印刷物の制作に関する質問

現段階と近い未来では異なると思いますが、ある意味ではそうでしょう。撮り直しの効かないデジタルビデオでは、最初の撮影時点で最良の映像が撮れるように、ファインダーを覗いている段階でAIアプリが動いていて、白トビ、黒潰れ、色バランスなどがリアルタイムに調整されます。そのためよほどの高名カメラマンの要求は別として、普通の人なら失敗のない映像が撮れてしまいます（百万円クラスのビデオ）。いわゆる一眼は不要になります。

そういった技術はどんどん画像処理アプリにも入ってきていて、アプリを買えば多少の問題ある画像でも見やすいきれいなものに、簡単にできます。これらは「平均的によい画像」に仕上げることはできても、ウェディングドレスとか闇夜のカラスのような限界ギリギリの調子にこだわる作品には適用できません。その理由は、AIアプリ的なものはあくまで「平均的」処理なので、画像全体とか対象物全体に処理するもので、さらに部分的にレタッチするには、人の判断が必要なところがたくさん残っているからです。



「闇夜のカラス」といっても、カラスが飛んでいるところの画像と、烏の濡れ羽色を出したいのでは処理は異なります。「ウェディングドレス」でも、ドレス全体が表現したいのか、ボレロのレース編みに焦点をあてたいのか、女性表現にこだわりがあるのか、という意図の違いで、ある部分をソフトに、ある部分をクッキリ、という選択的処理が必要になり、これらがAIでできるようになるにはまだ相当時間がかかるでしょう。

ただ似た例をあげると、「バイクに若い女性がまたがってる」というように、仕上げるターゲットがバイクか？女性か？というようなのは、AIがどうしますか？と聞いてきて、適当にやってくれるのはそう遠くはないかもしれません。

ということでカット写真のような一般的な処理は人がレタッチすることは減っていくでしょう。しかし過去の作品で撮影がひどく悪条件で行われたものしか残っていないとか、レタッチによってトリッキーな救済が必要な場合は、AIで処理してうまくいくことはまぐれでしょう。

近未来では画像情報がそもそも2次元データではなく3次元になり、首の向き目や口を動かせたり、オブジェクトの配置を変えたりすることが進むと、レタッチ技術も表面の色を変えるようなものではなく、創作に近いスキルが求められて、今とは異なるジャンルに変わっていくかもしれません。すでに商品撮影の分野は、写真を撮るのではなく、３DのCADからきれいにレンダリングして使われており、そういう技術をレタッチする人は注目しておいた方がいいでしょう。

プログラマを目指すのではなくても、自分の業務を効率化するためのちょっとしたプログラミングなら結構誰でもできる環境があることは、過去QA「専門の教育を受けなくてもプログラミングはできますか？」にありますが、プログラミングをする過程で業務を分析・整理する思考の訓練をしたことは、プログラミングのスキルとは別の効果が、その人には残ります。

日本のDXとかデジタル庁がなかなか進まないのは、その組織のトップの理解力が乏しいからと思われます。日本よりIT化が遅れていた国の方がDXなどのシステム利用がはるかに進んだのは、国・行政のトップも企業のトップもITに明るい人材が占めている例を多く見ます。
管理職になった人がプログラミングをしているとは思えませんが、学校が理系だったり、新入社員の時からITに親しんでいたり、ITを自然に受け入れているので、ITによる効率を前提に社会を見るようになっています。

日本はIT化以前にできた法律や制度がITの効率化を妨げることが多く、そういった欠陥をトップ層が気付かずに放置してきたため、郵政の退潮と民間輸送便の対照のように、逆にそこを工夫して突破した業界や企業が伸長することができるのです。

つまり、現場の人の意識がITに向いていて、そのリーダーがIT化の方向をまとめて、大きな成果を出すように働くのでしょう。例え現場の人が研修でITを学んでも、彼らの能力を組織力の向上になるようにまとめるリーダーが不在では会社は強くなりません。その意味で業務のリーダーとなる人がITに明るいことが重要です。

当然ながらIT業務の経験者がリーダーになればいいですが、そうでなくてもPCのプログラミングは誰でもできるのであれば、休日プログラマとして土日にやってみるくらいのリーダーが求められます。事実、フリーのアプリは休日プログラマが作ったものが多いです。（これは強制できないので、そういう素養の人を探すしかないかもしれません）

QA「プログラミングに挑戦したいが挫折が怖い」にあるように、プログラミング経験によって、コンピュータの世界がよく理解出来るようになり、時代への適切な対応力がつくことは、これから会社を担っていく人材には欠かせないことです。そういう意味で部門を問わず、次期リーダーと目される人にはプログラミング経験が役に立ちます。

今よく使われているプログラミング言語と言えばPythonですが、これが使えるようになるには半年ぐらいがんばる必要があります。その結果9割の人はプログラミングを諦めます。ではその人たちの努力は無駄だったのでしょうか？　プログラミングというコンピュータと裸で向かい合う経験は、仕事にコンピュータを使う以上、いろいろなところで役に立ちますし、またコンピュータの世界で起こっていることがよく理解出来るようになるでしょう。

世の中全体としては次第にプログラミング・レスの方向に発展していて、コンピュータを仕事に活用するには、昔のように全部自分でプログラムを書く必要はなくなっています。ホームページ制作においても、html、php、SQL、JAVA、JavaScript などでコーディングをしなくても、CMSという仕組みを使うことで簡単にWEBサイトは構築できます。

しかし、もしCMSのサービスが終了してしまったり、大きな改変があって使用に適さなくなった場合には、今までのコンテンツをどこかに移さなければならなくなります。これは専門家に頼めばできそうですが、新規構築と変らない費用がかかるかもしれません。自分でプログラムしたとか設計にした場合ならもっと容易に対応ができるでしょう。プログラミングにかかわった経験は、時代への対応力として活きてきます。

■プログラミングのレベル

プログラミングといっても、1行の指示でできるものから、アプリ開発まで、難易度は大きく異なります。Pythonに挫折してもその過程で会得したものでいろんなことができるようになります。

ツールとしてのプログラム

日常作業の中では、大量にあるデータのチェックや変換を、何等か自動化したいニーズがあり、今までの他の記事でも例を挙げています。これらは、エクセルの関数、マクロ、バッチ などによって誰でもできるものです。WEB上に活用例もいっぱいありますし、AIに尋ねても教えてくれるでしょう。

専用アプリ化

これも以前紹介した動画の処理をする FFmpeg のようなソフトウェアを使い、自動処理を自分でバッチにすれば、似た作業を各段に効率化できます。これらは一般にコマンドラインに指示をするだけで出来、ほぼ費用はかかりません。ただバッチ処理で困るのは、エラーが出たらお手上げな点です。データに異常があるとか、スクリプトの誤字脱字でエラーはいつも起こります。

汎用化

動画処理アプリというものは、内部エンジンには FFmpeg のようなものを使い、それに指示やレビューが容易な画面インタフェースを備え、エラーが出たら「どうしますか？」と親切に聞いて再実行するものです。つまり処理の核心（ここでは動画処理）よりも、多くの人が使いやすくするというところにプログラミングが必要なのが、一般にいうところの汎用アプリで、それなりの開発環境を備えていなければなりません。

