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■続ACIIアートの秘密　

階調変換　その1

　さて、今回は

• ASCIIアートの秘密 - 画像をASCII文字に変換するソフトを作ろう- (1999/09/05)

　まずは、白から黒までの256階調の基準チャートとASCII文字によるチャートを示してみよう。
　　

基準チャート(上)、とASCII文字チャート(下)

　両者ともかなり縮小表示している。従って、ASCII文字チャートの方は文字がつぶれて滑らかに見えている。一見すると、ASCII文字チャートの方は白地に黒い文字を印字しているため、完全に黒いようなものは出力できない。そのため、全体的に白く見える。

　これらの2つの画像のヒストグラムを示してみよう。ばらつきが多少あるが、256階調の基準チャート(上)では256階調にわたって存在している。しかし、ASCII文字チャート(下)では(ざっと見た限りでは)35階調程度しか存在していない(これは使用するフォントによって異なる)。もともと、ASCII文字は数多くあるわけではないし、平均濃度が等しい文字も存在するので、この程度になってしまうのはしょうがない。また、最も黒い領域でも、256階調の基準チャート(上)の半分程度の濃度しかない(これも使用するフォントによって異なる)。
　ところどころに「使用するフォントによって異なる」という注釈を入れいるがこれが前回作成したimage2asciiの特徴である。指定のフォントを用いて画像出力を行った結果を用いてガンマテーブルを再構成するのである。逆にいえば、その指定のフォントを用いない場合には意図した画像は得られないわけである。「DeviceDepend」な技術というわけである。
　　

256階調の基準チャート(上)、とASCII文字チャート(下)

　そもそも、オリジナルの画像から、この程度の階調しかないASCII文字画像へどのように変換したら良いだろうか?　先に基準チャート(上)とASCII文字チャートの例を示したが、そもそもそのASCII文字チャートはどのようにして変換するのだろうか?

　まず思いつくのはオリジナル画像の濃度に一番近い濃度の出力を行う方法である。それを濃度精度重視の変換と呼ぼう。そして、もうひとつは、オリジナル画像の中での相対濃度を基準とする変換である。すなわち、オリジナルの最大濃度をASCII文字出力による最大画像に合わせ、オリジナルの最小濃度をASCII文字出力による最小画像に合わせ、あとは単に線形に変換する方法である。こちらを(まずは単純な)階調性重視の変換と呼ぼう。その変換の構造を以下に示してみる。
　　

濃度精度重視の変換(左)と、階調性重視の変換(右)

　濃度精度重視の変換(左)では、ある濃度以上になると全て同じ濃度で示されてしまう。階調性重視の変換(右)ではそんなことは生じない。しかし、オリジナルの画像と変換後の画像の濃度はかなり異なってしまう。これら2つのやり方によるASCII文字チャートをそれぞれ示してみる。
　　

基準チャート(上)、濃度精度重視によるASCII文字チャート、階調性重視によるASCII文字チャート(下)

　濃度精度重視によるASCII文字チャートと階調性重視によるASCII文字チャート(下)のどちらが自然だろうか?濃度精度重視によるASCII文字チャートは階調の中程までは基準チャート(上)と非常に近い濃度を保っている。そのかわり、それ以降の濃度が高い部分はまったく階調性を失っている。少なくともこの基準チャート(上)のように256階調にわたり均等に濃度が存在するような画像を扱うのであれば、階調性重視によるASCII文字チャート(下)の方が自然だろう。というわけで、前回作成したimage2asciiは階調性重視による変換を用いている。

　さて、今回は256階調全てにわたって滑らかな基準チャートを用いて考えてみた。しかし、実際の写真はそんなものではない。色々な濃度が均等に現れるわけではないし、そもそも狭い濃度領域しかない画像の場合もあるそういった場合には、数多くの問題が生じる。また、単に(単純な)階調性重視によるASCII文字チャート(下)が優れているわけでもなくなる。場合によって何が優れているかは異なるのだ。一般的な画像において、一体どんな問題が生じるのか、ということを次回に考えてみることにする。そして、新たに2種類の変換方法を加えてバージョンアップしたimage2asciiの登場するわけである。

