Qiita記事は、年に一回加筆するようにしている。人気記事だと、何を加筆するか迷う。
いっそのことChatGPTに聞くことにした。
プログラマが知っているとよい色使い https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35
四色覚について調べる。
ChatGPT
人間の色覚で四色覚および第四の色覚についてご紹介ください。
ChatGPT:
もちろんです。ここでは人間の色覚に関する「四色覚」と「第四の色覚（四色覚）」について整理して解説します。科学的な文脈では少し用語が入り混じることがあるので注意して整理します。
- 人間の色覚の基本
人間の目の網膜には**錐体細胞（cone cells）という光受容体があり、色を感じる役割を担っています。
通常、人間には3種類の錐体細胞があります：
S錐体（Short wavelength）：青色系に感度
M錐体（Medium wavelength）：緑色系に感度
L錐体（Long wavelength）：赤色系に感度
この3種類の錐体によって、人間は三原色に基づく色覚（三色覚、trichromacy）**を持ち、光の波長の組み合わせからさまざまな色を知覚します。- 四色覚（四色覚, tetrachromacy）
概念
四色覚（tetrachromacy）は、網膜に4種類の錐体細胞がある状態を指します。
これにより、人間は通常の三色覚よりも色の分解能が高くなる可能性があります。
通常の人間では稀で、女性に多い傾向があります。これは遺伝的に、X染色体上の錐体遺伝子が複数バリエーションを持つためです。
特徴
通常の赤緑色覚を持つ人はL錐体とM錐体で赤・緑の色を区別しますが、四色覚の人はL錐体が2種類存在する場合があり、赤の微妙な違いをさらに識別できます。
色の知覚範囲が広がることが研究で示唆されています（例：赤系の色の微妙な違いを区別可能）。- 四色覚の例
L錐体の変異を持つ女性
典型的な三色覚女性の中で、X染色体のL錐体遺伝子が二種類ある場合、4種類の錐体を持つ可能性があります。
この場合、赤から緑の間の微妙な色差をより多く識別できることがあります。
研究による確認
行動実験や遺伝子解析によって、四色覚の可能性がある人を特定。
例えば、赤系統のグラデーションを三色覚者より細かく識別できるかをテスト。- 四色覚の意義
芸術・デザイン: 色の微妙な差を認識できるため、色彩表現に優れる可能性があります。
科学研究: 色の微妙な違いを認識する必要がある分野（生物学、鉱物学など）で役立つ可能性があります。
進化学的な観点: 鳥類や魚類では四色覚が一般的で、人間の四色覚は遺伝的偶然や個体差として存在します。- 注意点
四色覚者でも、すべての色を三色覚者が見えないように認識できるわけではありません。
確実に四色覚であることを証明するには、遺伝子解析 + 行動色覚実験が必要です。
文献によって「四色覚」と「第四の色覚」が同義で使われることがありますが、四色覚＝4種類錐体、第四の色覚＝四色覚の知覚的表現というニュアンスで整理される場合があります。
まとめ
三色覚：人間の基本的色覚、S・M・L錐体。
四色覚（第四の色覚）：錐体が4種類ある場合。微妙な色差をより多く認識できる可能性。
遺伝的には女性に多いが、個体差が大きい。
研究や芸術、進化生物学で注目される現象。
必要であれば、四色覚者と三色覚者で見える色の違いを図で示す比較例も作成可能です。
作ってほしいですか？
図 は plantUMLでお願いします。
ChatGPT:
了解です。では、三色覚（通常の人間）と四色覚（第四の色覚）での色認識のイメージを PlantUML で示す簡単な図を作ります。ここでは「錐体の種類」と「知覚できる色範囲」を概念的に表現します。
説明
三色覚はS・M・Lの3種類の錐体で青・緑・赤を認識。
四色覚はL錐体が2種類になり、赤系統の微妙な色の違いを追加で認識可能。
この図はあくまで概念図で、実際の色スペクトルの違いを正確に示すものではありません。
希望であれば、三色覚と四色覚の色認識範囲をスペクトルで表す図もPlantUMLで作れます。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
わかりました。では、三色覚と四色覚の色スペクトルの認識範囲を概念的に示すPlantUML図を作ります。ここでは横軸を光の波長（短波長→長波長）、縦軸を錐体感度として簡略化しています。
説明
波長レンジを380–750nmとして概念的に色域を示しました。
三色覚では青・緑・赤に対応する錐体感度。
四色覚では赤系統の微差を検知するため、L錐体が2種類存在。
この図は「スペクトル上で四色覚者が微妙な色を識別可能」ということを概念的に示すものです。
希望であれば、この図をさらに波長のスペクトル曲線として錐体感度の重なりを表す形にして、より科学的なイメージにすることもできます。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
では、三色覚と四色覚の錐体感度スペクトルを波長上で曲線表示するPlantUML図を作ります。概念的に、各錐体がどの波長に感度を持つかを曲線で表します。
説明
