 相関
白
Test1
-0.04
Test2
0.11

黒
-0.01
0.12

灰
0.16
0.02

これまでの IAT を用いた潜在的色嗜好計測においては，反対有彩色対の間の相対的嗜好度に関しては安定して有意な顕在－潜在指標間相関がえられるものの，無彩色対に関しては相関が有意となることはなかった．FUMIE テストを用いた単一の無彩色に対する嗜好計測を試みた本研究においても，VAS によって得られる顕在的嗜好と，
FUMIE テストによって得られる潜在的嗜好との間に，有意な関連性を認めることはできなかった．
無彩色嗜好における顕在指標と潜在指標との間のかい離に関しては，黒に対する顕在－潜在指標間の差異により一定程度理解が可能である．これまでの色嗜好研究と同様，本研究においても黒は顕在的には比較的高く評価される一方，FUMI テ
ストにより黒に対する潜在的忌避が明確に示されている．すなわち，今回の研究結果は，顕在的に「私は黒が好きである」と表出している参加者においても，黒と（不快語により喚起される）不快概念とを潜在的に連合させる傾向の高い者が存在することを示している．顕在的嗜好評価が比較的低い灰色に対して，潜在的な評価が決して低いわけではない（IAS が有意に０を下回らない；
潜在的嗜好は白と同程度で中立的）ことと合わせ，無彩色に対する嗜好を検討する際には，参加者の意図的表出である顕在的色嗜好と，その背後に存在する潜在的嗜好とを区別して考えることが重要となろう．

Supplement 176

Real-time green visibility ratio measurement system
Motonori Doi
Yuta Hosomi

Osaka Electro-communication University
Osaka Electro-communication University

Keywords: ⥳ど⋡㸪ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ฎ⌮㸪࢚ࢵࢪᢳฟ㸬．

め㒔ᕷ㢼ᬒ⏬ീ୰ࡢ᳜⏕ࡢ༨ࡵࡿ⋡࡛࠶ࡿ⥳ど⋡[1]ࡢㄪᰝࡀ⮬἞య࡞࡝࡟ࡼࡾ⾜ࢃࢀ࡚࠸ࡿ㸬⏬
ീ࠿ࡽ⥳Ⰽࡢ㡿ᇦࢆᢳฟࡋ㸪⥳ど⋡ࢆㄪᰝࡍࡿࢩ
ࢫࢸ࣒ࡣࡍ࡛࡟ᥦ᱌ࡉࢀ࡚࠸ࡿ[2]ࡀ㸪➹⪅ࡽࡣ⥳Ⰽ࠿ࡘ᳜⏕ࡢ≉ᚩ࡛࠶ࡿ⃰ῐࡢ⣽࠿࡞ኚ໬㸦௨㝆࢚ࢵࢪ࡜࠸࠺㸧ࢆ᭷ࡍࡿ㒊ศࢆ⥳ど⋡᳨ฟᑐ㇟࡜
ࡍࡿ᪉ἲ࡜ࡑࢀࢆᛂ⏝ࡋࡓィ ⿦⨨ࢆᥦ᱌ࡋࡓ
[3]㸬ࡋ࠿ࡋ㸪࠶ࡽ࠿ࡌࡵタᐃࡉࢀࡓ⥳㡿ᇦ㸦RGB
ࡢ࿴࡟ᑐࡍࡿ R,G,B ྛ್ࡢẚ⋡ࡢ⠊ᅖ㸧ࢆ⏝࠸࡚࠾ࡾ㸪᧜ᙳ⎔ቃࡢኚ໬ࡀ࠶ࡗࡓሙྜ࡟༑ศ࡞ᑐᛂ
ࡀ࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓ㸬ࡶࡋ࣓࢝ࣛࡢ≉ᛶ࡞࡝࡟ࡘ࠸࡚ཝᐦ࡞タᐃࡀᚲせ࡜࡞ࡿ࡜฼౽ᛶࡀᦆ࡞ࢃࢀࡿ㸬ࡼࡗ࡚㸪࣮ࣘࢨࡀ᳜⏕ࢆྵࡴ⏬ീࢆ 1 ᯛ᧜ᙳࡋ㸪ࡑࡢ⏬ീ࡟࠾࠸࡚᳜⏕௨እࡢ㒊ศࢆሬࡾࡘࡪࡋ
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RGB ✵㛫࡟࠾ࡅࡿ᳜⏕ࡢ⥳ࡢ㡿ᇦࢆỴᐃࡍࡿ᪉ἲ࡟ࡘ࠸᳨࡚ウࡋࡓࡢ࡛ሗ࿌ࡍࡿ㸬．
࠶ࡽ࠿ࡌࡵỴᐃࡋࡓ⥳㡿ᇦ࡛ࡣኳೃࡸᏘ⠇ࡀኚࢃࡿ࡜᳜⏕㡿ᇦࡢᢳฟࡀࡸࡸ୙Ᏻᐃ࡟࡞ࡿࡓ
ࡵ㸪᧜ᙳ᮲௳ࡀኚࢃࡗ࡚ࡶᏳᐃࡋࡓ⥳Ⰽ㡿ᇦᢳฟࡀ⾜ࢃࢀࡿ⠊ᅖࢆ᳨ウࡋࡓ㸬ࡑࡢࡓࡵ㸪᧜ᙳ⏬ീ࡟ࡘ࠸࡚ᡭື࡛᳜⏕㡿ᇦ௨እࢆሬࡾࡘࡪࡍ᪉ἲ
࡛᳜⏕㡿ᇦࡢⰍࡢ⠊ᅖࢆㄪᰝࡋࡓ㸬ࡋ࠿ࡋ㸪ࡑࡢㄪᰝ࡟࠾࠸࡚ࡣጇᙜ࡞⠊ᅖࢆぢ࠸ࡔࡏ࡞࠿ࡗࡓࡓࡵ㸪⥳ど⋡ㄪᰝࡢࡓࡧ࡟᳜⏕㡿ᇦ௨እࢆሬࡾࡘ
ࡪࡋࡓ⏬ീࢆ⏝ពࡋ㸪᳜⏕ࡢ⥳㡿ᇦࢆỴᐃࡍࡿ᪉ἲࢆ⪃᱌ࡋࡓ㸬ᥦ᱌ᡭἲ࡛ࡣ㸪ࡲࡎ᳜⏕ࢆྵࡴ⏬ീࢆ 1 ᯛ᧜ᙳࡍࡿ㸬⏬ീࡣ RGB ್ྛ 256 㝵ㄪ࡛࠶ࡿ㸬ࡑࡋ࡚㸪᳜ ⏕௨እ ࡢ㡿 ᇦࢆⓑ ((R,G,B)=(255,255,255))࡛

ሬࡾࡘࡪࡋ㸪ࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡟ධຊࡍࡿ㸬ࣉࣟࢢ࣒ࣛ
ࡣⓑࡢ⏬⣲ࢆ㝖࠸ࡓྛ⏬⣲ࡢ RGB ್ࢆ 16 㝵ㄪ࡟㝵ㄪᩘࢆῶࡽࡋࡓୖ࡛㸪RGB ್ࡢ⤌ྜࡏ࡟ࡘ࠸
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ࡘ࠸࡚㸪᳜⏕ࡢ⥳㡿ᇦ࡜ࡍࡿ㸬ࡲࡓࡇࡢ࡜ࡁ㸪ⓑࡸ㯮࡟㏆࠸㡿ᇦࡶ᳜⏕㡿ᇦ࡟ྵࡲࢀࡿࡀ㸪RGB
್ࡢྜィ್࡟ୖ㝈࡜ୗ㝈ࢆタࡅ㸪ࡑࡢ⠊ᅖෆࡢ⏬
⣲ࡢࡳ᳜⏕㡿ᇦ࡟ྵࡲࢀࡿ࡜ࡍࡿ㸬．
⥳ど⋡ㄪᰝࢩࢫࢸ࣒ࡣ USB ࣓࢝ࣛ࡜ࣀ࣮ࢺ PC࡛ᵓᡂࡉࢀࡿ㸬ฎ⌮ࡢὶࢀࢆᅗ 1 ࡟♧ࡍ㸬᫬ࠎ้ࠎ࡜ USB ࣓࢝ࣛ࠿ࡽධຊࡉࢀࡿ⏬ീ࡟ᑐࡋ㸪ྛ⏬⣲ࡢ RGB ್ࡀ࠶ࡽ࠿ࡌࡵ⠊ᅖタᐃࡋࡓ᳜⏕ࡢ⥳Ⰽࡢ㡿ᇦ࡟ྵࡲࢀࡿ࠿࡝࠺࠿ࢆุᐃ
ࡋ㸪⥳Ⰽ௨እࢆ㯮࡟ࡍࡿ㸬ࡑࡋ࡚㸪㯮⏬⣲ࡢ࿘ᅖ㸯⏬⣲ࢆ㯮⏬⣲࡜ࡍࡿ཰⦰ฎ⌮࡟ࡼࡾࣀ࢖ࢬࢆ
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ࡼࡃ⏝࠸ࡽࢀࡿ Sobel ࣇ࢕ࣝࢱ࡟ࡼࡾ࢚ࢵࢪࡢ᳨
ฟࢆ⾜࠺㸬⥳Ⰽ㡿ᇦ࠿ࡘ࢚ࢵࢪࡢᏑᅾࡍࡿ⏬⣲࡟ࡘ࠸࡚ࡣⓑ㸪ࡑࢀ௨እࡣ㯮࡜ࡍࡿ஧್໬ࢆ⾜࠸㸪ⓑ㡿ᇦ࡟ྵࡲࢀࡿ✰ࢆሰࡄࡼ࠺࡟⭾ᙇ཰⦰ฎ⌮ࢆ⾜࠺㸬⭾ᙇฎ⌮ࡣ஧್໬⏬ീࡢⓑ⏬⣲ࡢ࿘ᅖ 1⏬⣲ศࡶⓑ⏬⣲࡜ࡍࡿฎ⌮࡛࠶ࡿ㸬⭾ᙇฎ⌮࡜཰⦰ฎ⌮ࡣࡑࢀࡒࢀ」ᩘᅇ⾜࠸㸪࿘ᅖᩘ⏬⣲ศ࡟ࡘ࠸࡚ฎ⌮ࡍࡿ㸬ࡇࡢ⤖ᯝᚓࡽࢀࡓⓑ㡿ᇦࡢ⏬⣲ᩘࢆㄪ࡭㸪⏬ീ඲యࡢ⏬⣲ᩘ࡟ᑐࡍࡿ๭ྜ࡜ࡋ࡚⥳ど⋡ࢆฟຊࡍࡿ㸬．
ᥦ᱌ᡭἲࡢ᭷ຠᛶࢆㄪ࡭ࡿࡓࡵᐇ㦂ࢆ⾜ࡗࡓ㸬ᐇ㦂ࢩࢫࢸ࣒ࡢ USB ࣓࢝ࣛࡣ Logicool C920t㸪
ࣀ࣮ࢺ PC ࡣ SONY VPCZ239FJ ࢆ⏝࠸ࡓ㸬ࡲࡓ㸪ࣉࣟࢢ࣒ࣛసᡂ࡟ࡣ C ゝㄒࢆ⏝࠸㸪⏬ീฎ⌮

Supplement 177ࣛ࢖ࣈࣛࣜ OpenCV ࢆ฼⏝ࡋࡓ㸬࡞࠾㸪௨๓ࡢᡭἲ࡛ࡣ⭾ᙇฎ⌮ࢆ 6 ᅇ㸪཰⦰ฎ⌮ࢆ 3 ᅇ࡜ࡋ࡚࠸
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ࢀ 7 ᅇ㸪4 ᅇ࡜ࡋࡓ㸬ࡲࡎ㸪࠶ࡽ࠿ࡌࡵ᧜ᙳࡋࡓ⏬ീ(ᅗ 2(a))ࡢ᳜⏕㒊ศ௨እࢆⓑࡃሬࡾࡘࡪࡋࡓ(ᅗ 2(b))㸬ࡇࡢ⏬ീ࠿ࡽᚓࡽࢀࡓ⥳Ⰽ㡿ᇦࢆ⏝࠸࡚㸪࣓࢝ࣛ࠿ࡽධຊ
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green visibility ratio measurement, Proc. of
AIC2015 (2015) 609-614
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５．まとめ⥳ど⋡ㄪᰝࡢࡓࡵࡢࢩࢫࢸ࣒࡟ࡘ࠸࡚㸪ኳೃࡸᏘ⠇ࡢኚື࡟ᑐᛂࡍࡿࡓࡵ㸪᳜⏕㡿ᇦᢳฟ⏬ീࢆධຊࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡿ⥳Ⰽ㡿ᇦᣦᐃ᪉ἲࢆᥦ᱌ࡋ㸪ࢩࢫࢸ࣒ࡢᨵⰋࢆ⾜ࡗࡓ㸬ᐇ㦂࡟ࡼࡗ࡚㸪ᡭἲࡢጇᙜᛶࢆ☜ㄆࡋࡓ㸬(a) ධຊࣇ࣮࣒ࣞ     (b)ᢳฟ㡿ᇦ
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参考文献1) ▼㯮ဴ㑻㸪ᑠᆏ ᏹ㸸ఫᏯᆅࡢ⥳໬ィ⏬࡟㛵ࡍࡿᇶ♏ⓗ◊✲ ࡑࡢ1 ィ⏬ᣦᶆ࡜ࡋ࡚ࡢࠝ⥳ど⋡ࠞ࡟ࡘ࠸࡚㸪᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍኱఍Ꮫ⾡ㅮ₇᱾ᴫ㞟 ィ⏬⣔ 53 (1978) 1587-1588
2) ℧⃝᝷୍㸪᳃ 㝯ᬛ㸪బᕝ ㈼㸸⥳ど⋡ィ ⿦⨨ࡢ㛤Ⓨ㸪᪥ᮏⰍᙬᏛ఍➨44ᅇ඲ᅜ኱఍Ⓨ⾲ㄽᩥ㞟(2013) 314 -3153) M. Doi, A. Kimachi, S. Nishi: Real-time

