本研究の目標は,機械学習や知識発見の分野においてこれまで開発された様々な知識発見システムを利用して,分散された位置に蓄積された大量の情報から有意義な知識を引き出せるようにするためのソフトウェア環境を構築することである.本稿では,まず分割されたデータから個別に規則を求め,そして得られた規則を特殊化によって一つに融合する手法を提案し,その手法を用いた分散型知識発見環境Distributed EVLD (Distributed Environment for Various Logics of Discovery)の構築について述べる.