各錐体の範囲を波長で表し、重なりで色識別が可能な領域を示しています。
三色覚はS・M・Lの3種類の錐体のみ。
四色覚は赤系のL錐体が2種類に分かれ、微妙な赤の違いを検出可能。
波長範囲は概念的で、実際の感度曲線は滑らかなベルカーブ状になります。
希望であれば、このPlantUMLを使って曲線グラフ風に波長感度のベルカーブをイメージした図にさらに近づけることも可能です。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
了解です。では、三色覚と四色覚の錐体感度をベルカーブ風に表す波長スペクトル図をPlantUMLで概念的に示します。PlantUMLは厳密なグラフ描画には向きませんが、ASCII風の曲線で感度ピークをイメージできます。
説明
三色覚はS・M・Lの3曲線で青・緑・赤の領域を示す。
四色覚は赤系L錐体が2種類に分かれ、620〜750nmの赤の微差を追加で認識可能。
ASCII風のバーで感度ピークをイメージ。
実際の感度曲線は滑らかなベルカーブ状ですが、PlantUMLでは概念的に表示しています。
希望であれば、さらに横軸を波長として連続的に色のスペクトル背景をつけたイメージ図として描くPlantUMLも作れます。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
了解です。では、横軸を波長（380〜750nm）としてスペクトル背景をつけ、三色覚と四色覚の錐体感度を重ねた概念図をPlantUMLで作ります。
PlantUMLは厳密な色グラデーションを描けませんが、概念的に色帯をつけて錐体感度を示す形にします。
説明
上段に波長スペクトル背景（青〜赤）を示し、錐体感度の範囲を概念的に重ねています。
三色覚はS・M・Lで青・緑・赤の領域に対応。
四色覚はL錐体が2種類に分かれ、赤系統の微差を追加で識別可能。
実際の感度曲線は滑らかなベルカーブですが、PlantUMLでは色帯と範囲で概念的に表現しています。
希望であれば、この図をさらに曲線でベルカーブ感度を重ね、波長背景にグラデーション色を付けたより視覚的な図に拡張可能です。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
了解です。それでは、波長背景にグラデーション色をつけ、錐体感度を滑らかなベルカーブ風で重ねた概念図をPlantUMLで作ります。PlantUMLは本格的な曲線グラフは苦手ですが、ASCIIや簡単な矢印で曲線イメージを示す形で概念的に表現します。
説明
背景色帯で波長スペクトルを示し、青→緑→黄→橙→赤の概念的グラデーション。
各錐体の感度を▂▃▄▅▆▅▄▃▂でベルカーブ風に表現。
三色覚はS・M・Lの3曲線。
四色覚は赤系L錐体が2種類に分かれ、620〜750nmの赤微差を追加で認識可能。
PlantUMLではあくまで概念的表現で、正確な数値スケールや滑らかさは簡略化されています。
希望であれば、この図をさらに色のスペクトルを横軸にした連続的グラデーション上に、滑らかな曲線を矢印や線で描画する形式にして、より「科学的な見た目」に近づけることも可能です。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
では、横軸を波長スペクトルの連続的グラデーションにして、錐体感度を**滑らかな曲線（矢印・線で表現）**として重ねたPlantUML概念図を作ります。
解説
背景にスペクトル帯を概念的に示し、色域（青→緑→黄→橙→赤）を横軸として表現。
三色覚はS・M・L錐体の感度曲線を簡易ベルカーブ（▂▃▄▅▆▅▄▃▂）で示す。
四色覚は赤系L錐体を2種類に分け、赤の微差を追加で識別できることを示す。
PlantUMLでは正確な波長スケールや曲線形状は概念的に簡略化。
希望であれば、この図をさらに横軸に本物のグラデーション色を反映させ、曲線をより滑らかに矢印や線で描画して視覚的に科学的なスペクトル図に近づけることもできます。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
了解です。では、横軸を連続的な色スペクトルで表し、錐体感度を滑らかな曲線として重ねた概念図をPlantUMLで作ります。PlantUMLは完全なグラフ描画はできませんが、概念的に色帯＋曲線矢印で科学的イメージを表現します。
ポイント
横軸＝波長スペクトルを概念的に色帯で表現。
三色覚はS・M・Lの3曲線で青・緑・赤の感度を示す。
四色覚は赤系L錐体が2種類に分かれ、赤の微差を追加認識。
**曲線（▂▃▄▅▆▅▄▃▂）**はベルカーブ風の概念的表現で、正確な数値スケールではない。
さらに希望であれば、錐体感度曲線を本物の滑らかなベルカーブ風に線で表現し、波長帯にグラデーション背景を反映した視覚的に近い図も作成可能です。
作りますか？
wikii以外の参考文献を１０以上しめしてください。
ChatGPT:
以下に、人間の色覚に関する信頼性の高い参考文献を10件以上ご紹介いたします。これらは、三色覚（Trichromacy）および四色覚（Tetrachromacy）のメカニズム、遺伝学、進化、応用に関する最新の研究成果を含んでいます。
📘 三色覚（Trichromacy）に関する文献
