この記事は名刺のデザインを検討している方向けの記事です。
名刺のデザインで検討してほしいポイント
Eight(エイト)やWantedly(ウォンテッドリー)など、クラウドで名刺管理ができるアプリが普及してきました。
クラウドではなくても、パソコンで名刺管理できるソフトも多種多様なものがあります。
Eight(エイト)やWantedly(ウォンテッドリー)を無料で使ってみた感想もブログに記載していますので、気になる方はこちらもご覧ください。
クラウドにしろ、パソコンにしろ、共通して
「名刺を取り込む」
必要があることはいうまでもありません。
OCR技術によって文字が自動認識され、名前や住所などがデータとして保存されます。
しかし、OCR技術はまだまだ発展途上です。
以前よりも精度は飛躍的にあがってはいるものの、まだまだ問題点があります。
自分が渡した名刺を相手の方がこれらのアプリやソフトを使って管理するときに、
「取込みに手間がかかる。もういいや。捨てよう」
と思われたら嫌ですよね。
よっぽどコンタクトをとりたい相手ならないのかもしれませんが、そちらのほうが珍しいのではないでしょうか。
できれば、そんな機会損失はなくしたいと思いませんか。
自分で作った名刺のデザインの失敗談とこれらのアプリやソフトを使ってみた実体験から、注意するポイントは次の3つになります。
- サイズ
- 背景色
- 文字の色
サイズ
人との違いを出すためにいろいろなサイズのものがあります。
ちょくちょく出くわす名刺が観音開きの名刺。
全部で4面あるので、基本的な情報以外にも業務の具体的な内容など、伝えたい情報を盛り込むことができます。わたしも名刺のデザインを考えているときに検討したことがあります。
どんな名刺をつくるべきかが書かれた書籍でも推奨していたりします。
たしかに人との違いは出ますが、「名刺を取り込む」観点からはNGです。
これらのアプリやソフトでは表面と裏面までは対応しています。
しかし、4面には対応していないんです。
また、大量の名刺を取り込む際にスキャナを利用します。
他の名刺にまぎれていると紙詰まりの原因となるため、他の名刺とはわける必要があります。
表面と裏面のみ取り込む場合でも、他の名刺とサイズをあわせるために裁断する必要があります。
観音開きの名刺以外にも、わざとに標準サイズよりも小さくしている名刺もありました。
しかし、この名刺もNGです。
名刺の境界線がうまく認識できませんでした。
境界線として標準サイズに固定されているためか、理由は定かではありません。
この境界線が認識できないと、名刺に書かれた情報の認識もできません。
名刺のサイズは標準サイズがいいようです。
特殊なサイズの名刺は避けましょう。
背景色
自分が作った名刺の失敗談です(笑)。
おしゃれなデザインにしたいと名刺の背景を選びました。
Eight(エイト)やWantedly(ウォンテッドリー)では自分の名刺を登録する機能があります。
自分の名刺を登録することで、名刺交換をした相手が自分の名刺を登録すると、SNSと同じようにつながることができます。
自分の名刺を登録する際には、名前や住所などすべての情報を確認します。
つながれば、OCR技術とは関係なく、精度の高い情報が名刺交換した相手に発信されます。
ということで、自分の名刺を登録しようとスマホで撮影。
ぜんぜん、認識しない。。。
原因は背景色が濃いということでした。
そのままでは認識してくれません。
これらのアプリでも色を反転する機能がありますので、認識はしてくれました。
しかし、名刺交換をした相手がする場合はめんどくさいことこの上ないでしょう。
名刺の背景色は薄い色がいいようです。
文字の色
たいへんおしゃれな名刺を頂きました。
背景色が濃い部分は薄い色の文字
背景色が薄い部分は濃い色の文字
住所が背景色が濃い部分と薄い部分にまたがって記載されていました。
そして住所の文字の色が途中から変わっていました。
カッコいい！んですけど、この住所のように1つの情報に薄い色と濃い色を使うのはNGです。
濃い色は認識するけど、薄い色は認識しない。
薄い色は認識するけど、濃い色は認識しない。
どちらかの色を認識しない状態となってしまします。
ですから、1つの情報に使う色は同じ色にするか、もしくは濃さが近い色にしたほうがいいようです。
やはり確認が大事！
名刺デザインで検討してほしいポイントを記載しましたが、常にこのポイントを考えながらデザインするのは難しいですよね。
ですから、自分でデザインをしたら、実際に取込みをしてみてください。
1枚だけ名刺を印刷して、スマホで登録してみてください。
スムーズに登録ができたら、名刺交換をした相手もスムーズに取り込むことができるはずですよね。
名刺を認識しにくいな？
名刺を認識したけど、文字を認識する精度が低いかな？
と思ったら、その部分を修正しましょう。