コグニティブ・コンピューティング（認知コンピューティング）とは、人間の認知活動に近い形で情報を理解し、推論し、学習しながら支援を行うコンピューティングの考え方です。自然言語や画像のような非構造データを扱い、状況に応じて最適な答えや候補を提示することを重視します。
従来のルールベース処理が「決められた条件なら決められた結果を返す」のに対し、コグニティブ・コンピューティングは曖昧さを含む情報から確率的に判断する点が特徴です。たとえば、問い合わせ文を読み取って回答候補を提示したり、診断や審査の参考情報を要約して意思決定を支援したりする用途で使われます。
一方で、用語としてはAI全般や機械学習と領域が重なり、サービス説明として広めに使われることもあります。導入を検討する際は、何をどこまで自動化するのか、説明可能性やデータの取り扱いをどう担保するのかまで含めて要件を整理しておくと判断がぶれにくいでしょう。