Gawne, T. J. (2025)
Human trichromacy and refractive development
三色覚が人間の屈折発達において基本的な役割を果たしていない可能性を示唆する研究。
サイエンスダイレクト https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0042698925000938?utm_source=chatgpt.com
Zhang, B. (2024)
The mechanism of human color vision and potential implications
三色覚のメカニズムとその神経科学的意義について詳述。
Frontiers https://www.frontiersin.org/journals/neuroscience/articles/10.3389/fnins.2024.1408087/full?utm_source=chatgpt.com
Hiramatsu, C. (2023)
Influence of colour vision on attention to, and impression of, food
色覚が食品の評価や印象に与える影響を探る研究。
PMC https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10498032/?utm_source=chatgpt.com
🟣 四色覚（Tetrachromacy）に関する文献
Jordan, G. (2019)
Tetrachromacy: the mysterious case of extraordinary color vision
四色覚の可能性とその知覚的意義についての詳細なレビュー。
サイエンスダイレクト https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2352154619300270?utm_source=chatgpt.com
Jameson, K. A. (2020)
Human Color Vision and Tetrachromacy
色覚遺伝学と色覚の個人差に関する最新の知見を提供。
Cambridge University Press & Assessment https://www.cambridge.org/core/elements/human-color-vision-and-tetrachromacy/C25890F031B8EE87D278B44C5B27E534?utm_source=chatgpt.com
Ingling, C. R. Jr. (1969)
A tetrachromatic hypothesis for human color vision
人間の色覚が初期段階で四色覚である可能性を提唱。
サイエンスダイレクト https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0042698969900522?utm_source=chatgpt.com
Jameson, K. A. (2009)
Human Potential for Tetrachromacy
人間の四色覚の可能性とその知覚的影響についての考察。
CTBS https://www.ctbs.socsci.uci.edu/colorcoglab/4-9.pdf?utm_source=chatgpt.com
Gundlach, B. S. (2018)
Design considerations for the enhancement of human color perception
薄膜光学フィルターを用いた人間の色覚強化の設計に関する研究。
PMC https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6086919/?utm_source=chatgpt.com
🔬 色覚の応用と進化に関する文献
Foroni, F. (2016)
The role of human trichromatic vision in food evaluation
三色覚が食品の評価や嗜好に与える影響を探る研究。
Nature https://www.nature.com/articles/srep37034?utm_source=chatgpt.com
Leakey Foundation (2018)
Why Is Human Color Vision so Odd?
人間の色覚の進化的背景とその特異性についての解説。
The Leakey Foundation https://leakeyfoundation.org/why-is-human-color-vision-so-odd/?utm_source=chatgpt.com
これらの文献は、三色覚および四色覚の理解を深めるための信頼性の高い情報源です。特定の研究者や論文についてさらに詳しく知りたい場合は、お気軽にお知らせください。
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。