4.4. ボックス式の DMN デシジョンロジック

DMN のデシジョンテーブルは、1 つ以上のビジネスルールをテーブル形式で視覚的に表します。デシジョンテーブルを使用して、デシジョンモデルの特定の地点でこれらのルールを適用するデシジョンノードのルールを定義します。テーブルの各行はルール 1 つで設定されており、その特定行に対する条件 (入力) と結果 (出力) を定義する列が含まれます。各行の定義は、条件の値を使用して結果を取得できるほど正確です。入力と出力の値には、FEEL 式または定義済みのデータ型の値を指定できます。

たとえば、以下のデシジョンテーブルでは、ローン申請者のクレジットスコアの定義範囲に基づき、クレジットスコアを評価します。

図4.3 クレジットスコア評価のデシジョンテーブル

以下のデシジョンテーブルでは、申請者の借り入れ資格や Berueu Call Type に従い、申請者の融資戦略における次のステップを決定します。

図4.4 融資戦略のデシジョンテーブル

以下のデシジョンテーブルでは、ローン事前審査のデシジョンモデルで終端デシジョンノードとして、申請者のローン適正を決定します。

図4.5 ローン事前審査のデシジョンテーブル

デシジョンテーブルは、ルールとデシジョンロジックのモデル化の方法として一般的で、多くの方法論 (DMN など) や実装フレームワーク (Drools など) で使用されます。

DMN のボックスリテラル式は、テーブルのセル内のテキストとして使用するリテラル FEEL 式で、通常ラベル付きの列およびデータタイプが割り当てられています。ボックスリテラル式を使用して、デシジョンの特定のノードに対して FEEL で直接、単純または複雑なノードロジックまたはデシジョンデータを定義できます。リテラル FEEL 式は OMG の Decision Model and Notation specification の FEEL 構文要件に準拠する必要があります。

たとえば、以下のボックスリテラル式では、融資のデシジョンにおいて最低限許容できる PITI 計算 (元金 (Principal)、利子 (Interest)、税金 (Tax)、保険 (Insurance)) を定義します。ここでの acceptable rate は、DMN モデルで定義した変数です。

図4.6 PITI の最小値のボックスリテラル式

以下のボックスリテラル式は、年齢、場所、趣味などの基準のスコアをもとに、オンラインの出会い系アプリでデート相手の候補 (ソウルメイト) 一覧をソートします。

図4.7 オンラインでデート相手の候補者をマッチングするボックスリテラル式

DMN のボックスコンテキスト式は、結果の値が含まれる、値と変数名のセットです。名前と値のペアはそれぞれ、コンテキストエントリーとなっています。コンテキスト式を使用して、デシジョンロジックでデータの定義を表現し、DMN デシジョンモデル内で任意のデシジョン要素の値を設定します。ボックスコンテキスト式の値は、データ型の値または FEEL 式を指定でき、デシジョンテーブル、リテラル式、または別のコンテキスト式など、どの型でもサブ式をネスト化させることができます。

たとえば、以下のボックスコンテキスト式では、定義したデータ型 (tPassengerTable, tFlightNumberList) をもとに、飛行機の再予約を行うデシジョンモデルで遅延客をソートする要素を定義します。

図4.8 航空機利用客のウェイティングリストのボックスコンテキスト式

以下のボックスコンテキスト式では、サブコンテキスト式が含まれるフロントエンドの割合計算として表現されている PITI (元金 (Principal)、利子 (Interest)、税金 (Tax)、保険 (Insurance)) をもとに、ローンの申請者が最小限必要とされるローンの支払いをしているかを決定する要素を定義します。

図4.9 フロントエンドクライアント PITI 割合のボックスコンテキスト式

DMN のボックスリレーション式は、指定のエンティティーに関する情報 (行として記載) が含まれる従来のデータテーブルです。ボックスリレーションテーブルを使用して、特定のノードでのデシジョンで関連するエンティティーのデシジョンデータを定義します。ボックスリレーション式は、変数名と値を設定する点ではコンテキスト式に似ていますが、リレーション式には結果の値が含まれておらず、定義した変数を 1 つをもとに全変数値を列ごとにリストします。

たとえば、以下のボックスリレーション式は、従業員の勤務表デシジョンで従業員に関する情報を提供します。

図4.10 従業員の情報を含むボックスリレーション式

DMN のボックス関数式は、リテラル FEEL 式、外部の JAVA または PMML 関数のネスト化されたコンテキスト式、あらゆる型のネスト化されたボックス式を含む、パラメーターを使用するボックス式です。デフォルトでは、全ビジネスナレッジモデルは、ボックス関数式として定義されます。ボックス関数式を使用して、デシジョンロジックで関数を呼び出し、全ビジネスナレッジモデルを定義します。

たとえば、以下のボックス関数式では、フライトの予約変更デシジョンモデルで、航空機の定員を決定します。

図4.11 フライトの定員に使用するボックス関数式

以下のボックス関数式には、デシジョンモデルの計算で絶対値を判断するコンテキスト式として使用する基本的な Java 関数が含まれています。

図4.12 絶対値のボックス関数式

以下のボックス関数式では、ネスト化されたコンテキスト式として定義された関数値を使用し、融資のデシジョンのビジネスナレッジモデルとして、住宅ローンの月額を決定します。

図4.13 ビジネスナレッジモデルのローン計算で使用するボックス関数式

以下のボックス関数式は、DMN ファイルに含まれる PMML モデルを使用して、融資の意思決定において、最低許容可能な PITI (元金、利息、税金、保険) の計算を定義します。

図4.14 ビジネスナレッジモデルに PMML モデルが含まれるボックス関数式

DMN のボックス呼び出し式は、ビジネスナレッジモデルを呼び出すボックス式です。ボックス呼び出し式には、呼び出すビジネスナレッジモデルの名前と、パラメーターバインディングのリストが含まれています。各バインディングは、1 行に 2 つのボックス式を入れることで表現します。左のボックスにはパラメーターの名前、右のボックスには呼び出したビジネスナレッジモデルを評価するパラメーターに割り当てられる値のバインディング式が含まれます。ボックス式を使用して、デシジョンモデルで定義されているビジネスナレッジモデルを特定のデシジョンノードで呼び出します。

たとえば、以下のボックス呼び出し式では、フライト予約変更のデシジョンモデルで終端デシジョンノードとして Reassign Next Passenger ビジネスナレッジモデルを呼び出します。

図4.15 フライトの乗客を再割り当てするボックス呼び出し式

以下のボックス呼び出し式では、InstallmentCalculation ビジネスナレッジモデルを呼び出し、ローンを負担できるかどうか決定する前に、ローンの月額を計算します。

図4.16 必要な月額を判断するボックス呼び出し式

DMN のボックスリスト式は、アイテムの FEEL 一覧を表します。ボックスリストを使用して、デシジョン内にある特定のノードの関連アイテムをリストで定義します。セル内のリストアイテムにリテラル FEEL 式を使用して、より複雑なリストを作成することもできます。

たとえば、次のボックスリスト式では、ローン申請のデシジョンサービスで、承認されたクレジットスコア機関を特定します。

図4.17 承認されたクレジットスコア機関のボックスリスト式

以下のボックスリスト式では、承認されたクレジットスコア機関も特定しますが、FEEL ロジックを使用して、DMN 入力ノードを基に機関のステータス (Inc.、LLC、SA、GA) を定義します。

図4.18 承認されたクレジットスコア機関のステータスに FEEL ロジックを使用したボックスリスト式