ベイジアンネットワークとは、同時確率分布を有向非巡回グラフと条件付確率表で表したものである。ベイジアンネットワークを用いることで、ある事象が観測されたときに、他の事象が起こる確率を推定することができる。一般的にこの確率推論は計算困難であるため、近似的なアプローチがとられることが多い。中でも代表的な手法であるギブスサンプリングは、条件付き確率表に決定的な従属関係が多く現れるときうまく適用できないことが知られている。そこで本研究では、命題論理式の充足解の一様サンプリングに基づく確率推論手法を提案する。そして、既存のサンプリング手法と比較実験を行い、提案手法の評価をする。