本研究では，リカレントニューラルネットワークを用いて未学習のコードからの楽譜生成を目標とする．提案モデルは階層構造を持つMultiple Timescale Recurrent Neural Network (MTRNN)を用い，音符系列とコード系列を自己組織的に学習する．コードからの楽譜生成はMTRNNを用いてコード系列から楽譜情報を表す潜在変数を推定し，その潜在変数が表現する音符系列を生成する．実験では3曲を4変調した計12系列の楽譜情報を学習し，未学習楽譜のコードを生成した．実験の結果，学習した楽譜については音符情報の生成にある程度成功したが，未学習のコードについては，元楽譜と異なる楽譜が生成された．