私たちは日常生活をおくる上で「空気を読むこと」について意識しないことはない．「空気」というものには実態がないが，日本人は度々物事の決定を「空気」に委ねることがある．よって場の「空気」である場の雰囲気をデザインするということが非常に重要になってくる．我々は中でもBGMに着目した．BGMには人をリラックスさせる感情誘導効果や店の雰囲気を明るくするようなイメージ誘導効果などがあり，大きな労力を必要とすることなく空間の雰囲気を変えることが可能である．本研究では，店舗の雰囲気を反映したBGMを推薦するシステムの構築を行う．撮影された店舗内動画に異なる環境音を組み合わせ，仮想店舗動画を作成する．その動画に対しラベル付けしたものを正解データとして学習を行う．楽曲に対しても同様のラベル項目を使用し，学習を行う．店舗内動画との類似度が高いものを推薦し，店舗の動画に対して適切であるかの評価実験を行った．
