ずっと謎だったことが一つ解決しました。それは、SPCC（Spectrophotometric Color Calibration）のフィルターカスタマイズ方法についてです。海外のサイトでSPCCのフィルターの一覧を見た際、自分が使用しているフィルター名や見慣れない名称を目にし、「なんでだろう？」と思いつつ、長らく放置していました。

最近、色合わせに疑問を感じ、SPCCと向き合ってみたところ、ついに謎が解けました。リファレンスドキュメントを何度も読み返してみると、まず気づいたのは、現在のバージョンでは「あるボタン」がなくなっていることです。私はその「なくなったボタン」を探すところから、始めました。

なんと、Processの中に「FilterManager」として存在していた。↓

上部のCurve Explorerをクリックすると別ウィンドウで↓が表示される。

自分の使っているカメラのセンサーを選択すると波長の受光量がわかる。

複数選択するときはMacはcommandボタン押しながらクリック（Windowsはctrlキー）

さて、ここから新しいフィルターを追加します。
このYouTubeを参考に以下記事をまとめました。

１　↓のリンクからフィルターのcsvをダウンロードします。
※海外のサイトで入手したファイルで、ウィルスチェックしています。

PiFilter2024

２　csvファイルのインポート
インポートの方法は、↓のTaskのプルダウンリストからMerge CSV filter definitionsを選択して、Input directoryにダウンロードしたcsvファイルがあるフォルダーを選択して●ボタンでインポートが実行されます。

正常にインポートされたら、リストにフィルターが追加されています。

次にセンサーにフィルターを装着した場合のデータを作成していきます。

１　↓のようにR（赤色）のセンサーとフィルターを選択します。

２　赤矢印をクリックします。

３　↓のウィンドウが現れるので、新規に登録するFilter nameに好きな名称とFilter channel をR（赤色）を入力してOKボタンで登録します。

この作業をG（緑色）、B（青色）と繰り返して完了です。

↑のようにセンサーにフィルターを適用したデータが完成します。

これを色別のフィルターをセットしてSPCCを実行するとより正確なホワイトバランスがとれます。

実行結果の比較をしましたが、目でわかるレベルじゃなかったｗ

１　センサーのみの設定の場合

２　フィルターを適させた場合

見た目では、全然わからないが、グラフを見るとサンプリングを採取している場所が全然ちがうことが解かる。また、フィルターを適用してSPCC実行させた画像のほうがあとの処理で素直に色のバランスが取りやすい気がします。

おわりに
見た目ではっきりと分かる結果ではなく、すっきり感があまりないが、フィルターを装着して撮影した画像でもSPCCで正確にホワイトバランスが測られるのは間違いないので参考にして下さい。