使い方

これは何か

Coolors や Adobe Color は色の美しさを扱うが、dataviz では「10 系列を色だけで見分けられるか」「色覚特性のある人に伝わるか」「細い線でも色が飛ばないか」が本質になる。これらはすべて計算できる。だからこのツールの中核は生成ではなく検証にある。

2 つの画面

生成（トップ）

用途（テーマ）と必要な色数を入れると、検証を通る候補を出す。型（連続・発散・環状・カテゴリ）は 用途から推定し、手で上書きもできる。基準色をカラーホイールで選ぶと、その色相・鮮やかさで生成する。

Doctor（検証）

既に持っているパレットを貼り込んで検証する。どのペアが、どの色覚型で、どれだけ足りないかを名指しし、 1 色だけ動かして PASS にする修正候補も出す。

典型的な手順

1. 用途を一言で入れる（例:「地震のマグニチュード」→ 連続、「部門別売上」→ カテゴリ）。
2. 必要な色数を決める。天井を超えると容量カーブが FAIL を示す。
3. 基準色を選ぶ、または「別の配色」で候補を巡回する。
4. 検証・CVD・実マークプレビューで、色だけで読めるかを確認する。
5. 書き出して使う。URL がそのまま状態なので、リンクで共有・復元できる。

貫く 5 つの原則

• 判定は計算する、目視しない。 可否は純粋関数が返す PASS / WARN / FAIL。「いい感じ」を UI に出さない。
• スウォッチで判断させない。 100px の四角と 2px の線では見え方が別物。 実マーク（線・点・面・積み棒）で確認させる。
• light / dark は別々に検証する。 自動反転せず、それぞれのサーフェスで独立に判定して並べる。
• 状態は URL に載せる。 DB もログインもなし。全状態が URL で復元でき、リンクで共有できる。
• ツールは薄く、コアは厚く。 色計算は 1 つの純粋ライブラリに集約し、画面はその上のレンズ。

用語

CVD（Color Vision Deficiency / 色覚特性）

protan（1 型・赤）/ deutan（2 型・緑）/ tritan（3 型・青）での見え方。2 色覚では色空間が実質 2 次元に 潰れるため、色だけで見分けられる色数には物理的な天井がある。

ΔE（デルタ E）

2 色の知覚的な距離。値が小さいほど「似ていて紛らわしい」。検証はこの距離が閾値を割ると FAIL にする。

天井（容量）

その型・サーフェスで「色だけで見分けられる最大色数」。超えたら明度・テクスチャ・ラベルなどの 副次エンコーディングが必須になる。

出典・ライセンス

「参考スキーム（D3 color schemes）」の配色データは d3-scale-chromatic v3（ISC License, © Mike Bostock）から生成し、実行時には依存しない形で同梱している。 個々の配色は、以下の原典に基づく。

ColorBrewer 系（Blues・RdBu・Spectral・Set1–3・Paired など）

Cynthia Brewer, Mark Harrower, and The Pennsylvania State University による ColorBrewer の配色設計（Apache-Style License）に基づく。

Viridis・Inferno・Magma・Plasma・Cividis

matplotlib の知覚均等カラーマップ（CC0 / パブリックドメイン）。

Turbo

Anton Mikhailov / Google LLC（Apache License 2.0）。

Category10・Tableau10・Observable10

Tableau Software / Observable, Inc. によるカテゴリ配色。

完全な帰属表示はリポジトリの NOTICE ファイルに記載。