記憶術「連想結合法」は役に立つのか？ノーベル賞受賞者カーネマン理論で説明

記憶術「連想結合法」を使って記憶力を上げたい

と思う人は多いです。

本当に記憶力があがるのでしょうか？

疑問に思う人にお答えします。

この記事であなたが得すること（目次）

1.記憶術「連想結合法」やり方は他の記憶術と同じ

2.記憶術「連想結合法」の知られさざる欠点

3.記憶術「連想結合法」の使い方

この記事の信憑性

・ノーベル賞受賞者カーネマン理論で説明する

・記憶術「連想結合法」の効果/脳科学的意味とは？

・カーネマン理論でわかる使える記憶術

1.記憶術「連想結合法」やり方は他の記憶術と同じ

連想結合法のやり方を簡単に説明します。

例えば覚えるものが次の5つだとします。

1.女子高生

2.リンゴ

3.エイリアン

4.たこ焼き

5.校長先生

これらを次々と連結して、ストーリーを造るのが連結結合法です。

【女子高生がリンゴを持っていたら、リンゴの中から小さいエイリアンが出てきてたこ焼きの中に隠れた。

そのたこ焼きを校長先生が食ってしまった】

みたいな感じです。

これは他の記憶術「場所法」と基本的に同じものです。

場所法の場合、覚えるものと同じ数の場所を用意します。

例えば

1.女子高生　　自宅玄関

2.リンゴ　　　トイレ

3.エイリアン　階段

4.たこ焼き　　二階の自室

5.校長先生　　勉強机

【家に帰るとかわいい女子高生の写真が玄関に貼ってあった

玄関を開けてトイレに入るとリンゴで便器が詰まってた

階段を昇ろうとするとエイリアンが邪魔をした

自分の部屋の机の上にはほかほかのたこ焼きが

たこ焼きを食べようとしたら机の引き出しから校長先生がでてきて取られた】

このようにあるものとあるものを結合してスト―リーを造るのが記憶術のやり方です。

場所法では記憶するものに対応した場所に関連付けて覚えます。

連想記憶法はひとつ前にあるものと結合して覚える方法です。

ですから本来無関係なものを結合することは、連想記憶法でも場所法でも同じなのです。

2.記憶術「連想結合法」の知られさざる欠点

ノーベル賞受賞者カーネマン博士は、人間の脳が情報処理するとき二種類の方法があると説明しています。

それは「システム1」と「システム2」と呼ばれます。

・「システム1」直感的・感情的な情報処理

・「システム2」論理的・非感情的な思考

そして「システム1」は「システム2」より早く、強力です。

つまり情報が入ってきたとき「システム1」が先に情報処理を始めます。

そして「システム1」がその情報を選別して、記憶すべきかそうでないかを判断しています。

その判断処理の基準が、直感的・感情的なやり方です。

これはどういうことかというと、「システム1」は感情的で非論理的なので、それが面白いか/面白くないかが判断基準になります。

「システム1」とは、脳の門番なのです。

つまり、女子高生・リンゴ・エイリアンのような単語の羅列だけでは面白くないので、「システム1」は覚えなくてもいい情報だと判断します。

それがストーリになる、つまり

【女子高生がリンゴを持っていたら、リンゴの中から小さいエイリアンが出てきてたこ焼きの中に隠れた。

そのたこ焼きを校長先生が食ってしまった】

のようになると面白いので、「システム1」は覚えてもいいと判断します。

だから記憶倉庫に入っていけるのです。

場所法でも基本はこれと同じで、場所と対応したもののエピソードが面白ければ、「システム1」は覚えてもいいと判断します。

記憶できない時脳で何が起きているか？

知られさざる欠点

ですから記憶術「場所法」も、記憶術「連想結合法」も同じ欠点を持ちます。

どちらも短いエピソードを連ねるのは同じなのですが、そのエピソードが「システム1」にとって面白いものでなければならないのです。

しかしそんなに多く「面白いエピソード」を創れるものでしょうか？

多くの人にとって、「面白いエピソード」を多数創るというのは非常に難しいものだと思われます。

先の例題はエイリアンと言う、題材として面白いものが入っているからまだましですが、現実にはこういう面白いものは記憶すべきものに登場しません。

なぜ記憶術を使いたいかと言うと、試験勉強とか仕事のためとかに、効率的に記憶したいと思うからです。

ところが、試験勉強とか仕事の勉強とかに出てくるものは、面白いものはほとんどありません。

面白くなくてつまらないから覚えられないのです。

その「面白くなくてつまらないもの」どうしを組み合わせて、面白いストーリーを造らねばならないのが、記憶術です。

これではすぐに面白いネタがなくなると思いませんか？

※テストや仕事の記憶すべきものは面白くない

具体的なもの、たとえば女子高生やリンゴなどを組み合わせてストーリーを造るのは比較的容易です。

