概要
認知負荷理論（Cognitive Load Theory）はJohn Sweller の提唱した学習理論であり、人の作業記憶の容量には限界があり、学習や理解のしやすさはその負荷のかかり方によって左右されるとする理論。
まずは、理論の土台となる人間の「作業記憶」と「長期記憶」の説明から
作業記憶 と 長期記憶
作業記憶（ワーキングメモリ）とは、今まさに「考えている最中」の情報を一時的に保持する場所のこと（パソコンでいえばRAM容量）。
（例：暗算している途中の数字、読んでいる文章の直前の文、会話の流れ）
作業記憶の容量は、一般に ”4±1チャンク程度” （状況・課題によって変動する）といわれる。
ちなみに「チャンク」とは意味のまとまり単位のこと（＝「意味」と「構造」がまとまった単位）
（長期記憶にあるスキーマ（知識のまとまり）を利用して作業記憶上で圧縮された処理の単位）
例：N A S A
知らない人 → 4文字の英文字 → 4チャンク
知っている人 → 「NASA」という組織 → 1チャンク
同じ文字情報でも、人により１チャンクの情報量が異なる。つまり、スキーマを持つ人ほど効率的に処理できる。
一方、長期記憶とは「知識」・「経験」からなる「スキーマ（知識のまとまり）」を蓄える倉庫（パソコンでいえばROM容量）。
（例：語彙、数学公式、運転の仕方、顔の認識）
長期記憶の容量については、理論上ほぼ無制限とされている。
比喩的にいえば、ワーキングメモリは作業に使う机の大きさ、長期記憶は作業に使う資料が保存してある巨大な倉庫。
狭い机の上に物を置きすぎると作業できない。つまり、ボトルネックは作業記憶の容量制限にある。
スキーマ形成と検索可能性
さて、学習は、情報入力 → ワーキングメモリで処理 → 長期記憶に保存（スキーマ形成）の流れで進む。
スキーマが形成されると、関連要素を作業記憶上で一単位として処理できるようになり（チャンク化）、また形成されたスキーマが増えるほど情報処理の効率があがる。その結果、作業記憶の使用量が節約され、より複雑な（深い）思考が可能になる。
逆に、知識が整理されていない・関連づけが弱い・文脈と結びついていない、といった場合、長期記憶に大量に保存されていても、必要なときに活性化できない。このとき作業記憶は「思い出すこと」に資源を浪費させ、深い思考への妨げとなる。
したがって、学習の本質は「保存量」ではなく「検索可能性」。すなわち、「状況に応じて自動的に活性化できるスキーマを構築すること」にある。
認知負荷：内在的認知負荷と外在的認知負荷
さて、スキーマ構築のための学習においては「認知負荷」がかかる。この認知負荷は、「内在的認知負荷」と「外在的認知負荷」に分類される。
内在的認知負荷（Intrinsic Load）
学習内容そのものの複雑さに由来する負荷。
- 要素の多さ
- 要素間の相互関係の複雑さ
例： 一次方程式 ＜ 微分方程式
これは内容の本質に由来するため、完全に除去することはできない。ただし、分解・段階化によって調整は可能である。
なお、スキーマ形成に向けられる認知活動も、この内在的負荷の一部として機能する。
外在的認知負荷（Extraneous Load）
提示方法や説明の不適切さによって生じる負荷。
例：無駄な装飾、散らばった説明、不必要に複雑な図、情報の分断提示
これは学習内容とは無関係な負荷であり、教育設計によって削減可能である。
理解が破綻するメカニズム
作業記憶の容量は有限である。つまり、
- 総認知負荷（内在的負荷 + 外在的負荷）が作業記憶容量を超えると、理解は破綻する
また、外在的負荷を減らす・内在的負荷を適切に調整する・認知資源をスキーマ形成に向けることが、効果的な学習設計の肝となる
理解が破綻しそうなとき（ヒューリスティック処理への依存）
認知負荷理論によれば、人の作業記憶の容量は厳しく制限されている。この限界を超えると、情報は十分に統合・整理されず、深い理解が成立しない。
作業記憶が逼迫したとき（＝総認知負荷が作業記憶容量に近づいたとき）、
- 情報の精緻化処理が困難になる
- 要素間の関係を統合できなくなる
- スキーマ形成に資源を割けなくなる
その結果、理解の破綻をさけるため人は精緻な検討よりも、より認知資源を節約できる処理様式に依存しやすくなる。
このとき依存されやすいのがヒューリスティック処理である。
ヒューリスティック（例：専門家が言っているから正しいだろう、みんなが支持しているから妥当だろう、見た目が整っているから信頼できそうだ、等）とは、正確さよりも速さ・負荷軽減を優先する判断の近道である。
つまり、ヒューリスティック依存となるのは思考の劣化ではなく、作業記憶の容量制限下で合理的に選ばれやすい処理戦略ともいえる。
<認知負荷理論からみたヒューリスティックが優位となる背景まとめ>
認知負荷理論の枠組みによれば、人が十分なスキーマを持たない情報に接したとき、外在的認知負荷が高い環境（情報量が過剰・刺激が多い・文脈が断片化している・感情刺激が強い場合など）では、作業記憶が逼迫しやすいと理解できる。
このとき精緻な検討よりも、より認知資源を節約できる処理様式――すなわちヒューリスティック処理――が優位になりやすいと理論的に推論できる。
（判断の近道ができる 権威・同調・感情ヒューリスティックの利用）
これからすれば、ヒューリスティック依存は思考の「劣化」というよりも、ヒューリスティック処理への「傾斜」による容量制限下での適応的処理戦略と理解することもできる。
以上を踏まえれば、現代の情報環境を理解するには、認知負荷の構造を前提とした設計的視点も不可欠といえる。
つまり、情報環境の設計においては、外在的認知負荷を抑制し、内在的負荷を適切に段階化することで、精緻化処理が可能な認知的余白を確保することが重要となる。
情報設計の例については以下に