Supplement 178ᅗ 4 ᡭື࡟ࡼࡿ᳜⏕㡿ᇦᢳฟ⤖ᯝ

Material discrimination of colored patterns for cotton, wool
and silk woven fabrics by color and textural features
Mayumi Asanomi
Yuko Yokota
Toshio Mori

判別分析，

色柄，色彩情報量，
析．

Osaka Seikei University Junior College
Aichi Gakusen University Junior College
Gifu Women’s University
特徴，

多彩色から
されている色柄模様から のような素材が用いられているかに いて明確に素材判別することはであるとられる． こで，綿布，羊毛布および絹布のいい な色柄模様に いて， 視による素材の判別を行った．また，綿布，羊毛布および絹布の各色柄に いて析によって色彩情報量や形態情報量を算出し，これら 3 類のの色彩的および形態的な類似性や相違性を見出すとともに，
色彩情報量や形態情報量を用いて素材の判別分析を試みた．
では，
で
で 全で
な
で
的に
な
布の素材の判別や同 の非的分析を確 するための用な的 見を ることを 的とする．

される．ここでは，d 1 に対して，
0，45，
90 および 135
向の各 を め，これら 4 向の平均 を d 1 に対する形態特徴量とした．
結
色柄の色彩情報および形態情報の比較の一 を1 および 2 に示した．綿の特徴として，高 低明度で低彩度に多く分布し，寒色 中性色 暖色と幅広い色相分布であり，と 形の 別が明確であることが分かった．羊毛の特徴としては，低明度，試料布として，34 類の綿色柄布，56 類の羊毛色柄布および 40 類の絹色柄布をにで用いた．
を利用して，
度
72dpi，
さ 512×512pixels の
で色彩
を り
．sRGB
は色彩
＊
＊
析により，L （明度），C （彩度）および （色相 ）にし， れ れのから明度平均（AVE-L＊），彩度平均（AVE-C＊）および色相 平均（AVE- ）を めた．
視覚的な特徴をするために，
と
して
（ASM）
，
（CON）
，
相 （COR），（ENT）の 4 の形態
情報量と色情報量である色相（h-ENT）を めた．同
特徴量は， れれ 素対の相対（d, )の 数として表

Supplement 179

12

明度と色相のと相の

低彩度に多く分布し，明度の増加とともに寒色から暖色へ推移し，模様形態の均一性の増加とともに線状性が低下することが分かった．絹の特徴としては，他の素材に比べて色彩および形態情報量において幅広い分布を示すが，高明度，低彩度，暖色系に多く分布し，明度の増加とともに色情報が低下する傾向がみられた．
綿布，羊毛布，絹布に対する色彩情報量（L＊，C＊，h，h-ENT）を利用した判別を行った．表 1 には判別された試料群および判別的中率を各素材ごとに計算して比較して示した．表の「真の群」とは，実際の試料の判別番号のことである．「判別された群」とは，色彩情報量から実際に綿，羊毛および絹と判別した試料の数を表す．表より羊毛布では，羊毛と判断された試料が 37 個，綿と判断された試料が 2 個，
絹と判断された試料が 0 個で 94.9％という判別的中率であったことから，ほぼすべての羊毛布が羊毛布であると判別された．綿布では，羊毛と判断された試料が 8 個，綿と判断された試料が 10 個，絹と判断された試料が 16 個で 29.4％という判別的中率であったことから，色彩情報量のみでは判別しにくい．
絹布では，羊毛と判断された試料が 2 個，綿と判断された試料が 4 個，絹と判断された試料が 34 個で85.0％の判別的中率であったことから，ほぼすべての試料が絹布であると判別された．また全体平均が71.7％であることから，色彩情報量のみでもほぼ判別が可能であることが示唆された．
綿布，羊毛布，絹布に対する形態情報量（ASM，CON，COR，ENT）を利用した判別分析の結果を表 2に示した．羊毛布では羊毛と判断された試料が 31個，綿と判断された試料が 6 個，絹と判断された試
表1

料が 2 個で 79.5％という判別的中率であったことから，ほぼすべての羊毛布が羊毛布であると判別されている．綿布では，羊毛と判断された試料が 2 個，
綿と判断された試料が 30 個，絹と判断された試料が 2 個で 88.2％という判別的中率であったことから，高い確率で判別が可能であることが示唆された．絹布では，羊毛と判断された試料が 7 個，綿と判断された試料が 13 個，絹と判断された試料が 20 個で50.0％という判別的中率であった．また全体平均で71.7％の判別的中率であったことから，色彩情報量と同様に形態情報量のみでもほぼ判別することが可能である．
綿布，羊毛布，絹布に対する色彩情報量（L＊，C＊，h，h-ENT）および形態情報量（ASM，CON，COR，ENT）を利用した判別分析を行った結果を表 3 にまとめた．
羊毛布では，羊毛と判断された試料は 39 個，綿および絹と判断された試料は 0 個で 100.0％という判別的中率であったことから，すべての羊毛布が羊毛布であると判別された．綿布では，羊毛と判断された試料は 3 個，綿と判断された試料は 28 個，絹と判断された試料は 3 個で 82.4％という判別的中率であったことから，ほぼすべての綿布において判別が可能である．絹布では，羊毛と判断された試料は 0 個，
綿と判断された試料は 5 個，絹と判断された試料は35 個で 87.5％という判別的中率であったことから，
綿布よりも高い確率で判別が可能である．また，全体平均 90.3％という結果から，非常に高い確率で判別が可能であるということが分かった．
表3

色彩情報量および形態情報量よる判別結果

色彩情報量（L＊，C＊，h，h-ENT）による判別結果

3

1：羊毛，2：綿，3：絹
４. 結論
1：羊毛，2：綿，3：絹
表2

形態情報量（ASM，CON，COR，ENT）による判別結果

綿布，羊毛布，絹布の色柄模様の色彩的，形態的な類似性や相違性を明確にした．色柄模様の視覚的特徴量を用いて行った綿，羊毛，絹の素材判別の分析結果から，色彩情報量のみでは平均 71.7％，形態
情報量のみでは色彩情報と同様に平均 71.7％で判別が可能であったが，色彩情報量と形態情報量を組み合わせることで平均 90.3％の非常に高い確率で判別が可能であることが見出された．

1：羊毛，2：綿，3：絹Supplement 180ከ㝵ㄪ⃰ῐ⏬ീࢆ⏝࠸ࡓ OKQT ࡟ࡼࡿ᭱㐺㝵ㄪ᥎ᐃἲࡢᥦ᱌
A method for optimizing gray levels based on 18bits-image
by Using Oteru-Koshimizu’s Quantization Theory

Koki Muto
Ṋ⸨ຌᶞ
୰ி኱Ꮫ
Daigo Kikuti
⳥ụ኱ᝅ
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Takuma Funahashi
⯚ᶫ⌶☻
୰ி኱Ꮫ
ᕝ⃈ᮍ᮶Ꮚ Mikiko Kawasumi
ྡᇛ኱Ꮫ
Koshimizu Hiroyasu ୰ி኱Ꮫ
㍿Ỉ኱࿴Keywords:OK 㔞Ꮚ໬⌮ㄽ,㔞Ꮚ໬,ᨃఝ㍯㒌.
㸯 ࡣࡌࡵ࡟

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᥮ࢆ P(v)࡜ࡍࡿ.☜⋡ᐦᗘ㛵ᩘ p(f)ࡣᘧ(1)࡟ࡼࡾ
P(v)ࡀ vc ࡛ᖏᇦไ㝈ࡉࢀ࡚࠸ࡿ࡜,ᘧ(2)࠿ࡽ㔞Ꮚ໬㛫㝸Ǽf ࡜ࡋࡓሙྜ࡟㝈ࡗ࡚,ᘧ(3)࡟ࡼࡗ࡚㞳ᩓ໬ࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ㐃⥆ࢹ࣮ࢱ࡟᏶඲࡟᚟ඖࡉࢀࡿ.ࡇ
ࡢǼf ࡀࡇࡢ⏬ീ f(x)ࡢ☜⋡ᐦᗘ㛵ᩘ p(f)ࢆ᏶඲࡟
᚟ඖ࡛ࡁࡿ㔞Ꮚ໬㛫㝸࡛࠶ࡿ

Chukyo University
Chukyo University
Chukyo University
Meijo University
Chukyo Universityp(v) 0, (v vc ) 㻌f(1)㻌

(1 / 2vc ) 㻌p( f )

 p( f * k )sinc 2 ( f  k * f )(2)㻌

k㻌 (3)㻌
  OKQT ࡢ㐠⏝࡟ࡘ࠸࡚
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ἲ࡛᥎ᐃ,࡞࠸ࡋ௬ᐃࡍࡿᚲせࡀ࠶ࡿ.⏬ീ f(x)࠿
ࡽほ ࡉࢀࡓࢹࢪࢱࣝ⏬ീ f=(fi)ࡢ⃰ᗘࣄࢫࢺࢢ
࣒ࣛ h(f)ࡣ,☜⋡ᐦᗘ㛵ᩘ p(f)ࢆ᥎ᐃࡍࡿᡭࡀ࠿ࡾ
ࢆ୚࠼ࡿ.⃰ᗘࣄࢫࢺࢢ࣒ࣛ h(f)ࡣ,᭷㝈㞳ᩓ㸦ᩚᩘ㸧✵㛫ୖ࡟ศᕸࡋ࡚࠸ࡿࡶࡢ࡜ࡋ,ࡑࡢ᭱ᑠ㔞Ꮚ໬㛫㝸Ǽfmin ࢆ 1,᭱኱⃰ᗘ್ࢆ fmax ࡜ࡋ࡚,ᇶᗏ࡜࡞ࡿゎᯒ㛵ᩘ࡜ࡋ࡚ rect 㛵ᩘࢆ⏝࠸࡚,ᘧ(4)࡟ࡼ
ࡗ࡚ồࡵࡽࢀࡿ.

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 h(Ǽfp ( f )  n 1
f max

min  n)  rect( f  n)

 h(Ǽfn 1

min  n) Ǽf min(4)ࡇࡇ࡛▴ᙧ㛵ᩘ rect(x)ࡣᘧ(5)ࡢࡼ࠺࡞㛵ᩘ࡛࠶ࡿ.
1
1....... | x |rect ( x) 
2
0......other(5)ࡇࢀ ࡟ࡼࡗ࡚ ,h(f)[f:0, fmax]ࡣ , ᐇ✵㛫 ୖࡢ㛵 ᩘ
p(f)[f:- ,࡜ࡋ࡚⾲ࡉࢀࡓ.ᅗ 1 ࡟ h(f)࡜᥎ᐃࡉ

ࢀࡓ☜⋡ᐦᗘศᕸ㛵ᩘ p(f)࡜ࡢ㛵ಀࢆᶍᨃⓗ࡟♧ࡍ.ࡲࡓ,☜⋡ᐦᗘ㛵ᩘ p(f)ࢆࣇ࣮࢚ࣜኚ᥮ࡍࡿࡀ,▴ᙧ㛵ᩘ rect(f)ࡢࣇ࣮࢚ࣜኚ᥮ࡣ sinc(v)=sin( )/( )࡛࠶ࡿ࠿ࡽ㸦ᅗ 2 ཧ↷㸧,ᘧ(6)࡟ࡼࡗ࡚ p(f)ࡢ
ࣇ࣮࢚ࣜኚ᥮ P(v)ࡣ,ゎᯒⓗ࡟ồࡵࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ
ࡿ.

