プレグナンツの原理（プレグナンツの法則）は、視野に与えられた図形が全体として、近接の要因、類同の要因、閉合の要因、よい連続の要因など、最も単純で最も規則的で安定した秩序ある形にまとまろうとする傾向で、ゲシュタルト心理学の中心概念。体制化が単純・簡潔な方向無向かって起こる傾向を意味する。なお、傾向を意味することから「プレグナンツの傾向」とも呼ばれる。
知覚される世界は様々なまとまり方があるが、その一つだけが選ばれて知覚される。そうした知覚される世界が簡潔な秩序あるまとまりをなそうとする方向へと導く原理がプレグナンつの原理である。これは視野が全体として最も単純で簡潔な秩序のある「まとまり」になろうとする傾向を意味するが、刺激配置によって、群化や「まとまり」の要因が複数に共存する場合もあり、各々の要因が群化の際に競合する場合もあれば、同じ方向に強化される場合もある。
ヴェルトハイマーは、「よい形態の法則」と呼び、具体的には、近接・類同・共通運命・閉合・よい連続・よい形・客観的態度の要因など群化・体制化の法則に従う。知覚の体制化において単純・簡潔で、統一的な結果を実現させる「傾向」がプレグナンツの原理（プレグナンツの法則）である。なおプレグナンツとは「簡潔さ」を意味する。
群化の法則（体制化の法則）
群化（perceptual grouping）の法則、または体制化（perceptual organization）の法則は、ものを見るときに、ある法則に従ってまとまりをつくろうとする傾向として、図として知覚されたいくつかのものが、あるまとまりをもって現われるという傾向である。
様々なまとまりの傾向の中、視野の中に全体として最も簡潔な秩序あるまとまりとして見ようとする傾向がプレグナンツの原理（プレグナンツの法則）である。
群化の要因（ゲシュタルト要因/知覚の体制化の要因）
群化の要因（ゲシュタルト要因/知覚の体制化の要因）には、近接の要因、良い連続の要因、良い形の要因、共通運命の要因、類同の要因、閉合の要因、客観的態度の要因、経験の要因といった要因がある。なおこれらは、心理学者ヴェルトハイマーによる分類である。
近接の要因
近接の要因（factor of proximity）とは、他の条件が一定な
らば、近いものがまとまり群を形成するという要因である。
良い連続の要因
良い連続の要因（factor of good continuity）とは、良い連続、なめらかな連続をなすものが、まとまり群を形成するという要因である。
良い形の要因
良い形の要因（factor of good form）とは、簡潔、規則
的、同一幅、シンメトリーというような形が要因となり、そうでない形よりもまとまる傾向のこと。
共通運命の要因
共通運命の要因（factor of common fate）とは、「運命を共にする」といったように、同一の動きをしたり同じ変化をするといったものはものはまとまる傾向があるという要因である。
類同の要因
類同の要因（factor of similarity）とは、多くの種類の対象
があるとき、他の条件が一定ならば、同じ種類の対象がまと
まりとして知覚されるという要因である。
閉合の要因
閉合の要因（factor of closure）とは、「閉じた領域をつくる
もの」はまとまる傾向にあるという要因である。
客観的態度の要因
客観的態度の要因（factor of objective set）とは、図形が継時的に提示されるとき、その経過の状態によってまとまり方が影響を受ける傾向かあるという要因である。まとまり方が「見る者の主観」ではなく「図形の時系列的変化によって客観的にもたらされる」ということから客観的態度の要因と呼ばれる。
経験の要因
経験の要因（factor of experience）とは、あるまとまりを何度も経験するとそのまとまりが他のまとまりよりも現れやすくなる傾向としての要因である。この要因は他の要因があまり強く働かない時に効果的になる。
知覚的経済性の追求と脳の計算論的最適化
