ダンスゲーム譜面は，操作を要求される頻度，リズム構成の複雑さなど，複数の要素によって特徴 づけられる.これらの要素によって，ダンスゲーム譜面の難しさおよび「面白さ」に影響する特性が形成 される.この特性を客観的かつ多次元で表現する特徴量を提案する.提案した特徴量に基づいて k-means 法によるクラスタリングを実施し，特性が類似した譜面のクラスタを得る.クラスタ毎に楽曲と譜面の関 係を深層学習させることによって，クラスタの特性を備えた譜面の自動生成が可能となり，多様な「面白 さ」に対応した特徴的な譜面の提供を実現した.