クラスタリングは、教師（正解）ありとは真逆の「教師（正解）なし」の手法です。クラスタリングでは似たものの集合を見つけ出します。

コグニロボでは顧客データをクラスタリングAIによって分類しています。クラスタリングを行った後で、顧客ごとの集合（クラスタ）ごとに、そこに集まっている顧客は、どのような商品を、どのくらいの頻度で、どのくらいの単価・・などの指標で購入しているのかを統計的にまとめることにより、この集合グループ（クラスタ）は、「健康志向の顧客が多そうである」「お金はあまり使わない独身層である」「家族を持ちながらも、趣味にお金をかけている」などを推察します。

各集合がどのような特性を持っているのかは人間が推察する必要がある点がクラスタリングのひとつの特徴です。ここで行う推察方法として、コグニロボでは社会科学の手法を活用しています。社会科学は社会における人間行動を科学的・体系的に研究する経験科学であり、データやエビデンスから行動の背後にある「意図」の形成に関する因果関係を解明していきます。