Letter_38
消費者は自然に「人とのつながりがある」 ブランドを選択する
米国のマーケティングイベントFUSE 2017（https://marketing.knect365.com/fuse/）は、ブランドは今日の社会で単に生き残っているだけではなく、繁栄しているという貴重な知見を示しました。紹介された個々のシナリオには独自の課題と障害がありましたが、共通して一つのことが重要であることが非常に明快でした。- それは、ブランドはブランド自身と消費者の間に「人的つながり」を構築しなければならないということです。ブランドに人間味を与えることは、現在失いつつある消費者のブランドに対する信頼のレベルを回復させる（または、場合によっては生じさせる）ことができます。FUSEのスピーカーは、ブランドに人間味を与えるよう企業が戦略を変えたいくつかの具体な例を話しました。これからその要約をご紹介します。・何が私たちを人間的にするのか
Cheryl Swanson、FUSE共同議長、パートナーおよびToniq LLCマネージングディレクター
人間の経験の80％が目というフィルターを通るので、色は消費者が特定の製品を購入する主な理由になります。Cherylは、この体験を消費者個人とデザイナーの両方に結びつけました。消費者が自分の目に頼って購入するのと同じように、デザイナーは創造的なビジョンを実現するため、色に頼っています。・あなた自身のブランドに誠実でいること
Ron Burrage、Hershey Companyシニアディレクター＆グローバルデザイン責任者
本物であるということは、ブランドを成功させる重要な要素です。独創性、業界の知識、大胆さ、特殊性を強調して、Ronは、マーケティング担当者たちに「自分のブランドを他のものから区別し、注目させるものはなんだろう？」という問いを投げかけました。・一瞬をすばらしくする
Vince Voron、Dolby副社長兼エグゼクティブクリエイティブディレクター
Vinceが「特別な瞬間」について語ったとき、彼は率直に社内のクリエイティブな人達や、彼らの革新を促す能力について話しました。Vinceの話はX-Riteチーム（ご興味がある方は、Ron Voigtの " なぜデザイナーがリーダーであるか "(英語)の記事を参照してください）も強く共感しました。今すぐ行動しましょう
Peter Horst、ハーシー社 元CMO : Martha Stewart、ライフスタイルブランドアイコン : Stephen Webster Mary Kay、Inc.ブランド＆デザイン担当副社長
PeterとMarthaとStephenは、「消費者を第一に考える」の姿勢ではなく、「人を第一に考える」というビジネスの姿勢でブランドがより良く変わったことについて話しました。3人の講演者は、ブランドの成功のためには、敬意、進化、適応への意欲、イノベーションがいかブランドの成功に重要であるか、今日の競争が厳しい環境におけるマーケティングが、どれほど「実存主義的思考」が必要とされているかを強調しました。X-Riteが提供できる価値とは？
人の感情は（意識的または無意識的に）色に影響を受けます。ブランドカラーを正しく実現することは、単なるビジネスではなく、エックスライトの責任だと考えています。私たちの使命は、エックスライトのソリューションでサプライチェーン全体の精度と正確性を向上させ、企業が色の一貫性を維持し、ブランドの遺産、意志、本物であることを保持するお手伝いをすることです。
この記事はX-rite Japanより承諾を得て引用されています。
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Letter_37
17_色差について
