BRMS システムによるルールベース
ソリューション本部 産業事業部

藤田 佳史

１. はじめに
近年、組織や企業におけるビジネスルールは、

２. BRMS とは
２．１ ルールエンジンについて

業務規模の拡大や業務内容の変化に伴い複雑化

ルールエンジンは、アプリケーションから呼び出の一途をたどっているが、暗黙知を漏らさずすべされて動作する、１つのサービスとして位置づけらて明文化し、従業員に遵守させることは極めて難し

れ、パターンマッチングという技術を用いる。

い。各企業はこの改善策として、ビジネスルールをパターンマッチングは、データを検索する場合業務アプリケーションに組み込むことで適用ルーに、特定のパターンが出現するかどうか、またどこルの判別をシステムにて自動化し、効率化を図りに出現するかを特定する手法のことである。このパつつミスの防止に努めている。しかし、昨今のビジターン分けをデシジョンテーブルにて行う。

ネスルールは業務内容に応じた臨機応変な追加・

２．２ デシジョンテーブルについて変更が求められるため、業務アプリケーションと紐デシジョンテーブルとは様々な条件に対して、ど付いたままではルールの追加・変更（仕様変更）がのように動作するのかを決定する表であり、考えら発生する都度、アプリケーションの改修が必要となれる条件をすべて列記することで、問題発生時にり多大なコストが発生してしまう。

漏れなく行動できるといったメリットがある。

BRMS（Business Rule Management System）は、ビジネスルールを業務アプリケーションから切り出ルールが単一である場合の記入例は図 2 に示す通り。

し、「ルールエンジン」によって管理・実行することで、保守性や拡張性の高いシステム構築を可能とする。

図 1 ビジネスルールの切り出し

図 2 デシジョンテーブル（単一ルール）− 27 −

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複数の条件によってルールが適用される場合、２．４ BRMS による保守性、拡張性の向上

条文を要素毎に簡易判定可能なレベルまで細分化し、ルールを組み合わせることで判定する。

BRMS によるルール管理は、企業体制や業務内容の変更に伴うルール改正をデシジョンテーブルへのルール追加、変更だけによって実現可能とする。この作業は、業務担当者が直接テーブルを操作してもよい。業務担当者による直接操作は、以下の効果を生む。

図 3 デシジョンテーブル（複数ルール）① 作業時間の短縮② アプリケーションの修正コストを削減③ 業務担当者からアプリケーション開発者への情報の抜け落ちを防止④ アプリケーションの実装と設計書の乖離を防止
２．５ BRMS による開発の効率化

２．３ BRMS の特長
BRMS の特長として真っ先に挙げられることは、ビジネスルールを業務アプリケーションから切り離された Excel ベースのシンプルなデシジョンテー
ブルにて可視化することで、業務担当者でもルー

BRMS による開発においては、デシジョンテーブルへの記述が“仕様”の策定であり、“実装”ともなり、曖昧さを排除することで“テスト設計”ともなる。
これらすべての工程が 1 つのフェーズで完結されるため、開発効率が著しく向上する。

ルを容易に判別可能となるという点である。
ビジネスルールが業務アプリケーションに組み仕様込まれてしまった場合、業務担当者からはルールの判定基準が不透明でブラックボックス化されたものとなってしまう。この点、BRMS を使用すると業務担当者とアプリケーションの開発者が同じデシジョ実装ンテーブルを閲覧、管理することとなるため、両者デシジョンテー
ブルへの記述の認識に齟齬が生じる危険性が少なくなる。

テスト設計

図 4 デシジョンテーブル
図 5 開発の効率化− 28 −

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２．６ BRMS ツール

２．７ BRMS の利用用途

Red Hat Decision Manager
Red Hat 社から提供されているビジネスルール管理システム。

BRMS システムの利用が効果的な事例は、販売業におけるキャンペーンの適用や、システムの遠隔監視、株式等のビックデータから一定のパター

Excel で作成したデシジョンテーブルをプログラムとして変換可能であり、ルールをビルド後、ンを観測した場合の情報の取り扱いなど多岐にわたっている。

Decision Server というスタンドアローンのビルドインコンポーネントにデプロイすると、REST サービスと次項では、システムをより理解するため、輸出業における該非判定への利用を例として挙げる。

