本研究では，事象間の相互作用推定を目的として，観測される事象系列データから，事象間で共起するクラスタペアを抽出する新規マイニングアルゴリズムを考案した．まず，人工データにより，提案法は2段階法と比較して，精度良く共起パターンを抽出できることを確認した．次に，本手法を燃料電池の損傷パターン分析に適用し，損傷に起因する弾性波事象の系列データから，構成部材間の力学的相互作用が抽出できることを確認した．最後に，提案法を地震の発生パターン分析に適用し，2011年東日本大震災後の震源リストデータから，アスペリティ間の相互作用を示唆する結果が得られた．