SPOTは、マルコフ決定過程（MDP）における意思決定木の方策を最適化する新しい手法です。従来の手法では困難であった意思決定木方策の最適化問題を混合整数線形計画（MILP）として定式化します。効率性を高めるため、MDPの動的特性と木構造の制約を分離する縮小空間の枝刈りアプローチを採用し、並行検索を可能にします。このアプローチにより、実行時間とスケーラビリティが大幅に改善され、各イテレーションは最適な意思決定木を提供します。実験結果により、SPOTは大規模なMDPに対しても高い数の状態を扱うことができ、従来の方法よりもはるかに高速で高品質な方策を提供することが示されました。結果として得られる意思決定木は解釈可能かつコンパクトであり、透明性を維持しながら性能を損なうことはありません。これにより、解釈性とスケーラビリティを同時に達成しています。