In this paper, we develop a FCM relation rules using a "concept template" instead of a concrete concept description. The concept template consists of a predicate and the case elements of the predicate, and they are used for both input concept and output concept in relation rules. The input concept templates accept the variation of similar input concepts and the output concept templates are used to generate the content of the output concept based on the content of input concepts. The inference process will be repeated until the concept state reaches convergence. We created 207 concept templates and a weighted matrix to show the relationship between concepts. When 23 concepts were inputted to our system, 71 concepts were totally activated and the content of all output concepts were generated correctly. / 従来のFCMでは，因果ルールの入力概念や出力概念について具体的に記述する必要がある．しかし，自然言語会話や実環境ロボットのように，事前に起こりうる事象を全て予測できないものについては対応できなかった．そこで，因果ルールの概念記述に格フレーム表現のテンプレートを用いることで，汎用性の高いルール記述を実現する．入力概念記述にテンプレートを用いることでより多様な概念を受け入れられるようにするとともに，出力概念記述にもテンプレートを用いることで，入力事象に対応した出力事象を作成できる．本研究では，国語辞典の語義説明文をもとに因果ルールを作成し，その活性化強度を設定した．実験の結果，２３個の入力概念は６回のサイクルを経て７１個の概念を活性化した．そして活性化した概念はいずれも入力概念と矛盾することはなかった．