従来の知識抽出手法の多くは、1ヶ所にあるデータからルールを取り出すものである。しかし、データが複数の場所に分かれて存在する場合も多く。我々は、分散しているデータを1ヶ所に集めなくても、計算過程に必要な値だけを転送して、分散データ全体のファジィルールを抽出できる手法を提案した。しかし、その手法はすべての分散データが同じ属性を持つことを前提としている。そこで、本論文はその手法を基にして、分散データが異なる属性部分を持つ場合について考え、全体としてのファジィルールを抽出できる手法を提案する。そして、R.A.Fisherのアヤメデータを用いて実験を行った結果を述べる。