■プログラミングを助けるツール

汎用アプリを作るには、使いやすくするところがキモであったり、開発環境が必要なのですが、これらは「処理の核心」とは別なので、両者を合体させて、いろんな応用分野でCMSのようなアプリケーションを作るサービスも出てきています。あらかじめ用意されたパーツやテンプレートを、画面上で組み合わせて開発するものです。

ノーコーディング

文字通り、プログラミング言語のソースコードを書かずに、画面上でドラッグ＆ドロップなど視覚的な操作でアプリケーションを開発する手法です。コーディングができない人でも求めるシステムの仕組みを構築できるものですが、CMSのようにいろんな分野に特化したサービスが出てきています。（トレンドの参考程度の動画： https://www.youtube.com/watch?v=ZVOoShh6pI0  ）

ローコーディング

ソースコードを最小限に抑え、ドラッグ＆ドロップなどの視覚的な操作でアプリケーションを開発する手法です。汎用的なところは画面のGUIで部品を選んで組み合わせ、一部コーディングで行う方法です。

注意点：

ノーコーディングもローコーディングも、開発期間やコストの削減にはなっても、これらを使いこなすこと自体がまだ難しいので、今後のトレンドと見た方がいいでしょう。
まだ機能の制約があり、既存の外部システムとの連携や複雑な機能の実装は難しいでしょう。サービス提供者が競争中で、誰が生き残るかわからないので、 ツールの提供終了やプラン変更が起こる可能性があります。

 

ここでいうプログラミングとはプロのプログラマーがするものではなく、過去QA「プログラミングに向く人と向かない人は見分けられるか？」にあるように、身近なルーチン業務を分析・整理して改善するものならば、思考の訓練を経ることで、誰でもプログラミングの入り口には行けるでしょう。パソコンには実際にプログラミングを試みる環境も有りますので、試にやってみることをお勧めします。

■コーディング

「こんな問題はこうすれば解決出来るだろう」という課題が見つかったら、最小単位の処理から「(1)コードで記述する」ことと、「(2)処理の流れを考える」ことをしなければなりません。(1)については身近なところではエクセルの関数を経験すればプログラミングの要素は見えてくるでしょう。ネット上には「こんな時にこんな関数を使う」例がいっぱいあるので、それを見て自分流にアレンジして動かしてみるのがいいでしょう。

参考サイト：エクセル関数応用（https://mt-soft.sakura.ne.jp/kyozai/excel_low/050_func/50_func.htm）
：エクセル文字列操作関数の基本と応用（https://www.youtube.com/watch?v=MMUwjGYNXH0）
実際にやってみると、ほんの些細なミスでもエラーになるので、プログラミングにどの程度の心構えが必要かもわかりますし、エラーをどのように潰していくかにも慣れてきます。これらはコーディング全般に通じるものです。

しかしエクセルは主に1行の中のセルのデータを処理するので、大きな処理の流れについての経験が不足します。またセルが単位にであり、セルの場所と値を扱うので、変数という考えがありません。そこでエクセルでやっていたことをコーディングに置き換える必要があります。

例えば、エクセル IF → if文
エクセル SUIFS → ループ＋条件
エクセル VLOOKUP → 辞書

■流れを考える

エクセルの表を眺めてもどのような処理をしているのか、全体設計が見えません。一方プログラミングでは、 上から下へ実行、条件分岐、繰り返し、などどこでどう行われているか分かるように記述します。また全体を役割別にモジュール・ブロックに小分けして、その組み合わせでプログラムにするので、コードの使いまわしやデバッグの負担を軽減します。

実際にコードを書く前にも、処理の流れ、ループ、変数、などを検討するのですが、プログラミング言語ごとに文法は異なるところがあり、文法を知らなければプログラムが考えられないのでは、先に進みません。
そこで実際のプログラミング言語ではなく、処理の考え方やロジック・アルゴリズムを検討するためだけの擬似コード（スードコード Pseudo code）でたたき台を書いて設計/検討します。

擬似コードに決まったものは無く、実際に使うプログラミング言語に即したものであればいいでしょう。例えば、

ーーーー偶数判定ーーーー
#### 擬似コードは文章のように書く
```text
数値を入力
もし 数値を2で割った余りが0なら
「偶数」と表示
そうでなければ
「奇数」と表示
```
#### Pythonに置き換える
```python
n = int(input())
if n % 2 == 0:
print("偶数")
else:
print("奇数")
```
ーーーーーーーーーーーーー
擬似コードで書けば自分で見返して理解しやすくなしますし、また最初不慣れな段階でもプログラム言語への置き換えが容易になります。
擬似コードからプログラム言語への変換はもうすぐAIがやってくれるようになりそうですね。

記事「AIを使ってやってはいけないことは何ですか？」では、AIへの過度な信頼や、AIへの丸投げは危険で、今はまだ「目安」を簡単に得るためのツールだと考えた方がよいことを記しました。しかしAI自身にもすでにAIの誤用や悪用を防ぐ仕組みが内蔵されているので、将来的にはAIの信頼度は上がっていくでしょう。

現在では、暴力・犯罪・差別的な内容など反社会的な内容には応えない、特定の言葉やパターンを検知してブロックする、AIの回答をAIがチェックしている、などの処理はある程度行われています。しかしまだAIが完全ではないことを考えると、これらの処理は人間の側で行う必要があります。

それをビジネス観点で要約すると、AI利用の結果が「法律違反にならない」「他人を傷つけたり欺いたりしない」「責任を持つ」ことで、ChatGPTに聞くと以下のような社員向けガイドラインを教えてくれました。

ーーーChatGTP回答ーーー
1. 入力前の確認
社外秘や未公開の情報を入力していないか？
顧客の個人情報（氏名・住所・契約内容など）を入力していないか？
契約や規制で入力が禁止されている情報ではないか？

2. 出力内容の確認
著作権や商標を侵害していないか？
差別的・不適切な表現を含んでいないか？
情報源が明確で、事実に基づいているか？
業務に使う前に、人間が必ずチェックしたか？

3. 利用の目的と透明性
生成した内容を そのまま公式文書・顧客向け資料として使っていないか？
AIを利用したことを、必要に応じて相手に開示できるか？
社内利用と社外利用を区別しているか？

4. 安全な利用環境
利用するAIサービスの データの扱い（保存・再利用の有無） を理解しているか？
社内ポリシーで許可されたAIツールを使っているか？
不明点があれば上長や情報管理部門に確認しているか？

5. 最終責任
AIの提案を採用するかどうか、最終判断は自分または責任者が行ったか？
万一トラブルが起きても説明できる根拠を持っているか？
ーーーーーーーーー
そもそもAIには「責任」という概念がなく、インプット情報が多ければ多いほど出力が具体性を増す仕組みに過ぎないことを忘れないようにしましょう。それでもFAQのような世間の7-8割の問い合わせには役立っていますので、AI利用は大変な生産性向上になります。