前回は色彩値の成り立ちと数値化の道筋を概観しました。しかしながら産業の世界では色彩値そのよりも色と色の差、色差のほうが重要になります。なぜなら、生産物として必要な基準となる色を決めたら、如何にその基準の色に近い色を生産するかに関心があるからです。色彩値そのものにはあまり関心がありませんでした。この辺の事情は近年変わりつつありますが、依然として色差が最も重要であることに変わりはありません。前回説明したL*a*b*色空間は概ね人間の色覚に均等な色空間になっているため、色の知覚差はその距離で計量化することができることになります。まず、L*a*b*色空間に基準となる色の色彩値をプロットし、次に生産した色の色彩値をプロットします。この空間上の距離を色差として考え、ΔE76として数値化しました。ΔE76は1976年に規格化された色差式という意味です。ちなみにこのΔEの「E」はドイツ語の「Empfindung=感覚」に由来しています。（ハズカシながら、はじめ「ERROR」の意味かな？と思い違いをしていました...）図-43 L*a*b*空間の距離=ΔE76こうして求められた色差の数値の意味は以下のように定義されています。
色差 ΔE* 名称 適用 0.2以下 測色不能領域 0.3 識別色差 同一物体の測色再現精度 0.6 1級(厳格色差) 各種の誤差要因を考えた場合の実用的な許容差の限界 1.2 2級(実用色差a) ならべて判定した場合に、ほとんどの人が容易に色差を認める事ができる 2.5 3級(実用色差b) 離間して判定した場合に、ほぼ同一と認める事ができる 5.0 4級 経時比較した場合に、ほぼ同一と認める事ができる 10.0 5級 20.0 6級 色名レベルの色の管理 一般的には、● ΔE=1程度で2つの色を横にくっつけて見比べた時に違いが判別できるレベル● ΔE=2～3程度で2つの色を離して見比べた時に違いが分かるレベル● ΔE=5程度で2つの色をかわるがわる見比べた時違いが分かるレベルという程度に捕えておけばよいと思います。Japan Colorなどでも、標準印刷認証はΔEを5程度で管理しますし、プルーフ認証は並べて本紙とプルーフを比較するためΔE=2～3の許容範囲が用いられているのはこのレベルで色差を考えているからです。このΔE76は簡単に計算できるため大変重宝なのですが、ΔEの値が3以下程度の小さな色差が問題となる生産の現場では人間の知覚との相関がずれてくることが問題となっていました。皆さんも色の生産の現場で基準色に対して生産色の官能評価をおこなう仕事をしている方なら経験があるのではないかと思います。たとえば、グレーなどの無彩色だと人の目はかなり色の差に敏感になります。ΔE76=1.5程度の色差のグレーでも比較的簡単にその差が目についてしまうのではないかと思います。反対に彩度の高い色ではΔE=3-4ぐらいあってもあまり違いが分からなかったりします。そうすると、出荷の基準がΔE＜2.5だとすると、グレーのΔE76=1.5のサンプルはOKということになりますが担当者としては「こんなの出荷してもいいのかなー」となりますし、彩度の高い色のΔE76=3は「えー...これで出荷できなかったら歩留まり悪くて仕事にならないよ...」なんてことになりまねません。そうすると勢い「やっぱり視覚評価じゃなきゃ駄目だなー」となってしまいます。ですから、より視覚との相関性の良い色差式の開発が望まれるようになりました。次回はその辺の話をしたいと思います。
Letter_35
16_均等な色空間の試み
今回は前回説明した色彩値CIEXYZから均等な色空間への試みを説明しようと思います。その前に、前回求めたCIEXYZで現される3次元の色空間でした。3次元の空間というのは人間にとってその位置関係を想像しにくいため、この3次元空間を特定の平面で切り取って、分かりやすい2次元平面として提示するxy色度図がよく利用されるようになっています。この馬蹄形で有名なxy色度図（図-36）は皆さんもどこかで見たことがあるのではないでしょうか？このxy色度図はCIEXYZから下の簡単な変換式から求められます。ここで求められたxを横軸に、yを縦軸としてプロットすることでCIEXYZを2次元座標にプロットすることができるようになりました。これはちょうどXYZ直交座標系においてX+Y+Z=1で切り取った面にXYZを投射した2次元平面を表しています。図－36 xy色度図この色つきの色度図は色を正しい色を表していないため、色彩屋さんたちは上のようにカラーで表示される色度図を嫌います。あまり重要なことだとは思いませんが...。ですので、図－37のように白黒の色度図を使用しましょう。ここで、上側の曲線はスペクトル色（単色）を表すスペクトル軌跡と呼ばれます。