Webサイトやアプリの訪問者に対して各個人の嗜好に合わせた商品訴求が可能なオンライン広告の隆盛に伴い，大量のユーザに多様な配信が可能な広告配信プラットフォームの重要性が増している．各プラットフォームでは独自のアルゴリズムが構築されており，運用担当者は広告クリエイティブの運用による広告効果の改善に力を注いている．このような背景の中で，ユーザの反応が得られるようなより多くの広告クリエイティブを制作し入稿する作業が重要になる．しかし，各プラットフォームでは広告配信に利用できる広告数に上限があるため，広告クリエイティブを入稿する優先順序を決める必要がある．本研究では，オンライン広告の管理構造に着目し，広告間の相対的な順位を学習することで，どの広告から配信すべきかの推定を行う手法を提案する．まず，広告クリエイティブの画像や配信設定といったマルチモーダルなデータから広告間の相対的な順位を予測するモデルを構築する．そして広告の配信データを用いたオフラインでの予測検証を行い，提案手法の有効性を示す．
