問題の具体化、理解の深化、実行可能な行動への落とし込みを目的として用いられる。
対義語は「チャンクアップ（抽象化）」である。
提唱者
Dr.Richard Bandler リチャード・バンドラー 引用：https://nlp-jp.com/richardbandler/
ジョン・グリンダー博士 John Grinder Ph.D 引用：https://www.nlp-school.jp/koushi_grinder.htm
この概念は、神経言語プログラミング（NLP：Neuro-Linguistic Programming）において体系化された。
NLPの共同開発者であるリチャード・バンドラー（Richard Bandler）およびジョン・グリンダー（John Grinder）が提唱した「抽象度の階層（Logical Levels of Abstraction）」の中で説明されている。
デザインへの応用と具体的事例
活用方法：
チャンクダウンは、抽象的なニーズや問題を実行可能なデザイン要素や仕様に分解するプロセスであり、要件定義やユーザーストーリーマッピング、プロトタイピングの場面で非常に有用である。
具体的な活用シーン：
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抽象的な要求の具体化
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例：「もっと便利なアプリにしたい」→「具体的にどう便利に？」→「電車の時間にすぐアクセスできるようにしたい」→「トップ画面に時刻表ショートカットを置く」
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ユーザーインサイトの設計反映
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ユーザーが「安心して使いたい」と語った場合 →「どうすれば安心？」→「個人情報の扱いが明確」「問い合わせがすぐできる」「エラーが出ても解決策が提示される」
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UI改善の判断軸
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「ナビゲーションをわかりやすく」→「階層を浅く」「ラベル名をシンプルに」「現在地表示を明示」
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この場面で使える
チャンクダウンは、特にワークショップやチーム内のディスカッションで「抽象的な目標ばかりが出てくる」場面で力を発揮する。発言を「もっと具体的に言うと？」と掘り下げることで、実行に移せるタスクレベルにまで落とし込むことができる。
また、ユーザビリティテスト後のフィードバック分析でも、あいまいな感想を構造化・分解し、次の改善施策へと導くのに効果的である。
