既存研究との照合メモ（2026-03-25）

現在の思考（now.md）を軸に、今回の文献検索で見えてきた先行研究との位置関係を整理する。

1. ノーマン7段階モデルの再解釈

先行研究

Bhat et al. (2023, CHI)「Approach Intelligent Writing Assistants Usability with Seven Stages of Action」が、同じ着眼点を先に論じている。7段階モデルの各ステージをLLMインタラクションに読み替え、「行為の設定」→プロンプト指定、「実行」→LLM生成として再解釈する。

自分の立場との差分

観点	Bhat et al.	自分の研究
目的	LLMライティング支援ツールの設計フレームワークを提供する	AI時代のインタラクション変容を理論的に記述する
結論	7段階を使って設計しよう	7段階の構造は不変・インスタンスが変わるという理論的再解釈
対象	ライティング支援という特定タスク	デジタルサービス全般のインタラクション転換
読者	設計研究者	実務者（デザイナー・プロダクト開発者）

→ 先行研究として引用しつつ「設計提案ではなく理論的記述として何が新しいか」を明示すれば差分は立つ。

2. 認知負荷の移行・言語化負荷

先行研究

Subramonyam et al. (2024, CHI)（references.md既収録）が「Gulf of Envisioning」を提唱しており、LLMへの意図伝達が困難である認知的課題を3分類している（能力ギャップ・指示ギャップ・意図性ギャップ）。
**Prism / Liao et al. (2026)**は「複雑な意図の分解」によって認知負荷を技術的に低減しようとしている。

自分の立場との差分

既存研究は「言語化が難しい」という現象を記述するか、工学的に解こうとしている。自分の研究はなぜそれが難しいのかを認知プロセスの構造変化として説明する立場。「行為の設定が外部に表出する」「目標まで言語化が必要になる（目標・計画・行為の設定という実行前の全段階がコンテキストとして引き出される）」という説明は、現象への理論的根拠として機能する。

3. 期待の人間化・メンタルモデルのギャップ

先行研究

Marchegiani (2025)：擬人化による誤信念がユーザーの自律性を損なうことを哲学的に論証。67%のユーザーがChatGPTに意識を帰属させている実証データあり。
Schneider (2025)（references.md既収録）：ユーザーのメンタルモデルが対話を通じて「ソフトウェアツール認知」から「人間同士の会話スタイル」へ移行することを実証。
Luger & Sellen (2016, CHI)（references.md既収録）：音声エージェントにおけるメンタルモデルと実能力のギャップを先駆的に記述。

自分の立場との差分

既存研究は「擬人化が起きる」「ギャップが存在する」という記述にとどまるか、倫理的問題として論じている。自分の研究はギャップが縮まるのではなく性質が変わるという転換に着目し、その構造（操作・実行レベル → 意図・解釈レベル）を記述しようとしている。

4. 言語化支援のUIデザイン

先行研究

Prism (2026)：意図の分解・論理整理による支援（システム側のアプローチ）。
Chelladurai (2024, UX Collective)：プロンプティングの認知的コストを「50クレジット」「Keyhole Effect」として実践的に記述。

自分の立場との差分

実装・実践側は「言語化支援が必要」という認識に動いているが、なぜ必要か・どういう設計原則があるかの理論的整理はまだない。「操作を補助する設計」から「言語化を補助する設計」への転換を概念として提示し、Gensparkのような既存実装を理論的に説明できる枠組みにする、というのが自分の貢献になりうる。

まとめ：先行研究との位置関係

軸	先行研究の状況	この研究での思考の位置
ノーマンモデルのAI文脈適用	設計フレームワークとして提案あり（Bhat 2023）	構造は不変・インスタンスが変わるという観点で再解釈
言語化負荷の認識	現象記述・工学的解決が先行	認知プロセスの構造変化として捉え直す
メンタルモデルのギャップ	記述・倫理的問題化が先行	ギャップの「性質変化」という観点から整理
言語化支援デザイン	実装が先走っている状態	設計の転換として理論的に位置づける

これらは個別の「発見」というよりも、変化の激しいAI領域に対してさまざまな観点から思考を回し整理した結果であり、こうした多角的な思考の積み上げ自体が、この領域の研究の仕方を示すという立場をとっている。