人間の想起を調べてるとトップダウン型の想起とボトムアップ型の想起が存在していると言われる。
しかしこれだけだと、あーそうか、で終わる。
ここからは一歩進んでボブが考えたイメージ想起システムを述べる。

ボブが考えるイメージの想起システムとは、以下のシステムで成り立っていると考えた。
イメージの概観＋粘土＋再認判断＋アルファ（アルファは今回説明しないが、規則性、すでに記憶していること、感情、復習、整理、間違いなどが入るものだと思っていい）
という感じだ。
このシステムのモデル自体は実際は結構昔に考えたものだった。

一つ一つ説明しよう。
イメージの概観がトップダウン型にあたる。
これはイメージの形にアタリを付ける機能を有している。
つまりそれが何か、どういう形だったかをおぼろげながら特定して情報として出している。

次に粘土だが、イメージの概観によって得られた情報を使いながら、その詳細を構築していく。
これはボトムアップ型にあたる。
なぜ粘土と言っているか、というと概観の情報が少なすぎる場合、粘土をコネコネするように「あーでもない。こーっでもない」と形を試行錯誤するため。

再認判断は、粘土によってコネコネしてできた情報から「これ！見たことある！」という判断をするものだ。
このモデルからは、音よりイメージの方がなぜ想起しやすいのか？という一点を説明できる。
つまりコネコネと粘土のように形をこねくり回す。
すると、その過程で再認し、思い出すことができるからだ。

さて、ここからが本番と言ってもいい。
このボブのイメージ想起システムモデルが正しいならばという前提がここからの情報に全てつくことになる。

イメージの概観からすぐさま導ける方法は、もうみんな使っていると思うが直感的変換や型だ。
ここで説明が必要なのは型の方だと思うが、簡単に言えばカテゴリーのことだ。
カテゴリーから概観をイメージして、粘土がすぐさま目的の情報に行き着くようにできる。
このトップダウン型の方略は、ボブのイメージでは使いやすい印象を受ける。

それに対して粘土の方だが、こねくり回す範囲が狭いという場合があり得る。
こねくり回すのに何かしたら制約を設けることで、自由さはなくすが想起しやすいということができる。
また粘土の形に初期値を何種類か設けることで、こねくり回す際に想起しやすくできるのではないか、と考えている。
具体的には何かの「木」をイメージするときは、「切り株」の初期値の粘土からイメージするなどが考えられる。

そして今回の最大の発見を述べる。
それは粘土のこねくり回し方を直感的に決めるというものだ。
つまり手続の直感化だ。
どの程度効果があるかは不明だが、こねくり回す手続きが直感によって安定的に想起できれば、想起時にかなり役に立つのではないか、と考えている。

記憶術を使っているとあまり意識していないかもしれないですが、情報数が減少しています。
これは細かく説明するとメンドーなので、記憶術を使うと情報が減少すると考えてもらっていいです。

実は記憶していることで情報数を減少させられると、かなりお得です。
これは昔「神の記憶術」というシリーズで述べました。
なぜ情報数が減少するといいのか？というと、例えば「リンゴ」というイメージを一つ覚えるだけで、「ニュートンが重力を発見する」という文章を覚えれるとかなりお得ですよね。
これが情報数が減少している簡単な例です。

これを全ての単語で行いたいと考えます。
これが対文章式記憶術のパーツ化であり、まとめ、一つのイメージに見立てるというものです。
これはボブにとっては出来損ないです。
本当はパーツなんかの切れ目がない一つのイメージが大量の情報を含んでいる、という状態にしたいのです。

そんなこんなをしていたら、生まれつつあるのがイメージの解釈抽出法です。
この方法の基礎理論は、一つのイメージであっても、それを言葉で説明した場合、大量の言葉の情報を必要とするということからです。
例えば「リンゴ」という一つのイメージであっても、「赤くて、甘くて、ちょっと酸っぱい果実で、少し丸みを帯びていて、ハートのようになっていて、、、」というようにいくらでも言葉が出てきます。
これは言葉が実際のモノのイメージを記述するにはざる過ぎるためなのかもしれません。

これは簡単に言えば、一つのイメージから無限に言葉の情報を増加させることができます。
もっと細かく写実的に記述していけば、情報が爆発するでしょう。

さて情報を爆発させるのはいいとして、これをどう記憶力を上げることに使うか？です。
膨大な情報にしていけば、例えば文章でも特定の語に近い語を見つけられるかもしれない。
色々考えた結果、「連想」「記述」「経験」「知識」によって特定の情報を引き出すことにした。

連想はまあそのまま連想していくこと。
記述は上述のように写実的にイメージを言葉で記述していくことで情報量を増加させること。
経験は経験したことから情報量を増加さていくこと。
知識はそのままで経験に似ているが、本などによって得た情報によって情報量を増加させること。

これらによって情報を爆発させていくことにしました。
今のところ爆発させれば、特定の情報もついてくるんじゃね？という予想でやっています。
どうやって他の情報と差を付けるのかは謎なところがありますが、何とかなるでしょう。

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。

規則的情報変化とは対文章式記憶術に昨今導入した技術です。
この規則的情報変化によって起きるメリットは、パーツを使用していくにあたり同じパーツを使っても、干渉が起きにくくなることです。
今までの対文章式記憶術では同じパーツを使っていくと、ドンドン干渉が起きやすくなり、最終的に記憶しにくくなるという現象が起きていました。
この現象に対抗する仕組みが今回の規則的情報変化です。

これができることによる副産物で、その単語が何回出現したか、ということとその何回目の単語が使われている文章はどういうものか、ということがわかるようになるという現象が存在します。
これができると出現回数がわかるので、その回数の近いもの同士でグループ化できます。

そうなってくると、関連付け方が大きく変わるように思います。
つまり出現回数が１、２、３回目のパーツでグループを作ります。
このグループの２回目が所属しているパーツをまとめてリンゴに見立てたイメージが存在しているとします。
このとき、出現回数４回目の上述の同パーツが所属していてまとめたミカンに見立てたイメージが存在しているとしましょう。
これは「リンゴがミカンを蹴っている」というような行為による関連付けをしたとします。
するとこの関連性というのはかなり複雑な関連性となります。
このような複雑な関連性にボブはかなりの可能性を感じています。

しかしながらこれは規則的情報変化が上手くいっている場合に行われることです
果たして規則的情報変化は上手く行っているのでしょうか？
今回はその話です。

ボブが思うに規則的情報変化は情報の増加を誘発するもので、情報の総量を覚えにくくなるものと今のところ捉えています。
と言ってもボブのやり方だとそうなってしまうだけかもしれません。
なので、ボブのやり方も載せておきます。

これは対文章式記憶術を使用することを前提に話を進めています。
まず最初の１回目はパーツに何もしません。
パーツを原型のまま使用します。
なぜなら１回目のパーツは、他の同パーツと区別する必要がないからです。
２回目は横から切り込みを入れるなどのイメージをパーツに施します
３回目は斜めから切り込みを入れるなどします。
４回目は縦から切り込みなどをします。
５回目横から丸みを帯びた加工をパーツに施します。
６回目は斜めから丸みを帯びた加工をします。
７回目は縦から丸みを帯びた加工をします。
８回目は横にとがりなどを入れます。
９回目は斜めにとがりなどを入れます。
10回目は縦からとがりなどを入れます。
11回目はどこかに穴を開けます。
12回目は穴＋２回目の加工
13回目は穴＋３回目の加工
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というように１回目だけ特別で後は２～１１回目の加工を順番に組み合わせいくだけです。

とりあえずこの方法だと情報の総量が覚えにくくなりました。