認知フィードバック設計

ソフトウェア開発における設計判断・プロセス設計・チーム設計・AI活用を、認知負荷の源泉とフィードバックループの高速化という統一的な視点で捉えるフレームワーク。

本質的にはAI時代におけるアジャイルの再解釈であり、アジャイルと対立するものではない。アジャイルの各プラクティスがなぜ有効かを、認知構造のモデルから説明する統一レンズとして機能する。

核となる構造

認知負荷には4つの源泉がある — 差分負荷・保持負荷・翻訳負荷・不確実性（認知構造モデルより）。これらは認知的距離の具体的な発現形態として再解釈できる
各源泉に対応するフィードバックループがあり、遅延特性が異なる — コードベースからは即時、ユーザーからは週〜月単位。較正ループの頻度がフィードバックの有効性を規定する
開発の最適化 = 各ループの高速化戦略の設計 — どの負荷に対してどの戦略を取るか
この構造は人間の認知にもAIのコンテキストにも同型で適用できる — ワーキングメモリとコンテキストウィンドウは同じ制約構造を持つ（ボトルネック変遷より）

SSoTはImplementationに置く — フィードバックの起点として最も優れている（AI時代の「仕様」問題：翻訳方向の非対称性とSSoTの所在より）
Contractの推論可能性がフィードバック速度を規定する — 型やI/Fから構造が推察可能であるほどループが速く回る
AIは生成より翻訳・検出に使う — コードの振る舞い観察、意図との乖離検出、構造の制約内での実装

対象	認知フィードバック設計の適用
開発プロセス	イテレーション短縮、CI/CD = 差分負荷の制御
アーキテクチャ	モジュール化、関心の分離 = 保持負荷の制御
チーム設計	Team Topologies、ユビキタス言語 = 翻訳負荷（認知的距離の方向不一致）の制御
AIエージェント設計	コンテキスト分離、サブエージェント = 同型の制約への同型の戦略

対外的に説明して実践に落とし込むには、以下のコンテキストが必要になる。書籍の構成として自然に成立しそう。