Rでお遊び：プレゼン資料の配色に使えるかも？キャラクターの髪の色？

プレゼン資料を作る時にいつも迷うのが配色です。注目してほしい項目に派手な色を使用すると、今度は全体のバランスが取れず内容が伝わりにくくなったりします。

赤と黒などの２色のみを使用したシンプルなプレゼン資料もありですが、同じ内容でも適切に色を使用すると強烈に印象が残る資料になることがあります。

効果的に色を使うには、3〜4色をコンセプトや心理的イメージなどから考え組み合わせると良いと言われています。でも、何か理論的な方法論が多く実務になかなか応用することは難しいです。

そこで、3〜4色の組み合わせ候補として、アニメのキャラクターの髪の色などをまとめてみました。アニメで使用される色の組み合わせは非常に参考になります。複数の髪の色が異なるキャラクターが同じ画面に登場してもバランスが取れていると思います。また、髪の色以外に瞳の色も参考になるかもしれません。

髪の色などのHTMLカラーコードは、オフィシャルホームページにある画像をフォトショップのスポイトで「見た目でザクッと使用率が高い色」をチェックしたものです。正式な設定資料とは異なりますのでご注意ください。

まとめてみると意外と使えるカラーパレットかなと思います。

また、参考までに「髪の色.csv」と髪の色.csvからカラーパレットを出力するRのコマンドを紹介します。

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タイトル、キャラクターとカラーコード

Rでお遊び：プレゼン資料の配色に使えるかも？キャラクターの髪の色？

1 ファイル 1.12 KB

髪の色.csv

「アニメタイトル ８作品」
花咲くいろは、氷菓、境界の彼方、響けユーファイム、シャーロット、ダンジョンに出合いを求めるのは間違っているだろうか、俺物語!!、四月は君の嘘

カラーパレット

参考：カラーパレットを出力するRのコマンド

アニメ４作品ごとに出力されます。コマンドは全く工夫していません。

library("tcltk")
selectACsv <- paste(as.character(tkgetOpenFile(title = "csvファイルを選択",filetypes = '{"csvファイル" {".csv"}}',initialfile = "*.csv")), sep = "", collapse =" ")
Data <- read.csv(selectACsv, header = TRUE, sep = ",", na.strings = "", stringsAsFactors = FALSE, fileEncoding="CP932")

#MACで日本語文字化け防止
#par(family = "HiraKakuProN-W3") 
layout(matrix(c(1, 2, 3, 4), 2, 2, byrow = TRUE), respect = TRUE)
par(mar = c(1.3, 1, 1, 1))
#花咲くいろは
pie(rep(1, 4), labels = Data[1:4, 2], col = Data[1:4, 3], main = unique(Data[1:4, 1]))
#氷菓
pie(rep(1, 4), labels = Data[5:8, 2], col = Data[5:8, 3], main = unique(Data[5:8, 1]))
#境界の彼方
pie(rep(1, 5), labels = Data[9:13, 2], col = Data[9:13, 3], main = unique(Data[9:13, 1]))
#響けユーファイム
pie(rep(1, 4), labels = Data[14:17, 2], col = Data[14:17, 3], main = unique(Data[14:17, 1]))
#シャーロット
pie(rep(1, 4), labels = Data[18:21, 2], col = Data[18:21, 3], main = unique(Data[18:21, 1]))
#ダンジョンに出合いを求めるのは間違っているだろうか
pie(rep(1, 4), labels = Data[22:25, 2], col = Data[22:25, 3], main = unique(Data[22:25, 1]),
    cex = 0.6, cex.main = 0.6)
#俺物語!!
pie(rep(1, 4), labels = Data[26:29, 2], col = Data[26:29, 3], main = unique(Data[26:29, 1]))
#四月は君の嘘
pie(rep(1, 4), labels = Data[30:33, 2], col = Data[30:33, 3], main = unique(Data[30:33, 1]))

少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように！！

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