前向き推論エンジンは，既知の知識から新しい知識を発見する，あるいは予測する情報システムの実現に必要不可欠なものである．前向き推論エンジンの一つとして汎用前向き推論エンジンFreeEnCalが開発されている．応用研究の観点からFreeEnCalの実行時間の短縮とメモリ使用量の削減は重要な課題である．本研究では簡潔データ構造の一つであるSuRFを用いてFreeEnCalで扱う論理式を格納し，メモリ使用量の削減を試みる．そして，先行研究の簡潔データ構造LOUDSを用いたFreeEnCalと比較し提案手法の有用性を示す．