私たちの目は、照明が変わっても物の“本当の色”を見分けられます。

これは、脳が自動的に色を補正してくれているからです。

この性質を「色恒常性」と言います。

このトマト、熟していると思いますか？

下の画像は、黄色い照明の下で撮影されたトマトです。左側にはその一部の色（RGB値）が表示されています。

この左側の色だけを見て、熟しているかどうかを判断するのはとても難しいですよね。

実際、カメラや機械はこのような「照明の影響を受けた状態」のままで判断していることが多く、誤った判断につながってしまいます。

こうした問題は、色の正確な判断が必要な現場で特に深刻です。

• 熟した果実を正確に見分ける（選別・流通）
• 植物の健康状態を写真から判断する（農業）
• 自動運転で道路標識や信号の色を正しく認識する（ロボットビジョン）

• 複雑な照明条件に対応するには限界がある

  従来のアルゴリズムは、白いものを基準に補正するなど、単純な前提に依存しています。

  しかし、自然界には「白」が存在しない場面も多く、正確な補正が難しいのです。

• AIは“文脈”から学べる

  AIは植物の色や背景のパターンなど、画像全体の文脈から照明を推定できます。

  これは、人間が「これは葉だから緑のはず」と判断するのに近い処理です。

• データから学習する柔軟性

  AIは特定のルールに縛られず、様々な照明条件や物体に対応できるよう進化します。

  そのため、未知のシーンでも“それらしい色”を再現することが可能になります。

1. 画像から「光の色」を見抜く

   全体の色味（たとえば青っぽさや黄ばみ）から、照明の傾向を推定します。

2. 中立な光に変換する

   見えている色から逆算し、「本来この色なら照明はこうだったはず」と推論。

   その照明を“白色光”に近づけるよう、画像全体の色を変換します。

3. 全体を補正して“本来の色”を再現

   すべてのピクセルに補正を適用し、自然な色合いに仕上げます。

まとめ：

AIは、色の“ゆがみ”を見抜き、それを打ち消すように補正して「ありのままの色」を再現します。

ぜひ体験して見比べてみてください

1. いろいろな照明条件の画像（例：晴れ・曇り・蛍光灯など）を集める。
2. それぞれの画像に「このときの本当の照明の色」を正解として与える。
3. AIが、「どんな色味＝どんな照明か」のパターンを学習する。
4. 新しい画像でも、見た色から照明の色を推定できるようになる。

つまり、AIは「見え方」から「照らしている光の色」を逆算するスキルを身につけます。

このとき、照明の“正解”を正確に得るためにカラーチェッカーが使われます。カラーチェッカーは、本来の色が印刷されたチャートで、照明による色のゆがみを正しく測るための基準になります。