〔UDフォントの評価に関する研究〕から始まる、当社が行った多くの研究では、フォントの形態属性を計測し、それと実験結果との相関関係を調査しています。その過程で、被験者が文字の濃度と字面面積を認知していることが分かりました。逆に、それ以外の形態属性を認知しているということをはっきりと特定できませんでした。その結果、当社は、「多くの人々は、文字の形態について、濃度と字面面積以外は認知できない」という可能性を抱くようになりました。人は文字を見る時、記号として認識するだけでなく、画像としても見ています。その結果、情報としての文字を認識すると同時に、画像としての印象も捉えていると考えられます。濃度と字面面積は文字の黒い部分と大きく関連します。「多くの人々は文字を画像として認知する時に、その黒い部分の印象を強く捉えている」可能性があるということになります。当社では多くのフォントを開発、販売しています。その開発においては、フォントが与える印象を意識し、形態(黒い部分を含め)をデザインしています。フォントはその形態により、与える印象が異なる、つまり、特定の印象を誘起することを意識しています。当社は多くの人も同様にその印象を捉えることができると考えていました。それができるのは、我々が文字の細かな差異を見る目を持った玄人だからでは無いのかという可能性を考えることに至りました。そこで、玄人では無い人に対して、以下の疑問を明らかにする研究を行うことにしました。差異を人はどこまで見分けることができるのかをこの実験で明らかにします。同時に印象評価実験のための材料も集めます。印象評価実験フォントが人に対して印象を誘起できるのかをこの実験で評価します。印象を誘起する形態属性を調査します。本資料は、研究の背景を明らかにすることを目的としていますので、「印象評価と形態属性の相関関係」についての説明は省きます。当社は様々なデザイン性豊かな多くのフォントを揃えています。その全てのフォントを研究の対象とすることもできますが、研究の背景、実験の規模を考え、以下の40フォントを研究の対象として選定しました。選定されたフォントは、多くの人に濃度と字面面積に惹かれることなく、できるだけ書体の骨格および書風に着目して評価してもらうため、形状の差異を認識しやすいよう、明朝系、ゴシック系、丸ゴシック系、デザイン系の各カテゴリーより満遍なく、かつ、ほぼ同等のウェイトに感じられるものとしました。差異を人はどこまで見分けることができるのかをこの実験で明らかにします。同時に印象評価実験のための材料も集めます。刺激として、図1に示すような文字カード40枚(1フォントにつき1枚)を、2セット(A群、B群)作成しました。図1:刺激(文字カード【50mm×50mm】)実験参加者には、このどちらか(A群あるいはB群)の刺激、40フォントを類似度に応じて、図2に示すように2次元配置シートに配置してもらいました。参加者へは次のように指示しました。類似すると思うフォント同士を近くに、類似しないフォント同士を遠くに、グリッドに配置する。配置する際の縦軸・横軸の評価項目は自由に決めてよい。配置してもらった後に、アンケートおよびインタビューを行い、表1に示すように、評価項目、注目した文字、評価要因を収集しました。文字毎のバランスが良い、正方形に近い形だと可読性が高いと感じた表1:アンケート結果この情報が印象評価実験の材料になります。0〜19まで座標をつけることができます。これから、フォント間の距離を計算することができます。その距離を基にクラスタ分析を行いました。A群とB群で一旦クラスタ分析を行った結果、概ね同様のクラスタに分かれていることがわかりました。したがって、文字の違いが結果に影響を与えないと判断しました。そのため、全データを合わせて、クラスタ分析を行いました。結果を表4に示します。印象評価実験に向けて、アンケート結果の分析も行いました。アンケートの評価項目は、実験参加者それぞれの言葉で書かれた物ですので、同等のものを集め、印象カテゴリを設定しました。実験で使用した2次元配置シートに戻り、その参加者の評価項目から印象カテゴリを割り当てます。すると、フォントの配置位置から、フォントに印象カテゴリの点数をつけることができます。フォントと前述するクラスタの関係から、クラスタに対する印象カテゴリの平均偏差値を計算します。クラスタに対して、平均偏差値が高い印象カテゴリを表4に示します。表4:クラスタまとめ得られたクラスタのレベルで、人はフォントの差異を見分けることができると考えられます。印象評価実験フォントが人に対して印象を誘起できるのかをこの実験で評価します。印象語フォントが誘起する印象を評価するために、類似度評価実験で得られた印象カテゴリを基に、表5のように印象語を選定しました。評価用フォント各印象語は、印象カテゴリを基に選定されており、その印象の度合いは偏差値という値で、クラスタ、フォント毎に、既に類似度評価実験で分析されています。そこで、印象語毎に、40フォントから以下のような方法で、評価用フォントを10選定しました。刺激として、図1に示すような文字カード10枚(1フォントにつき1枚)を、2セット(A群、B群)、印象語毎に作成しました。図4:刺激(文字カード【50mm×50mm】)実験参加者には、このどちらか(A群あるいはB群)の刺激、10フォントを印象に応じて、図5に示すような配置シートに配置してもらいました。観点でデータを分析しました。分散が大きな印象語、例えば「丸い」などもありましたが、全体的に順位が現れました。「幼い」については、図6に見られるように綺麗に順位が現れました。