パターン認識問題において，因果モデルと確率予測モデル，双方の特徴を持つ手法であるベイジアンネットワークが注目されている．本研究では，ベイジアンネットワークモデルのクラスを対象としたベイズ最適な予測法を新たに提案する．一般に，モデルクラス内の全モデルの事後確率による混合モデルが予測に対してベイズ最適だが，一般のモデルクラスでは混合モデルは複雑なモデルになるため，解釈容易性を持つ因果モデルとしての有用性を失ってしまう．そこで，モデルクラスをうまく構成することにより，ベイジアンネットワークの特徴を活かした混合モデルを構成し，さらにノード間の因果関係の強さを定量的に評価する方法を提案する．また，株の売買指標の予測問題に適用し提案手法の有効性を示す．