このページは 専門家の判断をソフトウェアに載せる エキスパートシステムの歴史を、できるだけやさしい言葉でまとめたノートです。ルールベースモデル全体の史 より範囲を狭くし、知識ベース＋推論エンジンという製品・研究の系譜に焦点を当てています。
黎明期（1960〜1970 年代）
初期の代表例として DENDRAL（分子構造の推定など）がよく挙げられます。知識が推論より主役である、というメッセージがここで強調されました。医療では MYCIN（感染症の薬剤助言など）が象徴的で、不確実性を数値で扱う工夫も話題になりました。
全盛と知識工学（1980 年代）
Edward Feigenbaum らが推進した 知識工学 は、「推索の一般理論より、ドメイン知識を詰めることが先」という立場を社会に広めました。保守・設定の専門システムとして XCON（当時 DEC）のような大規模事例も報告され、エキスパートシステムブームの象徴になりました。
限界と「冬」の手前
知識獲得ボトルネック（専門家からルールを引き出すコスト）、ルールの増加に伴う保守地獄、期待の過大広告などが重なり、ブームは収束していきます。これはルールベース AI 全体の 期待調整の一部でもありました。
実装としての系譜
シェルとして CLIPS（clips.md）、エンタープライズでは Drools（drools.md）のような系譜が続きます。目的は「専門家の頭の中だけにあった判断を、検証可能な資産にする」点で共通しています。
いまの位置づけ
「すべてをエキスパートシステムで」ではありませんが、診断支援・与信・トラブルシューティング・規程チェックなど、説明可能性と統制が必要な場面では、同じ構造（知識＋推論）が使われ続けています。