その上にプロットされている数値はスペクトルの波長を表しています。点線は輝度が0となる純紫軌跡と呼ばれます。人の目に知覚される色はすべてこの馬蹄形の内側にプロットされることになります。馬蹄形の中心に行くほど彩度が失われ無彩色になります。図-37 白黒のxy色度図X,Y,Zの値を入力すると色度図上にプロットされるものを作ってみました。遊んでみてください。このように作成されたXYZ色空間と、そこから派生したxy色度図により色を数値で指定するすることができるようになりました。しかし、これらの色空間や色度図にマンセルの視覚的に均等に配置された色をプロットしてみると、この色空間はどうも私たちの視覚に対して均等な空間になっていないようでした。図-38 視感反射率Yとマンセルバリューの比較このグラフを良く見るとY=20 でV=5で真ん中ぐらいの明るさになっています。つまり，20％ぐらいが白になると人は概ね半分ぐらいの明るさに見えることになります。写真のグレーバランスカードは18%グレーのカードを使用していたのはこのためです。また、5本に1本ぐらい白髪が生えると「ずいぶん白くなりましたねー」と言われるのもここに原因があります。図-39 xy色度図にプロットした等間隔のマンセル色(V=5)このような均等でない色空間は、色彩値の絶対値はもとより、色を生産する産業界にとってより重要な役割を持つ色差の計算に悪い影響を与えてしまいます。このため、色彩学者はより均等な色空間を求めて改善を重ねることになります。途中さまざまな均等色空間への挑戦が試みられますが、最終的に1976年にCIEから現在最も広く使用されているL*a*b*の色空間が提案され、多くの色管理の現場で使用されています。XYZからの変換式はL*に関しては、a*,b*に関しては、ここで(X⁄Xn) および f (Z⁄Zn) に関しても同じここでXn Yn Znはイルミナントの白色点のX,Y,Zを意味します。となります。こうして求められたL*a*b*の色空間は図40のように明度のL*とマンセルバリューにはほぼ線形の関係がとられていると共に、図41のようにa*-b*色度も概ねマンセルの色票を円形に配置するよう均等な空間となっています。図-40 L*とマンセルバリューの関係図-41 a*b*色度図にプロットした等間隔のマンセル色(V=5)L*a*b*空間の特徴を以下に挙げておきます。
- L*は明度をあらわす軸
- a*は緑―赤軸で（＋）方向に進むと赤の色味が強く、（－）方向に進むと緑の色味が強くなる
- b*は緑―赤軸で（＋）方向に進むと黄の色味が強く、（－）方向に進むと青の色味が強くなる
- XYZからの非線形な変換によって数値計算によって導出することができる
- 知覚的に概ね均等な色空間である
- イルミナントの白色点Xn,Yn,Znで正規化されているため，白はどの照明でも同じような値となる
- へリングタイプの反対色ビジョンセオリーへの対応が盛り込まれている
図-42 L*a*b*色空間具体的には図－42にあるような色空間になっています。
Letter_34
余ったインクを捨てていませんか？もう一度使えます！
ブランドオーナーは、消費者の目にとまる商品パッケージを日々求めています。そのため、印刷会社は、印刷時間を短くし、特殊な色材で、正確なカラーを実現することを求められています。多くの印刷会社が、インク調色(インクの色)に多くの時間を費やし、色が正しくないときには、そのインクを捨てることになります。このサイクルで立ち往生してしまうと、実質的にインク代を2倍支払わなくてはなりません。購入しては廃棄する、この廃棄物が経済にまたは地球に与える影響はどのようなものでしょう？今日は、インク調色ソフトウェア(インクカラーソリューション)の残インク管理機能がどのように在庫と廃棄物を削減し、廃棄コストを抑えることができるのかご説明します。手動でインクを調色していますか？
