演繹的推論は、その前提から結論を導き出す過程が、前提の内容を分析し、そのなかに暗々裏に含まれている情報を結論において明確にすることから、分析的推論とも呼ばれています。
　一方、帰納的推論は、（１）経験的事実の世界に関する知識や情報を検討するために用いられる推論であり、（２）前提の内容を超えて前提に含まれていない新しい知識や情報を与えるものであることから、「拡張的推論」とも呼ばれています。
　この拡張的推論には、帰納的推論の他に、「アブタクション」というものがあります。帰納的推論は、経験から一般化を行うもので、事例の中に観察したものと類似の事象が推論されます。これに対して、アブダクションは、科学的仮説や理論を発案し発見を行うもので、直接観察したものとは違う種類の仮説を導き出す推論と云われています。このことからアブダクションは、「超越的仮説」とも云われます。
　たとえば、ある仕方で木を擦ると火をおこすことができるということは、経験の一般化によって導かれる知識であり、帰納的一般化によります。つまり同種の、観察可能な事象における既知の事例から未知の事例への一般化です。これに対してニュートンの万有引力の法則は、「引力」という働きは直接観察不可能であり、帰納的推論では導き出すことができません。
　通常、[原因]から【結果】を考えます（［原因］→【結果】）。すなわち木を擦るということを原因として、火がつくとういう結果が得られます。これに対して“りんごが落ちる”から万有引力の理論を発見する場合、【結果】から[原因]を遡及的に推論することが必要になります（[原因]←【結果】）。
“りんごが落ちる”の結果は、全ての観賞事実が果物であれば、“果実は落ちる”となり、全ての観賞事実が木に着いているものであれば、“木に着いている物は落ちる”となります。このように、帰納法の限界は、同種のものへの展開またはせいぜい一段階上への展開程度です。このような限界を破るのが【結果】から[原因]への遡及的推論（＝アブダクション）です。このアブダクションにより、「リンゴが落ちた」という【結果】から「万有引力」という[原因]が導かれます。
　ここで、製品開発や問題解決の概念で用いられる“手段”と“目的”を考えると、“手段”が[原因]に対応し、“目的”が【結果】に対応します。すなわちアブダクションでは、【目的】（＝結果の一つである“りんごが落ちた”または“果実は落ちる”）から［手段］（＝仮説の一つである“万有引力”）をみること（探すこと）になります（[手段]←【目的】）。
　［手段］→【目的】の過程を、ある技術から、その技術を利用する製品を考えること（プロダクトアウト）とすれば、その逆の過程である[手段]←【目的】の過程は、ユーザのニーズから、その技術・製品を考えること（マーケットイン）に相当します。
　ところで【目的】（＝ある結果）から[手段] （＝その結果を導出するもの）を導き出す場合（［手段］←【目的】）、[手段]と【目的】の上位概念化が有効です。たとえば、航空機のフライトレコーダ（[手段]の候補）について知識があったとします。そして自動車事故が生じ、その事故の原因がどこにあるかまた過失責任がどちらにあるのかを明らかにしたい（【目的】）という要求が出されたとします。その場合、【目的】を、自動車に限定することなく、「ある結果を引き起こした原因を明らかにする」と上位概念化し、[手段]の１つとして、「ある結果に関連する情報を記録する」と上位概念化されたものが選ばれれば、フライトレコーダという[手段]の１つを導き出すことができるようになります。すなわち「自動車事故の原因がどこにあるかまた過失責任がどちらにあるのかを明らかにしたい」という【目的】から、自動車とは別の世界の航空機の世界における「フライトレコーダ」という［手段」を導き出すことができます。
　例が簡単過ぎますが、このようにアブダクションによれば、自分が注目している世界とは別の世界の手段に辿り着くことができ、それを利用することで、新しい価値を創出することができます。このように、アブダクションは、新しい価値を生み出すことができる考え方であることから、イノベーションのための推論として注目されています。