しかし今のところ、AIは補助ツールと認識すべきで、判断と責任は人間にあることを、AIは何度も訴えています。たとえば、AIに質問した文章そのものが誤解されやすいものだったり、国や文化によって適切な答えが異なるようなものだったり、法律などがしばしば変わる内容だったり、ニュースのように余りにも問題が直近の出来事だったりするなど、AIが完全には理解できない場合があります。それらをチェックするのが利用側の役割になります。

すでの我々が日常目にするものにはAIで生成されたものが多くあります。これらは安易に使うことができますが、結果として法律的・倫理的に問題になることがあります。



平たく言えばAIに限らず、法律違反はもとより、 他人を傷つけたり欺いたりしてはいけないことです。人がクリエイトする際にも、「表現できるギリギリ」の攻撃的なことをする場合がありますが、AIではその許される「ギリギリ」のコントロールはできないので、AIを使う人の意図にかかわらず、違反とみなされる表現になってしまうことには注意が必要です。

特に画像生成AIは印象操作につながりますので、情報発信者としては「AIがやった」として責任転嫁はできないので、責任を持って使うことが大原則です。一般的な注意点としては、ChatGPTは以下のように指摘しています。

■法律・規制に違反する使い方

・著作権侵害：AIに歌詞や本の全文を書かせて公開する、画像生成AIで既存のキャラクターをそのまま描いて商用利用するなど。
・個人情報の不適切な利用：他人の氏名・住所・顔写真などを本人の許可なくAIに学習させたり公開したりすること。
・詐欺・偽情報の生成：偽のニュース記事やSNSアカウントをAIで大量生成して拡散すること。
・犯罪への利用：ハッキングツールや爆発物の作り方など、危険行為の手助けをさせること。

■倫理的に問題のある使い方

・ディープフェイクの悪用：他人の顔や声を使って偽動画を作り、なりすましや誹謗中傷に使うこと。
・差別や偏見の強化：AIの出力をそのまま使って、特定の人種・性別・宗教などを差別するコンテンツを広めること。
・透明性の欠如：AIが書いた文章や生成した画像を、人間が作ったものだと偽ること。

実際に問題を起こしやすいもとして、医療・法律など専門知識が重要な分野では、無料のAIは必ずしも専門家の確認をとっているわけではなく、AIが参考にした情報源が誤情報かもしれないことです。

つまりAIを使って、「これが正解です」と言い切るのは無責任な利用になります。今後信頼できる回答は有料のAIになるかもしれません。AIに丸投げして判断をAIに依存してしまうと、責任を問われたり、誤った意思決定につながるおそれがあります。

AIの信頼性の項でも触れましたが、AIの回答精度を上げるには、似た質問を何度も行うことで、ある程度の検証にはなります。

こんな画像が欲しいという場合に生成AI「DALL-E  」を使うようなことは増えていますが、AIに対して厳密に指示することは意外に難しく、カンプや絵コンテを作成する場合のダミー画像と考えておいた方がいいでしょう。（クライアントのOKが出るかどうかの問題）

むしろ企画の最初の段階では、いろいろ調べなければならないことが多いので、そこではAIは大いに役立ちます。例えば『N市の町おこしに関する提案を何か求められている』とすると、最初にN市のwebサイトやWikipediaで概要を見るでしょう。AIではさらにN市が現在抱えている問題や取組についてレポートしてくれます。

ChatGPT  を開いて、「N市の抱える問題と、現状の取組について」問い合わせると、以下のように結構長文のレポートが出てきます。各文の最後には参照したURLがでていますので、そこから詳細を開くことができます。



また「N市の人口構成とカテゴライズ」についてChatGPTに聞くと、

• 新しい宅地開発でファミリー層や若年層が多い


• 高齢者世帯が増えている


• 子育て世帯や高齢者が共存している
  というコミュニティの分断が懸念されている
  まとめとしてChatGPTは、若年層と高齢者層が共存するバランスの取れた人口構成、と指摘している。

以上をヒントにして、再びChatGPTに、次のような質問をしてみた。



これも結構長いレポートが出てきて、「若者が興味を持つような伝統文化に関するイベント」に企画の焦点をあててみる。このレポートにも多くの参照記事のURLがついているので、詳細が容易に確認できる。

これらから、祖父母＋親御＋児童　の3世代が参加できる、地域性のあるイベントとして、祖父母がどこでどうやって遊んでいたのかを、児童にも体験してもらうことを夏休みにやってみる企画ができた。

以上のような展開は、月1回の会議を開いて進行していたら何か月かかかってしまうかもしれない。しかしChatGPTのレポートを深堀していけば、ラフ案は1日でできてしまうだろう。
ただ単に早く企画が出来るというだけではなく、企画の着想は最終的には人がするにしても、その着想の整合性をチェックして、実現可能とか、受け入れられやすいものにするには、AIは大いに役立つでしょう。

 

 

かつては他人の著作物が画像に映りこんでいるとか、説明・引用に一部を使っても、著作権侵害の疑いがもたれることがありましたが、平成30年の著作権法改正以降は、意図的な不正利用や、著作権者の利益を害する行為と、著作物の表現を借用（相乗り）しない利用が区別されています。
平たく言うと、例えば梅の開花を表現するのに他人の絵をデカデカと掲載するのは著作権侵害で、他人の「梅の絵」をオークションで売るのに写真を撮って掲載するのは利用目的が著作表現の借用でないのでOKというようなことです。

細かいケースについては、『著作権が制限される場合』https://www.cric.or.jp/qa/hajime/hajime7.html　に説明がありますが、他人の著作物が使えると言っても、①許可が必要、②費用が発生する、という条件の場合があるので、すべてが無条件に使えるようになるわけではありません。

意図的な不正利用はだめ

私的利用のための複製は以前からOKですが、私的利用の範囲が問題で、家族以外にも少数の知人がOKとすると「何人までいいのか？」という疑問があるかもしれませんが、配布目的の複製はNGでしょう。
よく疑問になる、会社内でのコピー配布は私的利用とはみなざれず、原則的には許されていないはずです。
またコピー防止策が施されているのに複製したり、そもそもネットに上げるのが違法のものをダウンロードするのはダブルNGです。

いわゆる「映りこみ」など

付随対象著作物といって、撮影等の対象となる事物等から分離することが困難であり、軽微な構成部分になる著作物はOKですが（第30条の2）、街頭のポスターなどをアップで撮るなど、複製に近い状態になったものは、著作権者の利益を不当に害するとされてNGになるようです。
建物の看板に会社のロゴなどが写っているくらいはOKです。（第46条）

引用

自分の著作物の中に、他人の著作物を利用する場合、「引用の目的上正当な範囲内」で「引用の公正な慣行に合致する」のはOKで、以下の条件をすべて満たしていることが必要です。(第32条)
・公表されている著作物の引用であること
・報道、批評、研究の目的のためなど引用を行う「必然性」があること
・報道、批評、研究などのための「正当な範囲内」であること
・引用部分とそれ以外の部分の「主従関係」が明確であること
・カギ括弧などにより引用部分と自分の著作物とが「明瞭に区分」されていること
・引用する他人の著作物を改変していないこと
・｢出所が明示」されていること（慣行があるとき）(第48条)

