Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques, dans lequel une unité arithmétique exécute une étape de construction de modèle consistant à acquérir des données comprenant un vecteur de quantité caractéristique qui est un ensemble de valeurs numériques de quantités caractéristiques et est une variable explicative, et des informations d’un événement qui sont une variable objective, et construire un modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre pour classer et prédire l’événement sur la base du vecteur de quantité caractéristique ; une étape de calcul de score d’interaction consistant à calculer un score d’interaction dans lequel un degré d’association d’une interaction entre les quantités caractéristiques avec l’événement est évalué sur la base d’une position de la quantité caractéristique apparaissant dans un nœud constituant le modèle de classification et de prédiction, et d’une position de la quantité caractéristique dans le modèle de classification et de prédiction dans lequel la position de la quantité caractéristique apparaissant dans le nœud a été permutée ; et une étape de sortie consistant à délivrer le score d’interaction calculé à une unité de sortie. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel le modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre est généré par une forêt aléatoire, et dans l’étape de calcul de score d’interaction, les étapes suivantes sont exécutées : une première étape de calcul de nombre de branches de recherche consistant à calculer le nombre de branches de recherche, qui sont des chemins vers un nœud de branche où toutes les quantités caractéristiques cibles apparaissent suivant un chemin d’un nœud de racine vers l’aval dans chacun des arbres de décision générés par la forêt aléatoire, une première étape d’addition dans laquelle le nombre de branches de recherche est additionné pour tous les arbres de décision, une étape de permutation consistant à permuter les quantités caractéristiques apparaissant dans l’arbre de décision pour chaque arbre de décision, une deuxième étape de calcul de nombre de branches de recherche consistant à calculer le nombre de branches de recherche pour chaque arbre de décision pour lequel la permutation a été effectuée, une deuxième étape d’addition dans laquelle le nombre de branches de recherche calculé dans la deuxième étape de calcul de nombre de branches de recherche est additionné pour tous les arbres de décision, une étape de calcul de valeur moyenne consistant à répéter de l’étape de permutation à la deuxième étape d’addition une pluralité de fois et calculer une valeur moyenne des résultats de la deuxième étape d’addition sur la base du résultat de la deuxième étape d’addition, et une étape de soustraction consistant à soustraire le résultat de l’étape de calcul de valeur moyenne du résultat de la première étape d’addition. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 2, dans lequel une étape de division consistant à calculer un écart type concernant le résultat de la deuxième étape d’addition sur la base des résultats de la deuxième étape d’addition et de l’étape de calcul de valeur moyenne, et diviser le résultat de l’étape de soustraction par l’écart type est exécutée. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel l’événement peut être classé dans une catégorie prédéterminée par une variable qualitative. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel l’événement a une valeur numérique. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel le fait que l’interaction entre les quantités caractéristiques associées à l’événement est associée positivement ou négativement à l’événement est évalué au moyen du résultat de l’application du vecteur de quantité caractéristique à une analyse de régression. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel la quantité caractéristique a une structure de flore de microbiote intestinal et au moins l’un parmi les nutriments ingérés et les informations de santé en tant que quantité caractéristique. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel l’événement est une information sur une maladie prédéterminée. Système pour calculer une interaction entre des quantités caractéristiques comprenant : une unité de construction de modèle pour acquérir des données comprenant un vecteur de quantité caractéristique qui est un ensemble de valeurs numériques de quantités caractéristiques et est une variable explicative, et des informations d’un événement qui sont une variable objective, et construire un modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre pour classer et prédire l’événement sur la base du vecteur de quantité caractéristique ; une unité de calcul de score d’interaction pour calculer un score d’interaction dans lequel le degré d’association de l’interaction entre les quantités caractéristiques avec l’événement est évalué sur la base d’une position de la quantité caractéristique apparaissant dans un nœud constituant le modèle de classification et de prédiction, et d’une position de la quantité caractéristique dans le modèle de classification et de prédiction dans lequel la position de la quantité caractéristique apparaissant dans le nœud a été permutée ; et une unité de traitement de sortie pour délivrer le score d’interaction calculé à une unité de sortie.