Supplement 181

1 f maxsin(ȧ )h(Ǽf min  n) exp( i 2ȧn )P( ) F[ p( f )] 

ȧ
S n1
f max

S   h(Ǽf min  n) Ǽf min
n 1

(6)

Pmax㸻P(v),ε㸻αPmax㹺P (v)㹺ӌε ࡞ࡿ v ࢆ vc ࡜ࡍࡿ.
㻴㼕㼟㼠㼛㼓㼞㼍㼙㻌(7)

ࡣ 40db ⛬ᗘ࡞ࡽࡤ୍⯡ⓗ࡟ຎ໬ࡀᑡ࡞࠸⏬ീ࡛࠶ࡿ࡜ゝࢃࢀ࡚࠸ࡿ. OK 㔞Ꮚ໬⌮ㄽ࡛ࡣ P(v)ࡢࣃ
࣡ ࣮ࢫ ࣌ࢡࢺ ࣝ࠿ ࡽ㔞Ꮚ ໬㛫 㝸ࢆ᥎ ᐃࡍ ࡿࡓ
ࡵ,PSNR ࡢ್ࡀᛴ⃭࡟ῶᑡࡉࢀࡿⅬࡲ࡛ࡀ㧗ᇦ࡛࠶ࡾ P(v)ࡢ್ࡀ 0 ࡟㏆࠸ᩘ್࡛࠶ࡿ࡜ண᝿ࡉࢀࡿ.
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ࣉView2002ㅮ₇ㄽᩥ㞟pp.1-6,(2002ᑠ⏣ཎ㈹ㄽᩥ)Supplement 182

CG
Influence of achromatizing to gaze-state change
by CG objects and schematic objects
placed in natural and processed images	 Sae Nakanishi

	
 

	
 

	
 

Ippei Negishi

	
 

	
 

Keizo Shinomori

	
 
	
 	
 

	
 
	
 

Keywords: 眼球運動，注視，顕著性マップ，
画像
．

	
 

	
 
景や物体を観察する際にどの部分にしているかという眼球運動中の注視状態は，インーースやサイン のインの観 からも要である．現状，様 にする顕著性マップ(Saliency map)のの一つとして注視予想がされている．これは，画像中の輝度や色ので象徴されるような初期視覚情報
処理で処理されると考えられている低次の（ 本的な）画像特徴に対する注視を，に予想するものである．このような方式の注視予想
は，一 の
など，
な背景の場合には，よく注視を予想出 る[1]．しかし，背景や対象物
体の認知的意味が変化した場合にも 合できるかは 明である．
	  そこで，本研究では，自然画像中に配置した自然物体を，低次画像特徴は類似しているものの，印象は大きく異なる CG や模式表現化した物体に置き換えることで，高次の（認知的）情報によりどのように眼球運動と注視箇所が変化するかを調べた．さらに，画像を全て
ース ー 表示とする無彩色化を行うと，物体の判別がより困難になり，また色のに関する情報が われることから，顕著性マップは変化することになる．この様な場合には，自然物体（
ナ 物体）とCG や模式表現化した物体の画像間での注視状態変化が縮小すると予想して，実験を行い， に	 	  Graduate School of Engineering,
Kochi University of Technology
Kochi University of Technology / Dept. MediaInformatics, Kanazawa Institute of Technology	 	  School of Information / Research Institute,
Kochi University of Technology

べた有彩色画像での実験結果と せて，初期視覚
情報と認知的な情報とが注視にどのような影響を えるかについて眼球運動計測の結果から
べる．
．

	
 	
 

	
  眼 球 運 動 は ViewPoint EyeTracker®(Model
BHU903 Binocular90Hz, Arrington Research)により計測した．眼球運動の ー は，あらかじめ 被験者で計測した被験者の き のー の を いた．本実験では 部からの刺激要による影響を けるために， 室 に眼球運動
測置を 置し，実験を行った．画像呈示
スプ イと被験者間のは 65cm である．
	
 の実験では， 性， 性の計を被験者とした．視において われている眼を調べる方 で めた
き
は， 性
， 性
が右眼， 性
， 性
が左眼
であった．
	
  実験刺激として，
は観葉 物を刺激物体とし，実際の場所に物理的に配置した，または自然
背景画像 に刺激物体像を画像処理により配置
した画像を （自然）画像とした．実験画像のために，刺激物体の画像を に， Shade にて CGを，また PowerPoint の図 で模式をし，した CG 物体や模式物体(特 表現物体)を背景だけの画像へ配置する画像をした．また刺激物体自体を配置しない背景の 画像もした．さらに，この画像全体に，あるいは背景のに特 表現 果(イ ())を加えた画像

Supplement 183

もした．
のように，画像は 刺激物体
類（刺激物体無し，自然，CG，模式）
イの状類（そのまま（イ無し），画像全体がイ ，背景の がイ（
イ 背景 にの刺激を配置）） の 11
が セットになっている（刺激物体無しの条件
では，画像全体がイ と，背景の がイ
は同じ画像になるため減る）．これらを有彩色画像（ 本画像）とし，あわせてこれらの画像をース ー 化した画像もして無彩色化画像とした．画像呈示は，同じ背景の 11の画像を 1 セットとして，背景類（ コーナー，ンパスーン， 物出）の画像
分の セットと無彩色化した背景
類の画像
分の セットとで行った．
	
  被験者に対し， 呈示する画像はにつき 10間だけ呈示し，画像をするを ったで 画像 をよく観察する よう，実験を めるに 明してから実験をした．画像呈示時間の 10 間の被験者の視線 置を，眼球運動測置により計測した．被験者の視線の動きの性を計るため， セットの時と時にの 色 を 3 3 に配置した画像を いて，実験者の 示する場所を注視する計測 度検 を行った．また， セットとに，呈示した 11の画像に対する（画像の さ）を感覚(magnitude estimation) により，
で
させた．

．結

(2)
	
  刺激とする物体を自然物体，CG 表現，模式表現としたものをまとめ，顕著性マップ[1]と比較した．
停留時間相対値表現と顕著性マップの予測結果を図
に示す．	
 
	
  物体を も配置しない場合，呈示した画像 の特徴的な箇所で，顕著性マップでも予測された箇所への注視状態が き，全体的に画像を見ていることがわかった．また刺激が自然物体の時は，刺激の方に注意が向くが，顕著性マップに表れているところに出して，注意が向いているわけではなく，刺激中 とするが，全体的に画像を見ていることがわかった．刺激物体が CG 表現 模式表現である画像
では，刺激配置箇所を注視する一方で，顕著性マッ
プで も注視するとされた箇所だけを注視してはおらず，刺激全体を見ていることがわかった．さらに，刺激が CG 模式表現の場合でも，刺激であるものの，顕著性マップに全く表れていない箇所も せて見ていることがわかった．

	
 

(1)
	
 
被験者の眼球運動 ー から，画像 の停留時間を計測し，視線 置を表示した．停留時間の計測方 は，画像を 36 マス， 48 マスに
区 り，Microsoft Excel(Excel for Mac 2011)をし，そのに視線が停留した時間を呈示 10
間およ 全被験者で合計した． 大値を 100 ，
小値をから 90 を い でーンし，90 から 100 ( 大値)を 色でーンした．
	  比較表示する際の停留時間のは，比較する
停留時間相対値の差をとり，差の 小値を-1 から中間値 を ン でー
ンし，0 から ( 大値)を 色でーンした．
ン で表示された箇所は，視線が向かなくなったことを示し， 色で表示された箇所は，視線が向くようになったことを表す．

図
有彩色画像（コーナー）での停留時間相
対値表示(左)と顕著性マップ予測(右)の比較

Supplement 184

(3)
	
  背景
類それ れで刺激物体を自然から CG
表現，自然から模式表現，物体なしから自然，CG，模式表現を比較した．自然物体から模式表現を比較した場合の視線状態の変化（停留時間の変化）を一 として図 に示す．図では，視線が向かな
くなったものを ン （マイナス）で表し，より視線が向くようになったものをーン（プ ス）で表している．

図 3	
  刺激物体変化による視線状態の変化	
  	
 （ マスあたりの停留時間相対値の変化 ）図
自然から模式への変化での比較．背景がコーナーの場合(左)とーンの場合(右)	  このような刺激物体の変化による注視箇所（停留時間）への影響を化するために，停留時間順で示した画像全体での 大値を 100 ，
小値を 0 とする マスの停留時間相対値（0-100 ）を いた．まず マスで，刺激物体の 類を変えたことによる停留時間相対値の変化 を，線き算により めた．次にその変化を，を ったまま画像全体で し合わせ，
マスの平均を ることで，画像全体の刺激
物体変化による視線状態の変化として めた．図に結果を示す．
	 コーナー画像の場合は，自然物体から，あるいは刺激物体がないところから，CG や模式に変化させた場合に，注視が増加する傾向にある一方，
ンパス
ーンや 物出画像の場合には，その変化はほとんど無いか，むしろ 少 がる傾向にある．この違いについて考えられる要の一つとして，画像中における刺激物体のサイズの影響が考えられる．コーナー画像での刺激物体のサイズが大きいため，刺激物体を CG や模式にしたときの 部の変化に がつきやすい一方で，出やーン画像では変化に必ずしも がつかないという可能性がある.
	  この結果を まえ，刺激物体の変化の影響をより的に，する ー として，の停留時間相対値の変化 を，画像全体で し合わせるのではなく，刺激物体全体，物体のう 幹の部分，

図
刺激物体配置よる視線状態の変化のの刺激物体変化に物体のう 鉢の部分にわけてした．刺激の鉢部分の ，幹部分の ，刺激物体の での視線状態の変化（1 マスあたりの停留時間相対値の変化）を図 に示す．
	  物体刺激に特化した停留時間相対値変化は，幹の部分については，図 で示した画像全体の傾向と同様の傾向を示した．それに対して，鉢部分は，ーンと出
画像ではマスの が小さい（ーン画像の場合に 2 マス）ため，極端な値にりやすいことが分かる．鉢の部分が極端な値をとっている場合には，刺激物体全体の値も影響をけるためになる．これを まえて幹での変化 を検 すると，図 の 自然 模式 の結果のようにサイズの順であるコーナー画像，出画像，
ーン画像の順となる．
(4)
結	  無彩色画像での停留時間相対値表示と顕著性
マップ予測結果を，図 に示す．有彩色画像と無Supplement 185

彩色化画像を比較すると，どの背景の場合も有彩
色画像の停留時間と大きな差がないことがわかった．さらに顕著性マップの検出結果も有彩色画像と大きな変化は得られなかった．有彩色画像と無彩色化画像の停留時間相対値の差から，パーセ
ント値変化の 1 マス平均を計算した結果からも，無彩色化しても有彩色画像と視線状態に大きな変化がないことがわかった．

	
 
図 5	
  無彩色化画像（コーナー）での停留時間
相対値表示(左)と顕著性マップ予測(右)の比較
	
 
４．考察	
 	
 
	
  顕著性マップでは，刺激物体が自然物体，CG物体，模式物体の順で，より刺激物体を注視する傾向はあるもののその差は微少であり，刺激が変化しても注視結果はほとんど変化しない予測を示した．刺激物体に違和感の差があるにも関わらず，顕著性マップの検出結果に変化がない理由として，刺激物体が自然，CG，模式物体であっても初期視覚情報処理における視覚特徴としてはほぼ同じであるためと考えられる．
	  しかし，実際には，被験者は，顕著性マップの予測結果のように鉢部分を見るのではなく，実際は幹（葉を含む）の部分を見ていることがわかった．また，刺激物体を変化させた時に，刺激物体が必要十分に画像でのサイズ大きい場合には，自然から CG や模式表現へ，あるいは刺激物体が無く画像中の別の場所を注視しているところから
CG 表現や模式表現へ変化させた時には，それら表現の特徴を示す箇所への注視が増加する結果が得られた．サイズが小さい場合には，CG 表現
や模式表現へ変化させた時には，逆に注視が減少する結果を得た．
	  画像全体を無彩色化し，有彩色画像と比較した
結果として，停留時間相対値と顕著性マップの予測結果共に，無彩色化による大きな変化は得られなかった．この結果から，画像を無彩色化しても視線方向や注視への影響はほとんどないと考えられる．ただし，この結果は自然画像系の画像呈示の結果であり，輝度差がほとんど無く色差だけで物体が区別されるような極端な（実験室的な条件の）画像の場合，また認知的意味変化を伴う場
合には，異なる結果となる可能性もある．
５．結論	
 
	
  本研究では，自然画像中に配置した自然物体を，
低次画像特徴は類似しているが印象は異なる CGや模式表現化した物体に置き換えることで，高次の情報によりどのように注視箇所が変化するかについて，実際の眼球運動計測により調べた．さ
らに，画像の無彩色化を行うと，物体の判別がよ
り困難になることから，注視状態変化が縮小すると予想して実験を行った．
	
