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新札は旧札よりダサい?外国札に似ている?デザインの印象を数値化して検証してみた!



新10000円札表

新札が発行されて早2ヶ月。

旧札(まだ旧というほどではないですが、わかりやすさのため本記事では旧札と呼称)を長く使っていたため、まだ新札に慣れていないという方も多いかもしれません。

SNS上では「ダサい」「外国札に似ている」「偽札防止技術がすごい」などと様々な感想が飛び交っています。


新札は旧札に比べて本当にダサいのか?外国札に似ているのか?感性AIアナリティクスを使って検証してみました!


①10000円札

新10000円札表
旧10000円札表

まずは10000円札です。感性AIアナリティクスの画像感性評価機能を使っていきます。この機能では、画像の消費者に与える印象を、43の感性尺度・86項目の指標で図ることができます。今回は、2つの画像の評価値の差が大きい項目をピックアップしてみていきます。


新旧10000円札の印象比較

グラフ上部にF号券と書かれている左側が新札、E号券と書かれている右側が旧札です。

新札の方が旧札よりも軽快感があり、現代風なことがわかります。また、旧札のほうが上品とも評価されていますね。

多くの方が感じている印象と近しいのではないでしょうか?

また、新札のほうが動的な印象が強いようです。より多彩な色が使われていたり、数字が大きくなったことでそのような印象が強まったのかもしれません。



②5000円札

新5000円札表
旧5000円札表

続いて5000円札です。


新旧5000円札の印象比較

こちらもグラフの左側が新札、右側が旧札です。

10000円札と同様、新札のほうが現代的であることがわかります。また、洋風さも強く出ています。

特筆すべきは、旧札の方が温かさが高い点です。旧札のほうが紙面全体に暖色が用いられていることがその要因の一つかもしれません。


新5000円札裏
旧5000円札裏

また、5000円札の裏面を比較して、新札の評価の絶対値が高い順番に並べてみると、非常に興味深いことに、女性的な印象が一番強く出ています。旧札・新札とも、肖像に女性が選ばれていることは有名ですが、裏面も新札は藤の花のデザインが施されており、女性的な印象と想起させています。


③1000円札


新1000円札表
旧1000円札表

続いて1000円札です。


新旧1000円札の印象比較

これまでと同様、グラフの左が新札、右が旧札です。10000円札や5000円札の表面の結果と大きく変わらず、新札のほうが軽快で、洋風かつ現代的な印象であることがわかります。10000円札も同様ですが、旧札のほうが上品で、新札のほうが野生的な印象という評価がされています。旧札と比較して「ダサい」と思われてしまったのは、このような印象が影響しているかもしれません。


10000円札、5000円札、1000円札すべてにおいて、比較的皆さんの印象に近しい結果だったように思います。印象を数値に表してみたら、見慣れない新札に感じた違和感の正体がわかったのではないでしょうか?



④外国札(韓国ウォン)との比較

最後に、外国札とも比較をしてみましょう。SNS上で最も似ているとの声が多かった、韓国ウォンと比較をしてみます。


新1000円札表


今回は、新1000円札と1000ウォン札を比較します。


円とウォンの紙幣の印象比較

左が1000円札、右が1000ウォン札です。これまで同様、二つの画像の評価値の差が出たものをピックアップしています。

一番大きな差が出たのは、みずみずしさです。1000円札はみずみずしいですが、1000ウォン札は乾いた印象のようです。1000円札の方が全体的に流線的なデザインで、1000ウォン札の方が直線的なデザインであることから、このような評価の差が出たと思われます。1000ウォン札にかたさ、規則的さの印象評価が出ているのも、このデザインの違いが要因かもしれません。


円とウォンの紙幣の印象レーダーチャート

次に、評価の絶対値が高い項目を集めたレーダーチャートを見てみましょう。

グラフの形状からみると、6角形の形がかなり異なっていて、デザインから見る印象は1000円札と1000ウォン札ではかなり異なることがわかります。

SNS上では韓国ウォン札に似ているという声が多くみられましたが、全体のデザインを見ると意外とそうでもないのかもしれません。

今回の新札はローマ数字が大きく使用されたことから、韓国ウォン札と似ているという印象を持った方が多かったのかもしれませんね。


新札の印象評価、いかがでしたでしょうか?

このように、感性AIアナリティクスでは、画像の評価ができるほか、キャッチコピーや商品名のテキストの印象などについても、数値化して客観的な評価をすることができます。

感性AIアナリティクスに興味を持った方は、ぜひこちらから資料のダウンロードもしてみてください!




 

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※紙幣の画像は、国立印刷局のHPおよび韓国銀行のHPに利用されている画像を加工して作成しています

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