• image2ascii.lzh　283KB

　今回は、その3つの変換方法の違いにより出力画像にどのような違いが生じるかを示すだけにしておく。先入観が無い状態で、優劣を判断してみると良いと思う。次の例は人物写真である。まずは、オリジナルの写真である。
　　

人物写真(ロボS氏)

　以下にimage2asciiを用いて変換したものを示す。
　　

人物写真をimage2asciiの3つのモードでBitmap画像に変換したもの

(1).単純な階調重視モデル

(2).拡大した単純な階調重視モデル

(3).情報量を最大にするモデル

　これらの違いがどのようなものであるかを次回に考える。

■モザイク消し器の真実　

買うも買わないもアナタの自由

　前回、

モザイクの向こう - 隠しているから良いのです- (2000.07.18)

　さて、そんな風に言いたい所なのだが、実はそれがあるのだ。何と、「モザイク消し器」が私の家には鎮座しているのである。といって、それは私のものではなくて、某編集者の方がとあることのために送ってくれたものなのである。
 

くりくり小僧

　残念ながら、このくりくり小僧はあまりにも使い物にならなかったので、部屋の片隅にそのまま放置されていた。いや、こう書くと誤解されそうである。別に変なことに使ったわけではなくて、技術的に使い物にならなかったのである。一応、そこの所はハッキリしておきたい。大体、コレを一体どうやって変なことに使うのだ(以下略)。

　今回、このくりくり小僧を送り返すことになったので、せっかくだからこのモザイク消し器がどんな風に技術的に使い物にならなかったかをこのタイミングで書いてみることにしたいと思う。
 

　まずは、このくりくり小僧の操作方法を説明しておこう。ビデオ信号は通常のNTSC信号で入出力するようになっている。エロビデオをこの「くりくり小僧」に入力し、処理した画像をテレビへ送るのである。あるいは、処理した画像を新たにビデオにダビングするのかもしれない。

　この「くりくり小僧」は、対応するモザイク処理(広義の)の種類は

• モザイク(狭義の)
• 反転

モザイク処理(広義の)の種類

オリジナル	モザイク(狭義の)	反転

　「くりくり小僧」の写真を見ると判ると思うが、画像復元処理をかける領域の

• 大きさ
• 位置

　写真中にあるその他のボリューム

• 輝度
• 明るさ
• エンハンサー

　それでは、まずは適当にモザイク画像を作ってみる。そして、その画像を「くりくり小僧」を使ってキレイに戻せるかを調べてみることにしよう。そこで、最初に示すのが

• 女性のオリジナル画像
• オリジナル画像の一部に反転処理をかけたもの(後述するが、実は失敗している)

左がオリジナル画像、右が反転画像(実は失敗)

　上の右の反転画像の中央部に対して、「くりくり小僧」で復元処理をかけてみたのが下の画像である。さて、画像は元通りになっているだろうか？
 

反転画像の中央部に「くりくり小僧」で復元処理をかけてみた画像

　この画像を見る階調は確かに反転しているのであるが、色が明らかにおかしい。オリジナル画像では赤かったハズの唇が青いのである。それどころか、顔全体が青いのである。真っ青だ。明るさは正しそうなのであるが、色合いは絶対に何かが狂っている。

　そこで、「基準画像」に対して、「くりくり小僧」で反転復元処理をかけてみることで、どのような処理をかけているかを調べてみた。それが下の画像である。左が「基準画像」で、右が「基準画像」に「くりくり小僧」で反転復元処理をかけてみた画像である。なお、画像の右端および下端部分に関しては「くりくり小僧」で反転復元処理をかけていない。
 

左が「基準画像」、右が「基準画像」に「くりくり小僧」で反転復元処理をかけてみた画像

　さて、画像の向かって左にあるグレイスケールの階調部分を見れば一目瞭然だと思うが、この「くりくり小僧」で反転復元処理をかけた画像は確かに明るさが反転している。それはその他の白黒画像の部分を見ても明らかである。

　そして、カラーチャート部分を見てみると、色合いは実は全く変化していないことが判る。右上から左下まで「紫・青...橙・赤」と繋がっているカラーチャートは左と右でそれほど違っていない。ほとんど同じである。

　それは考えてみれば、当たり前なのである。「くりくり小僧」の入出力はNTSC(NationalTelevision System Commitee)方式を使っている。このNTSC信号はカラー画像を