  実験結果は，顕著性マップの予測結果では刺激
ほとんど変化がない一方，刺激物体に対する違和感の差によって，注視状態に変化が生じた．刺激
物体のサイズが大きくなる画像配置の時に，刺激
物体は，より注視を集めたが，サイズが小さいときには，逆に注視が減る結果となった．この画像
中の刺激サイズの影響については，顕著性マップと同様の傾向であり．人は観察する際には小さい
ものは注視しない傾向があるためと考えられる．
	  無彩色化を行うことによって，物体の判別がよ
り困難になることから，注視状態が変化すると予想したが，色をなくしても注視には大きな影響はないことが明らかとなった．
	
 
参考文献	
 
1) D. Walther and C. Koch : Modeling attention tosalient proto-objects, Neural Networks 19 (2006)
1395-1407 [D.Walther, Saliency Toolbox,
http://www.saliencytoolbox.net/.]Supplement 186

UI
人と人
ン
に
Comparison of Face Color Preference of Human and Agent forUser Interface Design
Keiichi Muramatsu
Yoshimasa Tawatsuji
Eiichirou Tanaka
Keiichi Watanuki
Tatsunori Matsui
Keywords: UI
ント．

大 大
大 大
人間
大 大
大 大
大 人間

計，顔色， 好，人 エージェ

．

に
の
な技術
に い，人 エージェン
トとり け人 ロ ットであるアンドロイドの研究がましいを せている．
は，人とアンドロイドとの間での 会的関係性のが 要なになると考えられる．このような会的関係性を考える上で，アンドロイドの「顔」は一つの 要な要 である．特に，顔色はの 情を 者に えるな の 能を果たす上で不可 であると考えられる．
しかし，顔色のをアンドロイドに実 可能かという点についてはこれまで十分ながされていない． え ，人間が顔を赤らめることとアンドロイドが顔を赤らめることに対して，観者が同等の 知をするかという点が明確ではない．特に，不気味の谷[1]にされるように，人間はヒトにした対象についてを くとされており，同 の顔色であっても，ヒトにしたアンドロイドに対しては，人間に対する情報と同等のを行うとは らないことが示唆される．
研究では，顔の的特徴にし，不気味の谷を考 してきたもの[2, 3]があるが，顔色にしたものは見られない．
そこで，本研究ではアンドロイドにおける顔色に関する基礎的な知見を得ることを 的として，
人間とアンドロイドの に同色を付与した に，の色が好ましいと じられるか，また，エージ
ェントの違いによって評価に差が見られるかを
実験的に
した．
．
中島ら[2]は，人間は顔色の色相を変化させた顔画像を観 している の被験者のを計 し，Saitama University
Waseda University
Saitama University
Saitama University
Waseda University

顔色の色相 と N170 ピーとの関係，およ
色相 と画像の不との関係性を べた．
その結果，
左における N170 ピー
が，オ ジナ の色相 から れるにつれて大きくなることが明らかになった．このことは，顔の色相 に関 する情 報に 対して ，左にお ける
N170 成分がしていることを示唆しており[4]，
色相がオ ジナ から れるにつれ，評価は不なものとなることが考えられる．
．
女性 アンドロイドの平均顔と女性の平均顔にそれ れ 8 色相（青，シアン，緑，マゼンタ，
オレンジ，赤，バイオレット，黄）を Photoshop
で付与したもの，計 16
（色：8
エージェ
ント：2 ）を刺激として用いた．図 1 に実験で用いた刺激のうち，アンドロイド（青色，オ ジナ 色）と人間（青色，オ ジナ 色）を示す．
実験は以 のきで めた．まず，被験者には事 に被験者 性として
およ 性 についてしてもらった．その ，実験の 要を明し，被験者のを得た上で，刺激 16 の合 せ計 120 を ン
で 示し，各 の刺激のうち，的に ちらが「好ましい」かについて一対比較 による
を求めた．
はでき
る り く 観的にするように 示を与えた．すべての のが，実験 刺激に関して気 いた点について
記 の
で
を求めた．

図 1．実験刺激（左：アンドロイド， ：人間）

Supplement 187

図 2．各被験者の好ましさに関する z 得点．図中における xy は x: a(アンドロイド)，h(人間)，y: m(マゼンタ)，b(青)，g(緑), v(バイオレット)，c(シアン)，r(赤)，y(黄)，o(オレンジ)を表す．
４．結果と考察
被験者は 7 名（Age Mean=42.0, SD=18.8）で，男性 4 名，女性 3 名であった．このうち，眼鏡等による矯正があったものは 4 名であった．
図 2 は，一対比較で得られた選択結果から，選択確率行列を求め，標準正規分布の累積確率分布の逆関数を用いることで得た，各刺激に対する z
得点を示す（ただし，ひとつも選択されなかった
ものは，逆関数適用時に計算不能となるため，選択確率が 1 のときは 3，選択確率が 0 のときは-3で計算した）．最も得点が低いものは，アンドロ
イドの顔にマゼンタをのせたもの（am）であり，最も得点が高いものは，人間の顔にオレンジをのせたもの（ho）であった．これらの順序をエージ
ェント毎に並べたものが表 1 である．この結果か
ら，顔に対する評価は，人間とアンドロイドともに同じような順序（緑→バイオレット→シアン→
赤→黄→オレンジ）で好ましさの評価が高くなる
ことが明らかになった．また，青色とマゼンタ色を付与した場合は人間とアンドロイドの評価に大きな違いが見られた．特にアンドロイドにマゼンタ色を付与した場合は著しく好ましさの評価が低くなっている．このことから，アンドロイドの顔にマゼンタ色を付与することは人間のそれと比較して意味合いが異なることが示唆される．
表 1．各エージェントの評価系列と色相の関係
得点最大

得点最小

アンドロイド

人間

オレンジ

オレンジ

黄

黄

赤

赤

シアン

シアン

バイオレットバイオレット

緑

緑

青

マゼンタ

マゼンタ

青

５．おわりに
本実験では，3 体のアンドロイドについて 2 枚ずつ計 6 枚の画像から平均顔を作成したため，十分に平均化されていたかを吟味が必要である．西谷らの研究[3]によると，平均顔作成においては，「少なくとも合成枚数が 10 枚以上においては，（平均顔画像に関する）特異性と魅力の評定そして記憶の成績に差が出ない」ことが知られている．
また，平均顔作成時のアンドロイドの顔画像については，化粧をしているともとられる可能性がある．このため，アンドロイドに関する画像の選定については精査が必要であると考えられる．
参考文献
1) 森 政弘：不気味の谷，エナジー誌, Vol.7, No.4,
pp.33-35 (1970).：http://www.getrobo.com. 参
照日：2013/2/16
2) 中島 加惠, 南 哲人, 中内 茂樹：顔色の色相変化と顔選択的事象関連電位の関係, 電子情報通信学会技術研究 NC（ニューロコンピューティング）, Vol.109, No.333, pp.13-18 (2009).
3) Seyama, J., Negayama, R.S.: The uncanny
valley: Effect of realism on the impression of
artificial human faces, Presence: Teleoperators
and Visual Environments, Vol.16, No.4,
pp.337-351 (2007).
4) MacDorman, K.F., Green, R.D., Ho, C.C.,
Koch, C.T.: Too real for comfort? Uncanny
responses to computer generated faces,
Computers in human behavior, Vol.25, No.3,
pp.695-710 (2009).
5) 西谷 美和, 吉川 左紀子，赤松 茂：平均顔の特徴を探る：特異性・魅力・記憶の観点から, 電
子情報通信学会技術研究報告 HCS（ヒューマン
コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 基 礎 ） , Vol.98, No.503,
pp.23-30 (1999).

Supplement 188

好ましい化粧肌の色に関する

20

性

対 とし

Preferred Cosmetic Skin Color of Japanese Women in their 20’s
Yuka Tanigawa
Kaori Komai
Shino Okuda
Katsunori Okajima

Doshisha Women’s College of Liberal Arts
Doshisha Women’s College of Liberal Arts
Doshisha Women’s College of Liberal Arts
Yokohama National University

化粧肌，色の好ましさ，分光分．

めに

日本人の肌の色は，主にとの 2 の色素ので 定され，赤みや黄みの色みや明るさ， やかさな に 人 がある 1)．
また，肌の色に対する 好は，年 ，， 活， 行 に って変化するため，肌の色が異なると顔の 象は大きく異なるとされる 2)．
本研究では，肌の色みが異なる 20 代の日本人
女性 3 名を対象として，異なる照明光を照 し，
日本人女性の好ましい化粧肌の色度範囲，及び，化粧肌に対する好ましい波長特性を明らかにすることを目的として主観評価実験を行った．

平均 5649K)を照明条件として 定した．図 2 に各
照明条件における分光分 を示す．顔直 照
度が 300lxに 度値をした上で， 定した色度値を
ター[EIZO/ColorEdge,CG245W]上で 実にする RGB 値に変 し， 78 の化
粧された顔の 対象画像を作成した．これらの画像を図 3 に示す実験で，顔の下 分のみを実物大でター上に 示し，左右の口角横の頬部を対象として，「自然さ」「品性」「活気」及び
これら 3 目の評価としての「好ましさ」にいて-10 から 10 の数値 度で評価さ た．被験
者は，
色
に
した
女子大学
活科学部
活学研究 にする 20 25 の
女性 18 名であった．

．

図1

図 3 評価

定

0.018

nm

女子大学 活科学部にする 20 代女性 6 名の左右の口角横の頬の部分を分光 色[KONICA MINOLTA/CM700 d]を使用して 定し，素，黄みよりの色 で肌の L*値が 大の女性（AT）
分光
がな らかなを く特 をも女性（IS），赤みよりの色 で分光が 540nm
580nm 付近で大きく低下するの特1）がな女性（KK）の 3 名を 定した．この3 名に日りの化粧をさ ，図 1 に示す 定で，分光分 の異なる照明光を顔 に照 し，
顔
の
色 値 分
を 二 次 元 色 彩[TOPCON/UA-1000A]を用いて 定した．表 1 に各評価対象人物の肌条件，及び 2011 年の日本人女
性肌の平均値をて示す．光 には波長ブ 光 [ONE LIGHT SPECTRA/One Light
Corporation]を使用し，この光 で 定可能な
435 637nm の分光条件範囲において平 な分光
分 を条件，及びこの分光分 に 8 9nm
で特定の波長を付加した分光分 をも 照明条件の 26 条件( 関色温度：5108 6079K，

0.016
0.014
0.012
0.01

0.008
0.006
0.004
0.002

0

Supplement 189

360

410

460

510

560

波長 nm

610

660

435
452
469
486
503
520
536
553
570
587
604
621
637

443
460
477
494
512
528
545
562
579
595
612
629

710

760

図 2 各照明条件における分光分
表1
AT
IS
KK

定

の各評価対象人物の肌条件
Hue
7.1YR
6.6YR
7.2YR
7.4YR
6.8YR
5.8YR

Value
6.92
6.88
6.48
6.46
6.73
6.64

5.6YR

6.91

Chroma Melanin Index
2.56
0.77
2.26
0.59
3.10
1.10
2.89
0.86
2.99
0.96
2.92
0.84
3.54

1.14

３．結果
(1) 化粧肌に対する好ましい波長特性

好ましい 10

好ましさ

8
6
4
2
どちらで
0
もない

-2
-4

AT
IS
KK

-6
-8

無
435
443
452
460
469
477
486
494
503
512
520
528
536
545
553
562
570
579
587
595
604
612
621
629
637

好ましくない-10

図 4 好ましさ評価結果
付加波長(nm)

0.520
好ましさ
●5≦Ｅp≦6●4≦Ｅp＜5●3≦Ｅp＜4●2≦Ｅp＜3●1≦Ｅp＜2●0≦Ｅp＜1○-3≦Ｅp＜0

0.515

0.510

v'

図 4 に被験者 18 名の「好ましさ」の評価結果
を平均値で示す．なお，4 条件画像（IS-460・
IS-587・AT-494・AT-545）にブレが確認されたため，これらのデータは除外した．照明条件（26 条件）と評価対象人物（3 名）を要因として二元配置分散分析を行った結果，照明条件と評価対象人
物の交互作用がみられ(P <0.05)，486nm・579nm・612nm の波長を付加すると，評価対象人物に依存する評価に異なる影響を与えることが示された(P <0.05)．いずれの評価対象人物においても，
562nm の波長を付加すると評価が低く，AT における評価では 443nm・469nm・587nm・604nm の波長を付加すると評価が高い(P <0.05)．IS における評価では 469nm・477nm・579nm・637nm の波長を付加したとき評価が高くなった(P <0.05)．KK に
お け る 評 価 で は ， 435nm ・ 443nm ・ 452nm ・469nm・477nm・486nm・595nm・604nm・612nm・621nm・629nm・637nm の波長を付加すると評価が高くなる(P <0.05)ことが示された．