それでも面白いものを創るのは、少々骨が折れるでしょう。

それに対し、試験勉強とか仕事の勉強とかに出てくるものは、面白いものではありません。

それをストーリーにするのは大変だし、面白いものにするのはさらに大変です。

しかし記憶術の根本は「システム1」に気に入ってもらえるようにすることなのです。

ですから面白い物語を創れなければ、記憶術になりません。

面白い物語を創れる才能を持つ人は、そんなに多くありません。

これが記憶術の欠点です。

※記憶術の要点は面白い物語を創れるかどうか？

3.記憶術「連想結合法」の使い方

これから言えることは、連想結合法はメインには使えないということです。

どうしても覚える必要のある部分に、補助として使う程度のものなのです。

連想結合法を使えば、長い物語やスピーチも覚えられるという人がいます。

では、連想結合法を使って物語を覚えてみましょう。

覚え方は、主要な登場人物や場所などを登場順に連想結合法を使ってストーリーにするやり方です。

桃太郎の中盤以降でやってみましょう。

【桃太郎　登場人物とアイテム】

「桃太郎」「きびだんご」「犬」「猿」「キジ」「島」「鬼」

これらを使って新しいストーリーを造るのが、連想結合法です。

ちょっとやってみてください。

恐らく面白い物語は造れないと思います。

桃太郎の話以上の面白い話はなかなか造れないのです。

だったら最初から桃太郎を覚えた方がはやいですね。

それでは学術論文や、卒業式のスピーチならどうかという意見があるかもしれません。

それでも元の文章を覚える方が、わざわざサブのストーリーを造るよりずっと早いと思います。

あなたが桃太郎の登場人物を使って、桃太郎より面白いストーリーを創れるのであれば、連想結合法は有用です。

しかし、桃太郎の登場人物を使って、桃太郎より面白いストーリーを創れる人はめったにいません。

ですから、記憶術連想結合法は、どうしても覚える必要のある部分に、補助として使う程度のものです。

本当に覚えるには迂遠なようでも、文章が意味するものの意味も同時に覚える必要があります。

そしてそれが記憶法の王道です。

記憶法の王道というか、勉強の王道です。

意味がわからなければ、勉強した意味がありません。

テスト勉強のためだけならそれでもいいと思う人は多いものです。

三角関数の加法定理というのがあります。

sin(α+β）＝sinα cosβ+cosα sinβ

これはきれいな形をしているので暗記しやすい公式です。

記憶術で覚えられるのはこういうものです。

しかし暗記しただけで本当に使えるでしょうか？

意味がわからなければ英語とギリシャ文字と記号の順序を覚えたにすぎません。

そして記憶術連想結合法は、意味も解らずにそういうものを覚える方法です。

最後に三角関数の加法定理意味を解説しておきます。

sin(α+β）とは何か？

これは長さです。

下の図の赤い線の長さが、sin(α+β）の意味するものです。

同じように、sinα　cosα　sinβ　cosβも長さを意味します。

つまり加法定理は、これらの長さに関する計算を表しています。

この緑線どうしを掛けたものと、青い線どうしを掛けたものの合計だということを表しています。

sin(α+β）＝sinα cosβ+cosα sinβ

これが加法定理の意味です。

加法定理が意味するものは「長さ」だと分からなければ、使いこなすことはできません。

記憶術は意味も解らずにそういうものを覚える方法です。

まとめ

1.記憶術「連想結合法」やり方は他の記憶術と同じ

本来無関係なものを結合するやり方を使っている

2.記憶術「連想結合法」の知られさざる欠点

面白いストーリーを使わなければ「システム1」の検閲を抜けられない

3.記憶術「連想結合法」の使い方

どうしても覚える必要のあるものに、補助として使う

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筆者について

長く建設会社に勤めながら瞑想行や神秘業を、科学的に研究する。

建設会社をリストラされたのを機に、中小建設業生き残り研究会を立ち上げ、建設会社の新規事業開発やマーケティングを研究する。

しかし、中小建設業生き残り研究会のＤＶＤの売れ行きに悩み、瞑想中の啓示により変性意識開発のＤＶＤを製作・販売する。

ネット事業に活路を見出し、瞑想による願望実現のホントとウソの研究にシフトしていく。

宗教色を排した、科学的瞑想の研究を勧める。

ヴィパッサナー瞑想はほとんど知らなかったが、本を一冊読んで「自分が行っていたのはじつはヴィパッサナー瞑想だった」と気がつく。

四国の山中に在住、時々東京や大阪でセミナーを開催。

関連情報

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