トランプ記憶で対文章式記憶術を訓練する方法。
ちょっと考えればわかることですが、対文章式記憶術を訓練するのは難しいです。
なぜならプロセスが多いから。
全てをまんべんなく訓練するのはどうしても時間がかかります。
その上対文章式記憶術は、前のプロセスなしに後続するプロセスができないので、どうしても一工程ずつ分けて訓練できず、訓練しにくくなります。

そこでトランプ記憶です。
トランプ記憶だったら、対文章式記憶術のプロセスが
文章→パーツ化→組み合わせる→見立てる
だとしたら、文章→パーツ化が訓練できないだけで、その後のプロセスはまんべんなくできます。
それが簡易的にできる方法がトランプ記憶なのです。

ちなみにどうトランプにパーツを対応させるかというと以下です。

A♠１,2-18,6-12,11-14
A♣２,3-3,6-13,11-15
A♦３,3-4,6-14,11-16
A♥４,3-5,6-15,11-17
２♠５,3-6,6-16,11-18
２♣６,3-7,6-17,12-12
２♦７,3-8,6-18,12-13
２♥８,3-9,7-7,12-14
３♠９,3-10,7-8,12-15
３♣10,3-11,7-9,12-16
３♦11,3-12,7-10,12-17
３♥12,3-13,7-11,12-18
４♠13,3-14,7-12,13-13
４♣14,3-15,7-13,13-14
４♦15,3-16,7-14,13-15
４♥16,3-17,7-15,13-16
５♠17,3-18,7-16,13-17
５♣18,4-4,7-17,13-18
５♦1-1,4-5,7-18,14-14
５♥1-2,4-6,8-8,14-15
６♠1-3,4-7,8-9,14-16
６♣1-4,4-8,8-10,14-17
６♦1-5,4-9,8-11,14-18
６♥1-6,4-10,8-12,15-15
７♠1-7,4-11,8-13,15-16
７♣1-8,4-12,8-14,15-17
７♦1-9,4-13,8-15,15-18
７♥1-10,4-14,8-16,16-16
８♠1-11,4-15,8-17,16-17
８♣1-12,4-16,8-18,16-18
８♦1-13,4-17,9-9,17-17
８♥1-14,4-18,9-10,17-18
９♠1-15,5-5,9-11,18-18
９♣1-16,5-6,9-12,1-1-1
９♦1-17,5-7,9-13,1-1-2
９♥1-18,5-8,9-14,1-1-3
10♠2-2,5-9,9-15,1-1-4
10♣2-3,5-10,9-16,1-1-5
10♦2-4,5-11,9-17.1-1-6
10♥2-5,5-12,9-18,1-1-7
J♠2-6,5-13,10-10,1-1-8
J♣2-7,5-14,10-11,1-1-9
J♦2-8,5-15,10-12,1-1-10
J♥2-9,5-16,10-13,1-1-11
Q♠2-10,5-17,10-14,1-1-12
Q♣2-11,5-18,10-15,1-1-13
Q♦2-12,6-6,10-16,1-1-14
Q♥2-13,6-7,10-17,1-1-15
K♠2-14,6-8,10-18,1-1-16
K♣2-15,6-9,11-11,1-1-17
K♦2-16,6-10,11-12,1-1-18
K♥2-17,6-11,11-13,1-2-2

で変換しようと思っています
左の数とマークはわかると思います。
マーク挟んで右からパーツ番号となっております。
対文章式記憶術ではトップページでわかるように基礎となるパーツが18個あるので、数は18が上限です。
それらを組み合わせの数として組み合わせると以上のようになります。
「ー」は「ー」の両側の数がセットで「,」でセット同士を区切っています。
つまり
１,2-18,6-12,11-14
は
「１」と「2-18」と「6-12」と「11-14」に分けれるということです。

ということでボブは訓練して行こうと思います。

ちなみにトランプの一つの数とマークに４つのパーツを与える意味は、変換しやすくすることと、場合によっては大量にトランプを記憶する際に被りにくくするためです。

また初心者の入門者にもあんな変換表覚えて、できなかったというのを避けるためにもぜひ対文章式記憶術はこんなもんだというのをわかっていただくために、トランプ記憶で試していただきたいです！

対文章式記憶術についてはこのサイトのトップページで説明しています。

最新戦術は２個あります。
一つは「規則的情報変化」
もう一つは「パーツ巡り」

規則的情報変化とは簡単に言えばパーツの一部を少し加工して同じパーツ同士で被らないようにしようというものです。
当然干渉も起きないです。
これを規則的に加工をすることで、少ししか覚えなくてもよくするという工夫が入っています。
だから規則的情報変化という名前がついています。

もう一つのパーツ巡りは、規則的情報変化を前提として、被らなくなったパーツを使って、そのパーツを場所として利用しようというものです。
なぜそんなことを思いついたのか、というと、見立てまでやったパーツを巡る際、かなり高速でパーツを巡ることができるからです。
これを場所の代わりに使ったら、場所法を熟練していない人でも高速で場所巡りと同じことができるのではないか、と考えました。

これを完全に機能させるためにはまだまだ工夫が必要になります。
どのような工夫が必要かということを問題として捉えた場合、２つの問題があります。

①規則的情報変化で付加する情報は一体どのようなものにしたらいいか？という問題です
②パーツを場所として利用する場合、どのような内容のパーツを場所として利用したらいいのか？という問題です。

①はどのような情報だったら、情報の増加の影響を最小限にできるか？ということがネックです。
情報の増加は様々なところで述べておりますが、自分の記憶容量の限界値が100だとすると、普通の記憶術では一つのイメージにつき、10使うと仮定します。
そうすると容量100÷１イメージあたり消費10なので10個のイメージを覚えれます。
それに対して１イメージあたりの情報を増加させた場合、思い出しやすさも２倍高くなりますが、１イメージにつき20の容量を消費すると仮定します。
すると容量100÷１イメージあたり消費20なので全体として５個のイメージしか覚えられなくなります。
これが情報の増加の悪影響です。

この悪影響だけを取り除くあるいは最小限に抑えるのが必須事項となります。

②は文章の冒頭や題名、題目などを対文章式記憶術でイメージ化し、場所として利用してもいいのですが、どうせなら文章の構造などをパーツ化し、それを場所として利用したいのです。

なぜ目次などに載っている小見出しなどだとダメか？というと、小見出しなどをイメージ化したとき、そのイメージに含まれているパーツの数が、必ずしもその小見出し全ての文章を乗っけるほどの数ではない可能性があるからです。

これらの問題をクリアしたい！
というかしないとあまり使えない記憶術の気がします。