NaU Tech セッション
知っているようで知らない
ルールエンジンの真実
~『NaU Rulebook』と一般的なルールエンジンとの違い~
AI技術が注目を集める今、一方で40年以上の歴史を持つルールエンジンも再び脚光を浴びています。DX推進による業務自動化やローコード開発の動向がこの兆候を示しています。ルールエンジンの魅力は、業務上の判断基準を業務システムから切り離し、IT専門家でなくとも管理が可能な点にあります。変化に富んだ現代社会に対応するため、業務システムへの高い柔軟性をもたらすことが期待されます。
しかし、ルールエンジンを採用する際には、予想外の陥りやすい落とし穴が待っています。そのひとつが、「IF〜THEN形式のプロダクションシステム」の過剰な信頼です。これはあくまでルールエンジンの一形態であり、必ずしも全ての業務に適しているわけではありません。我々のNaU RulebookやNaU DSPはプロダクションシステムとは異なる形をとっています。
ルールエンジンの各タイプは、それぞれ特定の業務領域に向き不向きがあるものです。適切なルールエンジンを選ぶことで、業務効率化を実現し、コストを抑え、柔軟性を獲得できます。選択ミスは、逆に開発費や運用コストの増加、柔軟性の喪失につながりかねません。
そこで、今回のウェビナーでは、日本唯一の国産ルールエンジンベンダーである弊社が、その深淵を探り、各タイプの特徴や適材適所の選択方法を皆様にご案内します。
このウェビナーが皆様の業務におけるルールエンジンの理解と活用の一助となれば幸いです。心よりご参加をお待ちしております。
このような方にオススメ
- DX推進や業務自動化に興味のある企業のIT部門のメンバー
- ローコード開発を行っている開発者
- ビジネスプロセス改善に取り組んでいるビジネスプロセスマネージャー
- IT技術者でないものの、業務の効率化に興味のある経営者やマネージャー
- AI技術やルールエンジンについて学びたい学生や研究者
- ソフトウェア製品の選定や評価に関わる製品マネージャーやデシジョンメーカー
- プロダクションシステム以外のルールエンジンを探しているプロジェクトマネージャー
- 業務の効率化や柔軟性向上に取り組んでいるコンサルタントやソリューションアーキテクト
講演目次
- ルールエンジンとは
- プロダクションシステム
- プロダクションシステムでないルールエンジン
- ルールエンジンの将来像
- まとめ
※内容は予告なく変更となる場合がございます。ご了承ください。
講師紹介
株式会社なうデータ研究所
上席エバンジェリスト
大野国弘
経歴
2000年なうデータ研究所に研究員として入社。
以降、多岐のルールエンジン導入プロジェクトに参画。
業務知識のデジタル化による業務プロセス改革が専門分野。
以降、多岐のルールエンジン導入プロジェクトに参画。
業務知識のデジタル化による業務プロセス改革が専門分野。