コンピューターを使用せずインクを調色している方は、正しい色を得るために約12回ほどの試行錯誤が必要なのはご存知かもしれません。コンピュータによるカラーフォーミュレーションは、試行錯誤の回数を劇的に減らしてくれます。正しいプロセスを確立すれば、最初のトライで、ある程度の色差に近づけ、要求の95％の一致を期待できます！インク調色ソフトウェア(インクカラーソリューション)をセットアップしましょう。まずは基本色のデータベース作成に役立ちます。そして、生産過程では、調色レシピを生成し、そのレシピに強弱をつけ、無駄を最小限に抑えた最も効率的なインクワークフローを作ることに貢献します。弊社のブログをチェックしてください。コンピュータによる調合の用意はよろしいですか？余ったインクが眠っていませんか？
さらなるコスト削減を達成してくるのは、残インク管理機能です。実際にインハウスの色から新しい調色を行うためのガイドを与えます。方法は次のとおりです。1 - 分光測色計を使用して、余ったインクを測定します。 IFS(Ink Formulation Software)が今後のレシピで使用するためにデータをライブラリに追加します。2 - あなたが本当に取り除きたいインクがある場合、レシピでその色を指定することもできます。以上です。残インクの管理機能は、特殊インクの在庫を減らし、誤った調色や再印刷を減らし、製造時間を短縮することを意味します。試してみませんか？
詳細については、IFS(Ink Formulation Software)について弊社へお問合せください。＃インクの色 ＃インクカラーソリューション ＃分光測色計 ＃色の管理 ＃カラーマネジメント 印刷
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Letter_33
15_色彩値XYZを計算してみよう！
として、完全拡散反射物（全ての分光反射率が1）のYの値が100となるよう正規化します。
実際の測定においては離散的にサンプリングした反射率係数を使用し、積分の代わりに下記のように各波長の総和によって算出されます。CIEが定義している等色関数は360nmから830nmの1nm間隔のテーブルになります。しかし、実用的なハンディーの測色計などでは 400nm近傍から700nm近傍までの10nmもしくは20nmの分光間隔でのサンプリングが一般的になります。このため、CIEのイルミナントおよび等色関数ではなく、ASTM (American Society for Testing and Materials) E308が提供するS(λ) x ̅(λ),S(λ) y ̅(λ),S(λ) z ̅(λ)を重価係数として纏めたテーブルを使用します。ここでは波長間隔を実用的な10nmや20nmに広げる際に発生する誤差を小さくするための補正が適用されますが、この際，測定方式によってテーブル5とテーブル6という選択肢が出てきます。この辺の選択肢に関しては，いずれ機会があれば説明したいと思います。ここで20nm間隔のD50イルミナント／2°視野等色関数における重価係数を使用して色彩値のCIEXYZを算出する方法を説明します。Rは測定した分光反射率係数です。Wx,Wy,Wzは重価係数（20nm間隔のD50イルミナント／2°視野）それぞれの波長でRとWx,Wy,Wzを掛け算しR＊Wx，R＊Wy，R＊Wzを算出します。R*Wx，R*Wy，R*Wzの各波長（各列）の総和がX,Y,Zの各値になります。計算の結果はX=27.39 Y=12.89 Z=6.21 となります。このようにXYZとして色の3刺激値への数値化が実施されました。さて、皆さんはこの値を見て何色か想像できますか？この赤は、図－35のような赤になります。このXYZの数値からですとなかなかこの赤は想像しにくいのではないでしょうか？図－35 X=27.39 Y=12.89 Z=6.21 の色また、XYZの色空間は人間の目にとって均等な色空間ではありませんでした。このためこのXYZをベースとして、より均等な色空間を定義する試みが繰り返されることになります。次回はこのような均等色空間の試みについて説明したいと思います。
Letter_32
カラーコミュニケーションは難しくありません！
カラーコミュニケーションは難しいものだと思っていませんか？ 「りんご」と聞いて、赤、緑、黄色どの色を思い浮かべるでしょう。
