AIにおけるルールベースとは、人間があらかじめ設定した特定の条件や規則の集合（ルール）に基づいて、自動的に判断や処理を行う人工知能の仕組みです。これは、プログラミング言語における「もしXならばYを実行する」といった条件分岐を体系的に利用したものと考えるとわかりやすいでしょう。

このシステムは、ナレッジベースと呼ばれる知識の蓄積部に専門家の知識や経験を「IF-THEN（もし～ならば）」の形式で記述し、それを推論エンジンが適用することで動作します。例えば、特定の症状（条件）があれば、特定の病名（判断）を下すといった、明確で形式化しやすい領域での活用が得意です。

ルールベース型AIの最大の特長は、判断根拠の透明性と一貫性です。すべての判断が設定されたルールに完全に依存するため、「なぜその結論に至ったのか」を明確に追跡し、説明することができます。これは、判断の正当性や信頼性が求められる分野で大きな利点となります。

一方で、システムを構築する際には、人間がすべてのルールを漏れなく記述する必要があり、対象とする業務や問題が複雑化したり、例外が多くなったりすると、ルールの設定やメンテナンスが非常に困難になるという限界もあります。

そのため、近年主流となっている、データからAIが自ら規則を学習する機械学習とは対照的なアプローチと位置づけられます。現在では、このルールベースと機械学習を組み合わせることで、それぞれの長所を活かしたより高度なシステムが構築されています。