近年の人工知能分野においては，記号データ中に存在する不確実性をどう扱うかが大きな課題となっている．不確実性を扱うためには，まず確率モデルを構築し，その上で確率推論を行う方法が考えられる．更に近年では，記号列データや関係データベースなど，従来の単一の表データとしては表現できない，構造をもつデータの重要性が増しており，それらを扱うための一般的手法として，一階述語論理と確率の統合を目指す枠組みが数多く提案されている．その中の1つに確率論理プログラミング処理系PRISMがあるが，PRISMは宣言的な意味論，論理プログラムの高い記述力，効率的な組み込みの確率推論機構を備えており，確率モデリングに要する労力を大幅に省くことが期待される．本論文ではPRISM処理系のツールとしての側面に注目し，PRISMプログラムの記述例，処理系が提供する機能，処理速度に関するベンチマーク評価について述べる．