より効果的な広告生成やマーケティング施策の実現において，画像広告のクリック予測は重要なタスクである．多くの既存研究は入力である画像から学習済みネットワークなどを用いて特徴量を抽出しクリック予測を行っていた．しかし，一般的な画像とは異なり，画像広告にはより複雑なコンテキストが存在している．そのため，既存の学習済みネットワークのみでは特徴量抽出が不十分ではないかと考えられる．本研究では，人間によるアノテーションなどによって得られたより高次の特徴量がいかにクリック予測の改善に寄与するのかについて，実データを用いた検討を行う．
