ワーキングメモリは鍛えられるのか：メタ分析からわかること

試してみてください。7 3 9 1 5 という数字を一度だけ読み、目をそらして、逆の順番で言ってみましょう。今、これらの数字を保持して並べ替えた小さな心のスペースが、ワーキングメモリと呼ばれるものです。ワーキングメモリは、会話についていくとき、暗算をするとき、そしてとりわけ、いくつものルールを同時に覚えておかなければならないパズルを解くときに関わっています。「ワーキングメモリを鍛えよう」という言葉がよく見かける約束になったのも、不思議ではありません。研究は何を示しているのでしょうか。

厳しい限界のある小さな作業スペース

1974年、アラン・バドリー（Alan Baddeley）とグラハム・ヒッチ（Graham Hitch）は、今もこの分野に影響を与えているモデルを提唱しました。ワーキングメモリは単一の貯蔵庫ではなく1つのシステムであり、音や言葉を保持する要素、視覚的・空間的な情報を保持する要素、そしてそれらの間で注意を振り分ける「中央実行系」から成る、というものです。

その容量は、驚くほど小さいものです。影響力のあるレビューの中で、Nelson Cowanは、大人が反復したりまとめたりできない場合、一度に保持できる意味のあるまとまり（「チャンク」）は、通常およそ3〜5個にすぎないと論じました。それよりはるかに多くを覚えているように見える人は、たいてい、なじみのあるパターンを見抜くなどして、情報をより大きなチャンクにまとめています。

期待：作業スペースを鍛えれば、推論も向上する

ワーキングメモリの容量は、推論テストの成績と相関しています。そこから、魅力的な考えが生まれました。練習によって作業スペースを広げられれば、推論能力も向上するかもしれない、というものです。

Susanne Jaeggiらによる2008年の研究は、この考えを大きく後押ししました。参加者は、「nバック」と呼ばれる負荷の高い課題を練習しました。これは、今の項目を、数ステップ前に示された項目と絶えず比べ続ける課題です。その後、訓練を受けたグループは、対照群よりも流動性推論のテストで大きく向上しました。この研究は広く注目を集め、その後10年にわたる追試研究のきっかけとなりました。

メタ分析でわかったこと

ある問いが何度も研究されてきた場合、メタ分析によって、入手できるすべての研究の結果を統合します。ワーキングメモリの訓練については、こうした分析がいくつも行われています。

• Monica Melby-LervågとCharles Hulme（2013年）は、訓練によって、訓練した課題に似た課題では確かな短期的向上が生じる（「近転移」）一方、非言語的推論のようなほかの能力が向上するという説得力のあるエビデンスは見られない（「遠転移」）ことを見いだしました。
• Jacky Auら（2015年）は、nバック訓練の研究に絞って分析し、流動性知能の指標に小さなプラスの効果があると報告しました。
• Melby-Lervåg、Thomas Redick、Hulme（2016年）は、はるかに多くの研究を検討しました。訓練グループを能動的な対照群（同じように何かを練習するものの、ワーキングメモリの練習ではない人たち）と比較すると、遠転移の効果はほぼ消えました。
• Daniel Simonsら（2016年）は、脳トレ企業自身が引用しているエビデンスを検証しました。その結果、訓練した課題で人々の成績が上がるというエビデンスは豊富にある一方、密接に関連した課題での向上を示すエビデンスはそれより少なく、訓練が日常の認知的なパフォーマンスを向上させるというエビデンスはほとんどないことがわかりました。

結論が異なるのはなぜでしょうか。理由の1つは研究デザインです。何もしない受動的な対照群と比べると、どの訓練グループも、参加者が向上を期待しているから、あるいはより意欲的になったり、テストを受けることに慣れたりしたからというだけで、成績が上がる可能性があります。能動的な対照群を用いた研究は、こうした効果を切り分けるのに適しており、見いだされる効果はより小さくなる傾向があります。

これが意味しないこと

• 練習が無意味だという意味ではありません。 訓練は、練習したスキルを確実に向上させます。特定の種類のパズルが上手になりたいなら、その種類のパズルを練習することには効果があります。
• ワーキングメモリが重要でないという意味ではありません。 ワーキングメモリは、推論において明らかに役割を果たしています。まだ答えの出ていない問いは、それだけを切り離して鍛えることで、推論能力が全般的に変わるかどうかです。
• すべての集団について結論が出たわけではありません。 ほとんどの研究の対象は、健康な大人や子どもでした。この記事は、病気やけがの後のリハビリテーションについてのものではありません。それについては、資格のある専門家にご相談ください。

では、何が役に立つのか

正直にまとめると、「遠転移」、つまり1つの狭いことを訓練して多くのことが上達することは、実現が難しいということです。より幅広い要因のほうが有望に見えます。たとえば、Stuart RitchieとElliot Tucker-Drobによる2018年のメタ分析は、教育を受ける期間が1年増えるごとに、IQがおよそ1〜5ポイント高くなることと関連していると結論づけました。すぐに効く方法ではありませんが、考える力は、1つの訓練の繰り返しよりも、豊かで多様な学びを通じて育つということを思い出させてくれます。

IQ Arionでの活用

IQ Arion アプリでは、パズルの各分野を自分のレベルで練習できるほか、デイリーパズルや対戦も楽しめます。上で紹介した研究にもとづき、私たちはこれらを正直に説明しています。こうした種類のパズルにより慣れ、自信を持って取り組めるようになる助けにはなります。IQを上げることを約束するものではありません。

ワーキングメモリが、いくつものルールを同時に覚えておくことにどう対処するのかに興味があれば、無料のミニテストの論理とパターンのパズルから始めてみるのがおすすめです。