機械学習の分野の中で、よく知られている問題の一つに分類問題がある。普通、分類問題というと、対象物の特徴量か適切なラベルを一つ予測するシングルラベル分類のことを指す。対象となる問題によっては、対象物に当てはまるラベルを全て(複数個)の予測することを求める場合もある。このような分類問題を、特にマルチラベル分類と呼ぶ。本研究では、元々多変量回帰の文脈で用いられていた相互依存モデルを改良することにより、新たなマルチラベル分類のための予測手法を提案する。提案法では、ラベル間の関係を捉えることができるだけでなく、訓練時に観測できなかったラベルの組み合わせを予測することが可能である。いくつかの実データセットと評価指標を用いて、提案法の性能評価実験も行った。産業界への展開例・適用分野マルチラベル分類問題の応用例は、世の中に多く存在している。カテゴリ分類・レコメンドなどである。