アマチュア作曲の普及を背景として作曲に興味を持つ人が増えているが，音楽知識や作曲スキルに乏しい初心者にとって作曲は容易ではない．本論文では，メロディの一部は作れたが続きが浮かばないという初心者の問題に着目し，小節間で一貫したメロディの作曲を支援するシステムを提案する．入力メロディの先に続く候補メロディを複数提示することで初心者の作曲支援が可能であると考え，予測変換のアイデアを作曲に適用することで候補メロディを提示することを試みる．また，実際に提案手法によって候補メロディを生成して確認したところ，候補メロディの提示アルゴリズムには改善の余地があることが分かった．これをふまえ，本論文では提案手法の改善にも取り組み，候補メロディの質の向上も試みた．提案システムをGUIアプリケーションとして実装したうえで，提案手法の有効性と改善の有効性の評価実験を行った．評価実験1では提案手法で用いているメロディ生成手法と辞書の比較評価を行い，マルコフ過程とパターンマッチングを組み合わせ，単語辞書と例文辞書の両方を用いる提案手法の有効性を確認することができた．評価実験2では改善前後のシステムで生成したメロディの比較評価を行い，改善後のメロディに対して評価得点が向上したことで改善の有効性を確認することができた．

We present a composition support system that shows candidates of next melodies following user created music and melody. Non-expert of music composition, like beginners, have difficulties to create melodies in music. It would be effective if a system could support music composition. We develop an algorithm to generate candidate melodies following user's input, especially music and melodies. The algorithm was inspired by the idea of predictive text input interface. We actually generated and confirmed the candidate melodies by the proposed method, we found that it has room for improvement. Based on this result, we also tried to improve the proposed method and tried to improve the quality of candidate melodies. We then created a system for showing candidate in music composition interface to support writing music activities. We conduct evaluation studies to investigate the effectiveness of the proposed method and improvement. In the 1st evaluation study, we compared three condition melody generation methods and two condition dictionaries. From results, we confirmed that the effectiveness of the proposed method using combining Markov process and pattern matching and two dictionaries. In the 2nd evaluation study, we compared melodies in pre- and post-improvement. As a result, the score of music generated in post-improvement system, was improved and we confirmed that the effectiveness of the improvement.