抄録
我々は先に自動グループ構成手法ADGを用いたコンピュータログからのルール抽出手法を提案した．この手法では，安定稼働時のログと異常検出対象のログの差異に基づいて，エージェント群が複数のルールの抽出を行う．このとき，使用頻度が高く，また識別精度の高いルールの探索には多くのエージェントが分配される．結果として，各ルールを参照するエージェント数はルールの重要度を表すことになる．しかし，多くのルールが含まれる大規模ログにこの手法を適用した場合，エージェント数が固定であるため，ルール数に対してエージェント数が不足し，重要度を詳細に評価できないという問題が生じた．この論文では，発見ルール数に応じてエージェント数を適応的に増加させるように，先の手法の改良を行った．結果として，各ルールの重要度を詳細に評価することが可能となり，また探索能力の向上により，先の手法に比べてより多くのルールを獲得することができた．