教育用

冒頭の資料では、デジタル化が急な教育用途について教育現場での細かな説明までがあり、多くの場合には許可なく著作物を利用できることがわかりますが、多くの場合に一般社団法人授業目的公衆送信補償金等管理協会（SARTRAS）に、学生一人あたりの年額、小学校120円、中学校180円、高等学校420円、大学720円などを払うことが定められています。
また市販されているワークブックやドリルのように生徒が個々に購入するべきものの複製は、著作者の利益を害するのでNGです。

業務上

冒頭の資料では、公用分野として、図書館でのコピーやオンライン図書館からPCへの保存、裁判業務などでの利用が可能なことが説明されています。
公用でなくても、放送や報道での業務、コンピュータシステム運用上など（キャッシュやサムネイル）、他人の著作物を借用する目的でない複製はOKなことが説明されています。

公共

国や地方公共団体等が国民や住民に周知させることを目的として発行した広報資料等は、転載禁止の表示がある場合を除き、説明の材料として許可なく新聞・雑誌その他の刊行物に転載することができる。同様に、国や地方公共団体の機関等において行われた演説や陳述は許可なく放送することができます。

非営利

学校行事や地域イベントでの営利目的でない場合は権利者の許可なしに無料で行うことができると定めています。ただしこれらをネットで公開するには権利者の許可を得て行うことが必要になります。

何か著作物の利用に疑問が生じたら、まず https://www.cric.or.jp/qa/hajime/hajime7.html を参考にされるのがよいでしょう。

参考サイト）

Windowsを10から11へとアップグレードした場合に、以前に外付けで使用していたHDDのファイルが開かないとかコピーできないこと、あるいはHDDを別のパソコンにつなげても同様の不具合が起こることがあります。



これはアップグレード時にアカウントが変わってしまったとか、別アカウントでアクセスしようとしたためで、扱いたいファイルに付けられた所有者情報と、PCの所有者情報が一致しないからです。

そこで扱いたいファイルの所有者情報を書き換え、またその所有者にアクセス許可を与える操作をすれば、読んだりコピーできるファイルになります。通常はHDDやUSBメモリなどのファイルが読み書きできるのは、あらかじめ認証された所有者にアクセス権限が与えられているからで、その所有者は「Authenticated Users」で、権限は「フルコントロール」です。

●所有者をAuthenticated Usersに変更
読みたいファイル名を右クリックして「プロパティ」を開き、「セキュリティ」を見ると、「読み取り許可が必要」などと書かれています。
「詳細設定」をクリックすると、「現在の所有者を表示できません」となっていたら、「Authenticated Users」ではない状態です。
そこで「変更」をクリックし、所有者情報を入れます。



「選択するオブジェクト名を入力してください」という意味不明な枠の中に記述するには、「詳細設定」から「検索」で、「Authenticated Users」を選択します。



そして「プロパティ」は一旦閉じて、もう一度「プロパティ」を開きます（なんでやねん！）。

●権限をAuthenticated Usersに付与

そうすると「セキュリティ」のところで「オブジェクト名」が出てきますが、「Authenticated Users」がありませんので、「追加」で上の図でやったように、もう一度「Authenticated Users」を選択します（気が効かんOSやなぁ）。
この「Authenticated Users」の「アクセス許可」の「フルコントロール」にチェックを入れます。



これでファイルは読めるようになるのですが、多くのファイルが対象の場合は、コマンドラインからバッチファイルで一括変換ができます。これは管理者権限でコマンドプロンプトを開いて行います。

●所有者をAuthenticated Usersに変更 を　owner.bat　とすると、
------------------------------------------------------
takeown /F "C:¥対象フォルダ" /R /D Y
icacls "C:¥対象フォルダ" /setowner "Authenticated Users" /T /C /L /Q
------------------------------------------------------
注：/R は、サブフォルダ・ファイルも含める
注：/D Y は「所有権を取得するか」の確認を自動で「Yes」にする

●権限をAuthenticated Usersに付与 を　fullcon.bat　とすると、
------------------------------------------------------
icacls "C:¥対象フォルダ" /grant "Authenticated Users":F /T /C /L /Q
------------------------------------------------------
注：:F はフルコントロールの意味

印刷物を発注する際に、受発注の両者の間で勘違いが起こることがありますが、その例として「A4二つ折り」とは、「A4サイズの紙を二つ折る」ことなのか、「A3を二つに折ったものがA4サイズになる」のか、という疑問がよくあります。
つまり日本語としては「A4二つ折り」は「A4サイズ（210×297mm）を折る」ことですが、一般に印刷物の発注者は、実際の印刷工場ではどのようなサイズの印刷機が使われるかは知らず、サイズについては「仕上がりサイズ」しか念頭にないことを考えると「A4にしたい、二つに折って」と発注者は希望しているかもしれないわけです。

そうであれば、正確な表現として「A4仕上げ・二つ折り」と言ってもらいたいですが、なかなかそういう習慣は身に付きません。これは日本語の曖昧さでもあって、「舌切り雀」は「雀が舌を切るのではなく、舌を切られる」のと似ていて、2つのことをひとまとめにしてしまう日本語の特徴があるからです。
そこで、印刷や紙加工のサイズと、納品の仕上がりサイズを別々に確認することが重要で、簡単な加工でも以下のような簡単な図で表せばよいでしょう。



紙を折ることで複数のページができるわけですから、ページの順番を上の図に書き込み、また左右どちらから開くかも明らかにし、受発注双方で確認しましょう。
用紙の厚さがハガキ以上の場合には、折り目をきれいにするために、折り線に沿って事前に「スジ」を押す加工をします。これが無いと折れ目で紙が割れてしまったり曲がったりしてしまうからです。
また「二つ折り　だけど折らない」往復はがきのようなものや、あとで名前を差し込み印刷（プリント）するような場合には、折り目の「スジ」だけを入れてもらって、印刷物を折らないで納品する方が都合がいいので、それらも事前に確認が必要です。



単純な二つ折りよりも込み入った加工が必要な場合は、折り機のできる範囲を確認しておきましょう。



 

Webサイトやモバイルでのデータ配信に多くの画像が使われるようになり、従来の JPEG や PNG と比較して圧縮率と品質の面で優れた画像形式である AVIF や WebP を使うことで、読み込みが速くなり、モバイルデータの使用量を抑えることができます。
AVIF は Chrome、Firefox、Opera でサポートされており、WebP は Chrome、Firefox、Safari、Edge、Opera の最新バージョンでサポートされていますが、iOS 16 より前の iPhone では動作しません。

Webを作り直す際には今まで使用していたPNG または JPEG画像を一挙にWebPなどに変換する必要があり、googleはコマンドラインで変換するプログラムcwebp を提供しています。これはコマンドラインで、

cwebp -q 80 sampleimage.png -o sampleimage.webp 　のように使います。

詳細については、cwebp のドキュメント（https://developers.google.com/speed/webp/docs/cwebp?hl=ja  ）をご覧ください。

