スコアカードやスペース共有用の指標作成、CTA生成、ヘルススコア更新など、
活用が進むほどルールエンジンの本数は増えていきます。
しかし、次のような状態になっていないでしょうか？
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ルール完了まで数時間かかる
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バッチ時間が逼迫している
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新しいルールを追加するのが不安
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夜間処理が溢れ始めている
本記事では、Admin視点でのルールエンジン設計の最適化ポイントを整理します。
フィルタ設計を見直す
まず最初に見直すべきは「抽出条件」です。
一般的に、以下のような条件は処理が重くなりやすい傾向があります。
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IN (Include)の多用 -
Containsなどの部分一致 -
不要に広い抽出条件
可能であれば：
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Equalsを使用する -
Starts Withに置き換える -
早い段階で対象を絞り込む
という設計に変更します。
ポイントは「後で絞る」のではなく「最初に絞る」ことです。
同じJoinを繰り返さない（Data Designer活用）
複数のルールで同じデータセットを毎回Joinしている場合、これは処理時間増大の大きな要因です。
解決策：
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Data Designerで基礎データを一度作成
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そのデータセットを複数ルールで参照
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計算ロジックを部品化する
これにより：
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重複計算を削減
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保守性向上
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パフォーマンス安定化
が期待できます。
Adminとしては「ルール単位」ではなくデータ基盤単位で設計する意識が重要です。
処理ステップを減らす
意外と見落とされがちですが、データ量よりも「処理ステップ数」の方がパフォーマンスに影響するケースが多い。
例えば：
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不要なTransform
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中間オブジェクトの多用
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1ルール内で完結させようとする過剰設計
可能であれば：
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ステップを統合する
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不要な計算を削除する
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ルールをシンプルに保つ
という改善を行いましょう。
Joinを減らし、Actionを分割する
典型的な重い設計パターン：
複数データソースを引っ張る → 大量Join → 最後に1つのActionへまとめる
この構造は非常に負荷が高くなります。
もし業務上許容できるのであれば：
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Actionを分割する
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ルールを用途別に分ける
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Join回数を最小限にする
という設計の方が速くなる場合があります。
重要なのは：ルール数を減らすことではなく、1ルールあたりの処理負荷を減らすことです。
もし現在、バッチ時間が限界に近い、追加開発が怖い、ルール完了待ちが発生している
といった状況であれば、一度ルール設計の棚卸しを行うことをおすすめします！