bpp（bits per pixel、ビット毎ピクセル）は、画像やディスプレイで表示される1ピクセルあたりの色情報量を表す単位です。
デジタル画像やモニターの色表現力（色深度）を理解する上で、非常に基本かつ重要な概念です。
この記事では、bppの基本から計算方法、フルカラーやインデックスカラーとの関係性、画像処理における実用例までを、ITエンジニアやデザイナー向けにわかりやすく解説します。
bpp（bits per pixel）とは？
基本定義と色数の関係
bppとは、1ピクセルを表現するために使用されるビット数を意味し、数値が大きいほど多くの色を表現できます。
具体的には、2^n通りの色を示します（n = bppの値）。
bppの種類と応用技術
フルカラー（True Color）
24bppは、RGB（Red, Green, Blue）の各色に8ビット（256階調）を割り当て、合計 256×256×256 = 16,777,216色を表現可能とします。
これをフルカラー（true color）と呼び、写真や動画、ゲームなどに広く使われています。
32bppとの違い
32bppは、24bppに加えアルファチャンネル（透明度情報）を8ビット追加した形式です。
背景透過や合成処理に使われ、PNG形式やGUI描画などで頻繁に利用されます。
インデックスカラー（Indexed Color）
8bppや4bppなど色数が制限される場合には、実際の色ではなくカラーパレット内のインデックス（色番号）を参照して色を定義する方法が採用されます。
この仕組みをインデックスカラーといい、画像ファイル内にはパレットテーブル（カラーパレット）が含まれ、色番号とRGB値の対応関係が記述されています。
例：8bpp画像の表示処理
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ピクセルの値：
45 -
カラーパレット内の45番目：
R=255, G=200, B=0 -
実際の画面表示：オレンジ色として描画
この方法により、ファイルサイズの小型化と色管理の簡易化が可能になります。
IT分野におけるbppの実用例
画像フォーマットにおけるbpp
ディスプレイやGPUにおける役割
ディスプレイやGPUでは、bppが色精度と描画性能に直結します。
ハイエンドモニターでは、10bitカラー（30bpp）に対応し、HDR表示や写真編集向けに高精度な色表現が求められます。
まとめ
bpp（bits per pixel）は、1ピクセルあたりに保持される色情報の量を示す重要な指標であり、画像処理・ディスプレイ表示・プログラミングの各分野において不可欠な概念です。
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bppが大きいほど表現できる色が豊かになり、より自然な画像が得られる
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8bpp以下ではインデックスカラーを使用し、ファイルサイズを抑える手法が主流
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24bpp/32bppは、現代のフルカラー画像やGUIにおける標準フォーマット
bppを理解することで、適切な画像形式の選定やシステム要件の設計に大きなアドバンテージを得られます。
ITエンジニアとして知っておくべき基礎知識のひとつです。