1. 輝度情報
2. 赤 - 輝度情報
3. 青 - 輝度情報

1. 赤 - 輝度情報
2. 青 - 輝度情報

　ところが、先ほど私が女性のオリジナル画像に対して反転処理をかけてみたものは、RGB画像のRGBそれぞれのチャンネルに対して反転処理をかけていたのである。これでは、明るさが反転するだけでなくて、色合いまで反転してしまう。私は、何と「くりくり小僧」の入出力はNTSC方式を使っていて、RGB画像でないことを失念していたのである。その結果、女性の顔色が反転したまま真っ青になってしまったわけだ。

　そこで、その「輝度チャンネルのみの反転」ということを考慮してテストしてみたものが次の画像である。今度は反転画像の中央部に「くりくり小僧」で復元処理をかけた部分の色合いが正しい色合いであることがわかるだろう。
 

反転画像の中央部に「くりくり小僧」で復元処理をかけてみた画像　その２

　なるほど、「反転画像」に関しては「くりくり小僧」は確かにちゃんと画像を復元できることが判った。しかし、しかしである。反転モザイク処理をかけたビデオなんてそうそうあるわけがない。いや、そんなに自信を持っていうと何やら変な疑いをかけられそうであるが、多分そうだろう。ほとんどは、次に示すモザイク(狭義の)処理だと思う。それをキレイに復元できなければ、「モザイク消し器」と名乗る資格はない。そうは思わないだろうか？百歩譲っても、「反転消し器」と言うべきではないだろうか？そこで、狭義のモザイク画像に対してこの「くりくり小僧」が威力を発揮することができるかどうかを、次に調べてみた。

　まずは、作ったモザイク画像を先に示そう。下の左が先程と同じオリジナル画像で、右がモザイク(狭義の)画像である。よく(?)見かける画像だと思う。
 

左がオリジナル画像、右がモザイク(狭義の)画像

　それでは、「くりくり画像」はこのモザイク向こうをキレイに映し出すことができるだろうか？この機械は悩めるエロ子羊達を救うことができるのだろうか？それを確かめてみたのが次の画像である。先のモザイク画像の中央部に「くりくり小僧」で復元処理をかけてみたものである。
 

モザイク画像の中央部に「くりくり小僧」で復元処理をかけてみた画像

　「何だこりゃぁあぁ」、と私は思わず叫びそうになった。いや、別にこの機械のためにお金を払ったわけじゃないから良いのだけれど、一体なんなのだこれは。このモザイク消し機能はハッキリ言って大嘘である。桃太郎侍だったら「おまえなんか「モザイク消し器」じゃねぇぇ」と切り捨てるところだ。

　これなら、前回

モザイクの向こう - 隠しているから良いのです- (2000.07.18)

単なるボカシ処理で「モザイク」を消してみたもの

　ちなみに、先程の「反転処理」の場合と同じように、「基準チャート」に対して「くりくり小僧」でモザイク復元処理をかけてみたものを示してみよう。下に示すその画像を見れば、「くりくり小僧」のモザイク復元処理が

1. 輝度チャンネルの反転処理
2. 横方向のエッジ強調処理

左がオリジナル画像、右が「くりくり小僧」でモザイク復元処理をかけたもの

　しかし、この「モザイク復元処理」をかけてみても、私には全然モザイクの向こうは見えないのである。もう、何が何だか判らないのである。もう、何が何だか判らないが故に、もしかしたら人の持つ無限の想像力をフルに発揮できるのではないか、と思うほどである。私は残念ながらエロの想像力が足りないのかもしれないが、想像力の発達したエロの天上人達であれば話は別だろう。

　さて、今回の話は「モザイク消し器のMTF(仮称)」というタイトルで書き始めたのであるが、「モザイク消し器」の実力がこんなものだったのでお蔵入りしていたのである。まぁ、解析の出来としてはイマイチであるが、もしかしたら「モザイク消し器」を買おうかどうかと迷っている子羊達の参考になるかもしれないので、一応公開してみた次第だ。

　さて、私はこの機械をいじってみて思わず暴れ出しそうになったが、それはもしかしたら私だけかもしれない。人によっては、「何て素晴らしいんだ！！この機械は！！」と感激する可能性だってゼロではない。イマジネーションが豊かなあなたであれば、さぞかし素晴らしい桃源郷がモザイクの向こうに見えるのかもしれない。

