ワーキングメモリのモデル
Baddeley のワーキングメモリモデルでは、システムは 4 つの構成要素から成る。音韻ループは言語的情報を内的な音声リハーサルによって保持する。視空間スケッチパッドは視覚的・空間的情報を一時的に保持する。エピソードバッファは異なるモダリティの情報を統合し、長期記憶との橋渡しを行う。そして中央実行系がこれら下位システムの制御と注意資源の配分を担う。このモデルは 1974 年の提唱以来、実験的証拠の蓄積とともに精緻化されてきた。
容量の限界と個人差
ワーキングメモリの容量は有限であり、過負荷になると情報の脱落やエラーが生じる。Miller (1956) は「マジカルナンバー 7±2」を提唱したが、近年の研究では純粋な容量は 4±1 チャンク程度と見積もられている。チャンキング (情報のまとまり化) によって実効的な容量を拡張できる。容量の個人差は流動性知能と強く相関し、学業成績や職業パフォーマンスの予測因子となる。加齢に伴い容量は低下するが、訓練による一定の改善が報告されている。
訓練と日常への影響
N バック課題やスパン課題を用いたワーキングメモリ訓練は、課題固有のパフォーマンス向上をもたらす。ただし、訓練効果が他の認知機能に転移するかについては議論が続いている。日常生活では、マルチタスク、読解、暗算、プログラミングなど多くの知的活動がワーキングメモリに依存する。睡眠不足やストレスは容量を一時的に低下させるため、認知パフォーマンスを維持するには生活習慣の管理も重要である。