CLIPS（C Language Integrated Production System）は、生産系ルールと作業記憶、推論エンジンを備えた、エキスパートシステムを構築するためのシェルです。OPS5 の流れを汲む系譜としてよく説明されます。
NASA と開発のきっかけ
CLIPS は NASA（アメリカ航空宇宙局）のジョンソン宇宙センター（JSC） で、1980 年代半ばに開発が進められました。主な開発者として Gary Riley らの名が文献で繰り返し挙げられます。
当時、宇宙ミッションや地上運用では、専門家の判断をソフトウェアに載せるニーズが高まっていました。一方で、研究コミュニティでは OPS5 のような生成規則システムが注目されつつも、Lisp 環境に強く依存するなど、組み込みや配布のしやすさの面で現場向けのハードルもありました。
CLIPS は、そのギャップを埋めるために、移植しやすい C 言語と統合できるエキスパートシステム基盤として位置づけられた、という理解で差し支えありません。名前の C Language Integrated は、その方針をそのまま表しています。
何が欲しかったか（設計上の動機）
ざっくり整理すると、次のような要求が重なっていたと読めます。
- 移植性: 多くの計算機や組み込み環境で動かしやすいこと。
- 実用性: ルールと事実を素直に書き、前向き推論で回せること。
- 教育・再利用: 社内外で同じパターンを学び、資産として積み上げやすいこと。
NASA の文脈では、安全性や運用手順と結びつく判断を、属人化したスクリプトではなく、検証しやすいルール形式で扱いたい、という動機も背景にあったと考えられます（詳細は当時の個別プロジェクト資料に依存します）。
OPS5 との関係
CLIPS は **OPS5 のアイデア（生成規則・作業記憶・パターンマッチ）**を引き継ぎつつ、実装言語と提供形態を C 寄りに振った系譜として説明されることが多いです。
「OPS5 の小型で移植可能な兄弟」のようなイメージで捉えると、歴史のつながりが掴みやすいです。
公開とその後の広がり
CLIPS は 1986 年ごろにパブリックドメインとして公開された、という説明が一般的です。以後、大学の講義・AI の教材・産業のプロトタイプなどへ広く流れ、エキスパートシステム全盛期の「手に取れる実装」の代表格の一つになりました。
バージョンは時系列で積み上げられ（CLIPS 6.x など）、オブジェクト指向の拡張なども後から加わります。いまも文献や遺産コードの中で参照される一方、新規開発の主役は他のスタックに移りつつある、というのがおおまかな現状です。
ざっくりいうと
if-then 形式のルールを大量に持ち、事実（fact）を作業記憶に置き、前向き推論を中心に結論やアクションを導きます。組み込みや教育、研究で長く使われてきました。
他との違い（目安）
- Drools と比べると、言語が C 系シェルであり、JVM や企業 BRMS の周辺機能（永続化ポリシー、ワークベンチ一体運用など）は自分で組み立てる前提に近いことが多いです。
- SOAR / ACT-R（認知アーキテクチャ）とは目的が異なり、CLIPS は 認知モデル全体ではなく、ルールベース推論エンジンが中心です。
- PyKE（ロジックプログラミング領域のノート）は Python 統合が前提で、CLIPS はスタンドアロンのルール言語として使われるイメージが強いです。