近年，単純で高性能な識別器を設計するために，ファジィ相関ルールマイニング手法がパターン識別問題に対して用いられている．ファジィ相関ルールとは，データの中に存在する関係を，ファジィ集合を用いて If-then形式で記述したものである．このファジィ相関ルールの重要度を表す基準として，しばしば信頼度と支持度という基準が用いられる．データから相関ルールを抽出する相関ルールマイニングでは，信頼度と支持度の閾値を満たすルールが抽出される．抽出されたルールの中から識別に用いるルールを選択する場合，可能な組合せの数は莫大であり，全ての組合せを探索することは現実的に不可能である．それに対し遺伝的ファジィルール選択は，遺伝的アルゴリズムを用いて，識別に用いるファジィルールの組合せを効率的に探索する手法である．遺伝的ファジィルール選択を行うことで，単純で高性能な識別器を得ることができる．数値実験において，遺伝的ファジィルール選択を行うことで得られたルール集合を調査した結果，信頼度と支持度という点において他のルールに優越されないルール，すなわち，パレート最適ルールが多く含まれていることが分かった．そこで，本研究では，パレート最適ルールから遺伝的ファジィルール選択を行うことを提案する．数値実験結果から，提案手法では，少ない計算時間で，全ルールを候補ルールとして用いた場合と同程度の識別性能が得られることを示す．