　だから、「買うか、買わないか」はアナタの自由だ。だから、このイマジネーション養成ギブスに大枚を払うの悪くないかもしれない。この機械でイマジネーションを鍛えた暁には、モザイクの向こうにアナタには何かが見えるかもしれない。確かに、それも悪くないかもしれないだろう。そこに何が見えるかは、結局あなた次第だと思うのである。
 

■高鳴る鼓動は何のせい!? 心電図編　

力尽きた時はその時で、笑い飛ばしてよ。

　ところで、少なくとも昔の私はこんな規制が全く不必要であった。といっても、聖人君子のような悟りを開いていたわけではもちろんなくて、それには深い事情があったのである。
 

　高校時代の体育の授業で体操をしていた時のことだ。確か前宙か何かに失敗して私は頭からマットの上に真っ逆さまに落ちた。ちょうど、横溝正史の描く「湖面の上に足だけを付き出した死体」のように私はマットに突っ込んだのである。いや、その時は冗談で無しに一瞬自分が死んだかと思ったくらいだった。「どうせ死ぬならもっと格好良い死に方をさせてくれぇ」と思うくらいのヒドイぶつかり方だった。その時は、ズキ・ズキ・ズキ…と死ぬかと思うほどのヒドイ頭痛に襲われたが、それも結局30分位でなんとか治まったのである。少なくとも、その時には「治まった」と思ったのである。
 

　ところが、その後遺症はすぐに(?)私の目の前に現れたのである。何とも、その後遺症はイヤな再登場をしたのであった。

　深夜TV、いや11PMか何かだったか、とにかく何かのテレビを私が眺めていると、大胆な水着の女性が登場した。私の「血圧も心拍数も心持ちアップ(従来比)」した、と思った瞬間、ズキ・ズキ・ズキ…とあの死ぬかと思ったヒドイ頭痛が再登場したのである。別にアンコールをしたわけでもないのに、勝手に頭痛が再登場したのである。全然大胆な水着の女性を眺める暇なんかもなくて、私はただ頭を抱えて転げ回るだけだった。

　この頭痛はこの一回ポッキリでなくて、私が少しでもエロを感じるたびに再登場した。もうエロビデオ何か見ようなどととしたらもう大変である。映倫のモザイクが登場するより早く、私の頭の中の倫理協会の拒否権が発動されるのである。映像美に私の心臓が「ドキ・ドキ・ドキ…」とときめいたりするとモウ大変、悪さをした孫悟空が三蔵法師に緊箍（きんこ）を小さくされて苦しむように、私も同じく七転八倒しなければならないのである。映倫やビデ倫のモザイクはただ見えないだけであるが、私の心の中の倫理協会は肉体的な制裁まで加えてくれるのであった。真夏のただでさえ暑くて心臓がドキドキしている時なんかに、エロビデオを見ようなんて思ったらもう大変、百発百中病院行きだったのである。

　その後、私は頭痛に苦しめられるたびに病院へ行った。医者はその度「どうしました？」と聞くわけであるが、そう言われても私も困ってしまうのである。まさか、「テレビのエロシーンに興奮したら、ひどい頭痛に襲われました。」などと答えるわけにはいかない。いや、もっとはっきり言ってしまえば「宇宙企画のビデオに興奮して、頭痛に襲われました。」などと言うわけにはいかないのである。

　そんなことを言ったら最後、「宇宙企画のビデオに興奮って、アンタそれでは変態ロリ野郎ですよ。」等と医者に言われかねない。それどころか、「頭痛ってアンタそりゃ、天罰ですよ。ヘッヘッヘ…」などと医者に言われかねないのである。しょうがないので、私は「いや、なんか急にちょっと頭痛がして…」などと体中にダラダラと汗をかきながらウソをつくしかなかった。当然だとは思うが、間違っても

エロビデオに興奮　->　心臓ドキドキ　->　頭痛ズキズキ

　結局、何回か脳波検査等を受けたりはしたのであるが、結局よく判らないままだった。どんなときに頭痛が起きるかを正直に言わず、ウソばかり喋る患者だったのだからしょうがないかもしれない。それでも、数年の内にいつの間にか直ってしまった。ともあれ、一時は心臓がドキドキと打つ心拍音を気にしながら、11PMを見たりしていたのであるが、いつの間にか堂々心拍数を気にせず見ることができるようになったのである。
 

