「頭がいい／悪い」みたいな一言って、現実の困りごと（勉強・仕事・日常）をほとんど説明してくれません。 CHC理論（Cattell–Horn–Carroll）は、そのモヤっとした"知能"を パーツに分解して見える化するための地図です。知能検査（IQテスト）が何を測っているのか、そして「得意・苦手（凸凹）」がなぜ起きるのかを、かなりクリアに説明できる枠組みとして広く使われています。
CHC理論を一言でいうと
「知能＝g（全体の地力）＋いくつかの"広い能力"＋さらに細かい技能」の階層構造として捉える理論です。
ポイントはこれ：
- "総合力（g）"だけでは説明しきれない差がある
- だから、能力を 複数の要素に分けて 強み・弱みを理解する
- その分け方が、ある程度 研究的に整備されている（＝共通言語として使える）
3階層モデル：CHCは「ズームできる地図」
CHCはよく「3つの層（strata）」で説明されます。
第3層：g（一般因子）
ざっくり「どの課題にも共通して効いてくる地力」。 ただし、臨床・教育の現場では "gだけ見ても支援設計に直結しにくい" ので、むしろ次の第2層が重視されがちです（ここが"分解して見る"の本丸）。
第2層：広い能力（Broad abilities）
ここがCHCの主役。たとえば次のような能力群です（表記は慣例で "G＋略号"）。
- Gc（結晶性：知識・言語）：語彙、一般知識、言語で整理して理解する力
- Gf（流動性推理）：初見のルールを見抜いて推理する力
- Gv（視覚処理）：形・空間・配置を扱う力（頭の中で回す/組み立てる等）
- Ga（聴覚処理）：音の聞き分け、音韻処理（読み書きとも関連しやすい）
- Gwm / Gsm（ワーキングメモリ/短期記憶）：一時的に保持し、操作する力
- Glr（長期記憶・検索）：覚える、連想する、思い出す、言葉が出てくる
- Gs（処理速度）：単純作業を正確に素早く回す力
- （枠組み上は Gq（数量知識） や Grw（読み書き） などが入ることもあります）
第1層：狭い能力（Narrow abilities）
第2層をさらに細分化した、より具体的な技能群（たとえばGvの中の「空間関係の処理」など）。
どう役に立つ？「できない理由」が説明できるようになる
CHCが強いのは、"成績"ではなく"認知のボトルネック" を言語化できるところです。
例：
- 「話はわかるのに、作業が遅い」 → Gs（処理速度） が相対的に弱いと起きやすい
- 「覚えたつもりなのに、途中で抜ける」 → Gwm（ワーキングメモリ） が負荷で飽和している可能性
- 「文章の説明は苦手だけど、図形は得意」 → GcよりGv/Gfが強い などのプロファイルで説明しやすい
こういう整理ができると、「努力不足」ではなく 設計の問題（課題の出し方・手順の外部化・時間配分） に落とし込めます。
IQテストとの関係：「どの能力を測ってるか」を読むための翻訳機
多くの知能検査は、CHCの広い能力（第2層）をある程度カバーするように構成されています。 なのでCHCは、IQテストを
- 総合点（IQ）だけで終わらせず
- 「どの能力が効いてる点数なのか」
- 「どこがボトルネックになり得るのか」
を読むための"翻訳機"になります。
よくある誤解（ここだけ押さえると事故らない）
- CHCは"診断名"を決める理論ではない → あくまで「認知能力の構造」を説明する枠組み。診断は別の情報（生活上の困難、発達歴など）と総合して行われます。
- "gだけ"でも、"得意不得意だけ"でも不十分 → 全体の地力（g）も、広い能力の凸凹も、両方を見て初めて立体的になります。
まとめ
CHC理論は、知能を「一つの点数」ではなく、いくつかの能力要素に分解して理解するための地図です。 この地図があると、IQテストの結果が「ただの数字」ではなく、強み・弱み・支援設計に繋がる情報として読めるようになります。