一括変換には、「Q：大量の画像の変換や合成を効率的にしたい」で使った ImageMagick でも同じように処理できます。こちらを覚えた方がいろいろな応用に役立ちます。

magick sampleimage.png -quality 80 sampleimage.webp 　のように使います。

quality 80 とは、100が最高画質で、数値が小さいほどファイルサイズは小さくなりますが、画質も低下します。

こういった処理を連続で行う場合には、変換するファイル名のリストの文字ファイルを作れば、何千何万ファイルが一挙に処理できます。その例は、「Q：大量の画像の変換や合成を効率的にしたい」にありますが、一般に処理前／処理後のファイル名の格納はエクセルのコンマ区切りファイル csv形式を使うことが多いです。これはメモ帳でも編集できるので便利なのですが、慎重に扱わなければならない面もあります。

第1は、コンマの数の不整合、つまり区切り数の間違っている行があると自動処理が狂うからで、処理の前に区切りが正しいことを確認しなければなりません。これはメモ帳などでは困難で、何らかのソフトが必要です。

第2は、cvsファイルの文字コードで、上記の確認のために cvsからスプレッドシートを起動しようとしても起動しない場合があります。それはcvsファイルとスプレッドシートで異なる文字コードのエンコーディングを使っている場合です。
下図はブラウザで表示されたものをカットしてメモ帳に貼り付けたものですが、メモ帳の設定がどんな文字コードになっているかで、絵文字がどうなるかを示しています。この場合は「・」「・・」「□」「??」などになっています。
この場合最後の「ANSI」いわゆるDOS時代からのShift-JISのcsvなら、どのスプレッドシートでも起動すると思います。



つまり、文字化けが起こらないように配慮して、自動処理の工程を考えなければなりません。

第3は、記号類の制約です。クラウドアプリを使う機会が増えていますが、クラウドも何らかのOSで動いているので、OSのもつ制約からは逃れられません。
ブラウザ上のテキストをPCに保存する際に、以下のようなメッセージが出ることがあります。



ここの問題は文字化けとは別に、ファイル名にPCでは使えない記号類が紛れ込んでしまうことです。



一括変換用の csvファイル中に、ファイル名として使えない文字が入っていると処理が狂います。
使うアプリによってはテキストファイルのどこかに自動的にスペースが入りこんで、区切りが狂う場合もあります。区切り文字はcsvではコンマですが、タブやスペースを区切り文字（デリミタ）とみなす処理系もあるからです。
要するに、クラウドアプリやPC内アプリの間を行ったり来たりしながら処理をしていると、思わぬトラブルがあり得るということで、なるべく一つの統一された作業環境で行うのが良いでしょう。

バックアップについては過去の記事で、

• Q：データのバックアップで注意すべきこと


• Q：いつ何をバックアップしたらよいのか？


• Q：バックアップデータを利用しやすくするには


• Q：バックアップはどこにすればよいか

などがありますが、そもそもメカ部品であるハードディスク（HDD）などは、いつかは壊れるものであり、適宜設備更新をしていることがバックアップの前提になります。

ではHDDの寿命はどれくらいあって、どのタイミングで設備更新をすればいいのでしょうか？　もしデータが読みだせないなどの事故が起きて、プロのデータリカバリサービスなどに復旧依頼をすることになると、HDDの費用の何倍、何十倍のコストがかかることになります。だから事前に設備更新をした方がよいのです。

パソコンの補償期間は基本1年で、場合によっては3~4年です。HDDもそれくらいは使えるように考えられており、3年間つけっぱなしで約26000時間ということになります。実際のHDDには個体差があり、1年で事故を起こす場合も、10年平気な場合もあります。
まず運悪く初期不良があった場合、再フォーマットすれば安定に使えるかもしれませんが、それでもエラーがでれば使用は諦めるべきです。というのは、エラーが出始めたら雪崩式にエラーが増え始める傾向があるので、新しくても危険です。また長く正常に使えていたのにエラーが出始めたら、それは劣化が進んでいて、近いうちに崩壊する可能性があります。

第1段階：兆候

PCから「ピコン」「カラカラ」などの音がするのは、何らかのエラーがあって、かなりしつこいやり直しをしているからで、データコピーに従来よりも時間がかかるようになります。データに何も起こらなくても、近いうちに事故が起こるかもしれないと判断できます。こうなるとHDD自体が異常に熱くなります。

第2段階：軽症

PCは通常に使えて読み書きはできても、フォルダ・ファイルに文字化けが起こったり、勝手に「FOUND000」というようなフォルダ・ファイルが作られていたりするのはHDDのエラーが目に見える形になったものです。

第3段階：重症

PCの起動が異常に長いとか、起動しても（windowsで）ブルースクリーンが出て英語で何やら警告がでている、またSMARTエラーのブザー音がする、使用中にパソコンがフリーズする、などがあると、すぐにデータのバックアップをとってHDDを交換した方がよいでしょう。こうなったHDDでも再フォーマットして使用できる場合はありますが、雪崩的に悪くなる可能性があります。

HDDの使用が4-5年経つと第1段階のような経験をしがちですが、それはHDDが劣化しているからで、設備更新時期であると判断できます。そのような兆候がはっきししない時でも、HDDに何らかの不安がある場合は、診断ツール・アプリを使ってチェックします。代表的なアプリに「CrystalDiskInfo」があり、下写真のようにHDDの状態を確認できます。

これは「SMART」というHDDやSSDに内蔵された自己診断機能を見るもので、PC起動時にブザーが鳴ったりするのは、PCのBIOS設定で「SMARTの警告を出す」ようになっている場合で、通常は鳴らない設定が多いと思います。
「CrystalDiskInfo」でSMART情報を見ると、トータル使用時間、発生したエラー処理、などがわかり、通常は黄色の「注意」が出ていると、HDDは交換することになります。

HDDに異常が見られなくても、PCの定期検査で、3万時間以上とか、4年以上などのものは優先的に取り替えるなどの施策をするところが多いです。

参考　CrystalDiskInfo　ダウンロード
https://crystalmark.info/ja/software/crystaldiskinfo/ 

 

Youtubeに動画を投稿する際には、アップロードする時点でBGMについてもチェックがされ、そのまま利用できるかどうかが判断できます。例えば以下の動画ではどの時間に該当のBGMがあるかが示されていますが、10~20秒くらいではそのままで良いこともわかります。
市販レコードなどを音源に使うと、Youtubeでは収益があった場合の権利が、動画投稿者ではなく、音楽著作権者に移るだけで、動画としては投稿は成立します。これはYoutubeがJASRACなどと包括契約をしていて、広告収入から費用を払っているからです。



Youtubeではない場合は、動画制作者が著作権者の許諾を得る必要があります。演奏を録音する際に楽譜があると権利団体や権利者名がわかりますので、そちらに使用の申請をします。ネット配布のBGMの場合はオンラインで手続きや支払いができるので、有料のBGMを検索して使う事が増えています。