プレグナンツの原理（Law of Prägnanz）は、「簡潔さの法則」や「良き形態の法則」とも訳されるが、その本質は単なる幾何学的な単純化への指向性ではない。それは、混沌とした感覚入力の海から、脳がいかにして最小のコストで最大の意味を抽出しようとするかという、生物学的な「経済性」の現れである。ドイツ語の “Prägnanz” が意味する「簡潔さ」と「意味の充満」という二重のニュアンスこそが、この法則の核心を突いている。脳は、曖昧な刺激に対して、最も安定的で、規則的で、記述コストの低い解釈を自動的に選択する性質を持っている。
物理場としての脳と最小エネルギー原理
ゲシュタルト心理学の巨頭であるヴォルフガング・ケーラー氏は、この心理的な法則を物理学的な法則と接続しようと試みた。彼は、脳内の神経活動を電磁場のような物理的な「場」として捉え、シャボン玉が表面張力によって最小の表面積を持つ球形に落ち着くのと同様に、脳内の知覚プロセスも「最小エネルギー状態」へと自然に収束すると考えた。
この「心理物理的同型説（Isomorphism）」は、現代の生理学的な観点からは修正が必要であるが、その直感的な正しさは驚くべきものである。複雑で不規則な形状を記憶しようとすると、時間とともに角が取れて円に近づいたり、対称性が強調されたりする現象は、脳というシステムが常にエントロピーの増大に抗い、情報を圧縮して安定化させようとする力学が働いている証左である。
情報理論における記述長の最小化
20世紀後半、情報理論の発展に伴い、プレグナンツの原理は「情報の圧縮」という観点から再定義された。フレッド・アトニーヴ氏は、知覚的な「良い形」とは、その形を記述するために必要な情報量（ビット数）が少ない形であると論じた。
これは計算機科学における「最小記述長（MDL：Minimum Description Length）原理」と等価である。例えば、ランダムに配置された無数の点を個別に記憶するよりも、「円周上に並んでいる」と定義する方が、圧倒的に少ないデータ量で全体を記述できる。我々の視覚システムは、網膜に入ってくる膨大な画素データをそのまま処理するのではなく、直線、曲線、対称性といった規則性を瞬時に発見し、データを圧縮してから高次脳領域へと送っている。プレグナンツの法則とは、脳に実装された極めて優秀な圧縮アルゴリズムの動作特性と言える。
ベイズ脳仮説と自由エネルギー原理
現代の計算論的神経科学、特にカール・フリストン氏が提唱する「自由エネルギー原理」の枠組みにおいて、プレグナンツの原理は「予測誤差の最小化」として解釈される。脳は受動的な受信機ではなく、外界に対するモデル（事前分布）を持って能動的に世界を予測している推論マシンである。
不完全な視覚情報（例えば、木の陰に隠れた動物の一部）が入力された際、脳は過去の経験に基づき、「そこに完全な形の動物がいる」と推論する方が、確率的に最も妥当（尤度が高い）であると判断する。カニッツァの三角形のような錯視において、物理的には存在しない輪郭線が見えるのは、脳が「白い三角形が手前にある」という仮説を採用することが、入力データを説明する上で最も矛盾が少なく、かつ合理的（コストが低い）な解決策だからである。つまり、我々が見ている「単純で美しい世界」は、脳が計算によって導き出した「最もありそうな幻影」であるとも言える。
ユーザーインターフェースにおける認知負荷の制御
この原理は、現代のUI/UXデザインにおける「認知負荷（Cognitive Load）」の管理において決定的な役割を果たしている。AppleやGoogleのデザインガイドラインが極端なまでのシンプルさやフラットデザインを志向するのは、装飾を排除するためだけではない。
ユーザーが画面を見た瞬間、脳が要素の関係性や階層構造を解読するために費やすエネルギー（認知的コスト）を最小化するためである。整列されていないボタン、一貫性のない配色、過剰な線は、ユーザーの脳に対して無駄な「記述長」を強いることになり、結果として操作の流暢性を阻害する。優れたインターフェースとは、プレグナンツの原理に従い、ユーザーが意識的な努力なしに情報の構造を「知覚的に」理解できるよう設計された、脳に優しい環境のことである。
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