　そんな過去を思い出したのは夜の仕事場でだった。その時、私はとあるセンサ用の回路をせっせと組み立てていた。その時にBURR-BROWNのINA118という石を使ったのであるが、このデータシートには何とこんな使用回路例が載っていたりするのである。もともと、微小電位増幅用の石だからとても自然な応用回路例ではあるのだが、やはり回路図の中に人間が登場すると何故か笑ってしまう。疲れてハイになっていた私は大笑いすると共に、心電図や脳波検査を受けた昔を思い出したのであった。
 

結構笑えるINA118のデーターシート

http://www.burr-brown.com/WebObjects/BurrBrown/download/ DataSheets/INA118.pdf

　この回路は人間の体の微小電位を増幅して計測してやる回路であるから、この回路を使えば人間の体の電気的な活動を見てやることができる。この手のことが詳しくやりたかったら、やはり「今日の必ずトクする一言」とか「魅惑の似非科学」といったところを眺めると良いと思う。

　ともあれ、かつて私は

エロビデオに興奮　->　心臓ドキドキ　->　頭痛ズキズキ

　そこで、早速この回路図を元に組み立ててみたのがこの「Heartbeat1000」だ。安定性なんか無視しまくりのブレッドボード使用でそのくせGainは1000倍に変更という、無意味なエアロパーツを付けたヤンキー車のような仕様である。製作時間は本体が15分、さらに電極部分が30分というお手軽装置だ。
 

これが「Heartbeat1000」

　一応、電極部はこんなベルト固定式にしてあるので「誰でも簡単に使える」ようになっている。しかし、このベルトで体に電極を張り付けた状態というのはかなりサイバー(よく言えば)であり、他のもっと正直な言い方で言うとかなりアブナイ状態である。これを付けていると、それだけで受けが取れるのではないかと思えるほどだ。
 

「Heartbeat1000」の電極部

　それでは、早速この電極を胸に張り付けた状態でWEBサーフィンでもしてみることにしよう。自分の興奮度合いが丸見え状態での「うれし・恥ずかしWEBサーフィン」である。

　まずは、自分のWEB「hirax.net」を眺めてみた。その時の「Heartbeat1000」の出力がこんな感じである。これが私の心電図というわけだ。左上の時間・電位レンジを見ると、

横軸が一マス一秒
縦軸が一マス5V

自分のWEBを眺めている時の心電図

　当たり前と言えば当たり前だが、自分のWEBを眺めてもそうそうドキドキはしない。とんでもないミスを見つけたりすると、ものすごくドキドキすることもあるが今回は軽く眺めただけなのでそんなドキドキは幸運ながらなかった。せっかくだから、自分のWEBを眺めて楽しくてドキドキしてみたいものではあるが、不幸なことにそんなことも全くなかった。実に残念なことだ。

　そこで、次にZAKZAK(http://www.zakzak.co.jp/)でスポーツニュースを眺めてみた時の心電図が次の結果である。
 

ZAKZAKでオリンピックニュースを眺めてみた時の心電図

　こちらは、画面中の心拍数が14回であるから、一分に直すと84回である。さっきよりは幾分興奮しているようである。あくまで、ZAKZAKのスポーツニュースであって「ギャル満載」のコーナーでないということは、データの正確さの為にここに宣言しておきたい。

　そして、最後に興奮しそうなスケベサイトということで、かつて一世を風靡し、インターネットの牽引役ともなった(言い過ぎか？)TokyoTopless(http://www.tokyotopless.co.jp/)を眺めてみた
 

Tokyo Toplessを眺めてみた時の心電図

　こちらも、10秒間の心拍数が14回で一分当たりでも同じく84回だ。つまり、私はエロサイトを見ても「心頭滅却し火もまた涼し」状態で、何の興奮もしていないのである。少なくとも、私はZAKZAKのスポーツニュースと同じ程度にしか興奮しないようだ。私は正に聖人君子なのである。さすが、

