本研究は尤度スコアによるベイジアンネットワークの構造推定における計算効率の向上を目的とする。従来のスコアベースの推定手法は、大規模データに対して計算量が膨大になる傾向にあり、特にパターン頻度の数え上げがボトルネックとなっていた。本研究では、0/1/don’t careを条件に含む3値パターン頻度の数え上げを高速かつ省メモリで行うアルゴリズムを、ZDD(Zero-suppressed binary Decision Diagram)とLCM(Linear-time Closed itemset Miner)を効果的に複合・拡張することで構築することで、ベイジアンネットワーク構造推定の高速化を図りその性能を評価した。