楽曲推薦システムを導入している音楽配信サービスは多数存在しているが、推薦された楽曲がユーザの心に響かない場合がある。本研究では、楽曲推薦の際にターゲット層を限定できるような、楽曲に対するユーザ推薦システムを提案する。ユーザの嗜好の予測には、ユーザが好む曲が複数含まれているプレイリストを用いて行う。spotifyが提供している100万のプレイリスト、のべ6000万曲が含まれるデータセットを用いて評価値行列を作成し、学習を行うことで未評価部分の予測を行う。本研究では、内容ベースフィルタリングの役割を担う特徴量と、協調フィルタリングの手法の1つである行列因子分解を組み合わせたハイブリッド型フィルタリングにより推薦を行う。