ダブルループ学習
Chris ArgyrisとDonald Schönが提唱した組織学習の概念。前提や目標自体を問い直す学習。
シングルループ学習との違い
- シングルループ: 既存の目標・前提を維持したまま、手段を改善
- ダブルループ: 目標・前提自体を問い直し、再設定
ソフトウェア開発への応用
長期目標（ユーザー価値、市場での成功）と短期目標（コードベース品質、デプロイ頻度、障害復旧時間）を分離する考え方。
- シングルループ: 短期目標に対するフィードバックで手段を改善
- ダブルループ: 長期目標の妥当性を問い直し、方向性を修正
フィードバック遅延との関係
遅延フィードバックに依存する目標を短期評価指標にすると、コンセプトモデルが拡大し差分負荷が増大する。ダブルループ学習は、長期と短期のフィードバックを適切に分離する枠組み。