どうしても「あの曲が使いたい」場合に、使用できるか確認する方法に、JASRAC作品データベース検索サービス J-WID があります。
https://www2.jasrac.or.jp/eJwid/ 

この使い方は簡単で、うろ覚えの曲名でも検索でき、その権利者や、使える用途が示されます。この例は「ペッパー警部」を検索しています。

楽曲のタイトルは、同じ名前でも全く異なる曲の場合もあるので、検索で最初に見つけたものは、詳細説明まで読んで確認した方がいいでしょう。

管理状況（利用分野）を見ると、演奏、複製、複合、広告、ゲーム のいずれも○で、使用可能なことがわかります。○のついていない用途には使えません。
あとはJASRACに使用の申請をすることなります。
https://www.jasrac.or.jp/users/ 

使用料については詳細な「使用料規程」がダウンロードできます。
https://www.jasrac.or.jp/aboutus/public/pdf/tariff.pdf 

だいたいは対象人数により費用が異なりますので、その計算方法が詳しく説明されています。

ファイル名が長く取れるようになったことと、アプリのファイル管理が無意味な名前に置き換えることが多いので、人間には覚えられないファイル名を扱うことが多くなっています。「Q：バックアップデータを利用しやすくするには」では、naming conventions (命名規則)に触れていますが、そのような運用をするには、名前の管理が重要です。そうすると後日に再利用できるようになります。

また「Q：いつ何をバックアップしたらよいのか？」では、撮影したり、受け取ったり、描き起こし・クリエイトした「無加工データ」の段階から、内容チェックして必要な修正をした制作のスタート段階を区別していますが、その段階ではワークフローに沿った命名規則が必要になります。

それぞれの段階でのバックアップに先だって、ファイル名の混乱が起きないように、不適切なファイル名はツールを使って修正しておくのが良いでしょう。ファイル名を変更するのはWindows／DOSでは”rename”というコマンドがありますが、結構間違えやすいので、専用アプリを使うのがおすすめです。

例えばWindows版の無料アプリ”Flexible Renamer.exe”では、下図のように既存のファイル名の文字列をかなり自由に一括変換することができます。ありがちなのは、区切り文字として「202406-12a」「202406_33d」のように、作業者によって「ハイフン」「アンダーバー」の使い方が異なっていたり、使用禁止のはずの半角カタカナが混じっていたり、フリ仮名で「カタカナ・ひらがな」が不統一であったりするのを、簡単に統一できます。

この場合、（A）のように”100NIKON”というフォルダのすべてのファイルに”DSCN”という文字列を、期間をあらわす”202406”に置き換えたいとすると、Flexible Renamer.exeを起動して右の窓に”100NIKON”フォルダをドラッグ＆ドロップ（B）して、（C)の文字列変換を選び、（D)のところに「変換前の文字列」「変換後の文字列」を入れて、リネームを実行します。



また、全くてんでんばらばらなファイル名では内容を想像できない場合など、何らかの意味を持たせたファイル名に一括変換するには、エクセルなどでファイル名の新旧対照表を作っておいて、バッチファイルで一気に変換することができます。

まず画像のファイル名をテキストとして取得（操作としては、dir /b>namelist.txt などのように）し、サムネイルなどを見ながら新ファイル名を対照表に入れます。

これを csv形式のファイルで例えば”newname.csv”として保存し、 以下のようなバッチファイルを用意します。

FOR /F "tokens=1,2 delims=," %%a in (newname.csv) do REN %%a %%b

これは”newname.csv”の中からカンマで区切られた２つの要素を取り出して、REN（リネーム）を実行させるさせることを連続で行うものです。例えば上の1行を”newname.bat”と保存して実行すれば、一気に新ファイル名が出来上がります。

こういった操作は何か手違いがあると取り返しのつかない事になるリスクもありますので、あくまでどこかに作業用のフォルダを用意して、そこに全データをコピーして失敗しても被害がないような環境で実行したほうがよいでしょう。例えば無加工の入稿画像をバックアップして、そこで実行して、うまくいっていたら戻して加工するなどです。

今日では生成AIで文章も画像も簡単につくれてしまいますが、偶然に既存の著作物と似たものができた場合はどうなるのでしょうか？
似せる意図がなかったとしても、AIがやったからと言う理由で言い逃れることはできず、今まで同じようにそれを使う人が権利問題の責任を負うことになります。

著作権法は先に作られた著作物を保護する法律なので、生成AIを使うことは著作権と関係なく、個人使用としては認められています。著作物とは完成された作品を指し、作品の元となったアイディアだけでは著作物にはなりません。そのためにAIがさまざまな外部データを基にアイディアをまとめても、それが著作権に抵触することはないのです。

文化庁資料（https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf  ）は、かなり歯切れが悪い気がしますが、ざっと以下のように説明しています。



AIは基本的にネット上で入手可能なデータを学習してモデルを作り、要求された指示を基に推論して、その結果を出力（生成）します。
AIは他人の著作物を勝手に使っているのでは、という見方がありますが、AIが学習するプロセスでは、ネット上で自由に閲覧できるものが対象である限り、サーバーに保存しても著作権者の許諾は不要ということになっています。

つまりAIが学習済モデルを作る段階は、サービスの提供とは区別されていて、学習済モデルも著作物ではありません（今後、サービスの提供《人が享受することを目的とする利用行為》と学習が一体となったモデルが出てきた場合は再検討されるでしょう）。つまり現状の生成AIのシステムそのものは著作権法には抵触しないという見解です。

図下段の作品をAIに作らせる段階では、指示・入力に既存の著作物を読み込ませたとしても、機械が読んだだけでは著作権侵害にはなりません。推論というプロセスも著作権とは関係ありません。
次の人が享受できる生成物を出力することも、個人利用なら著作権侵害になりません。それをネットに投稿することについては生成AI提供者の利用規約に何らかの制限が書かれています。
AI生成物自身が著作物になるのかどうかについては、創作性が使う人にあるのかAIにあるのか、という議論の最中で決まっていないようです。

そしてその作品を公開した場合は、冒頭のように既存の著作物と似てしまう場合があり、著作者から侵害行為の停止の請求や賠償請求が起こされる可能性は残ります。それはAIがやったからとか、幼児がやったからとか、宇宙人がやったからに関わらず、使う側の責任になります。盗作に関与したからと言って生成AIを取り締まれないのは、フォトショップやイラストレータを取り締まれないのと同じ理屈です。

もし生成AIの画像の権利問題が心配な場合は、Googleの画像検索で既に似たものがあるかどうかを確認するのがよいでしょう。

 

目立つキャッチに使われる文句やロゴが、有名なものと似ていることがありますが、その際にはそれがすでに何がしかの登録がされたものかどうか、確認しておくのがよいでしょう。商標登録してあっても商号としてどこかで使われていることはあり得ます。
また登録をしていないものなら、適切な処理をしておかないと、あとでトラブルになる可能性もあります。