0.505

0.500

0.495

(2) 好ましい化粧肌の色度範囲
各照明条件下における 3 名の評価対象人物の左右の口角横の頬部(直径 2cm の円形)の平均色度値と，好ましさ評価における評価結果との関係を
図 5 に示す．「好ましさ」では，(u’,v’)≒(0.236 ≦ 0.245,0.496 ≦ 0.504) 及 び (u’,v’) ≒(0.245≦0.251,0.504≦0.509)付近で評価が高く，(u’,v’) ≒ (0.229 ≦ 0.237,0.505 ≦ 0.511) 付 近で評価が低くなることが示された．
(3) 化粧肌の色の「好ましさ」と「自然さ」「品性」「活気」との関係
化粧肌の色の好ましさを構成する要素を明らかにするために，「好ましさ」を目的変数，「自然さ」「品性」「活気」を説明変数として重回帰分析を行った．「自然さ」の標準偏回帰係数(β)が0.507，「品性」の標準偏回帰係数(β)が 0.349，「活気」の標準偏回帰係数(β)が 0.264 であり，「自然さ」が「好ましさ」に大きく影響することが示された(P <0.05)．以上のことから，好ましい化粧肌は「自然さ」
・「品性」
・「活気」の 3 因子で説明可能であることが示された．

0.490
0.225

○ＡＴ
△ＩＳ
◇ＫＫ
0.230

0.235

0.240

0.245

0.250

図 5 化粧肌の色度値と好ましさ評価の関係
u'

0.255

と化粧肌に対する好ましい波長特性を明らかにするために主観評価実験を行い，黄みよりの肌に比べ，素肌と化粧された肌の色みや明度を近づけた状態のやや赤みのある自然な肌の色が好ましい化粧肌であることを示した．
[謝辞]
本研究は，JSPS 科研費 25282006 の助成を受けました．
本実験で使用した画像の作成においては，横浜国立大学の増田真実氏の協力を得た．ここに記して謝意を表します．
[参考文献]
1) 吉川拓伸：肌色を科学する-第1回-，日本色彩学会，29-1，
pp.31-34，2005
2) 奥田紫乃，岡嶋克典：照明光の分光条件が化粧顔の見えに与える影響，平成 26 年度照明学会全国大会講演論
文集，8-6，20143) 矢野正，橋本健次郎：照明光の色温度の違いによる顔色の評価，照明学会誌，79-11，pp.665-671，1995
4) 吉川拓伸，棟方明博，高田定樹，矢口博久：1990 年代

４．まとめ

における日本人女性の肌色変化，日本色彩学会誌，34-2，

20 代日本人女性の好ましい化粧肌の色度範囲

pp.120-130，2010

Supplement 190

P-29



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Analysis on Skin Appearance Using Positive and Negative
Residual Features between Skin Images withDifferent Level of Spatial Resolutions
஬༑ᔒᓫカ Takanori Igarashi

Skincare Products Research Laboratories,ⰼ⋤ᰴᘧ఍♫ ࢫ࢟ࣥࢣ࢔◊✲ᡤ Kao Corporation

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Keywords: ከ㔜ゎീᗘ㸪⫙⏬ീ㸪ᕪศ㸪㉁ឤ㸬㸯㸬ࡣࡌࡵ࡟ ᮏ◊✲࡛ࡣ㸪⫙ࡢ㉁ឤࢆ㍤ᗘࢸࢡࢫࢳࣕࡢ࿘Ἴ
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ឤ[9][10][11][12][13]㸪㏱᫂ឤ[14]࡞࡝ࡢ⫙㉁ឤࢆ
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P-29ࡲࡓࡣࢮࣟ࡜࡞ࡗࡓࣆࢡࢭࣝࢆࡑࢀࡒࢀ✵㛫఩⨨᝟ሗࢆಖᣢࡋࡓࡲࡲศ㞳ࡋ㸪ᕪศ⏬
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Supplement 192

P-29

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1 T. Igarashi, K. Nishino, and S.K. Nayar: The
Appearance of Human Skin, Fonudations andTrends in Computer Graphics and Vision, 3(2007) 1-95
2) ஬༑ᔒᓫカ: ࣇ࢓ࣥࢹ࣮ࢩࣙࣥࡢගᏛ≉ᛶ,Ⰽᮦ༠఍ㄅ, 85 (2012) 156-163

3 ஬༑ᔒᓫカ: ⫙ࡢ㉁ឤࢆࢥࣥࢺ࣮ࣟࣝࡍࡿ໬⢝ရࡢ◊✲㛤Ⓨ, ගᏛ, 43 (2014) 318-324
4 ஬༑ᔒᓫカ: ໬⢝ရ㛤Ⓨࡢࡓࡵࡢ⫙࣭㢦⏬ീࢆ⏝࠸ࡓ㉁ឤホ౯, ᫎീ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔Ꮫ఍ㄅ, 69(2015) 830-835
5 C. Arce-Lopera, T. Igarashi, K. Nakao and K.
Okajima: Image statistics on the age perception ohuman skin, Skin Res. Tech., 19 (2013) 273-278
6 C. Arce-Lopera, T. Igarashi, K. Nakao and K.
Okajima: Effects of diffuse and specular reflections
on the perceived age of facial skin, Optical Review,
19 (2012) 167-173
7 N. Kurotani, T. Igarashi, K. Nakao, F. Motoda, T.
Okamoto and Y. W. Chen, Powder-gel technology: A
unique approach to achieving youthful facial
appearance based on morphological control offoundation layers, Proceedings of the 26th IFSCCCongress, (2010) 211-212
8 ஬༑ᔒᓫカ㸪Ᏺཱྀ㡰஧㸪℩ᑿᫀᏕ㸪୰ᑿၨ㍜㸪㝞ᘏ೧: ࣮࣋ࢫ࣓࢖ࢡ࢔ࢵࣉࡢ໬⢝ຠᯝࢆᐃ㔞໬
ࡍࡿEigen Dual-Subspaceἲࡢ㛤Ⓨ, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ㄽᩥㄅD㸪J97-D, (2014) 523-532
9 ஬༑ᔒᓫカ㸪୰ᑿၨ㍜㸪ᶔᮏ᫂⏕: どぬ᝟ሗฎ⌮ࢆ⪃៖ࡋࡓࣄࢫࢺࢢ࣒ࣛ࡟ࡼࡿ⫙ࡢ㉁ឤホ౯
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SCCJ ◊✲ウㄽ఍ㅮ₇せ᪨㞟(2007) 5-6
10 ⸨஭ㄔ㸪୕ᓮ⿱Ꮚ㸪బࠎᮌ୍㑻: ”ከ㔜ゎീᗘゎᯒࢆ⏝࠸ࡓ⫙ࡢࡘࡸࡢᐈほⓗホ౯᪉ἲࡢᛂ⏝,”᪥ᮏ໬⢝ရᢏ⾡఍ㄅ, 43, (2009) 72-78
11 ኱ᵳ⌮ᜨ㸪ᘬ㛫⌮ᜨ㸪ᆏᕳ๛㸪ᐩỌᫀ἞: ࣇ࢓ࣥࢹ࣮ࢩࣙࣥሬᕸ㢦⏬ീࢆ⏝࠸ࡓࢸ࢝ࣜホ౯ἲ, ᪥ᮏⰍᙬᏛ఍ㄅ, 37, (2013) 113-123
12 ஬༑ᔒᓫカ㸪┤ᮌ㝯᫂㸪Ᏺཱྀ㡰஧㸪℩ᑿᫀᏕ㸪㝞ᘏ೧㸪͆⤫ィⓗ⏬ീゎᯒࢆ⏝࠸ࡓ㢦ࡢගἑឤ࡟
㛵ࢃࡿࢸࢡࢫࢳࣕࡢᢳฟ㸪͇ᫎീ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔Ꮫ
఍ㄅ, 68 (2014) J546-549
13 T. Igarashi, T. Naoki, M. Seo, Y-W. Chen:
Statistical Image Analysis for Evaluating Face
Shine: Proceedings of Cosmetic Research,
Midterm Meeting of the International Colour
Association (AIC) (2015) 1233-1238
14 ஬༑ᔒᓫカ㸪Ᏺཱྀ㡰஧㸪┤ᮌ㝯᫂㸪℩ᑿᫀᏕ㸪㝞ᘏ೧: ୺ᡂศศᯒࢆ࣮࣋ࢫ࡜ࡋࡓ⤫ィⓗ㢦⏬ീゎᯒ࡟ࡼࡿ㏱᫂ឤࡢᐃ㔞໬ᡭἲ,᪥ᮏ໬⢝ရᢏ⾡⪅఍ㄅ,49, (2015) 95-106

Supplement 193

P-29

Supplement 194

Effect of Background Color on the Appearance of Skin Color
Hiroko Inui
Terumi Hayakawa
Takenori IchibaColor Lab. for full Life

パーソナルカラー，対比，同化，色）の手 をは て観察

色．
．
めパーソナルカラー診断ではドレープの色が肌の色に影響を え， れによって色 ルー

プの 断をしている． の影響については，2011
日本色彩学会されている．(1)でドレープのしている ）．

いて

今回は，
色に手を

光の影響を くた ， なる背景
いたときに肌の色がるかについて

光源

昼

ドレープ

のよ

に見え

した．カラー診断時に的によく使用される黄みのピンクと青みのピンクの色蛍光灯 1000lx 以上

黄みのピンクs0550-Y90R

青みのピンクs1060-R30B

レイ

光の影響

を測色値から す ） 方で，(2)では視覚効果につンの （ 3020-

1．観察時条件会において市場らの「カラー診断時にドレープが顔色に及ぼす影響(1)(2)」
が肌の写真を いて観察明の肌に い色のシ
60R
色）で観察

2．a

s5505-R80B

b c における色 と なる要
色

a 手

なる要
（肌と認識）

b 手の写真
c シ

と

ン

（

明）

肌と認識

明

ドレープ（背景色）に色 を くと色相対比が見られる．しかし， れ れに手を同時に いたとき，は黄みよりに見え，は青みよりに見える． の現象は 見すると対比ではなく「同化」
がきているよ に考えられる． のよ に色と肌で なって見えるとして の 3

が考え

られる．
肌は

明である

肌は

である

肌とい 認識（色）がある
以上の にして れ れの条件で観察した．明度対比 彩度対比についても
果を
する．

図 .手に

明の肌色の手 をは て観察．
光源と使用したドレープ（背景色）の NCS
値を1 に す．色 と肌の いについて

3 つの要 を れ れ
なする方 として のよ

条件で観察をした．（
手にの明の肌に い色（2，図 1 3）020- 60R

Supplement 195

図 2.肌の写真をいて観察

の色を観察した（図５）．
また，手である とが認識できないよ に写真
を

にくり
は，

し

いて同 の観察をった（図６)．

色相対比が生じるよに見えるが，

らく観察していると同化傾向に見えてくる．

しかし

のよ

に手である

くすると同化傾向には見えとを認識できな，色相対比が生じた．

．考
図 3.

