音楽の自動分類や推薦に関する研究やサービスが近年活発化している．音楽の分類や推薦には，どのようなメタ情報や特徴量がその精度に強く寄与するか，どのようにその有用性を定義するのか，といった点が不明瞭なことが多く，その解明は重要な課題である．そこで我々は，音楽分類タスクに効果的なメタ情報・音響特徴量・機械学習手法・可視化手法を検討すること，音響特徴量とメタ情報の新たな関係を発見することを目標として，メタ情報を付与した楽曲群の可視化に取り組んでいる．現時点では，年代やアーティストのメタ情報，テンポや音量平均などの音響特徴量，機械学習による音響特徴量を用いた実験結果を紹介し，議論する．