負の相関ルールは，ビッグデータに内在する多様な特性を表現する上で重要な役割を担っている。しかし，負の相関ルールは膨大な数に及ぶため，それらを情報損失なく効率的に圧縮することが極めて重要である。この課題に対し，極小生成子が負の相関ルールの可逆圧縮に有効であることが知られている。 これまで，飽和アイテム集合を用いて極小生成子を列挙するための複数のアルゴリズムが提案されてきた。本研究では，飽和アイテム集合用いずに極小生成子を直接列挙する手法を提案し，その実装および評価を行う。