明の肌色のシ

ン

の で観察

．

1
a，b，c，い れの場 でも手

a，b，c のい れの場 もなる背景色に いがなかった とより，肌つたときには手と同じよ に「同化」のよ に見られた．

で なる背景色の に レイのドレー

プをおいて
ープに

で手を観察するといた手も黄みよりに見え色相対比が観

察できた．
（図 ）

の見え方 肌(手）のによるものではないといえる．

2)

と

ちらのドレ

の見えと

ちらのドレープにといた場

も肌の色は黄

みよりに見え，色相対比が観察できた．また黄みのピンクのドレープの上でえるのは，「色相対比は

の傾向が

に見

色相 では

色相 では 明 になる」 ）た と考えらでれる．つまり色相対比が生じているにもかかわら， なる背景色に同時にいて見る とで黄みよりに見える 度の いが際 ち，黄みのピンクにいた手は黄みよりに青みのピンクにいた

手は青みよりに見え，あたかも「同化」が きて
いるかのよ

に

い

いをするた

と考えられ

る．
3)
補
果より，手とい 認識があると肌の色による色彩が き，見えに影響を えているのではないかと 測できる．
的な色は 際より明度も彩度も いが，肌の色は，明度は く彩度は くなる． のた ，色から しく れた みの い肌
い肌の色では同化方向の見えは見られない とも観察できた．
4)
図 . ピンクと．

レイのドレープとの比と色による色彩が，「同化」傾向の見えを
き
す
についても
した．
）
的な肌の色 をとしてわ かに黄みよりの色 （色
3020- 30R）と青みよりの色 （色
3020- 50R）を背景色として手と明度 彩度については，図のよ に明らかな

明度対比が観察できた．また彩度対比については
図からも明らかである．

Supplement 196

P-30

機種はキャノン EOS kiss デジタル N，シャッター速度は 1/15，絞り数値は 5.6 であった．

図 5.黄みよりの肌色と青みよりの肌色背景色で手を観察

参考文献
1) 市場丈規他くらしの色彩研究会:カラー診断
時にドレープが顔色に及ぼす影響(1),日本色彩学
会誌35Supplement p.146-147
2) 市場丈規他くらしの色彩研究会:カラー診断
時にドレープが顔色に及ぼす影響(2),日本色彩学
会誌 35Supplement p.14-153）市場丈規:色の視覚効果＆知覚的効果,観せる
魅せる色彩教材ⅠCD 版,ちくさ出版
4）市場丈規,乾宏子:肌色の視感測色に見られる傾向について,日本色彩学会誌 38(6)p.452-453

図６.図５の同じ背景色で肌と認識できない手の部分を観察

図 7.肌における明度対比

６．まとめ
ピンクのドレープを背景色とした色の見えでは「同化」ではなく色相対比が生じる．しかし，肌の見えについては同化方向に見える現象も否定できない．
今回はピンクのドレープのみで観察をしたが，パーソナルカラー診断に使われる他の色のドレープでも肌の色の見えを観察する必要があると考える．
本研究に際して写真撮影に協力いただいた竹川カズヨシ氏に感謝いたします。尚，撮影時の照明条件は，東芝ライテック LED ミニライト 600（5000K，Ra92 以上）2 機と補助光源として昼光色
蛍光灯を使用．照度は 650lx であった．カメラのSupplement 197

色
極低彩度
配色調和の
	
 

の

ー

	
 

	
 

	
 

	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 	
 
	
 

	
 

ー

和

	
 
ー

	
 
	
 

と

	
 

	
 アト

	
 

ーシーズン

	
 

	
 

	
 	
 

ー

ン

	
 

	
 

ート	
 
	
 

	
 
の色彩

e or s：パーソナルカラー，フ ー ー ン
分類，
彩度色，配色調和，NCS色
．	
 

．
20 5
色彩
回
に い ，
「NCS色
のパーソナルカラーフ ー ーン分類とその特 」(
らしの色彩)の表を った．その中で色をフ ーー ン分類する の
は， 色が
っ
いる
に
る
が
っ いる
に
る(それ れ ello
ie ，Blue ie と
)
とい
と， 色に
る
色に
るとい
の2 に るとし，それ れに分類 れる色とNuanceの特 をした )．また，
彩
度が い(c≦05)領域では，c＞05領域とは異なる傾向が見られると 記した．	
 回は，c≦05領域の色にをフ ーー ン分類した結果をする．
に，彩度が い色は，配色に い は 調色とな ，
ー ンカラーとの配色調和のがで る．そ で，ー ンの色との配色調和に い アンケートを
した．その
結果も
する．	
 

類した．	
 
配色調和アンケート
配色調和アンケートは，c≦05のカラー ッ
を 調
がラン
に
し，その色とフ ー ー ン
色のグルー との配色調和
をし 「調和」「 調和」「らともいないからない」ので回答した．回答に
たっ は
な
を
ー
色
の調和の をするに指示した． 調は，パーソナルカラーコーディネーター
，20 から 0 までの一般女性 2 で った．	
 1 アンケート

ーシーズン典型色	 CCS	
  armonic	  Car s	
  20
色は
用
色C
から
ー ンの
な色を 色
した(
)． の ， 色を分色 で)色し，NCS
を
，
のNCS色
で
の
ー ンに分類 れ いる とを
した．

．調
1

色の

ーシーズン

の

と
，NCSのカラーカー 「NCS	
  N
	
 
50	
  riginal」を用い ，
5
の
カラーアナ
ト
が
に単独で分類を った． 回は， のカラーカー からートラルカラー 色，c 02： 0色 	  c 05：色 	
 2 0色をし，フ ー ー ンに分

Supplement 198．

ーシーズン典型色と色

配

れらの ー ン
色を 5
5 のでs 500 N
色にた． のは ー ン は 記
A グルー とし，を色グルーートとした． 	
 
極低彩度色

ー

の

に
れ

	
 

アンケートに 用した
カー を
に
の

彩度色はNCSのカラーにした．ま ，の色 とし
20
00B 20 を． の 色 からs 05，
s 0，s 0 5のそれ れ 色，
2色．c≦05領
域の分類結果がc＞05領域での分布傾向と異なった色域から 色． れにートラルカラーのs 0 (ト)，s 5，s 0，s 0( ラッ )を22色とした(表 )． れらの
色の
色を
用
色C から
，50
の
に

アンケート

に い
る．
0Bから 50 の Whiteness
領域でWinterとなるが る． Blue ie 領
域がする．c＞05領域では，Blue ie 	 color
の
は と で
，
には，
Blackness領域
彩度領域がSummerになる
は，Blue ie ー ンの分布は見られなかった．
しかしc≦5領域では， 50 から の Blackness
領域までBlue ie
ー ンがし いる．また から 50 の色の分類が，2 のカラーア
ナ
トに っ SpringとSummer るいはWinterとで 見が分かれ いる．Blue ie ののが見られる色 (c＞5領域ではB )が
から に
に
し いる(
)． 例 領域とし c 02に い ， と 50 のs 0 25の色がSpring， 0 から 50 の色がAutumnとな
る．	
 

色とした．

．結果
1

色の

ーシーズン

の

の
の
分 な
の違いが
見られるが， 回とに2 のカラーアナ
トのフ ー ー ン分布は類 し いる(
)	
 

．

と

の

と

の

の

ートラルカラーは，s 0 05
s 5 0
はWinter，s 0 50はSummerにな ，s 55 0はSummerとWinterに 見が分かれる． れはBlue
ie 領域の色 と類 した分布で る．
配色調和アンケート結果

．

色

の

一般女性のアンケート結果に い ，単色で分類 れた ー ンとー ン
色とに調和傾向が見られた色は22色中の 色で った．
一方，
らかとい と調和傾向が見られなかった色はs0502 50 	
  s0502 50 	
  s0505 50B，
s0505
0B，s2002 ，そしトの色で った．	
 	 ーシーズンc＞05領域の分布傾向と異なる分類になった

s 02，s 05では，単色でのフSupplement 199

ー

ー

ン分

類に
な Spring，Summerと調和し，s 0 5
ではAutumn，Winterと調和する．s 5 s 0ではSummer，Autumnと調和する傾向が られた．	
 パーソナルカラーコーディネーターと一般女
性との が
で る色が
する．s0505
50B，s0505
0B， ラッ でのWinter
色との調和に するで る．一般女性では，
調和と 調和がし いるのに し ，パーソナルカラーコーディネーターは 0
，
に し は
中
が調和と回答し いる(表
)．	
 

．考
1 	
 

色

の
に

の

色

の色

を

	
 
た

に見

る色をパーソナルカラー分 では，アー
カラーと，Winterに分類する傾向が る．c＞05領域では， 色 の色に がると 色を，Summerに分類 れるが，c≦5の色Whitenessがなると 色 が，色Blue ie Winterとなる．
50 から

0 は，色

は

で

るが，c≦05

領域ではをに い．また から 50 はで るが，にc≦05領域ではをに
い． れ， elloieBlue ie のはをられるか かがし いるとが示れる．また，
ートラルカラーがBlue ieー ンとなるのも，がられないた と
られる．	
 
色の
調和色の

ーシーズン

とアンケート

一般女性のアンケート回答では，単色での分類と ー ン
色との配色調和に傾向が見られた
彩度色は 色，異なるものが 色で
合率は
で った．
彩度色に い ，
その色と単色でれた ー ンの色とが調和傾向に るとはない とが る．
ま ， ello ie Blue ie とに っ
フ ー ー ン分類 れた色
が，配色す
る に
しも調和するではないと示
れた．	
 
の

と配色調和

一般女性のアンケート回答では，
彩度色
は，BlacknessまたはWhitenessのい れかに類
性を色グルー と調和傾向が いとい

結果が見られた．
に，単色分類 れた
ー ンと
ー ン
色とに
らかとい
と調和傾向が見られなかった 色に い は，Blackness Whitenessの類 性がらも い色(Winterのアーカラーな )で る． のとは，彩度色に い は， elloieBlue ie，Blackness るいはWhitenessの類 性が配色調和にする とを
示 し いる．	
 回の結果では，Winterは単色分類の結果と配色アンケートの傾向に違いが見られる とがかった．WinterカラーはBlacknessが い色と，
ト アーカラーといった
Whitenessが い色がし いる 合が い．
そのた ， ー ンカラー
で配色する ，
調和とる配色がすい ー ンと
る 	
 
と ー

ー ー

ー ー

との
一般女性とパーソナルカラーコーディネーター
で，アーカラー
ラッ とWinter
色との調和に するに が見られたが， れはパーソナルカラーコーディネーターに「 ーンカラーは調和する」といったが るた ではないかと
れる．	
 

．

と

c＞05領域の分布傾向に) c≦05領域も，するが，
い彩度では，をになるた ，Blue ie 領域が
す
る．	
 	
 
， elloie Blue2) 配色調和には，
ie に，Blackness Whitenessの類性がなで る とが示
れた 	
 	
 
した色
) 単色で 一 ー ンカラーとで っ もしも調和する ではない．	
 

．

	
 

回c≦5の
彩度色フ ー ー ン分類とアンケートに る配色調和をした． 回の
表では 調
が られ
，
，
調
を
すともにc＞05領域の 調色 ラ
ン，ベー
に い も
のアンケート調をし，ー ンに した 調色の
に
たい．	
 
注 ．色
色
を

Supplement 200を表す表示(例「 50 から 」)は，回 に表現し いる．	
 

注2．NCS独特の表現Nuance，Blackness，Whitenessはそのまま英語表記した．また文中に用いた彩度とはChromaticnessを指す．	
 

参考文献	
 
1) 高松 操 他：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(第46回全国大会発表
論文集)，日本色彩学会誌39(5) p. 164-167
表1．極低彩度色と各シーズン典型色との配色調和アンケート結果✴ 棒グラフは「調和する」の回答率から「調和しない」の回答率を引いた割合を示す．	
 太い方は一般女性の回答を，細い方はパーソナルカラーコーディネーターの回答を表す．	
 ✴ 表中のアルファベットは単色分類の結果を示す．c＞05領域の分布傾向と異なる分類になったものは，	
 c＞05での分布傾向⇒c≦05での単色分類結果(例：Au⇒Wi)と表記．	
 Sp：Spring✴

Su：Summer

Au：Autumn

Wi：Winter	
 は単色分類の結果と一般女性の配色アンケート結果の傾向に違いが見られたものを表す．

Supplement 201

Examples of Color Education Using Finger-drawn Pastel Materials
Japan Color Coordinator Association
Japan Color Coordinator Association
Japan Color Coordinator Association

Rinko Yatabe
Hiroko Inui
Takenori Ichiba

Keywords: 色彩教育 パステル トーンの成り立
ド ナント配色 イメージ表
現．

め

14 年日本色彩学会 の大会に於いて、乾らは「楽しく配色を学べるパステル画」と して発表を行った１）。その中で、パステルを って にし、指で描くパステル画は、初心者でも手 に り組
むことができ、その手 さから高 者講座や講座・ 子講座等に広く がっていること。また、
これを配色 習に り れることで、楽しみながら配色を学ぶ ールとしての活用ができることを作品のと共に示した。
．
今回の研究では、実 に色彩教育に応用した体例をしながら、指で描くパステル画の色彩教育に於ける利点を明らかにし、今後の色彩教育の での活用の有効性を示すことを目的とする。
指で描くパステル画の特長としては、大きく３点が挙げられる。パステルを ってにすることによる「混色のしやすさ」、指で描くことによる「抽象的な作品の描きやすさ」、そして、抽象的な作品からの「感覚的 象の得られやすさ」である。

て考えるためにとなる「トーンの成り立 」
は、基 となる内容の一つである。 色に ・ ・レーが混 ることで、様々な色 の表現ができるが、色彩教育に於いては、での 明やカラー 版を ながらの確認が主 である。例え 、
明 色であれ 、 色に を えて作られる色（トーン）が える の によって変化することを にカラーの 版を目で て用語と色をすることで わる。
パステルを ってにすることで得られる「混色のしやすさ」という特長を利用すると、の内容が「体験からの理解」として実施となる。 体的には、「等色を自分で作ること
で色の変化を実感し、トーンの成り立 についての内容を理解する」というものである。
この試みの 例として、（色の い）のトーン 分 を に使い、以 の手順で 色に彩色を混 ることによる色の変化の体験を行った作品を以 に示す。（ １）
手順
① 色を
色に
③ 色に
色に

