本研究は既存のポピュラー音楽をファミコン風の音楽に自動編曲することを目的としている. ファミコン音楽は4パートで構成されており, それぞれ同時に1音しか発音できず, 最大同時発音数が4音という制約を持っている. そのため, 既存の楽曲に対して, 音の削除または追加をして, パートの割り当てをする必要がある.　これらを達成するために, 深層学習モデルを用いた編曲手法を提案する. ファミコン風編曲前後のデータを用いて, Music Transformerを教師あり学習を行い, ピアノ楽曲のMIDIデータの変換を行う. MIDIのデータ表現を変えて評価実験を行った.