確率的イベントストリームは各イベントの生起を確率的に表したイベントストリームである．機械学習などにより時々刻々と生成される確率的イベントストリームから意味ある知識を素早く発見する技術は重要であるが，ストリーム処理の文脈における系列パターンマイニングの手法は非確率的なものが主要であり，直接は適用できない．そこで，本研究では非確率的イベントストリームにおける最小記述長を基にした代表系列パターンのマイニング手法を確率的イベントストリームへと拡張する．実験を通して確率的イベントストリームでの最小記述長を基準としたパターン検出がどの程度有用となるかを示す．