本研究では,フォールトツリー解析と適応的重点サンプリングを使用した統計的モデル検査手法を提案する.統計的モデル検査はモンテカルロ法と時相論理による検証を組み合わせた軽量形式手法の一種である.統計的モデル検査において主となる問題は稀な事象の検証である.モンテカルロ法の稀な事象の検証に対処可能な方法として,適応的重点サンプリングがある.目的となる性質の充足可能性を検査する直接的なサンプリングでは,適応的重点サンプリングを統計的モデル検査の問題に単純に適用することはできない.稀な事象はエラーであると仮定することにより,フォールトツリーを探索することで,帰納的にトップ事象の推定に適した確率分布を推定する.提案手法を実現する統計的モデル検査器を実装して実験を行い,実験の結果から,提案手法が適応的な確率分布の推定に有効であることを示す.