本研究のアプローチは、ダンスミュージックのサブジャンル分類に特化していますが、その手法は他の音楽情報検索の課題にも応用可能です。例えば、音楽推薦システムにおいて、ユーザーの好みに基づいた楽曲の提案が求められます。この場合、ソフトラベリングを用いることで、楽曲の多様な特徴を捉え、ユーザーの嗜好に合った楽曲をより精度高く推薦することができます。また、音楽の自動生成やビジュアル化においても、楽曲の特徴を詳細に分類することで、より魅力的なコンテンツを生成することが可能です。さらに、音楽の感情分析やトレンド予測など、音楽の社会的・文化的文脈を考慮した情報検索にも応用できるでしょう。