ビッグデータの活用が進む中、頻出パターンを抽出するシーケンシャルパターンマイニング(SPM)が注目されている。最適な閾値はデータセットに依存するため、閾値を調整しながら解析を繰り返すインタラクティブなSPMが不可欠である。しかし、従来の手法は既知の頻出パターンの利用により実現しているが、他パターンに含まれないクローズド頻出パターンが十分に考慮されておらず、分析効率には課題が残る。医療カルテのようなデータセットでは、クローズド頻出パターンだけを確認することで、治療方針全体を把握できる。本稿では、クローズド頻出パターンに着目し、インタラクティブなSPMの高速化を実現する手法を提案する。