してルールを実行することが可能となる。
このサーバは、Web コンテナであればどこでも２．８ 該非判定への利用
該非判定とは？

デプロイ可能であり、並列して複数のルールサー

該非判定とは、輸出対象となる貨物や技術が法ビスを実行する事が可能である。

令で規制されているものであるかどうかのチェック

Drools
BRMS 製品の一つ。Java で書かれたオープン
ソ ー ス の ソ フ ト ウ ェ ア で あり 、 ラ イ セ ン ス 規定がApache License 2.0 であるために敷居が低いこと作業である。
例えば、銃器や化学化合物など武器開発につながる恐れがあるもの等は、該非判定によって輸出管理され、特別な許可が必要となる。

や、JBoss のルールエンジンとして採用されたことで商用利用が進んでいる。
下記は、年齢が 18 歳未満であれば会社のライセンスは無効となるといったロジックとなる。

図 7 該非判定
該非判定の問題点
該非判定は、規制条文の熟知と判定対象貨物の技術的な理解力が求められる極めて専門性の高い作業であるが、日々、大量かつ多種の貨物に対する輸出判定が行われるため、多大なコストが生じている。
また、法改正によって規制条文の変更が行われる都度、判定者は再度規制条文の継続的な知識の補填作業が必要となるといった問題点を抱えて
図 6 Drools 記述例いる。

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AI の代表例の一つである RPA１や BRMS は、保険デシジョンテーブルによる簡易判定
該非判定は専門知識を必要とする作業であるが、業、金融業では既に常識化されている。

銃器など誰でも簡単に規制が必要と判別可能なもIoT によって収集されたビッグデータを AI にてのも存在する。このような簡易的に判別が可能な分析し、データの関連性（ルール）を BRMS のよう貨物に対する判定ルールをデシジョンテーブルになルールエンジンに組み込み、自動制御することて管理することで、該非判定における作業コストのでデータフィルタリング・蓄積・分析・見える化が可一部を軽減可能である。

能となる。この結果、生産性の向上や、イノベー判定結果のログ出力ションの創出が期待できる。

各ルールによる判定結果をログとして出力する

まだまだ加速する IoT、AI ブームの活性化と共ことで、貨物がどのようなルールに一致したことでに BRMS の利用機会も今後、増え続けていくので該非として判定されたのかを順を追って確認するはないだろうか。

ことが可能となる。

４. まとめIoT・AI を活用した「業務の自動化・効率化」を求
める声は日々大きくなっており、日常的に話題に挙がることが多くなった。
BRMS システムは、現時点では日本での浸透率

図 8 判定ログ
過去の判定結果を適用
輸出業では日に何度も同じ貨物に対する輸出が行われているが、作業が自動化されていないたが決して高くないが、RPA などの他の自動化ツールと組合せることでより高度な自動化を行うことが可能なシステムである。
我々、企業に属する一従業員としては、「業務のめ、無駄なコストが発生してしまっている。この作業に対し、貨物毎の判定結果をデータベースに蓄積し、過去に判定が行われた貨物である場合はデータベースから抽出した結果を再利用することで効率化を図る。

３. 今後の拡張性について自動化・効率化」といった課題に対して、企業がBRMS システムのような自動化ツールの活用を積極的に推進し、業務が少しでも改善されていくことを期待したい。

＜参考文献＞
1） 「SCSK」：

スマートフォンやタブレットなどのマルチデバイ
スの普及や、システムのクラウド化に伴い、顧客のhttps://www.scsk.jp/sp/brms/brms.html
2） 「Think IT」：
https://thinkit.co.jp/article/11269

ニーズが多様化し、環境変化のスピードが加速する昨今において、AI や IoT の活用による業務効率

１化は産業、業務を問わずに注目が集まっており、− 30 −

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マウスやボタンのアプリケーション操作を自動で学習し、人に代わって代行するソフトウェア