あなたの「無意識」を、数学で捕まえる。
この診断は、単なる性格診断や占いではありません。 確率統計学と情報理論を応用し、あなたの脳内にある「理想の色」への最短ルートを計算し続ける、対話型の探索エンジンです。
PCやスマホの画面は、理論上1677万色もの色を映し出すことができます。この広大な色の海から、あなたが求めているたった一つの色を見つけ出すのは、太平洋で落とした指輪を探すようなものです。闇雲に探しても見つかりません。
そこでこのシステムは、色空間という地図全体に、等間隔に263個の「観測点（候補色）」を配置しました。これはGPS衛星や、海に浮かべるブイのようなものです。
重要なのは、この263色が「答えの候補（選択肢）」ではないということです。これらはあくまで、あなたの好みが「どのあたりにあるか」を感知するためのセンサーです。最終的な診断結果は、これらの点の間を数学的に補間（埋めること）して計算されるため、ブイがない場所にある色でも、無限に近い滑らかさで特定することができます。
Note: なぜ263個なのか？
理論上はもっと多くの点を配置（496個）していますが、人間の目には見えても一般的なモニター（sRGB）では再現できない「色が潰れてしまう領域」を厳密に除外した結果、生き残ったのがこの263個のエリートたちです。将来、世界中のディスプレイ性能が上がれば、この道標の数は自動的に増えるよう設計されています。
診断が始まった瞬間、システムはあなたがどの色を好きか全く知りません。つまり、全ての色に対して「好きである確率」が平等に薄く広がっている状態です。これは色空間全体が「可能性の霧」で覆われているようなものです。
ここで「ベイズ推定」という確率の魔法が登場します。あなたが「Aの色が好き」と答えると、システムは「Aに近い色は好きである可能性が高い」「逆にBに近い色は嫌いである可能性が高い」と計算し、霧の濃淡を更新します（事後確率の更新）。
これを繰り返すと、最初は真っ白だった霧が徐々に晴れていき、ある一点だけが強く光り輝くようになります。これが、あなたの好みが特定されていくプロセスです。「正解を選ぶ」のではなく、「可能性を絞り込む」アプローチをとることで、少ない質問数での特定を可能にしています。
最初はどこに正解があるかわからないため、 全ての点の確率が同じ。
質問を重ねると、特定のエリア（好みの色）の 確率密度だけが高まり、他は消えていく。
システムは毎回、適当に2色を選んでいるわけではありません。数千通りの組み合わせの中から、「最も情報が得られる（Information Gainが高い）質問」を計算して出題しています。
例えば、「赤と青、どっちが好き？」と聞いて、あなたが「赤」と答えたとします。もしシステムが最初から「赤が好きだろうな」と予想していたら、この質問からは新しい情報はほとんど得られません。逆に、「全く予想がつかない五分五分の2色」を提示されたときこそ、あなたの選択には大きな価値（情報量）が生まれます。
専門用語で言うと、システムは「エントロピー（不確実性）を最大化する質問」を避けて、「エントロピーを最も減少させる質問」を探しています。もしあなたが「どっちも好きだな…」あるいは「どっちも微妙だな…」と迷うような質問が出たら、それはアルゴリズムがあなたの核心に迫っている証拠です。その「迷い」の決断こそが、診断を劇的に前進させるのです。