屋号

通常は個人事業主が店舗名とか事務所名として開業時につけ、税務署に「開業届」を出して登録されるもので、確定申告書の提出の際にも屋号を登録できます。
法人登記ではないので法的拘束力がなく、同じような名前を他人に使われて、さらに名前のせいで何かトラブルが生じてしまったとしても、権利を主張できません。
屋号には、「株式会社」、「有限会社」、「NPO法人」といったキーワードを入れられません。また、すでに商標登録されている名称もつけることができません。すでに存在するかどうかは特許庁のサイトで検索できます。

https://www.j-platpat.inpit.go.jp/ 

屋号を持っていると、銀行口座の名義を「屋号＋名義人」など屋号付き口座の開設が可能になります。

商号

法務局へ登録するもので、法人登記を行っている会社の名前です。法的拘束力があり、同一の商号を同じ所在地にある会社が使うことはできません。「株式会社」「有限会社」などを商号の先頭か末尾に入れて使います。
個人事業主には「商号登記」という登記制度があり、法人化しなくても代表者名や所在地を広く公開することができ、個人事業主として起業して、のちに法人化をする場合は、そのまま使うことも可能です。
商号は、同一住所でない限り、同一の名前を自由に付けることができるため、商号が同じ会社は全国にたくさん存在します。

商標

特許庁に先願主義で登録されるもので、自社の取り扱う商品やサービスを他者（他社）のものと区別するために使用するマーク（標識）のことです。
全国でただ1つしか存在しないものになり、他者がその「商標」を使用することを差止め、損害賠償を請求することができます。

特許庁のサイト　https://www.j-platpat.inpit.go.jp/  　をみると、商標・商号がどのように使われているかがわかります。

印刷製本部分は全国のオンデマンド印刷業者で可能ですが販売（書籍流通）は行いませんので、ネットでの出版販売をしていることろに依頼することになります。またPOD出版をするには内容がすべて完成したデータになっている必要がありますから、 電子書籍の制作や販売と兼ねてPOD出版のサービスをするところが増えています。アマゾンPODが有名ですが、アマゾンでしか販売できないという制約があり、他の業者と組み合わせて出版する方法もとられています。

アマゾンPOD

アマゾンは書籍の販売とKindleという電子書籍サービスを行ってきましたが、それに加えてプリントオンデマンド（オンデマ ンド印刷）で書籍の印刷・製本による出版販売を導入することで、出版流通の仕入れを無くし、在庫切れ対策にもなるよ うなサービスをしています。
既存の書籍流通では4割ほどの返品がありコストアップになっています。また部数が見込めないコンテンツは出版されることが ありませんでした。しかし在庫を持つ必要がないPODでは出版したい書籍が出版できるので、自費出版などを容易にしたのがアマゾンPODです。



このサービスは2005年にアメリカで始まり、日本では2010年から始まっていて。2018年の記事では「まずは、洋書のサービス からスタートし、その後、日本で出版している書籍へと幅を広げ、2016年からはカラー印刷に対応している。現在、日本では 、300万点以上のコンテンツがあり、そのうち9割が洋書になっている。」とのことです。
購入者は、Amazon.co.jpのPODのサイトから本を選び決済を行なうと、出版社から提供されたデジタルファイルをもとに、アマ ゾンのフルフィルメントセンターの中で本文の印刷や表紙のカラー印刷を行い、表紙にラミネート加工・丁合・三方断裁などの製本工程が自動で行われて書籍になり、他の書籍同様に配送されます。

アマゾンPODへの出版依頼は、アマゾン直接ではなく下記の正規取次店に登録し手続きをします（2019年9月現在Amazonサイト の説明）。

• 株式会社 学研プラス


• 株式会社 モバイルブック・ジェーピー


• 株式会社 メディアドゥ


• 株式会社 インプレスR＆D


• ゴマブックス株式会社


• 株式会社クリーク・アンド・リバー社


• 一般社団法人日本図書館事業協会

おそらく印刷以降の自動化・ロボット化できるところはアマゾンのコンピュータシステムで直接管理できるが、どのような様式の書籍にするかというところは専門家の介在が必要なので、外部の取次店に任せていると思われます。また取次店も電子書籍を扱う会社なので、電子書籍を紙の書籍にするサービスという意味も含まれているでしょう。

現状のPODによる出版物製作の制約として、オフセット印刷に比べると色が安定しないとか、印刷ムラが出るとか、用紙が限定されることがあります。また1冊当たりの単価が割高であり、部数が増えてもあまり下がりません。それにより書籍の販売価格は低く設定できません。製本仕様に関してもペーパーバック（並製本）が一般的です。帯もつけることはできません。
さらにアマゾンPODでは一般書店に流通させるためのISBNコードの取得は行なわず、アマゾン以外のネット書店で販売することができませんが、正規取扱店によってはISBNコードを取得や他のPOD取り扱い書店でも販売できるサービスをするところもあります。またアマゾンPODで製本された書籍には価格が表示されません。

絶版した書籍や貴重な書籍でもスキャンしてPDFデータにすれば出版用のデータになります。ただしネット経由で配信するにはデータ量が大きくなり過ぎて不都合な場合は、POD出版にするという方法もとれます。下の例はカラーのバックナンバーをPOD出版した例です。





 

 

 

業務上で工夫を凝らしていると、発明かもしれない技法が生まれることがあります。しかし必ずしも特許出願して独占するほどの必要はない場合が多いでしょう。独占する気がなければ放置していますが、知らぬ間に他人に特許を取られて独占されては困ります。特許は先願主義なので、他人に権利を取られることを防止するために特許出願をしておく「防衛出願」をする場合があります。防衛出願の場合、権利化は必要ないので出願審査請求はしません。

発明が認められる条件（特許要件）には「新規性」があり、「公然と知られていない新しい発明」でなければならないので、「公知（公然と知られた状態）」の技法は誰かが出願しても「新規性」が無いので特許にされません。そこで防衛出願以外に「その発明を世間に公表してしまう」　という方法で他人の独占を防ぐことができます。

大企業の研究所では「○○○○技報」という技術誌を定期的に発行し、社外の一般にも広く配布，販売したり、発行する度に図書館や特許庁にも送り、発明を公表しています。掲載されている内容が特許審査に役立つと判断されれば特許庁でも保管され、審査などに利用されるようです。

自分で「○○技報」などを発行していない場合は、公益社団法人発明協会から発行されている公開技報という刊行物に発明内容を公表すると、明らかに公知になり、他社による権利化を阻止できます。公開技報は特許庁でも審査の際の資料としても利用されています。ただし「公開技報」への掲載されると、以降は自社でも発明を独占できなくなります。公開技法に掲載させる手間は特許出願に比べれば少ないので、だれでも発明を簡単で確実に一般に公表する手段といえます。

公開技報ＷＥＢサービス内容と料金体系


また本サイトの『プロのものづくり集』のようなインターネット情報やカタログ等の情報（HTML 形式以外にも、動画、PDF 文書など多彩な様式）でも 、発明推進協会が情報を公開することにより、効果的な後願排除を支援するサービスがあります。



問合せ先　：　一般社団法人　発明推進協会　市場開発チーム

〒105-0001 東京都港区虎ノ門3-1-1虎の門三丁目ビルディング
E-mail: 

