近年、「嗜好や状況に合った曲」だけでなく、「意外性があるが好みに合う曲」を求めるニーズが高まっている。本研究では、楽曲の特徴を人間の感性に則した新たな特徴量にマップする手法を提案する。本手法では、多数のユーザーが作成したプレイリスト情報を用いてジャンルごとの曲集合を作成し、楽曲のジャンルへの帰属程度を新たな特徴量空間として利用する。プレイリスト情報は集合知として機能し、人間の感性を反映した特徴量として期待される。これらの特徴量を用いて、直接的な類似性を超えた楽曲推薦を行うことを研究の目標とする。本発表では、上記の内容に加え、歌詞特徴量の検討を行った。また、状況への適合性や意外性を考察した。