Cognitive Debt と Intent Debt

概要

LLM が大量のコードを生成する時代に、チームがシステム理解を失う問題を「Cognitive Debt」として捉える概念整理。Margaret-Anne Storey の整理として、Technical Debt・Cognitive Debt・Intent Debt の 3 層を紹介している。

3 種類の負債

種類	定義	どこに宿るか
Technical Debt	実装上の判断が将来の変更容易性を制限する	コード
Cognitive Debt	チームの共有理解が補充される速度より速く失われ、変更を推論しにくくなる	人
Intent Debt	目標や制約が成果物として十分に捕捉・維持されず、システムが本来の意図に沿って進化しにくくなる	人間と AI 双方

AI コーディング文脈での意味

• LLM がコードを大量に生成すると「なぜそうなっているか」を把握する負荷が増える

• チームが意図を説明できない、変更時に影響範囲が分からない、AI が参照すべき制約が残っていない、という状態が生じやすい

• 設計意図・制約・棄却した案・受け入れ条件を残すことが Intent Debt を抑える

要点

• AI がコード生成速度を上げるほど、チームの理解と意図の保存がボトルネックになる

• Technical Debt だけでなく Cognitive Debt・Intent Debt を分けると対策を設計しやすい

• AI エージェントに作業させるには「何を守るべきか」を成果物として残す必要がある

• CLAUDE.md・設計ドキュメント・ADR などが Intent Debt 対策になる