める
を混 る（明 色を作る）
を混 る（
色を作る）
色を混 る（中 色を作る）

これらの特性を踏まえ、今回は、その特性を活かせる内容をした上で実施した の３つの例とその考 を示す。
．

と考の色彩の世界を学ぶ上で、色の性を立体化しSupplement 202・・混 合わせる 彩色の をポイントにしながら、実 に自分で色を作り、できあがった色の（等色）で、色の変化を実感できる。できあがった等色を基に、トーンのにな
明 や彩 の捉え と色彩学的な名 （用語）とその 味を伝えることで、色と用語の結 つきがくなり、理解も深まる。これは、色彩教育に於いて、ではなく「体感から得る」という点で有効であると推断され、基を確実に理解するための手 として有効である。
、このパステルの「混色のしやすさ」という特長は、 法混色・
法混色（
色から色を作る）の体験にも応用できるものであると考える。

配色の学習は、配色の確認や配色イメージの確認として、カラーカードを選んで り、確認するという体験を組み んで学ぶ 法が主 である。また、応用の体験として、特定の配色を使用するというの に色を使った 彩を行うケースも られる。

ド ナントトーンの特徴である「トーンが支配された配色」について、 た目の色傾向として「パステル ・ ーク ・ビビッド など、パッとて色の 子が っていることをポイントにする」というようなのみを伝え、自由に描いてもらった。（ ３）

後者のような体験の ールをパステルに変え、配色でのパステルの活用として、今回は「ド ナント配色」で実施した 例を以 に示す。 、配色のセ リーはもとより、色の性やトーンな
どの色彩の学習をしたことが い人が対象というのカリキュラ で実施した。

ド ナントカラーの特徴である「色 が支配された配色」について、 た目の色傾向として「レッド ・ レンジ ・ リーン など、パッとての色みであるかが分かることをポイントにする」というようなのみを伝え、自由に描いてもらった。（ ２）

いずれの 例も、色彩学的な専門用語は一 使
わず、使う色のポイントを伝えただけで描かれた作品である。

Supplement 203

ドナント配色については、色彩学の初心者がに学ぶ内容ではないが、色の性やトーンの成り立 など、色彩学的なルールを らなくても色使いのポイントやイメージできるキーワー
ドを伝えただけで描くことができる。そして、他の人が描いた作品と合わせて各々の配色イメージの共通性を確認することで、初心者でも配色の特徴を大きく捉えることができる。また、色 によるイメージやトーンによるイメージの い等
も めて、色彩の有効性や性を 認 することができ、色彩 の興味 けや学ぶきっかけに繋がる。
ド ナント配色に らず、指で描くパステルの表現特長である「 かし（ らかな ッジ）」は、
ラデーションの体験にも有効であると考える。
また、使用する色を考えて選 ながら描いていく
ことは、色感（色を 分ける感覚）を うことにも有効である。

４
①言葉

作品

４

の
③分類結果

色彩教育に於いては、表色 の考え や配色の種類を理解することも目的の一つではあるが、それらを学んだ に めるものは「使える」であり、色彩学のを使って「言葉やイメージを色で表現していく」「色の翻訳」であると考える。
色彩学では、色 によるイメージやトーンのイ
メージなどを学ぶが、実 にそれらを作品 くりに活かし、者のや共感を得ることで「色で表現する」ことを学ぶ 会は、実 の色彩教育の中では ないのではないだろうか。
そこで、「色の翻訳」の体験を目的として、パステルを使って作品を作り、その作品に対しての解を考えるという試みを実施した。 、この試みに用いたのは、言葉（イメージワード）と色のリ ーション（カラーパレット）の関連が捉えやすい「パーソナルカラーの基本 シーズン」で）ある。２）（手順①言葉： つの ループから１ ループを め、ループの言葉の中から２つを選する。（表１）
作品：選んだ言葉を色で自由に表現する。
③分類：描いた作品がパーソナルカラーの つのシーズンのカラーパレットのどこにてはまるかを考え、分類する。（）
Supplement 204のとの手順①で指定した言葉は、パーソナルカラーの各シーズンにおける代表的なイメージワードを各６種選定している。その中から選んだ２つの言
葉の組み合わせは各々異なり、また、選んだ言葉から自由に描いているにも関わらず、作品に使われた色の傾向には、パーソナルカラーの各シーズ
ンの色の特徴がみられた。
手順③の分類では、描いた作品を他者が判断し分類することで、自分の描いた作品（イメージ）がどのように他者に伝わっているのかを確認することができる。選んだ言葉をテーマとして描いた作品のイメージがそのまま他者に伝わるということは、「色の翻訳」が成功している証しとなる。このことにより、色から得るイメージとそれを表現する言葉との関わりを実感することができたと推断する。
また、色の世界の中でもより専門的な分野として確立している「パーソナルカラー」について、
色と言葉の関連性が明確であるという特長を活かし、色だけではなくイメージ表現のパレットとしても有効であり、雑貨・ポスター・パッケージ・
インテリアなど、「物」のデザインに対しても活用できるパレットであるということができる。また、パーソナルカラーの各シーズンに於ける形の傾向も踏まえると、より効果的な表現に繋がると考えられ、デザインが関わる分野に於ける色彩教育にも有効である。

今後の試みとしては、色彩学での他内容との組
み合わせでの実施を目的として、色から言葉を連想するというイメージに於ける応用等、より広い範囲でのパステルの活用展開を模索し、色彩教育に於ける利便性や有効性、また新たな活用性を示す実例を増やしていく予定である。
以上

実施講座・参考講座
A) ワークショップ：クルクルッと指描きパステルアート（東京・名古屋・大阪）（主催：一般社
団法人日本カラーコーディネーター協会）
B) ワークショップ：クルクルッと指描きパステルアート２（東京・大阪）（主催：一般社団法人
日本カラーコーディネーター協会）
C) 講座：静岡県某高校（協力：アート創造 和）D) 講習会：楽しく配色を学べるパステル画（主催：一般社団法人日本色彩学会東海支部・くらしの色彩研究会）
E) 授業科目 ライフケアカラー検定：パステルア
ート 色の実践：埼玉福祉専門学校（講師：吉野富子）
F) 講座：ライフケアカラー：浜松デザインカレッ
ジ メイクネイルビューティー科１年（講師：安部珠恵）
G) ワークショップ：雄踏文化センター（講師：安部珠恵）

４．まとめと今後の課題

参考文献
今回、トーン・混色・配色といった色彩学の基1) 乾宏子 他：楽しく配色を学べるパステル画（日本をパステルによる作品制作の体験を通じて学
本色彩学会誌38(6)p476-477）
ぶという様々な試みを行った結果、色彩教育に於
2) 一般社団法人日本カラーコーディネーター協
いてパステルを使う利点として、「色のイメージ
会著・産経新聞出版発行：色彩活用パーソナルを体感できる」ということが共通して挙げられる。
カラー検定公式テキスト３級（p38-44）
特に、パステルによる混色を通して、色の変化を感覚的に捉えることができ、その後の理論についての理解を深めることができると考えられ、「体験を経ての理解」を実現することができる。
さらに、色彩学初心者にとっては、「楽しみながら学ぶ」ことに繋がり、専門的な用語を壁としてしまうこともなく、むしろ色に対してより深く興味を持つきっかけとして有効である。
また、指で描くパステル画は、抽象的な作品が描きやすく、形に捕われすぎずに「色とイメージの繋がり」を実感しやすいことも今回の試みから得られた結果の一つである。
Supplement 205

グラデーションカラースケール®を用いた好印象色の見つけ方
+RZWRILQGVXLWDEOHFRORUVZLWK*UDGDWLRQFRORUscale®Yasuko Nakagawa中川 保子

一般社団法人日本パーソナルファッションカラーリスト協会
Japan Personal Fashion Colorist Association

菊地 希
畠山 里枝Nozomi Kikuchi

伊藤 美代子
中川 絵里香

Miyoko Ito






Rie HatakeyamaErika Nakagawa
.H\ZRUGVパーソナルカラー、好印象、ドレープ、ベ

本 が好印象とるースカラー、色調

るで、 年 



から 

、インター ットでのアンケート調査「好印象を決は めに 例えば、 シーズンに分類するパーソナルカラー診
断の 合、りの え方をの が複数のタイプに好印象色が存在する。また、 タイプと診断されても、そのグループ

え方」を
よる

。全 の 

数 

以上 



る

りの

までの

に

、



の結果

に して好印象をる

が得られた。

の色が全て好印象色とも えない 合もある。このよ アンケートの分 と結果

うなことから、パーソナルカラー診断によって導き出

本 がされた色を、タイプに分類することな 全て提案でき

のは「 明 のある 」、る 法を研究してきた。

のある 」。三

 その 法とは、三次元の色空間の構成に い、である「 」や「 」、「 」に するものであっ

それ れにおいて好印象とされる範囲としてのパーソ

ン に変化さ たドレープををグラデーショの のすに当りを る。ベースカラー・明度・

彩度・清濁から成るこれらのドレープを、グラデーションカラースケール®とた。
ベースカラー診断用のドレープでは、イ ローベースから ルーベースへと変化する 中に、中 と える範囲の色が存在する
ことも 明できた。この中 の範囲をラルと んでいる。

は

ート



本 が



の

ない

ため 色に変化が こりに いことが解った。
 このグラデーションカラースケール®を用いて、 本
る の えにパーソナルカラーをを及 す色、る方法を、色空間の構成か

り が
は、「

る



たない」という
カラのある 」、三には「 リのある 」と「 んだ 」が 数。 色のでは、「色」が 、「色」は と、との いが明 になった結果となった。
 図 

の好印象を決める
 単



りの



明

のある
のある
のある
カラのある
い
リのある
その

0

調査

 アンケートのは「

特 の結果。

ら提案できるよう研究した。


に して好印象をートラルな色範 では、イロー、 ルーといったベースカラーの特 がが好印象とされが な「色」が であったのが、印象 であった。

には、三次元の色空間のてることによってまでは、 以外のた。パーソナルカラー診断で重ナルカラーの提案である。


から

は「



Supplement 206

10

20

30

0



 図 

の好印象を決めるりのと える範 がある。この範 のことをートラルと んでいる。この

 単 

は、

による 色の変化が解りやすい色として、 ン とグリーン、それ れグ
り

き

が
たない
カラのある
リのある
んだ
まった
イスライン

ラデーションに変化する 

ルーのベースカラーのタイプ、らにも好印象色が存在するのではないかと考 される。
0

10

20

30

 ま 、 ン のベースカラードレープで診断した。
 グラデーションカラースケール® 縦 PP、横PP を 用したパーソナルカラー診断を めるにあたり、好印象色をとしてアンケート結果にりの え方を 考にでの え方を考 しした。 明は、

色

は、 色の

と

この色は、
い ン

グラデーションカラースケール®で診断

を 用した。

した。

ートラルの範囲が好印象である は、イ ロー、その 診断のドレープをの い ン

5 から青 の53 へとグラデーション に変化

してい 。

の の をスライドさ ながら、好印象とされるりの え方をに診断した。図 のように、ベストと診断される範囲は赤で、ベターと診断される範囲は青で ー する。<< はがいことを %% は青 が いことを表す。

色 図 

ン のドレープによる診断

、 色の 、 ーグレーの で 彩色である。
 診断 は、ドレー ングするカラーリストの にのカラーリストと合 三 で診断結果を導き出した。



は、

。

で

の上に いドレー

プを 用。
シーズン分類では にVSULQJ、
次にVXPPHUと ZLQWHU に

度好印象色がられた。
また単色のドレープで診断を めると DXWXPQ の明るい濁色や


暗清色にも印象の い色があった。
 図 
図  診断ン のドレープによる好印象の範囲<<%%

次にグリーンのベースカラードレープ *<
* を用い、 様に診断した。
図  グリーンのドレープによる診断



 診断 ベースカラードレープによる診断 パーソナルカラーを診断してい 上でベースカラー
は、 の

に

て

されてきた。色は、 のよ

うにグラデーション に変化しておりイ ローと ルーのベースカラーの間には、
その中

ートラル

Supplement 207図  グリーンのドレープによる好印象の範囲

図  彩度ドレープによる好印象の範囲<< %%

低彩              高彩 明度ドレープによる診断

 清濁ドレープによる診断

明度を るドレープは、 から までの 彩色でここまで、ベースカラー、明度、彩度に いて分 し

した。

の特 上、

では

9DOXH

度である。

てきたが、パーソナルカラー診断において色の清濁も重 な イントである。

図  明度ドレープによる診断

このドレープは、診断の 度を高めるために の色調から構成した。色調は、中彩度域から  色、低彩度
域から  色 んだ。また、青の色 でベースカラーを
変えて 

した。

ルベースの青、もう 
構成は、図  にはイ ローからートラ

は ルーベースの青である。
する。

図  清濁ドレープの色調構成



明清色
高明度
中彩度

濁色
高明度
低彩度

濁色
中明度
中彩度

図  明度ドレープによる好印象の範囲

濁色
低明度
中彩度

暗清色
低明度
中彩度



低明                 高明

図  清濁ドレープによる診断
イ ローから

ートラルベース 彩度ドレープによる診断 彩度を るドレープは、
ベースカラーがイ ロー、
ルーに らない色がをしいことから、赤の色した。また、明度も変え 、三のう 彩