色の指定があまり明確でないのに、その色を再現しないといけないとしたら、あなたはどうしますか？色を伝えるというシンプルに思えることが、実はカラープログラム（色の管理、基準化）が成功するか、失敗するかの鍵を握っています。絵は千の言葉足るが、言葉は千の色に足らず
色に関する堂々巡りの話し合いは毎日起こります。通常、誰かがちょっとした色の変更を求める際に議論が始まります。「もう少し暖かく」、「ポップに」、「トーンダウンして…」、といった抽象的かつ主観的な色の表現は皆さんもご経験があるのではないでしょうか？求める色というのは「見る」ことができるのに、それを言葉で表現することができないもの。終わることのない色に関するデザイナーとの電話のやり取り。それとも、自分が伝えた色とは全く違う色を再現した印刷担当者との難しい議論。そんな日常にカラーコミュニケーションの難しさは現れているように思われます。こうしたことはなぜ起こるのでしょう？ブランドオーナー、デザイナー、サプライヤー、メーカーは色々な方法で、あまりにも頻繁に、「口頭」で色への要望を伝えようとします。しかし、ここにこそカラーコミュニケーションを難しくする要因があります。なぜなら、人は、色を次の人へと伝える度に、受け手は少しずつ違った感覚で色を受け取り、またそれを違ったものとして伝えるからです。クラシック映画「Mr.Blandings Builds His Dream House」のこのクリップは、カラーコミュニケーションが何年も続いてきた問題であることを示しています。PANTONE®マッチングシステム は長年にわたり、業界のカラーマッチングの改善と向上に貢献してきました。物理的な色彩基準は、カラーワークフローにおいて重要な役割を果たします。物理的スタンダードは言葉による伝達だけでは決して到達することできないレベルまでコミュニケーションを向上させました。ただ、物理的スタンダードにも問題がないわけではありません。私たちがよく受ける質問は、異なる時期に生産されたものや、印刷会社が異なる場合の成果物（製品）のカラーマッチングについてです。例えば、「複数のサプライヤーに同じPantoneカラーチップを送ったのに、どうして製品の色が一致しないのですか？」というものです。なぜこのようなことが起こるのでしょう？それにはいくつかの原因が考えられます。要因の１つは「エラースタック」
色差の積み重ねは、ビジュアルチェックを行う際や、物理的サンプルを色の測定(カラー測定)基準に使用する場合に発生します。物理的なサンプルを測定し、それを別の物理的なサンプルと比較すると、両者の間に小さな違いが生じていることが分かります。それはコピー機でコピーした書類を再度コピーするときに起こる現象とよく似ています。コンピュータのソースファイルから直接印刷するときには常に最高の画質が得られます。それを再コピーすると同じ色になりません。つまり、理想的には、ターゲットの色のデジタルの分光データと、実際再現したサンプルの測定したデジタルデータを測定して比較することで、より正確な結果が得られるのです。「物理的スタンダード（左）」と「デジタルスタンダード（右）」それぞれのカラーコミュニケーションによる色差の比較は次のとおりです。上の図では異なる印刷会社2社（もしくは2工場）に同じ印刷を依頼した際の、2社のパッケージ成果物の色差を表しています。左の「物理的ターゲット」では、2社のパッケージの成果物は⊿Eで6.2の色差がありますが、右の「デジタルスタンダード」を使用した場合は、2社の差は⊿E2.5に縮まっています。もし同じ商品を2社で印刷して店頭に陳列したら、左のワークフローでは問題が発生するかもしれません。難しく考える必要はありません
多くのカラーおよび印刷品質のプログラムの問題は、注目するポイントが間違っていることにあります。色が間違っているときに、根本的な原因の問題を分析するのではなく、その場しのぎの応急処置を行ってしまえば、最終的に、間違った課題を追いかけることになります。色の問題の根本原因が解明されていない場合、一時的な対応策が得られるかもしれませんが、本来望まれるべき結果を逃してしまいます。デジタルでのカラーコミュニケーションにご興味がある方は、弊社の「PantoneLIVE」についてお問合せください。世界的ドリンクメーカー、日用品、おもちゃといった幅広いグローバルブランドで採用されています。
