スマートフォンのカメラは、何百万もの小さな照度計が集まった格子です。カメラのセンサーとは本来そういうものであり、光子が入って数値が出てくる、ただそれだけです。それ以外の要素――トーンカーブ、ホワイトバランス、「コンピュテーショナルフォトグラフィー」などはすべて、その数値を測定値に見せないようにソフトウェアが懸命に処理した結果です。なぜなら、ありのままの測定値は、写真としては見栄えが悪いからです。Sentioの2つのツールは、これとは逆のアプローチをとります。自動補正機能をオフにし、センサーを物理的なありのままの姿に戻すのです。
色:このオブジェクトは実際、何色なのか?
Colorツールは、オブジェクトの色と明るさをスポット測定値としてキャプチャします。表面の一部にカメラを向けてキャプチャするだけで、後から目を細めて見返すような写真ではなく、数値としてカタログに記録がファイリングされます。
ユースケースは、日常生活におけるちょっとした、よくある不便な場面です:
- ペンキの色合わせ。 あなたはホームセンターにいて、塗装したい壁は自宅にあります。壁の測定値があれば、「確か、温かみのあるグレーっぽい色だったはず」と曖昧に思い出すよりもはるかに確実です。
- 成熟度の指標としての農産物の色。 バナナやトマト、マンゴーは、その成熟度を色で教えてくれます。同じ果物を毎日測定すれば、その推移が確かなシグナルになります。これは、色では判別できない音を聴き取る 音響タップテスト と併せて活用できます。
- ロットの比較。 2つの染料ロット、2つの印刷バッチ、同じ塗料を混ぜた2つの缶。これらは同じ色でしょうか、それとも片方が少し温かみのある色に寄っているでしょうか?
- 経年による色褪せ。 直射日光が当たる布地や塗装されたフェンスを、毎月同じ条件で測定します。そうすれば、「昔はもっと鮮やかだった気がする」という漠然とした感覚ではなく、色褪せの曲線をグラフとして可視化できます。
カメラアプリがすでにあるのに、なぜわざわざツールが必要なのでしょうか? それは、この目的においてカメラアプリは「敵」だからです。オートホワイトバランスは、どんな場面でもニュートラルな照明に見えるように調整するため、測定しようとしている固有の色かぶりを積極的に消し去ってしまいます。オート露出は、フレームごとに明るさを書き換えます。そのため、Colorツールはキャプチャ中に自動露出と自動ホワイトバランスをロックします。これは、このプラットフォームにおけるすべてのレベルに敏感なツールが従う共通の原則です。光のレベルを正確に保つためには、カメラの「お節介」を止めなければならないのです。
もう一つ、使えるテクニックがあります。それはライトです。環境光は、色の測定において最大の攪乱要因です。同じ壁であっても、正午と夕暮れ時では測定値が変わってしまいます。ライトは既知の光源として利用できます。これは、どのキャプチャでもレンズに対して固定された位置にある、常に同じLED光です。オブジェクトをライトで照らすことで、「その場にあった適当な光」を再現性のある光に置き換えることができます。これこそが、異なる日に測定した2つの数値を比較可能にするための最も重要なステップです。
光:この部屋は本当に十分に明るいか?
Lightツールは、問いを逆転させます。光の下にあるオブジェクトを測定する代わりに、カメラを照度計として使い、環境自体の明るさを時間をかけてサンプリングします。
曖昧な印象を数値化したいとき、人々はこのツールを手に取ります:
- この机は十分に明るいか? ワークスペースの照明については誰もが意見を持っていますが、実際に測定する人はいません。机の上をサンプリングし、窓際の机をサンプリングすれば、議論はたちまち解決します。
- 植物のための部屋と窓の方角の比較。 観葉植物の手入れにおいて、「明るい間接光」は最もよく使われながらも、最も定義が曖昧な言葉です。北側の窓辺、東側の窓辺、そして部屋の反対側にある棚を、同じツール、同じスマートフォン、同じ時間帯で測定してみましょう。推測する代わりに、明るさの順位をつけることができます。
- 1日を通した光の追跡。 ツールは時間をかけてサンプリングするため、ある場所の明るさを一瞬のタイミングだけで判断する必要はありません。午前中に直射日光が差し込み午後には暗くなる窓辺と、終日一貫して薄暗い隅の場所は、平均すると同じような明るさの印象になるかもしれませんが、シダの立場からすれば、暮らしやすさはまったく異なります。
これにも同じキャプチャの原則が適用されます。露出を固定することで、光が強くなるほどフレームも正比例して明るくなり、センサーは物理的な照度計と同じように動作します。自動露出をオンにしたままだと、カメラはすべての部屋をまったく同じように明るく見せようと補正してしまいます。しかし、その補正されて消えてしまう「違い」こそが、あなたが測定しようとしているものなのです。
両方のツールに共通する設計ルール:絶対的なレベルではなく、相対的な特徴に基づいて構築すること。絶対的な測定値は、センサー、レンズ、デバイスのモデルに依存します。しかし、同じスマートフォンの上で、同じ方法で取得した2つの測定値を比較すれば、それらの影響はすべて相殺されます。これが、デバイスごとのキャリブレーションなしで機能をデバイス間で移行できるようにする、プラットフォーム共通の原則です。このツールのすべての主張が比較として表現されているのはそのためです。
正直な注意事項
スマートフォンのカメラは、公認の照度計でも、研究室用の色彩計でもありません。そうした専門の機器は、国家標準などに追跡可能な基準に従ってキャリブレーションされており、その絶対値は法廷でも通用する意味を持ちます。スマートフォンのカメラが示す絶対値は、そのスマートフォン、そのレンズ、そのファームウェアにおいてのみ意味を持ちます。
したがって、信頼できる主張とは比較によるものです。「同じ日の午後に測定したところ、東側の窓敷居は北側の窓敷居の約2倍の明るさだった」——これは確実です。「トーチを光源として測定したところ、この壁は6か月間で暖色寄りに変化した」——これも確実です。「この机の照度は正確に480 luxである」——これこそ疑ってかかるべき主張です。同じセットアップにおいて同じ方法で行われた測定値同士の比較こそ、この計測機器が誠実に対応できるものであり、ツールはまさにそのような比較を簡単に行えるように設計されています。
測定値の保存先
比較のための測定器は、その記憶力に左右されます。しかし、人間の記憶は明るさや色相に関しては極めて曖昧です。だからこそ、撮影したすべてのデータはカタログ内のオブジェクト(この壁、この窓敷居、このフィカスなど)に分類して保存されます。これにより、退色曲線や光量調査のデータが消えてしまうことなく蓄積されていきます。そして、このプラットフォームにおけるすべての測定値と同様に、それぞれの測定データには後から「グラウンドトゥルース(実測の真値)」ラベルを付与できます。たとえば、最終的にうまく調和した塗料の組み合わせや、植物が実際に元気に育った窓敷居などです。測定には数秒しかかかりませんが、ラベルを付けることで、その数値が何を予測していたかを示すデータポイントになります。
すべてはオンデバイスで動作します。分析はスマートフォン上で行われ、カタログもスマートフォン内に保存されます。数値を算出するために、撮影したデータをネットワーク経由で送信する必要はありません。
色と光の測定は、カメラの最も受動的な機能であり、そこにあるものを感知するだけです。しかし、同じセンサーを時間領域で動作させ、点滅のタイミングを測ったり回転速度を推定したりすることもできます。それが点滅ツールです。スマートフォンのセンサーが測定できるすべての全体像については、まずツール概要をご覧ください。