エロビデオに興奮　->　心臓ドキドキ　->　頭痛ズキズキ

　ところで、こんな風にオシロスコープの画面で自分の心臓が動くようす、自分の生きているようすを自分の目で見ているととても不思議な気持ちになる。私が興奮すれば、オシロスコープに描かれていく画面は高鳴る鼓動を見せてくれるし、何かに苦しめばやはり同じようにその変化を見せてくれるだろう。ただ規則正しくパルスを描くオシロスコープの画面を見ながら、色々なことを考えてしまうのだ。もし、このオシロスコープの軌跡が停止したら、どうなるだろうか？その時何を思うだろうか？
 

■何と、女性は宇宙であった。　

今の宇宙は「熟女」なのだ

　私の職場には「オレは女性は絶対年上が良いと思うね」と断言する人達がいる。その一方で「自分より年下でなければ人じゃないスよ」という、「それは人間として如何なモノか」と問いたくなるような新入社員一派もいる。

　ある日、何かの打ち上げでビールを飲みながら、そんな「熟女vsロリ」大論争を聞いている時、私はふと思ったのである。あれ？女性の「色っぽさ」ってどんな色なのだろう？色っぽさって、そういえば何色なんだろう？ちょっと眺めてみたい気がするな〜。
　それに…、その女性の「色っぽさの色」は年を重ねると、どんな風に変化していくのだろう？「色っぽさ」はどんなカーブで成長していくのだろう？と、そんな風に思った私は、今回「女性の色っぽさ」が何色であるか、そしてそれは女性が年を重ねるにしたがってどう変化していくかを調べて、眺めてみることにした。

　これまでも、「できるかな?」ではさまざまな抽象的なもののイメージ（＝画像）をネットワーク上から多数集めそれらの色分布を調べることで、それらの抽象的なもののイメージ（＝印象）を目に見える形にしてきた。だから、ある程度は「色っぽい」というのがどんな色だかは想像がつく。例えば、下は「心の色はどんな色？」で調べた「笑顔・童話・心・エロ」の色である。
 

「心の色はどんな色？」で調べた「笑顔・童話・心・エロ」はこんな色

　こんな風に、ネットワーク上から多数の画像を集めれば、抽象的なものであっても「目に見える色」にすることができる。ましてや、女性の色っぽさなどは、もちろんもとより「色っぽい」というくらいだから、「目に見える色」にするのは簡単なことだ。いつもと違うのは、女性が年を重ねるにしたがって「色っぽさ」がどう変化していくかを調べるので、ちょっと定量的に扱ってやらなければならないだけである。

　そこでまずは、HiraxNetMosaicMakerに多数の画像の「色の平均値」を出力するウィンドーを付けたてみた。

• HiraxNetMosaicMaker.lzh (698kB)

色の平均値(Lab)出力ウィンドーが付いた"HiraxNetMosaicMaker"

　そして、いつもと同じように「GuruguruImage＋Iria＋HiraxNetMosaicMaker」トリオでさまざまな女性の画像を収集し、その「色っぽさ」を調査することにしてみた。ネットワーク上からいつものようにゴッソリ集めた画像は全部で６種類である。まずは、年齢に応じた女性の呼び名である

1. 幼女
2. 少女
3. 熟女
4. 老女

　また、上の四つのような年齢だけではなくて、さらに「何らかの属性が付加されている」

1. 女子大生
2. 淑女

　さて、早速調査した結果を眺めてみることにしよう。下の表が色んな女性の「色」と「色っぽさ」を示した結果である。ちなみに、ここで「色っぽさ」というのはa*a+b*bを示している。つまり、どれだけ「色っぽい」かを示す数値である。
 

　そして、この数値を見ながら、下のLab色空間とそこに配置した「笑顔・童話・心・エロ」のイメージを眺めてみよう。すると、例えば熟女の「色」がa*=3.8,b*=4.6と群を抜いて高く、「心」度も高いが「エロ」度も高い、となるのである。そして、その結果「色っぽさ」は他の倍以上の値を示しているのだ。そう、熟女が一番色っぽいのである。先の「オレは女性は絶対年上が良いと思うね」という一派が大喜びしそうな結果が出てしまったが、別に私は彼らからワイロをもらっているわけでないのである。
 

