注意資源分散モデル？

「注意資源分散モデル」というのを先日のセミナーで聞いたのですが、ずいぶんとややこしい。 それを勉強できる教材は無いかと探してみました。見つけられませんでした。

さて、それはそれとして、セミナー当日に自分で解釈した”注意資源分散モデル”というのを書いておきます。

話を聞いたところ、こんな感じでした。

あるタスクを遂行するのに必要な集中度をar(:Attention Requested)とした場合、自身の集中度aとの関係は以下に示す通りとなる。

a<<ar：達成できない(能力的にできない。トレーニングが必要)
a~ar：拮抗していてちょうど良く作業できる。
ar<<a：達成できない(簡単すぎて退屈してしまう)

このモデルに則るなら、自分の集中度aがar<<aのとき、(aを減らす方向で)調整してa~arを成立させる工夫がある。たとえば「ながら作業」をすれば、要求されるタスクに振り分けられる集中度ap(:Partial Attention)はap<aとなり、単独作業を行っていたときよりも集中度を下げて、目的とするar~ap(<a)なる関係を作ることは可能のはず。

・・・らしいです。 まぁ、要するに「ちょうどよくないとダメ」みたいです。やり過ぎでも、足りなくてもダメみたいです。

この話を聞いて「なんかの話で代わりにして理解できないか」を考えてみました。候補としては、

• 予算獲得後の評価
• 気体中のモル分圧制御

というところでしょうか。

予算獲得後の評価というのは、「ある目的のためにar円予算申請します」と言い、a円の予算枠がもらえた場合の話です。 a<<arだったら、要求した額に全く届かないので「こんな少ない予算でプロジェクトができるか！」という話になります。 a~arだったら要求した額に近い金額を支給されそうなのでめでたくプロジェクト完遂の可能性が出てきたことになります。 ar<<aだった場合は、要求した額を遙かに超える予算を支給されることになります。もらう方は「本当に何やるか分かってるの？」「どうやって使い切ればいいの？」「ネタ？」「書類の日付、4/1じゃないよね？」と困ることになります。 まぁ、最後の場合(ar<<a)の理由付はなんとでもなります。最適値以外では不都合が存在するという話をすればよいので。 そうすると、マルチタスキングによって集中力を適正値に持ってくる方法は何に対応するんでしょうか？ 上の方がプロジェクトを新たに作って必要な予算を振り分けた結果「ごめーん、新プロジェクトにも回さないと行けないから、こっちにはapしか予算まわせないや。aから減っちゃってごめんねー」「あ、いや、いいですよー。おたがいさまじゃないですか。(ap~arならかえってウチは助かりますけどね！)」という話でしょうか。

モル分圧については、専門の方がさくさくやられてるでしょうから割愛します。モル 濃度にすれば気体に限らなくてもよいので、裾野が広がりそうですね。