度だ を &  から &  までグラデーション に変化さ た。
図  彩度ドレープによる診断

図  清濁ドレープによる診断



ルーベース

Supplement 208 清濁ドレープによる好印象の範囲

図 ＰＦＣカラーチャート

明清色
高明度
中彩度

濁色
高明度
低彩度

濁色
中明度
中彩度

濁色
低明度
中彩度

暗清色
低明度
中彩度

※ベストと診断された色調に赤○、ベターと診断された
色調に青○

結果
 明度彩度表にプロット グラデーションカラースケール®での診断で得られた結果を、好印象をもたらす色調を導き出すため、縦軸を明度、横軸を彩度にとった明度彩度表にプロット



する。

※ベストの範囲を赤、ベターの範囲を青で囲んだ 明度・彩度ともにベストな範囲は、高明度域で中彩度以上、ベストとベターが重なった範囲は高明度域でまとめ

低彩度と低明度域で中彩度以上。ベターが重なった範 色空間は三次元で構成されているという原点に帰り、

囲は、低明度低彩度である。

このグラデーションカラースケール®とパーソナルカ



ラー診断方法を考案した。これにより、例えば  シー
ズンに分類すると複数のタイプに似合う色が存在する
図  明度彩度表

ことや、似合うタイプと診断されても全ての色が似合
う色ではないこと等、今までのタイプに当てはめるパーソナルカラーの疑問点を解決できた。
 グラデーションカラースケール®で診断した後、絞り込まれた範囲に分類した単色のドレープで診断することで、全てのドレープから好印象色を提案できる。
 最後に、
このグラデーションカラースケール®とパー
ソナルカラー診断方法は、「パーソナルカラー診断用
ドレープ及びこのパーソナルカラー診断用ドレープを用いたパーソナルカラーの診断方法」として特許第 号に登録されている。

※ベストと診断された範囲は赤、ベターと診断された範
囲は青


謝辞

 オリジナルカラーチャートへのプロット 本研究に当たり、アンケート調査、パーソナルカラ

 以上を踏まえ、縦列が色調、横列がベースカラーのー診断にご協力いただいた皆様、執筆にご協力いただ

変化に沿って構成された、オリジナルのＰＦＣカラー

いた河本健吾氏、そして長年に渡りご指導ご鞭撻いた

チャートにプロットする。

だいております外川裕子氏に深謝申し上げます。Supplement 209

結果

Verification of the relationship with the hair type and thepersonal color diagnosis result and the verification of thevalidity for the application to that hair color proposal
Katsumi Nakane

Color Tact Branding Corp

・

Color Career InstituteYasuhiro Mizuno

DENSO Corporation

Keywords: パーソナルカラー、ヘアカラー
髪質、クセ毛、縮毛、直毛、ウエーブ毛、波状毛
パーソナルヘアカラー．
パーソナルカラーを似合う色の提案するとして色彩理 や 色方法の基 的な知 をまえたトータルコーディネート提案として一般的にもが たれている。その中で様々な法や分析方法があるが本研究では 体的な特徴したい。
の要件の１つである髪質にその中には、毛量・・・・退色の 方・白髪など様々な特徴を っている。
パーソナルカラーの理 に美容 としてのをまえて、これまでのの研究 表でも髪質の特徴と似合う色であるパーソナルカラーの関係についてはてきたとこ であるが、今回は毛髪の特徴であるクセ毛にしたい。
クセ毛の中には、波状毛（ウエーブ毛）と縮毛があり直毛の髪質も わる。今回、ヘアケア知 がでの毛髪診断が的確にでき、それに する
ア
イスも的確に行えるヘアケアマイスター（日本ヘアケアマイスター協会）が判定する毛
髪要素と、パーソナルカラーリストが判定する４シーズンの間にどのような関係が られるのか、また髪の特徴からヘアカラー提案（パーソナルヘアカラー）におけるにもしたい。

．
（１）必要な人
本研究を行うために、 デル４０
（ 性２０ 、 性２０ 。
１９ ２１ ）
ヘアケアマイスター２ （資得 ３上）パーソナルカラーリスト２ （１２）を いた。
（２）のれパーソナルカラーリストは、 デル４０ に
ープを
して診断を
し４シーズン（スプリング、オータム、サマー、ウィンター）のい れかを判定するように 示した。
またヘアケアマイスターは デル４０ の髪質
を
し、質
・インタ
ーを め髪質の要素のを行った。髪質のクセに関しては直毛/ウエーブ毛/縮毛 のい れかを判定する
ように 示した。

デルのは、FHF32HE-N-H,
れた。

Supplement 210

白色（ナシ ナル1100lx）の 件 で行わ

関係を示した。

$%-!

（１） クセ毛に関して



'*!
40

 -+!

-+
"-!*(-) !

（２） 直毛について

#)+,%-!
-&,+-

図 1 本研究の全体像（３）予測の設定
パーソナルカラーリストが判定したシーズンとヘアケアマイスターが判定した毛髪の特徴であるクセ毛との間にどのような関係があるのか予測設定した。
表１は美容現場を踏まえたシーズンの予測である。シーズン判定が、クセ毛によってどのような影響を与えるかが研究の焦点となる。







/!


 





!


表 1 美容現場を踏まえたシーズンの予測

��	
���

３・結果
20"
18"
16"
14"
12"
10"
8"
6"
4"
2"
0"

WI"
AU"
SU"
SU/SP"
SP"

������

�������

図２においてシーズンごとの関係を示した。その結果波状毛（ウエーブ毛）はスプリング、縮毛はサマーとの相関が高いとなり、順位の上では予測の通りであった。

���

分析方法を基にして得られたデータを髪質の要
素の特徴であるクセ毛毎に集計し、シーズンとの直毛の表面のツヤにおいてはオータムとの相関が高いことがわかった。
４．考察・結論
本研究は、髪質におけるパーソナルカラーにおいてクセ毛が４シーズン決定にどのような影響を
図２ クセ毛とシーズンの調査結果与えるかを検証した。その結果クセ毛の種類における４シーズンの割合の順位に関して予測通りになった。
今回、クセ毛においての波状毛（ウエーブ毛）、縮毛の検証を行う中で直毛においての表面のツヤ感が４シーズンのオータムとの関係性が高いという直毛においてもツヤ・ツヤなしの判断がシーズンに関連する傾向結果になった。
パーソナルカラーにおける似合う色診断において髪質が診断要件の１つであり、似合うヘアカラ
ー提案は髪質を知ってこそできると考える。
これまでパーソナルカラーに関する文献や資料
は色彩学的なアプローチが占めており、パーソナ
ルカラー診断においても肌の色を主体とする美
容学的なものがメイクを主体としてあるが、数少ない。その中で髪質が似合う色を提案する要件の１つとする為に今回の傾向のサンプル数を増やし、パーソナルカラー判定をより明確にすることも必要である。そして、ヘアカラー提案とパーソ
ナルカラーとの関係性を理解するため様々な髪質（クセ毛・退色・毛量・白髪）の特徴を考え引き続き研究を行う必要性があると考える。
参考文献
1) ヘアケアマイスターブック（一般社団法人日本ヘアケアマイスター協会、２００９）
2) ヘアカラー入門[改訂版]NPO法人 日本ヘアカラー協会 著
3) 中根かつみ ヘアカラーコーディネート法（日本色彩学会第３８回全国大会・２００７）
4) 中根 かつみ パーソナルカラー診断結果の因果関係の検証、およびヘアカラーの際の色の再現性における髪質の違いの重要性（日本色彩学会第４３回全国大会・２０１２）

Supplement 211

Impression evaluation of the validity of choosing one’s mostsuitable hair color based on the personal color analysis result
Teppei Sasahara
Katsumi Nakane

Chunichi Beauty College
Color Tact Branding Corp

・

Color Career Institute
DENSO Corporation
Chunichi Beauty College
Chunichi Beauty College
Chunichi Beauty College

Yasuhiro Mizuno
RyoichirouHayashi
Shiori Haga
ChihiroKawashima

Keywords: パーソナルカラー、ヘアカラー、
４シーズン、パーソナルヘアカラー、アッシュ、マット、カッパー、 ール 、パープル、髪質、
退色．
パーソナルカラーリストが判定する似合う色の提案である４シーズンから・ イクアップの提案は研究としてあるが本研究は、パーソナルカラーリ
ストが判定する４シーズンと似合う髪色で重要な要であるパーソナルヘアカラーについてしたい。
ヘアカラー提案は、美容師の経験年数や感性・感覚に頼るところが多く提案する色は美容師にそれぞれである。
また、美容師として顧客に提案できる色が顧客の感（似合うヘアカラー）を得られるようにするためには、美容師としての経験 とヘアカラーが必要であると考えられてきた。
しかしながら、美容師としての経験 から見る（似合うヘアカラー）ヘアカラーの提案は 系 できるのではないか。

パーソナルヘアカラーの研究を まえ美容経験における似合うヘアカラー提案との関係性について判定をする。

．
（１）必要な人
本研究を行うために、モデル２ではなく実観察（ 年 ）ヘアケアマイスター２ （得 ３年 上）パーソナルカラーリスト２ （ 務経験１ １２年）経験 の違う美容師（アシスタント３、
スタイリスト１１ ）（２）実験の れ
似合う色の提案である４シーズンをパーソナルカラ
ーリストが診断し、ヘアケアマイスターが髪質を観察し、質・インタ ューを め毛髪の 要（退色、クセ毛）の評価を行った。似合うヘアカラー提案（パーソナルヘアカラー）の性の検証をサンプルとなるヘアカラーモデル（ヘアカラー基本６色）の印象評価にて検証する。

Supplement 212

モデルの観察は、昼白色蛍光灯（ナショナル製
FHF32HE-N-H,照度約 1100lx）の条件下で行われた。

表１

美容師のヘアカラー提案におけるスタイリストとアシスタントの比較実験

美容室勤務のアシスタント・スタ
イリストそれぞれに[モデル A][モデル B]を見て調和する（似合う）ヘアカラーと不調
和（似合わない）であるヘアカラーを２種類選んでもらう。

（３）予測の設定
美容師のヘアカラー提案におけるスタイリス
トとアシスタントでは実務経験によりスタイリ
ストにはヘアカラー提案にばらつきがなく一定の傾向が見られるのではないかと考えられる。しかし、実務経験の浅いアシスタントにおいてはヘ
アカラーの提案において判定基準がなくヘアカ
ラー提案が的確に行えないのではないかと予測した。また、スタイリストからの[モデル A][モデル B]へのヘアカラー提案においてはパーソナル
ヘアカラー提案との関係性が見られるのかも焦
点となる。

３．結果
分析方法を基にして得られたデータは、サンプルとなるヘアカラーモデル（ヘアカラー基本６色）の印象評価毎に集計しヘアカラー色の割合を算出した。
※ パーソナルカラーシーズン・髪の特性[モデル A] パーソナルカラー（サマー）髪質：縮毛/退色：赤※ パーソナルカラーシーズン・髪の特性[モデル B] パーソナルカラー（オータム）髪質：
波状毛（ウエーブ毛）/退色：橙（１） ヘアカラー提案において美容師のヘアカラー提案におけるスタイリス
トとアシスタントでの比較実験は実務経験が豊富で提案知識があるスタイリストにおいてはヘ
アカラー色のばらつきは少ないが、実務経験の浅いアシスタントにおいてはヘアカラー色全てが提案され一貫性が感じられない。
（２） パーソナルヘアカラーとの関係性
スタイリストにおいては[モデル A]の提案色においてアッシュを１位に提案し、[モデル B]の提案色はパーソナルヘアカラーの順位上では予想通りであった。
４．考察・結論
ヘアカラーの提案は美容師として大変重要な部分であるがそれらを顧客に提案するのには美容師の経験年数と感性・感覚に頼るところが多い。
しかし、顧客に向けてのカウンセリングや分かりやすい説明をするためにもパーソナルヘアカラーをより実践的に立証することが現場にも求められる。
経験や感性に頼ることなく、理論として学びたい系的にするためにも引き続き研究を重ねる必要性があると考える。
参考文献
1) ヘアケアマイスターブック（一般社団法人日本ヘアケアマイスター協会、２００９）
2) 中根かつみ ヘアカラーコーディネート法（日本色彩学会第３８回全国大会・２００７）
3) 中根 かつみ パーソナルカラー診断結果の因果関係の検証、およびヘアカラーの際の色の再現性における髪質の違いの重要性（日本色彩学会第４３回全国大会・２０１２）

Supplement 213