ストラップなどノベルティの開発にあたって試作するのに3Dプリンタが使われていますが、数万円クラスの安価なものは解像度が粗くギザギザ感があって、プリント後に表面を溶かすとか削る必要がありました。



樹脂フィラメントを使って積み重ねて作る特性上、どうしても積層痕が出るからです。その積層ピッチを細かくするとそれだけプリント時間がかかってしまいます。しかし液状のUV硬化樹脂使い、紫外線を当てて造形する光造形3Dプリンタを使うとピッチが細かくできて積層痕が出ないばかりか、xy方向に動かす必要はなくz軸だけの移動なので、高速なプリンタが安価に提供できます。



もともと3D CAD用に以前からあった技術ですが、特許が切れて3万円以下の低価格の光造形３Dプリンターが登場するようになりました。その特色は、造形スピードが速い、なめらかな面が造形でき透明な材料が使える、などですが、強度面では材料（レジン）面でまだ開発途上ともいわれています。液体のUV硬化樹脂を扱うので槽が必要で、そのサイズで仕上がりサイズが制約され、安価なプリンタは大きなものは作れません。

露光は槽の底面から行い、硬化した層が上に、新しい層が下になるように積層されます。

露光の方法はパソコンのプロジェクターやディスプレイと似ていて、レザー（SLA）方式、DLP方式、液晶方式があります。SLA方式はレーザープリンタのように単一のレーザーをミラーで反射させ走査します。この方式は主に業務用で、小さくて細かいパーツを精度よくたくさん作ることに向いています。
DLPはプロジェクターがスクリーンに映像を映すのと同じく、紫外線を何万もマイクロミラーで反射させることで面的に映像を一度に映し出すので、広い範囲の投影では解像度が落ち、狭くすると解像度が高まり、解像度を低くすれば大きい部品や複数の部品が一気に作れ、逆に狭めれば精細な部品が作れます。
LCD方式は液晶パネルのバックライトを紫外LEDにして映像を面的にに映し出すので、構造がもっとも簡単で安価なプリンタになります。ただまだ発展途上で、紫外線が液晶パネルの寿命を縮めるために、200時間ほど使用しているとパネルの交換する必要が起こり、大量生産に向きません。

画面でPDF校正をしている時にはくっきり見えたはずの小さな文字が、印刷物になってから見ると不鮮明になっていることがあります。一般的なカラー印刷はCyan(青)、Magenta(紅)、Yellow（黄）、Black（黒）の4色の組み合わせでいろいろな色を表現しているので、この4色およびそれらの重ねあわせであるRed（赤）、Green(緑)、BlueViolet（青紫）は画面と同様に鮮明に印刷されます。しかしこれら7色以外の色はベタではなく網点化されるので、文字も点の構成になることを免れません。



今日の印刷物では175線（1インチあたり）の網点になりますので、2ミリ以下の小さな文字の輪郭はかなり影響を受けてしまいます。画面では一様に見えるグレーでも印刷では黒に網がかかったものになりますので、写真のようにグレーに白文字の場合に画面で拡大したものと印刷したものでは大きな違いになります。



RGBのかけあわせを薄色にする場合も、家庭用インクジェットプリンタの校正では網点化されずに出力され、適度に滲むので点の構成が目立ちませんが、オフセットの網点印刷では文字の輪郭を完全には再現できません。



とりわけCMYと黒の4色が混じる中間色では色ごとに網の角度が変わるので、単純な点構成ではなく複雑な模様で構成されます。

この場合は、もし色ごとに版が少しずれて印刷されると、文字の輪郭はさらに不鮮明になります。



印刷の色校正用のプリンタでは印刷網点のシミュレーションをできるものがあって、事前にチェックできる場合があります。しかしこれらのことはオフセットの網点印刷の宿命的な課題なので、CMY黒など原色以外の小さな文字や罫線をシャープにを鮮明に印刷するには、必要な色のインキを特色として指定して、印刷版を増やすしかありません。パッケージやラベルなどの印刷機は掛け合わせではない特色が追加できるように6色~8色同時印刷できるようにしていて、この問題に対応しています。

一般の4色印刷にせざるを得ない場合は、紙面のデザイン上で小さな文字や罫線に薄色の掛けあわせが起こらないように配慮することになります。

 

印刷物の色校正や本刷りの色管理は、D65などの『標準光源』という決められた照明環境のもとで行われ、色のマッチングなどの評価を行っています。しかしオフィスや家庭や屋外ではそれぞれ異なる性質の照明が使われていますので、それぞれ色味が微妙に異なることは起こります。今日私たちの生活環境にある光源は、大まかに3種類に分けられます。それぞれの特徴を知っておれば、色味のズレの理解になりますので、発色の気になる部分は、より正確に色が把握できる場所で再度チェックするのがよいでしょう。

もっとも自然な発色となるのが太陽光ですが、天候などにより変化しますので、写真撮影などにはハロゲンランプが使われます。白熱電球も似た性質があり、可視光域の短波長（紫）から長波長（赤）まで連続した光（連続した波長の電磁波）で構成されていて、赤の側のエネルギーが強くなっています。

 

しかし照明器具としての白熱電球は減り、蛍光灯やLED光源が多く使われるようになりました。これらは連続した波長の光を出すのではなく、特定の波長の強い発光を、蛍光物質を使って他の色にも変換して、全体としては白さや明るさを出すようにした光源です。グラフでは青のところに尖ったピークがあるのがそれで、黄橙赤の部分は蛍光物質が補っています。そのため白熱電球下と比べると物体の青や緑が鮮やかに、逆に赤がくすんで見える傾向があります。

蛍光灯にも多くの種類があり、蛍光物質を工夫することで、例えば精肉売り場用などのほか、色評価用としても使える自然な（演色性のよい）光源も作れらています。LEDでも同様の工夫が可能ですが、まだ歴史が浅いので演色性のよいものは普及してはいません。つまり現在は蛍光灯やLED光源など多種多様な光源が使われるようになったので、表題のような色の見え方の違いが起こることも増えていると思われます。

テレビやスマホなどで多く使われる白色LEDは、蛍光灯が紫外線のような可視光外の発光を使ってるのとは異なって、青色光を使って黄橙赤の蛍光物質を光らせているので、どうしても青みが蛍光灯よりも強くなります。グラフで見ると白色電球、蛍光灯、白色LEDの分光強度分布は大きく異なりますが、人の目が光に感じる度合いは560nmを中心に限られた範囲ですので、光源の藍色や赤色の成分に大きな違いがあっても影響は少ないはずですが、色味に影響することはあるでしょう。

白色LEDでも、高価になりますが青色光ではなく紫外光によりRGB蛍光物質を発光させる方式のものは、蛍光灯の高演色性のものと同様で、また疑似太陽光源として撮影用にも使われています。一方で家庭用などの安い白色LEDにはひどく演色性の低いものもあり、LED照明は蛍光灯以上に品質がばらついているのも、色の見え方の違いが広がる要因でしょう。

参考　疑似太陽光照明