こんな人におすすめ：
- データ分析やレポート作成に携わるビジネスパーソン
- UX/UIデザイナーやウェブ開発者
- 品質管理や検査業務で色判別を使う技術者
プロンプト例：
- 「色分けによって複数の検査結果を視覚的に識別しやすく分類するための最適な配色パターンを提案してください」
- 「売上データの増減を色で示すグラフを作成する場合の効果的な色使いを教えてください」
- 「色分けによる結果識別において、人間の目の特性に基づく配色ルールや色の心理効果を解説してください」
プロンプト例の出力結果：
例えば検査結果の「合格」「要再検」「不合格」を識別する場合は、緑・黄・赤の三色を使うことが典型的です。これは人間が色相の変化に敏感かつ直感的に理解しやすいためで、色覚多様性にも配慮して色の明度や彩度を調整するのが望ましいです。売上グラフの場合、増加を青や緑、減少を赤系統で示すなど、一般的な意味付けを活かすと分かりやすくなります。色分けではHSVやCIE Labといった色空間を活用し、色の違いを数値で定量評価し、視認性を高める方法も効果的です。また、色の心理的影響や文化的背景も考慮しながら調整することが、誤解なく正しく伝えるために重要です。
技術的には、色検査分野で使われるディープラーニングや分光分析の知見を応用すると、高精度な色分類や色ムラの検出も可能になります。こうした精密な色識別は製造や印刷の品質管理に不可欠です。