Lab色空間とそこに配置した「笑顔・童話・心・エロ」のイメージ

　次に、これらの女性の「色っぽさ」をそれぞれ相当する年齢位置に配置して、女性の「色っぽさ」の年齢カーブを示してみたものが下のグラフである。

　すると、生まれてそれほど時間が経っていない幼女は実に「色っぽくない」が、年を経て少女を過ぎる頃にはやがて色づいてくることがよく判る。そして、熟女となる頃には、まさに「熟した女」としか言いようがないくらい、その「色っぽさ」は最高潮に達するのである。そして、さらに年を重ねると、「色っぽさ」は薄まるが、それでも少女よりはまだまだ色っぽい、という事実が目に見える形で私たちの前に姿を現すのだ。
 

「女性の色」を調べることにより、女性の「色っぽさ」のカーブを調べてみたもの

　また、このグラフの女性の「色っぽさ」のカーブを試しに二次関数で近似してみると、

「色っぽさ」＝-0.015 x (年齢)^2 + 1.4 x (年齢) + 2.3

　ところで、このグラフ中の「女子大生」と「淑女」を眺めてみると、平均的な女性の「色っぽさカーブ」から大きく外れて「色っぽくない」ことが判ると思う。そう、学問に打ち込む女性も淑女も「色っぽい度」は低いのである。当たり前である。エラーチェッカーとして入れた「女子大生」と「淑女」の調査結果からも、今回の調査方法も世間のあり方も間違っていないことが見てとれるのである。
 

　また、今回多数採集した「幼女・少女・熟女・老女」をそれぞれ平均化してみた「色」を下に示してみた。これが各女性達の「色っぽさ」＝「色」の変化チャートなのだが、あなたはこの中のどの色に「色っぽさ」を感じるだろうか？
 

女性達の「色っぽさ」＝「色」の変化チャート
左から「幼女・少女・熟女・老女」の色

幼女　　　　　少女　　　　熟女　　　老女

　さて、こんな「女性の色っぽさ変化チャート」を眺めていると、先日発表された「あの研究報告」を連想してしまう人も多いに違いない。そう、先日米ジョンズ・ホプキンズ大学の2人の天文学者が約20万個の銀河の光を全て平均化した結果、すなわち「宇宙の色はこんな色」と発表したあれである。「多数の何かを集めて平均化して、そのものの色を目に見える形にする」という方法論も、そしてそれがちょっとした遊び心でやるというところも、今回の話とよく似た（だけど大違いの）あの研究報告である。

　あの研究報告の「宇宙の色」と今回の「女性の色っぽさ」ではそれを求める方法もよく似ているが、驚くべきことに何とその結果もうり二つなのである。ちなみに、下が彼らが報告したIIIE gammaを用いて変換した場合の「宇宙の色」の変化チャートである。ビッグバンから今日、そして遙か未来までの宇宙の色の変化を示したものだ。
 

III E gammaを用いた「宇宙の色」の変化

ビッグバンはまだまだ青いが、今日の宇宙はまさに熟女の「色っぽさ」である

　そう、先に示した女性達の「色っぽさ」＝「色」の変化チャートと瓜二つなのである。女性の色の変化は「宇宙の色」の変化そのものなのだ。「元始、女性は実に太陽であった」と平塚らいてうは「青鞜」の創刊の辞に書いたが、それは素晴らしく正しかったのである。そして、女性は太陽どころではなくて、何と、女性は宇宙であったのだ。そして、今日の宇宙は（私の勝手な偏見から言えば）ちょうど熟女の「色っぽさ」なのである。今の宇宙はまさに「熟れ頃」なのである。こんな私の研究成果をもしも平塚らいてうに知らせることができたら、一体彼女は何と言うだろうか？う〜ん、平塚らいてうが何というかは判らないが、ルパン三世の峰不二子であれば、きっとこう言うに違いない。

■次のヒット曲を「予見」するソフト　

　「Hit Song Science」（HSS）は楽曲をヒットチャート1位に導く特徴——メロディー、和音、拍子の変化、テンポ、リズム、音程など——を特定できる。 アイリッシュロックグループのU2とベートーベンの楽曲からは、似たような数値が得られた。ビートルズとエルビス・プレスリーの楽曲にも、一致する特徴が見られた、というzdnetの記事
　なかなか面白そうなソフト。動作画面を見てみたい。そんなソフトを作ってみたい。で、このソフトが役に立つかどうかは…自分の耳と感覚に頼った方が…というのは正直な感想。